• KSCI Review
• /
• v.8 no.2
• /
• pp.33-42
• /
• 2001

The purpose of this study was to help retrieve and assess only what learner wants. The multiple-choice and short-answer types were selected. and a sort of a question bank was organized in consideration of the degree of difficulty and frequency of being questioned in such a way to have a discriminating power. For item retrieval the stored information was converted into XML data, instead of simply searching information from database. and that data were retrieved through Xpath. And it's designed to show the retrieval output by using XML on browser. Concerning item evaluation. evaluation items were produced by inputting the degree of difficulty and frequency of being questioned of the subject and unit learner wants. and then by inputting the number of individual item type. The learning outcome was offered in real time to learner. and learner could repeatedly drill what they gave a wrong answer.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2021.10a
• /
• pp.293-299
• /
• 2021

본 논문은 외국어 학습을 위한 딥러닝 기반 영어 교육 플랫폼인 PEEP-Talk (Personalized English Education Platform)을 제안한다. PEEP-Talk는 딥러닝 기반 페르소나 대화 시스템과 영어 문법 교정 피드백 기능이 내장된 교육용 플랫폼이다. 또한 기존 페르소나 대화시스템과 다르게 대화의 흐름이 벗어날 시 이를 자동으로 판단하여 대화 주제를 실시간으로 변경할 수 있는 CD (Context Detector) 모듈을 제안하며 이를 적용하여 실제 사람과 대화하는 듯한 느낌을 사용자에게 줄 수 있다. 본 논문은 PEEP-Talk의 각 모듈에 대한 정량적인 분석과 더불어 CD 모듈을 객관적으로 판단할 수 있는 새로운 성능 평가지표인 CDM (Context Detector Metric)을 기반으로 PEEP-Talk의 강건함을 검증하였다. 이와 더불어 PEEP-Talk를 카카오톡 채널을 이용하여 배포하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2007.11a
• /
• pp.399-402
• /
• 2007

다양하게 개발되는 정보시스템은 지속가능경영을 위한 서비스 인프라로 그 중요성이 날로 높아지고 있다. 이에 따라 새롭게 개발된 시스템을 얼마나 신속하게 전파하고 공유하여 조직 경쟁력을 향상시킬 것인가가 생존의 기본 조건이 된 것이다. 그러나, 전파 및 공유 도구로서의 콘텐츠 수준은 단순한 매뉴얼 또는 Help 메뉴 형태로 획일적으로 제공되어 단기간 내 조직 확산에는 한계가 있다. 이를 해결하기 위해 콘텐츠의 활용도를 극대화 할 수 있는 새로운 콘텐츠 개발 요구 정의 방법이 제시되어야 할 필요가 있다. 본 논문에서는 개발된 정보 시스템의 조직 전개를 위해 필요한 콘텐츠를 개발함에 있어 업계에 널리 활용되고 있는 스토리 기반 또는 전통적 콘텐츠 개발 방법의 한계를 극복하기 위하여 요구분석 시 Blue Ocean 전략과 6 Sigma 방법론을 결합한 시스템 개발 BORE Process를 콘텐츠 개발에 적합하게 변경한 Value innovative Requirements Engineering for Contents 프로세스로 제안하고, 콘텐츠 개발에 적용한 후, 그 결과의 유효성을 입증하기 위하여 공인된 기관의 콘텐츠 평가 결과를 제시한다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
• /
• v.22 no.4
• /
• pp.21-30
• /
• 2016

Risk management system should be able to support a decision making within a short time to analyze stream data in real time. Many analytical systems consist of CPU computation and disk based database. However, it is more problematic when existing system analyzes stream data in real time. Stream data has various production periods from 1ms to 1 hour, 1day. One sensor generates small data but tens of thousands sensors generate huge amount of data. If hundreds of thousands sensors generate 1GB data per second, CPU based system cannot analyze the data in real time. For this reason, it requires fast processing speed and scalability for analyze stream data. In this paper, we present a fast visualization technique that consists of hybrid database and GPU computation. In order to evaluate our technique, we demonstrate a visual analytics system that analyzes pipeline leak using sensor and tweet data.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2019.07a
• /
• pp.409-412
• /
• 2019

