이공계 강의평가 결과의 실증적 분석을 통한 강의평가제도 개선방안

김학일(Hakil Kim),김성숙(Sungsook Kim),권오양(Oh-Yang Kwon),이천(Cheon Lee),노경호(Kyung-Ho Row) 한국공학교육학회 2007 공학교육연구 Vol.10 No.4

An evaluation system of teaching is one of authentic assessment tools for improving the quality of higher education. The purpose of this study is to cultivate the class evaluation system in the college of engineering based on the empirical analysis of the results of the class evaluation. Especially, this study investigates the validity evidence using the confirmatory factor analysis of the class evaluation. The data used in this study were acquired from 49,127 student’s evaluation responses of 471 courses offered in colleges of natural science and engineering at a university in Korea. The reliabilities are quite good for every construct by producing an index value from 0.92 to 0.98. The results provides a guideline for an appropriate measurement model to report the information, to clarify quality and appropriateness of instrument items, to make recommendations for which items should be left or merged in the revised instrument. A special suggestion for improving student s evaluation of each course is to prepare a well-designed instruction for students explaining why and how to evaluate the course in order to produce reliable and valid results. 대학의 강의평가는 수업효과성에 대한 진단적 피드백을 제공하고 교수에 대한 의사결정에 도움을 주며 학생이 수강 시 활용할 수 있는 정보를 제공하는 등 광범위하게 사용되고 있다. 그러나 활용범위가 확대될 수록 강의평가도구의 타당성과 신뢰성이 제기되고 있으며, 강의평가 제도 자체에 대한 측정학적 연구가 요구되고 있다. 본 연구의 목적은 이공계 대학의 강의평가 결과에 대한 실증적 분석을 통하여 강의평가제도의 순기능을 극대화하기 위한 개선방안을 제안하는 것이다. 평가도구의 타당도와 신뢰도, 평가결과에 대한 문항반응 유형 등을 통계적으로 분석하기 위해 국내 대학교 이공계 개설강의 중 471개 과목의 385명 교수에 대한 총 49,127 명 학생의 강의평가 결과자료를 사용하였다. 분석 결과, 첫째, 강의평가의 유형별 차이를 줄이기 위하여 전공별 또는 수업유형별로 평가문항 군에서 문항을 선택하도록 개선할 것을 제안하고, 둘째, 평가결과점수 상하위 10% 해당하는 강의의 특성을 분석하여 결과활용의 방향을 제시하였다.

비디오 감시 데이터로부터 사람의 자동 인식을 통한 비디오 주석 시스템

김주성(Joosung Kim),김학일(Hakil Kim),김유성(Yoo-Sung Kim) 한국정보과학회 2012 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.39 No.1A

사람관련 사건을 실시간으로 인지하거나 빠르게 사건 관련 증거를 확보하기 위해서는 대량의 비디오 감시 데이터로부터 사람 관련 정보를 빠르게 찾을 수 있어야 하는데 기존의 시스템에서는 모든 프레임으로부터 주석 편집자가 수작업으로 관련 정보를 추출하여 색인해야 하기 때문에 많은 주석 시간을 필요로 하는 문제를 갖고 있었다. 본 논문에서는 대량의 방범용 비디오 감시 데이터로부터 사람 관련 사건 정보를 빠르게 찾을 수 있도록 지원하기 위해 전체 비디오 데이터 중에서 사람의 출현과 퇴장을 기준으로 키 프레임 구간을 추출하고, 키 프레임에서만 사람 관련 정보를 추출하여 사람 관련 주요 정보를 자동으로 추출하여 XML 스키마 형식으로 색인하는 비디오 주석 시스템을 개발하였다. 또한, 색인된 XML 데이터에 대해 구조 및 내용 기반 질의를 이용하여 쉽고 빠르게 검색할 수 있도록 하기 위해 XPATH 질의 인터페이스를 구현 하였다.

야간 도심환경에서 객체 검출을 위한 데이터 셋 검증에 관한 연구

김지원(Geewon Kim),신주석(Juseok Shin),강현우(Hyunwoo Kang) 한국자동차공학회 2022 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2022 No.6

라인 페어 검색 기반 지문인식 알고리즘

김원진(WeonJin Kim),김장룡(Changlong Jin),이경수(Qiongxiu Li),김정민(JungMin Kim),김학일(Hakil Kim) 대한전자공학회 2016 대한전자공학회 학술대회 Vol.2016 No.6

Line pair search based fingerprint matching algorithm is aimed at finding the corresponding pattern between probe image and gallery image based on the line pair search in the candidate line pairs which share similar length and orientation difference. The advantage of line pair search based fingerprint matching algorithm is the improvement of colp based on the one in Bozorth3, new colp structure contains less candidates which can save searching time and apply efficient search. The minutiae screening in the beginning can make sure the robustness of the minutiae, which is of great importance to the accuracy and also the processing time.

