• 한국가정과교육학회지
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• 제26권3호
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• pp.113-131
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• 2014

본 연구는 남녀 중학생의 영어 수학 학업성취도에 대한 부모의 사교육비 및 감독 애정, 자녀의 학습가치, 자기조절학습능력의 영향력을 알아보고자 수행되었다. 본 연구의 자료는 한국 아동 청소년 패널에 참여한 중학교 3학년 자료를 활용하여 수집되었으며, 현재 우리나라 사교육 참여율이 가장 높은 과목이 수학과 영어라는 현실을 고려하여 수학과 영어과목의 사교육 경험이 있는 중학생 1,123명과 그 부모가 연구대상으로 선정되었다. 조사도구는 영어 수학 학업성취도, 월평균 사교육비, 부모의 감독 애정, 중학교 자녀의 학습가치, 중학교 자녀의 자기조절학습능력을 측정하기 위한 자기기입식 설문지이었다. 수집된 자료는 기술통계와 상관분석, 위계적 회귀분석을 통해 분석되었다. 본 연구의 주요결과는 다음과 같다. 첫째, 중학생의 성별과 상관없이 부모의 월평균 사교육비 수준과 부모의 감독수준이 높을수록, 중학생이 학습에 대해 긍정적인 가치를 부여하는 정도와 자기조절학습능력 수준이 높을수록 영어 수학 학업성취도가 높아지는 경향을 보였다. 둘째, 남녀 중학생 모두 자기조절학습능력이 영어 수학 학업성취도를 가장 잘 예측하는 변인으로 제시된 반면 그 밖에 남자 중학생의 경우 학습가치 및 부모 감독의 순으로, 여자 중학생의 월평균 사교육비만이 영어 수학 학업성취도에 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한 남녀 중학생 모두 사교육비가 영어 수학 학업성취도에 미치는 영향에 있어 부모의 감독 애정 및 중학생의 학습가치, 자기조절학습능력의 조절효과는 발견되지 않았다. 마지막으로, 본 연구결과를 토대로 중학생 자녀의 학업성취도에 대한 부모 및 '가정교과'의 역할을 제안하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (중)
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• pp.869-872
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• 2002

네트워크 기반 침입탐지시스템은 연속적으로 발생하는 패킷의 무손실 축소와, 패킷으로 정상 또는 비정상 행위패턴을 정확히 모델링한 모델 생성이 전체성능을 판단하는 중요한 요소가 된다. 네트워크 기반 비정상행위 판정 침입탐지시스템에서는 이러한 탐지모델 구축을 위해 주로 감독학습 알고리즘을 사용한다. 본 논문은 탐지모델 구축에 사용하는 감독 학습 방식이 가지는 문제점을 지적하고, 그에 대한 대안으로 비감독 학습방식의 학습알고리즘을 제안한다. 감독 학습을 사용하여 탐지모델을 구축하기 위해서는 정상행위의 패킷을 취합해야 하는 사전 부담이 있는 반면에 비감독 학습을 사용하게 되면 이러한 사전작업 없이 탐지모델을 구축할 수 있다. 본 논문에서는 비감독학습 알고리즘을 비교 분석하기 위해서 COBWEB, k-means, Autoclass 알고리즘을 사용했으며, 성능을 평가하기 위해서 비정상행위도(Abnormal Behavior Level)를 계산하여 에러율을 구하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
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• pp.303-308
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• 2007

최근에 제안된 감독 지식을 융합하는 강화 학습 기법인 potential-based RL 기법의 효용성은 이론적 최적 정책으로의 수렴성 보장으로 증명되었고, policy-reuse RL 기법의 우수성은 감독지식을 융합하지 않는 기존의 강화학습과 실험적인 비교를 통하여 증명되었지만, policy-reuse RL 기법을 potential-based RL 기법과 비교한 연구는 아직까지 제시된 바가 없었다. 본 논문에서는 potential-based RL 기법과 policy-reuse RL 기법의 실험적인 성능 비교를 통하여 기법이 policy-reuse RL 기법이 policy-reuse RL 기법에 비하여 더 빠르게 수렴한다는 것을 보이며, 또한 policy-reuse RL 기법의 성능은 재사용하는 정책의 optimality에 영향을 받는다는 것을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.945-947
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• 2013

