• 인지과학
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• 제3권2호
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• pp.291-309
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• 1992

자연어에 의한 컴퓨터 조작은 시스템의 사용을 간편하고 편리하게 할 뿐 아니라 인간과 컴퓨터 사이의 정보 전달이라는 측면에서 시스템에 유연성을 제공한다.본 논문에서는 자연어 인터페이스를 지능형 지리교육 시스템(IGTS)에 적응하여 보고, 시스템 구현시 고려해야 할 여러가지 사항들을 설명한다.IGTS의 각 모듈들은 시스템과 학습자간의 자연스런 대화를 위해 인터페이스 모듈과 결합되어 있으며 상호 통신한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제12D권4호
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• pp.647-656
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• 2005

본 논문에서는 분산된 관리대상의 시스템자원과 사용자정보, 사용패턴을 Context로 수집하여, 구성 (Configuration)을 수행하는 적응형 자가관리시스템을 제안한다. 본 시스템은 기존에 수동으로 이루어지던 Configuration작업들(Install, Reconfiguration, Update)을 자율적으로 수행하여, 사용자의 시스템관리에 대한 부담을 줄여주게 되며, 많은 비용과 오류를 감소시켜준다. 본 시스템은 수집된 Context정보를 기반으로 사용자의 환경에 맞는 구성요소를 선택하여 설치하게 되며, 사용자의 기존 애플리케이션의 환경설정과 사용패턴을 기반으로, 보다 개인화된 설정을 해준다. 설정 이후에는 사용자의 행동을 암시적 피드백으로 받아, 이를 학습하고 유사한 상황이 다시 발생할 경우, 이를 다음 행동에 반영한다. 그리고 기존에 중앙서버로부터 일률적으로 관련파일을 전송하고 관리하는 중앙집중배포방식의 여러 문제점에 대응하기 위해 Peer-to-Peer방식으로 파일을 복사하고, 이를 통해 중앙서버의 과부하를 줄이는 동시에 빠른 파일의 배포가 가능하도록 하였다. 본 시스템의 평가를 위해 프로토타입을 구현하여, 기존 수동 Configuration작업, MS-IBM의 관련시스템과 비교를 수행하였으며, 기능적 측면과 작업에 소요되는 시간에 대한 비교결과를 통해 본 시스템의 유효성을 증명하였다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2004년도 추계학술대회 논문집
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• pp.1061-1065
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• 2004

The knowledge-based society of the 21st century requires effective education and learning methods in each professional field because the development of human resource determines its competence more than any other factors. It is highly desirable to develop an intelligent tutoring system, which meets ever increasing demands of education and learning. Such a system should be adaptive to each individual learner's demands as well as the continuously changing state of the learning process, thus enabling the effective education. The development of a learning environment based on learner modeling is necessary in order to be adaptive to individual learning variants. An intelligent learning environment is being developed targeting the heritage education, which is able to provide a customized and refined learning guide by storing the content of interactions between the system and the learner, analyzing the correlations in learning situations, and inferring the learning preference from the learner's learning history. This paper proposes a heritage learning system of Bulguksa temple, integrating the ontology-based learner modeling and the learning preference which considers perception styles, input and processing methods, and understanding process of information.

• 대한전자공학회논문지TE
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• 제39권4호
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• pp.363-369
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• 2002

본 논문은 적응성 뉴로-퍼지 인터페이스 시스템(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System : ANFIS)과 웨이브렛 변환 다중해상도 분해(multi-resolution Analysis : MRA)을 기반으로 한 웨이브렛 신경망을 가지고 임의의 비선형 함수 학습 근사화를 개선하는 것이다. ANFIS 구조는 벨형 퍼지 소속 함수로 구성이 되었으며, 웨이브렛 신경망은 전파 알고리즘과 역전파 신경망 알고리즘으로 구성되었다. 이 웨이브렛 구성은 단일 크기이고, ANFIS 기반 웨이브렛 신경망의 학습을 위해 역전파 알고리즘을 사용하였다. 1차원과 2차원 함수에서 웨이브렛 전달 파라미터 학습과 ANFIS의 벨형 소속 함수를 이용한 ANFIS 모델 기반 웨이브렛 신경망의 웨이브렛 기저 수 감소와 수렴 속도 성능이 기존의 알고리즘 보다 개선되었음을 확인하였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.189-196
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• 2016

