최근 패턴인식분야에서 성능향상을 목적으로 개별인식기들을 결합하거나 동적 선택에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 인식기를 동적으로 선택하는 경우에는 전체 학습패턴으로부터 학습한 개별 인식기를 이용하거나 클러스터링 알고리즘을 이용하여 학습패턴들을 특징공간에서의 부 영역으로 분할한 다음 각 클래스를 하나의 영역과 대응하는 방법이 사용되어 왔다. 이러한 접근방법에서는 각 패턴의 지역적인 정보를 이용하기 때문에 클래스 사이의 결정 경계부분에 대한 지역적인 정보를 이용하기 어렵다. 본 논문에서는 학습패턴의 지역적 영역에 대한 마이크로 인식기를 설계하여 임의의 테스트 패턴에 대한 지역적 영역에서 가장 성능이 좋은 인식기를 동적으로 선택하여 인식 성능을 향상시키는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 초등학교 저학년 학생들이 쉽고 효율적으로 건반악기 연주 방법을 학습할 수 있도록 개발한 악기 자율학습기를 설명한다. 개발한 악기 자율학습기는 PC기반의 학습 소프트웨어와 외장 전자건반악기 모듈로 구성된다. 우리는 USB 인터페이스를 적용한 전자건반악기와 PC용 S/W를 연동하여 악기 연주에 필요한 정보를 PC 화면에 제공하는 기능과 타자연습과 유사한 형식의 게임을 통해 학습내용을 재미있게 복습하는 기능을 구현하였다. 개발한 외장 전자건반모듈은 USB 인터페이스를 통하여 PC로부터 선택적으로 악기연주 안내정보를 수신하여 LED 및 7-세그먼트에 표시해줌으로써 초보자들이 쉽게 악보 내 음계와 건반의 상관관계를 숙지할 수 있도록 하였다. 또한 사용자가 건반을 잘못 눌렀을 때 이를 감지하여 LED와 PC 화면에 안내정보를 출력하도록 구현하였다. 구현된 악기 자율학습기를 이용한 악보 연주 실험을 통하여 학습효율이 향상됨을 확인하였다.
기계번역기는 1950년대 처음 등장하였고 2010년대 신경망번역시스템을 적용하면서 번역정확성에 비약적인 발전을 하였다. 하지만 아직도 복잡한 문장의 번역에는 어려움을 겪고 있으며 이것은 영어학습 도구로서 기계번역기를 이용하는데 불편함을 주었다. 따라서 본 연구는 고등학교 1학년 수준의 문장들 중 다양한 뜻과 품사를 가지고 있는 as가 포함된 문장들을 분석대상으로 기계번역기를 이용한 역번역실험을 통해서 영어학습 도구로서 기계번역기의 가용성을 분석했다. 분석도구로는 신경망번역시스템을 이용한 대표적인 기계번역기인 구글 번역기, 네이버 파파고, 마이크로소프트 번역기를 이용하였다. 연구결과 기계번역기 사용시 각 as용법에 따라서 가용성이 유의하게 다른 것을 확인하였고 그에 따라 각 문장에 쓰인 as용법을 기계번역기를 사용하여 학습할 시 가용성이 높은 용법, 보통인 용법, 낮은 용법으로 분류하였다. 선행연구와는 다르게 직접 학습도구로서 기계번역기를 분석했고 접속사 as의 용법의 가용성을 수치화 시킨 데 있어서 본 연구는 연구적 공헌점을 가진다.
본 논문에서는 확률적 모델예측제어(model predictive control) 기법을 이용하여 예제 동작 데이터가 주어지면 물리 기반 시뮬레이션 환경에서 그 동작을 모방할 수 있는 캐릭터 동작 제어기를 빠르게 학습할 수 있는 간편한 지도 학습(supervised learning) 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크는 크게 학습 데이터 생성과 오프라인 학습의 두 컴포넌트로 구성된다. 첫번째 컴포넌트는 예제 동작 데이터가 주어지면 확률적 모델예측제어를 통해 그 동작 데이터를 추적하기 위한 최적 제어기를 캐릭터의 현재 상태로부터 시작하여 가까운 미래 상태까지의 시간 윈도우에 대해 주기적으로 업데이트하면서 그 최적 제어기를 통해 캐릭터의 동작을 확률적으로 제어한다. 이러한 주기적인 최적 제어기의 업데이트와 확률적 제어는 주어진 예제 동작 데이터를 모방하는 동안 캐릭터가 가질 수 있는 다양한 상태들을 효과적으로 탐색하게 하여 지도 학습에 유용한 학습 데이터를 수집할 수 있게 해준다. 이렇게 학습 데이터가 수집되면, 오프라인 학습 컴포넌트에서는 그 수집된 데이터를 정규화 시켜서 데이터에 내제된 크기와 단위의 차이를 조정하고 지도 학습을 통해 제어기를 위한 간단한 구조의 인공 신경망을 학습시킨다. 걷기 동작과 달리기 동작에 대한 실험은 본 논문에서 제안한 학습 프레임워크가 물리 기반 캐릭터 동작 제어기를 빠르고 효과적으로 생성할 수 있음을 보여준다.