입력 모듈의 결함경향성을 결정하는 결함 예측 모델 연구들은 대부분 훈련 데이터 집합을 사용하는 감독형 모델에 관련된 것들이었다. 하지만 과거 데이터 집합이 없거나 현재 프로젝트 성격이 다른 경우는 비감독형 모델이 필요하며, 이들에 관한 연구들은 모델 구축의 어려움 때문에 극소수 존재한다. 본 논문에서는 대표적인 클러스터링 알고리즘들을 사용한 비감독형 모델들을 제작하여, 기존 모델들이 많이 사용한 K-means 모델과 나머지 모델들의 성능을 비교하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.646-648
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• 2004

기계학습의 군집화(clustering) 기법은 예제들 간의 유사성에 근거하여 주어진 예제들을 무리 짓는 방법이다. 준감독(semi-supervised) 군집화는 카테고리가 부여된(labeled) 소수의 예제들을 적극적으로 활용하여 군집형태가 보다 자연스럽게 형성되도록 유도하는 군집화 방법이다. 준감독 군집화 문제에서 예제에 카테고리를 부여하는 작업은 현실적으로 극히 제한적이거나 카테고리를 부여하는데 소요되는 비용이 상당하므로, 제한된 자원 내에서 군집화에 효용성이 높을 예제들을 선정하여 카테고리를 부여하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 기존 연구에서 능동적 학습의 초기 훈련예제 선정을 위해 제안된 군집기반 훈련예제 선정 방법을 준감독 군집화에 적용하여 군집 결과의 질을 향상시키고자 한다. 군집화를 이용한 예제 선정 방법은 유사한 예제들은 동일한 카테고리에 속할 가능성이 높다는 가정하에 전체 예제를 활용하여 선정하고자 하는 예제 수만큼 군집을 생성 한 후. 각 군집의 중심점에 가장 가까운 예제들을 대표 예제로 선정하여 훈련 집합을 구성하는 방법이다 본 논문에서는 문서를 대상으로 하는 준감독 군집화 실험을 통해, 카테고리를 부여할 예제를 임의로 선정한 경우에 비해 군집화를 이용한 훈련 예제들로 준감독 군집화를 수행한 경우가 보다 좋은 군집을 형성함을 확인하였다.

• 한국체육학회지인문사회과학편
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• 제54권4호
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• pp.329-345
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• 2015

본 연구는 한국프로축구팀 감독교체가 팀 경기성과에 미치는 효과를 경영학의 조직학습이론을 적용하여 규명하고자 하였다. 1983년 시즌부터 2013년 시즌까지 30년 동안의 19개 팀과 96명의 감독에 대한 307개의 팀-연도 데이터를 기반으로 패널데이터를 구성하였고, 최종적으로 226개의 팀 데이터가 실증분석에 투입되었다. 자동상관 및 이분산성의 문제를 해결하기 위하여 고정효과 일반화최소자승법(Fixed Effect Generalized Least Square Regression)을 사용하여 분석하였으며 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 감독교체는 팀 경기성과와 부(-)의 관계를 가지는 것으로 나타났다. 둘째, 시즌기간(on-season)의 감독교체는 팀 경기성과에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 시즌기간에 감독을 교체하는 경우 악순환이론 관점이 적용되는 것으로 확인되었다. 셋째, 비시즌기간(off-season)의 감독교체는 팀 경기성과에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 비시즌기간에 지도자를 교체하는 경우 상식이론 관점이 적용되는 것으로 확인되었다. 넷째, 시즌기간의 감독교체와 비시즌기간의 감독교체 간의 팀 경기성과의 차이를 비교한 결과, 비시즌기간의 감독교체가 시즌기간의 감독교체에 비해 유의한 팀 경기성과를 보였다. 다섯째, 감독교체가 발생한 경우 후임감독으로 내부출신을 선호하는 것으로 나타났다. 여섯째, 내부출신감독은 팀 경기성과에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 일곱째, 감독교체와 팀 경기성과 간의 부(-)의 관계 사이에는 내부출신감독요인이 매개 역할을 하는 것으로 나타났다. 본 연구는 프로축구산업 현장에서 팀 경기성과의 향상을 위한 감독교체가 필요할 때 후임 감독이 역량을 효과적으로 발휘할 수 있는 교체시기에 대한 시사점을 제공한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권2호
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• pp.57-64
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• 2014

