• 제목/요약/키워드: 관심 학습분야

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기계학습을 이용한 가축 질병 조기 발견 방안 (Fast Detection of Disease in Livestock based on Machine Learning)

  • 이웅섭
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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    • pp.294-297
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    • 2015
  • 최근 기계학습에 기반을 둔 빅데이터 분석이 큰 관심을 받으면서 다양한 학문 분야에 기계 학습 방안들이 접목되고 있다. 그 대표적인 분야 중 하나로 농축산 분야를 들 수 있고 실제 다양한 기계학습 방안들이 농축산분야에 적용되고 있다. 하지만 농축산에서 활용되는 기계학습의 경우 대부분 농업분야의 기후예측 및 축산분야의 유전자 분석 쪽으로 연구가 집중되어있고, 가축의 생체 데이터를 활용한 기계학습 방안은 많은 연구가 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 가축의 실시간 생체 데이터를 이용하여 문제가 발생한 개체를 조기에 발견하는 방안을 제안하였다. 제안 방안에서는 기댓값 최대화 알고리즘을 이용하여 단일 가축 개체들의 실시간 생체 데이터를 2개의 클러스터로 나누고 이 두 클러스터 사이즈의 변화를 통해서 이상 개체를 조기에 판단한다. 특히 단일 개체의 문제와 전염성 질병 여부를 나누어 판단하므로 구제역과 같은 전염성 질병의 경우 빠른 대응을 가능케 하여 국가적 손실을 줄일 수 있게 한다. 더불어 제안 방안은 측정 생체 데이터에 대한 통계적 정보 없이도 적응적으로 클러스터를 형성할 수 있으므로 축사 외부의 환경 요소에 의해서 생체 데이터의 통계적 특성이 변화는 상황에서도 적응적으로 동작할 수 있다.

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인터넷 채팅 도메인에서의 감성정보를 이용한 타관점 사용자 선호도 학습 방법 (Multi-perspective User Preference Learning in a Chatting Domain)

  • 신욱현;정윤재;맹성현;한경수
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제14권1호
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    • pp.1-8
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    • 2009
  • 개인화 서비스와 같은 지능정보 시스템을 위해서는 사용자 선호도의 학습은 중요한 연구 분야이다. 본 연구에서는 채팅 도메인에서의 사용자 선호도를 학습하는 방법을 제시하며, 기존의 평면적인 사용자 선호도 모델의 문제점을 해결하기 위한 사용자 선호도 모델을 제안한다. 사용자가 선호도 학습의 대상에 대하여 얼마나 관심이 있는가를 나타내는 관심도와 대상에 대한 감성을 나타내는 호감도 라는 요소로 모델링 할 수 있다. 자연어 처리를 통해 현재 대화에서의 주제 탐지와 호감도 분석을 하고, 이를 이용하여 사용자의 선호도와 호감도를 학습한다. 시간의 흐름에 따라 변하는 사용자 선호도의 특징을 고려하여, 사용자 선호도를 세션, 단기, 장기 선호도로 나누어 계산한다. 사용자선호도 학습의 대상이 되는 키워드와 주제에 대하며 시간에 따라 변하는 사용자의 선호도 변화를 고려하여 선호도 결정을 한다 사용자 선호도 학습 효과의 검증을 위하여 사용자 평가를 하였으며 주제 선호도, 키워드 선호도, 키워드 호감도에 대하여 각각 86.52%, 86.28%, 87.22%의 성능을 보였다.

얼굴표정 인식 기법의 최신 연구 동향 (Recent Research Trends of Facial Expression Recognition)

  • 이민규;송병철
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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    • pp.128-130
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    • 2019
  • 최근 딥러닝의 급격한 발전과 함께 얼굴표정 인식(facial expression recognition) 기술이 상당한 진보를 이루었다. 얼굴표정 인식은 컴퓨터 비전 분야에서 지속적으로 관심을 받고 있으며, 인포테인먼트 시스템(Infotainment system), 인간-로봇 상호작용(human-robot interaction) 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그럼에도 불구하고 얼굴표정 인식 분야는 학습 데이터의 부족, 얼굴 각도의 변화 또는 occlusion 등과 같은 많은 문제들이 존재한다. 본 논문은 얼굴표정 인식 분야에서의 위와 같은 고유한 문제들을 다룬 기술들을 포함하여 고전적인 기법부터 최신 기법에 대한 연구 동향을 제시한다.

