정보통시 기술의 비약적인 발전으로 인해 인터넷은 필수 불가결한 도구가 되고 있다. 이러한 정보화 시대의 요구에 대한 교육적 대응은 학습자중심의 교육이며, 정보통신 기술을 기반으로 한 원격 교육이다 WBI(Web Based Instruction)는 웹을 매체로 활용하여 원거리에 있는 학습자를 교육시키는 형태로서 교수자와 학습자간 상호작용을 가능하게 하고, 다양한 형태의 학습 자료를 제공하며 공간적 제약을 극복할 수 있다는 장점이 있다. 그와 더불어 차세대 웹 표준문서 포맷으로 부상되고 있는 XML(extensible Markup Language)을 사용한 규격에 대한 국내외적인 표준화 작업 또한 가속화되고 있으며 최근 XML 보안에 대한 연구가 활성화 되었다. 또한 XML 전자서명은 XML문서를 이용하는 여러 분야에 사용되어 전자서명 시스템간의 상호 연동성을 높일 수 있다. 그리고 앞으로 웹상에서 사용되어지는 공인인증서에 대한 소비자와 관리자의 금전적인 면에서 또한 사용자의 ID PW로 인한 보안적 측면을 고려한 방법으로 XML 전자서명 기법을 이용한 다중인 방식을 추가 시키는 방법이다. 이에 본 논문에서는 시스템 내에서 XML 전자서명 기법을 이용한 다중인증 원격교육 에이전트 시스템을 제안 하였다.
논증 마이닝이란 비정형의 텍스트 데이터에서 논증 구조와 그 요소들을 식별, 분석, 추출하는 자연어 처리의 한 분야다. 논증 마이닝의 하위 작업인 주장-증거 쌍 추출은 주어진 문서에서 자동으로 주장과 증거 쌍을 추출하는 작업이다. 본 논문에서는 효과적인 주장-증거 쌍 추출을 위해, 문서 단위의 문맥 정보를 이용하고 주장과 증거 간의 종속성을 반영하기 위한 계층적 LAN 방법을 제안한다. 실험을 통해 서로의 정보를 활용하는 종속적인 구조가 독립적인 구조보다 우수함을 입증하였으며, 최종 제안 모델은 Macro F1을 기준으로 13.5%의 성능 향상을 보였다.
인터넷 환경에서 발생되는 수많은 데이터를 지능적으로 처리할 수 있는 자동화된 분석 시스템의 필요성이 제기된다. 이러한 시스템의 데이터 분석은 크게 지도 학습과 자율 학습으로 나된다. 본 논문에서는 특히 자율학습 군집화에 대한 자동화된 시스템으로서 지능화된 데이터 마이닝 에이전트를 제안한다. 군집화 과정에서는 데이터를 분석하는 분석가가 군집화의 방법과 결과 해석에 실시간으로 관여하기 어렵기 때문에 이러한 작업을 담당하는 지능화된 에이전트가 자동화된 군집화를 담당하면 효과적인 군집화 전략이 될 수 있다. 본 논문의 자동 군집화를 위한 지능화된 데이터 마이닝 에이전트 시스템은 군집화 수행 에이전트와 군집화 성능 평가 에이전트로 구성된 다중 에이전트로서 두 개의 에이전트가 서로 정보를 교환하면서 최적의 군집화를 수행한다. UCI Machine Repository 데이터를 이용한 실험을 통해 제안 시스템의 성능 평가를 수행하였다.
기존의 Tensorflow CNN 환경에서 Object 탐지 방식은 Tensorflow 자체적으로 Object 라벨링 작업과 탐지를 하는 방식이다. 그러나 현재 YOLO의 등장으로 이미지 객체 탐지의 효율성이 높아졌다. 그로 인하여 기존 신경망보다 더 많은 심층 레이어를 구축할 수 있으며 또한 이미지 객체 인식률을 높일 수 있다. 따라서 본 논문에서는 Darknet, YOLO를 기반으로 한 Object 탐지 시스템을 설계하고 기존에 사용하던 합성곱 신경망에 기반한 다중 레이어 구축과 학습을 수행함으로써 탐지능력과 속도를 비교, 분석하였다. 이로 인하여 본 논문에서는 Darknet의 학습을 효율적으로 이용하는 신경망 방법론을 제시하였다.
