• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제16권1호
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• pp.45-53
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• 2020

본 논문에서는 웹 페이지 탐색 시 지속해서 발생하는 사용자 상호작용 과정을 이용하여 시선 검출을 위한 캘리브레이션 데이터를 획득하고, 사용자의 시선을 검출하는 동안 자연스럽게 캘리브레이션을 수행하는 방법에 관하여 기술하였다. 제안된 비강압식 캘리브레이션은 획득한 캘리브레이션 데이터를 이용하여 미리 학습된 시선 검출 CNN 모델을 새로운 사용자에 적응하도록 보정하는 과정이다. 이를 위해 훈련을 통해서 시선을 검출하는 일반화된 모델을 만들고 캘리브레이션에서는 온라인 학습 과정을 통해 빠르게 새로운 사용자에 적응하도록 하였다. 실험을 통하여 다양한 사용자 상호작용의 조합으로 시선 검출 모델을 캘리브레이션 하여 성능을 비교하였으며, 기존 방법 대비 개선된 정확도를 얻을 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권11호
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• pp.383-392
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• 2018

본 연구는 보건계열 일부 대학생의 토익 학습몰입과 관련된 융복합적 요인들을 조사하였다. 설문조사는 2018년 5월 1일부터 2018년 5월 25일까지 J지역에 소재한 대학의 보건계열 토익학습반에서 임의로 선정된 대학생 255명에 대하여 무기명 자기기입식 설문지를 사용하였다. 위계적 다중회귀분석 결과, 자기효능감이 높을수록, 학업통제감이 높을수록, 학교적응유연성이 높을수록 토익 학습몰입이 높았으며 이들의 설명력은 43.4%이었다. 연구결과를 볼 때, 보건계열 대학생의 토익 학습몰입을 높이기 위해서는 자기효능감, 학업통제감 및 학교적응유연성을 높이는 노력이 필요하다. 이러한 결과는 보건계열 대학생의 토익 학습몰입을 높이는 토익학습 프로그램 개발 및 운영에 활용될 수 있다. 추후연구에서는 보건계열 대학생의 토익 학습몰입에 영향을 미치는 구조방정식 모형의 분석이 필요하다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제44차 하계학술발표논문집 19권2호
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• pp.261-264
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• 2011

이 연구에서는 프로젝트 기반 초등수학교육에서 학업성취도와 수학적 태도에 대한 학습양식의 효과를 분석하였다. 이 연구는 프로젝트 기반 초등수학교육이 어떤 양식의 학습자에게 학업성취도와 수학적 태도 신장에 더 효과적인지 검증하여, 학습자 중심교육 환경 설계에 시사점을 제공하는데 목적이 있다. 104명의 초등학생을 대상으로 Kolb의 자기보고식 검사지를 사용하여 분산자, 융합자, 수렴자, 적응자 학습양식으로 분류하고, 4주간 12차시에 걸쳐 프로젝트 기반 수학교육을 실시하였다. 연구결과, 학습양식이 학업성취도와 수학적 태도 향상에 효과를 나타내었다. 프로젝트 기반 초등수학교육은 수렴자 학습양식의 학업성취도 향상에 효과적인 것으로 판단되었다. 또한, 수학적 태도의 세부요인에서는 수렴자 학습양식의 자신감, 목적의식 신장과 융합자 학습양식의 흥미신장에 효과적인 것으로 판단되었다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.131-135
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• 2011

본 논문에서는 에너지 센서 네트워크 적용을 위한 AC 전력센싱 기능과 지능형 대기전력 차단제어 기능을 가진 무선 스마트 플러그 설계와 적응식 대기전력 차단제어 알고리즘을 제안하고 구현하였다. 적응식 대기전력 차단제어 알고리즘은 사무기기나 가전기기마다 상이한 대기전력 문턱치를 학습기능에 의해 자동 감지하고, 적응 설정되게 함으로서 사용자의 편이성과 신뢰성 높은 대기전력 차단제어 기능을 제공하여 에너지소비 절감 효과를 극대화 할 수 있도록 하였다. 구현된 시제품의 기능을 검증한 결과, 설계 요구기능을 모두 만족하였으며 대기전력 소비를 절감할 수 있는 지능형 전력센서로서 실용성이 있음을 확인하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제12권
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• pp.83-91
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• 2001

