• 제목/요약/키워드: 표현 학습

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네트워크 분석을 활용한 딥러닝 기반 전공과목 추천 시스템 (Major Class Recommendation System based on Deep learning using Network Analysis)

  • 이재규;박희성;김우주
    • 지능정보연구
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    • 제27권3호
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    • pp.95-112
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    • 2021
  • 대학 교육에 있어서 전공과목의 선택은 학생들의 진로에 중요한 역할을 한다. 하지만, 산업의 변화에 발맞춰 대학 교육도 학과별 전공과목의 분야가 다양해지고 그 수가 많아지고 있다. 이에 학생들은 본인의 진로에 맞게 수업을 선택하여 수강하는 것에 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 대학 전공과목 추천 모델을 제시함으로써 개인 맞춤형 교육을 실현하고 학생들의 교육만족도를 제고하고자 한다. 모델 연구에는 대학교 학부생들의 2015년~2017년 수강 이력 데이터를 활용하였으며, 메타데이터로는 학생과 수업의 전공 명을 사용했다. 수강 이력 데이터는 컨텐츠 소비 여부만을 나타낸 암시적 피드백 데이터로, 수업에 대한 선호도를 반영한 것이 아니다. 따라서 학생과 수업의 특성을 나타내는 임베딩 벡터를 도출했을 시, 표현력이 낮다. 본 연구는 이러한 문제점에 착안하여, 네트워크 분석을 통해 학생, 수업의 벡터를 생성하고 이를 모델의 입력 값으로 활용하는 Net-NeuMF 모델을 제시한다. 모델은 암시적 피드백을 가진 데이터를 이용한 대표적인 모델인 원핫 벡터를 이용하는 NeuMF의 구조를 기반으로 하였다. 모델의 입력 벡터는 네트워크 분석을 통해 학생과 수업의 특성을 나타낼 수 있도록 생성하였다. 학생을 표현하는 벡터를 생성하기 위해, 각 학생을 노드로 설정하고 엣지는 두 학생이 같은 수업을 수강한 경우 가중치를 가지고 연결되도록 설계했다. 마찬가지로 수업을 표현하는 벡터를 생성하기 위해 각 수업을 노드로 설정하고 엣지는 공통으로 수강한 학생이 있는 경우 연결시켰다. 이에 각 노드의 특성을 수치화 하는 표현 학습방법론인 Node2Vec을 이용하였다. 모델의 평가를 위해 추천 시스템에서 주로 활용하는 지표 4가지를 사용하였고, 임베딩 차원이 모델에 미치는 영향을 분석하기 위해 3가지 다른 차원에 대한 실험을 진행하였다. 그 결과 기존 NeuMF 구조에서 원-핫 벡터를 이용하였을 때보다 차원과 관계없이 평가지표에서 좋은 성능을 보였다. 이에 본 연구는 학생(사용자)와 수업(아이템)의 네트워크를 이용해 기존 원-핫 임베딩 보다 표현력을 높였다는 점, 모델을 구성하는 각 구조의 특성에 맞도록 임베딩 벡터를 활용하였다는 점, 그리고 기존의 방법론에 비해 다양한 종류의 평가지표에서 좋은 성능을 보였다는 점을 기여점으로 가지고 있다.

판구조론에 관한 고등학교 1학년 학생들의 오개념 (Misconceptions of the Freshmen at High School about Plate Tectonics)

