• 한국지반공학회논문집
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• 제17권2호
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• pp.73-83
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• 2001

본 연구에서는 전국 4개 지구의 화강암 풍화토를 연구대상으로 현장 및 실내시험을 수행하고 토량 변화율을 노상과 노체에 대하여 결정하였다. 그리고, 본 연구에서는 인공 신경망 중 오류 역전파 학습 알고리즘을 도입하여 토량 변화율 C 값을 추정하고 신경망의 적용성에 대한 검증을 수행하였다. 화강암 풍화토에 대한 실내 및 현장시험 결과에서 얻어진 토량 변화율 C 값은 노상과 노체 구분 없이 최소 0.7에서 최대 1.2정도의 넓은 범위로 나타났다. 토지공사에서 제안하는 C값의 산정식과 본 연구 결과를 비교한 결과, 토지공사의 산정식에 의한 결과가 과대 평가될 가능성이 큰 것으로 나타났다. 비중, 자연 함수비, 자연상태의 습윤단위중량, #200 통과율 그리고 균등계수의 입력변수를 갖는 $I_{5-1}$$H_{30-30}$$O_1$의 신경망에서 다른 신경망 구조들보다 잦은 지역 최소점에 수렴하는 결과를 보였다. 본 연구에서 사용한 모든 신경망 구조에서 시험결과와 신경망 결과의 상관계수는 0.9이상으로 나타나 높은 상관성을 나타내었다. 특히, 인공 신경망에 의한 예측결과는 다양한 영향인자들 중에서 비중, 자연 함수비, 자연상태의 습윤단위중량 그리고 #200 통과율의 4개 변수만으로도 C값을 예측할 수 있었으며, 상관계수는 0.96으로 나타났다.다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.1159-1163
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• 2010

최근의 극심한 기상이변으로 인하여 발생되는 유출량의 예측에 관한 사항은 치수 이수는 물론 방재의 측면에서도 역시 매우 중요한 관심사로 부각되고 있다. 강우-유출 관계는 유역의 수많은 시 공간적 변수들에 의해 영향을 받기 때문에 매우 복잡하여 예측하기 힘든 요소이다. 과거에는 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 혹은 경험적 모형 등을 사용하여 유출량을 예측하였으나 최근에는 인공신경망과 퍼지모형 그리고 유전자 알고리즘과 같은 인공지능기반의 모형들이 많이 사용되고 있다. 하지만 유출량을 예측하고자 할 때 학습자료 및 검정자료로써 사용되는 유출량은 수위-유량 관계곡선식으로부터 구하는 경우가 대부분으로 이렇게 유도된 유출량의 경우 오차가 크기 때문에 그 신뢰성에 문제가 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 선행우량 및 수위자료로부터 단시간 수위예측에 관해 연구하였다. 신경망은 과거자료의 입 출력 패턴에서 정보를 추출하여 지식으로 보유하고, 이를 근거로 새로운 상황에 대한 해답을 제시하도록 하는 인공지능분야의 학습기법으로 인간이 과거의 경험과 훈련으로 지식을 축적하듯이 시스템의 입 출력에 의하여 연결강도를 최적화함으로서 모형의 구조를 스스로 조직화하기 때문에 모형의 구조에 적합한 최적 매개변수를 추정할 수 있다. 따라서 정확한 예측이 어려운 하천수위를 과거의 자료로 부터 학습된 신경망의 수학적 알고리즘을 통해 유출량의 예측에 적용할 수 있을 것이다. 유전자 알고리즘은 적자생존의 생물학 원리에 바탕을 둔 최적화 기법중의 하나로 자연계의 생명체 중 환경에 잘 적응한 개체가 좀 더 많은 자손을 남길 수 있다는 자연선택 과정과 유전자의 변화를 통해서 좋은 방향으로 발전해 나간다는 자연 진화의 과정인 자연계의 유전자 메커니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘이다. 즉, 자연계의 유전과 진화 메커니즘을 공학적으로 모델화함으로써 잠재적인 해의 후보들을 모아 군집을 형성한 뒤 서로간의 교배 혹은 변이를 통해서 최적 해를 찾는 계산 모델이다. 따라서 본 연구에서는 인공신경망의 가중치를 유전자 알고리즘에 의해 최적화시킨후 오류역전파알고리즘에 의해 신경망의 학습을 진행하는 모형으로 감천유역의 선산수위표지점의 수위를 1시간~6시간까지 예측하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.457-460
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• 2021

