Annual Conference on Human and Language Technology
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2019.10a
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pp.272-275
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2019
단어 중의성 해소 방법은 지식 정보를 활용하여 문제를 해결하는 지식 기반 방법과 각종 기계학습 모델을 이용하여 문제를 해결하는 지도학습 방법이 있다. 지도학습 방법은 높은 성능을 보이지만 대량의 정제된 학습 데이터가 필요하다. 반대로 지식 기반 방법은 대량의 정제된 학습데이터는 필요없지만 높은 성능을 기대할수 없다. 최근에는 이러한 문제를 보완하기 위해 지식내에 있는 정보와 정제된 학습데이터를 기계학습 모델에 학습하여 단어 중의성 해소 방법을 해결하고 있다. 가장 많이 활용하고 있는 지식 정보는 상위어(Hypernym)와 하위어(Hyponym), 동의어(Synonym)가 가지는 의미설명(Gloss)정보이다. 이 정보의 표상을 기존의 문장의 표상과 같이 활용하여 중의성 단어가 가지는 의미를 파악한다. 하지만 정확한 문장의 표상을 얻기 위해서는 단어의 표상을 잘 만들어줘야 하는데 기존의 방법론들은 모두 문장내의 문맥정보만을 파악하여 표현하였기 때문에 정확한 의미를 반영하는데 한계가 있었다. 본 논문에서는 의미정보와 문맥정보를 담은 단어의 표상정보를 만들기 위해 구문정보, 의미관계 그래프정보를 GCN(Graph Convolutional Network)를 활용하여 임베딩을 표현하였고, 기존의 모델에 반영하여 문맥정보만을 활용한 단어 표상보다 높은 성능을 보였다.
I'd like to introduce a teaching method to improve learning efficiency. Most students are likely to ignore what they don't understand in the class of a course. The subject of Occlusion is essential to understanding prosthodontic and orthodontic subjects. It is necessary to let students know and review what they don't understand among parts of a chapter in the course of Occlusion. Therefore I look over the examination papers after every examination and input the problems that each student didn't solve into the C-language computer program and print the list of the contents that each student must study particularly. I give the lists to students and let them review and present their own weak parts of a chapter in the course of Occlusion in the next class. This teaching method leads to improvement in learning and is helpful to students as well as lecturers.
This paper aims to develop a map for optimized class space using ZEP among the metaverse platforms. As a research method, the classroom space was organized so that the subject of learning became a learner, and the classroom space was modified and supplemented to optimize while being applied to elementary school computer classes. The contents of the study investigated learners' prior perception of metaverse, and compared and analyzed the advantages and disadvantages of the metaverse platform. In addition, the map was designed by reflecting the results of the survey, and after applying the map to the class, necessary APIs and apps were installed to supplement it. As a result, the learner became the subject of learning in the metaverse space, freely identified the space, and actively participated in the class. In particular, we found that students who were passive offline and those who had a low participation rate due to lack of skills participated more actively. In particular, students who were passive offline or whose participation was low due to lack of skills participated more actively. If API and JavaScript programs are added to collect log data of learners for learning analysis, real-time feedback is possible for learners, and learner feedback is possible for instructors with statistical data. If this is possible, the metaverse space can fully expect the role of a learning assistant for learners and a teaching assistant for instructors.
The Purpose of this study is to embody self-directed learning management system and contents which are considered of learner's interactivity and usability in e-learning environment; It is based on self directed teaching and learning strategies. It divides type of interaction centering on the learners into four categories: (1) learner and instructor (2) learner and learner (3) learner and contents (4) learner and learning management system. The specific elements of learning management system is set up and embodied to present the interaction strategies according to the above-mentioned patterns, to improve the self-directed learning ability and to facilitate an online communication. The learning contents based on the self directed learning strategies, design the interface in due consideration of the learners' usability based on six strategies such as simple navigation, consistency, intuitive interface, linkage, user supports and immediate feedback. This research makes up for the weak points in the self-directed functions of learning management system and links up with learning contents, therefore it has a value to improve learner's interactivity and usability. It is expected that the research results can be helpful in quality improvement of e-learning environment.
