낱자 또는 음절들을 매우 짧게 제시하고 차폐로 지운 후 두 낱자 중하나를 선택하는 과제 (Reicher, 1969)를 사용하여 음절 맥락에서 낱자 지각에 영향을 주는 변수들과 그 배후 지각과정들을 검토하였다. 자모 조합유형이 음절 내 낱자의 정체 파악에 체계적으로 영향을 주고 있었고, 예상과는 달리 음절 내의 낱자들이 단독으로 제시되는 낱자 보다 잘 파악되지 않는 음절열등효과가 일관되게 관찰되었다. 본 연구의 세 실험 결과들을 상호작용활성화 모형과 초보지각자-기억자 모형에 비추어 논의하였다.
기업간 거래에서 다수의 공급자-수요자간 거래대상자의 선택을 인터넷(Internet)상의 e-Marketplace 시스템을 통해 효율화할 수 있을 것이다. 구매기업 중심의 공급자 선택이나 구매/조달에는 e-Procurement 시스템이 적절할 수 있다. 또한, 거래대상자의 선택이나 계약과정 이후, 다수의 공급자-수요자간 여러 협력관계 속에서 거래 물량의 효율적인 공급과 운송을 위한 시스템 기능 역시 필요한 것이다. 지능형 에이전트를 비롯한 지능형 시스템은 인터넷 거래상에서 공급자-수요자간 경쟁이나 선택 또는 거래절차의 처리에 대해 활용방안이 제안되고 범위를 넓혀 가고 있다. 이러한 맥락에서 본고에서는, 공급자-수요자간 경쟁이나 선택과정의 다음 단계에 필요한, 다수의 공급자-수요자간 실제 거래 물량의 공급을 위한 최적 공급망운영(supply chain operation) 시스템을 지능형 에이젼트 체계를 활용하여 구성하였다.
There has been many improvements on our nation's public restroom, however, it was focused on interior decoration and installing convenience supplies. The simplicity of materials is another aspect. Besides, the lack of harmony with the surrounding scenery is also a problem. The new concept of public restroom that this study suggests is; a creation of a lively space to stimulate the senses of human and a cultural space that people can rest, and eventually improving the quality of life, being the landmark of streets and parks by avoiding the negative image.
인공지능의 발달로 사람이 사용하는 자연어 형태의 문장을 통해 정보를 주고받는 질의응답 시스템이 주목받고 있다. 이러한 질의응답 시스템은 자연어로 구성된 사용자의 질의문에서 의도를 정확하게 파악해야 한다. 단순히 질의어의 키워드에 의존한 검색은 단어의 중의성을 고려하지 않아 질의문의 의도를 정확히 파악하는 데 문제가 있다. 이런 문제점을 해결하기 위해 질의문의 의미와 맥락에 따른 연관성을 이용하여 유의어를 확장하는 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 워드 임베딩을 통해 생성된 단어 유사도를 이용하여 질의문에서 추출된 키워드를 확장하는 방법을 제안한다.
IT 기술의 발전과 정보화 사회로 인해 컴퓨터 관련범죄뿐 아니라 일반 범죄에서도 증거 및 단서가 디지털정보 기기에 보관되는 경우가 발생하고 있다. 이러한 맥락에서 본 논문에서는 디지털 포렌식 기술의 하나로서 녹음 데이터로부터 녹음기기를 판별하는 효과적인 방법을 제안한다. 녹음된 데이터에서 노이즈를 추출하고, 이 노이즈의 차이점을 이용하면 효율적인 기기판별 방법이 가능해진다. 본 논문에서는 위너 필터를 통한 기기 Noise를 추출하고, MirToolBox를 이용하여 특징들을 추출한다. 추출된 특징들과 WEKA의 다중 신경망을 이용하여 학습 및 판별하였다. 판별 결과 평균 99.8%의 성능을 보였다.
스마트 러닝을 위한 다양한 시도가 있으나, 프로그래밍과 같이 예제나 흐름에 관한 설명이 중요한 경우, 학습자의 학습결과로 주어진 문제 풀이가 올바른 답이라 할지라도 앞 뒤 맥락에 따른 이해를 하고 있는 가는 학습태도를 관찰함으로써 보다 긍정적인 학습효과를 얻을 수 있다. 본 연구는, 학습자의 학습결과와 학습태도를 관찰하여 이를 학습자 개인성향과 보다 나은 학습 활동에 지침이 되도록 하는 것을 목표로 한다. 학습태도는 학습콘텐츠 제공자에 의해서 주어진 학습패턴과 학습자의 학습패턴을 시선 추적을 통해서 측정하고, 두 패턴 사이의 차이를 비교하여 태도의 집중도와 일관성을 관찰하고자 한다.
