• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.327-330
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• 2011

기계학습 기술이 발달함에 따라 기계학습은 제한된 상황에서 벗어나, 실생활과 비슷한 복잡하고 다양한 상황에서의 학습이 중요한 이슈가 되었다. 본고에서는 현실과 비슷한 상황을 도입하기 위하여 드라마를 사용한다. 드라마 내의 등장인물들은 말투, 어조, 관심주제와 같이 다양한 특성을 내재하고 있다. 등장인물들의 다양한 특성 중 관심주제는 대본 안에 글로 드러나 있으므로 기계학습을 통해 등장 인물의 인식에 활용할 수 있다. 최근, 확률그래프모델 분야에서 문서의 주제를 다루는 기법으로 자주 거론되는 토픽 모델 중 하나인 Author-Topic (AT) 모델은 등장인물의 관심주제를 학습하는 데에 적합하다. 본 논문에서는 AT 모델로 대본을 학습하고, 학습된 데이터 분포를 이용하여 장면에 등장하는 인물들을 인식하는 방법을 제시한다. 이 방법의 성능을 측정하기 위해, 미국 TV 드라마 'Friends' 대본 39편을 학습시키고, 장면에 대해 등장인물을 인식하는 실험을 수행하였다. 이 실험을 통해 본고에서 Author-Topic 모델을 이용한 인물 인식 방법이 다수의 인물이 참여한 담화의 인물들을 인식하는데 강점이 있음을 확인할 수 있다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 2008.06a
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• pp.1078-1083
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• 2008

본 연구는 기존의 전통적인 교육훈련의 전이(transfer of training)모델을 e-Learning상황으로 재해석하여 기업이 e-Learning을 도입하고 운영함에 있어서 보다 실질적인 성과를 높일 수 있는 방향을 제시하며, 또한 오늘날 지식 정보화 사회에서 기업 경쟁력의 원천인 지식자본의 확대를 목적으로 하는 e-Learning이 되기 위해서 학습조직 요인의 중요성을 확인하고, 앞으로 기업이 학습조직의 향상 방향으로 e-Learning을 도입하고 운영할 수 있도록 시사점을 제시하고자 하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 먼저 기존의 전통적 교육훈련의 전이모델과 e-Learning의 성과에 관한 선행연구를 바탕으로 기업에서의 e-Learning의 학습효과 및 실무전이에 영향을 미치는 요인이 무엇인지 추출하는 연구모형을 통해 각 요인들 간의 상호관계와 실무전이에 대하여 학습효과를 매개로 하는 관계를 분석함으로써 e-Learning의 학습효과 및 실무전이에 관한 영향 관계를 보다 체계적이고 포괄적으로 밝히고자 하며, 다음으론 e-Learning이 기업 교육훈련의 학습효과와 실무전이에 영향을 미칠 때 학습조직이 상황적 요인으로 추가되면 e-Learning의 학습효과와 실무전이 성과를 Leverage할 수 있는지 각 요인별 조절효과를 검증하고자 하여 실증연구를 수행 중에 있다.

• Communications of Mathematical Education
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• v.11
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• pp.47-69
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• 2001

본 논문은 고등학교 교육과정상에서 학습자들이 오류를 범하기 쉽고, 어려워 하는 극한에 대해 보다 효과적인 지도방법을 제시한다. 현실적으로 교수활동은 교실이라는 공간에서 일정한 수업시간동안에 교사와 학습자와의 관계속에서 이루어진다. 그 속에서 학습자들은 주변의 세계를 관찰함으로써, 혹은 추측과 반박을 통해 시행착오적으로 사고함으로써 혹은 모순, 어려움, 불균형을 일으키는 주위환경에 동화 ${\cdot}$ 조절을 함으로써 자신을 적응시켜 가면서 학습하게 된다. 따라서 교수학적 의도가 미비한 환경은 학습자에게 획득하기를 기대하는 학습을 할 수 없게 한다. Brousseas의 교수학적 상황론에 근거하여 교육의 현장인 교실에서의 교사와 학생간의 상호작용에 따른 교수-학습의 중요성에 초점을 둔 본 논문은 Freudenthal의 역사발생적 원리에 의한 극한의 정의와 학습자의 오류수정을 위한 교수학습 전략으로 Lakatos의 발견술을 제안하였다. 또한 극한 개념에 대해 실생활에서 학습자에게 쉽게 동화 ${\cdot}$ 조절이 일어날 수 있는 학습 방법을 제안하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.28 no.10
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• pp.37-53
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• 2023