본 논문에서는 프로젝션 맵팽 시에 요구되는 다양한 장비와 기술에 대한 학습시간을 최소화하여 초보자도 빠른 시간 안에 정교하면서도 다양한 연출이 가능한 맵핑 작업을 할 수 있도록 프로젝션 맵핑 프레임워크를 제안하였으며, 역동적인 연출을 위해서 여러 개의 비디오 클립을 동적으로 디스플레이하는 형태를 보다 쉽게 정의하고 수행할 수 있도록 하는 프레임워크를 설계하였다. 제안 프레임워크에서 구성 파일의 몇 가지 속성값을 간단히 변경하는 것만으로 다중 비디오 클립을 이용한 다양한 형태의 동적 디스플레이를 모드를 연출 할 수 있었다.
본 논문에서는 UD Korean Kaist v2.3 코퍼스를 이용하여 범용 품사 태깅, 표제어추출 그리고 의존 구문분석을 동시에 예측할 수 있는 보편적 다중 작업 모델을 제안하였다. 제안 모델은 사전학습 언어모델인 다국어 BERT (Multilingual BERT)와 한국어 BERT (KR-BERT와 KoBERT)을 대상으로 추가학습 (fine-tuning)을 수행하여 BERT 모델의 자가-집중 (self-attention) 기법과 그래프 기반 Biaffine attention 기법을 적용하여 제안 모델의 성능을 비교 분석하였다.
본 논문에서는 햅틱 피드백과 스테레오 비쥬얼 큐를 혼합한 다중 감각 기반의 지능형 3차원 형상 분석 방법을 소개한다. 지능형 형상 분석 방법은 3차원 모델의 구조에 대한 보다 상세한 정보를 제공한다. 특히 의료 분야에 사용될 경우 전문가의 개입을 최소화하여 질병 진단 및 치료 등에 사용될 수 있다. 본 연구에서는, MRI나 CT 영상으로부터 생성된 3차원 매개변수형 모델을 이용하여 유사 모델 집단을 대표하는 통계 형상을 구축한 후, SVM (Support Vector Machine) 학습 알고리즘을 이용하여 두 집단간 형상 차이를 분석한다. 3차원 형상에 대한 신속한 시각적 이해와 직관적 조작감은 물체 표면의 형상 변화를 분석하는데 효과적으로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 물체 조작 및 관찰 등의 작업을 수행할 때, 햅틱 피드백과 스테레오 비쥬얼 큐를 혼합한 인터랙션 기법을 사용하여 공간감과 깊이감을 향상시켜 형상 분석 결과를 효과적으로 분석한다. 본 연구에서는 해마, 관상 동맥, 뇌와 같은 인체 장기를 실험 데이터로 사용하여 제안한 SVM 기반의 분석 방법과 인터랙션 환경의 성능을 평가한다. 본 연구에서 구현한 SVM 기반 이진 분류기는 두 집단간 형상 차이를 효과적으로 분석하며, 또한 다중 감각 인터랙션은 사용자가 분석 결과를 관찰하고 카메라 및 형상을 효율적으로 조작하는 데 도움을 준다.
기계 번역에서 품질 검증은 정답 문장 없이 기계 번역 시스템에서 생성된 번역의 품질을 자동으로 추정하는 것을 목표로 한다. 일반적으로 이 작업은 상용화된 기계 번역 시스템에서 후처리 모듈 역할을 하여 사용자에게 잠재적인 번역 오류를 경고한다. 품질 검증의 하위 작업인 치명적인 오류 탐지는 번역의 오류 중에서도 정치, 경제, 사회적으로 문제를 일으킬 수 있을 만큼 심각한 오류를 찾는 것을 목표로 한다. 본 논문은 치명적인 오류의 유무를 분류하는 것을 넘어 문장에서 치명적인 오류가 존재하는 부분을 제시하기 위한 새로운 데이터셋과 모델을 제안한다. 이 데이터셋은 거대 언어 모델을 활용하는 구축 방식을 채택하여 오류의 구체적인 범위를 표시한다. 또한, 우리는 우리의 데이터를 효과적으로 활용할 수 있는 다중 작업 학습 모델을 제시하여 오류 범위 탐지에서 뛰어난 성능을 입증한다. 추가적으로 언어 모델을 활용하여 번역 오류를 삽입하는 데이터 증강 방법을 통해 보다 향상된 성능을 제시한다. 우리의 연구는 기계 번역의 품질을 향상시키고 치명적인 오류를 줄이는 실질적인 해결책을 제공할 것이다.
