오토마타 제작 기반 IT융합공학교육 프로그램 개발 연구

이승항 아주대학교 2020 국내석사

최근 공학의 역할과 영향력은 산업화, 정보화를 넘어 4차산업혁명 시대로 변화하고 있다. 4차산업혁명시대의 가장 중요한 특징은 융 복합 학문을 기초로 한 창의적 사고와 융합적으로 문제를 해결하는 창의적인 융합형 인재를 필요로 한다는 것이다. IT융합공학교육을 통해서 과학적 지식과 기술을 융합 적으로 적용할 수 있는 그리고 인간의 감성을 이용해 문제를 해결하는 능력을 가진 융합적인 인재를 키워야 한다. 이러한 시대적인 요구에 따라 여러 학문의 분야별 협력과 융합을 통한 새로운 지식과 창의적 문제 해결 능력을 갖춘 인재를 양성하기 위한 교육의 필요성이 강조되고 있다. 공학 분야도 연구 및 적용 대상이 확대되고 더욱더 복잡한 융합 형 시스템을 적용하게 되면서 다양한 분야와, 복잡한 환경 그리고 각 분야별로 발휘되는 영향력 등을 고려해 적용할 수 있는 복합적 능력을 가진 엔지니어를 요구하게 되었다. 그리고 사회에서도 융합적 지식을 갖춘 기술의 공유 및 소통 능력이 높은 인재를 필요로 하게 되었다. 산업체를 대상으로 융합 신기술에 대한 요구의 조사 결과 또한 융합 역량 및 융합 신기술에 대한 교육적 요구가 상당히 높은 것으로 나타났다[1]. 융합(convergence)은 여러 가지의 개념을 합쳐서 한 가지의 개념으로 만드는 것을 말한다. 분야별로 ‘크로스오버’, 퓨전,‘콜라보레이션’이라는 단어를 사용하기도 하며 복합, 통합 이라는 단어를 사용하기도 한다. 학문 별로 서로 다른 관점에서 해석이 있지만, 앞으로 융합교육이 가야 할 방향은 한 분야가 다른 분야에 종속되는 융합이 아닌, 서로 다른 분야가 만나 하나로 합하여 지는 ‘화학적 결합’ 으로의 융합이다. 무한 경쟁 시대의 급격히 변화하는 사회에서는 융합공학교육을 통해서 과학적 지식과 기술의 적용할 수 있는 그리고 인간의 감성을 이용해 문제를 해결하는 융합적 인재를 키워야 한다. 이것은 학생들이 급격히 변화하는 시대에 적응하기 위한 요구되는 기술과 개인의 역량에도 변화가 필요하기 때문이다. 최근 국내대학에서도 창의적으로 융합된 그리고 통찰력이 있는 인재의 필요성을 인식하고 개별적 학문의 문을 열어 보다 종합적이고 창의적 관점에서 사고할 수 있는 새로운 융합 형 교육을 실시하고 있다. 2000년대 후반부터 대부분의 공과대학에서는 공학교육인증을 실행하며 다양한 융합과목을 시도하고 운영하고 있으며, 2014년부터 추진된 CK(university of Creative Korea)사업으로 각 대학마다 특화된 분야의 새로운 융합 과목으로 학과 과정을 개설하여 운영하는 대학도 있다. 