대화 시스템은 인공지능과 사람이 자연어로 의사 소통을 하는 시스템으로 크게 목적 지향 대화와 일상대화 시스템으로 연구되고 있다. 목적 지향 대화 시스템의 경우 날씨 확인, 호텔 및 항공권 예약, 일정 관리 등의 사용자가 생활에 필요한 도메인들로 이루어져 있으며 각 도메인 별로 목적에 따른 시나리오들이 존재한다. 이러한 대화는 사용자에게 명확한 발화을 제공할 수 있으나 자연스러움은 떨어진다. 일상 대화의 경우 다양한 도메인이 존재하며, 시나리오가 존재하지 않기 때문에 사용자에게 자연스러운 발화를 제공할 수 있다. 또한 일상 대화의 경우 검색 기반이나 생성 기반으로 시스템이 개발되고 있다. 검색 기반의 경우 발화 쌍에 대한 데이터베이스가 필요하지만, 생성 기반의 경우 이러한 데이터베이스가 없이 모델의 Language Modeling (LM)으로 부터 생성된 발화에 의존한다. 따라서 모델의 성능에 따라 발화의 품질이 달라진다. 최근에는 사전학습 모델이 자연어처리 작업에서 높은 성능을 보이고 있으며, 일상 대화 도메인에서도 역시 높은 성능을 보이고 있다. 일상 대화에서 가장 높은 성능을 보이고 있는 사전학습 모델은 Auto Regressive 기반 생성모델이고, 한국어에서는 대표적으로 KoGPT2가 존재한다. 그러나, KoGPT2의 경우 문어체 데이터만 학습되어 있기 때문에 대화체에서는 낮은 성능을 보이고 있다. 본 논문에서는 대화체에서 높은 성능을 보이는 한국어 기반 KoDialoGPT2를 개발하였고, 기존의 KoGPT2보다 높은 성능을 보였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.79-84
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• 2016

본 연구는 전문기관에서 생산되는 검증된 문서를 웹상의 수많은 검증되지 않은 문서에 자동 주석하여 신뢰도 향상 및 심화 정보를 자동으로 추가하는 시스템을 설계하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 활용 가능한 시스템인 인공 신경 정리 증명계(neural theorem prover)가 대규모 말뭉치에 적용되지 않는다는 근본적인 문제를 해결하기 위해 내부 순환 모듈을 단어 임베딩 모듈로 교체하여 재구축 하였다. 학습 시간의 획기적인 감소를 입증하기 위해 국가암정보센터의 암 예방 및 실천에 대한 검증된 문서들에서 추출한 28,844개 명제를 위키피디아 암 관련 문서에서 추출한 7,844개 명제에 주석하는 사례를 통하여 기존의 시스템과 재구축한 시스템을 병렬 비교하였다. 동일한 환경에서 기존 시스템의 학습 시간이 553.8일로 추정된 것에 비해 재구축한 시스템은 93.1분 내로 학습이 완료되었다. 본 연구의 장점은 인공 신경 정리 증명계가 모듈화 가능한 비선형 시스템이기에 다른 선형 논리 및 자연언어 처리 모듈들과 병렬적으로 결합될 수 있음에도 현실 사례에 이를 적용 불가능하게 했던 학습 시간에 대한 문제를 해소했다는 점이다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.91-99
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• 2004