The AI based intelligent command and control system can automatically analyzes the properties of intricate battlefield information and tactical data. In addition, commanders can receive situation analysis results and battlefield awareness through the system to support decision-making. It is necessary to build a battlefield situation analysis dataset similar to the actual battlefield situation for learning AI in order to provide decision-making support to commanders. In this paper, we explain the next step of the dataset construction method of the existing previous research, 'A Virtual Battlefield Situation Dataset Generation for Battlefield Analysis based on Artificial Intelligence'. We proposed a method to build the dataset required for the final battlefield situation analysis results to support the commander's decision-making and recognize the future battlefield. We developed 'Dataset Generator SW', a software tool to build a learning dataset for battlefield situation analysis, and used the SW tool to perform data labeling. The constructed dataset was input into the Siamese Network model. Then, the output results were inferred to verify the dataset construction method using a post-processing ranking algorithm.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.21 no.3
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• pp.400-409
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• 2021

Training, unlike education in holistic perspective, not only affects individual's potential of work competencies such as knowledge and technology, but also affects the job performance in organizational perspective. The effectiveness of training for civil servants who participated in mock jury trial learning of Suwon-si was verified using CIPP model. Participants valued the significance of the process of training rather than the conclusion that draws a certain solution, and based on the comparison and analysis of pre·post evaluations, the educational effect of mock trial training and its utilization at work in the future was higher than before the training, proving its effectiveness. In terms of the implications of training programs in addition to the program planner's evaluation, participant constitution in consideration of sex or employment period is needed for learning interaction among various learners, and information acquisition training on various local issues and conflict situations, as well as the combination of deliberation learning, are needed. in addition, it may be supplemented through customized conflict management raining related to pending projects for the effectiveness of training.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.538-540
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• 2004

이 논문에서 제안된 인간행동패턴 결정을 위한 상황인식 미들웨어는 Intelligent Home환경에서 인간과 Home환경과의 지능적인 Agent로써의 역할을 담당한다. 우리는 제시된 논문에서 인간행동패턴 결정을 위한 상황인식 미들웨어의 아키텍처를 제안하고 상황인식 미들웨어 내에서 동작하는 인간행동패턴 학습 및 결정 프로세서에 대한 구조와 구현내용에 대한 설명을 한다. 인간행동패턴을 결정하기 위한 기본 컨텍스트들을 환경 컨텍스트와 생체 컨텍스트로 크게 두 그룹으로 분리하였고 각 그룹은 세 개의 컨텍스트를 포함하고 있다. 환경과 생체로 나뉘어진 총 6개의 컨텍스트들을 정의하고 그 구성에 대하여 설명한다. 또한 컨텍스트는 9단계로 정규화 되어 상황인식 미들웨어에서의 다음 단계인 인간행동패턴 학습 및 결정 프로세서로 정규화 된 값을 전달된다. 인간행동패턴 학습 및 결정 프로세서에서는 패턴인식에 대한 세부사항을 설명한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.1367-1370
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• 2011

u-learning은 학습자들의 개별화 욕구에 따라 다양한 학습이 가능하며 학습자의 수준 정보나 주변의 상황 정보를 결합하여 학습자에게 필요한 학습상황과 내용을 추정하고, 최적의 학습 환경 및 학습 콘텐츠를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 기존의 e-learning과 m-learning의 특징을 추출하여 유비쿼터스 교육에 적합한 환경을 분석하여 u-learning을 효율적으로 지원하기 위한 에이전트를 식별 설계하고 학습자로 하여금 최상의 학습 콘텐츠를 제공 받을 수 있도록 퍼지 기반 지능형 에이전트 시스템을 설계 구현한다. 또한 학습의 효율성을 향상시키기 위한 개념으로 이들 모바일 지능 에이전트 시스템 통합하여 응용 예를 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.910-913
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• 2021

