• 제목/요약/키워드: 능동적학습방법

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데이터 중요도의 사전 평가를 이용한 증가학습을 위한 데이터 선택 방법 (Data selection method for Incremental learning using prior evaluation of data importance)

  • 이선영;조성준;방승양
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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    • pp.339-341
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    • 1998
  • 다층 퍼셉트론 학습은 학습 데이터의 능동적인 선택 여부에 따라 능동적 학습(Active learning)과 피동적 학습(Passive learning)으로 구분할 수 있다. 기존의 능동적 학습 방법들은 학습 데이터의 중요도를 측정할 수 있는 기준(measure)을 제시하고 이 기준에 따라 학습 데이터를 선택하는 방법을 취하고 있다. 이 방법들은 학습 데이터 선택을 위해 Hessian Approximation과 같은 복잡한 계산이나 학습 데이터를 선택하는 과정에 있어서 데이터의 중요도를 평가하기 위한 반복적인 계산을 필요로 한다. 본 논문에서는 학습 데이터 선택 시 반복적인 계산이 필요하지 않는 비교사 학습을 이용한 능동적 학습 데이터 선택 방법을 제안하고 그 수렴 특성과 일반화 성능을 분석한다. 또한 비교 실험을 통하여 제안된 방법이 기존의 능동적 학습방법보다 간단한 계산만으로 수렴 속도를 향상시키며 일반화에도 뒤떨어지지 않음을 보인다.

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능동 학습 기법을 활용한 한국어 금융 도메인 개체명 인식 데이터 구축 (Constructing Korean Named Recognition Dataset for Financial Domain Using Active Learning)

  • 정동호;허민강;김형철;박상원
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.82-86
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    • 2020
  • 딥러닝 모델의 성능은 데이터의 품질과 양에 의해 향상된다. 그러나 데이터 구축은 많은 비용과 시간을 요구한다. 특히 전문 도메인의 데이터를 구축할 경우 도메인 지식을 갖춘 작업자를 활용할 비용과 시간이 더욱 제약적이다. 능동 학습 기법은 최소한의 데이터 구축으로 모델의 성능을 효율적으로 상승시키기 위한 방법이다. 다양한 데이터셋이 능동 학습 기법으로 구축된 바 있으나, 아직 전문 도메인의 한국어 데이터를 구축하는 연구는 활발히 수행되지 못한 것이 현실이다. 본 논문에서는 능동학습기법을 통해 금융 도메인의 개체명 인식 코퍼스를 구축하였고, 이를 통해 다음의 기여가 있다: (1) 금융 도메인 개체명 인식 코퍼스 구축에 능동 학습 기법이 효과적임을 확인하였고, (2) 이를 통해 금융 도메인 개체명 인식기를 개발하였다. 본 논문이 제안하는 방법을 통해 8,043문장 데이터를 구축하였고, 개체명 인식기의 성능은 80.84%로 달성되었다. 또한 본 논문이 제안하는 방법을 통해 약 12~25%의 예산 절감 효과가 있음을 실험으로 보였다.

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진화 알고리즘을 이용한 이동로봇 경로 계획의 능동적 학습 (Active Learning of Mobile Robot Path Planning Using Evolutionary Algorithms)

  • 김성훈;장병탁
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 1997년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.263-266
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    • 1997
  • 로봇 축구 경기를 위해서는 경기장의 임의의 시작점에서 목표점으로 장애물을 피해 갈 수 있는 능력이 필요하다. 이러한 경로 계획을 학습하기 위해서 다양한 상황을 모두 고려할 경우 학습량이 급격히 증가한다. 그러나 많은 실제적인 학습 문제에 있어서는 가능한 모든 학습 데이터를 사용하지 않고도 원하는 학습 효과를 가져올 수 있음이 알려져 있으며, 이러한 경우 데이터를 스스로 선별하여 학습하는 능동적 학습 방법이 효과적이다. 본 논문에서는 진화 알고리즘을 사용하여 실시간에 경로 계획을 하기 위한 새로운 능동적 학습 방법을 제시한다. 제안되는 방법은 두 개의 진화 알고리즘으로 구성되는데 하나는 주어진 시작점-목표점간의 최적 경로를 찾는데 사용되고 또 다른 하나의 진화 알고리즘은 유용한 시작점-목표점들의 쌍을 탐색하는데 사용된다. 이 방법은 계산 시간의 여유가 있을 때 다양한 문제를 스스로 제시하고 해결하는 법을 학습해 놓고 후에 실제 문제가 주어질 때 기존의 문제와 가장 유사한 문제를 찾아 실시간에 해결함으로써 기존의 진화 알고리즘에 의한 경로 계획법들이 갖는 실시간성에서의 단점을 개선할 수 있다. 실험을 통하\ulcorner 제안된 두 가지 진화 알고리즘의 성능을 실험적으로 검토한다.

