• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권7호
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• pp.795-802
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• 2003

로봇이나 가상 캐릭터와 같은 지능형 에이전트가 자율적으로 살아가기 위해서는 주어진 환경을 인식하고, 그에 맞는 최적의 행동을 선택하는 능력을 가지고 있어야 한다. 본 논문은 이러한 지능형 에이전트를 구현하기 위하여, 외부 환경에 적응하면서 최적의 행동을 배우고 선택하는 방법을 연구하였다. 본 논문에서 제안한 방식은 강화 학습을 이용한 행동기반 학습 방법과 기호 학습을 이용한 인지 학습 방법을 통합한 방식으로 다음과 같은 특징을 가진다. 첫째, 강화 학습을 이용하여 환경에 대한 적응성을 학습함으로 지능형 에이전트가 변화하는 환경에 대한 유연성을 가지도록 하였다. 둘째, 귀납적 기계학습과 연관 규칙을 이용하여 규칙을 추출하여 에이전트의 목적에 맞는 환경 요인을 학습함으로 주어진 환경에서 보다 빠르게, 확장된 환경에서 보다 효율적으로 행동을 선택을 하도록 하였다. 셋째, 본 논문은 지능형 에이전트를 구현하는데 있어서 처음부터 모든 상태를 고려하기 보다 상태 탐지기를 이용하여 새로운 상태가 입력될 때마다 상태를 확장시키는 방식을 이용하였다. 이러한 방식은 필요한 상태에 대하여서만 고려함으로 메모리를 획기적으로 축소 할 수 있으며, 새로운 상태를 동적으로 처리 할 수 있어, 환경에 대한 변화에 능동적으로 대처 할 수 있다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.99-102
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• 1998

본 논문에서는 복잡하고 비선형적인 시스템의 최적 모델링을 우해서 지능형 퍼지-뉴럴네트워크의 최적 모델 구축을 위한 방법을 제안한다. 기본 모델은 퍼지 추론 시스템의 언어적인 규칙생성의 장점과 뉴럴 네트워크의 학습기능을 결합한 FNNs 모델을 사용한다. FNNs 모델의 퍼지 추론부는 간략추론이 사용되고, 학습은 요류 역전파 알고리즘을 사용하여 다른 모델들에 비해 학습속도가 빠르고 수렴능력이 우수하다. 그러나 기본 모델은 주어진 시스템에 대하여 퍼지 공간을 균등하게 분할하여 퍼지 소속을 정의한다. 이것은 비선형 시스템의 모델링에 있어어서 성능을 저하시켜 최적의 모델을 얻기가 어렵다. 논문에서는 주어진 데이터의 특성을 부여한 공간을 설정하기 위하여 클러스터링 알고리즘을 사용한다. 클러스터링 알고리즘은 주어진 시스템에 대하여 상호 연관성이 있는 데이터들끼리 특성을 나누어 몇 개의 클래스를 이룬다. 클러스터링 알고리즘을 사용하여 초기 FNNs 모델의 퍼지 공간을 나누고 소속함수를 정의한다. 또한, 최적화 기법중의 하나로 자연선택과 자연계의 유전자 메카니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘인 유전자 알고리즘을 사용하여 주\ulcorner 진 모델에 대하여 최적화를 수행한다. 또한 본 연구에서는 학습 및 테스트 데이터의 성능 결과의 상호 균형을 얻기 위한 하중값을 가긴 성능지수가 제시된다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권1호
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• pp.33-39
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• 2022