  • 정경진;정구송;문병찬;정진우
    • 한국지구과학회지
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    • 제28권7호
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    • pp.762-774
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    • 2007
  • 이 연구의 목적은 개념의 원형적 표현인 그림 그리기로 고등학교 1학년 학생들 사이에 널리 퍼져 있는 판구조론에 관한 오개념을 조사하는 것이었다. 이를 위하여 7차 교육과정의 내용 요소와 고등학교 11종 과학 교과서의 원형적 표현을 분석하여 판구조론에 관한 6가지 개념을 선정하고, 이를 바탕으로 판구조론에 관한 개념 그리기 질문지를 개발하였다. 대구광역시 소재 인문계 고등학교 1학년 학생 134명을 대상으로 자료를 수집하여 분석한 결과 첫째, 판의 구조에 관한 오개념은 전체의 38%인 '맨틀 최상부형' 오개념과 18%인 '지각형' 오개념이 과반수 이상을 차지했다. 둘째, 판의 분포에 관한 오개념은 전체의 37%인 '금이 간 지진대형' 오개념과 14%인 '지진 빈도형' 오개념이 과반수 이상을 차지했다. 셋째, 해양지각-해양지각 발산형 판 경계에서 해령 형성에 관한 오개념은 전체의 32%인 '발산형' 오개념과 29%인 '충돌형'오개념이 과반수 이상을 차지했다. 넷째, 대륙지각-대륙지각 수렴형 판 경계에서 산맥 형성에 관한 오개념은 '충돌형' 오개념이 전체의 70%로 과반수 이상을 차지했다. 다섯째, 해양지각-대륙지각 수렴형 판 경계에서 산맥 형성에 관한 오개념은 전체의 34%인 '선입형' 오개념과 23%인 '단층형' 오개념이 과반수 이상을 차지했다. 여섯째, 해양지각-해양지각 변환 단층 경계에서 변환 단층에 관한 오개념은 전체의 30%인 '방향형' 오개념과 10%인 '구간형' 오개념이 과반수에 근접했다. 이 연구에서 판구조론에 관한 학생들의 그림은 대부분이 비슷한 오개념을 나타내고 있었는데 이것은 개념 그리기가 학생들 사이에 널리 퍼져 있는 오개념의 강력한 증거로 활용될 수 있음을 시사한다. 또한 이 연구의 결과는 판구조론 교수-학습의 기초 자료로서 교사들에게 유용하게 사용될 수 있다는 점에서 의의가 있다.

이마앞겉질을 제거시킨 흰쥐 앞뇌의 바닥핵무리에서 변성축삭종말의 미세구조연구 (Ultrastructure of Degenerating Axon Terminals in the Basal Forebrain Nuclei of the Rat following Prefrontal Decortication)

