ICT 기반 SW 교육용 로봇 시스템을 활용한 교육 프로그램이 학업 흥미도에 미치는 영향

김태연(Tae-Yeun Kim),김형주(Hyoung-Ju Kim) 인문사회과학기술융합학회 2019 예술인문사회융합멀티미디어논문지 Vol.9 No.5

본 논문에서는 인지능력 향상을 위한 ICT 기반 SW 교육용 로봇 시스템 설계 및 구현하였으며 그에 따르는 로봇 교육 프로그램을 연구 개발하고자 하였다. 이에 개발 절차와 각 단계들을 서로 상호 유기적인 연계성을 가지도록 교육용 로봇 플랫폼 구조를 설계하였으며 6 가지의 콘텐츠 모델(댄싱 로봇, 거미 로봇, 시간 측정 로봇, 캐리어 로봇, 덮게 로봇, 볼링 로봇)을 개발하였다. 또한 제안한 ICT 기반 SW 교육용 로봇 시스템의 효율성을 검증하고자 교육용 로봇 시스템을 활용한 교육 프로그램 SW 교육이 초등학생의 학업흥미도 향상에 효과적인지 알아보기 위해 대응표본 t-검증을 실시하였다. 연구 결과 사전에 실시한 학습흥미의 평균은 3.18, 표준편차 1.01로 나타났으며 사후에 실시한 학습흥미의 평균은 3.48, 표준편차 .996으로 나타났다. 이는 유의수준 .000에서 통계적으로 유의한 차이를 보이므로 이를 통해 본 논문에서 제안한 인지능력 향상을 위한 ICT 기반 SW 교육용 로봇 시스템을 통한 SW 교육이 학업흥미도 향상에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. In this paper, we design and implement a robotic system for SW education based on ICT to improve cognitive abilities, and develop a robot education program based on it. Therefore, the educational robot platform structure was designed so that the development procedure and the steps are mutually interrelated, and six content models (dancing robot, spider robot, time measuring robot, carrier robot, cover robot, bowling robot) were developed. In order to verify the effectiveness of the proposed ICT based education SW robot system, a paired T-test was conducted to find out of the educational SW program using the educational robot system is effective in improving the academic interest of elementary school students. As a result of the study, the average of the pre-performed academic interests was 3.18 and the standard deviation was 1.01. The mean of the post-performed academic interest was 3.48 and the standard deviation was .996. This means that SW education through ICT based SW education robot system for improving cognitive abilities has a significant effect on the improvement of academic interest because it shows statistically significant difference at significance level .000.

A Study on Stream Data Processing for Sensor Network of Smart Healthcare System

Tae-Yeun Kim(김태연),Sang-Hyun Bae(배상현) 한국디지털콘텐츠학회 2022 한국디지털콘텐츠학회논문지 Vol.23 No.1

In this context, this paper seeks to increase the processing performance of multi-dimensional stream data continuously transmitted from multiple sensors taking into account the energy efficiency and accuracy of the sensor network in the smart healthcare system. For efficient input stream processing, we proposed an efficient processing technique to process queries based on sliding window, establish multiple query plans using Multi-Join method, and reduce the number/amount of the stored data using backpropagation algorithm. As a result of performance evaluation using 28,648 data points, the proposed processing technique was shown to be effective by reducing 19.5% of the storage space compared to the actual input data.

스마트 도시 구축을 위한 스마트 폴의 발전 방향과 사례에 관한 연구

김태연(Tae-Yeun Kim),안영은(Young-Eun An) 한국정보기술학회 2019 Proceedings of KIIT Conference Vol.2019 No.6

