• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.97-102
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• 2017

형태소 분석과 의존 파싱은 자연어 처리 분야에서 핵심적인 역할을 수행하고 있다. 이러한 핵심적인 역할을 수행하는 형태소 분석과 의존 파싱에 대해 일괄적으로 학습하는 통합 모델에 대한 필요성이 대두 되었고 이에 대한 많은 연구들이 수행되었다. 기존의 형태소 분석 & 의존 파싱 통합 모델은 먼저 형태소 분석 및 품사 태깅에 대한 학습을 수행한 후 이어서 의존 파싱 모델을 학습하는 파이프라인 방식으로 진행되었다. 이러한 방식의 학습을 두 번 연이어 진행하기 때문에 시간이 오래 걸리고 또한 형태소 분석과 파싱이 서로 영향을 주지 못하는 단점이 존재하였다. 본 논문에서는 의존 파싱에서 형태소 분석에 대한 전이 액션을 포함하도록 전이 액션을 확장하여 한국어 형태소 분석 & 의존파싱에 대한 통합모델을 제안하였고 성능 측정 결과 세종 형태소 분석 데이터 셋에서 F1 97.63%, SPMRL '14 한국어 의존 파싱 데이터 셋에서 UAS 90.48%, LAS 88.87%의 성능을 보여주어 기존의 의존 파싱 성능을 더욱 향상시켰다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.97-102
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• 2017

형태소 분석과 의존 파싱은 자연어 처리 분야에서 핵심적인 역할을 수행하고 있다. 이러한 핵심적인 역할을 수행하는 형태소 분석과 의존 파싱에 대해 일괄적으로 학습하는 통합 모델에 대한 필요성이 대두 되었고 이에 대한 많은 연구들이 수행되었다. 기존의 형태소 분석 & 의존 파싱 통합 모델은 먼저 형태소 분석 및 품사 태깅에 대한 학습을 수행한 후 이어서 의존 파싱 모델을 학습하는 파이프라인 방식으로 진행되었다. 이러한 방식의 학습을 두 번 연이어 진행하기 때문에 시간이 오래 걸리고 또한 형태소 분석과 파싱이 서로 영향을 주지 못하는 단점이 존재하였다. 본 논문에서는 의존 파싱에서 형태소 분석에 대한 전이 액션을 포함하도록 전이 액션을 확장하여 한국어 형태소 분석 & 의존파싱에 대한 통합모델을 제안하였고 성능 측정 결과 세종 형태소 분석 데이터 셋에서 F1 97.63%, SPMRL '14 한국어 의존 파싱 데이터 셋에서 UAS 90.48%, LAS 88.87%의 성능을 보여주어 기존의 의존 파싱 성능을 더욱 향상시켰다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2017년 정기학술대회
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• pp.366-368
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• 2017

본 연구는 국내 산사태 발생 데이터를 기반으로 시뮬레이션 모델을 머신러닝 기법을 통해 학습시켜 산사태의 토석류 흐름을 구현하는 알고리즘에 대한 연구이다. 전통적인 프로그래밍을 통한 산사태 시뮬레이션 모델 개발을 해당 시스템에 더 많은 고도의 물리학 법칙을 통합 적용시켜 토석류의 흐름을 공학적으로 재현해내는데 중점을 두고 개발이 진행되지만, 본 연구에서 다루는 머신러닝 기법을 통한 산사태 시뮬레이션 모델 개발의 경우 시스템에 입력되는 데이터를 기반으로한 학습을 통하여 토석류 흐름에 영향을 미치는 변수와 파라메터를 산출하고 정의는데 중점을 두고 개발이 진행된다. 본 연구에서 산사태 시뮬레이션 모델 개발에 활용하는 머신러닝 알고리즘은 강화학습 알고리즘으로 기존 산사태 발생 지점을 기반으로 에이전트를 설정해 시간에 따라 시뮬레이션의 각 스텝에서 토석류의 흐름 즉 액션을 환경에 따른 가중치를 기준으로 산정하게 된다. 여기서 환경에 따른 가중치는 시뮬레이션 모델에 정의된 메서드에 따라 산정된다. 시간이 목표값에 도달하여 결과가 출력되면 출력된 결과와 해당 산사태 발생 지점의 실제 산사태 피해 지역 데이터 즉 시뮬레이션 결과 이상치와의 비교를 통하여 시뮬레이션을 평가하게 된다. 이러한 평가는 시뮬레이션 데이터와 실제 데이터간의 유사도 비교를 통해 손실률을 도출하게 되고 이러한 손실률을 경사하강법등의 최적화 알고리즘을 통해 최소화 하여 입력된 데이터를 기반으로한 최적의 토석류 흐름 구현 알고리즘을 도출한다.