  • 안병준;고정식;안의태
    • Applied Microscopy
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    • 제35권3호
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    • pp.135-152
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    • 2005
  • 중추신경계통에서도 최고중추인 이마앞겉질 (prefrontal cortex)은 거의 모든 대뇌겉질과 연결되어 있어서 대뇌겉질 각 부분에 저장된 감각, 운동, 언어... 등 모든 정보를 받을 뿐만 아니라, 앞뇌의 바닥핵들 (basal forebrain nuclei)을 비롯한 많은 신경핵들과도 연결되어 있어서 생체 내부환경과 본능에 관한 정보도 받아드린다. 이들 연결을 통해서 이마앞겉질은 변연계통의 본능, 감정, 기억, 학습기능과 줄무늬체계통의 적절한 표현, 대응, 절차기억, 운동조절기능들을 연계하고 조정한다. 앞뇌의 바닥핵들(꼬리핵 caudate nucleus, 줄무늬체바닥핵 fundus striati nucleus, 중격옆핵 accumbens septi nucleus, 중격핵 septal nucleus)도 역시 변연계통과 줄무늬체계통 사이에서 해부학적으로나 기능적으로도 교차기능이 있는 것으로 알려져 있다. 이 실험은 흰쥐의 이마앞겉질은 제거한 다음, 앞쪽 앞뇌의 바닥핵들에서 변성종말들이 있는지 여부와 그 미세구조를 관찰하려고 시행했다. $250{\sim}300g$된 흰쥐를 실험동물로 이용하였으며, 흰쥐들을 정상군, 대조군, 수술군으로 구분하였다. 수술군은 마취시킨 다음, 뇌수술장치에 고정시키고, 머리피부를 절개한 다음, 이마뼈에 구멍을 만들고, 이 구멍을 통해 이마앞겉질을 흡인하여 제거했다. 대조군은 이마뼈에 구멍을 만드는 과정까지만 실행하였고, 정상군은 아무조치도 취하지 않았다. 수술 후 2일 경과 후에 전자현미경 관찰을 위해 1% glutaraldehyde-1% paraldehyde 혼합액 (pH 7.4)에 1차 고정하였고, 뇌를 적출하여 고정액에 냉장시켰다가, 다음날 해당 신경핵을 적출하여 2차 고정액 (2% osmium tetroxide액)에 고정하였다. Araldite 혼합액에 포매하여 ultratome-V로 자른 절편은 4% uranyl acetate와 2.7% lead citrate로 염색하여 JEM 100CX-II 전자현미경으로 관찰하였다. 관찰결과 네 신경핵에서 모두 변성 축삭종말이 관찰되었는데, 출현비율은 상당한 차이를 보여서 가장 변성이 심한 신경핵은 꼬리핵 이었고, 다음은 줄무늬체바닥핵, 중격옆핵, 중격핵의 순서였다. 변성축삭종말이 각 부위에서 연접하는 모양을 비교한 결과 꼬리핵과 줄무늬체바닥핵에서는 모두 가지돌기가시(dendritic spine)에 연접하였으나, 중격옆핵과 중격핵에서는 가지돌기 (dendrite)에 연접하는 것과 가지돌기가시에 연접하는 것이 혼재하였다. 이들 두 신경핵 무리는 이마앞겉질에서 기원하는 축삭종말의 연접차이로 볼 때 서로 다른 회로계통에 속할 것으로 생각되며, 문헌고찰을 통해서 꼬리핵과 줄무늬체바닥핵은 줄무늬체회로 (striatal circuit)에 속하고 중격옆핵과 중격핵은 변연계통회로(limbic circuit)에 속할 것으로 판정했다. 이마앞겉질은 생리적, 약리적, 신경학적 및 형태학적 근거들로 보아 바닥핵들을 통해 변연계통과 대뇌겉질 전체에 영향을 미칠 것으로 여겨지는데, 본 실험에서는 네 종류의 바닥핵들, 즉 꼬리핵, 줄무늬체바닥핵, 중격옆핵 및 중격핵과 관련된 신경연접들을 관찰하였으며, 그 결과를 문헌 고찰한 결과 변연계통과 줄무늬체계통이 앞뇌의 바닥에 있는 신경핵들에서 형태학적 교차연결을 통해 정서와 마음의 상태를 행동과 대응으로 표현하는 중요한 신경회로가 존재함을 제안하였다.

BERTopic을 활용한 불면증 소셜 데이터 토픽 모델링 및 불면증 경향 문헌 딥러닝 자동분류 모델 구축 (Topic Modeling Insomnia Social Media Corpus using BERTopic and Building Automatic Deep Learning Classification Model)

