• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.2382-2390
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• 2007

본 논문에서는 비선형 앰프를 선형화 하는 다항식에 기반한 사전왜곡 알고리즘을 제안한다. 제안된 방식은 기존의 다항식 기반 방식과는 다르게 사후왜곡기의 도움 없이 직접 학습 방식으로 사전왜곡 계수를 추정한다. 먼저 앰프의 특성이 부분 선형으로 가정하여 알고리즘이 유도되고, 다음에 이 알고리즘을 앰프에 대한 어떠한 가정이 필요없는 구조로 변경한다. 제안된 사전왜곡기는 복소 계수를 가지는 다항식으로 구성되며 다항식의 계수는 RLS(recursive least squares)에 기반하여 찾게 된다. 컴퓨터 모의실험에 의하면 제안된 직접방식의 알고리즘이 기존의 간접 학습 방식에 비해 앰프의 초기 계수나 포화 영역에서 강인한 특성을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.119-128
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• 2006

기존에 제작되어 현재 운영되고 있는 웹기반 코스웨어들은 개인의 수준들을 적절하게 적용하지 못하고 있다. 본 논문은 학습자 개개인이 직접 학습내용, 학습목표, 학습 범위로 수업내용을 구성할 수 있으며 구성한 학습내용을 직접 압축하여 코스웨어에서 실행할 수 있도록 설계하였다. 미리 짜여진 선형학습방식이 아닌 선택성을 부여한 학습방법으로 지속적인 학습의 동기가 유발되고 학습방법을 유지할 순 있으며 학습내용을 구성하여 각자의 능력을 최대한 발휘하여 자신의 흥미와 욕구에 맞는 학습이 가능하다. 그러므로 학습방식에 대한 높은 만족도와 학습내용에 대한 학업성취도를 극대화시킬 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권11호
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• pp.1500-1506
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• 2020

본 논문에서는 오버레이 단말 간 직접 (Device-to-Device : D2D) 통신 네트워크를 위한 강화학습 기반 스케쥴링 문제를 연구한다. 강화학습 모델 중 하나인 Q-learning을 이용한 D2D 통신 기술들이 연구되었지만, Q-learning은 상태와 행동의 개수가 증가함에 따라서 높은 복잡도를 유발한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 Deep Q Network (DQN) 기반 D2D 통신 기술들이 연구되었다. 본 논문에서는 무선 통신 시스템 특성을 고려한 DQN 모델을 디자인하고, 피드백 및 시그널링 오버헤드를 줄일 수 있는 DQN 기반 분산적 스케쥴링 방식을 제안한다. 제안 방식은 중앙집중식으로 변수들을 학습시키고, 최종 학습된 파라미터를 모든 단말들에게 전달한다. 모든 단말들은 최종 학습된 파라미터를 이용하여 각자의 행동을 개별적으로 결정한다. 제안 방식의 성능을 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 분석하고, 최적방식, 기회주의적 선택 방식, 전체 전송 방식과 비교한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2001년도 춘계학술발표논문집
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• pp.407-411
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• 2001

웹 기반 멀티미디어 웹페이지 구축 학습 시스템은 인터넷을 통하여 웹페이지 개발기술을 체계적으로 습득하는 멀티미디어적 교육 시스템으로, 일방적으로 보여주는 것을 탈피하여 상호 작용성을 강조한 학습방식이다. 사용자가 직접 조작할 수 있는 학습 시스템으로 내용의 이해를 쉽도록 설계하였고 기존의 텍스트와 정적 이미지 세시방식에서 더 나아가 실제 학습통영 상을 제작하여 사용자의 습득 능률을 높이도록 하였다.

• 전자공학회논문지C
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• 제35C권6호
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• pp.99-108
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• 1998

본 논문에서는 비선형 시스템의 직접제어방식을 위한 다층 신경회로망을 제안하였다. 제안한 방식은 신경회로망이 플랜트의 역 모델을 학습하는 방식으로 플랜트의 사전지식을 시스템의 입출력 정보를 이용하여 추정하고, 플랜트의 역 모델을 선형부분과 비선형 부분의 직렬연결로 구성하고 선형부분과 비선형부분의 모델을 신경회로망을 이용하여 구성한 직접제어방식이다. 제안한 제어기의 선형부분은 선형 시스템의 시스템동정을 위해 이용되었던 반복최소자승법을 이용하여 구하여진 플랜트의 선형입력으로 학습을 수행하고, 비선형부분은 기준 궤적과 실제 출력의 오차를 이용해 학습을 수행한다. 단일 관절 매니플레이터를 이용하여 추종제어에 대한 시뮬레이션과 실험을 하여 기존의 다층신경회로망을 이용한 직접제어방식과 제어성능을 비교 검토한 결과 신경회로망 구성의 간단함과 정밀성 등의 우수함을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (A)
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• pp.103-107
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• 2006