생체정보를 이용한 지능형 감성 추천시스템에 관한 연구

김태연(Tae-Yeun Kim) 한국정보전자통신기술학회 2021 한국정보전자통신기술학회논문지 Vol.14 No.3

인간과 컴퓨터의 상호 작용 (Human Computer Interface) 기술의 중요성이 더욱 커지고 있으며 HCI에 대한 연구가 진행됨에 따라 사용자의 직접적인 입력에 의한 컴퓨터 반응이 아닌 감정 추론 혹은 사용자 의도에 따른 컴퓨터 반응에 대한 연구가 증가되고 있다. 스트레스는 현대 인간 문명사회에서의 피할 수 없는 결과이며 복잡한 현상을 나타내며 통제 유무에 따라 인간의 활동능력은 심각한 변화를 받을 수 있다. 본 논문에서는 인간과 컴퓨터의 상호 작용의 일환으로 스트레스를 통해 증가된 심박변이도 (HRV)와 가속도 맥파(APG)를 측정한 후 스트레스를 완화시키기 위한 방안으로 음악을 이용한 지능형 감성 추천시스템을 제안하고자 한다. 사용자의 생체정보 즉, 스트레스 지수를 획득 및 인식하여 신뢰성 있는 데이터를 추출하고자 차분진화 알고리즘을 사용하였으며 이렇게 획득된 스트레스 지수를 단계별에 따라 시멘틱 웹 (Semantic Web)을 통해 감성추론을 하였다. 또한 스트레스 지수와 감성의 변화에 매칭 되는 음악 리스트를 검색 및 추천함으로써 사용자의 생체정보에 맞는 감성 추천시스템을 애플리케이션으로 구현하였다. As the importance of human-computer interaction (Human Computer Interface) technology grows and research on HCI is progressing, it is inferred about the research emotion inference or the computer reaction according to the user"s intention, not the computer reaction by the standard input of the user. Stress is an unavoidable result of modern human civilization, and it is a complex phenomenon, and depending on whether or not there is control, human activity ability can be seriously changed. In this paper, we propose an intelligent emotional recommendation system using music as a way to relieve stress after measuring heart rate variability (HRV) and acceleration photoplethymogram (APG) increased through stress as part of human-computer interaction. The differential evolution algorithm was used to extract reliable data by acquiring and recognizing the user"s biometric information, that is, the stress index, and emotional inference was made through the semantic web based on the obtained stress index step by step. In addition, by searching and recommending a music list that matches the stress index and changes in emotion, an emotional recommendation system suitable for the user"s biometric information was implemented as an application.

유급노동과 무급자원봉사의 관계

김태연(Kim, Tae Yeun),김욱진(Kim, Wook-Jin) 한국지역사회복지학회 2016 한국지역사회복지학 Vol.0 No.57

이 연구는 유급노동이 무급자원봉사와 어떠한 관계를 맺는지 밝히는 데 목적이 있다. 구체적으로, 시간압박가설과 사회통합가설을 근거로 유급노동이 무급자원봉사와 대체관계에 있는지 아니면 보완관계에 있는지 여부를 조사하였다. 유급노동은 조사대상의 노동시장 참여형태에 따라 비경제활동인구와 경제활동인구로 구분하였고, 경제활동인구는 다시 실업자와 시간제취업자, 전일제취업자로 구분해 분석에 사용하였다. 조사결과, 자원봉사참여율은 (1)시간제취업자, (2)전일제취업자, (3)실업자, (4)비경제활동인구의 순서로 높게 나타났다. 특히 시간제와 전일제를 포함한 취업자의 자원봉사참여율이 실업자와 비경제활동인구 등 미취업자의 자원봉사참여율보다 현저히 높게 나타나, 통념과 달리 일자리를 가진 사람이 그렇지 않은 사람보다 바쁜 일정 속에서 시간을 쪼개 자원봉사에 더 적극적으로 참여한다는 사회통합가설의 논리가 국내 현실에 좀 더 부합하다는 사실이 입증되었다. 연구결과를 바탕으로 자원봉사참여율을 높일 수 있는 방안들을 제시하였다. This study aims to examine the relationship between paid labor and unpaid voluntary labor. Specifically, we investigate if the two forms of labor are substitutes or complements. For analysis, we divide research subjects into two groupseconomically inactive and active populations - and further classify the latter group into three categories-unemployed, part-time workers, and full-time workers. Analysis results indicate that the volunteer rates are high in the order of (1) part-time workers, (2) full-time workers, (3) the unemployed, and (4) the economically inactive; the volunteer rate of the employed including part-time and full-time workers is higher than that of the economically inactive. Findings suggest that the social integration hypothesis, according to which people with jobs are more likely to volunteer than those without one, has greater relevance to the Korea society over the time squeeze hypothesis. Based on the findings, we provide the implications for future research and practical applications.

EP를 이용한 이상 유전 데이터 분류 모델링 방법 제안

김태연(Tae-Yeun Kim),김영지(Young-Gie Kim),배상현(Sang-Hyun Bae) 한국정보기술학회 2008 Proceedings of KIIT Conference Vol.2008 No.-

u-Health 시스템에서 슬라이딩 윈도우 기반 스트림 데이터 처리

김태연(Kim, Tae-Yeun),송병호(Song, Byoung-Ho),배상현(Bae, Sang-Hyun) 한국정보전자통신기술학회 2011 한국정보전자통신기술학회논문지 Vol.4 No.2

u-Health 시스템의 센서들로부터 측정된 데이터에 대한 정확하고 에너지 효율적인 관리가 필요하다. 센서네트워크에서 대용량의 입력 스트림 데이터 전체를 데이터베이스에 모두 저장하여 한꺼번에 처리하는 것은 효율적이지 못하다. 본 논문에서는 u-Health 시스템 내 센서 네트워크의 에너지 효율성과 정확성을 고려하여 여러 센서에서 지속적으로 들어오는 다차원 스트림 데이터의 처리 성능을 높이고자 한다. 효율적인 입력 스트림 처리를 위해서 슬라이딩 윈도우 기반으로 질의를 처리하고 Mjoin 방법으로 다중 질의 계획을 수립한 후 역전파 알고리즘을 통해 저장 데이터를 축소하는 효율적인 처리 기법을 제안한다. 14,324개의 데이터 집합을 사용하여 실험한 결과 실제 입력되는 데이터보다 저장 공간의 18.3%를 축소함으로써 효과적임을 보였다. It is necessary to accurate and efficient management for measured digital data from sensors in u-health system. It is not efficient that sensor network process input stream data of mass storage stored in database the same time. We propose to improve the processing performance of multidimensional stream data continuous incoming from multiple sensor. We propose process query based on sliding window for efficient input stream and found multiple query plan to Mjoin method and we reduce stored data using backpropagation algorithm. As a result, we obtained to efficient result about 18.3% reduction rate of database using 14,324 data sets.

