딥러닝 추론 가속화 도구를 이용한 실시간 하향식 자세 추정 기법 구현

김충일(Chung-Il Kim),김보은(Boeun Kim),추연승(YeonSeung Choo),정혜인(Hea In Jung),김정호(Jungho Kim) 대한전자공학회 2022 대한전자공학회 학술대회 Vol.2022 No.6

미세기포의 자발적 폭발을 이용한 미생물의 소독[2]

김충일 ( Chung Il Kim ),한무영 ( Moo Young Han ),김용하 ( Yong Ha Kim ),권정원 ( Jung Won Kwon ) 한국물환경학회 2010 공동 추계학술발표회 Vol.2010 No.-

태권도 숙련도에 따른 시각탐색 전략과 예측능력

김충일 ( Chung Il Kim ),김선진 ( Seon Jin Kim ) 한국스포츠심리학회 2012 한국스포츠심리학회지 Vol.23 No.3

본 연구의 목적은 태권도 숙련자와 초보자를 비교하여 집단 간에 예측능력과 시각탐색 전략의 차이를 알아보고자 하는 것이다. 피험자에게 태권도 동영상을 제시하고 제시된 동영상에 반응하도록 하였다. 피험자는 숙련자·초보자 각각 5명을 선정하여 총 10명이 실험에 참가하였다. 예측 능력으로는 선택반응정확성과 반응시간을 측정하였고, 시각탐색 전략은 시선고정시간 비율, 시선고정 빈도, 시선이동 수, 신체의 영역별 시선고정위치를 측정하였다. 실험결과는 다음과 같다. 첫째, 숙련자 집단과 초보자 집단 간에 선택반응 정확성과 반응시간은 통계적으로 유의한 차이가 나타나지 않았다. 둘째, 시각탐색 전략에 있어서는 숙련자집단이 적은 시선고정 빈도와 시선이동 수를 나타내었고, 시선고정시간 비율에 있어서는 집단 간에 차이가 없는 것으로 나타났다. 전체 영역별 시선고정 위치는 숙련자 집단은 허리, 얼굴, 어깨 순서로 주요 시각 단서를 사용하였고, 다리에는 전혀 주의를 기울이지 않았다. 반면에 초보자 집단은 허리, 어깨, 다리, 얼굴 순서로 시각단서를 사용하였고, 계속적으로 시선을 이동시켰다. The purpose of this study was to investigate the anticipation ability and visual search strategy in Taekwondo expert and novice. Subjects showed the screen with Taekwondo movement image and they were response to Taekwondo movement image. For this study, ten subjects were selected to participate for this experiment. Among them five were experts (n = 5), and five were novice (n = 5). The conclusion of this study were drawn as follow: First, anticipate ability of direction and reaction time revealed no statistically significant difference between novice group and expert group. Secondly, visual fixation frequency and number of visual movement between novice group and expert group reveled that expert showed less visual fixation frequency , and less number of visual movement. but, The ration of visual fixation time was not significant statistically. Finally, location of visual fixation on 4 body parts between expert group and novice group revealed that expert group showed longer fixation time on waist, head, shoulder in an order of sequence, and paid less attention on legs. However novice showed longer fixation time on waist, shoulder, leg, head in sequence order. Novice`s visual fixation were located in a various areas taken all together.

초등학교 1학년 아동의 인구·사회학적 요인이 학교적응에 미치는 영향

김충일 ( Kim Chung-il ) 한국아동교육학회 2018 아동교육 Vol.27 No.4

본 연구의 목적은 초등학교 1학년 아동의 인구·사회학적 요인이 학교적응에 미치는 영향을 살펴보는 것이다. 이를 위해 본 연구에는 한국아동패널 8차년도 955가구에 관한 자료를 사용하였다. 구체적으로 본 연구에서는 아동의 학교적응을 종속변인으로 아동의 인구·사회학적 요인을 독립변인으로 설정해 위계적 회귀분석을 실시하였다. 본 연구의 결과를 정리해보면 다음과 같다. 첫째, 남아보다는 여아가 교사적응을 제외하고 전반적인 학교적응과 학교생활적응, 학업수행적응, 또래적응이 우수한 것으로 나타났다. 둘째, 모의 학력이 높을수록 아동이 학교적응을 잘하는 것으로 나타났다. 셋째, 교사의 연령이 낮을수록 아동의 또래적응과 교사적응이 우수한 것으로 나타났다. 넷째, 아동의 친구 수는 전반적인 학교적응과 학업수행적응, 또래적응에 도움이 되는 것으로 나타났다. 다섯째, 가정의 소득수준이 높을수록 아동은 교사적응을 잘하는 것으로 나타났다. 결과적으로 본 연구는 초등학교 1학년 아동의 학교적응에는 아동의 성별, 모의 학력, 교사의 연령, 아동의 친구 수가 중요한 인구·사회학적 요인인 것으로 나타났다. The purpose of this study was to investigate the effects of sociodemographic on school adjustment for a first-year elementary children. For this purpose. this study used 955 household of 8th years data of the Panel Study on Korean Children. Specifically, in this study, we conducted a hierarchical regression analysis by setting the child's school adaptation as a independent variable and the sociodemographic factors of the child as a dependent variable. The results of this study were follows. First, the girls was outstanding the overall school adjustment, school adjustment, academic performance, and peer adaptation, than boys except for teacher adaptation. Second, the children with highly educated mother are outstanding school adjustment. Third, the teacher with lower age was of help children adapt to peer and teacher. Fourth, the number of friends of children was of help children adjust to school, academic performance and peer. Fifth, the children with higher the household income level was outstanding the teacher adaptation. The results of this study show that the children`s gender, mother`s education level, teacher age, and number of friends are important factor to school adjustment for a first-year elementary children.