최근 정보화 시대에 발맞추어 나가기 위해서는 학습자의 문제해결력을 함양하기 위한 능력을 기를 수 있는 교육이 이루어져야 한다. 학습과정에서 학습자 스스로 지식을 조작하고 문제를 해결할 수 있는 학습자중심의 자기 주도적(self-directed) 학습이 강조되고 있다. 이러한 학습을 위하여 웹 기반에서의 문제은행 시스템을 이용하여 자기 주도적 학습과 수준별 학습 평가가 가능하도록 시스템을 설계 및 구현하였다. 본 연구에서 제안하는 시스템은 학습자가 스스로 필요한 문제를 출제하여 학습할 수 있으며, 문제출제 형식은 문제은행방식을 이용한 동적 출제방식을 사용하였다. 학습자가 학습 결과를 즉각적으로 확인하여 직접 피드백 할 수 있으며, 다시 풀어보기를 원하는 문제는 오답노트 기능을 통하여 복습할 수 있도록 하였다. 또한 모의고사를 통한 결과분석에 따라 개인별 심화 및 보충학습을 통해 완전학습 목표에 도달할 수 있도록 하였다. 평가 시 한 과목의 편중을 막기 위하여 비율을 설정해놓았으며, 학습통계에서 평균과 자신의 성적을 비교함으로써 철저하게 자신의 위치를 파악할 수 있도록 하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.118-122
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• 2020

문화재 영상 데이터는 방대한 양으로 인해 고해상도로 모두 저장이 어렵거나 시간이 지나 상대적으로 화질이 낮은 영상들이 다수 존재하기에 초해상화가 필요한 상황이 많다. 따라서 본 논문에서 처음으로 문화재 영상에 특화된 4 배 및 8 배 딥러닝 기반 초해상화 방식을 제안한다. 문화재 영상 데이터는 배경이 단조롭고 물체가 영상 중간에 위치한다는 특징이 있어 이를 고려해 중간 부분에서만 패치를 추출하는 방식을 적용하여 의미 있는 패치로 학습이 되도록 한다. 또 자연 영상 데이터 셋인 DIV2K 를 사용해 학습하는 방식과 직접 구성한 문화재 데이터 셋을 이용해 학습하는 방식, 그 둘을 적절히 함께 사용하여 학습하는 전이 학습 방법까지 세 가지로 학습하여 초해상화의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 그 결과, 쌍삼차 보간법(Bicubic interpolation)보다 4 배 초해상화에서는 약 1.25dB, 8 배 초해상화에서는 약 1.26dB 의 성능 개선을 확인하였으며, 단순 DIV2K 로 학습한 방식보다는 4 배에서는 0.06dB, 8 배에서는 0.17dB 의 성능 개선을 확인하였다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제35권8호
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• pp.1105-1110
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• 2011

본 논문은 신경회로망 기법을 이용하여 직접벡터제어 방식의 문제점을 개선하고자 하였다. 직접벡터제어 방식은 히스테리시스 밴드 폭의 변화로 인해 유도전동기 속도제어 시 맥동이 큰 단점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 학습을 통해 오차를 감소시키는 신경회로망 기법을 사용하여 기존의 직접벡터제어 방식에서 발생하던 속도 맥동을 개선하였다.

• 방송과미디어
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• 제22권1호
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• pp.1-9
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• 2017

IBM Watson은 새로운 컴퓨팅 시대인 코그니티브 시스템으로의 첫 걸음으로 상징된다. Watson은 현 프로그램 컴퓨팅의 시대 기반 위에 구축되었으나, 매우 중요한 방식에서 차이가 있다. ${\bullet}$ 오늘날 전세계 데이터의 80%를 차지하고 있는 복잡한 비정형 데이터에 대한 이해를 돕는 자연어 처리(Natural Language Processing) ${\bullet}$ 관련된 증거만을 기반으로 응답에 가중치를 부여하고 평가하기 위한 고도의 분석 기법을 적용한 가설 생성 및 평가 방식 ${\bullet}$ 반복을 통해 좀더 똑똑해 질 수 있도록 결과를 기반으로 학습을 개선할 수 있도록 돕는 동적 학습 방식이 각각이 Watson에만 특별한 것은 아니지만, Watson은 각 역량의 조합을 통해 강력한 솔루션을 제공하고 있다. IBM Watson과 같은 코그니티브 시스템은 조직이 생각하고, 행동하고, 운영되는 방식을 혁신시킬 수 있다. 이 글에서는 어떻게 IBM Watson이 시작되었으며, 직접적이고 신뢰할 수 있는 답변을 제공하기 위해 자연어 처리와 동적 학습 및 가설 생성/평가를 어떻게 조합하는지, 나아가 어떤 분야에서 적용되고 있는지 그 사례를 소개하고자 한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2015년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.345-346
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• 2015

IT서비스 기술이 융 복합 형태의 모습으로 다양하게 발전하면서 콘텐츠를 사용함에 있어 새로운 방식의 인터페이스들이 나타났다. 본 논문은 기존의 단순한 인터페이스인 키보드와 마우스를 벗어나 사람의 모션을 인식하여 게임, 교육, 음악 등 다양한 분야를 컨트롤할 수 있는 립모션을 활용한 에듀테인먼트 콘텐츠를 제작하였다. 콘텐츠 방식은 학습을 단계별로 진행하고 글자 맞추기, 글씨쓰기 등 게임을 하여 정답을 맞추면 점수를 획득하는 방식이다. 제작한 에듀테인먼트 콘텐츠는 단순한 교육이론 학습이 아닌 학습자가 직접 체감할 수 있어 더욱 학습효과의 극대화가 가능하다.