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그래프 기반 반감독 학습에서 배치모드 능동적 학습 (Batch mode Active learning in graph-based semi-supervised learning)

  • 박정희
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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    • pp.495-497
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    • 2012
  • 클래스라벨에 대한 정보를 가진 데이터가 매우 적을 때 클래스라벨 정보가 없는 데이터로부터의 정보를 학습에 활용하는 반감독학습(semi-supervised learning) 방법들 중에서 데이터 샘플들 간의 유사도를 나타내는 그래프를 이용하는 방법이 잘 알려져 있다. 본 논문에서는 그래프 기반 반감독 학습에서 배치 모드 능동적 학습을 위한 방법을 제안하고 실제 데이터를 이용한 실험결과를 통해 제안된 방법의 성능을 입증한다.

계층적 군집화를 이용한 능동적 학습 (Active Learning based on Hierarchical Clustering)

  • 우호영;박정희
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제2권10호
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    • pp.705-712
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    • 2013
  • 능동적 학습(active learning)은 소수의 라벨 데이터로 구성된 훈련 집합이 주어진 경우에 분류기 학습에 가장 도움이 될 만한 언라벨드 데이터를 선택하여 전문가에 의한 라벨링을 통해 훈련 집합에 포함시키는 과정을 반복함으로써 분류기의 성능을 향상시키는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서는 워드 연결(ward's linkage)을 이용한 계층적 군집화(hierarchical clustering)를 바탕으로 한 능동적 학습 방법을 제안한다. 제안된 방법은 각 군집에서 적어도 하나의 샘플을 포함하도록 초기 훈련 집합을 능동적으로 구성하거나 또는 기존의 훈련 집합을 확장함으로써 전체 데이터 분포를 반영할 수 있게 한다. 기존의 능동적 학습 방법들 중 대부분은 초기 훈련 집합이 주어져 있을 경우를 가정하는 반면에 제안하는 방법은 초기 클래스 정보를 가진 훈련 데이터가 주어지지 않은 경우와 주어진 경우에 모두 적용 가능하다. 실험을 통하여 제안하는 방법이 비교 방법들에 비해 분류기 성능을 크게 향상시킬 수 있는 효과적인 데이터 선택을 수행함을 보인다.

능동적 학습 향상을 위한 교수학습모형개발 (Development of Teaching and Learning Model for Enhancing Active Learning)

  • 최석현
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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    • 한국콘텐츠학회 2018년도 춘계 종합학술대회 논문집
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    • pp.423-424
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    • 2018
  • 본 연구에서는 학생들의 능동적 학습(Active Learning)의 향상 방안을 모색하고자 하였으며, 이를 위해 학습자 중심의 참여식 교수학습방법을 바탕으로 교수학습모형을 제안하였다.

