• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.283-284
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• 2019

규칙 기반의 챗봇(Chatbot)은 개발자가 미리 지정한 키워드와 패턴을 통해 사용자의 의도(Intent)를 파악하기 때문에, 챗봇을 응용한 어플리케이션에서는 제한적인 활용도를 보인다. 본 논문에서는 위 문제를 해결하기 위해, 프레임워크 기반의 한글 자연어 처리 챗봇 성능 향상을 위한 점진 학습(Incremental Learning)을 제안한다. DialogFlow는 규칙 기반의 챗봇 프레임워크로서, 사용자 질의 패턴에 대한 사전 학습이 치명적이다. 제안하는 점진 학습 기법은 사용자 질의가 미리 학습되어 있지 않은 경우에도, 유사도 기반으로 질의의 의도를 결정할 수 있다. 이때 entity 조합과 기존에 학습된 질의들과의 유사도를 통해 의도를 결정하여, 프레임워크를 점진적으로 학습한다. 이를 적용하여 연세대학교 정보들을 제공하는 챗봇을 개발하고, 실험을 통해 제안된 점진 학습 기법은 기존 시스템보다 다양한 종류의 질의 처리가 가능하고, 더욱 빠른 응답 속도를 나타내는 것을 확인하였다. 또한 사용자가 증가함에 따라 점진 학습을 통해 성능이 더욱 증가하는 자가 학습 모형으로서의 우수함을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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• pp.525-528
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• 2004

먹이추적문제(prey pursuit problem)는 가상 격자로 이루어진 공간 내에 다중의 에이전트를 이용하여 먹이를 포획하는 것이다. 에이전트들은 먹이를 포획하기 위해 $30{\times}30$으로 이루어진 격자공간 (gride)안에서 기존 제안된 지역 제어, 분산 제어, 강화학습을 이용한 분산 제어 전략들을 적용하여 먹이를 포획하는 전략을 구현하였다. 제한된 격자 공간은 현실세계를 표현하기에는 너무도 역부족이어서 본 논문에서는 제한된 격자공간이 아닌 현실 세계와 흡사한 무한 공간 환경을 표현하고자 하였다. 표현된 환경의 모델은 순환구조(circular)형 격자 공간이라는 새로운 실험 공간이며, 새로운 공간에 맞는 전략은 에이전트와 먹이와의 추적 관계를 방향 벡터를 고려한 모델로 구현하였다. 기존 실험과는 차별화 된 환경에서 에이전트들은 휴리스틱을 통한 학습을 할 수 있다는 가정과 먹이의 효율적 포획, 충돌문제 해결이라는 결과를 얻었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
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• pp.43-44
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• 2018

본 논문에서는 로봇 매니퓰레이터의 순방향 기구학 학습에 있어서 로봇의 비용적인 측면으로 인하여 실재 로봇 매니퓰레이터를 교보재로 사용하여 실습을 하기에 제한되는 환경과 교재만으로 학습하는 제한된 환경에서 학생들이 이해하는 것 뿐만 아니라 검증이나 실험을 하기가 어려운 점을 개선하기 위해서 증강현실 기반의 시뮬레이터를 제안한다 로봇 기구학에서는 주로 교재를 사용하는데 실재로 존재하는 모델보다 회전 관절(revolute joint)과 병진 관절(prismatic joint) 모형의 조합으로 모델링한다 관절의 모형을 일종의 증강현실의 마커로 사용하여 교재에서 제안하는 모델에 더해서 개인이 조합한 모델 또한 실습이 가능하도록 하는 증강현실 시뮬레이터를 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.66-69
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• 2023

온라인 저지 시스템은 학습자가 제출한 코드를 평가하기 위해 많은 시스템 자원을 사용한다. 학습자의 코드를 평가하는 방법 중 하나인 코드 효율성 측정은 시간복잡도를 기반으로 평가하기 때문에 대량의 인수를 입력 데이터로 사용한다. 본 연구에서 컨테이너 기술인 도커의 컨트롤 그룹을 활용하여 CPU 자원을 제한한다. 이를 통해 기존에 사용한 데이터보다 적은 데이터를 이용하여 코드 효율성을 측정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에 따르면 최단 경로 계산 문제에서 데이터 크기를 60%, 측정 시간을 33.3% 절감할 수 있는 것으로 나타났다.

• Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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• 제8권1호
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• pp.101-112
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• 1997

본 연구의 목적은 학습 장애를 진단하는데 있어 성취도 검사인 기초학습기능검사의 유용성을 살펴보는 것이다. 학습 장애 집단은 두 유형으로 나누어 언어적 학습 장애 집단(VLD：Verbal Learning Disorder) 34명, 비언어적 학습 장애 집단(NVLD：Nonverbal Learning Disorder) 14명으로 총 48명으로 구성되었으며, 비교 집단으로는 Dysthymia 집단 11명, 정상아 20명을 대상으로 지능 검사 및 기초학습 기능검사의 수행을 비교하였다. 지능 검사에서 VLD집단은 어휘력 및 언어를 통한 학습 과제, 언어-청각적인 주의과제에서 의미있는 저하를 나타내었고, NVLD 집단은 시-지각의 정확도, 정신-운동성 기능의 협응 속도, 시각-공각적인 조직력 등 동작성 기능 전반에 걸쳐 비효율성을 나타내었다. 기초학습기능검사에서는 VLD 집단은 음운 부호화과제, 셈하기 능력, 단어 재인 과제에서 의미있는 저하를 나타내었다. 또한 지능 검사의 소검사들에 기초학습기능검사의 소검사들을 포함하여 판별 분석을 한 결과, 기초학습기능검사를 포함시키지 않은 경우보다 판별율이 높아졌을 뿐 아니라, VLD집단을 유의미하게 판별해 주는 판별 함수를 도출하였다. 각 소검사들의 속성을 분석하기 위하여 요인 분석을 실시하였으며 이를 통하여 소검사들을 유목화하였으며 마지막으로 현 논문의 제한점 및 기초학습기능검사의 제한점을 논의하였다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2006년도 동계학술대회
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• pp.267-275
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• 2006

과학교육의 특성상 가장 효과적인 교수 방법은 직접 실험하고, 탐구, 체험 학습을 하는 것이나 시간적, 공간적 제약, 환경 여건, 비용 등을 고려해 볼 때 항상 직접 체험 학습 환경을 제공해 주기는 어렵다. 또한 '지구과학' 영역의 학습은 교실이나 실험실에서 지도하기 어려운 문제점이 있고, 학습 내용들이 본질적으로 가지고 있는 초실험적인 내용이 많아 교수 학습과정에서 많은 어려움을 겪고 있는 실정이다. 이러한 제한점이 많은 초등학교 과학과 '지구과학' 영역에 대하여 직접 탐구하고 체험할 수 있는 환경과 가까운 멀티미디어 웹 기반 코스웨어를 설계 개발하여 이러한 어려움을 보완한다면 과학 교육의 학습 효과를 더욱 높일 수 있을 것이다. 이에 본 연구에서는 과학과의 지구과학 영역 중 기상 교육을 위한 웹 코스웨어를 설계 개발하여 수업현장에 적용해보고자 한다. 본 연구에서 제시한 웹 코스웨어 학습 프로그램은 단지 디스플레이 형식의 자료에서 벗어나 여러 가지 그림, 소리, 동영상 등의 애니메이션 자료를 제시함은 물론 아동들이 직접 컴퓨터를 조작함으로써 학습목표에 보다 쉽고 재미있게 도달할 수 있도록 제작하여 과학과 교수 학습 방법의 개선을 꾀하고, 학습자들의 과학적 사고력 발달을 도모하고자 한다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제15권3호
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• pp.186-198
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• 1990