PATROL은 디지털교과서를 활용하여 플립클래스룸을 적용한 교수학습모형으로서 계획, 실행, 추적, 추천, 요구, 안내 단계로 구성되어 있다. 현재의 디지털교과서는 서책형교과서의 내용과 함께 추가적인 멀티미디어 자료를 보여주는 기능을 중심으로 개발되었기 때문에 교사들이 학생들의 가정 학습 결과를 파악하기가 어렵다. 따라서 본 연구에서는 학생들의 학습 상황을 분석하고, 진단하고, 처치할 수 있도록 PATROL 모형 기반의 디지털교과서 기능을 설계하였다. 디지털교과서 기반의 학습 분석 기능은 관계 분석, 평가 분석, 예측 분석, 적응 분석, 정보 분석 등 5단계로 구성하였으며, 이 기능을 SEE-PAD라 명명하였다. 또한, 단계별 기능을 구체화하기 위해 Use Case 다이어그램과 시퀀스 다이어그램을 제시하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권3호
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• pp.147-155
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• 2017

본 연구는 호텔종사자를 대상으로 입사 전 전공관련 학습이 자기효능감에 어떠한 영향을 미치며 종사원의 직무성과간의 관계를 실증분석 하였다. 국내 L호텔을 종사원을 대상으로 설문지 300부를 배포하여 267부의 설문지를 회수하였으나 불성실한 설문지 17부를 제외하고 최종적으로 250부를 최종분석에 사용하였다. 분석결과 호텔종사자의 경우 호텔관련 전공학습은 자기효능감에 정(+)의 영향을 미쳤으며 자기효능감은 전공학습과 직무성과간 매개역할 하는 것으로 나타났다. 연구결과를 바탕으로 산학 연계 프로그램의 개발을 통한 실무형 전공학습은 호텔업계를 비롯한 타 업계의 취업 시 종사원의 업무 적응도를 높이고 나아가 종사원들의 자기효능감을 상승시켜 궁극적으로 직무 성과에 영향을 미칠 것이라 생각된다. 향후 국내 특급호텔 및 중저가호텔 종사자들을 대상으로 연구대상의 확대가 이뤄지고 인턴연계수업이 진행되는 호텔 종사원에 대한 자기효능감과 취업 후 직무성과간 연구가 이뤄지길 기대해본다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권5호
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• pp.845-852
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• 2018

본 연구에서는 디지털 세대를 위한 스마트폰 중독 방지 런처와 다중지능 및 집단지성을 활용한 머신 러닝 기반 콘텐츠 추천 시스템을 개발하였다. 이를 통해 어린 자녀의 디지털 기기 과다 사용을 불안해하는 부모들에게 편리한 디지털 양육 경험을 제공하고 자녀에게는 즐겁고 안전한 학습 환경과 학습 능률을 제고하는 적응 형 개별 디지털 학습법을 제시한다. 제안하는 앱은 시간제한 설정과 더불어 유해 콘텐츠와 스마트폰 중독의 위험으로부터 자녀를 보호하는 게이미피케이션 런처이다. 수많은 교육용 콘텐츠 및 앱 중에서 선택이 어려운 부모들에게 아이들의 학습 및 활동 정보를 수집 분석하여 빅 데이터 기반의 학습 분석 리포트를 제공 하고 집단지성을 통한 추천 알고리즘으로 자녀에게 필요한 콘텐츠를 추천하는 시스템으로 구성된다.