이렇게 만들어진 융합 교육을 통해 학생들은 기존에 제시된 학습 경로 이외에 다양한 학습 경로를 설정하여 다양한 학습활동을 통해 타 전공자들과 교류하는 것으로 의사소통 능력을 기르고 여러 전공을 통합하는 관점이 생기는 것으로 나타났다[2]. 그러나 아직은 융합적 교육의 이해와 교육 현장에서 직면하고 있는 다양한 현실 문제로 인해 혁신적인 융합공학교육의 발전은 계속적으로 지연되고 있다. 우리나라 대학의 융합교육의 문제점과 개선방안에 있어서 융합교육 발전을 어렵게 만드는 이유는 융합 교양교육과 융합 전공 교육의 대부분이 인재상과 교육목적이 명확하지 않거나 교양교육에서의 융합 교육이 단순한 교과과정 개발에 그치고 있고, 융합 교육의 편성 방식에서 교과목 중심과 단순 통합 방식을 채택하고 있기 때문이다. 지금까지의 융합교육의 일반적인 방법은 지정된 융합수업 시간을 나누어 교수가 정해진 강의시간을 분담하는 팀티칭 방식을 적용하는 것이었다. 이러한 방법들은 교수와 학생 간의 긴밀한 상호작용을 부족하게 한다고 비판되었다[3]. 앞으로의 학문분야에서의 융합은 분야별로 구분 되어있는 영역을 서로 통합해서 새로운 지식 영역을 만들어 내야 한다. 본 연구는 지금까지의 융합교육에서는 융합학문 체계가 철저하게 구분됨으로 분야별로만 이해를 도울 뿐 제대로 통합적 의미를 파악하는데 한계가 있다는 문제의식에서 시작되었다. 융합공학수업의 효과를 극대화하기 위해서는, 스스로 가치를 창출 해야 하며 각 전공분야의 전문성과 연계된 창의적인 생각을 도출해야 한다. 이러한 능력을 키우기 위해 학생들이 스스로가 실험 과정에서 보다 다양한 상황을 직면하고, 그 속에서 해결해야 할 문제를 능동적으로 해결하는 경험을 다양하게 해 봐야 한다. 이 경험들은 사회적 경험과도 자연스럽게 이어지게 된다[4]. 본 연구에서는 이를 위하여 IT융합 공학교육 프로그램을 개발하여 보다 창의적인 융합 형 인재교육에서의 기술 역량을 발휘하게 하고자 한다. 본 연구에서 계발하고자 하는 교육프로그램은 ‘오토마타 제작기반의IT융합 공학교육 프로그램’ 이다. 이 교육 프로그램에서는 오토마타의 설계/제작 과정과 임베디드 보드(아두이노적용)을 활용하여 프로그래밍한다. 그 과정에서 제안된 움직임 조건에 맞게 각종 입출력장치를 선정하고 회로를 구성하고 케이블로 연결하게 된다. 이 교육 프로그램을 통하여 여러 분야의 전공교과들이 자연스럽게 융합하며 발전할 수 있기를 기대하며, 또한 IT융합 오토마타제작 과정을 통해서 학생들의 자기주도적 학습능력 향상과 창의적 사고능력을 향상시켜 창의융합공학인재 교육에 기여하고자 한다.

