• Asia pacific journal of information systems
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• 제5권1호
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• pp.36-51
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• 1995

본 논문에서는 비구조적인 의사결정문제를 효과적으로 해결하기 위하여 감독학습 인공신경망 모형과 비감독학습 인공신경망 모형을 결합한 하이브리드 인공신경망 모형인 HYNEN(HYbrid NEural Network) 모형을 제안한다. HYNEN모형은 주어진 자료를 클러스터화 하는 CNN(Clustering Neural Network)과 최종적인 출력을 제공하는 ONN(Output Neural Network)의 2단계로 구성되어 있다. 먼저 CNN에서는 주어진 자료로부터 적정한 퍼지규칙을 찾기 위하여 클러스터를 구성한다. 그리고 이러한 클러스터를 지식베이스로하여 ONN에서 최종적인 의사결정을 한다. CNN에서는 SOFM(Self Organizing Feature Map)과 LVQ(Learning Vector Quantization)를 클러스터를 만든 후 역전파학습 인공신경망 모형으로 이를 학습한다. ONN에서는 역전파학습 인공신경망 모형을 이용하여 각 클러스터의 내용을 학습한다. 제안된 HYNEN 모형을 우리나라 기업의 도산자료에 적용하여 그 결과를 다변량 판별분석법(MDA:Multivariate Discriminant Analysis)과 ACLS(Analog Concept Learning System) 퍼지 ARTMAP 그리고 기존의 역전파학습 인공신경망에 의한 실험결과와 비교하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.185-191
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• 2007

윈격탐사 영상은 파장대에 따라 나누어진 여러 개의 밴드로부터 수집된 다중분광 이미지 데이터이다. 위성영상 분류는 원격탐사 처리 과정에 있어서 가장 중요한 분석 기법으로써 영상을 구성하는 각각의 화소들 중 비슷한 분광 특성을 갖는 것끼리 집단화시켜주는 방법이다. 본 논문에서는 PFCM 알고리즘을 응용한 원격탐사 영상의 패턴분류 방법에 관하여 연구하였다. PFCM 알고리즘은 각 데이터와 특정 클러스터 중심과의 거리에 대한 소속정도를 고려한 FCM 클러스터링 알고리즘과 데이터와 해당 클러스터 중심과의 거리에 의존하여 패턴의 전형성(typicality)을 고려한 PCM 클러스터링 알고리즘을 결합한 방법이다. 본 연구에서는 분류 항목별 학습데이터를 선정한 후 이를 PFCM 알고리즘에 적용하여 감독분류를 수행하였다. Landsat TM과 IKONOS 원격탐사 위성영상을 이용하여 PFCM 알고리즘의 적용성을 검증하였다. PFCM 알고리즘을 이용한 감독분류는 PCM, FCM 분류방법보다 좋은 결과를 보여주었으며, 또한 전통적인 분류방법인 최대우도분류보다도 정확도가 더 높은 결과를 보여주었다.

• 한국학교수학회논문집
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• 제10권4호
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• pp.487-504
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• 2007

다양한 수준의 학생들로 구성된 교실의 문제점을 개선하는 학습 지도 방안으로 학습자 개개인의 학습능력을 고려한 수준별 수업의 도입이 적극 권장되고 있으나 현실적인 많은 문제점들로 인하여 교사와 학생 모두에게 부담이 되고 있다. 이에 본 연구는 대안적인 학습 지도 방법으로 교사의 지원 감독 하에 학습능력이 우수한 학생들을 또래교수자(peer tutor)로 삼아 다른 또래학습자(peer tutee)를 지도하는 또래교수(Peer Tutoring) 지도 방법의 효율성을 조사하였다. 고등학교 2학년 정규학급의 전체 학생을 대상으로 또래교수 지도 방법을 적용한 결과 학생들의 수학교과목 학업성취도와 학습태도에 긍정적인 영향을 주었다. 특히 학습 집단을 삼대일과 일대일로 나누어 실험한 결과 삼대일 집단에서의 또래교수 학습이 일대일 학습 집단보다 더 효과적이었음을 알 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.703-705
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• 2022

