• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.742-746
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• 2006

학습자에 대한 학습능력의 평가는 진단평가, 형성평가와 총괄평가 단계로 구분할 수 있다. 이러한 단계적 평가는 학습자의 사전 학습 준비상태부터 학습 과정의 충실성 및 학습 결과까지를 종합적으로 판단할 수 있는 기준이 된다. 본 논문에서는 퍼지추론을 이용하여 각 단계의 평가를 모두 고려한 종합학습평가 방법을 제안하였다. 학습 수행능력에 대한 객관적인 평가를 위하여 각 평가 단계별로 가중치를 부여하였고, 진단, 형성 및 총괄 평가에 대한 퍼지추론에서 획득한 비퍼지화 값을 최종평가의 소속함수 구간으로 적용하였다. 그 결과 객관성을 보장할 수 있는 명확한 추론을 수행할 수 있었으며, 종합적인 학습평가 방법의 타당성을 보였다.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제19권1호
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• pp.79-112
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• 2016

본 연구의 목적은 구성주의를 기반으로 하는 학습자 중심 수학 수업이 학생들의 추론능력과 지식 구성 수준에 미치는 영향을 알아보는데 있다. 이를 위해 초등학교 4학년 분수 단원을 구성주의 수학 수업으로 재구성하여 수업을 실천하고, 학생들의 추론능력과 분수 지식 생성 수준에 미치는 영향을 알아보았다. 분석 결과로부터 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다. 구성주의를 바탕으로 한 학습자 중심 수업은 교사 중심 수업보다 학생들의 추론능력과 학습한 내용에 대한 재생력, 학습하지 않은 지식의 생성력에 긍정적인 영향을 준다. 구성주의를 바탕으로 한 학습자 중심 수업은 교사 중심 수업보다 분수 지식 생성 수준을 향상시키는데 효과가 있다. 구성주의를 바탕으로 한 학습자 중심 수업은 수학적 추론능력을 발달시켜 지식 생성 능력 수준을 향상시킨다. 또한, 추론능력과 분수 지식 생성 능력이 학습자 중심 수업을 받은 학생들에게서는 상관이 있었으며 교사 중심 수업을 받은 학생들은 추론능력이 높아도 생성하지 못하는 경우가 많았으나 실험집단은 추론능력이 높으면 지식 생성이 가능하였다. 따라서 학습자 중심 수업은 학생들의 추론능력에 긍정적인 영향을 미치며 이를 통해 지식 생성 수준도 향상될 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.588-591
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• 2021

다중추론 질의응답 태스크는 하나의 문서만 필요한 기존의 단일추론 질의응답(Single-hop QA)을 넘어서 복잡한 추론을 요구하는 질문에 응답하는 것이 목표이다. IRQA에서는 검색 모델의 역할이 중요한 반면, 주목받고 있는 Dense Retrieval 모델 기반의 다중추론 질의응답 검색 모델은 찾기 어렵다. 본 논문에서는 검색분야에서 좋은 성능 보이고 있는 Dense Retrieval 모델의 다중추론을 위한 사전학습 방법을 제안하고 관련 한국어 데이터 셋에서 이전 방법과의 성능을 비교 측정하여 학습 방법의 유효성을 검증하고 있다. 이를 통해 지식 베이스, 엔터티 링킹, 개체명 인식모듈을 비롯한 다른 서브모듈을 사용하지 않고도 다중추론 Dense Retrieval 모델을 학습시킬 수 있음을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.203-208
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• 2023

본 논문에서는 대규모 언어 모델의 인컨텍스트 러닝과 프롬프팅을 활용하여 수치 추론 태스크 데이터셋을 효과적으로 증강시킬 수 있는 방법론을 제안한다. 또한 모델로 하여금 수치 추론 데이터의 이해를 도울 수 있는 전처리와 요구사항을 만족하지 못하는 결과물을 필터링 하는 검증 단계를 추가하여 생성되는 데이터의 퀄리티를 보장하고자 하였다. 이렇게 얻어진 증강 절차를 거쳐 증강을 진행한 뒤 추론용 모델 학습을 통해 다른 증강 방법론보다 우리의 방법론으로 증강된 데이터셋으로 학습된 모델이 더 높은 성능을 낼 수 있음을 보였다. 실험 결과 우리의 증강 데이터로 학습된 모델은 원본 데이터로 학습된 모델보다 모든 지표에서 2%p 이상의 성능 향상을 보였으며 다양한 케이스를 통해 우리의 모델이 수치 추론 학습 데이터의 다양성을 크게 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.545-547
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• 2021

발전시설 장비는 이상이 생기면 큰 경제적 피해를 발생시키기 때문에, 장비의 계통마다 수십만 개의 센서들이 부착되어 장비의 정상 작동 여부를 모니터링 한다. 장비의 이상 감지를 위해서, 최근 활발히 연구되고 있는 딥러닝 등의 기술을 활용한 AI 모델을 생성하여 장비의 고장을 예측한다. AI 모델을 학습하고 추론하기 위해서는 수많은 센서 중에서 AI 모델을 생성할 센서들을 선택하고, 지속적으로 모니터링 되는 값들을 비교하여 이상 감지 여부를 스트리밍 환경에서 추론할 수 있는 센서 빅데이터 질의 처리 및 스트리밍 추론 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 AI 모델을 학습하고 스트리밍 추론할 수 있는 빅데이터 질의 처리 시스템을 설계 및 구현한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.205-209
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• 2022

