본고에서는 베이지안 기계학습 방법론에 대해서 간략히 살펴본다. 특히, 복잡한 자료들 사이의 관계를 규명하는 것이 목적이며 비지도학습(unsupervised learning)의 한 분야인 군집분석에서 베이지안 방법론들이 어떻게 사용되어지는지를 설명한다. 군집의 수를 사전에 아는 경우에 사용되는 모수적 베이지안 방법을 간단하게 설명하고, 군집의 수까지 추론 할 수 있는 비모수 베이지안방법에 대해서 자세하게 다룬다.
최근 BERT와 같은 트랜스포머 (Transformer) 기반의 모델이 natural language understanding (NLU)와 같은 여러 자연어 처리 태스크에서 좋은 성능을 보인다. 이러한 모델은 여전히 대용량의 학습을 요구한다. 일반적으로, 데이터 증강 기법은 low-resource 환경을 개선하는 데 도움을 준다. 최근 생성 모델을 활용해 합성 데이터를 생성해 데이터를 증강하는 시도가 이루어졌다. 이러한 방법은 원본 문장과 의미론적 유사성을 훼손하지 않으면서 어휘와 구조적 다양성을 높이는 것을 목표로 한다. 본 논문은 task-oriented 한 어휘와 구조를 고려한 데이터 증강 방법을 제안한다. 이를 위해 검색 모델과 사전 학습된 생성 모델을 활용한다. 검색 모델을 사용해 학습 데이터셋의 입력 문장과 유사한 문장 쌍을 검색 (retrieval) 한다. 검색된 유사한 문장 쌍을 사용하여 생성 모델을 학습해 합성 데이터를 생성한다. 본 논문의 방법론은 low-resource 환경에서 베이스라인 성능을 최대 4% 이상 향상할 수 있었으며, 기존의 데이터 증강 방법론보다 높은 성능 향상을 보인다.
목차
1. 학습경제에서의 발전 전략
2. 개발도상국의 산업화과정에서 연구개발과 기술이전의 역할
3. 전환기를 맞은 한국의 기술혁신시스템
4. 동아시아와 동남아시아의 기술혁신시스템
5. 수요기업의 진입과 한국 자본재산업의 발전
6. 계약, 기업능력 그리고 경제발전: 신흥공업국에 대한 함의
7. 인터넷 기반의 국가혁신시스템이 아시아에 주는 의미
8. 국제기술협력과 기업의 동력 :NIEs의 의미
9. 삼성반도체의 동태적 기술경영능력에 대한 사례연구
10. 수평적 기술정책에 대한 학습론적 접근: 진화론적 인식
11. 아시아 신흥공업경제국가들의 효과적인 기술혁신
12. 한국의 산업발전과정에서 과학기술정책의 역할
본 연구에서는 과학 수업 전문성과 관련된 변인들 간의 영향을 살펴보기 위하여 외적 변인인 학습조직문화를 외생변인으로, 내적 변인인 과학 인식론적 신념, 과학 교수 효능감을 내생 변인으로 설정하고 변인들 간의 직·간접적인 효과와 구조적 관계를 파악하고자 하였다. 서울과 경기 지역에서 과학을 가르치는 현직 초등교사 499명의 설문지 응답 결과를 데이터로 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 본 연구에서 측정한 학습조직문화, 과학 인식론적 신념, 과학 교수 효능감 및 과학 수업 전문성과의 관계에 대한 상관을 살펴보면, 각 측정요인 간의 상관은 모두 유의한 상관계수를 보였다. 둘째, 과학 인식론적 신념과 과학 교수 효능감은 과학 수업 전문성에 직접 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 과학 인식론적 신념은 과학 교수 효능감에 직접적으로 영향을 미치며, 과학 교수 효능감을 매개하여 과학 수업 전문성에도 유의한 영향을 나타냈다. 넷째, 교사가 지각한 학습조직문화는 과학 수업 전문성에 유의한 영향을 보이지 않았으나, 과학 인식론적 신념과 과학 교수 효능감에는 직접적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 학습조직문화, 과학 인식론적 신념, 과학 교수 효능감, 과학 수업 전문성의 구조적 관계를 규명한 연구 결과를 토대로 초등교사의 과학 수업 전문성의 효율적인 향상을 위해 교사 개인의 내적 요인과 함께 학교 조직문화의 개선에 대한 방안도 고려할 필요성이 있음을 제안하였다.