사회는 빠르게 변화하고 있으며, 그러한 변화는 새로운 적응을 요구하고 있다. 그래서 오늘날의 사회는 “사고력의 사회”라고 생각하는 지도 모르겠다. 이에 발맞추듯, 교육과정에서도 사고력 개발의 필요성을 역설하고 있지만, 실제 교육현장에서는 어떠한가? 어떻든 이런 저런 이유로 ‘주입식’수업, ‘암기식’수업은 안 된다고 오랜 세월 많은 연구자들이 합창을 해왔다. 그러나 ‘예전대로’, ‘하던대로’의 전통은 별로 바뀌지 않고 계속되고 있는 것 같이 보인다. 따라서, 본고는 아동들이 수학수업에서 사고학습을 어떻게 함으로써, 아동의 능력을 강화하고, 아동의 인지발달을 촉진하며, 개인의 지식 수준을 향상시킬 수 있는 특별한 방법을 찾고자 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.320-323
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• 2022

상호참조해결은 문서에서 명사, 대명사, 명사구 등의 멘션 후보를 식별하고 동일한 개체를 의미하는 멘션들을 찾아 그룹화하는 태스크이다. 딥러닝 기반의 한국어 상호참조해결 연구들에서는 BERT를 이용하여 단어의 문맥 표현을 얻은 후 멘션 탐지와 상호참조해결을 동시에 수행하는 End-to-End 모델이 주로 연구가 되었으며, 최근에는 스팬 표현을 사용하지 않고 시작과 끝 표현식을 통해 상호참조해결을 빠르게 수행하는 Start-to-End 방식의 한국어 상호참조해결 모델이 연구되었다. 최근에 한국어 상호참조해결을 위해 구축된 ETRI 데이터셋은 WIKI, QA, CONVERSATION 등 다양한 도메인으로 이루어져 있으며, 신규 도메인의 데이터가 추가될 경우 신규 데이터가 추가된 전체 학습데이터로 모델을 다시 학습해야 하며, 이때 많은 시간이 걸리는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 상호참조해결 모델의 도메인 적응에 Continual learning을 적용해 각기 다른 도메인의 데이터로 모델을 학습 시킬 때 이전에 학습했던 정보를 망각하는 Catastrophic forgetting 현상을 억제할 수 있음을 보인다. 또한, Continual learning의 성능 향상을 위해 2가지 Transfer Techniques을 함께 적용한 실험을 진행한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 모델이 베이스라인 모델보다 개발 셋에서 3.6%p, 테스트 셋에서 2.1%p의 성능 향상을 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.1-9
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• 2024

연합학습은 보안 및 프라이버시 측면에서 중앙 집중식 방법보다 안전하도록 설계되었음에도 불구하고 여전히 많은 취약점을 내재한다. 적대적 공격(adversarial attack)을 수행하는 공격자는 신중하게 제작된 입력 데이터, 즉 적대적 예제(adversarial examples)를 클라이언트의 학습 데이터에 주입하여 딥러닝 모델을 의도적으로 조작하여 오분류를 유도한다. 이에 대한 보편적인 방어 전략은 이른바 적대적 학습(adversarial training)으로 적대적 예제들의 특성을 선제적으로 모델에 학습시키는 것이다. 기존의 연구에서는 모든 클라이언트가 적대적 공격 하에 있는 상황을 가정하는데 연합학습의 클라이언트 수가 매우 많음을 고려하면 실제와는 거리가 있다. 본 논문에서는 클라이언트의 일부가 공격 하에 있는 시나리오에서 적대적 학습의 양상을 실험적으로 살핀다. 우리는 실험을 통해 적대적 예제에 대한 분류 정확도가 증가하면 정상 샘플에 대한 분류 정확도의 감소하는 트레이드오프 관계를 가짐을 밝혔다. 이러한 트레이드오프 관계를 효과적으로 활용하기 위해 클라이언트가 자신이 공격받는지 여부에 따라 손실함수를 적응적으로 선택하여 적대적 학습을 수행하는 방법을 제시한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제31권6호
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• pp.821-832
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• 1998

