• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1995년도 제12회 음성통신 및 신호처리 워크샵 논문집 (SCAS 12권 1호)
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• pp.100-104
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• 1995

일반적으로 화자적응화는 이미 학습되어 있는 불특정 화자 모델을 표준모델로 하고 소량의 적응화용 발화로 추가적인 학습을 실시하여 특정화자 모델의 성능에 가깝게 하는 기술로서 연속음성 인식에 있어서 매우 중요하다. ML 추정법을 이용한 화자적응화는 카테고리마다 모델의 학습패턴들을 다수개 준비한 후 학습시에 일괄적으로 적용시켜 모델 파라메터를 추정 갱신하므로 추가되는 화자데이터에 대해 데이터를 모두 공급하여야 한다. 본 연구에서는 문발화 데이터의 음절단위를 자동추출한 후 추가되는 화자데이터가 주어질 때 마다 적응화할 수 있는 화자적응화 방법을 검토하였다. 이 방법은 문발화 데이터를 잘라내지 않고 음절 단위를 자동추출시켜 추가 데이터마다 최대 사후확률 추정법을 이용하여 적응화 시키는 것으로 수소의 데이터로서도 적응화를 가능하게 하는 것이다. 본 연구에서 사용되는 음성데이터는 신문사설에서 발췌한 연속음성 10문장을 사용하고, 이 음성 데이터중 6명분은 HMM 학습용으로 하고 나머지 3명분은 적응화용 및 평가용 데이터로 사용하였다. 6명의 화자를 DDCHMM으로 학습하고 나머지 3명분을 MAP법으로 적응화시켰다. 그 결과 적응전과 비교해 볼 때 약 32%의 인식율 향상을 얻을 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.41-42
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• 2019

본 논문에서는 다양한 기계학습 모델을 이용한 신용 데이터 분석 기법에 대해 서술한다. 기계학습 모델은 크게 Canonical models, Committee machines, 그리고 Deep learning models로 분류된다. 이러한 다양한 기계학습 모델 중 일부 학습 모델을 기반으로 Benchmark dataset인 Credit Approval 데이터를 분석하고 성능을 평가한다. 성능 평가에는 k-fold evaluation method를 사용하며, k-fold evaluation 결과에 대한 평균 성능을 측정하기 위해 Accuracy, Precision, Recall, 그리고 F1-score가 사용되었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제13권4호
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• pp.517-524
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• 2012

이 논문에서는 프로그래밍 언어 교육을 위한 교수 학습 모델을 설계한다. 다양한 학문을 다루는 대학에서 다양한 컴퓨터 프로그래밍 언어 관련 교과목이 개설되어 운영되고 있다. 그 동안 다양한 프로그래밍 언어가 개발되었고, 개발환경도 사용자가 보다 쉽게 접근할 수 있도록 개발되었으나 여전히 많은 초보 학습자들은 프로그래밍 언어 학습을 어려워하고 있으며, 마찬가지로 교수자도 효과적인 프로그래밍 언어 교육을 위한 적합한 교수 학습 방법을 마련하지 못하고 있는 실정이다. 본 논문에서 학업성취 기반의 블렌디드 교육인 프로그래밍 언어 교육을 위한 교수 학습 모델을 설계하였다. 본 연구에서 설계한 교수 학습 모델을 2011년 2학기 강좌에 적용한 결과 학습자의 프로그래밍 언어 교육에 효과적인 것으로 나타났다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2006년도 하계학술대회
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• pp.307-312
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• 2006

M-learning (Mobile learning)을 기반으로 한 코스웨어나 모듈 설계 시 학습자의 적극적 참여와 의미 있는 상호작용의 기회 제공과 실제적 환경에서의 교육활동을 지원하는 것에 초점을 맞추어야 한다. 본 연구에서는 M-learning을 기반으로 실제적 상황에서의 학습을 위한 지능적 튜터링 모델인 AEFIRIP (Activation, Externalization, Focusing, Interpretations, Reflection, Information Processing)모델을 활용하여 독서교육 튜터링 시스템을 설계하였다. AEFIRIP 모델은 모바일 학습에 초점을 맞추어 실제적 상황에서 다양한 모바일 장비를 활용할 수 있도록 설계되었으며 CSCL(Computer Supported Collaborative Learning)학습의 일환으로 활용 가능하다. AEFIRIP 모델은 6단계의 구조화된 모바일 튜터링을 통하여 학습 활동을 위한 반자동화된 튜터링을 제공하며, 개별화 학습을 가능케 한다. 본 시스템은 M-learning에서 학습자의 독서 단계에 따라 개별화된 튜터링을 제공하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 자극 에이전트, 도움 에이전트, 요청 튜터링 에이전트, 튜터링 대화 에이전트, 개인 튜터링 에이전트, 튜터링 포인터 에이전트의 6단계의 튜터링 에이전트를 구안하였다. 본 시스템의 활용을 통하여 학습자는 실제적 환경에서 모바일 장비를 통하여 독서 활동과 관련한 튜터링을 제공받으며, 학습자와 교사 간 다양한 상호작용이 가능하다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권10호
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• pp.27-35
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• 2021