본 논문에서는 개선된 유전자 알고리즘과 역전파 신경망 알고리즘의 특징을 살펴보고, 비선형 모의자료를 이용하여 개선된 유전자 알고리즘 기반의 신경망 학습 효과와 역전파 신경망 알고리즘을 이용한 신경망 학습 효과를 비교해 본다. 유전자 알고리즘을 이용한 신경망 학습에는 개선된 신경망 제어기를 이용한다. 역전파 알고리즘을 이용한 신경망 학습에는 일반화 성능향상을 위한 인자들의 결합효과를 이용한다. 모의실험을 통하여 두 가지의 학습에서 학습 수령의 정도와 학습 속도 등을 비교하는 모의실험 결과를 개선된 유전자 알고리즘과 신경망 알고리즘의 학습 결과와 항께 제시한다. 모의실험의 결과로서 유전자 알고리즘을 적용한 개선된 신경망 제어기를 통한 학습 결과가 일반 신경망 학습 결과보다 초기 가중값을 작은 범위에서 발생시킬 때 수렴 정확도 및 학습 속도에서 좋은 결과를 나타내 주고 있다.
코퍼스 속의 언어적 규칙을 직접적으로 사용하여 한국어 의존 구조를 분석하기 위해, 본 한국어 의존 구조 분석기는 의존 구조가 나타나 있는 코퍼스로부터 변환 규칙 학습기로 규칙을 자동적으로 학습하고 그 규칙을 적용함으로써 한국어 의존 구조를 분석한다. 이를 위해 기존의 연구된 구구조 문법의 규칙 틀과는 다른 한국어 의존 구조에 맞는 규칙 틀을 연구하였고 또 의존 구조에서 발생할 수 있는 교차구조(Crossing structure)를 방지하는 연산을 고안하였다.
PID 제어기는 산업자동화 설비에 널리 쓰이고 있다. 하지만 시스템 특성이 간헐 또는 연속적으로 변화할 때에 정밀제어를 위한 새로운 매개변수 결정이 쉽지 않다. 이를 해결하기 위한 방법으로 본 논문에서는 PID 제어기와 같은 기능을 갖는 학습이득조절기를 제안하였다. 시스템의 적절한 학습이득은 델타 학습규칙에 의해서 결정된다. 제안된 학습이득 조절기의 기능은 직류 전동기의 모의실험에 의해 확인하였다.
기계학습에서 분류는 훈련 예제들로 학습하여 생성한 분류기를 활용하여 새로운 예제에 어느 한 범주를 부여하는 것을 말한다. 일반적으로 분류의 성능 즉 정확도의 향상은 학습 알고리즘을 개선하거나 훈련예제 집합을 변형시킴으로써 가능하다. 본 논문에서 소개하는 가상예제를 이용한 분류기 성능 향상 방안은 후자에 속한다. 실세계 분류문제에서 많은 수의 훈련예제들을 수집하는 일은 대상문제에 따라 비용이 많이 드는 경우가 있다. 또한 적은 수의 훈련예제를 학습해 생성한 분류기는 분류성능이 좋지 않을 수 있다. 본 논문에서는 이런 문제를 해결하기 위해서 가상예제를 생성해 훈련예제 집합에 추가하는 방안을 제안하고자 한다. 가상예제를 이용한 분류성능 향상방안이 $Na{\ddot{i}}ve$ Bayes 학습 알고리즘 성능 개선에 효과가 있음을 실험을 통해 확인하였다.
편입력 기능을 창작한 시스템의 문자입력 기능에서 사용자들의 다양한 형태의 필기문자를 인식하여 사용자의 만족을 극대화 시킬 수 잇는 고성능의 인식기를 만들기 위해서는 상황과 장소에 따라서 변하는 필기형태를 학습할 수 있는 다이나믹한 인식기 개발이 절대적으로 필요하다고 판단된다. 또한 국제 경쟁력을 갖기 위해서는 사용자의 국적(nationality)에 따라 다양한 자종을 인식할 수 잇는 기능이 있어야 한다. 따라서 본 논문에서는 다양한 사용자의 요구를 만족시키기 위하여 인식기 설계시 필요한 design issues와 philosophy를 제시하고, 이를 기초로 학습기능, 국제화, 소형화의 특징을 갖는 학습기능 다중언어(multilingual) 인식기 설계 방법을 제안하고자 한다.
지식정보사회를 살아가는 사람들에게 가장 중요한 능력인 문제해결력, 창의성 등의 고등사고력을 신장시키기 위해 알고리즘과 프로그래밍 교육을 중학교 정보 교육과정에 도입한 것은 적절하다. 그러나 형식적 조작기에 도달하지 못한 구체적 조작기 학생들에게 고등교육의 알고리즘과 프로그래밍 교육내용을 축소하여 제공하는 것은 학생들의 인지부담만 가중되며, 알고리즘 학습에서 배운 원리와 전략이 문제해결을 위한 프로그래밍으로 학습 전이가 어렵다. 본 연구는 인지 발달 단계 중에서 구체적 조작기에 해당하는 학생들의 발달 특성을 고려하고, 알고리즘 학습이 프로그래밍으로 전이할 수 있도록 선 알고리즘 후 프로그래밍 학습 모형을 개발하였고, 구체적 조작기 학생들을 대상으로 하여 학습 동기와 학업성취도에 미치는 영향을 검증하였다. 그 결과 선 알고리즘 후 프로그래밍 모형으로 학습한 구체적 조작기 학생들의 학습동기와 학업성취도 향상에 유의미한 차이가 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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