• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.235-236
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• 2017

최근 제4차 산업혁명 시대가 도래함에 따라 지능정보기술은 대규모 데이터에 대한 자가학습(Machine Learning)을 통해 알고리즘 성능을 지속적으로 강화함으로써 데이터와 지식이 산업의 주요 경쟁 원천으로 부상시키고 있다. 지능정보기술은 산업전반에 구조적 대변혁을 촉발할 것으로 전망됨에 따라 전세계적으로 지능정보기술을 선제적으로 확보, 도입 및 확산하여 국가경쟁력을 제고해나가려 하고 있다. 따라서 지능정보기술을 확보하기 위한 R&D 전략수립이 무엇보다 중요해졌다. 본 조사 연구에서는 IoT, Cloud, Bigdata, Mobile, AI 등 지능정보기술 분야의 기술경쟁력 수준을 파악하기 위해 전문가 정성적 기술수준평가와 함께 특허, 논문 등 데이터기반의 기술수준평가에 대한 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2016.11a
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• pp.159-162
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• 2016

본 논문에서는 on-line 안전교육의 현황에 대해서 알아본다. 2014년 4월 16일 세월호 침몰사고를 계기로 '안전' 에 대한 인식이 강화되면서 안전교육에 대한 민간자격과정이 우후죽순처럼 번지고 있다. 또한 재난시 대응할 수 있는 매뉴얼과 행동요령에 대한 국민들의 관심이 높아지고 있다. 특수재난은 유형의 다양화, 규모의 대형화로 여타 재난에 비해 사회적 파장이 비교할 수 없을 만큼 크므로 재난관리기관(주관 책임)간 협업대응이 반드시 필요한 데 반해, 특수재난분야 종사자를 위한 교육프로그램은 부족한 실정이다. 따라서, 특수재난은 on-line 안전교육인 e-러닝 콘텐츠의 개발과 여러 가지 안전교육 프로그램으로 특수재난 분야 종사자가 언제든지 온라인상에서 학습, 활용할 수 있도록 보급할 수 있도록 노력하고 있다.

• Information and Communications Magazine
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• v.34 no.3
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• pp.29-36
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• 2017

모바일 결제, 스마트 뱅킹 등 우리 생활의 일상적인 금융 업무에서 차별화된 편의성을 제공하기 시작한 핀테크 서비스는 사람들의 높은 관심을 받고 빠르게 확산되고 있다. 고도화된 해킹, 정보 유출 등 보안사고가 빈번하게 발생하고 있는 현재의 ICT 서비스 환경에서도 전자금융 서비스가 보안 이외에 소비자의 이용 편의에 관심을 갖고 서비스할 수 있도록 지원한 대표적인 보안 기술은 글로벌 표준으로 자리잡은 FIDO 인증 기술이다. FIDO는 지문, 홍채, 정맥 등 높은 보안성과 편의성을 갖춘 다양한 인증 수단을 지원하여 패스워드와 같은 기존 인증 수단을 빠르게 대체하고 있는 중이다. 본고에서는 현재 상용화 적용되어 보편적인 인증플랫폼으로 자리잡기 시작한 FIDO의 추가적인 인증 요소로서 활용되어 보안을 좀 더 강화할 수 있는 상황인지 기반 인증 기술에 대해 소개하고자 한다. 본 고에서 소개되는 상황인지 기반 인증 기술은 사용자의 고유한 행동적 특징과 환경적 특징을 기계학습 기법을 통해 분석하여 사용자 본인여부를 확인할 수 있는 기술로 사용자에게 명시적인 인증 절차를 요구하지 않아 이용 불편 없이 기존 서비스에 쉽게 적용될 수 있고, 타인이 위조하기 어려운 행동 및 환경적 특징을 활용하는 장점을 갖고 있어 향후 핀테크 서비스의 보안을 한단계 끌어 올려줄 기술로 활용이 기대된다.

• The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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• v.52 no.9
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• pp.533-539
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• 2003

Reinforcement learning (RL) has been widely used as a learning mechanism of an artificial life system. However, RL usually suffers from slow convergence to the optimum state-action sequence or a sequence of stimulus-response (SR) behaviors, and may not correctly work in non-Markov processes. In this paper, first, to cope with slow-convergence problem, if some state-action pairs are considered as disturbance for optimum sequence, then they no to be eliminated in long-term memory (LTM), where such disturbances are found by a shortest path-finding algorithm. This process is shown to let the system get an enhanced learning speed. Second, to partly solve a non-Markov problem, if a stimulus is frequently met in a searching-process, then the stimulus will be classified as a sequential percept for a non-Markov hidden state. And thus, a correct behavior for a non-Markov hidden state can be learned as in a Markov environment. To show the validity of our proposed learning technologies, several simulation result j will be illustrated.

