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- 저자 : 안치돈(C.D.Ahn) (검색결과 5 건)
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김찬권(C.K. Kim),안치돈(C.D. Ahn),탁진현(J.H.Tak),이세훈(S.H.Lee),왕창종(C.J.Wang) 한국정보과학회 1997 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.24 No.1B
현재 인터넷의 표준으로 가장 널리 사용되고 있는 WWW와 분산 객체 기술의 표준인 CORBA와의 연동이 이루어지면서 인터넷에서는 기존의 웹보다 보다 많은 서비스를 효율적으로 제공하게 되었다. 그러나 WWW와 CORBA를 연동하는데 있어서 클라이언트는 기존의 웹을 돌아 다니는 것 만큼 쉽게 CORBA 객체를 불러서 사용할 수 있는 환경을 제공해야 하는데 시스템 효율성이나 확장성 등을 충분히 만족 시키는 기술이 나와 있지 않은 실정이다. 그래서 본 연구에서는 기존의 웹이 가지고 있던 장점을 그대로 살리면서 웹의 어떠한 변형도 가하지 않고 CORBA 객체 서비스를 클라이언트가 사용할 수 있도록 하기 위해서 새로운 모델을 설계 및 구현 하였다. 특히 멀티미디어 서비스를 고려할 때 데이터 용량이 거대한 멀티미디어 데이터의 전송 효율을 높이기 위해서 클라이언트의 요구에 대한 CORBA 객체 서비스를 Web 서버를 거치지 않고 바로 클라이언트에게 전달하여 주는 게이트웨이를 둠으로써 데이터 전송 부담을 줄였다. 이러한 시스템 통합 기술을 통해 연동 가능한 모든 시스템을 인터넷을 통해 활용할 수 있고, 인터넷 기반의 새로운 시스템을 쉽고 빠르게 작성할 수 있다.
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WWW에서 기존의 단독 CAI 재사용을 위한 통합 교육 시스템
강승문(M. Kang),안치돈(C. D. Ahn),백명석(M. S. Baek),왕창종(C. J. Wang),이세훈(S. H. Lee),윤경섭(K. S. Yoon) 한국정보과학회 1996 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.23 No.1A
현재 World-Wide Web(WWW)을 교육 분야에 적용하기 위한 연구들이 한창 진행되고 있다. 그러나 대부분의 연구들은 기존의 코스웨어를 재활용하기 보다는 분산 환경에 맞도록 새로운 코스웨어를 구성하는데 중점을 두고 있으며, 이는 새로운 코스웨어를 개발하기 위해 다시 비용과 노력을 들여야 한다는 문제를 안고 있다. 따라서 본 논문에서는 분산 하이퍼미디어 환경인 WWW과 기존의 독립적인(standalone) CAI(Computer Aided Instruction) 코스웨어를 통합한 시스템을 제안한다. 본 논문의 통합 시스템은 서버 측에 C 언어 교육용 CAI 시스템과 클라이언트 측에 코스웨어를 프리젠테이션하기 위한 실행기로 구성된 WWW의 클라이언트/서버 구조를 확장하였다. 시스템은 WWW상에서 구현되고 있으므로 범용 프로토콜과 브라우져를 통해 액세스가 가능하다. 또한 서버 측의 학습자 관리기와 노드 관리기는 각각의 학습자에게 알맞은 개별 교육과 방향성 상실을 막기 위한 방법을 제공한다. 본 시스템 구조는 클라이언트 측의 실행 모듈만을 변경함으로써 독립적인 CAI 코스웨어를 WWW을 통해 프리젠테이션할 수 있도록 설계되었으므로 코스웨어를 개발하는데 드는 비용과 노력을 절감할 수 있는 장점이 있다. 또한, 기존의 독립적인 코스웨어를 재사용할 수 있는 기반을 제공한다. 현재 본 논문의 구조를 이용하여 전세계에 걸쳐 존재하는 수많은 멀티미디어 자료들을 재활용하여 코스웨어를 저작할 수 있도록 확장하기 위한 연구가 진행되고 있다.
