• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.419-423
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• 2019

질문과 그에 대한 근거가 있는 문서를 읽고 정답을 예측하는 기계 독해 연구가 최근 활발하게 연구되고 있다. 기계 독해 문제를 위해 주로 사용되는 방법은 다층의 신경망으로 구성된 딥러닝 모델로 좋은 성능을 위해서는 양질의 대용량 학습 데이터가 필요하다. 그러나 질과 양을 동시에 만족하는 학습 데이터를 구축하는 작업에는 많은 경제적 비용이 소모된다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 정답 분리 인코더와 복사 메커니즘을 이용한 단답 기반 한국어 질문 자동 생성 모델을 제안한다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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• pp.309-314
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• 2021

현재 폭염, 폭설, 폭우 등의 환경재해가 급증하면서 환경교육에 대한 관심이 늘어나고 있는 상황이지만 일선 초등학교에서는 환경교육에 대한 의무감이 부족하고 재정지원 부족과 학습자료 부족으로 수업이 직접적으로 실행되기는 어려운 상황이다. 본 연구는 초등학교에서 환경교육 분야 중 분리배출에 대한 내용을 학생들에게 학습시키고 인공지능 프로그래밍을 활용해 종이, 유리, 플라스틱, 페트, 금속 등의 분리배출에 대한 판단력을 보완하고자 하였다. 프로그램에 참여한 학생들의 설문결과, 인공지능 프로그래밍을 학습하고 활용하면서 분리배출에 대한 지식 획득과 분리배출 이해에도 70%이상 긍정적으로 도움을 받은 것으로 나타났다. 또한 인공지능 의미에 대한 이해도가 확대되었고 앞으로 기회가 된다면 인공지능 프로그래밍을 더 배우고 싶다고 하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권1호
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• pp.47-56
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• 2003

한국어는 영어와 같이 공백을 단어의 경계로 사용하지만, 그 단어의 구조는 영어와 다소 차이가 있다. 영어는 일반적으로 공백 사이에 하나의 단어가 포함되나, 한국어는 여러 개의 단어 혹은 형태소가 포함된다. 이런 차이 때문에 일반적으로 한국어에서는 공백을 경계로 이루어진 단어를 어절이라고 한다. 본 논문에서는 하나의 어절 내에 포함된 단어들을 분리하고, 분리된 각 단어의 적절한 범주를 결정하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 사례기반 기계학습 방법을 이용하고 음절 단위로 단어를 분리한다. 사례기반 학습을 위해 사용된 자질집합은 이전 음절 자신의 음절, 이후의 두 음절, 자신의 음절에 대한 받침 정보, 이전 두 범주 정보이다. 제안된 시스템을 평가하기 위해서 ETRI 말뭉치와 KAIST 말뭉치를 사용하였으며, 두 말뭉치 모두에서 단어 분리의 F 측도가 97% 이상으로 비교적 좋은 성능을 보였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.138-141
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• 2003

본 연구에서는 뉴우턴법의 고정점 알고리즘에 학습파라미터를 추가한 새로운 고정점 알고리즘의 신경망 기반 독립성분분석기법을 제안하였다. 이는 목적함수의 1차 미분을 이용하는 뉴우턴법에서 역혼합행렬의 경신을 빠르게 하기 위함이고, 모멘트는 접선을 구하는 과정에서 함수의 기울기변화에 따른 발진을 줄여 좀 더욱 더 빠른 학습을 하기 위함이다. 제안된 기법을 512×512 픽셀의 5개 영상으로부터 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 영상들을 각각 대상으로 시뮬레이션 한 결과, 기존의 고정점 알고리즘은 학습파리미터에 영향을 받으며, 적절한 파라미터값의 설정(학습율 1, 모멘트 0.0001)은 보다 우수한 분리성능과 빠른 분리속도를 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2002년도 하계학술발표대회 논문집 제21권 1호
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• pp.259-262
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• 2002

벡터양자화에서 주어진 학습벡터를 가장 잘 대표할 수 있는 코드벡터의 집합인 코드북을 구하는 것은 가장 중요한 문제이다. 이러한 코드북을 구하는 알고리즘 중에서 가장 대표적인 방법은 K-means 알고리즘으로 그 성능이 초기 코드북에 크게 의존한다는 문제점을 가지고 있어 여러 가지 초기 코드북을 설계하는 알고리즘이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 splitting 방법을 이용한 수정된 초기 코드북 생성 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안된 방법에서는 기존외 splitting 방법을 적용하여 초기 코드북을 생성하되, 미소분리 과정 시 학습벡터의 수렴 빈도가 가장 낮은 코드벡터를 제거하고 수렴 빈도가 가장 높은 코드벡터를 미소분리 하여 수렴 빈도가 가장 낮은 코드벡터와 대체해가며 초기 코드북을 설계 한다. 제안된 방법의 적용온 기존 방법에서 MSE(mean square error)의 감소율이 가장 작은 미소분리 과정에서 시작하여 원하는 코드북 크기를 얻을 때까지 반복한다. 제안된 방법으로 생성된 초기 코드북을 사용하여 K-means 알고리즘을 수행한 결과 기존의 splitting 방법으로 생성된 초기 코드북을 사용한 경우보다 코드북의 성능이 향상되었다.

