• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2012년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.279-281
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• 2012

Hedge는 불확실한 언어의 기술로서 추측성 글이나, 자신의 생각을 표현하는 글, 또는 공손함을 나타내는 글 등에서 자주 표현되는 어휘를 말한다. 본 논문에서는 한국어 Hedge 인식률을 높이기 위해 기계학습 방법을 사용하여 실험을 하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.301-303
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• 2001

최근 DNA 칩 또는 마이크로어레이 기술의 발전으로 인해 한 세포 내의 수천 개의 유전자의 발현 정도를 동시에 측정할 수 있게 되었다. 이러한 마이크로어레이 데이터를 분석해서 암의 경과나 세포의 주기적 변화 등에 영향을 미치는 유전자들을 알아낼 수 있다. 본 논문에서는 베이지안망을 이용해서 마이크로어레이 데이터를 분석, 백혈병의 경과를 예측한다. 베이지안망은 다수의 변수들간의 확률적 관계를 표현하는 그래프 모델로 각 유전자들간의 확률적 관계를 표현하는 그래프 모델로 각 유전자들간의 확률적 관계를 사람이 알아보기 쉬운 형태로 학습할 수 있다는 장점이 있다. 마이크로어레이 데이터에 대해서 학습된 베이지안망은 백혈병 경과 예측에 대해서 기존의 방법보다 뛰어난 성능을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.467-469
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• 2019

딥러닝에서는 기본 층을 겹겹이 쌓아 올려 구성한 신경망이라는 모델을 사용하여 데이터를 학습한다. 신경망 모델에서 층(layer)은 신경망의 핵심 구성 요소로서 입력된 데이터로부터 주어진 문제에 더 의미 있는 표현을 추출하고 표현할 수 있다. 이러한 층의 개수와 층 내에 노드의 개수는 신경망 설계에서 가장 기본적인 문제 중에 하나이다. 본 논문에서는 층의 개수와 노드의 개수가 신경망 학습에 어떠한 영향을 미치는지 실험을 통하여 평가해본다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.51-53
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• 2000

기존의 진화 연산의 한계를 극복하기 위해서 탐색점 분포 학습 알고리즘(Estimation of Distribution Algorithm)이 부각되고 있다. 탐색점 분포 학습 알고리즘은 데이터의 분포를 파악하고, 파악된 분포를 이용해서 새로운 학습 데이터를 생성하는 일련의 과정을 통하여 최적화 문제를 해결하는 방법이다. 그런데, 기존의 탐색점 분포 학습 알고리즘들은 대부분 이진 벡터값을 가지는 최적화 문제들만을 대상으로 하고 있다. 본 논문에서는 비감독 확률 신경망 모델인 헬름홀츠 머신을 이용해서 데이터의 분포를 학습하여 연속 함수 최적화 문제를 해결하는 방법을 개발하였다. 테스트 함수들에 대해서 실수 표현형을 사용한 유전자 알고리즘과 결과를 비교하여 제안하는 방법의 우수성을 검증하였다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.248-259
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• 2002

최근의 새로운 교수 학습 형태인 웹기반 교육에서의 가장 중요한 요소는 시.공간적으로 떨어져 있는 학습자의 학습 상황을 파악하고 분석하여, 학습자에게 적절한 학습내용과 과정을 제시하는 하는 것이 무엇보다도 중요하다. 본 연구에서는 웹기반 교수 시스템에서 학습자의 수준에 맞는 적합한 학습 내용과 평가 문제를 제공하고, 그 평가 결과를 분석하여 반복학습 및 심화학습을 효과적으로 제공하고, 차기 학습을 할 경우에 이에 기초하여 적절한 학습이 이루어질 수 있도록 한다. 이를 위해 코스웨어를 설계시 학습목표의 중요도, 학습내용의 난이도, 학습목표와 학습내용과의 관련성과 각 항목의 가중치를 고려한 퍼지 함수에 의해 퍼지 소속성을 가진 퍼지 언어 변수로 각 프레임에 대한 수준을 표현한다. 또한, 학습의 평가도 문제의 난이도, 관련학습 자료의 난이도, 관련 학습목표의 중요도, 각각의 관련성을 고려하여 퍼지 함수에 의해 언어 변수로 평가된다. 이와 같이 퍼지 함수를 이용함으로써 학습자의 수준을 분석하고, 이에 적절한 학습 및 평가 내용을 제공하는데 여러가지 다양하고 불확실한 요소들을 고려하여 처리함으로써 보다 융통성 있고 효과적인 교수 학습 방법이 될 수 있다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.99-108
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• 2003