열풍-마이크로파 고온발열체 융합 건조시스템 공정 연구

이지엽 신라대학교 일반대학원 2018 국내석사

본 연구에서는 열풍-마이크로파와 SiC 고온발열체 융합공정을 이용하여 고함수율의 오염토를 1차적인 건조과정을 거쳐 컨베이어벨트 건조시스템에서 열풍의 온도, 마이크로파 출력 에너지, 고온발열체에 따른 건조특성의 조사를 통하여 건조기 제작 및 운전 조건을 적용하였다. 또한, 건조기의 건조성능을 확인하고, 건조기의 기계적인 안정성을 확인하고자 하였다. 기존 열풍-마이크로파 건조기의 문제점인 점성이 높고 초기수분함량이 높은 건조물에 대하여 떨어지는 건조효율을 극복하기 위하여 열풍-마이크로파 고온발열체 융합 건조기를 이용하여 건조 성능 평가를 수행하였으며 처리성능 평가, 건조특성 및 운전조건을 파악하고 그에 따른 결과로 건조물의 함수율에 따른 총 건조시간에 따른 건조속도 상수는 초기함수율과 최종 한계함수율의 건조시간, t사이의 관계로 나타내어졌으며 건조속도는 지수함수 형태를 보이고 있으며, 열풍-마이크로파 고온발열체 혼합을 통한 건조효율이 더욱 극대화 된 건조효율성을 보였다. Sample A의 초기 함수율 83.1%의 320℃의 열풍과 2.7kw의 마이크로파 전력을 동시에 가동하여 20rpm으로 진행 하였을 때, 10min 경과 시 76.1%, 20min 경과 시 52.1%, 30min 경과 시 25.2%, 40min 경과 시 5.4%의 함수율이 나타나는 것으로 알 수 있고 Sample B의 초기 함수율 51.1%의 320℃의 열풍과 2.7kw의 마이크로파 전력을 동시에 가동하여 20rpm으로 진행 하였을 때, 10min 경과 시 44.1%, 20min 경과 시 26.4%, 30min 경과 시 16.3%, 40min 경과 시 9.8%의 함수율이 나타나는 것으로 알 수 있고 Sample C의 초기 함수율 24.1%의 320℃의 열풍과 2.7kw의 마이크로파 전력을 동시에 가동하여 20rpm으로 진행 하였을 때, 10min 경과 시 20.1%, 20min 경과 시 16.4%, 30min 경과 시 8.8%, 40min 경과 시 5.4%의 함수율이 나타나는 것으로 알 수 있다. 열풍-마이크로파 혼합 건조 시 건조효율 보다 열풍-마이크로파 고온발열체 융합 건조 시 건조효율을 비교해 보면 융합건조에서의 수분 증발율이 더욱 높게 나타났다. 본 연구의 열풍-마이크로파 고온발열체 융합 건조의 수분제거율을 토대로 토양의 유해물질을 제거시키는 부분에 적용하기 위한 추가 연구는 필요한 것으로 사료된다. In this study, it is possible to perform heat treatment at high temperature, high temperature and heat treatment at high temperature, which generates heat energy. Secondary dryer construction and operating conditions were applied. Also, check the drying performance of the dryer and check the mechanical stability of the dryer. The current hot air-microwave dryer space-microwave heating element-high density polystyrene condition is confirmed, and the function of the drying process is the drying rate constant at the total drying time, which indicates the drying time of the initial function and the final limit function. - Drying efficiency was faster in microwave heating mixture. It was 76.1% at 10min, 52.1% at 20min, 25.2% at 30min, and 5.4m at 40min when the hot water at 320℃ and the microwave power of 2.7kw were simultaneously operated at the initial moisture content of 83.1% %, Respectively. When the sample was heated at 320 rpm and microwave power of 2.7 kw at an initial water content of 51.1%, it was 44.1% at 10min, 26.4% at 30min, 30min 16.3% at the elapsed time and 9.8% at the elapsed time of 40min. When the hot water of 320℃ and the microwave power of 2.7 kw were simultaneously operated with the initial moisture content of Sample C of 24.1% %, 16.4% at 20min, 8.8% at 30min, and 5.4% at 40min, respectively. When the drying efficiency of hot air - microwave heating element fusion drying was compared with that of hot air - microwave mixing drying, the moisture evaporation rate in fusion drying was higher. Based on the water removal rate of the hot blast - microwave heating element fusing drying of this study, further studies to apply to the part that removes the harmful substances of the soil are considered to be the earliest study.