빗물관리 ; 다양한 빗물이용기술을 적용한 유역의 물관리

김충일 ( Chung Il Kim ),문형준 ( Hyoung Jun Moon ),한무영 ( Moo Young Han ) 한국물환경학회 2008 한국물환경학회·대한상하수도학회 공동 춘계학술발표회 Vol.2008 No.-

단순화한 프레셋 거리를 활용한 적대적 생성 신경망의 모드 드롭 및 모드 붕괴 검출 기법

김충일(Chung-Il Kim),정승원(Seungwon Jung),문지훈(Jihoon Moon),황인준(Eenjun Hwang) 한국정보과학회 2018 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.2018 No.12

유아기 부모를 위한 심리적 통제 양육 척도 (Psychological Controlled Parenting Scale for Childhood parent: PCPSC) 개발 연구

김충일 ( Chung Il Kim ),장유진 ( Yu Jin Jang ),이강이 ( Kang Yi Lee ) 한국아동교육학회 2015 아동교육 Vol.24 No.2

이 연구에서는 유아기 부모 양육의 측면 중 상대적으로 관심을 받지 못한 ‘심리적 통제 양육’을 측정하기 위한 척도를 개발하고 타당성을 검증하고자 하였다. 이를 위해 서울과 경기 지역의 유치원 및 어린이집에 소속되어 있는 만 3-5세 부모 312명을 대상으로 조사를 실시하였다. 연구결과 첫째, 문항분석과 탐색적 요인분석을 실시한 결과 심리적 통제 양육 척도(PCPSC)는 28개 항목 5개 요인구조가 적합한 것으로 확인되었다. 둘째, 구조방정식 모형으로 확인적 요인분석을 실시한 결과, 척도의 요인구조는 양호한 것으로 검증되었다. 내적합치도와 신뢰도 계수를 산출한 결과 역시 통계적으로 양호한 수준으로 나타났다. 셋째, 공인타당도 검증을 위해 부모 양육을 측정하는 준거 관련 척도와 상관관계 분석을 실시한 결과, 통계적으로 유의한 수준인 것으로 나타났다. 따라서 유아기 부모를 위한 심리적 통제 양육 척도는 부모의 심리적 통제와 자율성지지, 동일체적 양육을 측정하기에 적합한 도구임을 확인하였다. The purpose of this study was to test the reliability and validity of the PCPSC(Psychological Controlled Parenting Sacle for Childhood parent) for measuring psychological controlled parenting. Although considerable research has been devoted to parenting, rather than less attention has paid to parental psychological control. A total of 312 parents with 3 to 5 years of age participated in this study. Exploratory factor analysis show that the PCPSC consists of 31 items and 5 factors. Confirmatory factor analysis indicated good model fit which suggests good construct validities. All factors in the PCPSC demonstrate proper internal consistency, and there is significant correlation between sub-dimension scores and total scores. Futhermore, the results of construct validity analysis showed PCPSC was significantly correlated with the measure of IPBI(Iowa Parent Behavior Inventory). In conclusion, the PCPSC have been validated as useful tools for assessing psychological control parenting of a parent.

혼합필터링(Hybrid Filtering)을 활용한 교과목 추천시스템 개발

김충일 ( Chung Il Kim ),최남규 ( Nam Gyu Choi ),허유진 ( Yu Jin Heo ),신지훈 ( Ji Hoon Sin ),윤장혁 ( Jang Hyeok Yoon ) (주)엘지씨엔에스(구 LGCNS 엔트루정보기술연구소) 2015 Entrue Journal of Information Technology Vol.14 No.2