페르소나 대화 시스템이 상대방의 개인화된 정보에 일관된 응답을 생성하는 것은 상당히 중요하며, 이를 해결하기 위해 최근에 많은 연구들이 활발히 이루어지고 있다. 그 중, PersonaChat 데이터셋에 대해 수반/중립/모순 관계를 라벨링한 DialoguNLI 데이터셋이 제안되었으며, 일관성 측정, 페르소나 속성 추론 태스크 등 여러 분야에 활용되고 있다. 그러나, 공개적으로 이용가능한 한국어로 된 대화 추론 데이터셋은 없다. 본 연구에서는 한국어로 번역된 페르소나 대화 데이터셋과 한국어 자연어 추론 데이터셋에 학습된 모델을 이용하여 한국어 대화 추론 데이터셋(KorDialogueNLI)를 구축한다. 또한, 사전학습된 언어모델을 학습하여 한국어 대화 추론 모델 베이스라인도 구축한다. 실험을 통해 정확도 및 F1 점수 평가 지표에서 KLUE-RoBERTa 모델을 미세조정(fine-tuning)시킨 모델이 가장 높은 성능을 달성하였다. 코드 및 데이터셋은 https://github.com/passing2961/KorDialogueNLI에 공개한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권4호
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• pp.412-421
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• 2000

수리나 과학 영역의 학습은 원리 이해와 응용을 위주로 함에도 불구하고 기존의 교육용 소프트웨어 제품들은 단순 주입식이나 단답식의 학습을 지원하는 것이 대부분이어서 높은 학습 성과를 기대하기는 어려운 실정이다. 인공 지능 연구에서 지식 표현 체계나 탐색, 추론 기법이 학습기 설계에 도입되어 증명기, 모의 실험기 유형의 학습기 연구에는 상당한 진전을 보아 왔으나 여전히 실용적 수준이라 할 수는 없고 특히 문제 해결을 지원하는 학습기는 설계 모형조차 제시되지 못하고 있다. 본 연구가 설계한 기하 문제 학습기는 학습과 병행하는 동적 추론을 구사한다. 실시간 문제 해결을 지원하기 위한 정보 구성요소로서 명제, 가설 및 연산자에 의해 문제 공간을 정의하고 이들의 생성과 검증을 추론의 주요 대상으로 하는 대화식 문제 학습의 메카니즘을 탐구하였다. 성취한 결과로서 기하 문제 해결에서 필수 불가결한 요소임에도 불구, 기존 시스템이 간과해 왔던 대수 처리를 위한 일련의 추론 전략을 연계적으로 구사함으로서 실용성있는 문제 학습기의 설계 모형을 얻었다. 제안 모형은 물리, 전자 회로 등 타 과학 영역의 문제 학습기 설계에도 적용될 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.225-228
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• 2019

문장 임베딩은 문장의 의미를 잘 표현 할 수 있도록 해당 문장을 벡터화 하는 작업을 말한다. 문장 단위 입력을 사용하는 자연언어처리 작업에서 문장 임베딩은 매우 중요한 부분을 차지한다. 두 문장 사이의 의미관계를 추론하는 자연어 추론 작업을 통하여 학습한 문장 임베딩 모델이 기존의 비지도 학습 기반 문장 임베딩 모델 보다 높은 성능을 보이고 있다. 따라서 본 논문에서는 문장 임베딩 성능을 높이기 위하여 사전 학습된 BERT 모델을 이용한 문장 임베딩 기반 자연어 추론 모델을 제안한다. 문장 임베딩에 대한 성능 척도로 자연어 추론 성능을 사용하였으며 SNLI(Standford Natural Language Inference) 말뭉치를 사용하여 실험한 결과 제안 모델은 0.8603의 정확도를 보였다.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제24권1호
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• pp.43-69
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• 2021

본 연구의 목적은 구성주의를 기반으로 한 학습자 중심수학 수업이 학생들의 학업성취도(실험처치 중 학습한 내용에 대한 재생능력과 실험처치 중 학습하지 않은 내용에 대한 생성능력) 및 추론 능력에 미치는 영향을 알아보는데 있다. 이와 같은 연구 목적을 달성하기 위해서 4학년 분수단원과 다각형 단원을 학습자 중심 수학 수업에 적합한 수업자료와 교수학습 방법을 적용하였다. 본 연구로부터 얻은 결론은 다음과 같다. 첫째, 학습자 중심 수학 수업은 학생들의 학업성취도에 긍정적인 영향을 준다. 둘째, 특히 학습자 중심 수학 수업은 학습 능력이 낮은 학생들에게 긍정적인 영향을 미친다. 셋째, 학습자 중심 수업을 거듭 할수록 학생들의 추론 능력 함양에 긍정적인 영향을 준다. 넷째, 학생들의 추론능력의 함양과 학업성취도의 향상은 서로 긍정적인 영향을 미친다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.31-39
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• 2006

지식정보 사회로의 변화는 교육 패러다임의 변화를 요구하고, 이에 따라 지능형 학습과 원격 교육은 지속적인 연구 주제로서 관심을 모으고 있다. 이러한 연구 분야에서의 교수 학습 방법은 학습의 개별성, 즉, 개별 학습자의 특성에 의존하는 학습 요소 및 경로의 추출을 전제로 하며, 이는 '개별화된 추론 전략'에 대한 논의로 이어진다. 따라서 본 연구에서는 신경논리망의 확장 개념인 X-Neuronet(eXtended Neuronet)을 근거로, 학습 내용을 위계적 표상과 자체의 자기 학습(self-learning)이 가능한 학습자 인지구조체로 표현하고, 이 구조체를 이용하여 개별 학습자의 지식상태에 의존하는 추론의 개별화 전략을 설계하고, 이에 대한 타당성을 검증하였다.