• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.23 no.12
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• pp.698-702
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• 2017

Since the introduction of Deep Neural Networks to the Natural Language Processing field, two major approaches have been considered for modeling text. One method involved learning embeddings, i.e. the distributed representations containing abstract semantics of words or sentences, with the textual context. The other strategy consisted of composing the embeddings trained by the above to get embeddings of longer texts. However, most studies of the composition methods just adopt word embeddings without consideration of the optimal embedding unit and the optimal method of composition. In this paper, we conducted experiments to analyze the optimal embedding unit and the optimal composition method for modeling longer texts, such as documents. In addition, we suggest a new discourse-based composition to overcome the limitation of the sequential composition method on composing sentence embeddings.

• Communications of Mathematical Education
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• v.37 no.4
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• pp.615-633
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• 2023

This study analyzed Korean studies up to August 2023 to suggest the direction of future research on basic academic abilities in mathematics. For this purpose, frequency analysis and LDA-based topic modeling were conducted on the Korean abstracts of 197 domestic studies. The results showed that, first, 'academic achievement', 'impact', 'effect', and 'factors' were all ranked at the top of the TFs and TF-IDFs. Second, as a result of LDA-based topic modeling, five topics were identified: causes of basic academic abilities deficiency, learning status of math underachievers, teacher expertise in teaching math underachievers, supporting programs for math underachievers, and results of National Assessment of Educational Achievement. As a direction for future research, this study suggests focusing on the growth of math underachievers, systematizing the programs provided to students who need learning support in mathematics, and developing teacher expertise in teaching math underachievers.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.14 no.4
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• pp.513-521
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• 2014

The purpose of this research is to develope and implement a convergent educational contents based on theoretical background of integrated education using agent based modeling in the ubiquitous learning environment. The structure of this contents consists of three modules that were designed by trans-disciplinary concept and situated learning theory. These three modules are: convergent problem presenting module, resource of knowledge module and learning of agent based modeling and IT tools module. After the satisfaction survey of the implemented content, out of 5 total value, the average value was 3.86 for effectiveness, 4.13 for convenience and 3.86 for design. The result of the survey shows that the users are generally satisfied. By using this u-learning contents, learners can experience and learn how to solve the convergent problem by utilizing IT tools without any limitation of device, time and space. At the same time, the proposal of structural design of contents can be a good guideline to the researchers to develop the convergent educational contents in the future.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.24-28
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• 2001

교육은 네트워크와 컴퓨팅 파워의 발달로 인한 가장 큰 응용 분야로서 각광을 받고 있으며, 많은 상업적 솔루션의 발표와 연구들이 진행되고 있으나 학습자들의 요구를 충족시키지 못하고 있다. 즉, 학습자들은 개인의 학습 능력에 맞는 개별화된 컨텐츠로 교육받기를 원한다. 이 연구에서는 이러한 학습자들의 개별화원 학습 요구를 만족시키기 위해, 학습자의 인지 정보를 시간의 흐름에 따라 실시간 모델링을 할 수 있는 모델을 제안하였고, 이러한 모델에 기반한 교육 시스템을 설계하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.164-167
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• 2019

모바일 운영체제 중 안드로이드의 점유율이 높아지면서 모바일 악성코드 위협은 대부분 안드로이드에서 발생하고 있다. 그러나 정상앱이나 악성앱이 진화하면서 권한 등의 단일 특징점으로 악성여부를 연구하는 방법은 유효성 문제가 발생하여 본 논문에서는 다양한 특징점 추출 및 기계학습을 활용하여 극복하고자 한다. 본 논문에서는 APK 파일에서 구동에 필요한 다섯 종류의 특징점들을 안드로가드라는 정적분석 툴을 통해 학습데이터의 특성을 추출한다. 또한 추출된 중요 특징점을 기반으로 모델링을 하는 세 가지 방법을 제시한다. 첫 번째 방법은 보안 전문가에 의해 엄선된 132가지의 특징점 조합을 바탕으로 모델링하는 것이다. 두 번째는 학습 데이터 7,000개의 앱에서 발생 빈도수가 높은 상위 99%인 8,004가지의 특징점들 중 랜덤포레스트 분류기를 이용하여 특성중요도가 가장 높은 300가지를 선정 후 모델링 하는 방법이다. 마지막 방법은 300가지의 특징점을 학습한 다수의 모델을 통합하여 하나의 가중치 투표 모델을 구성하는 방법이다. 최종적으로 가중치 투표 모델인 앙상블 알고리즘 모델을 사용하여 97퍼센트로 정확도가 개선되었고 오탐률도 1.6%로 성능이 개선되었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.135-140
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• 2020