• 벤처창업연구
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• 제9권1호
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• pp.25-32
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• 2014

경영혁신도구로 액션러닝 활용비중은 점차 높아지고 있으나, 5인 이하 규모의 창업인의 경우에는 활용에 어려움이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결할 수 있는 사례로 경남과학기술대학교 창업대학원에서 운영하고 있는 '창업교육 및 컨설팅 융합프로그램'을 살펴보았다. 본 프로그램은 교수가 퍼실리테이터로 참가하고 대학생으로 구성된 팀이 창업대학원생 창업과제를 해결하는 프로그램이다. 본 프로그램의 운영사례는 다음과 같은 의미를 가진다. 첫째, 학부생이 창업과정에 직접 참여함으로써 대학생에게 창업경험을 제공하고 창업마인드 고취 및 역량강화 효과를 기대할 수 있다. 둘째, 창업자의 입장에서는 잠재적 수요자에게 아이템을 직접 검증받는 기회를 갖는다. 검증은 팀활동을 통한 집단지성의 활용과정에서 이루어진다. 이 과정에서 만들어지는 아이디어는 창업자에게 창업과정에서 발생하는 구체적이고 현실적 현안들을 제공한다. 셋째, 참여교수의 퍼실리테이터 기능을 대학원생과 학부생이 학습하는 기회를 가진다. 본 연구결과는 지역의 창업기반과 교육기관을 연계하여 대학내 교육 프로그램을 지역사회에 확산하는 기반을 효과적으로 마련 할 수 있을것이다. 교육과정에서 대학원생과 대학생은 퍼실리테이터로 프로그램 확산에 참여하는 효과가 기대된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.454-462
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• 2021

본 연구의 목적은 조리전공 대학생을 대상으로 기초조리실습과목의 학습부진 학습자를 도출하여 기초실무능력향상 프로그램을 운영함과 동시에 액션러닝 교수법을 적용하였다. 또한 Q방법론을 사용하여 학습자들의 주관적이 인식을 분석하고자 하였으며, 이를 통해 학습자의 조리연수, 현장실습, 취업 등과 연계되는 실무관련 프로그램 운영에 대한 전공역량을 향상하고자 하였다. 조사기간은 2020년 5월1일부터 20일까지 C대학 조리전공 1학년 재학생을 대상으로 진행하였다. 분석결과 총 3가지의 유형이 도출되었으며, 그 특이성에 따라 제1유형(N=7) : 자기주도학습효과 유형 (Self-directed learning effect type), 제 2유형(N=8): 문제해결능력효과 유형 (Problem Solving Effect Types), 제3유형(N=6): 동료학습효과 유형 (Peer learning effect type)으로 각 각 독특한 특징의 유형으로 분석되었다. 본 연구의 진행과 시사점 도출을 통해 조리 관련 학과에서의 프로그램 운영 및 실무관련 교수학습방법 적용에 유용한 자료가 될 것으로 기대한다.

• 발명하는 사람들
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• 34호
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• pp.3-4
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• 2005

특허청, 공익변리사 특허상담센터 업무 개시 - 12지 띠동물을 소재로 한 상표, `눈에 띄네` - 특허청, 수수료 체계 개선과 함께 감면대상 확대 - 변리사 5급 특별채용 경력 요건 완화 된다 - 쌀, 영양 물질로 부가가치 입혀라! - 상표 이름에 `녹색` 바람 불고 있다 - 특허고객 콜 센터 Angel-call 서비스로 권리 수호 - 특허청, 현안과제 액션러닝으로 풀기로 결정 - 한국여성발명협회, `여성 발명 교육` 운영 - `짝퉁 싸이월드` 세계 각국에서 등장 - `05년 1/4분기 특허출원, 전년 대비 21.5$\%$ 급증

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.18-28
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• 2014

