• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.491-493
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• 2017

본 논문에서는 PCM 알고리즘을 적용하여 한국인 고유의 신체적 특성에 맞는 한의학 기반의 한방 자가 진단 시스템을 제안한다. 제안된 방법은 사용자로부터 입력받은 각 증상들에 가중치를 설정한다. 입력받은 증상의 개수가 많아질 경우에는 해당되지 않는 질병이 도출되기 때문에 각 증상 클러스터의 가중치를 낮게 설정하여 적은 입출력 변화에도 전체 결과의 신뢰도에 영향을 주지 않도록 한다. 입력 데이터와 가중치를 기반으로 하여 이미 학습된 질병의 증상과 비교한 후, 유사도가 높은 상위 5개의 질병을 도출한다. 도출된 상위 5개의 질병과 도출된 질병의 원인과 민간요법을 제공한다. 질병과 증상에 대한 데이터베이스는 여러 한의학 서적을 통해 구축한 후, 한의학 전문의의 검증을 거쳐 구현하였다. 제안된 한방 자가 진단 시스템은 진료 기록을 바탕으로 증상을 학습함으로써 기존의 질병 진단 시스템 보다 다양한 증상에 대한 질병 정보를 제공할 수 있는 것으로 확인되었다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2007년도 International Conference
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• pp.1055-1060
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• 2007

최근 사회적 소프트웨어(Social Software)의 급격한 발전은 미래의 지식근로자가 될 넷제너레이션의 학습 방법에 큰 영향을 줄 것임에 틀림없다. 이러한 변화에 맞추어 대학 교육에서도 오늘날의 학생들이 지식을 창출하고 공유하는 경험을 하게 하는 사회적 소프트웨어를 교육에 활용하는 교수법이 확산 ㄷ히고 있다. 구체적으로 블로그(Blog)와 위키(Wiki)와 같은 사회적 소프트웨어를 사용하는 교육 방법에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 위키(Wiki), 블로그(Blog)와 같은 사회적 소프트웨어를 사용하여 실시하는 협업 학습(Collaborative Learning)의 이론적 배경과 운영 경험을 소개한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.337-339
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• 2016

본 논문에서는 한국어 개체명 인식의 성능 향상을 위하여 워드 임베딩을 활용할 수 있는 방법에 대하여 기술한다. 워드 임베딩이란 문장의 단어의 공기정보를 바탕으로 그 단어의 의미를 벡터로 표현하는 분산표현이다. 이러한 분산 표현은 단어 간의 유의미한 정도를 계산하는데 유용하다. 본 논문에서는 이러한 워드 임베딩을 통하여 단어 벡터들의 코사인 유사도를 통한 개체명 사전 자가 학습 및 매칭 방법을 적용하고, 그 실험 결과를 보고한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.1521-1524
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• 2000

학습자가 인터넷을 이용하여 자신의 수준에 적합한 교육을 자가학습 방법에 의해 습득할 수 있는 시스템을 설계하고 구현한다. 이 시스템은 기존의 이론 습득 후 문제해결 방식이 아니라 문제 해결을 통해 기술적인 내용을 습득하는 형식을 취하였다. 이는 학습자에게 불필요한 부분을 제거하고 반드시 필요한 부분이나 문제를 통해 원하는 기술을 빠르게 습득할 수 있기 위함이다. 이 시스템은 인터넷 환경 및 분산 환경에서 동작하며 웹 서버와 서버 컴포넌트간의 결합에 의해 구현하였다.

• 정보와 통신
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• 제33권10호
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• pp.49-56
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• 2016

본 논문에서는 패턴 인식 및 회귀 문제를 풀기 위해 쓰이는 기계학습에 대한 전반적인 이론과 설계방법에 대해 알아본다. 대표적인 기계학습 방법인 신경회로망과 기저벡터머신 등에 대해 소개하고 이러한 기계학습 모델을 선택하고 구축하는 데에 있어 고려해야 하는 문제점들에 대해 이야기 한다. 그리고 특징 추출 과정이 기계학습 모델의 성능에 어떻게 영향을 미치는지, 일반적으로 특징 추출을 위해 어떤 방법들이 사용되는 지에 대해 알아본다. 또한, 최근 새로운 패러다임으로 대두되고 있는 딥러닝에 대해 소개한다. 자가인코더, 제한볼츠만기계, 컨볼루션신경회로망, 회귀신경회로망과 같이 딥러닝 기술이 적용된 대표적인 신경망 구조에 대해 설명하고 기존의 기계학습 모델과 비교하여 딥러닝이 가지고 있는 특장점을 알아본다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권2C호
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• pp.31-40
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• 2005

오류 역전파 알고리즘의 문제점과 ART 신경회로망의 문제점을 개선하기 위해 Jacobs가 제안한 delta-bar-delta 방법과 신경회로망을 결합한 자가 생성 지도 학습 알고리듬을 제안한다. 입력층과 은닉층에서는 ART-1과 ART-2 알고리듬을 이용하고, winner-take-all 방식은 완전 연결 구조이나 연결된 가중치만을 조정하도록 채택하였다. 실험을 위해 학생증, 주민등록증, 컨테이너의 영상으로 추출한 패턴을 신경회로망의 은닉층 노드에 대해 실험하였고, 실험결과 제안된 자기 생성 지도 학습알고리듬이 지역최소화, 학습 속도, 정체 현상이 기존의 방법보다 성능이 개선된 것을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.550-558
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• 2014

