• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.85-87
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• 2004

유무선 인터넷 기술의 발전은 인터넷을 통한 개인 정보의 효율적인 공유 및 교환을 가능하게 하였다. 최근 이러한 분산 정보의 공유를 위한 네트워킹 기술로 P2P(Peer-to-Peer)가 많은 주목을 받고 있다. 현재 국내외의 많은 대학 및 기관에서 P2P에 관한 연구가 활발히 진행 중 이다. 하지만, 대부분의 P2P 시스템들은 파일공유 위주의 서비스를 제공하며 SETI@HOME을 필두로 한 일부 @HOME 프로젝트들만이 자원 공유 서비스를 제공하고 있다. 그러나 기존의 자원공유 P2P 서비스들은 특정한 목적을 위해 구성됨으로써 자원을 제공하는 일반 사용자는 단순히 자원을 제공할 뿐 그 이상의 역할을 수행할 수가 없다. 이에 본 논문에서는 P2P 시스템에 참여한 모든 사용자가 P2P의 자원 네트워크를 사용할 수 있도록 멀티 에이전트 기반의 자원 공유 P2P 시스템을 제안한다. 일반 사용자는 서비스 생성 프레임워크를 사용하여 자신에게 필요한 테스크 에이전트를 생성할 수 있으며, 스케줄러 및 분배 에이전트, 테스크 에이전트에 의해 수행되어진다. 또한 본 시스템은 group 및 peer의 관리를 위해 특성 학습 에이전트(Specific Learning Agent)의 학습기능을 사용함으로써 P2P가 가지는 불안전한 환경 및 신뢰성 문제를 해결하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제51권4호
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• pp.227-248
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• 2017

본 논문에서는 급격히 증가하는 생의학 분야 비정형 텍스트에서 핵심적 내용을 추출할 수 있는 기계학습 기반 정보 추출시스템을 구축하기 위한 언어자원 수집 및 통합적 구조화 방안을 제안한다. 제안된 방법은 정보 추출 시스템을 크게 개체명 인식과 개체명 간 관계 추출 시스템으로 구분하고, 각각의 시스템에 적합한 학습데이터를 구성하기 위해 생의학 분야 개체명 사전과 학습 집합을 수집한다. 그리고 수집된 해당 자원들의 특성을 분석하여 개체 구별을 위해 필수적으로 포함시켜야 할 항목들을 도출하고 이를 통해 시스템 학습과정에서 사용될 학습 데이터를 구성하기 위한 항목을 선정한다. 이와 같이 선정된 학습데이터의 구성 내용에 따라 수집된 자원들을 가공하여 학습 데이터를 구축한다. 본 연구에서는 생의학 분야의 하위 분야인 유전자, 단백질, 질병, 약물 4개 분야에 대한 개체명 사전과 학습 집합을 수집하여 각각을 학습 데이터로 구축하였으며, 개체명 사전을 통해 구축된 개체명 인식용 학습 데이터를 대상으로 개체명 수용 범위를 측정하기 위한 검증 과정을 수행하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.461-466
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• 2021

본 연구에서는 DECO(Dictionnaire Electronique du COreen) 한국어 전자사전과 LGG(Local-Grammar Graph)에 기반한 반자동 언어데이터 증강(Semi-automatic Symbolic Propagation: SSP) 방식에 입각하여, 핀테크 분야의 CS(Customer Service) 챗봇 NLU(Natural Language Understanding)을 위한 주석 학습 데이터를 효과적으로 생성하고, 이를 기반으로 RASA 오픈 소스에서 제공하는 DIET(Dual Intent and Entity Transformer) 아키텍처를 활용하여 핀테크 CS 챗봇 NLU 시스템을 구현하였다. 실 데이터을 통해 확인된 핀테크 분야의 32가지의 토픽 유형 및 38가지의 핵심 이벤트와 10가지 담화소 구성에 따라, DECO-LGG 데이터 생성 모듈은 질의 및 불만 화행에 대한 양질의 주석 학습 데이터를 효과적으로 생성하며, 이를 의도 분류 및 Slot-filling을 위한 개체명 인식을 종합적으로 처리하는 End to End 방식의 멀티태스크 트랜스포머 모델 DIET로 학습함으로써 DIET-only F1-score 0.931(Intent)/0.865(Slot/Entity), DIET+KoBERT F1-score 0.951(Intent)/0.901(Slot/Entity)의 성능을 확인하였으며, DECO-LGG 기반의 SSP 생성 데이터의 학습 데이터로서의 효과성과 함께 KoBERT에 기반한 DIET 모델 성능의 우수성을 입증하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.64-64
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• 2022

