• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.16-18
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• 2003

기계학습의 분류(classification) 기술을 실제 문제에 적용하기 위해서는 카테고리(category)를 부여한 학습예제를 상당수 준비하여야 한다. 예제에 카테고리를 부여(labeling)하는 작업에는 무시할 수 없는 시간과 인력을 필요로 한다. 능동적 학습(active learning)은 동일한 수의 학습예제로 최대한의 성능을 달성하기 위하여 카테고리를 부여할 학습예제를 선별하는 전략이다. 능동적 학습은 현재까지 파악된 정보에 기반하여 분류기(classifier)를 생성하고, 생성된 분류기를 활용하여 카테고리를 부여받았을 때 가장 이득이 큰 예제들을 선정하여 사용자에게 문의하는 과정을 반복하여 수행한다. 만일 능동적 학습의 첫 학습단계에서 학습에 보다 유용한 예제들을 최초학습예제집합으로 선정한다면 같은 수의 학습예제로 더 나은 성능을 달성할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 유사한 예제들은 동일한 카테고리에 속할 가능성이 높다는 일반적인 가정에 기반하여 예제들을 군집화(clustering)한 후, 생성된 각 군집을 대표할 수 있는 예제로 최초학습예제집합으로 구성하는 방안을 제안한다. 제안한 방안을 문서분류 문제를 대상으로 실험해 본 결과 최초학습예제들을 임의로 선정하는 방식보다 정확도가 높은 분류기를 생성할 수 있음을 확인하였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.41 no.3
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• pp.17-24
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• 2004

We present a P-type iterative learning control(ILC) scheme for uncertain robotic systems that perform the same tasks repetitively. The proposed ILC scheme comprises a linear feedback controller consisting of position error, and a feedforward and feedback teaming controller updated by current velocity error. As the learning iteration proceeds, the joint position and velocity mrs converge uniformly to zero. By adopting the learning gain dependent on the iteration number, we present joint position and velocity error bounds which converge at the arbitrarily tuned rate, and the joint position and velocity errors converge to zero in the iteration domain within the adopted error bounds. In contrast to other existing P-type ILC schemes, the proposed ILC scheme enables analysis and tuning of the convergence rate in the iteration domain by designing properly the learning gain.

• Communications of Mathematical Education
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• v.10
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• pp.505-517
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• 2000

수학 학습에서 컴퓨터와 계산기의 활용은 시각화의 강화로부터 직관력과 사고력의 향상을 가져왔다. 컴퓨터 대수체계(Computer Algebra System)가 탑재된 수학 학습용 컴퓨터 프로그램과 계산기가 활발히 사용되고 있으며, 교수매체로서의 활용은 지식 정보전달 체계와 학습자의 지식 구성방법에 새로운 패러다임을 형성하였다. 특히 수학학습용 그래픽 계산기(Graphing Calculator)는 휴대형(Hand-held Technology)으로 학습공간의 이동(Mobil Education)이 가능하며, 수학학습 전용기라는데 의미를 둘 수 있다. Symbolic Graphing Calculator를 활용한 수업에서 학습자는 계산기를 가지고, 기호연산 실행 조작을 통해 자신의 사고과정을 표현하고, Symbolic Graphing Calculator는 실행 조작에 즉각적으로 과정과 결과를 제공하며, 다른 표상과 상호작용을 함으로써 학습자 스스로의 규제가 강화된 과정을 통해 지식을 구성하게 된다. 이때 교사는 지식 정보전달 체계인 대화형 실행매체(IMTs)를 작성하여 학습자의 지식 형성에 안내자의 역할을 하게 된다. 이번 워크샵에서는 CASIO fx 2.0을 활용한 교실 수업모형을 그래프 표상과 연계한 방정식의 풀이과정을 통해 알아본다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.11a
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• pp.19-20
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• 2016

비디오로부터 객체를 검출하기 위해서는 오프라인에서 미리 객체를 검출할 수 있는 분류기가 학습되어있어야 한다. 이러한 분류기는 훈련에 사용된 훈련 집합에 매우 의존적이어서, 다양한 환경의 비디오 영상에 모두 적용할 수 있는 분류기의 설계는 불가능하다. 또한 분류기의 학습을 위해서는 상당히 많은 수의 훈련 집합이 필요하므로, 이는 신뢰도 높은 분류기 학습을 위한 높은 비용을 초래한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결 할 수 있는 온라인 학습 기반 사람 추적 방법을 제안한다. 실험 영상으로부터 적절하게 훈련 집합을 수집함으로써 해당 실험 영상에 최적화된 분류기의 학습이 가능하며, 다양한 환경의 영상에 적용적으로 설계될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.05a
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• pp.37-40
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• 2000