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Sugeno 퍼지 모델을 이용한 신경망의 학습률 조정 ((Tuning Learning Rate in Neural Network Using Sugeno Fuzzy Model))

  • 라혁주;서재용;김성주;전흥태
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 춘계 학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.77-80
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    • 2003
  • 신경망의 퍼셉트론 학습법에는 이진 또는 연속 활성화 함수가 사용된다. 초기 연결강도는 임의의 값으로 설정하며, 목표치와 실제 출력과의 차이를 이용하는 것이 주된 특징이다. 즉 구해진 오차는 학습률에 따라서 다음 단계의 연결강도에 영향을 주게 된다. 이런 경우 학습률이 너무 크면 수렴성을 보장할 수 없으며, 반대로 너무 작게 선정하면 학습이 매우 느리게 진행되는 단점이 발생한다. 이런 이유로 능동적인 학습률의 변화는 신경망의 퍼셉트론 학습법에 중요한 관건이 리며, 주어진 문제를 최적으로 학습을 위해서는 결국 상황에 따른 적절한 학습률 조정이 필요하다. 본 논문에서는 학습률 조정에 퍼지 모델을 적용하는 신경망 학습 방법을 제안하고자 한다. 제안한 방법에 의한 학습은 오차의 변화에 따라 학습률을 조정하는 방식을 사용하였고, 그 결과 연결강도를 능동적으로 변화시켜 효과적인 학습 결과를 얻었다. 학습률 변화는 'Sugeno 퍼지 모델'을 이용하여 구현하였다.

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능동 학습을 이용한 학습 데이터 반자동 구축 (Semi-automatic Construction of Training Data using Active Learning)

  • 이창기;허정;왕지현;이충희;오효정;장명길;이영직
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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    • pp.1252-1255
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    • 2006
  • 본 논문은 정보검색, 정보추출, 번역, 자연어처리 등의 작업을 위한 통계적 방법론에서 필요한 학습 데이터 구축을 효율적으로 하기 위한 학습 데이터 반자동 구축 장치 및 그 방법에 대하여 기술한다. 본 논문에서는 학습 데이터 구축양을 줄이기 위해서 능동 학습을 이용한다. 또한 최근 각광 받고 있는 Conditional Random Fields(CRF)를 능동학습에 이용하기 위해서 CRF를 이용한 Confidence measure를 정의한다.

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실습과목 학습을 위한 멀티미디어 코스웨어의 설계 및 구현 (Design and Implementation of Multimedia Courseware for learning Practical Subject)

  • 신주영;최정배;김의정
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2003년도 추계종합학술대회
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    • pp.982-985
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    • 2003
  • 본 연구에서는 현재 이루어지고 있는 웹기반 교육방법을 분석 연구하여 웹상에서 실습과목을 학습하는데 있어 효율적인 WBI 코스웨어를 설계하였다. 또한 멀티미디어 저작도구를 이용하여 학습 효과를 최대화할 수 있는 학습 방법을 제시하고 코스웨어를 제작할 때 적용함으로써 기능적인 측면에서 일방적으로 지식을 전달, 주입하는 단순한 학습에 치우치지 않고 수요자인 학습자가 스스로 학습을 주도하여, 능동적이고 창의적인 자기 주도적 학습 환경의 개발로 효과적이고 체계적인 개인 학습을 할 수 있도록 학습 환경을 조성해 준다.

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가상현실에 기반한 가상 천체 학습 시스템 구현 (Implemention of a Heavently Body Study System based on Virtual Reality)

  • 문혜린;송완기;정성태
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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    • 한국멀티미디어학회 1998년도 추계학술발표논문집
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    • pp.291-296
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    • 1998
  • 기존의 텍스트만 제공하던 학습방법에서 발전해 텍스트, 이미지, 사운드 동영상 자료를 제공함으로써 시각적 청각적인 학습효과를 증가시킬 수 있었다. 하지만 많은 경우 2차원 화면상에 문자나 사진 정보만을 제공함으로써 일상적이고 수동적인 학습에 지나지 않았다. 최근에 들어서는 이러한 문제를 극복하려는 한가지 방법으로서 가상현실을 이용한 체험학습을 통하여 보다 능동적이고 효과적인 교육을 시도하려는 연구가 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 PC상에서 몰입감을 느낄 수 있는 HMD(Head Mounted Display)와 3차원 마우스를 사용하여 가상현실의 태양계를 탐험하고 이를 바탕으로 학습활동을 함으로써 학습 효과를 높일 수 있는 가상천체 학습 시스템을 구현하였다.

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