  • 고영수;이수빈;차민정;김성덕;이주희;한지영;송민
    • 정보관리학회지
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    • 제39권2호
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    • pp.111-129
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    • 2022
  • 불면증은 최근 5년 새 환자가 20% 이상 증가하고 있는 현대 사회의 만성적인 질병이다. 수면이 부족할 경우 나타나는 개인 및 사회적 문제가 심각하고 불면증의 유발 요인이 복합적으로 작용하고 있어서 진단 및 치료가 중요한 질환이다. 본 연구는 자유롭게 의견을 표출하는 소셜 미디어 'Reddit'의 불면증 커뮤니티인 'insomnia'를 대상으로 5,699개의 데이터를 수집하였고 이를 국제수면장애분류 ICSD-3 기준과 정신의학과 전문의의 자문을 받은 가이드라인을 바탕으로 불면증 경향 문헌과 비경향 문헌으로 태깅하여 불면증 말뭉치를 구축하였다. 구축된 불면증 말뭉치를 학습데이터로 하여 5개의 딥러닝 언어모델(BERT, RoBERTa, ALBERT, ELECTRA, XLNet)을 훈련시켰고 성능 평가 결과 RoBERTa가 정확도, 정밀도, 재현율, F1점수에서 가장 높은 성능을 보였다. 불면증 소셜 데이터를 심층적으로 분석하기 위해 기존에 많이 사용되었던 LDA의 약점을 보완하며 새롭게 등장한 BERTopic 방법을 사용하여 토픽 모델링을 진행하였다. 계층적 클러스터링 분석 결과 8개의 주제군('부정적 감정', '조언 및 도움과 감사', '불면증 관련 질병', '수면제', '운동 및 식습관', '신체적 특징', '활동적 특징', '환경적 특징')을 확인할 수 있었다. 이용자들은 불면증 커뮤니티에서 부정 감정을 표현하고 도움과 조언을 구하는 모습을 보였다. 또한, 불면증과 관련된 질병들을 언급하고 수면제 사용에 대한 담론을 나누며 운동 및 식습관에 관한 관심을 표현하고 있었다. 발견된 불면증 관련 특징으로는 호흡, 임신, 심장 등의 신체적 특징과 좀비, 수면 경련, 그로기상태 등의 활동적 특징, 햇빛, 담요, 온도, 낮잠 등의 환경적 특징이 확인되었다.

4차 산업혁명시대 대학무용학과 커리큘럼의 방향모색 (Seeking for a Curriculum of Dance Department in the University in the Age of the 4th Industrial Revolution)

  • 백현순;유지영
    • 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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    • 제13권3호
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    • pp.193-202
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    • 2019
  • 4차 산업시대에 대학무용학과의 커리큘럼은 무엇을 변화시켜야 하는가에 초점을 둔 연구이다. 이는 무용학과의 교육과정이 미래 직업 창출과 무관하지 않음으로 4차 산업과 연관 지어 무용전공자의 미래 직업을 전망해 본다면 지금 대학 무용학과 커리큘럼으로는 미래 직업을 창출하기 힘들다는 생각에 따른 것이다. 따라서 서울에 소재하고 있는 5개 대학의 무용학과 커리큘럼을 비교 분석해 보았으며 그 후 4차 산업혁명시대에 적응하고 새로운 기술의 개념이 포함된 무용교육을 하려면 무엇을 어떻게 배워야 할 것인가 하는 무용학과 커리큘럼에 대해 5개의 교과목을 제시하였다. 첫째, 무용과 통합교육이다. 이는 창의성과 과학교육을 통합한 교육으로 STEAM(Science-Technology-Engineering-Art-Methematics)이라는 대 주제를 중심으로 아이디어와 창의성을 향상시키고 나아가 예술적 감수성 등을 키울 수 있는 교과이다. 둘째, 빅데이터 분석 및 빅데이터로 미래를 전망해 보는 교과로 이는 무용의 전반적인 것에 대한 대중들의 의견이나 평가, 감정 등을 분석함으로써 무용공연이나 무용전공자의 진로방향, 직업창출 등에서 유용하게 활용할 수 있는 학문이다. 셋째, 영상교육으로 영상은 현 시대의 대표적 표현매체로 오늘날 대부분의 예술표현영역을 영상이 차지함을 볼 때 영상을 통한 무용은 기존의 무용작품을 새로운 형태의 작품으로 창조적으로 변형시킬 수 있으며 학문적으로나 공연예술로서 무용의 영역을 넓힐 수 있다. 넷째, VR과 AR은 스마트 미디어시대의 중요한 기술로 미래 무용학이 공연이든 교육이든 산업이든 간에 시대의 흐름에 맞춰 디지털식 방법을 갖춰야 한다면 VR이나 AR에 대한 학습을 할 필요가 있다. 다섯째, 4차 산업혁명과 무용예술교과는 4차 산업혁명시대의 변화를 미리 예견하고 무용교과의 변화, 발전 모색 등을 교육하는 교과로 필요하다.