본 논문은 환경 변화에 대한 기업의 동태적 적응 메카니즘을 설명하는 대조적인 두 이론을 고찰하고, 두 이론 간에 보완적 연계의 필요성을 밝히는 것이 그 목적이다. 1980년대 까지 재구조화론은 기업의 성공과 적응을 설명하는 지배적인 접근이었다. 그러나 이 접근은 환경 변화에 대해 어떻게 기업이 적응하는지, 기업들 간의 적응의 성패가 왜 상이하게 나타나는지에 대해 설명하지 않는다. 즉 재구조화론은 기업의 학습과 적응에 대한 맥락 특수적인 해석 시각을 제공하지 못한다. 한편 1990년대 이후에 기업의 학습과 진화에 대한 학문적 관심은 기업의 동태적 경쟁력을 이끄는 기업 학습의 본질을 고찰하는 것에 초점이 두어져 왔다. 조직학습론은 조직 진화에 있어 지식, 학습 그리고 역량의 중요성을 강조한다. 하지만 이 접근 또한 급진적인 환경 변화에 대한 기업의 적응 메커니즘에 대해서는 효과적으로 설명하지 못하고 있다. 본 연구는 이러한 맥락에서 기업의 동태적 적응과 진화는 재구조화 과정과 점진적 및 급진적 학습 과정의 길함을 통해 나타나는 사실을 설명하고, 이를 토대로 기업의 진화와 적응을 효과적으로 설명하기 위해서는 두 이론을 보완적으로 연계한 통합적 이론 체계가 구축될 필요가 있음을 제안한다.
이 연구에서는 고등학생들의 이론과 자료에 대한 인식론적 관점과 과학 과정 기술, 선호하는 실험 학습 환경에 대한 인식, 실험 수업에 대한 태도 사이의 관계를 조사하였다. 연구 결과, 과학 과정 기술, 선호하는 실험 학습 환경에 대한 인식의 모든 하위 범주(응집성, 개방성, 통합성, 준칙성, 물리적 환경), 실험 수업에 대한 태도는 이론과 자료에 대한 인식론적 관점과 유의미한 상관이 있었다. 중다 회귀 분석 결과, 과학 과정 기술, 선호하는 실험 학습 환경에 대한 인식의 하위 범주 중 개방성과 물리적 환경, 실험 수업에 대한 태도가 이론과 자료에 대한 인식론적 관점을 유의미하게 예측하였다.
강화학습은 에이전트(agent)가 주어진 환경(environment)과의 상호작용을 통해서 상태(state)를 변화시켜가며 최대의 보상(reward)을 얻을 수 있도록 최적의 행동(action)을 학습하는 기계학습법을 의미한다. 최근 알파고와 같은 게임뿐만 아니라 자율주행 자동차, 로봇 제어 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 상수도관망 분야의 경우에도 펌프 운영, 밸브 운영, 센서 최적 위치 선정 등 여러 문제에 적용되었으나, 설계에 강화학습을 적용한 연구는 없었다. 설계의 경우, 관망의 크기가 커짐에 따라 알고리즘의 탐색 공간의 크기가 증가하여 기존의 최적화 알고리즘을 이용하는 것에는 한계가 존재한다. 따라서 본 연구는 강화학습을 이용하여 상수도관망의 구성요소와 환경요인 간의 복잡한 상호작용을 고려하는 설계 방법론을 제안한다. 모델의 에이전트를 딥 강화학습(Deep Reinforcement Learning)으로 구성하여, 상태 및 행동 공간이 커 발생하는 고차원성 문제를 해결하였다. 또한, 해당 모델의 상태 및 보상으로 절점에서의 압력 및 수요량과 설계비용을 고려하여 적절한 수량과 수압의 용수 공급이 가능한 경제적인 관망을 설계하도록 하였다. 모델의 행동은 실제로 공학자가 설계하듯이 절점마다 하나씩 차례대로 다른 절점과의 연결 여부를 결정하는 것으로, 이를 통해 관망의 레이아웃(layout)과 관경을 결정한다. 본 연구에서 제안한 방법론을 규모가 큰 그리드 네트워크에 적용하여 모델을 검증하였으며, 고려해야 할 변수의 개수가 많음에도 불구하고 목적에 부합하는 관망을 설계할 수 있었다. 모델 학습과정 동안 에피소드의 평균 길이와 보상의 크기 등의 변화를 비교하여, 제안한 모델의 학습 능력을 평가 및 보완하였다. 향후 강화학습 모델을 통해 신뢰성(reliability) 또는 탄력성(resilience)과 같은 시스템의 성능까지 고려한 설계가 가능할 것으로 기대한다.