대학교양과목은 대학생활의 전반적인 만족도에 지대한 영향을 미칠 뿐만 아니라, 학생들의 인격함양 및 융합지식 습득의 기반이 되므로 그 중요성이 점점 부각되고 있다. 이렇듯 적절한 교양과목 수강이 중요해지고 있음에도 불구하고, 학생들의 선호를 정확히 반영하는 교양과목 추천시스템에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 논문은 학생들에게 일반교양과목을 추천해 주는 추천시스템을 제안한다. 협업필터링은 유사한 사용자가 좋게 평가하였지만 목표고객이 아직 경험하지 않은 아이템을 추천해 주는 대표적인 방식이다. 하지만 협업필터링은 Cold Start Problem을 가지기 때문에 1, 2학년과 같은 초기 사용자들에게는 적용이 어려울 수 있다. 그러므로, 본 연구는 수강내역을 이용한 협업필터링과 학생의 정보특성을 이용한 내용기반필터링을 혼합하였다. 본 논문은 제안된 방법에 대한 실용성을 성능분석을 통해 검증하였으며, 제안된 방법은 개개인의 요구에 맞춘 과목추천에 기여할 것으로 기대된다. Liberal arts in universities are becoming important, because they act as the basis for undergraduates` character building and convergent knowledge acquisition as well as significantly affect the overall satisfaction during university life. Despite the importance of taking proper liberal arts, little attention has paid to the methods to recommend liberal arts that fit with students` preferences. Therefore, this paper suggests a recommender system-based approach to recommend elective courses of liberal arts to students. Collaborative filtering is a well-known method to recommend items that similar users have rated highly but not yet rated by a target user. However, collaborative filtering has the cold start problem, so it may not work well for some undergraduates, such as first and second year students. Therefore, this study combines collaborative filtering using course registration information and contents-based filtering using students`` property information. We verify the practicality of our approach using performance measures. We expect that the proposed method contributes to the course recommendation customized to individual preferences.

아동이 지각한 부모의 성취지향적 양육태도가 자아탄력성을 매개로 학교생활적응과 학업성취도에 미치는 영향

김충일 ( Chung Il Kim ),이강이 ( Kang Yi Lee ) 대한가정학회 2015 Human Ecology Research(HER) Vol.53 No.5

This study examined the relationships among children’s perspectives on achievement-oriented parenting style, ego-resilience, school adjustment, and academic achievement. In order to analyze the associations, the study conducted a secondary analysis of the data found in the Korean Children and Youth Panel Survey (KCYPS) 2010-2011, which was a non-randomized controlled study designed with a longitudinal follow-up. We analyzed 1,212 students who were in the fourth and fifth grade at elementary school with Structural Equation Modeling (SEM). The results were as follows. First, higher achievement-oriented parenting style was associated with higher ego-resilience that contributed to higher academic achievement and higher school adjustment. Second, higher achievement-oriented parenting style was directly related to lower academic achievement and lower school adjustment. The findings support that children’s ego-resilience is an important factor to improve school adjustment and academic achievement. In addition, the chievement-oriented parenting style is not helpful for their children’s school outcomes (such as academic achievement and adjustment) even though parenting style improved their children’s ego-resilience. Ego-resilience that is developed by achievement-oriented parenting style is likely to enhance children’s school adjustment and academic achievement. The study presents policy and practice implications, limitations and areas for further research.

단순화한 프레셋 거리를 이용한 적대적 생성 신경망의 모드 드롭 및 붕괴 검출 기법

김충일(Chung-Il Kim),정승원(Seungwon Jung),문지훈(Jihoon Moon),황인준(Eenjun Hwang) 한국정보과학회 2019 정보과학회논문지 Vol.46 No.10

적대적 생성 신경망은 두 개의 네트워크를 적대적으로 학습시켜 원본 데이터 분포를 추정하고, 이를 기반으로 데이터를 생성하는데 탁월한 모델이지만, 학습 도중 분포를 학습하지 못하는 모드 드롭 현상이나 하나 또는 매우 적은 분포의 샘플만을 생성하는 모드 붕괴 현상이 종종 나타난다. 이 현상을 감지하기 위해 기존 연구들은 학습 데이터를 통제하거나 별도의 신경망 모델을 학습시켜야 하는 한계점을 보였다. 이에 본 논문은 프레셋 거리를 단순화하여 추가적인 모델이나 학습 데이터의 제한 없이 모드 붕괴를 검출하는 기법을 제안한다. 다양한 실험을 통하여 제안하는 거리 척도가 기존의 적대적 생성 신경망에 적용된 척도에 비해 더욱 효과적으로 모드 드롭 및 붕괴를 검출할 수 있음을 보인다. Even though generative adversarial network (GAN) is an excellent model for generating data based on the estimation of real data distribution by of two adversarial learning network, this model often suffers from mode drop that does not learn distribution during learning, or mode collapse that generates only one or very few distribution samples. Most studies to detect these problems have used well-balanced data or additional neural network models. In this paper, we propose a method to detect mode drop and collapse by using a simplified Frèchet distance, which does not require any additional model or well-balanced data. Through various experiments, we showed that our proposed distance metric detected mode drop and collapse more accurately than any other metrics used in GANs.