한국농수산대학 신입생 자기소개서의 텍스트 마이닝과 연관규칙 분석 (1) (Text Mining and Association Rules Analysis to a Self-Introduction Letter of Freshman at Korea National College of Agricultural and Fisheries (1))

  • 주진수;이소영;김종숙;신용광;박노복
    • 현장농수산연구지
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    • 제22권1호
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    • pp.113-129
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    • 2020
  • 본 연구는 2020년 한농대 입학생의 비정형 텍스트인 자소서에서 의미 있는 정보 혹은 규칙을 추출하기 위하여 고교 재학 중 '학업 및 학습경험'과 '교내 활동'을 기술한 두 개 문항에 대하여 텍스트 마이닝에 의한 토픽 분석과 연관성 분석을 하였다. 모집 전형을 구분하지 않은 텍스트 마이닝 분석 결과에서 '학업 및 학습 경험' 항목과 관련된 주요 키워드는 '공부', '생각', '노력', '문제', '친구' 등의 순으로 많이 나타났으며, '교내 활동' 항목과 관련된 주요 키워드는 '활동', '생각', '친구', '동아리', '학교' 등의 순으로 빈도가 높게 나타났다. 그러나 도시 인재 전형과 농수산 인재 전형 신입생들의 키워드 빈도 순위는 두 항목 모두 전형 특성에 따른 약간의 차이를 나타냈다. 빈도 분석에 결과는 빈도수 상위 50위까지의 키워드를 워드 클라우드로 시각화하여 키워드를 알기 쉽게 표현하였다. 연관 분석은 apriori() 함수를 사용하였으며 적정한 계산을 위하여 support(지지도)와 confidence(신뢰도)의 기준값을 항목별로 설정하였다. 먼저 '학업' 항목에 대한 연관 규칙은 46개를 추출하였으며, 그 가운데 {공부} => {생각}, {성적} => {공부} 및 {과목} => {공부} 등의 규칙에서 높은 연관성을 볼 수 있었다. 이 규칙을 바탕으로 매개체 역할의 키워드를 평가하는 관계 중심성 평가와 노드에 연결된 edge의 수에 따라 중요도를 파악하는 연결 중심성 평가에서는 '생각', '공부', '노력', '시간' 등의 키워드가 중심적인 역할을 하는 정보를 획득하였다. 다음으로 '교내 활동' 항목에서는 45개의 연관 규칙을 생성하여 {활동} => {생각}, {동아리} => {활동} 등의 규칙에서 높은 연관성을 볼 수 있었으며, 관계 중심성 평가와 연결 중심성 평가에서는 '생각', '활동', '학교', '시간', '친구' 등의 키워드가 중심 키워드라는 결과를 얻었다. 다음 연구에서는 자소서의 나머지 두 개의 문항 '배려·나눔·협력·갈등관리' 항목과 한농대 '지원동기와 향후 진로계획' 항목을 분석한다. 분석에는 '키워드의 빈도'에 '문서 빈도의 역수'를 곱하여 주로 다량의 문서에서 핵심어를 추출하는 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency) 분석을 추가한다.

2015 개정 교육과정 초등학교 과학 검정교과서의 탐구활동 비교 분석 - 지층과 화석을 중심으로 - (Comparative Analysis of Inquiry Activities for Authorized Textbooks in Elementary School Science under the 2015 Revised Curriculum: Stratum and Fossils)