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인공지능 기반 영어 발음 인식에 관한 연구 (A Study on the Recognition of English Pronunciation based on Artificial Intelligence)

  • 이철승;백혜진
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제16권3호
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    • pp.519-524
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    • 2021
  • 최근 4차 산업혁명은 주요 선진국을 중심으로 세계의 국가들의 관심을 갖는 분야가 되고 있다. 4차 산업혁명 기술의 핵심기술인 인공지능기술은 다양한 분야에 융합하는 형태로 발전하고 있으며, 에듀테크 분야에도 많은 영향을 미치고 있으며 교육을 혁신적으로 변화하기 위해 많은 관심과 노력을 하고 있다. 본 논문은 DTW 음성인식 알고리즘을 이용하여 실험환경을 구축하고 다양한 원어민 데이터와 비원어민 데이터를 딥러닝 학습하고, CNN 알고리즘과의 비교를 통해 영어 발음의 유사도를 측정하여 비원어민이 원어민과 유사한 발음으로 교정할 수 있도록 연구한다.

치위생과 학생이 인식한 학습풍토가 전공몰입에 미치는 영향 (The Effects of Major Commitment Level by Department Climate among Students at the Department of Dental Hygiene)

  • 유지수;최수영
    • 치위생과학회지
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    • 제11권2호
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    • pp.99-105
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    • 2011
  • 본 연구는 학생들이 자각한 학습풍토 유형과 각 유형별 수준에 따라 전공분야에 대한 높은 몰입 수준에 미치는 요인들과 영향력을 분석하기 위해 전공분야 몰입수준과 학습풍토를 조사, 분석하여 표집집단의 주관적 인식 수준을 기술하고 이들 사이의 관계여부를 설명할 수 있는지 탐색하고자 경기, 대전, 충청지역에 소재하는 4개의 대학 치위생과에 재학 중인 431명을 대상으로 설문조사를 실시하여 분석한 결과는 다음과 같다. 1. 대학생들의 전공분야 몰입도는 표집대상의 특성을 보면 높은 몰입 수준 즉, 전공분야에 대한 헌신과 관심 학습 지속성이 높은 속성을 보이는 비율은 31.8%, 낮은 몰입 수준, 즉 전공분야에 대한 관심이 적고 전공에 대한 기대수준이 낮은 비율은 10.2%로 나타났다. 표집대상의 절반을 넘는 58.0%은 중간정도의 몰입수준을 보여준다. 2. 보건계열 학생들이 인식하고 있는 학습 풍토의 수준을 유형별로 살펴본 결과, 상호관계적 유형 88.6%, 목표지향성 63.8%, 체제유지 94.4%, 체제변화 87.2% 등 4가지 요인 모두 보통 수준으로 인식하고 있었다. 학년(p<.001)과 지역(p<.005)은 전공 몰입 수준에 대하여 매우 유의한 차이를 보여 주며, 학습풍토는 상호관계성(p<.001)과 체제변화 유형(p<.005)에서 인식 집단 간의 유의미한 차이를 보여준다. 3. 보건계열 대학생들은 자신들 주변의 학습풍토에 대하여 상호관계적 인식유형과 체제변화적 인식유형의 수준이 높고, 체제유지적 인식유형 수준이 낮을 때 전공에 대한 몰입도가 높을 것이라 예측할 수 있다. 또한 상호관계적 인식유형과 체제유지적 인식유형, 목표지향적 인식유형과 체제변화적 인식유형이 낮은 수준으로 결합되어질 경우에도 전공에 대한 몰입도가 높을 것이라 예측할 수 있다. 결론적으로 이러한 분석결과는 높은 수준의 몰입도는 명확한 직업관과 인생관 진로의식과 전문가로서의 자존감 등을 지속적으로 되어졌을 때 나타날 수 있으며, 상대적으로 목표의식이 명확한 대학생에게도 정서적 학습 환경과 풍토조성의 중요함을 보여준 실증적 연구라 볼 수 있다. 따라서 이번 연구의 결과로 치위생과 학생들이 인식한 학습풍토가 전공분야의 전문가로서 역량을 발휘하기 위해 필요한 몰입 수준에 영향을 미칠 수 있도록 학생, 교 강사, 학교행정, 학생지원 등의 대안마련에 중요한 단서로서 작용하게 하여 미래에 지역사회에서 역할 하는 전문가로서의 자세 배양에 도움이 될 것으로 사료된다.

