• Journal of Technology Innovation
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• v.19 no.1
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• pp.203-228
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• 2011

본 연구는 소프트웨어적인 기술인 경영정보시스템(MIS)의 발전과정을 기술추격 관점에서 분석한다. 분석사례로는 창업 당시 후발업체로 선진국 기업을 모방하였지만 현재는 MIS 분야에서 선도적인 위치에 서게 된 POSCO를 선정하였다. 기술추격과정 분석을 위해 김인수의 기술혁신단계모델, Henderson and Clark의 유동기 진입이론, Doering and Parayre의 불확실한 기술에 대한 의사결정이론, Nolan의 MIS 발전단계모델 등 네 가지 모델을 활용하였다. 연구결과, POSCO의 MIS기술 발전과정은 기술후진국이 밟는 전형적인 기술추격과정, 즉 경화기${\rightarrow}$과도기${\rightarrow}$유동기로 이행하면서 모방에서 혁신으로 그 위상이 바뀐 것으로 분석되었다. 또한 장치산업이라는 철강산업의 산업적 특성으로 제조기술 및 MIS기술이 커다란 기술패러다임의 변화 없이 유동기로 진입하였으며, MIS 분야에 대한 기업경영자의 역할이 기술추격의 주요 성공요인으로 나타났다. 마지막으로 POSCO는 MIS분야에서 착수${\rightarrow}$확장${\rightarrow}$공식화${\rightarrow}$통합의 단계를 거쳐 왔을 뿐만 아니라, 반복적인 피드백 혹은 반복학습을 통하여 MIS 기술능력을 축적한 결과 기술 추종적 위치에서 기술 선도적 위치로 전환된 것으로 분석되었다. 이는 기업의 기술혁신전략 수립 시에 기술혁신의 진행경로, 산업기술의 특성, 의사결정자의 역할, 반복학습 및 피이드백의 중요성 등이 고려될 필요가 있음을 시사한다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.27 no.1
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• pp.9-17
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• 2021

In this paper, we present a simple and fast supervised learning framework based on model predictive control so as to learn motion controllers for a physic-based character to track given example motions. The proposed framework is composed of two components: training data generation and offline learning. Given an example motion, the former component stochastically controls the character motion with an optimal controller while repeatedly updating the controller for tracking the example motion through model predictive control over a time window from the current state of the character to a near future state. The repeated update of the optimal controller and the stochastic control make it possible to effectively explore various states that the character may have while mimicking the example motion and collect useful training data for supervised learning. Once all the training data is generated, the latter component normalizes the data to remove the disparity for magnitude and units inherent in the data and trains an artificial neural network with a simple architecture for a controller. The experimental results for walking and running motions demonstrate how effectively and fast the proposed framework produces physics-based motion controllers.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.41 no.6
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• pp.61-67
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• 2004

We propose a new algorithm to generate additional training patterns using the brain-style information processing algorithm, that is, supervised and unsupervised learning models. This will be useful in the case that we do not have enough number of training patterns because of limitation such as time consuming, economic problem, and so on. We adopt the independent component analysis as an unsupervised model for generating exempalr patterns and multilayer perceptions as supervised models for verifying usefulness of the generated patterns. After statistical analysis of the proposed pattern generation algorithm, we verify successful operations of our algorithm through simulation of handwritten digit recognition with various numbers of training patterns.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.215-220
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• 2021

