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데이터 기반 UX 디자인 프로세스 실습 수업 활용을 위한 데이터 제작 방법 연구
박가람(Karam Park),정의철(Eui-Chul Jung) 한국HCI학회 2023 한국HCI학회 학술대회 Vol.2023 No.2
데이터 기반 디자인 (Data-Driven Design)이 중요해짐에 따라 다양한 기관들이 수업을 진행하고 있지만, 디자인 단계별 어떤 데이터를 활용하고 있는지 연구를 통해 활발히 공유되지 않고 있다. 본 연구는 ‘데이터 기반 UX 디자인 프로세스’ 수업 실습과정에서 교수자가 실습을 위해 어떤 종류의 데이터를 제작하고 활용하였는지 설명하는 것을 목적으로 한다. 공공데이터를 사용하여 디자인 주제탐색 및 구체화를 진행하였으며, 교수자가 수집 및 제작한 인터뷰 데이터를 통해 데이터 기반 퍼소나, 저니맵 실습을 진행하였다. 특히, 제작된 인터뷰 데이터는 퍼소나와 저니맵에 활용하기 위해 정량, 정성적 데이터를 포함하고 있다. 교수자가 제작한 인터뷰 데이터는 수집할 수 있는 양이 빅데이터보다 적기 때문에 객관성이 떨어지고, 학습자들이 퍼소나와 저니맵 제작 시 주관이 개입될 수밖에 없다. 하지만, 제공된 데이터를 통해 학습자들은 향후 직접 1차 데이터 수집 및 운용하는 방법을 학습할 수 있을 것이다. 본 연구를 통해 수업 시 활용할 수 있는 데이터 개발 연구와 데이터 기반 디자인 교육 사례공유가 활발해지길 기대한다.
CNN 을 이용한 단일영상 고해상도 복원 및 수용영역 확장을 통한 성능 향상
박가람(Karam Park),조남익(Nam Ik Cho) 한국방송·미디어공학회 2019 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2019 No.11
합성곱 신경망의 성능이 증가하면서 다양한 영상 처리 문제를 해결하기 위해 합성곱 신경망을 적용한 시도들이 증가하고 있다. 고해상도 복원 문제도 그 중 하나였으며, 보다 높은 성능을 얻기 위해 주로 신경망의 깊이를 깊게 하는 시도들이 있었다. 본 논문에서는 고해상도 복원 작업을 위한 합성곱 신경망의 성능 향상을 위해 깊이를 증가시키는 접근법이 아닌 수용영역을 확장시키는 접근법을 시도하였다. 논문에서 제시한 모델은 신경망 내부에 두 개의 브랜치를 두어, 하나의 브랜치는 Dilated Convolution 을 이용해 수용영역을 확장하는데 사용되며, 다른 하나는 이 브랜치를 통해 나온 feature 를 가공하는데 사용된다. 기본 모델은 EDSR 을 사용하였으며, 최종적으로 4.79M 의 파라미터로 평균 32.46dB 의 PSNR 을 보여주었다. 하지만 모델의 구조가 복잡하여 깊이를 늘이는 접근법을 적용하기 어렵다는 한계점이 있다.
박가람(Karam Park),조남익(Nam Ik Cho) 한국방송·미디어공학회 2021 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2021 No.11
본 논문에서는 입력에 따라 합성곱 레이어 간의 잔차 연결을 변화시키는 동적 잔차 연결을 활용해 고해상도 복원 (Super-resolution) 작업을 위한 경량 네트워크를 설계하는 방법을 제안한다. 먼저, 동적 잔차 연결을 입력에 따라 변화시킬 수 있도록 경량화된 (Lightweight) 모듈을 설계하는 방법을 제안한다. 또한 이렇게 설계한 모듈로부터 얻은 잔차 연결에 대한 정보를 토대로 네트워크를 설계하는 방법을 제시한다. 제안된 방법을 통해 설계된 고해상도 복원 작업을 위한 네트워크는 적은 파라미터로도 입력에 따라 적응적으로 네트워크의 구조를 변화시킬 수 있어 효울적으로 다양한 입력 영상을 처리할 수 있다.