• 전자공학회논문지 IE
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• v.48 no.2
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• pp.71-78
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• 2011

The purpose of the present study is to examine the causal relationship among self-regulated learning, social presence, learning flow and satisfaction in cyber education utilizing electronic media. For this study, 304 students at W cyber university in Korea completed surveys in the fall semester of 2010. The result of this study indicated that there was a meaningful effect of self-regulated learning on learning flow and satisfaction. In addition, we founded learning flow has an intermediating effect between self-regulated learning and satisfaction. Based on these results, this study propose strategies to raise satisfaction by improving students' leading role in their learning.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.854-857
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• 2020

최근 사람형(Anthropomorphic)로봇손의 사물조작 지능을 개발하기 위하여 행동복제(Behavior Cloning) Deep Reinforcement Learning(DRL) 연구가 진행중이다. 자유도(Degree of Freedom, DOF)가 높은 사람형 로봇손의 학습 문제점을 개선하기 위하여, 행동 복제를 통한 Human Demonstration Augmented(DA)강화 학습을 통하여 사람처럼 사물을 조작하는 지능을 학습시킬 수 있다. 그러나 사물 조작에 있어, 의미 있는 파지를 위해서는 사물의 특정 부위를 인식하고 파지하는 방법이 필수적이다. 본 연구에서는 딥러닝 YOLO기술을 적용하여 사물의 특정 부위를 인식하고, DA-DRL을 적용하여, 사물의 특정 부분을 파지하는 딥러닝 학습 기술을 제안하고, 2 종 사물(망치 및 칼)의 손잡이 부분을 인식하고 파지하여 검증한다. 본 연구에서 제안하는 학습방법은 사람과 상호작용하거나 도구를 용도에 맞게 사용해야하는 분야에서 유용할 것이다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.30 no.5_6
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• pp.579-586
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• 2003

Agents are well fitted to e-commerce applicable area because they pursuit an autonomy and interact with dynamic environment. In this paper we propose an e-commerce agents using reinforcement learning. We modify a reinforcement teaming algorithm for agents to have an intelligent feature and to make a transaction as practical business body in behalf of a person. To show the validity of this approach, we classify agents into buying agents and soiling agents, give characters of level according to the degree of learning and communication. Finally we implement an e-commerce framework and show the result. In this paper we show a design of e-commerce agents which is based on the proposed learning algorithm and present that the agents have enough possibility of doing a transaction in practical e-commerce.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.711-715
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• 2023

본 연구는 대부분의 언어 모델이 사용하고 있는 서브워드 토큰화 과정을 거치지 않고, 바이트 단위의 인코딩을 그대로 다룰 수 있는 토큰-프리 사전학습 언어모델에 대한 것이다. 토큰-프리 언어모델은 명시적인 미등록어 토큰이 존재하지 않고, 전 처리 과정이 단순하며 다양한 언어 및 표현 체계에 대응할 수 있는 장점이 있다. 하지만 관련 연구가 미흡, 서브워드 모델에 대비해 학습이 어렵고 낮은 성능이 보고되어 왔다. 본 연구에서는 한국어를 중심으로 토큰-프리 언어 이해-생성 모델을 사전 학습 후, 서브워드 기반 모델과 비교하여 가능성을 살펴본다. 또한, 토큰 프리 언어모델에서 지적되는 과도한 연산량을 감소시킬 수 있는 그래디언트 기반 서브워드 토크나이저를 적용, 처리 속도를 학습 2.7배, 추론 1.46배 개선하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.223-224
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• 2018

기계학습 기반 비디오 화질 자동 측정 기술은 주관적 화질 평가를 대체하기 위한 기술로, 비디오를 입력 신호로 화질 평가 결과를 출력 신호로 하는 기계학습 모델을 통해서 개발하는 기술이다. 학습에 필요한 비디오 데이터 셋은 입력 신호인 비디오 시퀀스와 입력의 출력신호로 학습할 주관적 화질 평가 결과로 구성된다. 이때 데이터 셋의 일부는 기계학습 기반 비디오 화질 자동 측정 기술 개발 과정에서 학습에 사용하고, 남은 일부는 개발 기술의 성능 평가에 사용한다. 일반적으로 기계학습 기반 기술의 성능은 학습 데이터의 양과 질에 비례한다. 그러나, 기계학습 기반 비디오 화질 자동 측정 기술 개발에 필요한 데이터 셋은 주관적 화질 평가 결과를 포함해야 하므로, 데이터 양을 늘리는 것은 쉬운 문제가 아니다. 이에 본 논문에서는 압축 비디오에 대한 화질 자동 측정 기술 개발을 위해 필요한 데이터 셋을 양과 질적 측면에서 효율적으로 구축하는 방법을 제안한다. 양적 측면에서 효율성을 높이기 위해 부호화 복잡도와 평가 난이도 기반으로 시퀀스를 선정 방법을, 질적 측면에서 효율성을 높이기 위해 쌍 비교(Pairwise Comparison)기반의 주관적 화질 평가 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.41-42
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• 2019