치유체험 효과분석 및 활용방안 고찰

강학문 신라대학교 일반대학원 2023 국내석사

다양한 치유 프로그램의 효과적인 설계를 위하여 융합치유의 한 사례인 향기를 활용한 난 분갈이 체험의 효과를 비교하고 분석하고 효과적인 프로그램 설계 방안 중 혼합치유와 융합치유의 프로그램 설계 방안을 고찰하고자 한다. 이번 연구는 야외에서 이동하며 체험 효과를 측정하는 관계로 다양한 치유인자의 분석에 한계가 있었으며 이동성이 우수하고 측정이 용이한 자동혈압계를 통하여 측정 가능한 최저/최고 혈압과 맥박수를 체험 전후에 측정 분석하는 것으로 제한하고자 한다. 혼합, 융합치유의 효과가 단일치유 체험 효과와의 비교하여 혼합, 융합치유의 가능성을 확인하고 차후 다양한 프로그램 개발의 근거를 실험을 통하여 확인하는 기초 자료를 제공하고자 한다. For the effective design of various healing programs, this study compares and analyzes the effects of the experience of orchid grinding using fragrance, which is an example of fusion healing, and considers the program design methods of mixed healing and fusion healing among effective program design methods. This study has limitations in analyzing various healing factors due to the fact that it measures the experience effect while moving outdoors. It is limited to measuring and analyzing the lowest / highest blood pressure and pulse rate that can be measured through an automatic sphygmomanometer with excellent mobility and easy measurement.The purpose of this study is to provide basic data to confirm the possibility of mixing and fusion healing by comparing the effect of mixing and fusion healing with the effect of single healing experience and to confirm the basis of various program development through experiments.

웃음치료 프로그램이 여대생의 자기효능감과 삶의 만족도에 미치는 효과

정하곤 신라대학교 일반대학원 2017 국내박사

본 연구의 목적은 웃음치료 프로그램이 여대생의 자기효능감과 삶의 만족도에 어떠한 효과가 있는지를 검증하는 것이다. 이를 위해서 본 연구에서 실시한 적용한 웃음치료 프로그램은 기존에 실시되고 있는 웃음치료 프로그램들을 바탕으로 구성한 것이다. 연구 대상은 P광역시에 소재한 여대생으로 실험 참여에 동의한 실험 집단 50명과 통제 집단 50명을 무작위로 선발하여 구성하였다. 실험 집단은 주 1회 50분씩 15주간 총 15회기에 걸쳐 웃음치료 프로그램을 적용하였고, 통제집단은 같은 기간 동안 웃음치료 프로그램을 적용하지 않았다. 본 연구의 자료 분석은 SPSS 23.0를 활용하였다. 사전 동질성 여부 검증을 바탕으로 사전 점수가 통계적으로 유의미하게 차이가 나지 않는 변인에서는 독립표본 t-검정, 사전 점수에 차이가 있는 변인에서는 공분산분석을 실시하여 웃음치료 프로그램의 효과성을 확인하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 웃음치료 프로그램이 여대생들의 자기효능감을 유의미하게 높이는 것으로 나타났다. 둘째, 웃음치료 프로그램이 여대생들의 삶의 만족도를 유의미하게 높이는 것으로 나타났다. 마지막으로 본 연구의 연구대상자가 P광역시에 소재한 여대생이기 때문에 웃음치료의 효과성을 전체 여대생으로 일반화하기에는 한계가 있다. This study aims to investigate the effects on the life satisfaction and self-efficacy for female college students participated in a laughter therapy program. The laughter therapy program conducted in this study was organized on the basis of existing laughter therapy program. The research subjects are female college students in the B metropolitan city and they agreed to participation in this experiment concurrently with the therapy. Fifty research subjects were randomly selected for an experimental group and a controlled group for each. For the experimental group, the laughter therapy program were adopted for fifteen weeks with fifty-minute program per week. For the controlled group, the therapy were not conducted during the same period as the experiment. This study adopted an independent sample t-test with SPSS 23.0 in order to figure out preliminary homogeneity between the experiment and controlled groups. To verify the effectiveness of the laughter therapy program, based on the results of the verification of preliminary homogeneity, t-test was conducted for the variables that the pre-scores were not significant and analysis of covariance was conducted for the variables that the pre-scores were significant. The results of analysis is as follows: First, the laughter therapy program significantly raised the self-efficacy of the female college students. Second, the laughter therapy program made significantly higher the life satisfaction of the female college students. The significance of this study is what is verified for the laughter therapy to make higher the emotional awareness. Finally, limitation of the present study and suggestions for future research were discussed.