초등학생들은 통합된 멀티미디어를 제공하는 인터넷 게임에 대단한 관심을 갖고 있으며, 자연스럽게 네트워크 관련 용어(게임서버, 인터넷 서비스, 인터넷 속도 등) 및 인터넷상에서 일어나는 기술 현상에 대해서도 익숙해져 있다. 그러나 초등 컴퓨터 교과 내용은 ICT 소양교육과 활용교육, 즉 도구 사용 기술로만 되어 있어 이러한 현상들에 대한 개념과 원리를 이해하기는 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 도구 학습이 아닌 인터넷의 기반인 네트워크 개념에 대한 교수학습을 문제중심 모형을 이용하여 설계하고 수업현장에 적용한다. 그 결과로 보다 더 원리와 개념 이해영역으로 초등 컴퓨터 교과 내용의 변화가 필요함을 보이고자 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.79-84
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• 2016

본 연구는 전문기관에서 생산되는 검증된 문서를 웹상의 수많은 검증되지 않은 문서에 자동 주석하여 신뢰도 향상 및 심화 정보를 자동으로 추가하는 시스템을 설계하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 활용 가능한 시스템인 인공 신경 정리 증명계(neural theorem prover)가 대규모 말뭉치에 적용되지 않는다는 근본적인 문제를 해결하기 위해 내부 순환 모듈을 단어 임베딩 모듈로 교체하여 재구축 하였다. 학습 시간의 획기적인 감소를 입증하기 위해 국가암정보센터의 암 예방 및 실천에 대한 검증된 문서들에서 추출한 28,844개 명제를 위키피디아 암 관련 문서에서 추출한 7,844개 명제에 주석하는 사례를 통하여 기존의 시스템과 재구축한 시스템을 병렬 비교하였다. 동일한 환경에서 기존 시스템의 학습 시간이 553.8일로 추정된 것에 비해 재구축한 시스템은 93.1분 내로 학습이 완료되었다. 본 연구의 장점은 인공 신경 정리 증명계가 모듈화 가능한 비선형 시스템이기에 다른 선형 논리 및 자연언어 처리 모듈들과 병렬적으로 결합될 수 있음에도 현실 사례에 이를 적용 불가능하게 했던 학습 시간에 대한 문제를 해소했다는 점이다.

• 한국비블리아학회지
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• 제20권2호
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• pp.143-153
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• 2009

본 논문은 어린이와 청소년들의 학습을 위한 정보이용에 관한 주요 연구들을 조사 분석하여 자연스런 정보이용의 패턴을 종합적으로 제시하고자 하였다. 어린이와 청소년들이 직접 연구에 참여한 현장중심의 연구들을 통해서 어린이와 청소년들의 정보이용은 정보문제의 성격, 접근도구의 질적 수준, 접근 도구와 정보 문제에 대한 어린이들의 경험과 지식, 그리고 어린이와 청소년들의 인지적 능력간에 밀접한 관계가 있다는 것을 재차 확인하였다. 본 논문이 연구자들에게는 후속연구에 대한 실마리를 제공하고 실무자들에게는 학습을 위한 효과적인 정보이용의 환경 설계와 서비스 기획에 근거를 제공하기를 바란다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.67-76
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• 2011

본 논문은 초등학교 정규교과에서 로봇활용수업의 효과 분석을 위해 교과별 목표 달성에 적합한 로봇 및 PC연동 어플리케이션을 개발하고 수업적용을 통해 학습자의 반응을 살펴보았다. 연구결과 사후 이미지 프로파일의 대부분의 항목에서 로봇에 대한 긍정적인 응답이 나타났으며 특히, '이론적-실천적', '비협동적-협동적' 두 항목에서 유의미한 차이가 발견되었다(p<.05). 또한 학습자가 그린 사후 이미지 분석 결과 사전에 비해 구체적인 학습상황과 연계된 로봇 이미지가 형성된 것으로 나타났다. “로봇활용수업”에 대한 학습자 인식을 살펴보기 위한 면담결과 로봇의 직 간접 체험 모두 긍정적인 학습참여를 유도하고 실제적 학습경험을 제공하였다고 나타내었다. 또한 로봇활용수업을 통해 모둠 구성원과 자연스러운 협력활동이 관찰되었고 학생들도 동료와 협력활동에 대해 긍정적으로 인식하고 있었다. 이와 같은 결과는 로봇활용 교육이 새로운 학습 패러다임으로서의 가능성을 보여준다고 볼 수 있다.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제26권3호
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• pp.607-633
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• 2016