• The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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• v.53 no.7
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• pp.517-524
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• 2004

For real world applications of reinforcement learning techniques, function approximation or generalization will be required to avoid curse of dimensionality. For this, an improved function approximation-based reinforcement teaming method is proposed to speed up convergence by using CA-CMAC(Credit-Assigned Cerebellar Model Articulation Controller). To show that our proposed CACRL(CA-CMAC-based Reinforcement Learning) performs better than the CRL(CMAC- based Reinforcement Learning), computer simulation and experiment results are illustrated, where a swing-up control Problem of an acrobot is considered.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1997.11a
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• pp.120-123
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• 1997

In this paper, we propose the Fuzzy Inference-based Reinforcement Learning Algorithm. We offer more similar learning scheme to the psychological learning of the higher animal's including human, by using Fuzzy Inference in Reinforcement Learning. The proposed method follows the way linguistic and conceptional expression have an effect on human's behavior by reasoning reinforcement based on fuzzy rule. The intervals of fuzzy membership functions are found optimally by genetic algorithms. And using Recurrent state is considered to make an action in dynamical environment. We show the validity of the proposed learning algorithm by applying to the inverted pendulum control problem.

• Journal of the Korea Safety Management & Science
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• v.16 no.4
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• pp.323-330
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• 2014

Various inventory control theories have tried to modelling and analyzing supply chains by using quantitative methods and characterization of optimal control policies. However, despite of various efforts in this research filed, the existing models cannot afford to be applied to the realistic problems. The most unrealistic assumption for these models is customer demand. Most of previous researches assume that the customer demand is stationary with a known distribution, whereas, in reality, the customer demand is not known a priori and changes over time. In this paper, we propose a reinforcement learning based adaptive echelon base-stock inventory control policy for a multi-stage, serial supply chain with non-stationary customer demand under the service level constraint. Using various simulation experiments, we prove that the proposed inventory control policy can meet the target service level quite well under various experimental environments.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2017.07a
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• pp.209-210
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• 2017

본 연구에서는 초등에서 알고리즘 교육의 방법으로 사용되는 언플러그드 활동에 순서도를 활용하는 방안을 제안한다. 소프트웨어 교육의 기본적인 방향은 컴퓨팅 사고력을 기반으로 문제를 해결하는 역량을 기르고자 하는 것[1]이지만, 현재는 교육용 프로그래밍 언어의 학습에 치우쳐 있거나 알고리즘 교육이 제대로 이루어지고 있지 않다. 언플러그드 활동에 순서도를 활용함으로써 알고리즘 영역의 교육을 강화하고 균형 잡힌 컴퓨팅 사고력 함양에 도움이 될 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2017.07a
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• pp.215-216
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• 2017

본 연구는 60대 이상 세대와 기초 ICT 리터러시 수준을 50대 이하 세대를 비교 분석하여 노년층을 위한 ICT 리터러시 교육을 위한 내용체계을 제시하기 위해 시행되었다. 오프라인 지필 객관식 문항으로 개발된 조사문항을 분석한 결과를 보면 기초 ICT 리터러시 수준에서 세대별 격차가 드러났으며 이를 해소하기 위해서 컴퓨터 하드웨어 명칭 및 사용법, 운영체제 사용법, 인터넷 검색 및 주소 입력 방법, 저작권 및 정보윤리의 4개 영역을 구분하여 내용체계를 구성해야 한다는 결론을 도출하였다. 또한 노년층을 위한 기초 ICT 리터러시 교육은 컴퓨터 관련 장치 또는 체제에 대한 명칭에 대한 낯섦 해소, 디지털 기능에 대한 활용 빈도나 실생활의 연계성 강화, 노년층의 신체반응 및 인지적 상황을 고려한 반복 학습 등이 고려되어야 한다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2006.05a
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• pp.165-171
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• 2006

이제 e-러닝은 전 세계적으로 21세기형 교육 패러다임으로 부상하였고 단순히 정보통신매체 기반의 학습개념을 넘어서 국가 인적자원 개발을 통한 경쟁력 강화의 핵심 동력이 되었다. 하지만 이러한 국가 차원의 지원과 급속한 확산 속도에 비해서 실제적으로 e-러닝을 이용하고 있는 이용자들에 대한 구체적인 이용현황 조사는 미미한 실정이다. 이에 본 연구에서는 e-러닝 경험이 있는 대학생들을 중심으로 이용현황을 직접 조사하여, 그 결과 나타난 여러 가지 문제점과 현실적인 대안을 제시하고 실제적인 e-러닝 활성화에 기여하고자 한다.