감성기반 음악·이미지 검색 추천 시스템 설계 및 구현

김태연(Tae Yeun Kim),송병호(Byoung Ho Song),배상현(Sang Hyun Bae) 大韓電子工學會 2010 電子工學會論文誌-CI (Computer and Information) Vol.47 No.1

Emotion intelligence computing is able to processing of human emotion through it's studying and adaptation. Also, Be able more efficient to interaction of human and computer. As sight and hearing, music & image is constitute of short time and continue for long. Cause to success marketing, understand-translate of humanity emotion. In this paper, Be design of check system that matched music and image by user emotion keyword(irritability, gloom, calmness, joy). Suggested system is definition by 4 stage situations. Then, Using music & image and emotion ontology to retrieval normalized music & image. Also, A sampling of image peculiarity information and similarity measurement is able to get wanted result. At the same time, Matched on one space through pared correspondence analysis and factor analysis for classify image emotion recognition information. Experimentation findings, Suggest system was show 82.4% matching rate about 4 stage emotion condition. 감성 지능형 컴퓨팅은 컴퓨터가 학습과 적응을 통하여 인간의 감성을 처리할 수 있는 감성인지 능력을 갖는 것으로 보다 효율적인 인간과 컴퓨터의 상호 작용을 가능하게 한다. 감성 정보들 중 시각과 청각 정보인 음악?이미지는 짧은 시간에 형성되고 기억에 오랫동안 지속되기 때문에 성공적인 마케팅에 있어서 중요한 요인으로 꼽히고 있으며, 인간의 정서를 이해하고 해석하는데 있어서 매우 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 사용자의 감성키워드(짜증, 우울, 차분, 기쁨)를 고려하여 매칭된 음악과 이미지를 검색하는 시스템을 구축하였다. 제안된 시스템은 인간의 감성을 4단계 경우로 상황을 정의하며, 정규화 된 음악과 이미지를 검색하기 위해 음악?이미지 온톨로지와 감성 온톨로지를 사용하였으며, 이미지의 특징정보를 추출, 유사성을 측정하여 원하는 결과를 얻게 하도록 하였다. 또한, 이미지 감성인식정보를 분류하기위해 대응일치분석과 요인분석을 통한 감성컬러와 감성어휘를 하나의 공간에 매칭하였다. 실험결과 제안된 시스템은 4가지 감성상태에 대해 82.4%의 매칭율를 가져올 수 있었다.

코로나 19 전후 기혼여성의 우울에 관한 종단 연구 - 일-가정양립 어려움의 인식을 중심으로 -

김태연(Kim, Tae Yeun) 한국사회복지학회 2023 한국사회복지학 Vol.75 No.1

다중 SVM 알고리즘을 이용한 스트레스 지수에 따른 생체 감성 인식에 관한 연구

김태연(Kim, Tae-Yeun),서대웅(Seo, Dae-Woong),배상현(Bae, Sang-Hyun) 한국정보전자통신기술학회 2012 한국정보전자통신기술학회논문지 Vol.5 No.1

본 논문은 사용자의 생체 정보(맥박, 이완기 혈압, 수축기 혈압, 혈당)를 무선 센서들을 통하여 획득한 후 스트레스 지수에 따른 감성을 인식하여 대응되는 컬러와 음원을 분류하는 시스템으로서, 맥박 센서, 혈압 센서, 혈당 센서 등의 입력치를 받아 데이터베이스에 저장한 후 다중 SVM(Support Vector Machine) 알고리즘을 이용하여 스트레스 지수에 따른 감성을 분류한다. 2,000개의 데이터 집합을 사용하여 다중 SVM 알고리즘을 학습한 결과 약 87.7%의 정확도를 가졌다. In this paper, it's a system which recognize the user's emotions after obtaining the biological informations(pulse sensor, blood pressure sensor, blood sugar sensor etc.) about user's bio informations through wireless sensors in accordance of previously collected informations about user's stress index and classification the Colors & Music. This system collects the inputs, saves in the database and finally, classifies emotions according to the stress quotient by using multiple SVM(Support Vector Machine) algorithm. The experiment of multiple SVM algorithm was conducted by using 2,000 data sets. The experiment has approximately 87.7% accuracy.