영상 기반 상식 추론(VCR) 문제는 기존의 영상 기반 질문-응답(VQA) 문제들과는 달리, 영상에 포함된 사물들 간의 관계 파악과 답변 근거 제시 등 별도의 상식 추론이 요구되는 새로운 지능 문제이다. 본 논문에서는 입력 데이터(영상, 자연어 질문, 응답 리스트)에서 사물들 간의 관계와 맥락 정보를 추출해내는 모듈들 외에, 별도로 ConceptNet과 같은 외부 지식 베이스로부터 관련 상식들을 직접 가져다 GCN 기반의 지식 그래프 임베딩 과정을 거쳐 추가적으로 활용할 수 있는 모듈들을 포함한 새로운 심층 신경망 모델인 KG_VCR을 제안한다. 제안 모델인 KG_VCR의 세부 설계사항들을 소개하고, VCR 벤치마크 데이터 집합을 이용한 다양한 실험들을 통해 제안 모델의 성능을 입증한다.
대화생성은 대규모 학습 데이터로부터 사전 학습된 언어모델을 활용한 도전적인 다운스트림 태스크 중 하나이다. 대화에서 특정한 지식에 대한 맥락이 보존된 응답 문장을 생성하기 위한 기술의 일환으로써 지식 기반 대화생성이 연구되고 있으며, 현업에서는 사업목표에 따른 대화 서비스를 제공하는 목적으로 이러한 기술을 적용할 수 있다. 본 논문에서는, 각각의 서비스 도메인에 특화된 모델을 적절히 활용 가능하도록 전체 데이터를 도메인별로 구분하여 학습한 다수의 대화생성 모델을 구축한다. 또한, 특정 도메인의 데이터로 학습된 모델이 나머지 도메인에서 어떤 수준의 대화생성이 가능한지 비교 분석함으로써 개별 학습된 모델들이 도메인의 특성에 따라 서로 다른 영향력이나 연관성을 나타낼 가능성을 확인한다. 이러한 실험적인 분석 결과를 바탕으로 현업의 서비스에서 개별 도메인에 특화된 모델이 적절히 활용하는 것이 유용함을 확인하고자 한다.
본 논문에서는 미생 드라마 비디오들을 토대로 구축한 비디오 인물 개체 분할 데이터 집합인 MHIS를 소개하고, 등장인물 클래스 간의 심각한 데이터 불균형 문제를 효과적으로 해결하기 위한 새로운 비디오 데이터 보강 기법인 CDVA를 제안한다. 기존의 비디오 데이터 보강 기법들과는 달리, 새로운 CDVA 보강 기법은 비디오의 시공간적 맥락을 충분히 고려해서 부족한 인물 클래스의 훈련 비디오 데이터들을 추가 생성함으로써, 비디오 개체 분할 신경망 모델의 성능을 효과적으로 개선시킬 수 있다. 본 논문에서는 정량 및 정성 실험들을 통해, 제안 비디오 데이터 보강 기법의 우수성을 입증한다.
테크놀로지의 발달에 따라 수업에서 테크놀로지의 도입이 증가하고 있다. 테크놀로지는 학교 현장에 도입되어서, 교수-학습 형태의 변화와 교육 환경의 혁신을 이끌고 있다. 이에 따라 수업에서 테크놀로지 중요성은 더욱 증가하였으며, 예비 교사의 교육 모델에서 테크놀로지 지식을 함양하기 위한 노력이 이어졌다. 이에 따라 Mishra and Koehler(2006)의 TPACK 모델을 활용한 교육이 활발하게 이루어지고 있다. 본 연구에서는 TPACK 모델을 활용하여 예비 교사의 인공지능 융합 수업 전문성을 함양하기 위한 교육 모델을 개발하였다. 개발한 교육 모델은 브레인스토밍, 협력, 탐색(TPACK, AI, 교육과정, 교육적 맥락, 수업 사례), 수업 설계, 마이크로티칭, 수업 비평, 수업 성찰을 포함하였다. 본 연구에서 개발한 인공지능 융합 TPACK 교육 모델을 바탕으로 예비 교사의 인공지능 융합 수업 전문성 변화를 분석하는 후속 연구가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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