본 논문에서는 상수도시설을 효율적으로 운영하는 데 필요한 1일 급수량 수요를 예측하는 방식에 대하여 인공지능(Artificial Inteligence)이라 불리는 퍼지 뉴론(fuzzy neuron)을 이용하여 연구하였다. 퍼지뉴론이란 퍼지정보(fuzzy information)를 입력으로 받아들이고 처리하는 퍼지 신경망을 일컫는 말이다. 본 연구에서는 소속함수와 퍼지규칙을 신경망으로 학습하는 기능인 적응식 학습방법을 통하여 1일 급수량을 예측하였으며 연구대상 지역으로는 광주광역시를 선정하였다. 또한 1일 급수량 예측에 있어서 필요한 변수 선택을 위해 입력자료를 상관분석, 자기상관, 부분자기상관, 교차상관 분석 등을 하였으며 동정된 입력변수는 급수량, 평균기온, 급수인구이다. 먼저 급수량, 평균기온, 급수인구로 모델을 구성하였고, 한편으론 기상청의 기후예보자료를 신뢰할 수 없는 경우에는 급수량을 예측할 수 있도록 급수량 자료만으로 모델을 구성하여 그 유효성을 검증하였다. 제안된 모형식은 사고 등의 인위적인 조작(단수 등)이 가해지는 시기를 포함하고도 실측치와 모형의 예측치와의 오차율이 최대 18.46%, 평균2.36% 이내로 나타나, 모형의 결과는 상수도 시설의 운용 및 급·배수관망의 실시간 제어에 많은 도움을 주리라 생각된다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.95-113
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• 2003

본 논문에서는 기존의 LCMS에서 사용되는 평가시스템에 퍼지 추론 규칙을 이용한 적응형 퍼지평가시스템(AFES ; Adaptie Fuzzy Evaluation System)을 제안한다. AFES 는 학습자가 하나의 학습코스(learning course)에 들어가기 전에 퍼지진단평가(fuzzy diagnostic evealuation)를 통해 학습자에게 코스수준(course level)을 부여한다. 학습자는 코스수준에 따른 맞춤식 학습경로(learning path)로 학습을 종료한 후, 퍼지최종평가(fuzzy final evaluation)를 통해 최종성적(final grade)을 AFES 으로부터 부여 받는다. AFES의 가장 큰 특징은 최종성적의 점수 부여 규칙에 있는데, 만약 서로 다른 학습자가 동일한 문제 수에 대하여 같은 수의 정답을 냈더라도, AFES 는 125 가지 퍼지 추론 규칙(fuzzy reasoning rule)에 의거하여 탄력적으로 서로 다른 최종성적을 학습자에게 부여한다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제33권7호
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• pp.399-412
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• 2006

서버들이 서로 다른 데이타를 저장하고 있는 협동성 캐슁을 사용하는 클러스터링 기반의 무선 인터넷 프록시 서버에서는 Hot-Spot 혹은 임의의 입력 요청 패턴이 발생하면 일부 서버만 과부하가 되어 전체적인 성능이 떨어지는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 기존 클러스터링이 가지는 Hot-Spot 및 임의의 입력 요청 패턴을 반영하지 못하는 문제점을 해결하기 위해 새로운 자체 학습 기반의 적응적 클러스터링 기법을 제안한다. 제안된 방법에서는 요청을 처리하는 일부 서버들이 과부하가 되면 해당 요청을 다른 서버들로 재 분산한다. 이러한 재 분산은 자체 학습 알고리즘에 의해 수행되고, 다양한 입력 패턴 혹은 서로 다른 성능의 서버들을 가지는 클러스터에도 적용이 가능하다 제안된 방법들은 16대의 컴퓨터와 부하 분산기를 가지고 클러스터링 환경에서 실험되었고, 실험 결과는 기존 방법들에 비해 54.62% 성능이 향상되었음을 보여준다.