본 논문에서는 인공지능과 빅데이터 클라우드 등 다양한 4차 산업혁명시대의 기술과 교육을 융합한 에듀테크를 기초로 하여 에듀테크에 대한 교사의 학습 방향을 제시하며 전체적인 클라우드의 개념 및 분류체계, 교육의 활용을 제시하였고 클라우드 기반 교육용 소셜 플랫폼과 R. M. Gagne(1985)의 9가지 이론을 토대로 정보교과 추상화 단원의 학습 지도안을 설계 후 성취도 평가를 제시하였다. 연구 내용 분석 결과 기술의 발전성과 교육현장에서의 개인정보 교육 및 정보보안 교육의 필요성이 강조되며 확고한 플랫폼 구축과 빅데이터 확보 및 분석하여 개인에게 맞춤형 서비스 제공이 필요하다. 또한 사용자 편의성 극대화 서비스 및 UX 간결이 요구된다. 본 논문을 토대로 에듀테크의 일부분인 클라우드 기반 소셜러닝의 다양하고 체계적인 선행연구 활성화에 시발점이 되었으면 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2008.06a
• /
• pp.257-262
• /
• 2008

컴퓨팅 기술의 발전에 따라 선박의 안전항해를 지원하기 위해 Radar, GPS 등 다양한 장비들이 계량, 개발되고 있으며 그들은 선박 항해에 필요한 많은 정보를 제공하고 있다. 하지만 여전히 선박 충돌사고는 끊이지 않고 있으며, 선박 대형화에 힘입어 그 피해도 커지고 있는 실정이다. 이러한 선박 충돌사고는 앞에서 언급한 선박 항해 안전 장비의 성능제약을 받는 야간이나, 해상 환경 악화 시 두드러지게 발생하고 있으며, 특히 제한적인 상황에서 인간의 눈에만 의지해서 항해를 하고 있기 때문이기도 하다. 그래서 이러한 상황에서 Vision기술을 사용하여 카메라를 활용 상대선박을 자동으로 식별하는 시스템을 제안하고자 한다. 이는 선박들이 법적으로 야간이나 각종 장비들이 제한을 받는 상황에서 근처의 다른 선박에게 상황을 전달하기 위해서 등화(불빛)와 형상물을 사용해야한다는 점에서 착안하였다. 제안 시스템을 실제 해상 환경에서 실험하기에 제한점이 많아 프로토타입을 구현하여 실험실 환경에서 실험하고 사용자 평가를 실시하였다. 즉, LED를 가상 등화로 하여 선박에 설치된 것과 동일한 색상과 동일한 위치에 배치하고 이를 카메라를 활용하여 인식 실험을 하였으며 약 90%의 인식률을 보였다. 그리고 이러한 실험화면을 활용하여 항해업무 종사자 15명을 대상으로 사용자 평가를 실시하였으며 대부분의 사람들이 제안된 체계가 해상에서 유용하다고 답변하였다.

• The KIPS Transactions:PartB
• /
• v.13B no.6 s.109
• /
• pp.615-624
• /
• 2006

The objective of this paper is to implement parallel multi-layer ANN(Artificial Neural Network) simulator based on the mobile agent system which is executed in parallel in the virtual parallel distributed computing environment. The Multi-Layer Neural Network is classified by training session, training data layer, node, md weight in the parallelization-level. In this study, We have developed and evaluated the simulator with which it is feasible to parallel the ANN in the training session and training data parallelization because these have relatively few network traffic. In this results, we have verified that the performance of parallelization is high about 3.3 times in the training session and training data. The great significance of this paper is that the performance of ANN's execution on virtual parallel computer is similar to that of ANN's execution on existing super-computer. Therefore, we think that the virtual parallel computer can be considerably helpful in developing the neural network because it decreases the training time which needs extra-time.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2019.10a
• /
• pp.362-367
• /
• 2019

