• 융합보안논문지
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• 제23권4호
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• pp.61-70
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• 2023

클러스터링은 데이터의 정답값(실제값)이 없는 데이터를 기반으로 데이터의 특징벡터의 거리 기반 등으로 군집화를 하는 비지도학습 방법이다. 이 방법은 이미지, 텍스트, 음성 등 다양한 데이터에 대해서 라벨링이 없이 적용할 수 있다는 장점이 있다. 기존 클러스터링을 하기 위해 차원축소 기법을 적용하거나 특정 특징만을 추출하여 군집화하는 방법이 적용되었다. 하지만 딥러닝 기반 모델이 발전하면서 입력 데이터를 잠재 벡터로 표현하는 오토인코더, 생성 적대적 네트워크 등을 통해서 딥 클러스터링의 기술이 연구가 되고 있다. 본 연구에서, 딥러닝 기반의 딥 클러스터링 기법을 제안하였다. 이 방법에서 오토인코더를 이용하여 입력 데이터를 잠재 벡터로 변환하고 이 잠재 벡터를 클러스터 구조에 맞게 벡터 공간을 구성 및 k-평균 클러스터링을 하였다. 실험 환경으로 pytorch 머신러닝 라이브러리를 이용하여 데이터셋으로 MNIST와 Fashion-MNIST을 적용하였다. 모델로는 컨볼루션 신경망 기반인 오토인코더 모델을 사용하였다. 실험결과로 k가 10일 때, MNIST에 대해서 89.42% 정확도를 가졌으며 Fashion-MNIST에 대해서 56.64% 정확도를 가진다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.43-50
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• 2024

본 논문은 GPT-3.5 및 GPT-4와 같은 대규모 언어 모델의 한국어 감성 분석 성능을 ChatGPT API를 활용한 zero-shot 방법으로 평가하고, 이를 KoBERT와 같은 사전 학습된 한국어 모델들과 비교한다. 실험을 통해 영화, 게임, 쇼핑 등 다양한 분야의 한국어 감성 분석 데이터셋을 사용하여 모델들의 효율성을 검증한다. 실험 결과, LMKor-ELECTRA 모델이 F1-score 기준으로 가장 높은 성능을 보여주었으며, GPT-4는 특히 영화 및 쇼핑 데이터셋에서 높은 정확도와 F1-score를 기록하였다. 이는 zero-shot 학습 방식의 대규모 언어 모델이 특정 데이터셋에 대한 사전 학습 없이도 한국어 감성 분석에서 높은 성능을 발휘할 수 있음을 시사한다. 그러나 일부 데이터셋에서의 상대적으로 낮은 성능은 zero-shot 기반 방법론의 한계점으로 지적될 수 있다. 본 연구는 대규모 언어 모델의 한국어 감성 분석 활용 가능성을 탐구하며, 이 분야의 향후 연구 방향에 중요한 시사점을 제공한다.

• 통상정보연구
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• 제15권2호
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• pp.109-128
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• 2013

콘텐츠산업의 성장과 함께 국내 문화콘텐츠의 해외 진출이 활발하게 이루어지고 있다. 하지만, 좋은 성과를 내고 있는 게임, 음악, 영화 등의 분야와는 달리 교육콘텐츠의 경우 해외 시장에서 유의미한 성과를 내지 못하고 있다. 이에, 본 연구에서는 성공적인 교육콘텐츠의 해외 진출 사례로 C연구소의 G러닝 미국 공교육 진출 사례를 살펴보고자 한다. 본 사례에서 C연구소는 많은 어려움을 극복하고 LA라발로나 초등학교에서 5학년 정규 과정 G러닝 수학수업을 진행하고 학생들의 성적을 향상시켰다. 본 사례의 분석을 통해 이러한 성공이 가능했던 이유에 대한 전략적 시사점을 다음과 같이 제시할 수 있었다. 첫째, 제품의 차별성이고, 둘째, 현지 인력을 중심으로 지원조직을 구성하여 현지 인적 네트워크를 효율적으로 활용할 수 있었으며, 셋째, 지속적인 커뮤니케이션을 통한 정보 공유를 통해 연쇄적인 설득과정을 유도할 수 있었다.