본 논문은 VOD(Video On Demand) 기반 온라인 교육 시스템의 한계점들을 분석하고 이에 대한 대안으로 e- Learning 표준에 기초한 EOD(Education On Demand) 시스템의 디자인과 구현에 대해 기술한다. EOD 시스템은 XML로 표현되는 메타 정보와 컴포넌트 기술을 사용하여 학습 컨텐츠 라이프사이클 전반에 적용되는 저작 도구, 컨텐츠 서버, 학습 정책 시스템 그리고 뷰어로 구성된다. 구성요소간의 모든 정보 교환은 SCORM 표준에 기반한 메타 정보로 표현되어 효과적인 컨텐츠 관리와 자동화를 가능하게 한다. 또한 학습자의 상호작용 및 피드백 정보를 통합 관리하여 학습 정책 시스템을 통해 개별 학습자에게 맞추어진 학습 지도를 제공 할 수 있다. 이러한 EOD 시스템을 통해 단순한 컨텐츠 제공을 넘어선 발전된 형태의 온라인 교육 시스템에 대해 고찰해 본다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2011년도 동계학술대회
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• pp.23-28
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• 2011

현재 교육대학교의 컴퓨터교육 전공에서 알고리즘 및 문제해결력 향상을 위해 프로그래밍교육을 실시하고 있다. 기존의 프로그래밍언어를 도구로 하는 학습은 오타 등 다량의 오류발생, 문법 표현 및 이해의 어려움, 알고리즘 표현의 난해함 등 많은 구조적인 문제점이 있어 프로그램학습 본래의 목적을 달성하기가 어렵다. 최근 ICT의 급속한 발전으로 프로그램학습을 교육용로봇을 활용할 수 있다. 본 연구에서는 교육용로봇 중 가장 많이 사용되고 있는 Mindstorms로봇의 NXT소프트웨어를 이용하여 컴퓨터교육 전공 학생들이 쉽게 프로그래밍학습을 할 수 있게 학습모형(교육과정 및 교재)을 개발하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.817-821
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• 2001

본 논문은 분류 문제의 훈련 패턴으로부터 형성되는 커널 공간의 저밀도 표현을 가능하게 하는 커널 방법에 대한 새로운 학습방법론을 제안한다. 선형 판별 함수에 대한 기존의 학습법 중에서 이완 절차가 SVM(Support Vector Machine) 분류기와 동등하게 선형분리 가능 패턴분류 문제의 최대 마진 분리 초평면을 얻을 수 있다. 기존의 이완 절차는 지원 백터에 대한 필요 조건을 만족한다. 본 논문에서는 학습 중 지원 벡터를 확인하기 위한 충분 조건을 제시한다. 순차적 학습을 위하여 기존의 SVM을 확장하고 커널 판별함수를 정의한 후에 체계적인 학습방법을 제시한다. 실험 결과는 새 방법이 기존의 방법과 동등하거나 우수한 분류 성능을 갖고있음을 보여준다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.38-40
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• 2021

의료 데이터 분야는 레코드 수는 많지만 응답값이 없기 때문에 인공지능을 적극적으로 활용하지 못하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 자기지도학습(Self-Supervised learning)을 의료 분야에 적용하는 연구가 등장하고 있다. 자기지도학습은 model이 레이블링이 없는 데이터의 semantic 표현을 이해할 수 있도록 pretext task와 supervision을 학습한다. 그러나, 자기지도학습의 성능은 pretext task로 학습한 표현에 의존하므로 데이터의 특성에 적합한 pretext task를 정의할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 의학 데이터 중 활용도가 높은 x-ray 이미지에 적용할 수 있는 pretext task를 실험적으로 탐색하고 그 결과를 분석한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권3호
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• pp.141-148
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• 2022

최근 들어 강화 학습은 심층 신경망 기술과 결합되어 바둑, 체스와 같은 보드 게임, Atari, StartCraft와 같은 컴퓨터 게임, 로봇 물체 조작 작업 등과 같은 다양한 분야에서 매우 놀라운 성공을 거두었다. 하지만 이러한 심층 강화 학습은 행동, 상태, 정책 등을 모두 벡터 형태로 표현한다. 따라서 기존의 심층 강화 학습은 학습된 정책의 해석 가능성과 일반성에 제한이 있고, 도메인 지식을 학습에 효과적으로 활용하기도 어렵다는 한계성이 있다. 이러한 한계점들을 해결하기 위해 제안된 새로운 관계형 강화 학습 프레임워크인 dNL-RRL은 센서 입력 데이터와 행동 실행 제어는 기존의 심층 강화 학습과 마찬가지로 벡터 표현을 이용하지만, 행동, 상태, 그리고 학습된 정책은 모두 논리 서술자와 규칙들로 나타내는 관계형 표현을 이용한다. 본 논문에서는 dNL-RRL 관계형 강화 학습 프레임워크를 이용하여 제조 환경 내에서 운송용 모바일 로봇을 위한 행동 정책 학습을 수행하는 효과적인 방법을 제시한다. 특히 본 연구에서는 관계형 강화 학습의 효율성을 높이기 위해, 인간 전문가의 사전 도메인 지식을 활용하는 방안들을 제안한다. 여러 가지 실험들을 통해, 본 논문에서 제안하는 도메인 지식을 활용한 관계형 강화 학습 프레임워크의 성능 개선 효과를 입증한다.