비디오 감시 데이터로부터 사람의 자동 인식을 이용하는 비디오 주석 시스템

김주성(JooSung Kim),김경연(KyoungYeon Kim),김학일(HakIl Kim),김유성(Yoo-Sung Kim) 한국정보과학회 2012 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.18 No.11

비디오 감시 시스템을 이용하여 사람관련 사건을 실시간으로 인지하거나 빠르게 사건 증거를 확보하기 위해서는 대량의 비디오 감시 데이터로부터 사람 관련 정보를 빠르게 찾을 수 있어야 하는데 기존의 비디오 주석시스템에서는 주석 편집자가 모든 프레임으로부터 수작업으로 관련 정보를 색인해야 하기 때문에 많은 시간을 소요하는 문제가 있다. 본 논문에서는 대량의 비디오 감시 데이터로부터 사람관련 사건 정보를 빠르게 찾을 수 있도록 지원하기 위해 전체 비디오 데이터 중에서 사람의 출현과 퇴장을 기준으로 키 프레임을 정의하고 키 프레임에서만 사람관련 주요 정보를 자동으로 추출하여 주석 데이터베이스에 저장 및 색인하는 비디오 주석 시스템을 개발하였다. 다양한 사람 관련 사건을 처리할 수 있도록 시간 및 감시 목적, 감시 장소, 사건의 종류 별로 검색할 수 있게 데이터베이스를 설계하여 색인된 데이터에 대해 구조 및 내용 기반 질의를 이용하여 쉽고 빠르게 검색할 수 있고 질의 결과를 XML문서로 저장하여 사용자에게 데이터를 제공하는 시스템을 구현하였다. To recognize human-being in real time or to collect the evidences of incidents related human-being from video surveillance system, fast retrieving video frame data from large archives of video surveillance data is very important. Since the existing video annotation systems annotate all frames of video data manually, it needs a lot of time to create the annotation information about a video data. In this paper, to solve this problem, we defined the key frame based on human-being occurrence and indexed video data based on the key frames. The proposed system automatically detects coming on and going out of human-being from video data as the key frames. Then, it automatically extracts the features from key-frames to index those as annotation. Therefore, the proposed system can quickly and automatically annotate the frames related human-being from video data. To fast retrieve required video data, we also implement the query interface which supports both structure-based query and content-based query from the database.

학기중 적용을 위한 강의진단 평가도구 개발과 타당성 분석

김성숙(Kim Sungsook),김학일(Kim Hakil) 한국교육평가학회 2008 교육평가연구 Vol.21 No.1

  최근 모든 대학에서 적용하고 있는 강의평가제도의 근본 목적은 교수의 수업효과를 측정하기 위함이다. 그러나 강의종료 후 시행되는 강의평가는 결과활용에 있어 극히 제한적이라는 점이 지적되고 있다. 강의평가결과가 실질적으로 수업개선을 위해 활용될 수 있도록 강의 중간시점에 시행되는 진단평가의 필요성이 부각되었다. 이 연구는 평가시기와 방법을 차별화한 진단평가도구를 개발하고 결과분석과 함께 도구의 타당성을 검증하고자 한다. 강의유형에 따라 세 가지 진단평가도구와 교수자와 학습자 자가진단도구를 개발하여 7개 과목 총 483명의 학생에게 시행하였다. 강의진단평가 결과 강의진행내용과 교수방법에 대한 다양한 정보와 학생들의 성취수준 및 수업태도와 관련된 정보가 구체적으로 나타났으며 어떤 과목 또는 어떤 교수가 어떻게 가르치고 있는지가 중요한 변수라는 것을 확인할 수 있었다. 진단도구의 타당도와 신뢰도는 양호하게 검증되었다. 특히 강의진단평가 경우, 문항 군에서 전공별 또는 수업유형별로 문항을 선택하도록 하는 것이 바람직하며 진단평가가 병행되는 경우 학기말 강의평가는 최소한의 문항으로 교수자와 강의에 대한 전반적 의견 그리고 학생의 성취수준과 태도 등을 간략하게 평가할 것을 제안하였다.   An evaluation system of teaching is one of authentic assessment tools for improving the quality of higher education. The purpose of this study is to cultivate the course evaluation system based on midsemester student"s ratings of college teaching. The specific goals of the study are to develop five types of evaluation instruments for midsemester student"s ratings of instruction and to seek validity evidence from analyzing the evaluation results during the semester. The data used in this study were based upon 483 student"s evaluation responses of 7 courses offered in school of engineering at a university.<BR>  The major results of this study are summarized as following: First, the results of midsemester students" ratings provide a valuable feedback for both instructors and students in order to improve the quality of instruction immediately. Second, there is a significant difference between means of small classes in major course and large classes in general course. Also, the evaluation results turned out significantly different according to different courses. Third, the reliabilities are quite good for every item by producing an index value from 0.93 to 0.95. The results of exploring validity construct confirmed the relationships among items to verify a theoretical background of those instruments.<BR>  A special suggestion for improving the course evaluation system of university is not only to apply the midsemester students" ratings of teaching but to prepare a well-designed instruction for students explaining why and how to evaluate the course in order to get a reliable and valid results.