인간 소뇌의 구조와 기능을 간략하게 수학적으로 모델링하여 입력에 따른 시스템의 적정 출력을 학습에 의한 적응 제어 방식으로 추출해 내는 소뇌모델 대수제어기(CMAC : Cerebellar Model Arithmetic Controller)가 제안되었다. 본 논문에서는 연구개발된 기존 신경회로망과의 비교 분석에 의거하여, 소뇌모델 대수제어기 대신 네트의 특성에 따라 소뇌모델 선형조합 신경망(CMLAN : Cerebellum Model Linear Associator Network)이라 하였다. 소뇌모델 선형조합 신경망은 시스템의 제어 함수치를 결정하는 데 있어, 기존의 제어방식이 시스템의 모델링을 기초로 하여 알고리즘에 의한 수치해석적 또는 분석적 기법으로 모델 해를 산출하는 것과 달리, 학습을 통하여 저장되는 분산기억 소자들의 함수치를 선형적으로 조합함으로써 시스템의 입출력을 결정한다. 분산기억 소자로의 함수치 산정 및 저장은 소뇌모델 선형조합 신경망이 갖는 고유의 구조적 상태공간 매핑(State Space Mapping)과 델타규칙(Delta Rule)에 의거한 시스템의 입출력 상태함수의 학습으로써 수행된다. 본 논문을 통하여 소뇌모델 선형조합신경망의 구조적 특성, 학습 성질과 상태공간 설정 및 시스템의 수렴성을 규명하였다. 또한 기존의 최대 편차수정 학습 알고리즘이 갖는 비능률성 및 적용 제한성을 극복한 효율적 학습 알고리즘들을 제시하였다. 언급한 신경망의 특성 및 제안된 학습 알고리즘들의 능률성을 다양한 학습이득(Learning Gain)하에서 비선형 함수를 컴퓨터로 모의 시험하여 예시하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 1999년도 춘계종합학술대회
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• pp.370-374
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• 1999

본 논문에서는 역전파 알고리즘과 헵 학습규칙의 장점을 최대한 살려 이용하고, 역전파 알고리즘의 문제점인 지역 최소점에 빠지는 경우와 학습시간이 느린 단점과 헵 학습규칙의 문제점인 학습 패턴의 저장능력이 매우 제한되고 선형적 분리가 되지 않는 복잡한 문제에는 적용할 수 없다는 단점등을 개선하기 위하여 혼합형 학습규칙을 제안한다. 제안하는 학습규칙은 입력층과 은닉층에 흔합형 학습규칙과 은닉층과 출력층에 역전파(Back-Propagation) 학습규칙을 적용한 혼합형이다. 제안한 혼합형 학습규칙을 이용한 신경회로망의 유용성을 확인하기 위하여 단일관절 매니플레이터를 이용하여 추종제어에 대한 시뮬레이션을 하여 기존의 역전파 알고리즘을 이용한 직접적응 제어 방식과 제어성능을 비교 검토한 결과 다음과 같은 특성을 확인하였다.

• 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.

• 한국음향학회지
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• 제35권2호
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• pp.143-148
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• 2016

깊은 신경망은 데이터의 특성을 효과적으로 나타낼 수 있는 방법으로 최근 많은 응용 분야에서 활용되고 있다. 하지만, 제한적인 양의 데이터베이스는 깊은 신경망을 훈련하는 과정에서 과적합 문제를 야기할 수 있다. 본 논문에서는 풍부한 양의 음성 혹은 음악 데이터를 이용한 전이학습을 통해 제한적인 양의 사운드 이벤트에 대한 깊은 신경망을 효과적으로 훈련하는 방법을 제안한다. 일련의 실험을 통해 제안하는 방법이 적은 양의 사운드 이벤트 데이터만으로 훈련된 깊은 신경망에 비해 현저한 성능 향상이 있음을 확인하였다.