본 논문에서는 다양한 기계학습 모델을 이용한 신용 데이터 분석 기법에 대해 서술한다. 기계학습 모델은 크게 Canonical models, Committee machines, 그리고 Deep learning models로 분류된다. 이러한 다양한 기계학습 모델 중 일부 학습 모델을 기반으로 Benchmark dataset인 Credit Approval 데이터를 분석하고 성능을 평가한다. 성능 평가에는 k-fold evaluation method를 사용하며, k-fold evaluation 결과에 대한 평균 성능을 측정하기 위해 Accuracy, Precision, Recall, 그리고 F1-score가 사용되었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.549-551
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• 2003

본 논문은 점점 증가되고 있는 SPAM 메일 문제를 해결하기 위한 방법으로써, 특정 속성에 기반을 둔 학습 알고리즘의 co-training을 통한 전자메일 분류 기법을 제안한다. 전자메일 분류는 결국 문서 분류 기술과 다르지 않다. 이미 많은 연구에서 학습 알고리즘을 이용한 문서 분류 기법은 많이 제안되고 검증되었다. 본 논문에서는 이러한 학습 알고리즘들을 co-training을 통하여 해당 메일이 SPAM인지 아닌지 구분하며, 학습의 효율성을 높이기 위하여 전자메일의 특정한 속성들, 예를 들면, 핵심문구나 기타 특정한 문구 및 전자메일의 헤더 정보 등을 학습 기반으로 이용하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.01a
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• pp.245-246
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• 2014

본 논문에서는 외장 전자 바이올린과 PC기반 자율학습 프로그램을 이용한 바이올린 연주 자율학습 방법을 제안한다. 외장 전자바이올린은 ATmega128 마이크로컨트롤러, 버튼, 그리고 전선으로 운지, 현과 활을 구현하였고, 블루투스 무선통신으로 PC와 데이터통신을 수행한다. PC 프로그램은 외장 전자바이올린의 연주정보를 수신하고 MIDI를 이용하여 바이올린 소리를 출력한다. 그리고 바이올린 연주에 필요한 정보를 화면에 출력하고 연주 오류 여부를 제시함으로써 저학년 학생이 바이올린 자율학습하는데 어려움 없이 이용할 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.1149-1151
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• 2008

본 논문에서는 학습자들의 학습특성 및 학습 능력에 따라 문제은행에서 문항을 선택하는 기준과 학습코스를 재구성하기 위한 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 시스템은 학습단계와 평가단계를 연계하여 평가 단계에서 추정된 학습자의 능력에 따라 차기 학습단계에서 수준별 학습내용을 재구성하여 학습자에게 제공함으로써 합리적인 학습이 가능하도록 지원하고 있다. 이를 위해 학습자의 학습능력을 정확하게 판단 할 수 있도록 문항반응 이론에 의한 학습자 능력평가 모듈을 만들고, 가중치 값을 갖는 문항특성모델을 개발하여 적용함으로써 학습과정의 우선순위를 부여하여 학습코스를 재구성하는 시스템을 설계 및 구현하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.761-763
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• 2008

최근 온라인교육의 필요성이 높아지고 요구 수준이 커짐에 따라 교육 서비스를 제공하는 시스템의 지능화된 처리능력이 필요하다. 퍼지신경회로망은 각각의 가중치(weight)를 갖는 채널로 연결한 망형태의 계산모델이다. 퍼지신경회로망을 학습시스템에 적용하여 학습자의 문항테스트 결과에서 학습과정을 재설정 할 수 있는 출력 값을 생성한다. 적응형 학습시스템은 퍼지신경회로망을 적용하여 개별화된 강의 코스로 학습을 진행하고 결과의 feedback을 통해 학습자의 최적 커리큘럼을 찾아내는 방법을 구현하였다.