Successor representation (SR) 은 두뇌 내 해마의 공간 세포가 인지맵을 구성하여 환경을 학습하고, 이를 활용하여 변화하는 환경에서 유연하게 최적 전략을 수립하는 기전을 모사한 강화학습 방법이다. 특히, 학습한 환경 정보를 활용, 환경 구조 안에서 목표가 변화할 때 강인하게 대응하여 일반 model-free 강화학습에 비해 빠르게 보상 변화에 적응하고 최적 전략을 찾는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 SR 기반 강화학습 알고리즘이 보상의 변화와 더불어 환경 구조, 특히 환경의 상태 천이 확률이 변화하여 보상의 변화를 유발하는 상황에서 어떠한 성능을 보이는 지 확인하였다. 벤치마크 알고리즘으로 SR 의 특성을 목적 기반 강화학습으로 통합한 SR-Dyna 를 사용하였고, 환경 상태 천이 불확실성과 보상 변화가 동시에 나타나는 2-stage 마르코프 의사결정 과제를 실험 환경으로 사용하였다. 시뮬레이션 결과, SR-Dyna 는 환경 내 상태 천이 확률 변화에 따른 보상 변화에는 적절히 대응하지 못하는 결과를 보였다. 본 결과를 통해 두뇌의 강화학습과 알고리즘 강화학습의 차이를 이해하여, 환경 변화에 강인한 강화학습 알고리즘 설계를 기대할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.104-106
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• 2021

도시의 인구 밀집도가 증가함에 따라 도시의 단위 면적당 건물 밀집도 역시 증가하고 있으며, 이에 도시 화재는 대규모 화재로 발전할 가능성이 높다. 도시 내 대규모 화재로 인한 인명 및 경제적인 피해를 최소화하기 위해 시뮬레이션 기반의 화재 대응 방안들이 널리 연구되고 있으며, 최근에는 시뮬레이션에서 효과적인 화재 대응 방안을 탐색하기 위해 강화학습 기술을 활용하는 연구들이 소개되고 있다. 그러나, 시뮬레이션의 규모가 커지는 경우, 상태 정보 및 화재 대응을 위한 행위 공간의 크기가 증가함으로 인해 강화학습의 복잡도가 증가하며, 이에 따라 학습 확장성이 저하되는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 시뮬레이션 규모 증가 시 강화학습의 학습 확장성을 유지하기 위해, 화재 상황 정보와 재난 대응을 위한 행위 공간을 변환하는 기법을 제안한다. 실험 결과를 통해 기존에 강화학습 모델의 학습이 어려웠던 대규모 도시 재난시뮬레이션에서 본 기법을 적용한 강화학습 모델은 학습 수행이 가능하였으며, 화재 피해가 없는 상황의 적합도를 100%로 하고, 이것 대비 99.2%의 화재 대응 적합도를 달성했다.

• Communications of Mathematical Education
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• v.8
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• pp.343-353
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• 1999

최근 인간의 인지발달을 사회문화적 관점에서 연구하려는 노력이 커지고 있다. 특히, 학교 밖에서의 수학과 학교 내에서의 수학을 비교하고, 학교 밖의 일상적 활동에서의 수학적 지식에 대한 관심이 커지고 있다. 본 연구에서는 직접적인 교수가 아닌 상황에서의 수학적 지식 형성을 살펴보고 이를 학교 수학과 어떻게 연결시킬 것인지에 대하여 논하고자 한다. 이를 위하여 구체적으로 인지와 상황과의 관계, 인지발달과 사회문화적 관계를 논하고, 일상적 상황에서의 수학학습에 대하여 기술한다.