  • 김은정;정숙진;신명경;신영준;이규호
    • 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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    • 제41권2호
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    • pp.295-306
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    • 2022
  • 본 연구에서는 2022학년도부터 초등학교에서 과학 교과서가 검정교과서 체제로 변경되어 운영됨에 따라, 새로 개발된 초등과학 검정교과서 7종과 국정교과서의 탐구활동을 비교·분석하였다. 3차 교육과정부터 꾸준하게 강조해 온 '탐구활동'을 중심으로 검정교과서에 어떻게 반영되어있는지 등을 심층 분석하였다. 분석 대상은 지구과학 영역의 '지층과 화석' 단원을 선정하였고, 탐구활동 유형과 세부 탐구활동 유형 분석을 위하여 분석틀을 마련한 후, 교과서를 분석하였다. 첫째, 탐구활동의 전체적인 유형 분석을 위하여 6가지 탐구활동 유형(실험 관찰, 모의 활동, 조사 토의 및 발표, 자료 해석, 글쓰기 읽기, 표현하기) 분석 틀을 활용하였다. 그 결과, 국정교과서와 검정교과서에 제시된 7가지 탐구활동 중 2가지 탐구활동(여러 가지 지층 관찰하기, 과거 생물과 환경 추리하기)에서만 유형이 다르게 나타났다. 즉, 대체로 국정교과서의 탐구활동과 크게 다르지 않은 모습이었다. 이로써 탐구활동의 전체적인 유형 측면에서는 국정교과서를 활용할 때와 비교했을 때, 검정교과서의 도입을 통하여 교수 학습활동의 자율성과 다양성이 향상되었다고 하기에는 다소 무리가 있었다. 둘째, 세부 탐구활동 유형 분석을 위하여 탐구 기능, 소재, 탐구과정을 기준으로 선정하고, 중요 학습 요소와 관련한 탐구활동(지층의 형성 과정과 특성 알아보기, 퇴적암 생성 알아보기, 화석의 생성 알아보기)을 분석한 결과, 전체적인 탐구활동 유형 측면에 비해 더욱 다양성이 드러난 것을 확인할 수 있었다. 이로써 7종의 검정교과서의 도입으로 동일하거나 비슷한 탐구활동 유형이지만, 소재, 탐구과정 범주에서 작은 변화들이 생겼고, 현장에서는 7개의 다양한 활동을 진행할 수 있게 되었음을 알 수 있었다. 이러한 분석을 통하여 다음과 같은 시사점을 얻을 수 있었다. 첫째, 교육과정 체제가 바뀌지 않은 상태에서 검정교과서로의 체제 변환이 이루어짐에 따라 기존의 국정교과서의 커다란 틀을 벗어나는 것이 쉬는 일이 아니었을 것으로 판단된다. 둘째, 검정교과서 체제 변화로 인하여 기대되는 자율성과 다양성 향상을 위하여 교육과정 자체를 너무 세분화하여 제시하지 않는 등의 체제 마련이 필요하다.

기록관리학의 발전을 위한 교육과정연구 -준하태(駿河台)(스루가다이)대학(大學)의 경우를 중심(中心)으로- (A Study on the Curriculum for Record Management Science Education - with focus on the Faculty of Cultural Information Resources, Surugadai University; Evolving Program, New Connections)

