• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.67-75
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• 2007

본 연구는 인지 부하 이론에서 도출된 설계 원리를 적용하여 PDA를 활용한 학습 프로그램을 개발하는데 목적이 있다. 인지 부하 이론에 따르면, 학습 프로그램은 학습자의 활성기억고 내의 인지 부하를 최적화하도록 설계되어야 한다. 최적화란 학습자의 활성기억고 내에 있는 인지 부하 중에서 학습에 효과적인 인지 부하를 높이거나 비효과적인 인지 부하를 낮춘 상태이다. 본 연구에서는 비효과적인 인지 부하 중 하나인 외재적 인지 부하를 낮추는 양식, 중복, 주의 분산 멀티미디어, 해결된 예 원리를 적용하여 PDA 기반 학습 프로그램을 개발함으로써 효과적인 모바일 학습 프로그램을 위한 가능성을 탐색해보았다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.9-15
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• 1998

본 논문은 뉴로제어 및 반복학습 제어기법에 기반한 미지의 비선형시스템의 적응학습제어 방법을 제안한다. 제안된 제어 시스템에서 반복학습제어기는 새로운 기준 궤적에 대해 시스템의 출력이 원하는 궤적으로 정확히 수렴하도록 하는 적응과 단기간 제어정보를 기억하는 기능을 수행한다. 상대차수만 알고 있는 미지 시스템에 대한 박복학습 법칙이 학습이득은 신경회로망을 이용하여 추정된다. 반복학습제어기에 의해 습득된 제어정보는 장기메모리에 기반한 앞먹임 뉴로제어기로 이전되어 누적기억됨으로써 과거에 겸험된 기준 궤적에 대해서는 신속하게 추종할 수 있도록 한다. 2자유도 매니퓰레이터에 적용하여 제안된 기법의 타당성을 검증한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권8호
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• pp.565-572
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• 2002

학습과 추론을 위하여 유용한 방법으로 퍼지연상기억장치가 있다. 본 논문에서는 보다 효과적으로 추론결과를 유도하기 위하여 퍼지연상기억장치를 학습하는 단계에서 오류 역전파를 통하여 노드들 사이의 연결가중치를 재조정하는 방법과 퍼지규칙들을 간결화하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 비디오 데이타의 장면전환을 검출하는 분야에 적용하여 성능평가를 수행한다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2005년도 추계학술대회 논문집
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• pp.171-174
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• 2005

본 논문에서는 인가의 인지학적인 두뇌 원리인 대뇌피질과 해마 신경망을 공학적으로 모델링하여 얼굴 영상의 특징 벡터들을 고속 학습하고, 각 영상의 최적의 특징을 구성할 수 있는 해마 학습 알고리즘(Hippocampal Learning Algorithm)을 개발하여 RFID를 이용한 생체인식 시스템을 제안한다. 입력되는 얼굴 영상 데이터들은 NMF(Non-negative Matrix Factorization)를 이용하여 특징이 구성되고, 이러한 특징들은 해마의 치아 이랑 영역에서 호감도 조정에 따라서 반응 패턴으로 이진화 되고, CA3 영역에서 자기 연상 메모리 단계를 거쳐 노이즈를 제거한다. CA3의 정보를 받는 CA1영역에서는 단층 신경망에 의해 단기기억과 장기기억으로 나누어서 저장되고 해당 특징의 누적 개수가 문턱치(threshold)를 만족하면 장기 기억 장소로 저장시키도록 한다. 위와 같은 개념을 바탕으로 구현되는 RFID 생체인식 시스템은 특징의 분별력과 학습속도면에서 우수한 성능을 보일 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권3호
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• pp.363-369
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• 2013

본 논문은 뇌에서 발생하는 언어와 관련된 현상들을 모델링하여 외국어 능숙도 측정 방법을 설계 및 개발하였다. 이 방법은 인지 심리학에서 인지능력을 측정하는 방법에 기반하며, 어휘 판단 과제, 언어 점화 과제, 구어 작업 기억 능력 측정 과제로 나뉜다. 어휘 판단 과제는 자극에 대해 단어인지 비 단어인지를 얼마나 빠르게 판단하는 지를 측정한다. 어휘 판단 과제는 세부적으로 자극의 형태에 따라 읽기와 듣기로 나뉜다. 언어 점화 과제는 언어의 산출 능력을 측정한다. 언어 점화 과제는 자극에 따라 의미적 점화 과제, 번역 점화 과제로 나뉜다. 구어 작업 기억 능력은 학습자의 단기 기억력을 측정한다. 본 논문에서는 제2외국어에 대한 학습자의 언어 인지능력을 사용하여 외국어 능숙도를 측정하는 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.172-174
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• 2001