본 연구의 목적은 학생들의 자가학습을 기반으로 한 활동을 소개 적용하고, 이에 대한 학습자의 태도를 알아보는데 있다. 본 연구는 충청도 권에 위치한 A 대학교에서 실시하였으며, 총 28명의 학생이 참여하였다. 본 연구에서 제시된 과업녹음활동은 McCormick과 Vercellotti(2013), Stillwell, Curabba, Alexander, Kidd, Kim, Stone과 Wyle(2010)의 활동을 수정 보완하여 제시하였다[14][19]. 과업녹음활동의 3단계는 준비단계, 과업녹음활동단계, 그리고 평가단계로 구성되었다. 연구방법으로 설문지와 학생저널이 사용되었고, 질적으로 수집, 분석되었다. 본 연구의 결과로 과업녹음활동은 의사소통 위주의 수업뿐만 아니라 시험기반의 토익스피킹수업에서도 적용가능하며, 학생들 또한 토익스피킹 과업 학습에 있어서 자가전사와 자가수정에 긍정적인 태도를 보였다. 본 연구의 시사점으로 시험기반의 수업에서 과업녹음활동은 학생들을 자기주도적인 학습자로 나아가는데 도움을 줄 수 있으며, 학생들의 영어능숙도에 따른 가이드라인을 제공함으로써 학습에 대한 자가성찰 활동을 발전시킬 수 있을 것이다. 이때, 학생들은 스스로의 학습에 대한 적극적인 태도가 필요할 것이다.

• 농촌의학ㆍ지역보건
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• 제36권1호
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• pp.13-24
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• 2011

본 연구는 고등학교 남학생에서 심폐소생술에 대한 전통적교실학습과 영상자가학습의 교육효과를 통하여 심폐소생술 교육에 효과적인 교육방법 선택에 도움을 주며, 심폐소생술 교육 프로그램 마련에 기초 자료를 제공하고자 하였다. 연구대상자는 G도 소재 G고등학교 2학년 남학생 두 반의 학생으로 1개 반은 실험군, 1개 반은 대조군으로 임의 배정 하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 심폐소생술 교육 전 후 지식 차이는 대조군(2.38)이 실험군(2.32)에 비해 높게 증가하였지만, 태도 차이는 실험군(2.18)이 대조군(2.06)에 비해 높게 증가하였다. 지식과 태도에서는 통계적으로 유의한 차이는 나타나지 않았다. 둘째, 심폐소생술 교육 전 후 자신감 차이는 실험군(2.40)이 대조군(2.01)에 비해 유의하게 증가하였고(p<0.05), 술기수행 정확도 차이도 실험군(2.67)이 대조군(2.54)에 비해 유의하게 증가 하였다(p<0.05). 본 연구 결과 심폐소생술의 자신감, 술기수행 정확도에서 영상자가학습이 전통적교실학습보다 유의하게 증가하였다. 따라서 영상자가학습 교육 방법을 심폐소생술 교육에 활용할 필요가 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권7호
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• pp.568-572
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• 2010

Mission-critical 시스템의 경우 자가 치유는 신뢰성을 보장하기 위한 기술 중 하나이다. 자가치유는 오류 탐지와 오류 회복으로 이루어져 있으며 오류 탐지는 오류 회복을 가능하게 하는 자가 치유의 중요한 첫 단계이지만 시스템에 과부하를 주는 문제가 있다. 모델 기반의 방법 등으로 오류를 탐지할 수 있는데 시스템의 모든 행위를 통지하고 정상 행위 모델과 통지된 시스템의 행위를 비교하여야 하므로 그양이 많고 부하가 크기 때문이다. 본 논문에서는 모델 기반의 오류 탐지 방법을 보완하는 아키텍처 기반의 다계층적 자가적응형 모니터링 방법을 제안한다. 소프트웨어 아키텍처 상에서 오류 탐지의 중요도는 컴포넌트 마다 다르다. 각 컴포넌트마다 발생하는 오류의 심각도와 빈도가 다르기 때문이다. 모니터링 중요도가 높은 컴포넌트에는 강도가 높고 모니터링 중요도가 낮은 컴포넌트에는 강도가 낮도록 모니터가 적응한다면 오류 탐지의 부하는 줄이고 효율은 유지시킬 수 있다. 또한 소프트웨어의 환경 변화 및 아키텍처상의 변화 등에 따라 오류 발생 빈도가 변화하여 컴포넌트의 오류 탐지 중요도가 변화하기 때문에 학습을 통해 이를 추적하여 자가적응적으로 중요도가 높은 컴포넌트를 집중 모니터링 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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• pp.283-288
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• 2007

본 논문에서는 전문적인 지식이 부족한 일반인들을 대상으로 자신의 건강 상태를 파악 할 수 있는 자가 진단 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 68가지 질병과 각 질병에 대한 대표 증상 데이터 베이스를 이용하여 사용자의 질병을 도출한다. 본 논문에서는 사용자가 자신의 대표증상을 입력하면 해당 증상과 관련 있는 질병만을 자율 학습 방법 신경망인 ART2 알고리즘을 적용하여 클러스터링하고 각 질병의 증상과 관련된 질의 결과를 입력 벡터로 적용하여 사용자의 건강 상태를 진단한다. 사용자의 건강 상태를 진단하는데 있어서 질병과 증상의 정확한 정보는 매우 중요하다. 따라서 데이터베이스를 이용하여 질병과 증상의 정보관리를 유용하게 할 수 있도록 하였다. 제안된 자가 진단시스템을 구현하여 간호학 전문의가 분석한 결과, 본 논문에서 제안한 시스템이 질병의 보조 진단 시스템의 도구로서의 가능성을 확인하였다.