본 연구는 학습자 특성(성별 및 학교 급)에 따른 온라인 수업 유형 선호도를 파악하고자 하는데 그 목적이 있다. 이를 위하여 전국 17개 지역의 초·중·고등학교 학생 4,803명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 이후, 유효데이터인 4,524명 학생들의 성별 및 학교급을 기반한 온라인 수업 유형 선호도 패턴을 확인하기 위해 Apriori 알고리즘을 이용한 연관규칙 분석을 실시하였다. 연구결과 초등 7개, 중등 4개, 고등 5개 등 총 16개의 규칙을 도출하였으며, 학교급과 무관하게 여학생들은 메이커활동 중심 수업을, 초·중 남학생은 가상체험중심 수업을 공통적으로 선호하였다. 보다 구체적으로, 초등학교 남학생은 SW중심수업을, 여학생은 메이커활동 중심 수업을 선호하였으며, 중학생의 경우 남여 모두 가상체험중심 수업을 선호하였다. 반면 고등학생은 교과별 강의중심에 대한 선호도가 높았다. 이러한 연구결과는 학습의 주체자인 학생이 가진 온라인 수업의 요구를 설명하는 실증적 근거로서 제시될 수 있다. 또한, 본 연구는 향후 온라인 수업의 다각화를 위한 개선방향을 제시, 탐색하는 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다. 이상의 연구결과를 바탕으로 추후 연구에서는 다양한 온라인 수업 활동 및 모델 설계, 온라인 수업을 지원하는 플랫폼 개발, 여학생의 이공계 진로동기 형성과정에 대한 심층적 분석이 계속되어야 할 것이다.

• 정보교육학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.291-298
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• 2012

최근 컴퓨터 과학의 내용을 학습자들에게 쉽게 전달하기 위한 방법으로 언플러그드 수업이 활발하게 전개되고 있다. 그러나 어떤 학습자들에게 언플러그드 수업이 적합한지에 관한 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 언플러그드 컴퓨터 수업 후 성취도 검사 결과를 통해 각 점수 분포별 학습자의 특성을 파악하였다. 학습자의 특성은 사전 조사된 컴퓨터 환경과 기질로 나눠진다. 각 성취 수준별 학습자의 컴퓨터 환경과 기질의 관계는 연관분석을 통하여 확인하였으며, 실제 초등학교 수업 현장에 적용할 수 있는 유의미한 규칙들을 발견하였다. 본 연구를 통하여 초등학교 교사들의 언플러그드 교수 학습 계획에 실제적인 도움을 줄 수 있을 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.377-380
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• 2012

본 연구에서는 학습데이터의 빈도요소를 반영하도록 수정된 구조의 FMM 신경망을 소개하고, 이로부터 패턴 분류를 위한 지식 표현을 생성하는 방법론을 제안한다. 하이퍼박스 멤버쉽함수는 5종류의 퍼지 분할을 기반으로 설정한 구간에 대하여 소속정도를 반영하여 결정하며, 각 차원별로 특징범위의 폭과 빈도 요소로부터 가중치 값이 학습된다. 본 연구에서는 제안된 이론을 수화인식 문제를 대상으로 고찰하였다. 인식 시스템의 구성은 특징추출을 위하여 3차원으로 확장된 구조의 CNN 모델을 사용하였으며, 수화패턴 데이터의 표현은 모션 히스토리 볼륨(Motion History Volume) 구조를 기반으로 하였다. 6종류의 수화패턴 동영상으로부터 27개 특징요소를 추출하고 이를 사용한 FMM 신경망의 학습과정과 지식의 추출 과정을 실험으로 보이고 그 유용성을 고찰한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.471-474
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• 2007

본 논문은 연관규칙탐사 기술에서 사용되는 빈발항목집합과 동일한 개념으로 문서분류의 문서에서 빈발단어집합을 정의하고, 이를 사용하여 문서분류 방법으로 잘 알려진 kNN에 적용하였다. 이를 위하여 하나의 문서는 여러 개의 문단으로 나뉘어졌으며, 각 문단에 나타나는 단어들의 집합을 트랜잭션화하여 빈발단어집합을 찾을 수 있도록 하였다. 제안한 방법은 AI::Categorizer 프레임워크에서 구현되었으며 로이터-21578 데이터를 사용하여 학습문서의 크기에 따라 그 정확도가 측정되었다. 정확도의 측정된 결과로 부터 제안된 방법이 기존의 방법에 비하여 정확도를 개선한다는 사실을 알 수 있었다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.39-48
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• 2002