• 정보교육학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.283-292
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• 2016

2015 개정 교육과정에 따라 초등학생들을 위한 다양한 SW 교육 방안들이 현장에서 연구 개발 적용되고 있다. 하지만 대부분의 SW교육이 언플러그드와 영어 Text에 기반하고 있어 영어와 수학 활동에 익숙하지 않은 초등학교 어린이들뿐만 아니라 가르치는 교사에게도 어렵게 느껴지고 있다. 이에 본 연구는 게임과 아이콘을 통해 쉽게 코딩을 가르치고 배울 수 있는 Kodu game lab 기반 '아이콘 카드 보드'를 개발하였다. 스토리활동, 코딩활동, 협력활동(SCC) 전략기반의 17차시 SW교육과정으로 구성하여 적용 검증한 결과 학생들의 코딩에 대한 흥미도 및 수업모형에서 유의미한 결과를 보였으며 전체적인 SW수업에 대해서도 86%가 만족하는 것으로 응답하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.1749-1755
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• 2021

가상현실은 게임, 오락, 통신, 스포츠, 건축 분야에서 활발히 적용되고 있다. 특히 교육 분야에도 많은 가상현실 기반의 교육 시스템이 개발되고 있어 효율적인 학습효과를 만들어내고 있다. 그러나 기술적 한계, 콘텐츠의 부족, 이론적 연구 부족 등으로 인해 아직은 군사용 교육 훈련 부분 적용되기에는 수준이 부족한 상태이다. 본 논문에서는 군사용 집단 강하 훈련에 적용 가능한 수준 높은 낙하훈련시스템을 개발하고, 개발에 필요한 핵심 기술과 구현방법을 연구하였으며, 개발 결과에 따른 효과를 분석하여 군사용 훈련시스템으로서의 가상현실기반 교육 시스템의 발전에 이바지하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.191-194
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• 2011

문서를 이루는 단어들의 빈도수가 지수법칙(power law)를 따른다는 지프의 법칩(Zipf's law)이 있다. 이러한 단어분포를 고려하여 문서의 토픽을 찾아내는 기계학습법이 디리쉴레 프로세스(Dirichlet process) 이다. 이를 발전시켜서 데이터의 잠재 요인(latent factor)들을 베이즈 확률모델에 기반한 샘플링 바탕으로 찾는 방법이 인디언 뷔페 과정(Indian buffet process) 이다. 우리는 25가지의 특징(feature)들에 대한 점수(rating)들이 볼드(blood oxygen dependent level) 신호와 함께 주어지는 PBAIC 2007 데이터에 주성분 분석법(principal component analysis)를 적용했다. PBAIC 2007 데이터는 비디오 게임을 수행하며 기능적뇌영상(functional magnetic resonance imaging, fMRI) 촬영을 하여 얻어진 공개데이터이다. 우리의 연구에서는 주성분 분석법을 이용하여 10개의 독립 성분(independent component)들을 찾았다. 그리고 1.75초 마다 촬영된 BOLD 신호와 10개의 고유벡터(eigenvector)들간의 내적을 취하여 가중치(weight)를 구하였다. 성분들의 가중치를 낮은 순서로 정렬함으로써 각 시간마다 주도적으로 영향을 미치는 성분들을 알아낼 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.199-206
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• 2009

초고속 인터넷의 발달로 멀티미디어 수화 콘텐츠가 청각장애인의 수화교육에 활용되고 있다. 수화교육에서 사용되는 대부분 콘텐츠는 한글단어에 대한 수화표현을 수화동영상으로 보여주는 내용이다. 수화를 처음 배우거나, 수화에 익숙하지 않은 사용자들은 수화특성을 이해하기 어렵고, 수화표현에 어려움을 나타내고 있다. 본 논문에서는 온라인에서 수화표현을 학습하기 위해서 수화가 가지고 있는 특성을 참고하고, Semantic Logic을 적용한 멀티미디어 동영상기반의 수화 콘텐츠 모형에 대한 플랫폼 설계를 연구하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.241-242
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• 2024

