• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.10 no.3
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• pp.614-621
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• 2006

We have implemented a multiclassifier learning approach in a GA-based inductive learning environment that learns classification rules that are similar to rules used in PROSPECTOR. In the multiclassifier learning approach, a classification system is constructed with several classifiers that are obtained by running a GA-based learning system several times to improve the overall performance of a classification system. To implement the multiclassifier learning approach, we need a decision-making scheme that can draw a decision using multiple classifiers. In this paper, we introduce two decision-making schemes: one is based on combining posterior odds given by classifiers to each class and the other one is a voting scheme based on ranking assigned to each class by classifiers. We also present empirical results that evaluate the effect of the multiclassifier learning approach on the GA-based inductive teaming environment.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.28 no.1
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• pp.13-28
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• 2023

이미지 압축은 이미지 및 영상처리에서 주요한 역할을 하며, 자율주행, 클라우드, 영상 송출 등의 분야에서 빅데이터를 처리해야 하는 수요가 늘어남에 따라 지속적인 연구가 진행 중이다. 그 중심에는 딥러닝(deep learning)의 발전이 자리잡고 있으며, 심층 신경망(deep neural network)을 효과적으로 학습하는 알고리즘들을 적용한 논문들은 기존 압축 포맷인 JPEG, JPEG 2000, MPEG 등의 압축 성능을 뛰어넘는 결과를 보여 주고 있다. 이에 따라 JPEG AI는 딥러닝 기반 학습 이미지 압축의 표준을 제정하는 일을 진행 중이다. 본 기고에서는 JPEG AI가 표준화하고자 하는 기술과 JPEG AI에 제안한 압축 프레임워크들을 분석하고, 활용 사례들을 소개하여 JPEG AI 기반 학습 이미지 압축 모델의 동향에 대해 알아보고자 한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2018.05a
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• pp.398-401
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• 2018

본 연구에서는 심충 합성곱 신경망(Deep CNN)과 Connectionist Temporal Classification (CTC) 알고리즘을 사용하여 강제정렬 (force-alignment)이 이루어진 코퍼스 없이도 학습이 가능한 음소 인식 모델을 제안한다. 최근 해외에서는 순환 신경망(RNN)과 CTC 알고리즘을 사용한 딥 러닝 기반의 음소 인식 모델이 활발히 연구되고 있다. 하지만 한국어 음소 인식에는 HMM-GMM 이나 인공 신경망과 HMM 을 결합한 하이브리드 시스템이 주로 사용되어 왔으며, 이 방법 은 최근의 해외 연구 사례들보다 성능 개선의 여지가 적고 전문가가 제작한 강제정렬 코퍼스 없이는 학습이 불가능하다는 단점이 있다. 또한 RNN 은 학습 데이터가 많이 필요하고 학습이 까다롭다는 단점이 있어, 코퍼스가 부족하고 기반 연구가 활발하게 이루어지지 않은 한국어의 경우 사용에 제약이 있다. 이에 본 연구에서는 강제정렬 코퍼스를 필요로 하지 않는 CTC 알고리즘을 도입함과 동시에, RNN 에 비해 더 학습 속도가 빠르고 더 적은 데이터로도 학습이 가능한 합성곱 신경망(CNN)을 사용하여 딥 러닝 모델을 구축하여 한국어 음소 인식을 수행하여 보고자 하였다. 이 모델을 통해 본 연구에서는 한국어에 존재하는 49 가지의 음소를 추출하는 세 종류의 음소 인식기를 제작하였으며, 최종적으로 선정된 음소 인식 모델의 PER(phoneme Error Rate)은 9.44 로 나타났다. 선행 연구 사례와 간접적으로 비교하였을 때, 이 결과는 제안하는 모델이 기존 연구 사례와 대등하거나 조금 더 나은 성능을 보인다고 할 수 있다.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.23 no.7
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• pp.424-427
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• 2017

In an early stage, many people think that agile development methodology cannot be applied i large-scale IT projects. Nevertheless, agile development methodology has recently been introduced in variety of successful large-scale IT projects. In this paper, I compare two enterprise agile methodologies and introduce a case of Disciplined Agile Delivery (DAD) Framework, an enterprise agile development methodology. I compare and quantitatively measure the productivity of the development of two projects using Disciplined Agile Delivery framework and waterfall development methodology with a similar development scope.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.7 no.6
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• pp.59-68
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• 2004