지능형 컴퓨터 보조교육(ICAI : Intelligent Computer Assisted Instruction) 시스템은 전문가 모듈, 교사 모듈, 학습자 모듈, 정숙 모듈 등의 4가지 모듈로 구성하는 것이 일반적이다. 각 모듈 구성에 있어 교과 내용과 평가 문제, 평가 결과와 진단, 진단 결과에 따른 처방 등의 관련 전략을 효율적이고 체계적으로 제어하기 위한 규칙이 필요하다. 이를 위해 교과 과정을 일정한 단위로 구분하는 방법을 제시하였다. 또한 구분 된 단위간에 연관성을 부여하고 이를 참고로 학습 진행과 평가, 진단, 처방의 모든 과정에 적용할 수 있도록 하였다. 구분된 단위(개념)와 연관성(관계)을 그래프 형식으로 나타내는 방법을 제안하였다. 또한, 이 개념을 적용하여 인터넷 상에서 여러 전문가가 협력하여 동시에 코스웨어를 구축할 수 있는 환경을 지원하는 인터넷 기반의 코스웨어 저작 도구를 구현하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.99-106
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• 2003

네트워크 환경에서의 다양한 침입은 심각한 위험을 초래 할 수 있기 때문에 침입을 효과적으로 탐지하기 위해 데이터마이닝 기법을 발전시켜 왔다. 비정상행위 탐지 기술은 순수 데이터로 학습한 후, 비정상행위를 탐지하기 때문에 정교한 정상행위 패턴 생성이 필수적이다. 순수한 학습 데이터의 생성은 시간과 비용이 많이 드는 단점이 있다. 따라서 네트워크 상의 데이터에 대한 특징을 파악하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 데이터마이닝의 연관규칙 및 클러스터링기법을 비정상행위 탐지에 적용하였고, 패킷내의 판정 요소에 정보이론 척도를 적용하여 불필요한 데이터를 필터링하는 방법을 제시하였다. 또한 가변길이 트랜잭션을 네트워크상의 분석 단위를 정의하는 기준으로 제시하여 행위 패턴 생성에 보다 묘사성이 높음을 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.155-167
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• 2006

인터넷을 사용하는 사람들에게 그들의 관심사와 부합하는 웹 페이지를 제공하는 것은 매우 중요하다. 이러한 관점에서 본 논문은 각 웹 페이지의 주제와 연관된 정도를 계산하여 웹 페이지 군(cluster)을 형성하며, 단어빈도/문서빈도 엔트로피(entropy) 및 컴파일된 규칙을 이용하여 수집된 웹 페이지를 정제하는 주제 기반 웹 수집기를 제안한다. 실험을 통하여 주제 기반 웹 수집기에 대한 분류의 정확성, 수집의 효율성 및 수집의 일관성을 평가하였다. 첫째, C4.5, 역전패(back propagation) 및 CN2 기계학습 알고리즘으로 컴파일한 규칙을 이용하여 실험한 웹 수집기의 분류 성능은 CN2를 사용한 분류 성능이 가장 우수 하였으며, 둘째, 수집의 효율성을 측정하여 각 범주별로 최적의 주제 연관 정도에 대한 임계값을 도출할 수 있었다. 마지막으로, 제안한 수집기의 수집정도에 대한 일관성을 평가하기 위하여 서로 다른 시작 URL을 사용하여 수집된 웹 페이지들의 중첩정도를 측정하였다. 실험 결과에서 제안한 주제 기반 웹 수집기가 시작 URL에 큰 영향을 받지 않고 상당히 일관적인 수집을 수행함을 알 수 있었다.

• 융합정보논문지
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• 제12권4호
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• pp.328-337
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• 2022

COVID-19에 따른 온라인 마케팅의 활성화는 디지털 트랜스포메이션 가속화를 촉진하고 있다. 본 연구는 디지털 트랜스포메이션 역량이 부족하고 COVID-19로 수입 감소를 겪고 있는 중소 베이커리 기업의 10년간 매출 데이터로 Apriori 알고리즘을 사용하여 연관규칙분석을 수행했다. 분석 결과 오프라인 마켓 중심에서 온·오프라인 B2B, B2C 시장으로 전환하고, 다품종 소량 판매에서 소품종 대량판매 전략을 취하는 것이 경영 개선을 할 수 있는 것으로 나타났다. 향후 다각화된 마케팅 전략에 따른 다양한 채널의 판매 데이터를 분석하고 학습하면 많은 중소기업의 디지털 전략 대응을 위한 가이드라인이 될 수 있을 것이다.