코로나19 대유행으로 비대면 교육이 보편화되어 온라인 학습과 시험이 교육기관에서 일반화되고 있다. 이러한 급격한 변화로 교육의 공정성 문제와 온라인 시험의 부정행위 문제가 대두되고 있다. 온라인 시험은 대면 시험과는 달리 시험 감독관이 부정행위를 적발하기 어렵기 때문에 응시자의 다양한 환경을 고려하여 정확하게 부정행위를 판별하는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 온라인 시험환경에서 응시자의 행동 데이터와 영상데이터를 분석하여 부정행위를 감독관에게 추천하는 시스템을 제안한다. 제안 시스템의 구현을 통해 온라인 시험 환경에서 부정행위를 탐지 기능을 확인한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권6호
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• pp.663-667
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• 2010

본 논문은 질의 문서와 의미가 유사한 문서를 검색하는 문제를 다룬다. 이 문제에 대한 기본적인 접근법은 각 문서를 bag-of-words 형태로 표현한 후, 코사인 유사도 등의 거리 기준에 기반하여 유사 문서를 판별하는 것이다. 그러나, 이처럼 문서에 출현하는 단어에만 의존하는 검색 방법은 의미적 유사성을 제대로 반영하기 어렵다는 단점을 가진다. 본 논문에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 데이터 기반의 감독 학습(supervised learning) 기법과 관련 온톨로지 정보를 마코프 논리(Markov logic)에 기반하여 결합한다. 구체적으로, 단어들 사이에 존재하는 관계를 표현한 온톨로지와 유사도가 태깅된 문서 데이터에서 마코프 논리 망(Markov logic network)을 학습하며, 학습된 마코프 논리 망과 문서 데이터 및 새로 주어진 질의 문서에 대한 추론을 통해 질의 문서와 의미적으로 유사한 문서를 검색하는 기법을 제안한다. 제안하는 접근법은 서울시의 민원서비스 홈페이지에서 수집된 실제 민원 데이터에 적용되었으며, 적용 결과, 단순한 문서 간 거리에 기반한 유사 문서 검색 기법에 비해 월등히 높은 정확도를 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
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• pp.95-97
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• 2019

본 논문에서는 비디오 데이터를 이용한 감독 학습 프레임 워크를 제안한다. 최근 Deep Convolutional Neural Networks의 성공으로 많은 분야에서 사용되고 있다. DCNNs 모델 성능의 중요한 요소 중 하나는 Large-cale Dataset을 구축하는 것으로 Small-scale Dataset으로 모델을 학습한다면 과적합 및 일반화 오류를 해결하기 어렵다. 이러한 문제점을 해결하는 방법으로 이미지 왜곡을 통한 데이터 셋을 증가 또는 Dropout 기법 등을 사용하였지만 원본 데이터가 적은 경우에는 모델이 일반화 능력을 갖기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 보완하고자 Web으로부터 얻은 비디오에서 해당 Class와 관련된 프레임들을 추출하여 보다 쉽게 데이터 셋을 확장하고, 모델의 성능을 향상 시키는 방법을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.373-375
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• 2023

본 논문에서는 멀티 레이블을 이용한 CNN 구조 활용과 NLP 학습을 이용하여 한국 영화의 장르를 예측하는 방법을 제안한다. 포스터는 영화의 전반적인 내용을 한눈에 알아볼 수 있게 하는 매체이기 때문에 다양한 요소들로 구성되어 있다. 합성곱 신경망(Convolutional neural network)을 활용해, 한국 영화 포스터가 가지는 특징들을 추출하여 영화 장르 분류를 진행하였다. 하지만, 영화의 경우 감독이 생각하는 장르와 관객이 영화를 봤을 때, 느끼는 장르가 다를 수 있다. 그렇기 때문에 장르 예측에 있어서 문제가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 완화하기 위해 본 논문에서는 합성곱 신경망 활용뿐만 아니라, 자연어 처리(Natural Language Processing)를 같이 활용한 방법을 제안한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.480-486
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• 2014