  • 김용원
    • 한국기록관리학회지
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    • 제1권1호
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    • pp.69-94
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    • 2001
  • 본 논문의 목적은 일본에서의 기록관리학 교육의 현황을 개관하고, 몇 가지 중요한 이슈와 문제점을 언급하면서 이 분야의 급속한 성장의 영향을 살펴보는 것이다. 기록관리학 교육의 목적은 정보서비스의 질을 향상시키고 정보전문가의 적절한 공급을 보장하는 것이다. 기록관리학프로그램은 학생들에게 전문직업 교육을 하는 것이므로 교육과정에는 교육과 실무 훈련이 모두 포함되어야 한다. 이점은 흔히 이론과 실제의 대비로 표현된다. 학습이 이루어지는 환경의 사회적, 경제적 및 기술적 현실의 합류점이 양자에게 모두 영향을 준다. 본 논문은 일본에서의 기록관리학 교육의 역사적 배경과 현황을 검토한다. 또한 교육기관들의 다양한 형태의 교과과정과 교수진을 분석하되 일본 최초의 종합적인 대학 수준 프로그램인 스루가다이대학교의 학부프로그램에 초점을 둔다. 스루가다이대학교 문화정보학부는 정보학 분야를 통합한 새로운 학부로서 다양한 문화정보자원관리의 이론과 실제를 연구하기 위해 1994년도에 설립되었다. 그 목적은 archival science, records management, 박물관 학예직 및 사서직 분야에서 전문적 훈련을 제공함으로써 정보학 분야의 연구를 촉진하고 장려하는 것이다. 학부에는 두 개의 학과가 있고 각각에는 두 개의 코스가 있다; 문화정보학과. - 영상정보코스, - 관광정보코스 지식정보학과: 지식커뮤니케이션코스, 레코드 아카이브스코스 전체 교과과정의 구조는 역시 기본과목 교육부터 단계적으로 조직된다. 학생이 대학교에 입학하면 바로 수강하는 오리엔테이션과목들은 전문교육의 입문이 되며, 대학에서의 기본적인 학습 연구방법을 배운다. 1학년과 2학년 동안 학생들은 전문화를 위한 필수단계로서 기초과목과 기간과목들을 수강한다. 이를 위해 광범위한 주제의 과목들이 개설된다. 개설코스수는 약 150개에 이른다.3학년부터는 자신의 주전공이 해당하는 특정 코스를 시작하며 세미나와 실습을 통해 습득한 지식을 실제에 적용하게 된다. 각 학과에 속한 코스들은 2학년을 시작하는 학생들에게 개설된다. 그러나 두 학과 간에 넘을 수 없는 장벽은 없으며 졸업필요요건에 약간의 차이만 있을 뿐이다. 학생들은 자신이 속한 학과에 관계없이 3 4학년 세미나를 선택할 수 있다. 문헌정보학 학사학위를 받으려면 기초과목군(예: 문헌정보사회사, 문화인류학, 과학사, 행동과학, 커뮤니케이션 등)에서 34학점, 외국어에서 16학점(영어 10학점 포함), 정보처리에서 14학점(이론과 실습 포함), 그리고 자신의 전공코스에서 60학점을 취득해야 한다. 마지막으로 일본 기록관리학교육이 당면하고 있는 몇 가지 과제와 문제점을 아래와 같이 간단히 요약한다. - 관련 분야 및 유사 프로그램과의 결합 및 조화, - 교과과정 개선, - 교과서 부족, - 유능한 교수의 부족, - 졸업생의 취업문제 정보서비스가 점점 더 복합, 통합, 멀티미디어어화 되어감에 따라 정보전문직들은 다른 분야의 전문가들과 더욱 긴밀하게 협력할 필요가 있을 것이다. 아키비스트, 레코드메니저 및 박물관 큐레이터와 함께 일하는 것이 정보전문직으로서의 사서직의 생존에 필수적이 될 것이다. 더욱 정보화되는 사회에서 변화를 견뎌내려면 문화기관 내 모든 사람들의 강력한 연대가 요구된다. 미래의 동료들이 경쟁력을 갖게 하기 위해서는 정보전문직 간에 그리고 국경을 넘어서 파트너쉽을 구축하고 강화할 필요가 있을 것이다.

감정예측모형의 성과개선을 위한 Support Vector Regression 응용 (Application of Support Vector Regression for Improving the Performance of the Emotion Prediction Model)