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김원기(W. K. Kim),안치돈(C. D. Ahn),이윤수(Y. S. Lee),왕창종(C. J. Wang) 한국정보과학회 1999 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.26 No.2Ⅰ
컴포넌트 기반 소프트웨어 공학에서 컴포넌트를 명세하기 위한 명세 언어는 컴포넌트 분류, 검증 및 검색에 가장 기본적인 조건이다. 기존에 이미 많은 명세 언어가 사용되어 왔지만 명세의 복잡성으로 이한 어려움이 있다. 따라서 이 연구에서는 이러한 복잡성과 개발자에게 좀 더 쉬운 명세 방법을 제공하기 위해 XML을 기반으로 하여 새로운 컴포넌트 명세 언어를 제안하였다. 제안한 명세 언어는 컴포넌트의 기능명세부분, 타입 검사에 의한 검색을 위한 부분, 명세 일치 방식을 위한 부분으로 구성된 컴포넌트 기능명세와 소프트웨어 아키텍쳐를 위한 명세로 구성된다. 이 연구에서는 각 부분을 XML 태그에 의해 정의하였다. 또한 소프트웨어 아키텍쳐 명세를 위한 그래픽 표기법과 텍스트 표기법을 제안하였다. 이 연구에서 제안한 명세언어는 화이트박스 재사용과 블랙박스 재사용을 지원하고 오류가능성을 줄일 수 있다.
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분산 환경에서 다중 사용자 저작을 지원하는 멀티미디어 저작 도구
정성진(S.J.Jung),안치돈(C.D.Ahn),이윤수(Y.S.Lee),윤경섭(K.S.Yoon),왕창종(C.J.Wang) 한국정보과학회 1997 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.24 No.2Ⅳ
컴퓨터 네트워크를 포함하는 컴퓨팅 환경의 발전은 환경에서의 다양한 멀티미디어 응용을 가능하게 하였으며, 특히, 멀티미디어 코스웨어를 포함하는 원격 교육 환경에 대한 관심이 고조되었다. 원격 교육 분야에서 지금까지의 관심은 저작된 결과물을 보다 효과적으로 사용자에게 전달할 수 있는 방법 측면에 치우친 경향이 있으며, 상대적으로 저작 과정에 네트워크를 이용하고자 하는 노력이 부족하였다. 네트워크를 이용하여 여러 분야의 전문가들이 저작 과정에 참여함으로써 보다 우수한 코스웨어를 얻을 수 있을 것이다. 그러나 네트워크를 기반으로 하는 분산 환경에서는 고려해야할 많은 문제들과 제약이 있다. 본 논문에서는 분산 환경에서 멀티미디어 공동 저작 도구를 설계하였다. 설계된 시스템은 분산 환경을 위하여 트랜잭션과 버전 관리, 보안 기능을 지원하며 시스템을 이용하는 저작자들에게 CSCW 환경을 제공한다. 또한 응용 개발 플랫폼에 독립적인 환경을 제공한다. 게이트웨이를 이용한 보안 기능, 콤포넌트 기술을 이용한 확장성을 가지며 ORB 구조를 사용하여 전송 부하를 최소화 할 수 있도록 하였다.
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Deep Learning Based Tree Recognition rate improving Method for Elementary and Middle School Learning
Jung-Eun Choi(최정은),Hwan-Seung Yong(용환승) 한국컴퓨터정보학회 2019 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.24 No.12
본 연구의 목적은 수업 시 스마트기기에 적용할 수 있는 나무 이미지를 인식하고 분류하여 정확도를 측정할 수 있는 효율적인 모델을 제안하는 것이다. 2015개정 교육과정으로 개정되면서 초등학교 4학년 과학교과서의 학습 목표에서 스마트 기기 사용한 식물 인식이 새롭게 추가 되었다. 특히 나무 인식의 경우 다른 사물 인식과 달리 수형, 수피, 잎, 꽃, 열매의 부위별 특징이 있으며, 계절에 따라 모양 및 색깔의 변화를 거치므로 인식률에 차이가 존재한다. 그러므로 본 연구를 통해 컨볼루션 신경망 기반의 사전 학습된 인셉션V3모델을 이용하여 재학습 전 후의 나무 부위별 인식률을 비교한다. 또한 각 나무의 유형별 이미지 정확도를 결합시키는 방식을 통해 효율적인 나무 분류 방안을 제시하며 교육현장에서 사용하는 스마트기기에 적용 할 수 있을 것이라 기대한다. The goal of this study is to propose an efficient model for recognizing and classifying tree images to measure the accuracy that can be applied to smart devices during class. From the 2009 revised textbook to the 2015 revised textbook, the learning objective to the fourth-grade science textbook of elementary schools was added to the plant recognition utilizing smart devices. In this study, we compared the recognition rates of trees before and after retraining using a pre-trained inception V3 model, which is the support of the Google Inception V3. In terms of tree recognition, it can distinguish several features, including shapes, bark, leaves, flowers, and fruits that may lead to the recognition rate. Furthermore, if all the leaves of trees may fall during winter, it may challenge to identify the type of tree, as only the bark of the tree will remain some leaves. Therefore, the effective tree classification model is presented through the combination of the images by tree type and the method of combining the model for the accuracy of each tree type. I hope that this model will apply to smart devices used in educational settings.
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