• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.473-476
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• 2020

개체명 인식에 적용된 대부분의 신경망 모델들에서 CRFs와 결합을 통해 성능 향상을 하였다. 그러나 최근 대용량 데이터로 사전 학습한 모델을 활용하는 경우, 기 학습된 많은 유의미한 파라미터들로 인해 CRFs의 영향력이 비교적 작아졌다. 따라서 본 논문에서는 한국어 대용량 말뭉치로 사전 학습한 ELECTRA 모델에서의 CRFs 가 개체명 인식에 미치는 영향을 확인해보고자 한다. 모델의 입력 단위로 음절 단위와 Wordpiece 단위로 사전 학습된 두 가지의 모델을 사용하여 미세 조정을 통해 개체명 인식을 학습하였다. 실험을 통해서 두 모델에 대하여 각각 CRFs 층의 유무에 따른 성능을 비교해 보았다. 그 결과로 ELECTRA 기반으로 사전 학습된 모델에서 CRFs를 통한 F1-점수 향상을 보였다.

• Journal of the Korean School Mathematics Society
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• v.13 no.2
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• pp.303-322
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• 2010

The purpose of this study was to analyze the effects of using the geometric manipulative for the development of spatial sense and thus to find out a better mathematics teaching and learning method that could help develop students' spatial senses. The two fifth grade classes were randomly chosen as an experimental group (31 students) and a control group (32 students), respectively. This study implemented nonequivalent control group pretest-posttest design of quasi-experimental design. The test instrument used in this study was a spatial sense test. The pretest and posttest were implemented with the same instrument. In addition, their classes were observed and videotaped, and the data and their study activities were analyzed. In conclusion, first, the geometric manipulative-aided activities contributes to developing students' spatial senses and their two sub-factors involves perceptual consistency and perception of spatial relationship. Second, the activities of grasping the components of solid figures, sketches and development figures by using the geometric manipulative contribute to boost students' perceptual consistencies and their perceptions of spatial relationship.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.15 no.6
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• pp.720-729
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• 2005

In this paper, we design the indirect adaptive controller using Wavelet Neural Network(WNN) for unknown nonlinear systems. The proposed indirect adaptive controller using WNN consists of identification model and controller. Here, the WNN is used in both Identification model and controller The WNN has advantage of indicating the location in both time and frequency simultaneously, and has faster convergence than MLPN and RBFN. There are several training methods for WNN, such as GD, GA, DNA, etc. In this paper, we present the Extended Kalman Filter(EKF) based training method. Although it is computationally complex, this algorithm updates parameters consistent with previous data and usually converges in a few iterations. Finally, ore illustrate the effectiveness of our method through computer simulations for the Buffing system and the one-link rigid robot manipulator. From the simulation results, we show that the indirect adaptive controller using the EKF method has better performance than the GD method.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.14 no.3
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• pp.461-468
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• 2010

Peer evaluation is an evaluation centered on the student, through which interaction among students becomes active. The peer evaluation has a greater influence on students than a unilateral directions from the teacher has. This study aims to develop performance assessment models and tasks in which students participate using the remote responder in 4th grade social studies classrooms in the elementary school. It also aims to apply the developed models and tasks to class and to find out how they affect students' academic achievement and attitude. The student participation performance assessment using the remote responder appeared to bring a positive influence on social studies academic achievement and showed statistically significant results. The survey on the students' interests in using the remote responder and its effects conducted after the performance assessment showed positive results.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1995.10a
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• pp.30-34
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• 1995

신경망을 이용하는 연속 음성 인식에서 학습이라 함은 인위적으로 분할된 음성 데이타를 토대로 진행되는 것이 지배적이었다. 그러나 분할된 음성데이타를 마련하기 위해서는 많은 시간과 노력, 숙련 등을 요구할 뿐만아니라 그 자체가 인식도메인의 변화나 확장을 어렵게 하는 하나의 요인 되기도 한다. 그래서 분할된 음성데이타의 사용을 가급적 피하고 그러면서도 성능을 떨어뜨리지 않는 신경망 학습법들이 나타나고 있다. 본 논문에서는 학습된 인식기를 이용하여 자동으로 한국어 음성데이타를 분할한 후 그 분할된 데이타를 이용하여 다시 인식기를 재학습시켜나가는 반복 과정을 소개하고자 한다. 여기에는 TDNN이 인식기로 사용되며 인식단위는 음소이다. 학습은 cross-validation 기법을 이용하여 제어된다.