사전 학습된 Transformer 기반 언어 모델은 자연어처리 시스템에 적용되었을 시 광범위한 사례에서 큰 폭의 성능 향상을 보여준다. 여기서 사전 학습에 사용되는 언어 모델링 태스크는 비지도 학습에 속하는 기술이기 때문에 상대적으로 데이터의 확보가 쉬운 편이다. 하지만 몇 종의 주류 언어를 제외한 대부분 언어는 활용할 수 있는 언어 자원 자체가 희소하며, 따라서 이러한 사전 학습 기술의 혜택도 누리기 어렵다. 본 연구에서는 이와 같은 상황에서 발생할 수 있는 자원 희소성 문제를 극복하기 위해 이종 언어 간 전이 학습을 이용하는 방법을 제안한다. 본 방법은 언어 자원이 풍부한 언어에서 학습된 Transformer 기반 언어 모델에서 얻은 파라미터 중 재활용 가능한 부분을 이용하여 목표 언어의 모델을 초기화한 후 학습을 진행한다. 또한, 기존 언어와 목표 언어의 차이를 학습하는 역할을 하는 적응층들을 추가하여 이종 언어 간 전이 학습을 돕는다. 제안된 방법을 언어 자원이 희귀한 상황에 대하여 실험해본 결과, 전이 학습을 사용하지 않은 기준 모델 대비 perplexity와 단어 예측의 정확도가 큰 폭으로 향상됨을 확인하였다.

• Smart Media Journal
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• v.5 no.3
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• pp.35-41
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• 2016

In this paper, we propose hand-gesture signal recognition based on EPS(Electronic Potential Sensor) using Deep learning model. Extracted signals which from Electronic field based sensor, EPS have much of the noise, so it must remove in pre-processing. After the noise are removed with filter using frequency feature, the signals are reconstructed with dimensional transformation to overcome limit which have just one-dimension feature with voltage value for using convolution operation. Then, the reconstructed signal data is finally classified and recognized using multiple learning layers model based on deep learning. Since the statistical model based on probability is sensitive to initial parameters, the result can change after training in modeling phase. Deep learning model can overcome this problem because of several layers in training phase. In experiment, we used two different deep learning structures, Convolutional neural networks and Recurrent Neural Network and compared with statistical model algorithm with four kinds of gestures. The recognition result of method using convolutional neural network is better than other algorithms in EPS gesture signal recognition.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.1101-1104
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• 2019

키넥트는 RGBD 카메라로 인체의 뼈대와 관절을 3D 공간에서 스켈레톤 데이터수집을 가능하게 해주었다. 스켈레톤 데이터를 활용한 행동 분류는 RNN, CNN 등 다양한 인공 신경망으로 접근하고 있다. 본 연구는 키넥트를 이용해서 Skeleton Joints를 수집하고, DNN 기반 스켈레톤 모델링 학습으로 행동을 분류한다. Skeleton Joints Processing 과정은 키넥트의 Depth Map 기반의 Skeleton Tracker로 25가지 Skeleton Joints 좌표를 얻고, 학습을 위한 전처리 과정으로 각 좌표를 상대좌표로 변경하고 데이터 수를 제한하며, Joint가 트래킹 되지 않은 부분에 대한 예외 처리를 수행한다. 스켈레톤 모델링 학습 과정에선 3계층의 DNN 신경망을 구축하고, softmax_cross_entropy 함수로 Skeleton Joints를 집는 모션, 내려놓는 모션, 팔짱 낀 모션, 얼굴을 가까이 가져가는 모션 해서 4가지 행동으로 분류한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2010.10a
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• pp.127-129
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• 2010

본 논문에서는 다양한 코퍼스를 통해 언어를 학습하는 과정을 모델링하여 무감독학습(Unsupervised learning)으로 문법적 패턴을 습득하는 방법론을 소개한다. 제안 방법에서는 적은 수의 특성 조합으로 잠재적 패턴의 부분만을 표현한 후 표현된 규칙을 조합하여 유의미한 문법적 패턴을 탐색한다. 본 논문에서 제안한 방법은 베이지만 추론(Bayesian Inference)과 MCMC (Markov Chain Mote Carlo) 샘플링에 기반하여 특성 조합을 유의미한 문법적 패턴으로 정제하는 방법으로, 랜덤하이퍼그래프(Random Hypergraph) 모델을 이용하여 많은 수의 하이퍼에지를 생성한 후 생성된 하이퍼에지의 가중치를 조정하여 유의미한 문법적 패턴을 탈색하는 방법론이다. 우리는 본 논문에서 유아용 비디오의 스크립트를 이용하여 다양한 유아용 비디오 스크립트에서 문법적 패턴을 습득하는 방법론을 소개한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.3 no.2
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• pp.125-130
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• 1998

One of the most urgent problems facing 21 century might seem to be a preparation for an advanced education against an information society and have relation to a new information supporting system in teaching as well as leaning. Nevertheless, our educational circumstances have a lot of problems because an effective information supporting contents for teaching and leaning is insufficient. Especially, we've never been making every effort to develope educational contents providing students with a type of information and knowledge database even though the education which come into use internet has been raising a social issue. Therefore, we propose a model of learning contents for supporting www based distance learning system.