입력 모듈의 결함경향성을 결정하는 결함 예측 모델 연구들은 대부분 훈련 데이터 집합을 사용하는 감독형 모델에 관련된 것들이었다. 하지만 과거 데이터 집합이 없거나 데이터 집합이 있더라도 현재 프로젝트와 성격이 다른 경우는 비감독형 모델이 필요하며, 이들에 관한 연구들은 모델 구축의 어려움 때문에 극소수 존재한다. 본 논문에서는 기존 비감독형 모델 연구들에서 사용하지 않은 대표적인 클러스터링 알고리즘인 EM, DBSCAN을 사용한 비감독형 모델들을 제작하여, 기존 연구들에서 사용한 K-means 모델과 성능을 비교하였다. 그 결과 오류율 면에서 EM이 K-means보다 약간 나은 성능을 보였으며, DBSCAN은 두 모델에 떨어지는 성능을 보였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.151-157
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• 2018

소프트웨어 결함 예측에 관한 기존의 연구들은 대부분 모델의 입력 모듈이 결함을 가지고 있는지 여부를 판단하는 이진 감독형 분류 모델들에 관한 것들이었다. 하지만 이진 분류 모델은 결함의 복잡한 특성들을 고려하지 않고 단순히 입력 모듈의 결함 유무만을 판단한다는 문제점이 있고, 감독형 모델은 대부분의 개발 집단이 보유하고 있지 않은 훈련 데이터 집합을 필요로 한다는 한계점이 있다. 본 논문은 이러한 두 가지 문제점을 해결하기 위해 비감독형 알고리즘을 사용한 심각도 기반 삼진 분류 모델을 제안하였으며, 평가 실험 결과 제안 모델이 감독형 모델들에 필적하는 예측 성능을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제14권5호
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• pp.502-506
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• 2008

최근에 제안된 강화 학습 기법인 "potential-based" reinforcement learning(RL) 기법은 다수 학습들과 expert advice들을 감독 지식으로 강화 학습 알고리즘에 융합하는 것을 가능하게 했고 그 효용성은 최적 정책으로의 이론적 수렴성 보장으로 증명되었다. 본 논문에서는 potential-based RL 기법을 셀룰러 네트워크에서의 채널 할당 문제에 적용한다. Potential-based RL 기반의 동적 채널 할당 기법이 기존의 fixed channel assignment, Maxavail, Q-learning-based dynamic channel assignment 채널 할당 기법들보다 효율적으로 채널을 할당한다. 또한, potential-based RL 기법이 기존의 강화 학습 알고리즘인 Q-learning, SARSA(0)에 비하여 최적 정책에 더 빠르게 수렴함을 실험적으로 보인다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권5_2호
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• pp.689-698
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• 2017

이 논문에서는 비접근 지역의 작물 분류를 목적으로 준감독 학습에 인접 화소의 공간 유사성 정보를 결합하는 분류 방법론을 제안하였다. 적은 수의 훈련 자료를 이용한 초기 분류 결과로부터 신뢰성 높은 훈련 자료의 추출을 위해 준감독 학습 기반의 반복 분류를 적용하였으며, 새롭게 훈련 자료 추출시 인접한 화소의 분류 항목을 고려함으로써 불확실성이 낮은 훈련 자료를 추출하고자 하였다. 북한 대홍단에서 수집된 다중시기 Landsat-8 OLI 영상을 이용한 밭작물 구분의 사례 연구를 통해 제안된 분류 방법론의 적용 가능성을 검토하였다. 사례 연구 결과, 초기 분류 결과에서 나타난 작물과 산림의 오분류와 고립된 화소가 제안 분류 방법론에서 완화되었다. 또한 인접 화소의 분류 결과를 고려한 훈련 자료 추출을 통해 이러한 오분류 완화 효과가 더욱 두드러지게 나타났으며, 초기 분류 결과와 기존 준감독 학습에 비해 고립된 화소도 감소되었다. 따라서 비접근 지역으로 인해 훈련 자료의 확보가 어려울 경우 이 연구에서 제안된 방법론이 작물 분류에 유용하게 적용될 수 있을 것으로 기대된다.