다중 도메인에 대해 답변 생성 모델이 동작 가능하도록 하는 가장 쉬운 방법은 모든 도메인의 데이터를 순서와 상관없이 한번에 학습하는 것이다. 하지만 이경우, 발화에 상관 없이 지나치게 일반적인 답변을 생성하는 문제가 발생한다. 이에 반해, 도메인을 분리하여 도메인을 순차적으로 학습할 경우 일반적인 답변 생성 문제를 해결할 수 있다. 하지만 이경우 새로운 도메인의 데이터를 학습할 때, 기존에 학습한 도메인에 대한 성능이 저하되는 파괴적 망각 현상이 발생한다. 파괴적 망각 현상을 해결하기 위하여 다양한 지속학습기법이 제안되었으며, 그 중 메모리 리플레이 방법은 새로운 도메인 학습시 기존 도메인의 데이터를 함께 학습하는 방법으로 파괴적 망각 현상을 해결하고자 하였다. 본 논문에서는, 사람의 기억 시스템에 대한 모형인 앳킨슨-쉬프린 기억 모형에서 착안하여 사람이 기억을 저장하는것과 유사한 방법으로 메모리 리플레이 방법의 메모리 관리방법을 제안하였고, 해당 메모리 관리법을 활용하는 메모리 리플레이 방법을 통해 답변 생성 모델의 파괴적 망각 현상을 줄이고자 하였다. 다중 도메인 답변 생성에 대한 데이터셋인 MultiWoZ-2.0를 사용하여 제안 모델을 학습 및 평가하였고, 제안 모델이 다중 도메인 답변 생성 모델의 파괴적 망각 현상을 감소시킴을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.11a
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• pp.70-73
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• 2017

페이스북 SNS 플랫폼에서 제공하는 데이터 수집 프로토콜을 이용해 콘텐츠들의 인기 점수와 사용자 의견들을 수집하고 수집된 정보를 가공하여 기계학습을 진행한다. 오피니언 데이터를 학습함으로 인해 인간의 관점을 모방하게 되며 결과적으로 콘텐츠의 질을 판단하는 요소로써 작용하도록 한다. 데이터의 수집은 페이스북 측에서 제공하는 Graph API 와 Python 을 이용하여 진행한다. Graph API 는 HTTP GET 방식의 프로토콜을 이용하여 요청 하고 JSON 형식으로 결과를 반환한다. 학습은 Multiple Linear Regression 과 Gradient Descent Algorithm(GDA)을 사용하여 진행한다. 이후 학습이 진행된 프로그램에 사용자 의견 데이터를 건네주면 최종인기 점수를 예측하는 시스템을 설명한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.06a
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• pp.147-149
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• 2019

가상현실 기술의 발전으로 보다 많은 사람이 가상현실 콘텐츠를 즐길 수 있게 되었다. PC나 스마트폰과 같은 이전의 콘텐츠 플랫폼과 달리 가상현실에서는 3차원 정보를 전달할 수 있는 인터페이스가 요구된다. 2차원에서 3차원으로의 변화는 보다 높은 자유도를 가지는 반면, 사용자는 새로운 인터페이스에 적응해야 하는 불편함 또한 존재한다. 이러한 불편함을 해소하기 위하여 본 논문에서는 가상현실상에서 음성과 손동작을 결합한 인터페이스를 제안한다. 제안하는 인터페이스는 음성과 손동작은 현실 세계에서의 의사소통을 모방하여 구현하였다. 현실 세계의 의사소통을 모방하였기 때문에 사용자는 추가적인 학습이 없이 가상현실 플랫폼에 보다 쉽게 적응할 수 있다. 또한, 본 논문에서는 가상객체를 생성하는 예제를 통하여 기존의 3차원 입력장치를 대신할 수 있음을 보인다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.22 no.2
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• pp.135-140
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• 2012

The mirror neuron system in the cerebrum, which are handled by visual information-based imitative learning. When we observe the observer's range of mirror neuron system, we can assume intention of performance through progress of neural activation as specific range, in include of partially hidden range. It is goal of our paper that imitative learning is applied to 3D vision-based intelligent system. We have experiment as stereo camera-based restoration about acquired 3D image our previous research Using Optical flow, unscented Kalman filter. At this point, 3D input image is sequential continuous image as including of partially hidden range. We used Hidden Markov Model to perform the intention recognition about performance as result of restoration-based hidden range. The dynamic inference function about sequential input data have compatible properties such as hand gesture recognition include of hidden range. In this paper, for proposed intention recognition, we already had a simulation about object outline and feature extraction in the previous research, we generated temporal continuous feature vector about feature extraction and when we apply to Hidden Markov Model, make a result of simulation about hand gesture classification according to intention pattern. We got the result of hand gesture classification as value of posterior probability, and proved the accuracy outstandingness through the result.