디젤기관의 흡기관 재질에 따른 표면 거칠기가 미치는 내부 유동특성연구

김민기 신라대학교 일반대학원 2018 국내석사

Different surface roughness by materials of intake pipe in a EURO 6 type disel engine affected on internal flows and it’s effects were analyzed with VECTIS program. Basically, the internal flow could be improved by the smaller head loss of the plasic intake pipe with the lower surface roughness compared with the steel. In additions, at the outlet of the plastic intake pipe, the homogeneity of the velocity distribution was improved and larger tublences were generated in the section than the steel. Therefore, it was confirmed that the flow characterristics with lower surface roughness of the plastic pipe would more improve the engin performance than the steel with larger surface roughness. EURO6타입 디젤 엔진의 흡기관 재료에 따른 표면 거칠기가 미치는 내부 유동특성을 VECTIS프로그램으로 분석하였다. 기본적으로, Steel에 비해 표면 거칠기가 낮은 플라스틱 흡기관의 작은 수두 손실로 인해 내부 유동이 개선될 수 있다. 또한, 플라스틱 흡기관 출구에서는 속도 분포의 균일성이 개선되었으며, Steel에 비해 더 큰 난류가 형성되었다. 따라서 Steel에 비해 표면 거칠기가 낮은 플라스틱 흡기관이 엔진 성능을 향상시킨다는 것이 확인되었다.

콘퍼머를 이용한 한국어 문장 음성 인식

상매 신라대학교 일반대학원 2023 국내석사

‘지구촌’의 세계 경제가 발전함에 따라 한국과 다른 나라 간의 경제, 문화 교류가 나날이 증가하고 있으며, 한국어 학습에 대한 외국인의 수요가 급격히 증가하고 있다. 그러나 외국인 한국어 학습 환경과 교육 여건의 한계로 인해 외국인 학습자는 일반적으로 말하기 학습이 어려운 상황이다. 컴퓨터 과학과 기술이 발전하고 언어 공부와 학습방법의 진보로 컴퓨터 보조 언어 학습 기술은 이러한 문제를 해결할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 학습자의 말하기 능력과 발음 정확도를 자동으로 분석하고 평가할 수 있는 한국어 발음 평가 학습 보조 시스템을 제안하였다. 트랜스포머(Transfomer)는 긴 시퀀스 종속성을 추출하는 데 더 효과적인 반면에 컨볼루션은 로컬 기능 추출과 표현을 잘 할 수 있다. 제안하는 콘포머(Conformer) 음성 인식모델은 Transformer의 효과를 향상시키기 위해 Convolution을 사용하였다. 긴 시퀀스 및 로컬 특징 추출을 위한 모델을 개선하기 위해 Transformer의 인코더 레이어에 컨볼루션을 추가한다. 제안된 방법에서 Zeroth-korean 테스트세트에서 9.44%의 CER을 달성했다. 시스템의 성능을 분석하기 위하여 CNN-CTC을 적용한 시스템과 비교하였고, 더 좋은 결과를 보이는 것을 확인 할 수 있었다. 또한 긴 음성 인식에 대한 CNN-CTC 네트워크 모델의 한계와 낮은 인식률 문제를 해결할 수 있었다. 본 연구를 통해 한국어 음성 인식에 있어 콘포머의 성능이 우수함을 확인하였다. With the development of the global economy in the "global village" and the increase in economic and cultural exchanges between Korea and other countries, the demand for foreigners to learn Korean is rapidly increasing. However, it has been considered difficult for foreign language learners to learn to speak due to the limitations of foreign language learning environment and education. With the development of computer science, computing technology and the advancement of language learning methods, computer-assisted language learning techniques have been able to solve these problems. Therefore, in this paper, I propose a Korean pronunciation assessment system that can automatically analyze and assess learners' speaking ability and pronunciation accuracy. The transformer model is known to be more effective in extracting long sequence dependencies, while convolution is good for extracting local features. The proposed Conformer speech recognition model uses convolution to improve the effectiveness of the Transformer and added to the encoder layer of the Transformer. According to the study, Conformer achieved a CER of 9.44% on the Zeroth-korean test set. A comparison with CNN-CTC model was done and Conformer model showed better performance. And it solves the problem of CNN-CTC network’s limitations and low recognition rate for long speech recognition. In summary, it can be said that this paper presents an academic research agenda for the development of speech recognition, which can be considered effective and of practical importance.

