• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.496-497
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• 2021

감정 분류는 사람의 사고방식이나 행동양식을 구분하기 위한 중요한 열쇠로, 지난 수십 년간 감정 분석과 관련된 다양한 연구가 진행되었다. 감정 분류의 품질과 정확도를 높이기 위한 방법 중 하나로 단일 레이블링 대신 다중 레이블링된 데이터 세트를 감정 분석에 활용하는 연구가 제안되었고, 본 논문에서는 T5 모델을 한국어와 영어 코퍼스로 학습한 KE-T5 모델을 기반으로 한국어 발화 데이터를 단일 레이블링한 경우와 다중 레이블링한 경우의 감정 분류 성능을 비교한 결과 다중 레이블 데이터 세트가 단일 레이블 데이터 세트보다 23.3% 더 높은 정확도를 보임을 확인했다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제8권2호
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• pp.149-163
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• 2023

지속적인 이커머스 시장의 성장으로 풀필먼트센터가 처리해야 하는 주문량은 증가하였고, 다양한 고객 요구사항은 주문 처리의 복잡성을 높이고 있다. 이러한 추세와 함께 최근 인건비 증가로 인해 풀필먼트센터의 운영 효율성이 기업 경영 관점에서 더욱 중요해지고 있다. 본 연구는 풀필먼트센터의 출고 프로세스 중 포장 작업 영역에 적용 가능한 박스 추천을 중심으로 연구를 수행하였다. 박스 추천을 하기 위해 과거 실적 데이터를 기계학습 모형의 학습 데이터로 사용하였다. 상품 정보, 주문 정보, 포장 정보, 배송 정보 4가지 종류의 데이터를 전처리, 변수 가공 과정을 거쳐 기계학습 모델에 적용하였다. 입력 벡터로는 상품 규격 정보에 해당하는 width, length, height 3가지 특성을 사용하였으며, 상품의 실수 정보를 구간별 정수체계로 변환하는 변수 가공 과정을 통해 입력 벡터의 특성을 추출하였다. 기계학습 모형별 성능을 비교한 결과 GradientBoosting 모델을 적용하였을 경우 21개의 구간으로 상품 규격 정보를 정수로 변환하였을 때 95.2%로 가장 높은 정확도로 예측을 수행함을 확인하였다. 본 연구는 풀필먼트센터에서 잘못된 박스 선택으로 인해 발생하는 물류비용의 증가와 박스 포장 소요 시간의 비효율을 줄이기 위한 방안으로 기계학습 모형을 제시하며, 상품 규격 정보의 특성을 효과적으로 추출하기 위한 변수 가공 처리 방식을 제안한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.419-422
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• 2021

본 논문은 한국어와 영어 코퍼스 93GB를 활용하여 구축한 대형 사전학습기반 언어모델인 KE-T5를 소개한다. KE-T5는 한국어와 영어 어휘 64,000개를 포함하는 대규모의 언어모델로 다양한 한국어처리와 한국어와 영어를 모두 포함하는 번역 등의 복합언어 태스크에서도 높은 성능을 기대할 수 있다. KE-T5의 활용은 대규모의 언어모델을 기반으로 영어 수준의 복잡한 언어처리 태스크에 대한 연구들을 본격적으로 시작할 수 있는 기반을 마련하였다.

• 인재니움
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• 제24권3호
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• pp.12-19
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• 2017

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.262-264
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• 2004

제7차 교육과정에서는 ICT의 활용을 적극 권장하고 있으며 교수학습에 정보통신기술을 활용하는 차원을 넘어 직접적인 교육의 장으로서 웹이 자리 매김하고 있다. 하지만 기존에 제작된 ICT 학습자료들은 표준화가 되어 있지 않고, 운영 플랫폼에 의존적인 형태로 제작되어 일선 교사들이 콘텐츠를 재활용하는데 어려움이 많다. 본 연구에서는 일선 교사들의 공유 및 표준화에 관한 요구를 조사하고, 이러한 요구를 만족하는 SCORM을 기반으로 한 교수학습지원센터에서 운영될 수 있는 표준화된 교수학습용 콘텐츠를 설계 및 제작을 통하여 ITS(Intelligent Tutoring System)의 대안으로서의 SCORM 도입의 가능성을 찾고, 일선 학교현장에서의 활용의 기초를 제공하고자 한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.235-237
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• 2021