본 논문에서는 Self-Attention을 활용한 딥러닝 기반 문맥의존 철자오류 교정 모델을 제안한다. 문맥의존 철자오류 교정은 최근 철자오류 교정 분야에서 활발히 연구되고 있는 문제 중 하나이다. 기존에는 규칙 기반, 확률 기반, 임베딩을 활용한 철자오류 교정이 연구되었으나, 아직 양질의 교정을 수행해내기에는 많은 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존 교정 모델들의 단점을 보완하기 위해 Self-Attention을 활용한 문맥의존 철자오류 교정 모델을 제안한다. 제안 모델은 Self-Attention을 활용하여 기존의 임베딩 정보에 문맥 의존적 정보가 반영된 더 나은 임베딩을 생성하는 역할을 한다. 전체 문장의 정보가 반영된 새로운 임베딩을 활용하여 동적으로 타겟 단어와의 관련 단어들을 찾아 문맥의존 철자 오류교정을 시행한다. 본 논문에서는 성능평가를 위해 세종 말뭉치를 평가 데이터로 이용하여 제안 모델을 실험하였고, 비정형화된 구어체(Kakao Talk) 말뭉치로도 평가 데이터를 구축해 실험한 결과 비교 모델보다 높은 정확율과 재현율의 성능향상을 보였다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
• /
• 2000.04a
• /
• pp.171-174
• /
• 2000

원자력발전소에서 디지털 컴퓨터의 사용이 증가함에 따라 관련 시스템의 안전성, 신뢰성, 무결성, 가용성, 완전성 등을 충족시키기 위한 방안들이 현안으로 대두되고 있다. 특히 원자력발전소의 신경계통이라 할 수 있는 계측제어 계통의 디지털화로 인하여, 기존의 아날로그 하드웨어의 기능을 향상시킨 소프트웨어가 디지털 시스템에 사용되게 됨으로서, 디지털 시스템에 사용되는 상용 소프트웨어 제품의 신뢰도가 원자력발전소의 안전 및 안정 운영과 직결되므로 상용 소프트웨어에 대한 평가 문제가 중요한 관심사로 대두되었다. 본 논문의 서론에서는 원자력발전소에서 상용 소프트웨어제품을 사용하게 된 배경과 감시 및 제어를 위한 상용 실시간 운영체제를 사용하기 위한 고려사항을 기술하고, 본론에서는 상용 실시간 운영체제 선정시 제공하여야 할 기능에 대한 고려사항과, 상용 소프트웨어 제품 선정에 관한 규제 현황 및 규제 요건에 대한 고려사항을 해결하기 위한 선정 및 평가 절차를 수립하고, 이를 평가에 반영하는 방법과 절차를 제시한다. 결론에서는 원자력발전소 감시제어를 위한 상용 실시간 운영체제 평가시 고려사항의 해결에 대한 문제점과 해결 방안, 그리고 선정 절차 및 평가방안을 적용하는 데 따른 문제점과 해결 방안을 제시한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.12 no.6
• /
• pp.167-175
• /
• 2007

Fuzzy logic is used to represent qualitative knowledge and provides interpretability to a controlling system model in bioinformatics. This paper focuses on a bioinformatics data classification which is an important bioinformatics application. This paper reviews the two traditional controlling system models The sequence-based threshold controller have problems of optimal range decision for threshold readjustment and long processing time for optimal threshold induction. And the binary-based threshold controller does not guarantee for early system stability in the GPCR data classification for optimal threshold induction. To solve these problems, we proposes a fuzzy-based threshold controller for ART1 clustering in GPCR classification. We implement the proposed method and measure processing time by changing an induction recognition success rate and a classification threshold value. And, we compares the proposed method with the sequence-based threshold controller and the binary-based threshold controller The fuzzy-based threshold controller continuously readjusts threshold values with membership function of the previous recognition success rate. The fuzzy-based threshold controller keeps system stability and improves classification system efficiency in GPCR classification.