Cooperative web-based learning is an teaching strategy in which small teams, each of students with different levels of ability, use a variety of learning activities to improve their understanding of a subject via the web. The objective of this paper is to propose new assessment items for evaluating students fairly in cooperative web-based learning. As a result, improved academic achievement, improved behavior and attendance, and increased self-confidence can be made in cooperative web-based learning due to the fair assessment, In this paper, the environment and instructional strategies for successful learning are firstly examined. In addition, the existing evaluation items in traditional classroom are also analyzed in order to develop new evaluation criteria in the web. Based on these analyzed items, we propose new evaluation items for cooperative web-based learning. In addition, the proposed items related to participant ratio, cooperability, and accountability are analyzed according to team organization styles and instructional models.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2014.11a
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• pp.421-422
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• 2014

최근 네트웤의 발달로 웹기반 강의시스템과 문제풀이 학습법이 많이 도입되고 있다. 이 학습법은 물리적 폐쇄성을 극복하고 학습자의 편이성을 제공하고, 학습자와 교수자간 상호작용성을 높일 수 있으므로 학습효과를 최대로 고양시킬 수 있다. 현재 웹 기반용 학습시스템들은 많이 개발되어 있으나 온라인에서 학습할 수 있는 실습교과목에 대한 교수-학습 모형 개발은 미흡한 편이다. 본 논문에서는 사례로서 실습교과목을 위한 실습문제풀이학습시스템을 위한 교수설계모형을 제안한다.

• Journal of Science Education
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• v.41 no.2
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• pp.248-266
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• 2017

The purpose of this study is to present various examples of collaborative learning based on the Instruction of Internet in the 6th grade elementary school mathematics class. So we introduce the design method of classroom environment for classroom Internet and give example of various teaching methods. This study was conducted for nine months from March to November, 2016, one sixth grade of elementary school in D area. During this period, we conducted Instruction of Internet-based collaborative learning to classify typical teaching cases. We classified into 5 type collaborative learning. First, collaborative learning in the classroom. Second, remote collaborative learning between classroom and classroom. Third, Live participation classes. Forth, project collaborative learning. Fifth, using virtual reality in collaborative learning. In addition, we could identify that there is a difference compared to the conventional learning. It became possible to conduct collaborative learning with other students simultaneously or have opening class with both parents and teachers by using Youtube. These examples can be presented as a case to depart from traditional mathematics class in one classroom. In this regard, we will be able to provide several implications about teaching methods utilizing smart device and Internet in future classroom.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.11 no.3
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• pp.619-626
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• 2007

Constructive induction is a technique to draw useful attributes from given primitive attributes to classify given examples more efficiently. Useful attributes are obtained from given primitive attributes by applying appropriate operators to them. The paper proposes a constructive induction approach for a GA-based inductive learning environment that learns classification rules that ate similar to rules used in PROSPECTOR from given examples. The paper explains our constructive induction approach in details, centering on operators to combine primitive attributes and methods to evaluate the usefulness of derived attributes, and presents the results of various experiments performed to evaluate the effect of our constructive induction approach on the GA-based learning environment.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.427-434
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• 2000

사례기반 추론은 사후학습기법이기 때문에, 사례베이스의 크기가 커지면 추론의 수행시간이 증가하여 전체적인 성능을 저하시킨다. 본 연구에서는 이러한 단점을 극복하기 위하여 사례기반 시스템의 구현에 앞서 사례들이 저장되어 있는 사례베이스를 클러스터링 하였다. 클러스터링에 사용한 기법은 부분적 매칭에 의한 유사도를 기준으로 클러스터링을 하는 사례기반 클러스터링 기법이다. 도출된 클러스터 각각에 대해 가장 적합한 사례기반 시스템을 구축하여 고장진단의 분야에 적용하였다. 즉, 새로운 고장 사례가 입력되었을 때에 본 연구에서 구축된 시스템에서는 먼저 해당 클러스터를 판별한 후 그 클러스터에 적합한 사례기반 시스템으로 고장진단을 하게 되는 것이다. 그 결과, 하나의 사례기반 시스템을 구축하였을 때보다 수행시간이 감소하였으며, 적중률도 향상되었다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2002.11a
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• pp.343-346
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• 2002

스팸메일이 급증함에 따라 신뢰할 수 있는 전자메일 필터의 요구가 늘어나는 추세다. 스팸메일을 보내는 스패머(spammer)의 거의 대부분은 광고가 주요 목적이다. 멀티미디어(multimedia)기반의 전자메일은 정보전달 및 시각효과가 뛰어나 스패머가 선호하는 전자메일의 한 형태이다. 이런 종류의 전자메일은 텍스트 기반(基盤) 스팸메일 필터의 성능을 떨어뜨리거나 필터링을 아예 불가능하게 한다. 본 연구에서 발신지(發信地) 추적기법과 사례기반학습을 이용해 신뢰할 수 있는 한국어 스팸 메일필터를 설계 및 구현하였다.