기계번역 사후교정 (Automatic Post Editing, APE)이란 번역 시스템을 통해 생성한 번역문을 교정하는 연구 분야로, 영어-독일어와 같이 학습데이터가 풍부한 언어쌍을 중심으로 연구가 진행되고 있다. 최근 APE 연구는 전이학습 기반 연구가 주로 이루어지는데, 일반적으로 self supervised learning을 통해 생성된 사전학습 언어모델 혹은 번역모델이 주로 활용된다. 기존 연구에서는 번역모델에 전이학습 시킨 APE모델이 뛰어난 성과를 보였으나, 대용량 언어쌍에 대해서만 이루어진 해당 연구를 저 자원 언어쌍에 곧바로 적용하기는 어렵다. 이에 본 연구에서는 언어 혹은 번역모델의 두 가지 전이학습 전략을 대표적인 저 자원 언어쌍인 한국어-영어 APE 연구에 적용하여 심층적인 모델 검증을 진행하였다. 실험결과 저 자원 언어쌍에서도 APE 학습 이전에 번역을 한차례 학습시키는 것이 유의미하게 APE 성능을 향상시킨다는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제7권2호
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• pp.11-29
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• 2022

사전학습 언어모델은 자연어 처리 작업에서 가장 중요하고 많이 활용되는 도구로, 대량의 말뭉치를 대상으로 사전학습이 되어있어 적은 수의 데이터를 이용한 미세조정학습으로도 높은 성능을 기대할 수 있으며, 사전학습된 토크나이저과 딥러닝 모형 등 구현에 필요한 요소들이 함께 배포되기 때문에 자연어 처리 작업에 소요되는 비용과 기간을 크게 단축시켰다. 트랜스포머 변형 모형은 이와 같은 장점을 제공하는 사전학습 언어모델 중에서 최근 가장 많이 사용되고 있는 모형으로, 번역을 비롯하여 문서 요약, 챗봇과 같은 질의 응답, 자연스러운 문장의 생성 및 문서의 분류 등 다양한 자연어 처리 작업에 활용되고 있으며 컴퓨터 비전 분야와 오디오 관련 분야 등 다른 분야에서도 활발하게 활용되고 있다. 본 논문은 연구자들이 보다 쉽게 사전학습 언어모델에 대해 이해하고 자연어 처리 작업에 활용할 수 있도록 하기 위해, 언어모델과 사전학습 언어모델의 정의로부터 시작하여 사전학습 언어모델의 발전과정과 다양한 트랜스포머 변형 모형에 대해 조사하고 정리하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.29-34
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• 2017

챗봇 혹은 대화 시스템은 특정 질문이나 발화에 대해 적절한 응답을 해주는 시스템으로 자연어처리 분야에서 활발히 연구되고 있는 주제 중 하나이다. 최근에는 대화 모델 학습에 딥러닝 방식의 시퀀스-투-시퀀스 프레임워크가 많이 이용되고 있다. 하지만 해당 방식을 적용한 모델의 경우 학습 데이터에 나타나지 않은 다양한 형태의 질의문에 대해 응답을 잘 못해주는 문제가 있다. 이 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 디노이징 응답 생성 모델을 제안한다. 제안하는 방법은 다양한 형태의 노이즈가 임의로 가미된 질의문을 모델 학습 시에 경험시킴으로써 강건한 응답 생성이 가능한 모델을 얻을 수 있게 한다. 제안하는 방법의 우수성을 보이기 위해 9만 건의 질의-응답 쌍으로 구성된 한국어 대화 데이터에 대해 실험을 수행하였다. 실험 결과 제안하는 방법이 비교 모델에 비해 정량 평가인 ROUGE 점수와 사람이 직접 평가한 정성 평가 모두에서 더 우수한 결과를 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.29-34
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• 2017