점유격자 지도의 개선을 위한 잡음 제거

김영근(Kim Young-Geun),최창민(Choi Chang-Min),김학일(Kim Hakil) 제어로봇시스템학회 2001 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 Vol.2001 No.10

위조지문 판별률 향상을 위한 학습데이터 혼합 증강 방법

김원진(Weonjin Kim),김성빈(Cheng-Bin Jin),유경송(Jinsong Liu),김학일(Hakil Kim) 한국정보보호학회 2017 정보보호학회논문지 Vol.27 No.2

최근 모바일 및 핀테크(fin-tech) 분야의 최신 트렌드로 지문인식, 홍채인식과 같은 생체인식을 통한 사용자 본인 인증이 주목 받고 있다. 특히 지문인식을 이용한 인증 방식은 전통적인 생체인식 방식으로써 사용자들이 사용하는데 발생하는 거부감이 다른 생체인식에 비해 현저히 낮아 현재 가장 보편적으로 이용되는 방식이다. 이와 동시에 지문을 이용한 인증 시 보안에 대한 중요성이 부각되어 지문의 위조 여부 판별의 중요성 또한 증가하고 있다. 본 논문에서는 CNN(Convolutional Neural Networks) 특징을 이용한 위조 여부 판별 방법에 있어 판별률을 향상시키기 위한 새로운 방법을 제시한다. 학습데이터에 영향을 많이 받는 CNN 특성 상 기존에는 판별률을 향상시키기 위해 아핀 변환(affine transformation) 또는 수평 반전(horizontal reflection)을 사용하여 학습데이터의 양을 증가 시키는 것이 일반적인 방법이었으나 본 논문에서는 위조지문 판별 난이도를 기반으로 한 효과적인 학습데이터 증강(data augmentation) 방법을 제시하며 실험을 통해 제안하는 방법의 타당성을 확인하였다. Recently, user authentication through biometric traits such as fingerprint and iris raise more and more attention especially in mobile commerce and fin-tech fields. In particular, commercialized authentication methods using fingerprint recognition are widely utilized mainly because customers are more adopted and used to fingerprint recognition applications. In the meantime, the security issues caused by fingerprint falsification bring lots of attention. In this paper, we propose a new method to improve the performance of fake fingerprint detection using CNN(Convolutional Neural Network). It is common practice to increase the amount of learning data by using affine transformation or horizontal reflection to improve the detection rate in CNN characteristics that are influenced by learning data. However, in this paper we propose an effective data augmentation method based on the database difficulty level. The experimental results confirm the validity of proposed method.

바이오메트릭스 정보보호 가이드라인

김재성(Jason Kim),신용녀(Anne Shin),김학일(Hakil Kim) 한국정보보호학회 2005 情報保護學會誌 Vol.15 No.6

신원확인을 위하여 생체정보를 수집하거나, 이용하는 데 있어서 준수하여야 할 생체정보 보호대책에 관한 중요사항을 정함으로써 생체정보의 안전한 이용 환경을 조성하고, 개인의 권리와 이익을 보호하는 것을 목적으로 한다. 본고에서는 유무선 통신환경에서 생체정보가 수집ㆍ저장ㆍ전송ㆍ폐기 전 과정에서 발생 가능한 취약점과 위협을 정의하고, 이에 대한 기술적?관리적 보호대책에 대한 가이드라인을 제시하고자 한다. 한편, ITU-T, ISO 등 국제 표준 및 국내 TTA 단체 규격 등과 호환 가능하도록 보안대책을 제시함으로서 국가 간의 생체정보에 대한 보호조치 방안에 관하여 상호 연동성을 보장한다. 본고는 유비쿼터스 환경에서 생체인식 국가인프라가 구축되는 시점에서 발생할 수 있는 생체정보에 대한 불신감과 인권침해 등의 사회적인 논란을 최소화하고 개인의 생체정보 보호기술의 발전과 관련 응용서비스 활성화에 기여할 것이다. 또한 전자여권ㆍ선원신분증ㆍ국제운전면허증ㆍ전자주민증 등 공항ㆍ항만ㆍ육로의 출입국관리에 생체정보의 활용이 전 세계적으로 보급 확산되는 시점에서 생체정보 활용 및 생체인식시스템에 대한 신뢰성을 제공함으로서 국내 생체인식산업의 활성화에 기여할 수 있다고 기대한다.

SIMD 명령어를 이용한 영상의 평균화 필터 최적화

김준철(Junchul Kim),최학남(Xuenan Cui),박은수(Eunsoo Park),김학일(Hakil Kim) 대한전기학회 2007 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2007 No.10

본 연구에서는 영상의 잡음 제거에 우수한 평균화 필터 알고리즘을 SIMD(Single Instruction Multiple Data) 명령어를 이용하여 고속화 하였다. 먼저 순차 알고리즘의 속도 향상을 위한 최적화를 수행하고. SIMD에 적합 하도록 변환 하여 4 또는 16 개의 데이터를 동시에 연산이 가능 하도록 하였다. 또한 나누기 연산을 줄이기 위하여 8비트의 데이터 타입과 함께 룩업 테이블(Lookup Table)을 이용하였다. 각각의 데이터 타임에 적합하게 알고리즘을 변환하여 비교하였고 실험을 통하여 기존의 순차 처리 방식에 비해 평균적으로 2.5배 이상의 속도 향상을 보았다.