• 한국전자거래학회지
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• 제27권1호
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• pp.1-13
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• 2022

인터넷, 모바일 등 네트워크 기술이 발전함에 따라 내외부 침입 및 위협으로부터 조직의 자원을 보호하기 위한 보안의 중요성이 커지고 있다. 따라서 최근에는 다양한 보안 로그 이벤트에 대하여 보안 위협 여부를 사전에 파악하고, 예방하는 이상징후 식별 알고리즘의 개발이 강조되고 있다. 과거 규칙 기반 또는 통계 학습에 기반하여 개발되어 온 보안 이상징후 식별 알고리즘은 점차 기계 학습과 딥러닝에 기반한 모델링으로 진화하고 있다. 본 연구에서는 다양한 기계 학습 분석 방법론을 활용하여 악의적 내부자 위협을 사전에 식별하는 최적 알고리즘으로 LSTM-autoencoder를 변형한 Deep-autoencoder 모형을 제안한다. 본 연구는 비지도 학습에 기반한 이상탐지 알고리즘 개발을 통해 적응형 보안의 가능성을 향상시키고, 지도 학습에 기반한 정탐 레이블링을 통해 기존 알고리즘 대비 오탐율을 감소시켰다는 점에서 학문적 의의를 갖는다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.30-37
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• 2000

본 논문에서는 적웅형 신경망-퍼지 추론(ANFlS) 방법을 이용해 가스터빈의 각 변수 변화에 대해 가장 최적으로 제어 될 수 있는 전달함수를 구하고 또 2자유도 Pill제어기를 튜닝하는 문제를 연구하였다. 적응형 신경망-퍼지 추론(ANFlS)법은 기존의 퍼지나 신경망에 비해 플랜트 특성에 따라 소속함수의 모양을 적절하게 가변하면서 학습 할 수 있어 변수가 급격히 변하는 플랜트 제어에서 매우 효과적인 방법이다. 한편 가스터빈의 기동시간은 매우 짧고 제어변수도 많아 최적 기동을 위해서는 기동순간마다 제어변수 값을 가변시켜야 하나 실질적으로 이에 적합한 제어기를 설계하는 것은 매우 어렵다. 따라서 본 연구에서는 실용적인 지능형 제어기를 연구하기 위해 적웅형 신경망 퍼지 추론법을 군산 가스터빈 의 실제 운전 데이터에 적용하여 특성을 확인한 후 2자유도 Pill 제어기를 적용하여 튜닝하였다. 그 결과 적웅형 신경망올 이용한 결과가 기폰의 Pill 제어기에 비해 우수함을 나타내었다 본 연구는 실제 운전되는 가스터빈의 데이터를 이용해 특성을 고찰한 것이므로 다른 유사한 프로세스에도 유용하게 활용 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.203-210
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• 2014

본 연구는 생산공정운영시 발생하는 담당자의 의사결정 지원을 위한 학습형 공정 의사결정 시스템 구축방법에 대한 것이다. 먼저 추출 및 누적된 각 공정 별 이력 데이터에서, 주요한 주요자원(Critical Resource)을 단계적 회귀법에 따라 선정한다. 선정된 주요자원을 독립변수로 취급하여 담당자의 의사결정 대상이 되는 공정운영 성과를 종속변수로 하는 회귀모형을 산출하고, 해당 주요자원으로 구성된 시뮬레이션 모형을 설계한다. 메타휴리스틱 방법을 통하여 의사결정 시점의 생산계획 및 목적에 대한 시뮬레이션 분석을 실행하고, 복수 대안 및 가능해(기대성과)를 산출한다. 각각의 대안에서 주요자원 별 회귀모형을 구성하는 분석 값을 회귀식에 대입하고, 여기에서 얻어지는 값과 시뮬레이션 분석에 의해 산출된 가능해 간의 비교를 통하여 그 차이가 가장 작은 대안을 최적대안으로 선정하고 실제 공정운영 의사결정에 반영하여 생산을 실시한다. 이때 발생하는 공정 이력 데이터들은 이후 의사결정을 위한 회귀모형에 피드백 된다.