현장의 교사들과 학생들이 수학교과는 인성교육과 관련성이 없다고 인식하고 있는 것으로 나타나 본 연구는 수학수업에서 범교과적 인성요소에 대한 인성교육의 가능성을 모색하고자 시도되었다. 선행연구들을 바탕으로 예비연구를 통해 인성요소를 추출하여 수학 교수 학습자료, 8차시를 개발하였고, 이를 2014년 3월과 4월에 고등학교 2학년 자연계열(70명)과 인문계열 학생들(70명)에게 수행하여 사전 사후 검사를 실시하였다. 인성요소별로 유의한 수준의 차이를 나타낸 분석 결과로는 "나와의 관계"중 '약속'에서는 사전에는 자연계열이, 사후에는 인문계열 학생이 향상되었고, "인간(너) 관계"의 용서'와 '책임'에서 사후에서 '자연계열 학생들이, '소유'에서 인문계열 학생들이 유의하게 향상된 것으로 나타났으며, "집단과 관계"에서는 공동체 의식에 대한 사전에서 자연계열 학생들이, 사후에서는 인문계열 학생들이 향상된 것으로 나타났다. 자연계열 학생들은 수학교과와 깊은 관련성 때문에 그런지 인성교육과의 관련성을 대부분 요소들의 사전검사에서 인문계열 학생들보다 높게 인식하고 있었지만. 이미 고착된 인식을 가진 고등학생들에게 수학수업 후 인성교육 적용결과 '약속', '소유', '공동체 의식'에서 인문계열 학생들의 유의한 수준의 긍정적 변화가 나타난 것으로 미래 수학교과에서 인성교육의 가능성을 가늠할 수 있었다.

• 한국과학교육학회지
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• 제32권5호
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• pp.866-878
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• 2012

자연과학고는 자연과학과 관련된 직업 교육을 특성화한 고등학교이며 자연과학고 학생들은 높은 수준의 과학 동기가 요구된다. 이 연구는 자연과학고 학생들과 일반 고등학교의 학생들의 과학 동기의 수준과 구조를 비교 분석하기 위해 진행되었다. 이 연구를 위해서 자연과학고 학생 193명, 일반고 학생들은 208명이 참여하였다. 참여 학생을 대상으로 직업적 관심, 학습내용의 관련성 인식, 과학 점수 동기, 과학 수업의 필요성, 과학 수업에 대한 자기 의지, 자아 효능감, 과학수업의 즐거움의 7개 변인의 수준과 구조를 비교하였다. 연구 결과 자연과학고 학생들은 일반 고등학교 학생들에 비하여 7개 동기 요소 모두 낮은 수준을 보였다. 특히 과학 점수 동기와 과학 수업의 즐거움에서 가장 큰 차이가 나타났다. 7개 변인간 경로 분석의 결과는 자연과학고 학생들의 일반 고등학교 학생들에 비하여 직업에 대한 관심이 수업에 대한 자기 의지에 대한 영향력이 더 높았으며, 과학 점수에 대한 동기가 수업의 대한 의지와 자아 효능감에 미치는 영향력이 더 높았다. 자연과학고 학생들의 수업에 대한 자기 의지와 자아 효능감에 관련된 변인의 설명력은 일반 고등학교에 비하여 약 30%가 높았다. 이 결과는 자연과학고 학생들의 과학 동기 구조는 일반 학생들에 비하여 상대적으로 보다 명확하며, 직업에 대한 관심과 과학 점수동기와 같은 외적 동기 요소에 큰 영향력이 있었다.