Performance evaluation of classification algorithms for imbalanced dataset

왕문송 신라대학교 일반대학원 2021 국내박사

본 논문에서는 분류 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 이진형 불균형 데이터셋을 사용한다. 성능 평가를 위하여 F_Measure를 평가 지표로 사용한다. 다양한 불균형 데이터셋의 샘플링 방법을 비교하면 SMOTETomek 샘플링 방법이 불균형 데이터셋에 좋은 샘플링 효과가 있음을 알 수 있다. F_Measure의 평균값은 0.7601에 도달하여 랜덤 샘플링의 평균값 0.7503보다 높다. 다양한 불균형 수준의 불균형 데이터셋을 처리 할 때 Logistic, k-NN, Random Forest, 그리고 AdaBoost 알고리즘의 성능을 비교하고 분석한다. 실험에 따르면 다양한 샘플링 조건에서 AdaBoost 알고리즘의 F_Measure 평가 값이 0.8642 이상으로 유지된다. AdaBoost 알고리즘의 분류기 최적화를 기반으로 랜덤 포레스트를 분류기로 사용하는 RFAdaBoost 분류 알고리즘이 불균형 데이터셋을 처리 할 때 효율적인 성능을 나타낸다. SMOTETomek으로 데이터를 샘플링하고 처리한 불균형 데이터셋에 대하여 RFAdaBoost 알고리즘의 F_Measure는 평균 0.9499 이상으로 유지되어 AdaBoost 알고리즘 0.9143의 평균값보다 높다. SMOTETomek 샘플링을 기반으로 한 불균형 샘플 데이터셋에서 RFAdaboost의 분류 성능이 우수함을 보인다. In this paper, a binary imbalanced dataset is used to evaluate the performance of the classification algorithm. For performance evaluation, F_Measure is used as an evaluation index. Comparing various sampling methods for imbalanced dataset, it can be seen that the SMOTETomek sampling method has good sampling effect on imbalanced dataset. The average value of F_Measure reached 0.7601, which is higher than the average value of 0.7503 for the random sample. Through experiments, we compared and analyzed the performance of Logistic, k-NN, Random Forest and AdaBoost algorithms when processing imbalanced dataset with various levels of imbalance. According to experiments, the F_Measure evaluation value of the AdaBoost algorithm is maintained above 0.8642 under various sampling conditions. Based on the classifier optimization of the AdaBoost algorithm, the RFAdaBoost classification algorithm, which uses a random forest as a classifier, shows efficient performance when processing imbalanced dataset. For the imbalanced dataset sampled and processed by SMOTETomek, the F_Measure of the RFAdaBoost algorithm is maintained at an average of 0.9499 or higher, which is higher than the average value of 0.9143 of the AdaBoost algorithm. It is shown that RFAdaboost's classification performance is excellent in the imbalanced sample dataset based on SMOTETomek sampling.