정확도 높은 위성전파항법 시스템의 구축을 위해서는 지상국과 우주궤도 상의 각 전파항법 위성 간의 데이터 통신을 통하여 각 위성 시스템의 상태 모니터링, 궤도 보정, 상호 무결성 판정 작업 등이 필수적이다. 제한된 소수의 지상국 안테나로 다수의 위성을 추적해야 하기 때문에 지상국 안테나의 효율적인 사용을 위한 방위각과 앙각의 시간계획이 필요하다. 중궤도를 돌고 있는 전파항법 위성은 일정한 궤도를 공전하고 있지만 지구가 자전하고 있는 관계로 지구상을 동일한 궤적으로 통과하지 않기 때문에 매 순간 지상국 안테나의 추적 경로계획을 새롭게 짜야한다. 본 연구에서는 다중위성 추적을 위한 지상국 안테나의 최적 방위각 및 앙각 스케쥴을 찾기 위해서 강화학습 기법 중의 하나인 Q 학습 기법과 유전자 기법을 이용하여 최적 알고리즘을 개발하고, 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 알고리즘의 최적성을 검증하는 연구를 수행하였다.
수식에 의한 컴퓨터 그래픽의 입력과 출력에 관한 프로그램의 개발은 수학의 역동화, 인간화, 보편화에 기여하고 있다. 현실적으로 해결해야할 문제와 수식에 의한 해답이 전부인 현재의 수학을 소프트웨어를 활용하여 그래픽 기능을 첨부하면 움직이는 수학을 가시화 할 수 있다. 컴퓨터 프로그램에 의한 수학의 실현은 수학자들 모두의 염원으로 전세계적으로 활발한 연구가 진행되고 이는 것이다. 수학의 원리와 응용성을 가미한 수학적 그래픽의 발전은 새로운 천년을 장식할 새로운 학문분야로 등장하고 있다. 기초과학의 여러 자료를 분석, 검토하여 그래픽으로 조립하는 작업은 수학적 그래픽의 힘으로 가능하며, 실험과 실습의 양상을 바꾸어 놓고 있다. 건축이나 토목 또는 전기전자 학과의 응용수학은 새로운 소프트웨어의 출현으로 컴퓨터 강의로 전환되고 있으며 수학 그 자체로 전산기능을 강화하는 방향으로 개편되고 있다. 수학 교과 내용의 전산 프로그램화와 컴퓨터 활용 수학 학습은 거부할 수 없는 시대적 요구이다. 이 연구에서는 새로운 천년의 시작은 컴퓨터 프로그램에 의한 완성된 그래픽의 연출이라는 시각에서 수식에 의한 컴퓨터 그래픽의 기본 방향을 제시하고 있다. 2차원 평면이나 3차원 공간에 이와 같은 다변수함수의 역할을 구현함으로써 다양한 그래픽을 영상화할 수 있다. 다중화면의 연출, 다단계화면의 조합, 다단계다중화면의 영상화 등은 수학에 의한 애니메이션의 기초가 된다. 평면도형의 기본동작을 화면에 구체화시키는 Table 기능을 실제로 구현한다. 연습과 실행 그리고 재구성을 반복하여 조형미를 갖춘 수학적 그래픽을 실현한다. 수학의 학습에 적용할 가치가 있는 학습조형물을 개발하고, 프로그램의 단순화에 노력한다. 미분기하학의 여러 공식을 이용하여 숨어 있는 그림을 표출하며 미분방정식의 해가 갖는 그래픽의 묘미를 형상화한다. 수식에 의하여 출력된 그래픽의 여러 효과를 응용수학에 활용할 수 있도록 재조립하는 과정을 걸쳐 완성하는데 이 연구의 참된 의미가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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