이상기후로 인해 돌발적이고 국지적인 호우 발생의 빈도가 증가하게 되면서 짧은 선행시간(~3 시간) 범위에서 수치예보보다 높은 정확도를 갖는 초단시간 강우예측자료가 돌발홍수 및 도시홍수의 조기경보를 위해 유용하게 사용되고 있다. 일반적으로 초단시간 강우예측 정보는 레이더를 활용하여 외삽 및 이동벡터 기반의 예측기법으로 산정한다. 최근에는 장기간 레이더 관측자료의 확보와 충분한 컴퓨터 연산자원으로 인해 레이더 자료를 활용한 인공지능 심층학습 기반(RNN(Recurrent Neural Network), CNN(Convolutional Neural Network), Conv-LSTM 등)의 강우예측이 국외에서 확대되고 있고, 국내에서도 ConvLSTM 등을 활용한 연구들이 진행되었다. CNN 심층신경망 기반의 초단기 예측 모델의 경우 대체적으로 외삽기반의 예측성능보다 우수한 경향이 있었으나, 예측시간이 길어질수록 공간 평활화되는 경향이 크게 나타나므로 고강도의 뚜렷한 강수 특징을 예측하기 힘들어 예측정확도를 향상시키는데 중요한 소규모 기상현상을 왜곡하게 된다. 본 연구에서는 이러한 한계를 보완하기 위해 적대적 생성 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)을 적용한 초단시간 예측기법을 활용하고자 한다. GAN은 생성모형과 판별모형이라는 두 신경망이 서로간의 적대적인 경쟁을 통해 학습하는 신경망으로, 데이터의 확률분포를 학습하고 학습된 분포에서 샘플을 쉽게 생성할 수 있는 기법이다. 본 연구에서는 2017년부터 2021년까지의 환경부 대형 강우레이더 합성장을 수집하고, 강우발생 사례를 대상으로 학습을 수행하여 신경망을 최적화하고자 한다. 학습된 신경망으로 강우예측을 수행하여, 국내 기상청과 환경부에서 생산한 레이더 초단시간 예측강우와 정량적인 정확도를 비교평가 하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2004년도 춘계종합학술대회
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• pp.199-202
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• 2004

강의 중심적인 공학교육은 공학기피라는 사회현상과 더불어 관련 기술 및 이론의 습득에 어려움을 초래하고 있다. 따라서 학습자의 흥미를 유도할 수 있고, 보다 효율적인 교육방법의 도입이 필요하다. 교수방법의 보조 수단으로서 자바 기술을 이용한 CAI형 웹 기반 전자계 시뮬레이터를 개발하였다. 시뮬레이션 모듈은 자바 애플릿으로 개발하였으며, 학습자가 직접 문제에 대한 물리적 파라메터를 설정할 수 있도록 GUI 환경을 제공하며, 계산결과는 컴퓨터 애니메이션을 통하여 학습자의 흥미와 이해를 도울 수 있도록 배려하였다. 또한 시뮬레이션 모듈의 통합과 효율적 관리 및 학습자원의 재활용성을 고려하여 e-Learning 기술 표준인 SCORM의 적용 가능성도 검토하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.329-330
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• 2020

본 논문에서는 Azure 클라우드 플랫폼의 가상서버 호스팅을 이용해 데이터 수집 환경을 구축하고, Azure에서 제공하는 자동화된 기계학습(Automated Machine Learning, AutoML)을 기반으로 데이터 분석 방법에 관한 연구를 수행했다. 가상 서버 호스팅 환경에 LAMP(Linux, Apache, MySQL, PHP)를 설치하여 데이터 수집환경을 구축했으며, 수집된 데이터를 Azure AutoML에 적용하여 자동화된 기계학습을 수행했다. Azure AutoML은 소모적이고 반복적인 기계학습 모델 개발을 자동화하는 프로세스로써 기계학습 솔루션 구현하는데 시간과 자원(Resource)를 절약할 수 있다. 특히, AutoML은 수집된 데이터를 분류와 회귀 및 예측하는데 있어서 학습점수(Training Score)를 기반으로 보유한 데이터에 가장 적합한 기계학습 모델의 순위를 제공한다. 이는 데이터 분석에 필요한 기계학습 모델을 개발하는데 있어서 개발 초기 단계부터 코드를 설계하지 않아도 되며, 전체 기계학습 시스템을 개발 및 구현하기 전에 모델의 구성과 시스템을 설계해볼 수 있기 때문에 매우 효율적으로 활용될 수 있다. 본 논문에서는 NPU(Neural Processing Unit) 학습에 필요한 데이터 수집 환경에 관한 연구를 수행했으며, Azure AutoML을 기반으로 데이터 분류와 회귀 등 가장 효율적인 알고리즘 선정에 관한 연구를 수행했다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.383-388
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• 2020