Enhanced FAM method for image restoration

진용 신라대학교 일반대학원 2021 국내박사

Image restoration refers to the recovery of an underlying image from an observation corrupted by various types of noise. In digital forensic software, such an image restoration process should be noise-tolerant, robust, fast, and scalable. Among many existing models of associative memory, Fuzzy Associative Memory (FAM) is widely used in the implementation of such systems using a fuzzy Hebbian learning rule. Such methods are often based on max-min or max-product compositions for the synthesis of the weight matrix. The FAMs provide important advantages including noise tolerance, unlimited storage, and one-pass convergence nevertheless they have low capacity. FAM performance is also related to its ability to capture the content of each pattern and its association. Therefore, when the traditional FAM is applied to recover images, the recovery rate of images is high for the same individuals with different backgrounds, but low if the same individuals have the same background. To address this issue we propose a T_norm-based FAM technique. In fuzzy theory, the operations that can be applied to the value of the function to which they belong are T_norm (Triangular-norm) and T_conorm (Triangular-conorm). Here we apply the T_norm to improve the degree of repair for the FAM weighted value operation. To verify the performance of the proposed T_norm-based FAM method, we conduct experiments with 20 images. In our dataset, researchers conduct experiments with 20 images of objects damaged against the same background and 20 images of objects damaged against different backgrounds were tested.. For both cases, 90% recovery performance is achieved using the T_norm-based FAM method. This shows % recovery performance in the existing FAM. Nevertheless, the RMSE is high with the proposed T_norm-based FAM method and the existing FAM all recovered in the video. 영상 복원은 다양한 유형의 잡음에 의해 손상된 영상에서 원 영상으로 복원하는 것이다. 디지털 포렌식 소프트웨어에서 이러한 영상 복원 프로세스는 잡음에 강하고 견고하며 빠르며 확장이 가능해야한다. 영상 복원을 위한 많은 연상 메모리 모델 중에서 퍼지 연상 메모리(FAM : Fuzzy Associative Memory)는 가중치 행렬의 합성을 위해 Max-Min 또는 Max-Product 측면에서 Fuzzy Hebbian 학습 규칙을 사용하여 이러한 구조를 성공적으로 구현한 모델 중의 하나이다. 퍼지 연상 메모리는 소음 내성, 무제한 저장 및 원 패스 수렴을 비롯한 다양한 장점을 가지고 있다. FAM의 성능을 결정하는 중요한 속성은 각 패턴의 콘텐츠를 캡처하는 기능과 패턴의 연관성이다. 따라서 기존의 퍼지 연상 메모리(FAM)을 적용하여 이미지를 복원할 경우에는 같은 객체들에 대해서 배경이 다른 경우에는 영상의 복원 정도가 높지만 같은 객체들에 대해서 배경이 같은 경우에는 복원 정도가 매우 낮게 나타난다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 T_norm 기반 퍼지 연상 메모리 기법을 제안한다. 퍼지 이론에서 소속 함수의 값에 적용할 수 있는 연산으로 T_norm(Triangular-norm)과 T_conorm(Triangular-conorm)이 있다. 본 논문에서는 퍼지 연상 메모리의 가중치 연산에 T-norm을 적용하여 복원 정도를 개선한다. 제안된 T_norm 기반 FAM 방법의 성능을 확인하기 위하여 20개의 영상을 대상으로 학습한 후에 같은 배경에서 객체들의 영역 일부가 손실되거나 잡음이 있는 20개 영상과 다른 배경에서 객체들의 영역 일부가 손실되거나 잡음이 있는 20개 영상을 실험하였다. 두 경우에 대해서 제안된 T_norm 기반 FAM 방법에서는 90%의 복원 성능이 나타났고 기존의 FAM에선 40%의 복원 성능을 보였다. 그러나 제안된 T_norm 기반 FAM 방법과 기존의 FAM에서 모두 복원된 영상에서의 제곱근 평균 오차 (RMSE)는 제안된 T_norm 기반 FAM 높게 나타났다.