챗봇 혹은 대화 시스템은 특정 질문이나 발화에 대해 적절한 응답을 해주는 시스템으로 자연어처리 분야에서 활발히 연구되고 있는 주제 중 하나이다. 최근에는 대화 모델 학습에 딥러닝 방식의 시퀀스-투-시퀀스 프레임워크가 많이 이용되고 있다. 하지만 해당 방식을 적용한 모델의 경우 학습 데이터에 나타나지 않은 다양한 형태의 질의문에 대해 응답을 잘 못해주는 문제가 있다. 이 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 디노이징 응답 생성 모델을 제안한다. 제안하는 방법은 다양한 형태의 노이즈가 임의로 가미된 질의문을 모델 학습 시에 경험시킴으로써 강건한 응답 생성이 가능한 모델을 얻을 수 있게 한다. 제안하는 방법의 우수성을 보이기 위해 9만 건의 질의-응답 쌍으로 구성된 한국어 대화 데이터에 대해 실험을 수행하였다. 실험 결과 제안하는 방법이 비교 모델에 비해 정량 평가인 ROUGE 점수와 사람이 직접 평가한 정성 평가 모두에서 더 우수한 결과를 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제56차 하계학술대회논문집 25권2호
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• pp.384-385
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• 2017

과학 모델은 복잡한 자연현상을 단순화하고 패턴화한 것이다. 따라서 과학 모델은 특정한 알고리즘을 가지며, 과학 모델에 대한 이해는 모델이 갖는 특정한 알고리즘에 대한 이해와 직접적으로 관련되어있다. 본 연구에서는 많은 학생들이 대안 개념을 가지고 있는 산-염기를 주제로 하여, 이 모델이 가지는 알고리즘을 학습하기 위한 프로그램을 설계하고, 알고리즘을 학습 하였을 때 과학 학습에 미치는 효과를 확인하였다. 고등학생 3학년을 대상으로 4차시로 수업을 진행하였으며, 수업의 사전과 사후 검사를 실시하여, 학생들의 모델에 대한 이해를 분석하였다. 수업 결과, 학생들은 모델의 정의와 화학반응 및 화학평형의 정성적인 부분에서는 이해의 향상을 보였으나, 정량적인 부분에는 효과를 보이지 못하였다. 이는 화학이 많은 수의 입자를 고려해야 하는 독특한 과목의 특성에 기인하며, 이를 보완하기 위하여 추후 컴퓨터프로그램을 교육 도구로 사용하는 수업을 통해 후속연구를 진행하고자 한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.99-102
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• 1998

본 논문에서는 복잡하고 비선형적인 시스템의 최적 모델링을 우해서 지능형 퍼지-뉴럴네트워크의 최적 모델 구축을 위한 방법을 제안한다. 기본 모델은 퍼지 추론 시스템의 언어적인 규칙생성의 장점과 뉴럴 네트워크의 학습기능을 결합한 FNNs 모델을 사용한다. FNNs 모델의 퍼지 추론부는 간략추론이 사용되고, 학습은 요류 역전파 알고리즘을 사용하여 다른 모델들에 비해 학습속도가 빠르고 수렴능력이 우수하다. 그러나 기본 모델은 주어진 시스템에 대하여 퍼지 공간을 균등하게 분할하여 퍼지 소속을 정의한다. 이것은 비선형 시스템의 모델링에 있어어서 성능을 저하시켜 최적의 모델을 얻기가 어렵다. 논문에서는 주어진 데이터의 특성을 부여한 공간을 설정하기 위하여 클러스터링 알고리즘을 사용한다. 클러스터링 알고리즘은 주어진 시스템에 대하여 상호 연관성이 있는 데이터들끼리 특성을 나누어 몇 개의 클래스를 이룬다. 클러스터링 알고리즘을 사용하여 초기 FNNs 모델의 퍼지 공간을 나누고 소속함수를 정의한다. 또한, 최적화 기법중의 하나로 자연선택과 자연계의 유전자 메카니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘인 유전자 알고리즘을 사용하여 주\ulcorner 진 모델에 대하여 최적화를 수행한다. 또한 본 연구에서는 학습 및 테스트 데이터의 성능 결과의 상호 균형을 얻기 위한 하중값을 가긴 성능지수가 제시된다.