코로나 19로 대학교 강의들이 비대면 방식으로 전환되고 있는데, 기존의 교수학습 지원센터는 웹 환경만을 제공한다. 따라서 본 논문에서는 모바일 애플리케이션을 통해 수강생들이 교수학습 지원센터에 쉽게 접근할 수 있도록 도와주는 시스템을 개발하였다. 애플리케이션에서 학생들의 강의 시간 및 시험, 과제 등의 일정을 관리해주고, 푸시 알림을 제공해주는 학습 도우미의 역할을 수행한다. 뿐만 아니라 직관적인 인터페이스, 다크 모드, scroll-to-top 버튼 등을 고려한 디자인으로 사용자의 편리함을 도모한다. 학습 도우미 애플리케이션의 가장 핵심기능 중 하나는 머신러닝 기법 중 비선형 회귀(Non-Linear Regression)을 이용해 성적 데이터를 분석해주는 차별화된 기능이다. 이를 위해 최종적인 성적을 종속변수, 일정 기간까지의 성적을 독립변수로 설정하여 기존의 성적 데이터를 바탕으로 종속변수인 최종성적을 랜덤 포레스트 비선형 회귀분석으로 예측하는 알고리즘을 제시하고자 한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권8호
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• pp.273-282
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• 2018

본 연구는 청각장애대학생의 장애학생지원센터 이용경험을 탐색하는 사례연구이다. 연구참여자는 유의표집으로 핵심사례(key case) 2사례와 특이사례(outliner) 1사례를 선정하여 심층인터뷰한 후 사례내 분석과 사례간 분석을 실시했다. 분석결과 교수학습영역(4개 주제), 시설 설비영역(3개 주제), 대학생활영역(4개 주제)에서 총 11개의 주제가 도출되었다. 연구결과를 바탕으로 다음과 같은 임상적 정책적 학문적 제언을 한다. 첫째, 교육복지현장에서 장애학생지원센터 직원의 장애민감성 향상과 처우개선, 그리고 원격지원 가능한 대학과 MOU체결로 교수학습환경을 보완하고 제한된 예산에 대한 문제를 해소한다. 둘째, 대학내 장애학생에게 행해지는 관습적 차별 해소를 위한 학교문화조성이 필요하다. 나아가 한정된 예산과 변화하는 학습환경에서 청각장애학생의 학습권 보장을 위한 ICT와 IoT기술을 접목하는 교수학습법 개발연구가 더해져야 할 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.719-719
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• 2022

• 정보교육학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.813-824
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• 2021

A사이버교육시스템 성인학습자의 자기조절학습 관련 학습 추이를 분석하여 교육 성과를 높이기 위해 인공지능을 활용한 알고리즘 모델을 다양하게 설계하고, 그것을 실제 데이터에 적용함으로써 성능을 평가하였다. 이를 위해 A사이버교육시스템에서 115명의 성인학습자의 로그 데이터를 분석하였다. A사이버교육시스템 성인학습자들은 대부분 권장 학습 시간 이상을 학습하였으나, 학기 말에는 권장 학습 시간 대비 실제 학습 시간이 현저하게 감소하였다. VOD 참여율이나 형성평가 참여율, 학습 활동 참여율에서도 학습 후반부에 접어들수록 학습 참여율이 떨어졌다. 따라서 교육 성과를 높이려면 학습 시간이 후반에도 지속될 수 있도록 지원해야 한다 판단하여 후반부에 학습 시간이 떨어지는 학습자를 찾아내기 위해 Tensorflow를 활용한 인공지능 모델을 개발하여 수강 시작 날짜별 학습 시간을 예측하였다. 그 결과, CNN 모델을 활용하여 단일 출력 또는 다중 출력을 예측할 경우 다른 모델에 비해 평균 절대 오차가 가장 낮게 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.317-318
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• 2019

가상/증강현실로 대표되는 공간정보 기반 실감형 콘텐츠에 대한 관심이 증대되면서 객체인식 등의 지능형 공간인지 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 HMD등의 영상 시각화 장치의 발달 및 5G 통신기술의 출현으로 인해 실시간 대용량 영상정보의 송, 수신 및 가시화 처리 기술의 기반이 구축됨에 따라, $360^{\circ}$ 스트리밍 영상정보 처리와 같은 고자유도 콘텐츠를 위한 관련 연구의 필요성이 증대되고 있다. 하지만 지능형 영상정보 처리의 대표적 연구인 딥 러닝(Deep Learning) 기반 객체 인식 기술의 경우 대부분 일반적인 평면 영상(Planar Image)에 대한 처리를 다루고 있고, 파노라마 영상(Panorama Image) 특히, $360^{\circ}$ 스트리밍 영상 처리를 위한 연구는 미비한 상황이다. 본 논문에서는 딥 러닝을 이용하여 $360^{\circ}$ 스트리밍 영상에서의 객체인식 연구 방법에 대해 서술한다. 이를 위해 $360^{\circ}$ 카메라 영상에서 딥 러닝을 위한 학습 데이터를 획득하고, 실시간 객체 인식이 가능한 YOLO(You Only Look Once)기법을 이용하여 학습을 한다. 실험 결과에서는 학습 데이터를 이용하여 $360^{\circ}$영상에서 객체 인식 결과와, 학습 횟수에 따른 객체 인식에 대한 결과를 보여준다.