사전학습 언어모델을 개선하여 고품질의 문장 표현(sentence representation)을 도출하기 위한 다양한 대조 학습 방법에 대한 연구가 진행되고 있다. 그러나, 대부분의 대조학습 방법들은 문장 쌍의 관계만을 고려하며, 문장 간의 유사 정도를 파악하는데는 한계가 있어서 근본적인 대조 학습 목표를 저해하였다. 이에 최근 삼중항 손실 (triplet loss) 함수를 도입하여 문장의 상대적 유사성을 파악하여 대조학습의 성능을 개선한 연구들이 제안되었다. 그러나 많은 연구들이 영어를 기반으로한 사전학습 언어모델을 대상으로 하였으며, 한국어 기반의 비지도 대조학습에 대한 삼중항 손실 함수의 실효성 검증 및 분석은 여전히 부족한 실정이다. 본 논문에서는 이러한 방법론이 한국어 비지도 대조학습에서도 유효한지 면밀히 검증하였으며, 다양한 평가 지표를 통해 해당 방법론의 타당성을 확인하였다. 본 논문의 결과가 향후 한국어 문장 표현 연구 발전에 기여하기를 기대한다.
본 논문에서는 한국어 교육에 효과적으로 활용 할 수 있는 게임화 방법론을 제안하였다. 게임화 성공사례들을 분석하여 재미요소를 증가시키고 몰입을 유도할 수 있는 게임화 요소들을 도출하였으며 운영적 측면, 실행적 측면, 자기 표현적 측면의 세 가지로 분류하였다. 그리고 한국어 학습이론과 다양한 한국어 교수법들을 분석하여 한국어 학습 8기능 중 듣기, 말하기, 어휘, 문화를 게임화 적용을 위한 우선요소로 선별하였다. 선별된 기능들을 최근의 한국의 문화를 대표하는 한류 콘텐츠위에 순환 구조의 학습틀로 구성하고 앞에서 도출한 게임화 요소들을 적용한 게임화 방법론을 제시하였다.
본 논문에서는 대규모 언어 모델의 인컨텍스트 러닝과 프롬프팅을 활용하여 수치 추론 태스크 데이터셋을 효과적으로 증강시킬 수 있는 방법론을 제안한다. 또한 모델로 하여금 수치 추론 데이터의 이해를 도울 수 있는 전처리와 요구사항을 만족하지 못하는 결과물을 필터링 하는 검증 단계를 추가하여 생성되는 데이터의 퀄리티를 보장하고자 하였다. 이렇게 얻어진 증강 절차를 거쳐 증강을 진행한 뒤 추론용 모델 학습을 통해 다른 증강 방법론보다 우리의 방법론으로 증강된 데이터셋으로 학습된 모델이 더 높은 성능을 낼 수 있음을 보였다. 실험 결과 우리의 증강 데이터로 학습된 모델은 원본 데이터로 학습된 모델보다 모든 지표에서 2%p 이상의 성능 향상을 보였으며 다양한 케이스를 통해 우리의 모델이 수치 추론 학습 데이터의 다양성을 크게 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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