침입 탐지란 컴퓨터와 네트워크 지원에 대한 유해한 침입 행동을 식별하고 대응하는 과정이다. 점차적으로 시스템에 대한 침입 유형들이 복잡해지고 전문적으로 이루어지면서 빠르고 정확한 대응을 할 수 있는 시스템이 요구되고 있다. 이에 따라, 대용량의 데이터를 지능적으로 분석하여 의미있는 정보를 추출하는 데이터 마이닝 기법을 적용함으로써 지능적이고 자동화된 탐지를 수행할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 학습 데이터를 각각 사례로 데이터베이스에 저장한 후, 실험 데이터가 입려되면 가장 가까운 거리에 있는 학습 데이터의 크래스로 분류하는 사례 기반 학습을 이용하여 빠르게 사용자의 이상 행위에 대해 판정한다. 그러나 많은 사례로 인해 기억 공간이 늘어날 경우 시스템의 성능이 저하되는 문제점을 고려하여, 빈발 에피소드 알고리즘을 수행하여 발견한 순차 패턴을 사례화하여 정상 행위 프로파이로 사용하는 순차패턴에 대한 사례 기반 학습을 제안한다. 이로써, 시스템 성능의 저하율을 낮추고 빠르며 정확하게 지능적인 침입 탐지를 수행할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
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• pp.477-480
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• 2005

메모리 기반 추론 기법에서 기억공간의 효율적 사용과 분류 시간을 줄이기 위한 다양한 방법들이 연구되고 있으며, NGE(Nested Generalized Exemplar) 이론을 예로 들 수 있다. 본 논문에서는 학습 패턴 집합으로부터 대표패턴을 생성하는 RPA(Recursive Partition Averaging) 기법과 점진적으로 대표패턴을 추출하는 IRPA(Incremental RPA) 기법을 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.458-459
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• 2021

최근, 실내 위치 기반 서비스에서 정확한 서비스를 위해 Wi-Fi 핑거프린트 기반의 딥러닝 기술을 이용한 연구가 이루어지고 있다. 딥러닝 모델 중에서 과거의 정보를 기억할 수 있는 RNN 모델은 실내측위에서 연속된 움직임을 기억할 수 있어 측위 오차를 줄일 수 있다. 이때 학습 데이터로서 연속적인 순차 데이터를 필요로 한다. 그러나 일반적으로 Wi-Fi 핑거프린트 데이터의 경우 특정 위치에 대한 신호들만으로 관리되기 때문에 RNN 모델의 학습데이터로 사용이 부적절하다. 본 논문은 RNN 모델의 순차적인 입력 데이터의 생성을 위해 클러스터링을 통한 영역 데이터로 확장된 Wi-Fi 핑거프린트 데이터 기반 이동 경로의 예측을 통한 경로 생성 방법에 대해 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.251-254
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• 2002

정신지체학생은 주의 집중의 문제, 느린 학습속도, 기억력, 저조한 흥미와 관심 등으로 인하여 전통적 수업방식으로는 높은 학습효과를 기대하기 어렵다. 멀티미디어와 컴퓨터를 활용한 수업은 학생들의 흥미를 유발시켜 집중력이 향상될 뿐만 아니라 개인차가 심한 정신지체학생들에게 개별학습을 함으로써 높은 학습효과를 기대한 수 있다. 다양한 경험과 생환중심의 교육이 필요한 정신지체아동들이 실생활에서 접하기 힘든 내용을 가상적으로 경험할 수 있는 코스웨어나 학습한 후에 생활에 바로 적용할 수 있는 생활중심 코스웨어, 인터넷 환경의 웹 기반 코스웨어 등 정신지체 아동을 위한 소프트웨어는 거의 전무한 실정이다. 본 논문에서는 인터넷 환경에서 멀티미디어와 컴퓨터를 통하여 다양한 경험뿐만 아니라 실생활에 필요한 내용을 학습하여 사회성을 기를 수 있는 웹 기반 코스웨어 개발 방법을 제안한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.502-505
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• 2002

본 논문은 다치(MVL:Multiple Valued Logic) 신경망의 BP(Backpropagation) 학습 알고리즘을 이용하여 패턴 인식에 이용하는 방법을 제안한다. MVL 신경망을 이용하여 패턴 인식에 이용함으로서, 네트워크에 필요한 시간 및 기억 공간을 최소화할 수 있고 환경 변화에 적응할 수 있는 가능성을 제시하였다. MVL 신경망은 다치 논리 함수를 기반으로 신경망을 구성하였으며, 입력은 리터럴 함수로 변환시키고, 출력은 MIN과 MAX 연산을 사용하여 구하였고, 학습을 하기 위해 다치 논리식의 편 미분을 사용하였다.