As the technology advances and convergence progresses, companies are increasingly interested in the appropriability mechanism. Therefore in this study tried to understand the effectiveness of the appropriability mechanism of domestic IT companies. To this end, 7 appropriability mechanisms were finally derived and empirically analyzed from a review of previous studies and experts. As a result of the analysis, the importance of lead time advantage, patent, secrecy, complementary sales and service, design registered, complementary manufacturing, and learning curve effect was shown in the order of SW companies. HW companies, the importance of patent, secrecy, lead time advantage, design registered, complementary sales and service, learning curve effect, and complementary manufacturing were shown in the order of importance. Also patent, secrecy, and lead time advantage was selected as important factors. The results of in this study are expected to be used as useful guidelines on establishing an appropriability mechanism strategy in companies.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2016.05a
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pp.167-168
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2016
수업시간에 강의 듣고, 집에서 숙제를 하는 방식은 더 이상 학습자의 학습동기를 이끌지 못하고, 효과적인 수업이 이루어 질 수 없다. 수업시간에는 학생들의 적극적 상호작용이, 집에서는 인터넷 환경을 통한 핵심 강의식 내용을 미리 듣고 수업 활동에 임하는 플립러닝에 대한 영어과 수업의 도입이 필요하나 이에 대한 연구가 충분하지 않은 실정이다. 이에, 본 연구를 통해 영어수업(독해중심)에서의 플립러닝 활용 수업 모형을 개발하고, 이를 현장에 적용 후 수정 보완하여 대학 영어수업에서의 플립러닝 정착 및 발전을 도모한다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1995.10b
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pp.243-248
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1995
본 논문에서는 신경회로망의 학습능력을 이용하여 AC 모터의 속도제어에 이용된 기 존의 PI제어기의 문제점을 보완하고자 한다. 기존의 아날로그 PI제어기에서는 각 비례, 적분 파라메타를 개발자가 조정하여 고정하면 부하가 변동될 경우 적응성이 떨어지는 문제점을 안고 있었다. 본 논문에서 제시된 디지털 신경망제어기는 학습을 통해 새로운 환경에 적응 가능하다는 점에 가정하여 설계하고 성능을 비교 평가하였다. 본 논문에서 사용된 신경회로 망의 구조는 신경망중에서 가장 범용적으로 사용되는 다층 퍼셉트론 모델구조를 선택하였 다. 신경망 제어기장치로는 인텔 8097 마이크로 콘트롤러를 이용하였다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2004.05a
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pp.636-639
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2004
본 논문은 웹 도큐먼트를 기반으로 사용자에게 의미 있는 정보를 찾아주기 위한 연관 객체 추출 기법인 PMPL(Personalized Multi-Strategey Pattern Loaming) 시스템을 제안하고자 한다. PMPL 모듈은 인터넷의 정보를 여과하여 필터링하고, 사용자 개인화의 키워드를 중심으로 연관된 객체를 추출한다. 이때 연관된 객체 추출 시 대용량 데이터에서 시간적, 공간적면에서 효율적인 연관 탐색 기법인 Fp-Tree와 Fp-Growth 알고리즘을 적용시켰으며, 연관규칙 탐색을 보완하기 위해 가중치 기법인 만유인력 기법을 적용시켰다. PMPL 시스템을 실행한 결과 개인화된 사용자 중심어 기초로 기존의 단일 학습 기법에 비해 더 많은 의미 있는 연관 지식을 추출한 결과가 보였다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2022.10a
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pp.391-394
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2022
딥러닝을 통해 자연어처리 분야에서 대용량 정보를 기반으로 학습 할 수 있게 되었고 높은 성능을 얻을 수 있게 되었다. 본 논문에서는 학습에 포함되는 문맥 정보 중 분야 또는 데이터에 맞게 조절이 필요하다는 것을 주장하고, TACRED 데이터를 기반으로 문맥 정보 자질 선택에 따른 성능 변화를 확인하였다. 해당 데이터에서 엔터티와 연관된 문맥 정보를 사용함으로써 약 1.4%의 성능 보완을 이루었다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2009.11a
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pp.271-272
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2009
온라인상의 교육 시스템이 개발된 이후 다양한 형태의 교육 방법론이 적용되고 있다. 기존의 오프라인 기반 교육 환경을 보완하는 역할에서 단독의 교육 시스템으로 정립되고 있어 많은 적용분야를 보여주고 있다. 본 논문에서는 교육 시스템을 개발한 개발자와 교육 시스템을 이용하는 사용자 사이의 문의형 상호작용 유형을 기반으로 상호작용의 내용은 사용자에 의해 만들어지지만 교육 컨텐츠를 이용한 상호작용의 진행은 사용자가 주도하고, 이러한 환경에서 효과적인 학습을 위해 에이전트 기반의 교육 방법을 적용하여 유도하여 학습효과를 배가 시키고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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