• Archives of design research
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• v.12 no.3
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• pp.55-71
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• 1999

본 연구는 전문대학 디자인 교육의 문제를 점검하고, 전문대학만의 차별화 된 디자인 교육을 위한 전략과 방향을 정보화에 기반한 커뮤니케이션 툴 학습기능을 중심으로 찾아보는 것이 목적이다. 연구 방법은 주로 문헌 조사 방법을 사용 했다. 전문대학 디자인 관련 현황과 문제점을 분석하고, 새로운 학습체제의 대안을 제시 했다. 연구에서 도출한 결론은 첫째, 전문대학 디자인 교과과정은 중견 직업인 양성 목적 보다는 4년제 교과과정의 모방이며 둘째, 학과목의 연계성 부족과 과도한 학과목으로 전문성 양성과 거리가 있고 셋째, 정보화와 멀티미디어화 등에 대한 대응력에서 취약하며 넷째, 학교 시설과 교수 인력에 한계가 있다. 이에 인터넷등 네트워크 미디어를 통해 가상학교를 구축, 상호 시너지를 확보하는 전략 전개의 필요성을 제시했다. 결론적으로 본 연구 논문은 전문대학의 현실적 디자인 교육 진단을 근거로, 국가적인 교육 정보화 정책과 세계적인 사이버 교육의 트렌드를 접합하여 현실적인 대안을 제시했다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2007.01a
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• pp.209-216
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• 2007

고도의 지식정보사회 속에서 논리적 사고력과 창의력, 문제해결력을 길러주는 프로그래밍 교육의 필요성은 더욱 강조되고 있다. 이에 본 연구에서는 초등학생들에게 적합한 교육용 프로그래밍 언어인 JavaMAL을 활용하여, 프로그래밍의 함수개념 형성을 위한 학습모형을 구안 적용하고 일반화 가능성을 탐색하고자 하였다. 먼저 기초적인 프로그래밍 요소 중 함수개념과 관련된 학습요소를 추출하여 차시별 지도계획을 수립하였다. 또한, 프로그래밍의 함수가 수학적 함수의 모방이라는 것에 착안하여 수학의 '규칙성과 함수'지도 단계를 LOGO의 문제해결력 수업모형인 안내된 발견식 교수법(guided discovery teaching method)에 강화한 후, 인터넷을 활용한 문제해결 수업모형을 구안하였다. 기본명령어와 변수개념을 이미 익힌 계발활동 부서 6학년 아동들을 지도 대상으로 한 달간 웹 기반 JavaMAL 환경에서 학습할 수 있도록 하였으며, 게시판 활동 및 활동지를 통해 함수개념 형성 여부를 측정하였다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2023.11a
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• pp.123-127
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• 2023

본 연구는 디지털 기업가정신과 디지털 혁신에 영향을 미치는 요인에 대해 검증하는 것이 목적이다. 연구목적을 달성하기 위해 디지털 기업가정신에 영향을 미치는 요인을 기술 특성(디지털 기술역량), 조직 특성(디지털 학습역량, 재무 준비성), 제도적 압력(강제적 압력, 모방적 압력, 규범적 압력)으로 설정하였다. 연구모형과 연구가설을 설정하였고, 국내 104개 기업의 데이터를 이용하여 실증분석을 하였다. 실증분석 결과, 첫째, 디지털 기술역량, 디지털 학습역량, 재무 준비성, 제도적 압력은 디지털 기업가정신에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 디지털 기업가정신은 디지털 혁신에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 4차 산업혁명과 디지털 전환 시대에 디지털 기업가정신을 통해 디지털 혁신을 이룰 수 있는 기업의 전략적 시사점을 제공할 것이다.