• 정보교육학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.407-416
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• 2022

세계적인 기상이변과 재해로 환경교육에 대한 관심은 높아지고 있지만 아직까지 초등과정에서는 독립 교과가 아니고 여러 교과에서 관련 주제를 다루고 있지만 시간과 내용이 부족한 것이 현실이다. 본 연구에서는 초등학교에서 환경교육과 소프트웨어교육을 융합하는 방법을 개발하였다. 환경교육에서는 분리배출에 대한 주제를 중심으로 인공지능 프로그래밍을 활용하여 학습하고 개발된 인공지능의 도움으로 분리배출을 실천하는 내용을 포함한다. 학습과정에서는 새롭게 개발한 문제인식→기계학습↔인공지능활용→협력활동의 교수-학습 모형을 적용하였으며 학습 후 학생들은 융합학습의 흥미도, 환경교육에의 이해도, 인공지능에 대한 이해도와 향후 인공지능 프로그래밍의 학습 희망에 약 80%이상 긍정적인 답변을 하였다.

• 과학교육연구지
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• 제35권1호
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• pp.91-101
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• 2011

본 연구에서는 중학교 과학수업에 Jigsaw III 협동학습 모형을 적용하여 전통적 학습 모형과 비교해 봄으로써 Jigsaw III 협동학습이 수업 처치, 성 차이, 성적 차이에 따라 과학학업성취도와 과학학습태도에 어떤 영향을 미치는지 알아보고 남녀 분리반 여학생의 과학수업에 더욱 효과적인 학습 모형을 모색하려고 하였다. 남녀 분리반 중학교 2학년 4개 학급을 대상으로 하였다. 연구 대상은 전통적 수업 학급 여자 36명, 남자 35명, Jigsaw III 협동학습 학급 여자 38명, 남자 34명으로 총 143명이었다. 수업은 중학교 2학년 전기단원에 대해 총 18차시 수업을 실시하였다. 실험반 수업은 수업 내용과 관련하여 개발한 학습 자료를 사용하였고 통제반에서는 교과서 내용을 중심으로 전통적인 강의 중심 수업을 하였다. 수업 처치, 성, 성적 차이에 따른 차이를 알아보기 위해서 성취도 검사와 학습태도 검사를 사전 사후에 각각 실시하였고, 사전검사 점수를 공변인으로 한 공변량분석을 실시하였다. 연구결과, Jigsaw III 협동학습은 실험반의 중학교 여학생들의 주관식 과학학업성취도 향상에 도움이 되었고, 중하위 성적 학생들의 과학학업성취도를 향상시키는 데도 효과적이었고, 과학학습태도 면에서는 Jigsaw III 협동학습이 스스로 공부하는 자율학습태도를 향상시켰다. 의견 조사에서 남학생보다는 여학생들이 Jigsaw III 협동학습에 대해 더 긍정적이었다. 그러므로 Jigsaw III 협동학습은 남녀 분리반 여학생과 중하위 성적 학생들의 과학학업성취도와 자율학습태도를 향상시키는 데 효과가 큰 수업모형이라고 할 수 있겠다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제55차 동계학술대회논문집 25권1호
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• pp.73-74
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• 2017

SVM(Support Vector Machine) 알고리즘은 대표적인 기계 학습 분류 알고리즘으로 감정 분석, 제스처 인식 등 다양한 분야의 문제를 해결하기 위해 사용되고 있다. SVM 알고리즘은 분리경계면(Hyper-Plane) 또는 분리경계면 집합 중 지지벡터(Support Vector)라 불리는 특정한 점들로 이루어진 두 그룹 간의 거리 차이(Margin)를 최대로 하는 분리경계면을 이용하여 데이터를 분류하는 알고리즘이다. 높은 정확도를 제공하지만 처리 속도가 느리며 학습을 위해 대량의 데이터 및 메모리가 필요하기 때문에 자원이 제한적인 IoT 환경에서 사용이 어렵다. 본 논문에서는 자원이 제한된 IoT 노드를 기반으로 효율적으로 데이터를 학습하기 위해 K-means 알고리즘을 이용하여 SVM 알고리즘의 저전력화 방안을 연구한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (1)
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• pp.703-705
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• 2005

이 논문에서는 트루타입 폰트(TrueTypeFont: TTF)로부터 한자의 외곽선 정보를 얻어 자동으로 획을 분리해 내는 방법을 제안한다. 트루타입 폰트는 각 글자에 대한 외곽선 정보를 벡터 형식으로 저장하고 있다. 저장된 벡터의 방향과 위치 정보를 사용하여 한자의 획을 하나씩 분리해 낸 후, 그것을 조합하면 효율적으로 한자 학습 컨텐츠를 완성 할 수 있다. 제안한 방법으로 완성된 컨텐츠는 트루타입 폰트가 갖고 있는 벡터 이미지로서의 특성을 그대로 취할 수 있다는 장점이 있다. 제안한 방법으로 획을 분리하고 분리된 획을 순서대로 조합하여 보다 양질의 학습 컨텐츠를 제작할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
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• pp.6-7
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• 2011

본 논문에서는 지역적 학습 방법을 활용하는 Average Neighborhood Margin Maximization(ANMM)에 기반하여 피부색과 비피부색 영역을 분리하는 이진 분류의 통계적 접근법을 제안한다. Fisher Linear Discriminant(FLD)와 Average Neighborhood Margin Maximization(ANMM)의 피부색과 비피부색 클래스 내 분산 대비 클래스 간 분산의 비교를 통해 두 클래스 간 분리력 변화를 확인한다. 교사(Supervised) 이진 분류문제에 대하여 Small sample size(SSS) 문제, 가우시안 분포 가정의 문제, 최대 추출 가능 특징 수 제한 문제 등을 해결함과 동시에, 지역적 특성 학습 방법의 도입을 통해 피부색과 비피부색 간 분리력을 향상시킨다.