본 연구에서는 AI 어시스턴트의 음악청취 도메인 내 요청문을 인식 및 처리하기 위해 한국어와 중국어를 중심으로 도메인 사전 및 패턴문법 언어자원을 구축하고 그 결과를 비교분석 하였다. 이를 통해 향후 다국어 언어자원 구축의 접근 방법을 모색할 수 있으며, 궁극적으로 패턴 기반 문법으로 기술한 언어자원을 요청문 인식에 직접 활용하고 또한 주석코퍼스 생성을 통해 기계학습 성능 향상에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구에서는 우선 패턴문법의 구체적인 양상을 살펴보기에 앞서, 해당 도메인의 요청문 유형의 카테고리를 결정하는 과정을 거쳤다. 이를 기반으로 한국어와 중국어 요청문의 실현 양상과 패턴유형을 LGG 프레임으로 구조화한 후, 한국어와 중국어 패턴문법 간의 통사적, 형태적, 어휘적 차이점을 비교분석 하여 음악청취 도메인 요청문의 언어별 생성 구조 차이점을 관찰할 수 있었다. 구축한 패턴문법은 개체명을 변수(X)로 설정하는 경우, 한국어에서는 약 2,600,600개, 중국어에서는 약 11,195,600개의 표현을 인식할 수 있었다. 결과적으로 본 연구에서 제안한 언어자원의 언어별 차이에 대한 통찰을 통해 다국어 차원의 요청문 인식 자원과 기계학습 데이터로서의 효용을 확인하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.127-134
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• 2000

최첨단 정보통신 기술의 급속한 발전과 구성주의 학습 이론을 기반으로 등장한 원격 교육에서는 학습자가 자신의 학습 과정을 주관함으로써 자신에게 필요한 지식과 기술을 습득하는 자기주도적 학습이 이루어진다. 그러나 웹 기반 원격 교육이나 구성주의에서 학습자 중심적, 주도적 학습을 강조 했을 때 그것이 곧 교사로부터의 해방이나 자유방임적 교육을 의미하는 것은 아니다. 따라서 본 논문에서는 교사 에이전트를 활용하여 학습자를 다양한 수준별로 지도할 수 있는 원격 교육 시스템 모델을 제안하고자 한다. 제안하는 모델에서 교사 에이전트는 학습자 정보를 바탕으로 학습자 개개인의 학습 수준에 맞는 학습 모델을 생성하고 평가에 의해 학업 성취 정도를 파악하여 다음 단계로의 학습 진행 여부를 제어한다. 이를 통하여 웹기반 원격 교육이 제공하는 학습 자원이 아무 목적없이 정보 검색 자체로 활용되는 문제점을 해결하고 진정한 학습자 중심의 교육을 실현할 수 있는 기반을 마련할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.2657-2664
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• 2012

웹 기반 학습은 시간과 공간의 제약을 받지 않고 활용될 수 있다는 점에서 효과적인 교육 방법으로 많은 관심을 받고 있다. 학습관리시스템은 교수와 학생들 간의 온라인 교육 환경을 제공하며, 학습 자원의 제공을 위한 다양한 기능을 지원한다. 일반적인 학습관리시스템들은 교수와 학생들 간의 단방향 또는 제한적인 양방향 교육 환경을 제공하여 교수와 학생 또는 학생들 서로 간에 협력 학습을 수행하기에 많은 어려움이 따른다. 본 논문에서는 대표적인 학습관리시스템인 Moodle에서 효과적인 협력 학습 환경을 제공하는 협업 워크스페이스의 개발에 대하여 기술한다. 다양한 형태로 제공되는 협업 워크스페이스를 통하여, 사용자들은 손쉽게 협력 학습을 수행하거나 적절한 접근 권한 제어 기법으로 학습 자원을 효과적으로 공유할 수 있다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 한국벤처창업학회 2024년도 춘계학술대회
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• pp.35-41
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• 2024

최근 비전통적 성인 학습자가 새로운 입학자원으로 주목받고 있으며, 그중에서도 만학도의 대학 진학률은 급격히 상승하는 추세다. 이에 따라 이들이 대학생활을 무사히 마칠 수 있도록, 즉 학업중단이 발생하지 않도록 대학에서는 다양한 측면에서 방안을 골몰해야 하는 상황이다. 본 연구는 이러한 문제의식에 기반하여, 비전통적 학습자의 학업중단을 저지할 방안을 창업지원 측면에서 살펴보고자 하였다. 이는 학업능력, 성별, 교우관계 등을 중점적으로 살펴보는 기존 연구에서 더 나아가 창업지원이라는 새로운 요인과의 관계성을 만학도의 입장에서 심층적으로 살펴봄으로써 연구의 차별성을 강조한다. 본 연구는 대학 입학 이후 학교의 창업지원을 받은 경험이 있는 만 30세 이상의 만학도 총 10명을 대상으로 심층인터뷰를 진행하여, 학교의 창업지원이 학업중단을 저지하는 데 영향을 주었는지를 살펴보고자 한다. 또한 그 과정에서 이들이 느낀 감정과 태도, 가치 등을 근거이론을 통해 분석하여 학업중단을 저지할 방안을 모색하고자 한다. 만학도는 전통적 학습자와 달리 졸업 이후 인생2모작을 준비하는 경우가 상당수기에, 이들의 니즈를 명확하게 파악하는 일은 시대적 흐름을 반영한 기초연구로서 학교의 정책적 대안을 마련하기 위한 기반이 될 수 있다.