  • 김성진;유은정;정민규;김재경;안현철
    • 지능정보연구
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    • 제18권3호
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    • pp.185-202
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    • 2012
  • 오늘날 정보사회에서는 정보에 대한 가치를 인식하고, 이를 위한 정보의 활용과 수집이 중요해지고 있다. 얼굴 표정은 그림 하나가 수천개의 단어를 표현할 수 있듯이 수천 개의 정보를 지니고 있다. 이에 주목하여 최근 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하여 지능형 서비스를 제공하기 위한 시도가 MIT Media Lab을 필두로 활발하게 이루어지고 있다. 전통적으로 기존 연구에서는 인공신경망, 중회귀분석 등의 기법을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구가 이루어져 왔다. 하지만 중회귀모형은 예측 정확도가 떨어지고, 인공신경망은 성능은 뛰어나지만 기법 자체가 지닌 과적합화 문제로 인해 한계를 지닌다. 본 연구는 사람들의 자극에 대한 반응으로서 나타나는 얼굴 표정을 통해 감정을 추론해내는 지능형 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 기존 얼굴 표정을 통한 지능형 감정판단모형을 개선하기 위하여, Support Vector Regression(이하 SVR) 기법을 적용하는 새로운 모형을 제시한다. SVR은 기존 Support Vector Machine이 가진 뛰어난 예측 능력을 바탕으로, 회귀문제 영역을 해결하기 위해 확장된 것이다. 본 연구의 제안 모형의 목적은 사람의 얼굴 표정으로부터 쾌/불쾌 수준 그리고 몰입도를 판단할 수 있도록 설계되는 것이다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 자극영상을 제공했을 때 나타나는 얼굴 반응들을 수집했고, 이를 기반으로 얼굴 특징점을 도출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 통계적 유의변수를 추출 후 학습용과 검증용 데이터로 구분하여 SVR 모형을 통해 학습시키고, 평가되도록 하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 실제 데이터셋을 기반으로 제안모형을 적용해 본 결과, 매우 우수한 예측 정확도를 보임을 확인할 수 있었다. 아울러, 중회귀분석이나 인공신경망 기법과 비교했을 때에도 본 연구에서 제안한 SVR 모형이 쾌/불쾌 수준 및 몰입도 모두에서 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 이는 얼굴 표정에 기반한 감정판단모형으로서 SVR이 상당히 효과적인 수단이 될 수 있다는 점을 알 수 있었다.

CNN-LSTM 조합모델을 이용한 영화리뷰 감성분석 (Sentiment Analysis of Movie Review Using Integrated CNN-LSTM Mode)

  • 박호연;김경재
    • 지능정보연구
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    • 제25권4호
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    • pp.141-154
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    • 2019
  • 인터넷 기술과 소셜 미디어의 빠른 성장으로 인하여, 구조화되지 않은 문서 표현도 다양한 응용 프로그램에 사용할 수 있게 마이닝 기술이 발전되었다. 그 중 감성분석은 제품이나 서비스에 내재된 사용자의 감성을 탐지할 수 있는 분석방법이기 때문에 지난 몇 년 동안 많은 관심을 받아왔다. 감성분석에서는 주로 텍스트 데이터를 이용하여 사람들의 감성을 사전 정의된 긍정 및 부정의 범주를 할당하여 분석하며, 이때 사전 정의된 레이블을 이용하기 때문에 다양한 방향으로 연구가 진행되고 있다. 초기의 감성분석 연구에서는 쇼핑몰 상품의 리뷰 중심으로 진행되었지만, 최근에는 블로그, 뉴스기사, 날씨 예보, 영화 리뷰, SNS, 주식시장의 동향 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 많은 선행연구들이 진행되어 왔으나 대부분 전통적인 단일 기계학습기법에 의존한 감성분류를 시도하였기에 분류 정확도 면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 전통적인 기계학습기법 대신 대용량 데이터의 처리에 우수한 성능을 보이는 딥러닝 기법과 딥러닝 중 CNN과 LSTM의 조합모델을 이용하여 감성분석의 분류 정확도를 개선하고자 한다. 본 연구에서는 대표적인 영화 리뷰 데이터셋인 IMDB의 리뷰 데이터 셋을 이용하여, 감성분석의 극성분석을 긍정 및 부정으로 범주를 분류하고, 딥러닝과 제안하는 조합모델을 활용하여 극성분석의 예측 정확도를 개선하는 것을 목적으로 한다. 이 과정에서 여러 매개 변수가 존재하기 때문에 그 수치와 정밀도의 관계에 대해 고찰하여 최적의 조합을 찾아 정확도 등 감성분석의 성능 개선을 시도한다. 연구 결과, 딥러닝 기반의 분류 모형이 좋은 분류성과를 보였으며, 특히 본 연구에서 제안하는 CNN-LSTM 조합모델의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.