Implementation of music recommendation system based on collaborative filtering

허신우 신라대학교 일반대학원 2021 국내박사

Due to the rapid growth of the online music industry, there are plenty of music data generated. As a result, users are faced with a large amount of song information and it is difficult for users to find the music of interest fast. In this circumstance, it is necessary to have an effective music recommendation system that is capable to find the songs that users like fast and provide a pleasant experience. In this paper, a music recommendation system is designed and implemented to solve this problem. The proposed music recommendation system is quick to meet the user's needs and effective in showing the information of interest to the user. The recommendation system algorithm relies mainly on user preference to remove unnecessary data information and on filters to show the final result. Currently, collaborative filtering algorithms have been widely used in recommendation systems. The common problems with collaborative filtering include cold start and data scarcity. Though the existing recommendation systems provide information to users in a relatively short time, there remain some problems with the quality and efficiency of recommendation. In order to enhance the accuracy of music recommendation, the quality of recommended content is improved in this paper using the music popularity ranking and an optimized collaborative filtering method. Moreover, a hybrid recommendation method is proposed that improves the quality of recommendation and the diversity of content by combining music popularity ranking, user-based collaborative filtering method, and item-based collaborative filtering method. Then, a music recommendation system is implemented using the proposed hybrid recommendation method. 온라인 음악 산업의 급속한 발전으로 인하여 많은 음악 데이터가 생성되고 있다. 사용자들은 많은 양의 노래 정보에 직면하고 있으며 사용자가 관심 있는 음악을 빨리 찾기가 어렵다. 따라서 사용자가 좋아하는 곡을 빠르게 찾고 좋은 경험을 제공 할 수 있는 효과적인 음악 추천 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 음악 추천 시스템을 설계하고 구현한다. 음악 추천 시스템은 사용자의 요구를 빠르게 충족시킬 수 있고 사용자에게 관심 있는 정보를 효과적으로 보여준다. 추천 시스템 알고리즘은 주로 사용자의 선호도를 이용하여 불필요한 데이터 정보를 제거하며 필터링하여 최종 결과를 보여준다. 협업 필터링 알고리즘은 추천 시스템에서 널리 사용하고 있다. 협업 필터링이 가지고 있는 일반적인 문제는 콜드 스타트 ​​및 데이터 희소성 문제이다. 기존의 추천 시스템은 비교적 짧은 시간에 사용자에게 정보를 제공하지만 추천 품질 및 추천 효율성에 문제가 있다. 본 논문에서는 음악 추천의 정확성을 높이기 위해 음악 인기 순위와 최적화 된 협업 필터링 방법을 사용하여 추천 콘텐츠의 품질을 높인다. 본 논문에서는 음악 인기 순위, 사용자 기반 협업 필터링 방법과 아이템 기반 협업 필터링 방법을 혼합한 하이브리드 추천 방법을 제안하고 추천 품질과 콘텐츠 다양성을 향상시킨다. 그리고 제안한 하이브리드 추천 방법을 사용하여 음악 추천 시스템을 구현한다.

Ganglion cyst extraction from ultrasound images using fuzzy c-means clustering method

Suryadibrata, Alethea 신라대학교 일반대학원 2017 국내석사

일반적으로 결절종은 외부 골격의 관절과 힘줄을 종합하여 관찰한다. 치료 시간이 늦어지면 테니스 엘보 또는 골퍼 엘보로 알려진 상과염으로 발전된다. 따라서 본 연구에서는 초음파 영상에서 결절종을 추출하는 방법을 제안한다. 본 연구에서는 결절종 영역을 정확히 분할하기 위한 전 단계로 퍼지 스트레칭 기법을 적용하여 명암 대비를 강조한다. 다양한 결절종 영역을 분할하기 위해 퍼지 C-Means 클러스터링 기법을 적용한다. 실험 결과에서는 퍼지 C-Means와 Possibilistic C-Means 클러스터링 방법 간의 결절종의 분할 결과를 비교 분석한다. 제안된 방법을 적용하여 20명 환자를 대상으로 실험한 결과, 17명 (85 %)의 환자에서 결절종이 성공적으로 추출되었다. Ganglion cysts are commonly observed in association with the joints and tendons of the appendicular skeleton. If not treated in time, they may develop to lateral epicondylitis frequently known as tennis elbow or golfer's elbow. In this thesis, we propose a vision based method to extract ganglion cyst from ultrasound images. In order to improve the quality of the image, this thesis used fuzzy stretching for image enhancement. Among various segmentation methods, Fuzzy C-Means clustering is chosen for the reliability. This thesis also gives a comparison between the results of Fuzzy C-Means and Possibilistic C-Means clustering methods. In the experiment, the proposed method successfully extracts ganglion cysts without human intervention in 17 out of 20 cases (85%) accuracy.