'바른 우리글 쓰기' 학습시스템은 우리말 작문 학습에 필요한 지식을 익히도록 하고자 만들었다. 이 논문의 궁극적인 목표는 한국어 철자/문법 검사기와 국어 학습시스템을 연계하여 학습자가 적극적으로 학습에 참여하도록 동기를 부여하는 능동적인 언어 학습 시스템의 구현이다. 흔히 웹에 기반한 학습시스템에서 학습자는 일방적으로 정보를 제공받거나 독립적인 위치에서 자율적인 학습을 해나가야 하므로 끊임없는 흥미와 관심이 없이는 효율적인 성과를 거두기 어렵다. 이와 같은 약점을 보완하려는 맥락에서 이 학습시스템은 학습자가 스스로 학습한 후 그 결과를 평가 문제나 한국어 철자/문법 검사기를 통해 즉각적으로 확인해 보고 부족한 내용을 공부할 수 있도록 한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.31 no.7
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• pp.949-958
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• 2004

race detection using a boosting based algorithm requires a very large size of face and nonface data. In addition, the fact that there always occurs a need for adding additional training data for better detection rates demands an efficient incremental teaming algorithm. In the design of incremental teaming based classifiers, the final classifier should represent the characteristics of the entire training dataset. Conventional methods have a critical problem in combining intermediate classifiers that weight updates depend solely on the performance of individual dataset. In this paper, for the purpose of application to face detection, we present a new method to combine an intermediate classifier with previously acquired ones in an optimal manner. Our algorithm creates a validation set by incrementally adding sampled instances from each dataset to represent the entire training data. The weight of each classifier is determined based on its performance on the validation set. This approach guarantees that the resulting final classifier is teamed by the entire training dataset. Experimental results show that the classifier trained by the proposed algorithm performs better than by AdaBoost which operates in batch mode, as well as by ${Learn}^{++}$.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2005.11a
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• pp.199-202
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• 2005

TV OSD(On Screen Display) 메뉴 자동검증 시스템에서 다국적 언어의 문자 인식은 표준패턴의 구조적 분석이 쉽지 않을 뿐만 아니라 학습패턴 집합의 규모와 특징의 수가 증가함으로 인하여 특징추출 및 인식 과정에서 방대한 계산량이 요구된다. 이에 본 연구에서는 학습 데이터에 포함되는 다량의 특징 집합으로부터 인식에 필요한 효과적인 특징을 선별함으로써 패턴 분류기의 효율성을 개선하기 위한 방법론을 고찰한다. 이를 위하여 수정된 형태의 Adaboost 기법을 제안하고 이를 적용한 실험 결과로부터 그 유용성을 고찰한다. 제안된 알고리즘은 초기의 특징 집합을 취약한 성능을 갖는 다수의 분류기(classifier)로서 고려하며, 이로부터 반복학습을 통하여 개선된 분류기를 점진적으로 선별해 나가게 된다. 학습의 원리는 주어진 학습패턴 집합에 기초하여 일종의 교사학습(supervised learning) 방식으로 이루어진다. 각 패턴에 할당된 가중치 값은 각 단계에서 산출되는 분류결과에 따라 적응적으로 수정되어 반복학습이 진행됨에 따라 점차 보완적 성능을 갖는 분류기를 선택할 수 있게 한다. 즉, 주어진 각 학습패턴에 대하여 초기에 균등한 가중치가 부여되며, 반복학습의 각 단계에서 적용되는 분류기의 출력을 분석하여 오분류된 패턴의 가중치 분포를 증가시켜 나간다. 본 연구에서는 실제 응용으로서 OSD 메뉴검증 시스템을 대상으로 제안된 이론을 적용하고 그 타당성을 평가한다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.14B no.4
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• pp.303-310
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• 2007

In machine learning, the ensemble classifier that is a set of classifiers have been introduced for higher accuracy than individual classifiers. We propose a new ensemble learning method that employs a set of region based classifiers. To show the performance of the proposed method. we compared its performance with that of bagging and boosting, which ard existing ensemble methods. Since the distribution of data can be different in different regions in the feature space, we split the data and generate classifiers based on each region and apply a weighted voting among the classifiers. We used 11 data sets from the UCI Machine Learning Repository to compare the performance of our new ensemble method with that of individual classifiers as well as existing ensemble methods such as bagging and boosting. As a result, we found that our method produced improved performance, particularly when the base learner is Naive Bayes or SVM.

• Journal of the Korean School Mathematics Society
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• v.15 no.1
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• pp.183-197
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• 2012

Geometry having long history of mathematics have important role for thinking power and creativity progress in middle school. The regular polygon included in plane geometry was mainly taught convex regular polygon in elementary school and middle school. In this study, we investigated the denotation's extension of regular polygon by mathematical basic knowledge included in school curriculum. For this research, first, school mathematical knowledge about regular polygon was analyzed. And then, basic direction of research was established for inquiry. Second, based on this analysis inductive inquiry activity was performed with research using geometry software(Cabri Geometry II). Through this study the development of enriched learning material and showing the direction of geometry research is expected.

• Journal of the Korean School Mathematics Society
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• v.8 no.2
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• pp.203-222
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• 2005

The purpose of this study is to investigate students' understanding of functions based on concept image and concept definition suggested by Vinner, For the study a graphing calculator was provided as a tool for students to use for their exploration. Three students participated in the study using the qualitative research method to identify their processes of understanding functions. The student with previous experiences of the functions had various concept images about the functions and did not have many opportunities to modify their images because the student did not want to depend on the calculator. However, the student who did not have many chances to study about the functions before used the calculator effectively for developing the concept definition on the functions. The calculator played an important role in connecting different representations and finding relationships between these representations supported by dynamic exploration.