• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.35-47
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• 2009

유비쿼터스(Uniquitous)기술 기반의 U-learning 학습과 관련한 몇몇 연구에서 지적하는 것처럼 학습자의 상황성과 맥락성은 반드시 반영될 필요가 있다. 이를 위해 본 연구에서는 탐구학습 방법과 모바일 탐구학습 지원도구를 제안했다. 탐구학습은 학습자가 스스로 실제 현장에서 경험한 내용을 기초로 운영되므로 학습자를 자연스럽게 학습 상황과 맥락속에 위치하게 해 줄 수 있다. 본 연구에서는 교육과정의 일부를 탐구학습의 형태에 맞게 변형하여 적용했으며, 또한 연구에서 개발한 모바일 탐구학습 지원도구는 학습자가 탐구학습의 과정을 자연스럽게 밟아 갈 수 있도록 하는 가이드 기능과, 모바일 기술을 바탕으로 습득한 자료를 원격지 학습서버에 저장하여 재사용할 수 있도록 하여 학생들이 수행하는 탐구학습을 지원하였다. 이들은 학교현장에 적용되었고, 결과적으로 학생들의 학습 흥미와 학업성취도는 통계적으로 유의미한 범위에서 향상된 결과를 나타냈다.

• 정보교육학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.497-508
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• 2009

최근 지능형 교육서비스로봇을 이용한 교육적 효과가 입증되면서, 유치원에 상용화가 시작되었으며, 2010년에는 초등학교 방과후 학교 영어수업을 위한 기술 개발과 필드 적용 연구가 진행되어 로봇보조학습, 즉 서비스로봇에 의한 r-Learning 패러다임의 본격적인 도래를 예고하고 있다. 이에 본 연구에서는 교육용 로봇의 개념과 종류를 정의하고, 관련 연구 동향을 살펴보았다. 또한 서비스 로봇에 의한 로봇보조학습으로서의 r-Learning의 특성을 살펴보고, u-Learning과의 차별성을 분석하였다. 그리고 로봇보조학습의 콘텐츠와 서비스에 대해 정의하였으며, 로봇보조학습 서비스 모델과 서비스 현황을 살펴보고 관람 진화적인 측면을 비교하였다. 마지막으로 빠르게 성장하고 있는 로봇보조학습 서비스 시장을 위하여 교육 및 연구기관, 정부기관, 로봇산업체가 준비해야할 사항들을 제언하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.788-791
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• 2009

유비쿼터스 환경에서 러닝 서비스는 언제, 어디서, 어떠한 물리적 장치에 구애받지 않고 사용자에게 적절한 서비스를 제공할 수 있어야 한다. 그러한 u-러닝 서비스를 제공하기 위해서는 학습자 수준을 정확히 판단할 수 있는 진단 기법이 필요하다. 또한 u-러닝 서비스에서 학습자의 학습 환경을 정확히 파악하여 이에 적절한 형태의 학습 컨텐츠를 제공하는 학습 컨텐츠 적응화 기술도 요구된다. 따라서 본 논문에서는 온톨로지 모델링을 이용하여 학습자의 프로파일과 학습 컨텐츠를 모델링하고, 모델링된 프로파일 정보와 컨텐츠 정보를 온톨로지 추론 규칙을 정의함으로서 학습자의 학습 정보를 정확히 파악하고 학습자에게 적절한 학습 컨텐츠를 제공할 수 있는 온톨로지 모델링과 추론을 기반으로 유비쿼터스 환경에서 학습자의 정보와 각 이종 디바이스에 대해 적합한 학습 컨텐츠를 제공할 수 있는 u-러닝 시스템을 제안한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권5호
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• pp.301-309
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• 2021

본 연구에서는 시계열 순서의 의미가 희석될 수 있는 기존의 U-net 기반 딥러닝 강우예측 모델의 성능을 개선하고자 하였다. 이를 위해서 데이터의 연속성을 고려한 ConvLSTM2D U-Net 신경망 구조를 갖는 모델을 적용하고, RainNet 모델 및 외삽 기반의 이류모델을 이용하여 예측정확도 개선 정도를 평가하였다. 또한 신경망 기반 모델 학습과정에서의 불확실성을 개선하기 위해 단일 모델뿐만 아니라 10개의 앙상블 모델로 학습을 수행하였다. 학습된 신경망 강우예측모델은 현재를 기준으로 과거 30분 전까지의 연속된 4개의 자료를 이용하여 10분 선행 예측자료를 생성하는데 최적화되었다. 최적화된 딥러닝 강우예측모델을 이용하여 강우예측을 수행한 결과, ConvLSTM2D U-Net을 사용하였을 때 예측 오차의 크기가 가장 작고, 강우 이동 위치를 상대적으로 정확히 구현하였다. 특히, 앙상블 ConvLSTM2D U-Net이 타 예측모델에 비해 높은 CSI와 낮은 MAE를 보이며, 상대적으로 정확하게 강우를 예측하였으며, 좁은 오차범위로 안정적인 예측성능을 보여주었다. 다만, 특정 지점만을 대상으로 한 예측성능은 전체 강우 영역에 대한 예측성능에 비해 낮게 나타나, 상세한 영역의 강우예측에 대한 딥러닝 강우예측모델의 한계도 확인하였다. 본 연구를 통해 시간의 변화를 고려하기 위한 ConvLSTM2D U-Net 신경망 구조가 예측정확도를 높일 수 있었으나, 여전히 강한 강우영역이나 상세한 강우예측에는 공간 평활로 인한 합성곱 신경망 모델의 한계가 있음을 확인하였다.