본 연구는 영자 신문 발간 활동이 영어 의사소통 능력 향상에 미치는 긍정적인 영향을 확인하며 프로젝트 기반의 출판 과정을 통한 독립적이면서도 협동적인 학습 환경의 구현가능성을 탐색한다. 한국과학영재학교의 첫 번째 영자 신문 발간 기획은 프로젝트 기반의 교수학습 방법을 적용한 일련의 단계를 거쳐서 완성되었다. 영어 능력과 참여도에 따른 학생 편집자 선발 과정을 시작으로 분야와 주제 및 제재를 선택하고 역할과 기사를 배분하며 결과물을 통합 편집하는 과정을 거친다. 전 과정에 걸쳐 참여자들은 최소한의 지도 감독 아래서 독립적이면서도 협력적으로 활동에 참여하였다. 사후 설문조사에 따르면 성공적인 영자신문의 발간이 전반적 영어 능력을 향상 시켰을 뿐만 아니라 긍정적인 학습자 자아인식과 주도적인 학습 태도를 키웠다고 나타났다. 본 연구는 언어 교육 뿐 아니라 통합적인 프로젝트 기반 교수 학습에 있어 신문 잡지 등의 출판 활동이 주는 장점을 논하는 한편, 향후 프로젝트 교수 학습 방법과 영어 의사소통능력 향상과 관련된 보다 심화된 연구가능성을 제시한다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.137-146
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• 2003

현재 운영되고 있는 웹의 온라인 데이터베이스 학습시스템에서 SQL 학습은 대부분이 CGI와 서버사이드 스크립트인 ASP, PHP, JSP 등을 통해 이루어지고 있다. 이 방법으로 개발된 웹 학습은 개발 프로그래밍 언어와 운영 플랫폼, 학습 대상 DBMS에 종속적이기 때문에 개발된 학습 모듈이 재사용 및 유지보수가 힘들고 학습자가 작성한 질의 처리에 대한 피드백 정보를 수집하는데 어려움이 있다. 따라서 실습 중심의 교수 학습에서 반드시 필요한 학습자의 학습 과정에 대한 교수자의 감독, 지도가 어렵다. 본 연구에서는 Java 애플릿과 JDBC를 이용하여 학습자의 실습 과정에서 나타나는 기본적인 학습 정보를 제공하는 웹 기반 질의 학습 시스템을 설계 및 구현하고자 한다. 이 학습 시스템은 개발 및 운영 플랫폼과 학습 대상 DBMS에 독립적이고, 교수자가 학습자의 학습 과정 정보인 질의 처리에 대한 정보를 수집할 수 있기 때문에 효율적으로 학습자를 지도할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권8호
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• pp.1743-1750
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• 2003

근래에는 정확성과 신뢰성이 강한 센서리스 속도추정방법으로 전동기를 구동하기 위한 노력이 전개되고 있으며, 본 논문은 외란에 대한 강인성이 뛰어난 신경회로망을 이용하여 직류전동기의 센서리스 속도제어를 실현한 연구 결과이다. 〔6­8〕 신경회로망은 사람의 뇌가 경험을 통해 학습하듯이 주어진 입력에 대해 학습을 통하여 최적의 출력을 발생한다. 학습은 직류전동기의 수식모델을 통해 얻어진 전압$.$전류 및 회전자 속도를 입$.$출력 데이터로 사용하여 역전파 학습 알고리즘〔8〕을 통해 행하여지며, 학습 완료 후 얻은 최적의 연결강도를 이용하여 속도를 추정한다. 신경회로망에 의한 방식은 복잡한 알고리즘을 사용하지 않고도 정확한 속도 추정이 가능하며, 직류전동기의 문제점인 회전자 권선의 열에 의한 전동기의 성능 악화 및 속도 제어의 어려움을 해소하여 운전 조건에 따른 외란 등에도 강인한 제어 특성을 가질 뿐만 아니라 전 속도 영역에서 속도 응답 특성이 우수한 결과를 얻을 수 있었다.