환경오염으로 인한 문제는 매년 발생하고 있다. 그러나 환경오염의 심각성을 인식하고 있는 비율에 비해 환경보호 실천보다 생활의 편리함이 더 중요하다고 생각하는 비율이 높으며, 올바른 환경보호 지식을 습득하고 있는 수가 적다. 유년기, 청소년기에 초중고교에서의 교육을 통해 올바른 환경 지식을 습득하고 환경을 보전하려는 태도를 갖추는 것이 중요한데, 환경 교과목을 채택한 교육기관의 수는 14.1%로 절반도 채 되지 않는다. 본 논문은 가상공간 내에서 올바른 분리수거 방법을 습득하고, 학습자가 이를 실생활에 적용하기 용이한 게임기반의 체험형 VR 환경교육 콘텐츠를 제시하고자 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.510-520
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• 2020

최근 들어 웹툰(Webtoon)은 인터넷 세대에게 선풍적인 인기몰이를 하고 있다. 실제 웹툰을 게임, 영화, 드라마 등으로 제작하여 세계적으로 인정을 받으며, 한류문화의 대표적 콘텐츠로 떠오르는 추세다. 이에 따라 사회각계에서 웹툰에 대한 관심이 집중되고 있다. 이러한 시대적 조류에 맞추어 본 연구는 엔터테인먼트로서 웹툰의 다른 이면인 교육적 활용가능성에 대해 탐구하고자 한다. 웹툰은 교육환경에서 매우 유용한 교육적 요소가 있다. 먼저 인터넷 세대인 학습자에게 매우 인기 있는 콘텐츠이며, 텍스트 위주의 수업환경에서 학습자에게 몰입감과 재미를 줄 수 있을 뿐 아니라, 웹툰이 지닌 서사성 및 맥락성은 교과와 연계하여 풍부한 자료를 제공할 수 있겠다. 본 연구는 웹툰의 교육적 활용가능성을 탐구하기 위하여 이론적, 실천적 방법으로 접근하고자 한다. 이를 위해 먼저 웹툰의 '교육적 활용요소'에 대한 이론적 근거를 탐색할 것이며, 예비교사들 즉, 인터넷 세대라 할 수 있는 예비교사 108명에게서 웹툰의 '교육적 활용가치'에 대한 의견을 수렴하고자 한다. 이후 예비교사들이 실제 웹툰 기반 수업설계를 시도하여 실천적으로 그 가능성을 탐색하였다. 본 연구를 통해 웹툰의 교육적 활용가능성에 대한 긍정적인 전망을 가늠해보고자 한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권6호
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• pp.479-490
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• 2009

여러 가지 실세계 문제들은 마르코프 결정 문제(Markov decision problem) 들로 형식화하여 풀 수 있으나, 풀이 과정의 높은 계산 복잡도 때문에 실세계 문제들을 직접적으로 다루는 데 많은 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 많은 시간적 추상화(Temporal abstraction) 방법들이 제안되어 왔고 이를 자동화하기 위한 여러 방법들 또한 연구되어 왔으나, 이들 방법들은 명시적인 효율성 척도를 갖고 있지 않아 이론적인 성능 보장을 하지 못하는 문제가 있었다. 본 연구에서는 문제의 크기가 커지더라도 좋은 성능이 보장되는 자동적인 시간적 추상화 구현 방법에 대해 제안한다. 이를 위하여 네트워크 척도(Network measurements)를 이용하여 마르코프 결정 문제의 풀이 효율과 상태 궤적 그래프(State trajectory graph)의 위상 특성간의 관계를 분석하고, 네트워크 척도들 중 평균 측지 거리(Mean geodesic distance)가 마르코프 결정 문제의 풀이 성능과 밀접한 관계가 있다는 사실을 알아내었다. 이 사실을 기반으로 하여, 낮은 평균 측지 거리를 보장하는 복잡계망 모델(Complex network model)을 사용하여 시간적 추상화를 만들어 나가는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 사실적인 3차원 게임 환경을 비롯한 여러 문제에 대해 테스트되었고, 문제 크기의 증가에도 불구하고 효율적인 풀이 성능을 보여 주었다.