• 한국실천공학교육학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.69-75
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• 2011

본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에 기반을 둔 e-러닝 모델을 제안하였다. 이를 위해 국내외 대학의 진보된 e-러닝 시스템을 조사 및 분석하였으며, 이를 근간으로 유비쿼터스 환경에 기반을 둔 최적의 e-러닝 모델을 제안하였다. 제안한 모델은 최적의 e-러닝 하드웨어 및 소프트웨어, 그리고 다양한 e-러닝 서비스를 포함하고 있다. 여기에는 출결체크 서비스, 수업운영 서비스, 공용지식 서비스, 성적처리 서비스, 편의시설 서비스, 개인운영 서비스, 신용조회 서비스, 캠퍼스안내 서비스, 강의실운영 서비스 등이 있다. 또한, 실험.실습에 관련된 서비스도 포함하고 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.65-70
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• 2023

본 논문에서는 화재로부터 실시간으로 화염과 연기를 감지하고 분할하기 위해 딥러닝 모델을 사용하였다. 이를 위해 의미론적 분할에서 우수한 성능을 보이는 U-NET을 사용하고 다중 클래스를 이용하여 화재의 불꽃과 연기를 구분 하였다. 제안된 기법을 이용하여 학습한 결과, 손실 오차와 정확도 값이 각각 0.0486과 0.97996으로 매우 양호하였다. 객체 감지에 사용되는 IOU 값도 0.849로 매우 좋았다. 학습된 모델을 이용하여 학습에 사용하지 않은 화재 이미지를 예측한 결과, 화재의 불꽃과 연기가 잘 감지되고 분할되었으며, 연기의 색상도 잘 구분되었다. 제안된 기법을 이용하여 화재 예측 및 감지 시스템 구축 등에 사용될 수 있다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.9-15
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• 2021

In this paper, the Embedded MEMS system to the power apparatus used Edge Impulse machine learning tools and therefore an improved predictive system design is implemented. The proposed MEMS embedded system is developed based on nRF52840 system and the sensor with 3-Axis Digital Magnetometer, I2C interface and magnetic measurable range ±120 uT, BM1422AGMV which incorporates magneto impedance elements to detect magnetic field and the ARM M4 32-bit processor controller circuit in a small package. The MEMS embedded platform is consisted with Edge Impulse Machine Learning and system driver implementation between hardware and software drivers using SensorQ which is special queue including user application temporary sensor data. In this paper by experimenting, TensorFlow machine learning training output is applied to the power apparatus for analyzing the status such as "Normal, Warning, Hazard" and predicting the performance at level of 99.6% accuracy and 0.01 loss.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2005년도 공동추계학술대회
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• pp.205-210
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• 2005

유비쿼터스 컴퓨링과 네트워킹 환경이 준비됨에 따라 교육 분야에서도 새로운 환경에 적합한 교육학습 시스템에 대한 준비가 필요하다. 특히 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 단순히 새로운 기술을 교육학습 분야에 적용하는 것이 아니라 사고방식과 대상을 바꾸는 패러다임의 전환이 필요하다. 분야에서는 유비쿼터스 환경을 단계적으로 적용하여야 한다. 기존의 e-learning에서는 지능시스템이 교육학습 분야에 적용될 수 있는 부분이 한정되어 있었다. 그러나 유비쿼터스 맞춤형 학습 시스템을 구축할 수 있는 기본 환경이 제공하기 위하여 유비퀴터스 환경의 하부 단위에서 증강현실(augmented reality) 기술, 지능형 학습 기술들을 도출하고 적용 방법을 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.538-540
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• 2021

본 논문에서는 드론의 표적탐지 임무 수행 시 상대운동 정보 제공을 위하여 지정된 표적을 탐지하고 인식하는 스마트 표적탐지 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 적절한 정확도(i.e. mAP, IoU) 및 높은 실시간성을 동시에 확보할 수 있는 알고리즘을 개발하는데 중점을 두었다. 제안된 시스템은 Google Inception V2 딥러닝 모델의 100k 학습 후 test 결과가 1.0에 가까운 정확성을 보였고 실시간성도 Nvidia GTX 2070 Max-Q를 기반으로 한 고성능 노트북 활용 시에 추론 속도가 약 60-80[Hz]를 기록하였다. 제안된 스마트 표적탐지 시스템은 드론과 같이 운용되어 컴퓨터 영상처리를 활용하여 표적을 자동으로 인식하고 표적을 따라가면서 감시정찰 임무를 성공적으로 수행하는데 도움이 될 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1736-1739
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• 2015

Social learning encourages and enables learners with common interests to communicate and share knowledge with others through social networks. However, social learning suffers a barrier on communication among learners with various la nguage and culture background. Aiming to avoid this barrier, this paper proposes a framework of cross-language s ocial learning system which can involve more learners' participation on the web. With this framework, an illustrati ve example of task-oriented collaborative learning paradigm is elaborated. It is expected that our proposed system can stimulate more learners to share the learning resource for deep discussions as well as to promote the knowled ge innovation.