• Journal of Korean Library and Information Science Society
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• v.32 no.3
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• pp.307-330
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• 2001

This study experimented the performance of categorization methods using the kNN classifier. Most sample based automatic text categorization techniques like the kNN classifier reduces the feature set of the training documents. We sought to find out which percentage reductions in the feature set would result in high performances. In addition, the kNN classifier has to find the k number of training documents most similar to the test documents in the training documents. We sought to verify the most appropriate k value through experiments.

• Proceedings of the Korea Society of Mathematical Education Conference
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• 2008.05a
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• pp.17-28
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• 2008

이 논문은 중학교 기하 영역의 수업에 대한 학생들의 성취도가 낮은 것을 관찰하고, 그에 대한 고민으로 교육과정을 분석하고, 수학교육의 질적 접근을 위한 교수 실험을 통해 실제 중학교 과정에서 운용되는 논증기하 교육의 문제점과 그 대안을 탐색하고자 하였다. 본 연구에서는 교사가 반드시 갖춰야 할 지식으로 Shulman(1986)이 제시한 교과 내용 지식과 교수학적 내용 지식, 그리고 교육과정 관련 지식을 받아들였으며, 중학교 기하 영역에서 이런 지식을 갖추기 위해 교사가 폭넓은 고민을 하여 수업의 개선점을 찾는 과정을 보여주고 있다. 연구를 통해서 학생들에게 명제를 지도할 때 주의할 점과 학습자에게 증명을 하도록 제시하는 방법상의 문제점, 그리고 이등변삼각형의 지도에서의 그 증명이 갖는 의미를 잘 이해하여 학생들에 증명 학습에 진정한 도움이 될 수 있는 방향을 탐색하였다. 그리고 절차만을 학습시키는 현행 작도 수업을 개선하기 위한 여러 시도와 등변사다리꼴의 학습에서와 같이 학생들이 수학 용어를 되돌아보는 수업이 필요성을 탐색하여, 많은 교수 실험을 통한 교육과정의 바람직한 개정을 제안하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.585-587
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• 2015

본 연구에서는 네이버 영화평을 학습데이터로 사용하여 영화평 감성분류에 필요한 감성사전을 자동으로 구축하는 방법에 대해 제안한다. 이 때 학습데이터의 분량과 긍정/부정 영화평의 비율을 달리하여 네 가지의 학습데이터를 마련하고, 각 경우에 대하여 감성사전과 나이브베이즈(이하, NB) 분류기를 구축한 후, 이 둘의 성능을 비교했다. 네 종류의 학습데이터로 구축한 감성사전과 NB 분류기를 이용하여 영화평 감성 자동분류 성능을 비교한 결과, 네 경우의 평균 균형정확도는 감성사전이 78.2%, NB 분류기가 66.1%였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.33-36
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• 2021

본 논문에서는 인간의 표정과 목소리를 기반으로 한 감정 분석기를 제안한다. 제안하는 분석기들은 수많은 인간의 표정 중 뚜렷한 특징을 가진 표정 7가지를 별도의 클래스로 구성하며, DNN 모델을 수정하여 사용하였다. 또한, 음성 데이터는 학습 데이터 증식을 위한 Data Augmentation을 하였으며, 학습 도중 과적합을 방지하기 위해 콜백 함수를 사용하여 가장 최적의 성능에 도달했을 때, Early-stop 되도록 설정했다. 제안하는 표정 감정 분석 모델의 학습 결과는 val loss값이 0.94, val accuracy 값은 0.66이고, 음성 감정 분석 모델의 학습 결과는 val loss 결과값이 0.89, val accuracy 값은 0.65로, OpenCV 라이브러리를 사용한 모델 테스트는 안정적인 결과를 도출하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.323-324
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• 2022

전 세계적으로 고령화 사회가 지속됨에 따라 평균수명이 증가하여 고령화 문제가 심각해지고 있는 추세이다. 고령에 속하는 65세 이상 노인들이 자주 발병하는 알츠하이머 치매는 명확한 치료법이 존재하지 않아 발병 전 조기 발견 및 예방이 중요하다. 본 논문에서는 컨볼루션 신경망을 기반으로 한 알츠하이머 치매분류방법을 제안한 논문과, 그래프 합성곱 신경망, 다중 커널 학습 분류기, 기계학습, SVM 분류기 등의 방법으로 알츠하이머 치매 분류에 대한 논문을 소개하고, 각각의 제안 방법 및 특징에 대해 비교분석한다.