컨설팅장학은 2010년 교육지원청의 조직과 기능이 개편되면서 학교교육의 질 향상을 위한 교육개혁 시스템으로 학교현장에 자리매김 해가고 있다. 그러나 현재는 컨설팅장학에 관한 전반적인 기능을 통합적으로 관리하여 제공할 수 있는 전용 온라인 포털시스템이 구축되어 있지 않다. 학교현장에서 컨설팅장학의 성공적인 운영을 위해서는 교사들이 컨설팅장학의 방법과 전문성을 습득하여 컨설턴트로 양성될 수 있도록 지원하는 온라인 컨설턴트 교육 시스템의 개발 또한 필요한 시점이다. 본 논문에서는 LAMS(Learning Activity Management System)와 액션 러닝(Action Learning)에 기반한 다양한 전문가 양성 학습활동 도구를 제공하는 온라인 컨설턴트 교육 시스템을 개발하여 소개한다. 온라인 컨설턴트 교육 시스템은 컨설턴트의 전문성을 강화하기 위한 4개의 단계(관리역량, 분석역량, 해결역량 및 실행평가역량 단계)로 구성되어 있으며, 각 역량의 머리글자를 인용하여 이를 MASA(Management, Analysis, Solution, Action)로 명명하였다. 전문가 양성을 위한 학습활동 도구는 브레인라이팅, SWOT분석, 5Whys, 의사결정그리드, PMI(Plus, Minus, Interesting), 블랙차트 등의 기법을 개발하여 제공하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.3390-3398
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• 2009

지식의 관리와 생성은 조직원들의 학습능력에서 비롯된다. 기업의 학습조직화는 업무시스템의 큰 변화 없이 조직의 전략과 구조, 그리고 조직원들의 역량을 개발하고 기업의 경쟁력을 향상시킬 수 있다. 본 연구는 학습조직화전략의 일환으로 액션러닝을 활용하여 조직원들의 자발적 문제해결의 프로세스 방법론을 제공하고, 학습조직을 기업에 적용한 과정과 성과를 제시하였다. D기업을 대상으로 한 6개월간의 학습조직 수행 결과 조직원들은 기업의 문제를 명확히 인식하게 되었고 해결방안을 스스로 찾으려는 노력을 하게 되었다. 특히 기존 상급직원과 신규 하급직원간의 갈등이 완화되고 의사소통이 원활해졌으며 기업의 전반적인 분위기도 긍정적으로 변화하였다. 학습조직이 성공하기 위해서는 시간과 비용이 투입되어야 하는데 이것은 기업이나 조직원 모두에게 큰 부담이 된다. 따라서 학습조직이 성공적으로 자리매김하기 위해서는 경영층의 확고한 의지가 있어야 하며 직원들의 적극적인 태도가 요구된다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권1호
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• pp.35-41
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• 2018

강화학습기반 Q-learning 알고리즘은 이산적인 상태와 액션의 조합을 사용하여, 한 번에 하나의 행위에 대한 목표를 학습하는데 유용하다. 여러 액션을 학습하기 위해서는 행위 기반 아키텍처를 적용하고 적절한 행위 조절 방법을 사용하면 로봇으로 하여금 빠르고 신뢰성 있는 액션을 가능하게 할 수 있다. Q-learning은 인기 있는 강화학습 방법으로 단순하고, 수렴성이 있고 사전 훈련 환경에 영향을 덜 받는 특성(off-policy)으로 인해 로봇 학습에 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 Q-learning 알고리즘을 램프 로봇에 적용하여 복수 행위(사람인식, 책상의 물체 인식)를 학습시키는데 사용하였다. Q-learning의 학습속도(learning rate)는 복수 행위 학습 단계의 로봇 성능에 영향을 줄 수 있으므로 학습속도 변경을 통해 최적의 복수 행위 학습 모델을 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.333-334
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• 2022

본 논문에서는 대전 격투 게임에서의 AI 개발을 위한 강화학습 사용 방법을 제안한다. 이 방법은 학습 모델에 상대방의 다양한 패턴을 학습시켜 적은 코드로 효율적인 AI 개발을 할 수 있어 개발 시간을 최소화 할 수 있다. 또한, 이 방법은 복잡한 코드를 추가 또는 제거할 필요 없이 보상과 액션을 조정하여 다양한 종류의 AI를 원하는 만큼 생성할 수 있다는 장점이 있다. 본 논문에서는 Unity 사에서 제공하는 머신러닝 툴인 ML-Agents를 활용하여 강화학습을 통한 대전 격투 게임 AI의 가능성을 보인다.