딥러닝 중심의 자연어 처리 기술 현황 분석 (Analysis of the Status of Natural Language Processing Technology Based on Deep Learning)

  • 박상언
    • 한국빅데이터학회지
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    • 제6권1호
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    • pp.63-81
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    • 2021
  • 자연어 처리는 최근 기계학습 및 딥러닝 기술의 발전과 적용으로 성능이 빠르게 향상되고 있으며, 이로 인해 활용 분야도 넓어지고 있다. 특히 비정형 텍스트 데이터에 대한 분석 요구가 증가함에 따라 자연어 처리에 대한 관심도 더욱 높아지고 있다. 그러나 자연어 전처리 과정 및 기계학습과 딥러닝 이론의 복잡함과 어려움으로 인해 아직도 자연어 처리 활용의 장벽이 높은 편이다. 본 논문에서는 자연어 처리의 전반적인 이해를 위해 현재 활발히 연구되고 있는 자연어 처리의 주요 분야와 기계학습 및 딥러닝을 중심으로 한 주요 기술의 현황에 대해 살펴봄으로써, 보다 쉽게 자연어 처리에 대해 이해하고 활용할 수 있는 기반을 제공하고자 한다. 이를 위해 인공지능 기술 분류체계의 변화를 통해 자연어 처리의 비중 및 변화 과정을 살펴보았으며, 기계학습과 딥러닝을 기반으로 한 자연어 처리 주요 분야를 언어 모델, 문서 분류, 문서 생성, 문서 요약, 질의응답, 기계번역으로 나누어 정리하고 각 분야에서 가장 뛰어난 성능을 보이는 모형들을 살펴보았다. 그리고, 자연어 처리에서 활용되고 있는 주요 딥러닝 모형들에 대해 정리하고 자연어 처리 분야에서 사용되는 데이터셋과 성능평가를 위한 평가지표에 대해 정리하였다. 본 논문을 통해, 자연어 처리를 자신의 분야에서 다양한 목적으로 활용하고자 하는 연구자들이 자연어 처리의 전반적인 기술 현황에 대해 이해하고, 자연어 처리의 주요 기술 분야와 주로 사용되는 딥러닝 모형 및 데이터셋과 평가지표에 대해 보다 쉽게 파악할 수 있기를 기대한다.

초등학생을 위한 자율학습형 교육 콘텐츠 설계 및 구현 (The Design and Improvementation of Self-Learning Education Contents for a Primay-School)

  • 공옥춘;육동철;박승섭
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (상)
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    • pp.227-230
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    • 2003
  • 정보화 사회에서 으뜸가는 정보인 육성을 위해서는 초등학교 때부터 주어진 환경에서 웹을 이용하는 클라이언트 입장에서 벗어나 직접 웹의 관리자가 되어보는 경험을 갖는 것이 무엇보다도 중요하다. 본 논문에서는 학생들이 이용자로서의 입장에서 벗어나 자신이 관심 있는 분야에 대한 주제를 설정하여, 커뮤니티를 형성하고, 관리자의 입장에서 학습을 자율적으로 할 수 있는 기본능력을 기를 수 있는 기회를 제공하고자 웹 콘텐츠를 개발하였다. 자신만의 창의적인 아이디어를 주제로 선택하고 초등학생이 쉽게 접근 할 수 있는 알맞은 운영방식을 제공함으로써, 정보를 제공받는 이용자의 입장에서 벗어나, 정보 제공하는 웹 관리자의 기본능력을 기르고자 하는데 목적을 두어 자율학습형 웹 컨텐트를 설계 및 구현하였다.

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수학교육에서 빅데이터 활용 방안에 대한 소고 (Study on Big Data Utilization Plans in Mathematics Education)

  • 고호경;최영우;박선정
    • 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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    • 제28권4호
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    • pp.573-588
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    • 2014
  • 최근 사회의 각 분야에서 언급되고 있는 빅데이터 열풍을 교육분야에서는 어떻게 수용 혹은 활용할 것인가? 본 연구는 수학교육에서의 빅데이터 활용 방안을 모색하기 위해 먼저 빅데이터의 개념과 활용 예시 등에 대해 살펴본 후, 두 가지로 향후 연구 방향을 모색하였다. 먼저, 기술과 환경의 변화에 따라 데이터 표현과 수용방식의 변화가 요구되고 있다. 다시 말해 수많은 정보들을 시각적으로 묘사하거나 필요한 정보를 '분석하고 추론'하여 효율적이고 명확하게 제공할 수 있도록 데이터를 다루는 학습 내용 및 방법의 변화가 요구되고 있고, 수학교육계는 21세기 학습자 역량강화와 연계하여 이를 수용하기 위한 교육과정 변화를 주도할 필요가 있다. 두 번째, 교수 학습 측면 뿐 아니라 교육분야에서 보다 적극적으로 필요한 데이터들을 수집하고 이러한 데이터 속에 기존에 알지 못했던 새로운 정보들을 파악함으로써, 이를 활용한 효율적인 수학교수 학습 변화를 추구하고 수학 교육에 대한 정책적 결정 등에 활용할 수 있도록 많은 관심과 연구를 촉진할 필요가 있다.

비계설정을 통한 수학 교수-학습에 대한 연구 (On an Analysis of Mathematics Instruction by Scaffolding)

  • 최순옥;정여옥
    • 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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    • 제15권1호
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    • pp.57-74
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    • 2005
  • 본 연구는 최근 여러 분야에서 관심이 되고 있는 Vygotsky의 근접발달영역 이론에 기초한 비계설정을 통한 수학 교수-학습 지도의 효과를 살펴보는 데 그 목적이 있다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 Vygotsky의 근접발달영역 이론과 이를 근거로 학생들의 발달을 촉진하기 위한 비계설정 이론을 고찰하여 비계설정을 통한 수학 교수-학습과정을 개발한 후에, 이러한 과정에 따라 초등학교 5학년 학생들을 대상으로 분수 내용을 지도한 후에 수업 과정을 분석하고, 학생들의 수학 학습 능력과 수학적 태도에 미치는 영향을 분석하였다. 그 결과 교사에 의한 비계설정은 학습 효과를 높일 뿐만 아니라 학생과 학생 사이의 비계설정으로 전이되며, 학생들의 수학 학습 능력을 향상시키는 데 효과적이며, 수학적 태도를 긍정적으로 변화 시킴을 알 수 있었다.

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교육용게임의 확산을 촉진시키기 위한 교육효과성평가모형의 개선 (A Study on improvement of education effectiveness evaluation model for educational serious games)

  • 임익수;원광연
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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    • pp.1330-1336
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    • 2009
  • 게임의 교육적 목적으로의 활용에 대해 관심이 늘고 있다. 이러한 흐름에도 불구하고 교육 분야에서 교육용게임의 채택은 더딘 편이다. 교육용게임의 채택과 확산을 위해서는 교육용게임을 교육을 위해 선택할 수 있는 정보를 학습자와 학부모, 교사들에게 제공해 주는 것이 중요하다. 교육용게임의 효과성평가는 게임의 교육적 효과 및 가능성을 알려줄 수 있기 때문에 교육용게임의 채택과 확산을 위한 중요한 역할을 할 수 있다. 하지만 기존의 효과성평가방법을 사용한 연구는 학부모와 같은 의사결정권자에게 신뢰받지 못하고 있어, 교육용게임의 확산에 도움을 주지 못하고 있다. 뿐만 아니라 기존모형을 사용한 효과성평가 결과는 개발자들에게 게임개선을 위한 자료로서 활용할 수 없게 되어 있어 개발을 위한 개선자료로서 활용하지 못하고 있다. 따라서 교육용게임을 확산시키기 위해서는 기존의 효과성 연구방법개선 또는 수정하는 것이 요구된다. 본 연구는 기존의 교육효과성모형을 교육용게임개발을 이루고 있는 두 이론적 배경인 게임설계이론과 학습이론에 근거하여 기존 효과성평가방법의 문제점을 살펴보고 두 이론에서 공통적인 요소를 도출하여 게임에서 학습결과와 과정을 모두 평가하는 개선된 평가모형을 제안하였다. 기존의 효과성평가가 단순히 학습량을 측정하여 단순하게 효과성의 유무만 보여주고 있다면, 개선된 모형은 효과성 유무와 함께 게임에서 학습의 과정을 보여줌으로서 게임의 관찰 가능한 효과성을 보여줌으로서 혁신의 확산을 촉진할 수 있는 지각된속성(Perceived Attributes)에 대한 정보를 효과성평가의 결과로서 제공할 수 있다. 본 연구는 기존의 모형을 학부모 교사와 같은 교육 분야의 사람과 게임기획자 와 같은 개발자가 모두 만족 할 수 있는 결과를 보여 주는 효과성평가 모형으로 개선하였다는데 의의를 둘 수 있다. 이러한 연구를 통해 교육현장에서 교육용게임의 채택과 확산에 기여 할 수 있을 것으로 기대된다.

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