• 디지털콘텐츠
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• 9호통권160호
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• pp.96-107
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• 2006

한국데이터베이스 진흥센터는 국내외 지식정보 관련 정책과 유관 산업의 트렌드를 살펴보고, 지식의 생산∙유통∙활용의 단계별 이슈를 진단해 보고자 지식정보 이슈 보고서를 게재한다. 그 첫번째 보고서인 ‘ CoP(Communities of Practice: 학습조직, 학습동아리, 또는지식실행공동체) 활동을 통한 대기업과 중소기업간 지식격차 해소’에서는 국내외 대기업들이 활발히 진행하고 있는 CoP 사례를 분석하고 이를 통해 중소기업이 벤치마킹 할 수있는 실천적 대안을 제시하고자 한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.14-16
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• 2019

명시적지식(Explicit Knowledge) 및 암시적지식(Implicit Knowledge) 등 외국어학습 이론을 적용한 선박교통관제사 영어교육 개선 방향을 연구하여 선박교통관제사 현장직무교육의 실효성을 증대하는 등 선박교통안전강화의 기반을 마련하고자 하였다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제27권4호
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• pp.474-484
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• 2024

Reinforcement learning, which are also studied in the field of defense, face the problem of sample efficiency, which requires a large amount of data to train. Transfer learning has been introduced to address this problem, but its effectiveness is sometimes marginal because the model does not effectively leverage prior knowledge. In this study, we propose a stochastic initial state randomization(SISR) method to enable robust knowledge transfer that promote generalized and sufficient knowledge transfer. We developed a simulation environment involving a cooperative robot transportation task. Experimental results show that successful tasks are achieved when SISR is applied, while tasks fail when SISR is not applied. We also analyzed how the amount of state information collected by the agents changes with the application of SISR.

• 정보보호학회논문지
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• 제34권1호
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• pp.71-82
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• 2024

정보통신기술(ICT) 고도화에 따라 PDF, MS Office, HWP 파일로 대표되는 전자 문서형 파일의 활용이 많아졌고, 공격자들은 이 상황을 놓치지 않고 문서형 악성코드를 이메일과 메신저를 통해 전달하여 감염시키는 피해사례가 많아졌다. 이러한 피해를 막고자 AI를 사용한 악성코드 탐지 연구가 진행되고 있으나, PDF나 MS-Office와 같이 전 세계적으로 활용성이 높은 전자 문서형 파일에 비해 주로 국내에서만 활용되는 HWP(한글 워드 프로세서) 문서 파일은 양질의 정상 또는 악성 데이터가 부족하여 지속되는 공격에 강건한 모델 생성에 한계점이 존재한다. 이러한 한계점을 해결하기 위해 기존 수집된 데이터를 변형하여 학습 데이터 규모를 늘리는 데이터 증강 방식이 제안 되었으나, 증강된 데이터의 유용성을 평가하지 않아 불확실한 데이터를 모델 학습에 활용할 가능성이 있다. 본 논문에서는 HWP 악성코드 탐지에 있어 데이터의 유용성을 정량화하고 이에 기반하여 학습에 유용한 증강 데이터만을 활용하여 기존보다 우수한 성능의 AI 모델을 학습하는 준지도학습 기법을 제안한다.

• 도서관문화
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• 제52권11호
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• pp.2-3
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• 2011

• 대학교육
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• 통권126호
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• pp.88-92
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• 2003

• 건축사
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• 11호통권403호
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• pp.91-94
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• 2002

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.66-71
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• 2021

본 연구는 한국어 자질 기반 감성분석(Feature-based Sentiment Analysis: FbSA)을 위한 대규모의 학습데이터 구축에 있어 반자동 언어데이터 증강 기법(SSP: Semi-automatic Symbolic Propagation)에 입각한 자질-감성 주석 데이터셋 FeSAD(Feature-Sentiment-Annotated Dataset)의 개발 과정과 성능 평가를 소개하는 것을 목표로 한다. FeSAD는 언어자원을 활용한 SSP 1단계 주석 이후, 작업자의 주석이 2단계에서 이루어지는 2-STEP 주석 과정을 통해 구축된다. SSP 주석을 위한 언어자원에는 부분 문법 그래프(Local Grammar Graph: LGG) 스키마와 한국어 기계가독형 전자사전 DECO(Dictionnaire Electronique du COréen)가 활용되며, 본 연구에서는 7개의 도메인(코스메틱, IT제품, 패션/의류, 푸드/배달음식, 가구/인테리어, 핀테크앱, KPOP)에 대해, 오피니언 트리플이 주석된 FeSAD 데이터셋을 구축하는 프로세싱을 소개하였다. 코스메틱(COS)과 푸드/배달음식(FOO) 두 도메인에 대해, 언어자원을 활용한 1단계 SSP 주석 성능을 평가한 결과, 각각 F1-score 0.93과 0.90의 성능을 보였으며, 이를 통해 FbSA용 학습데이터 주석을 위한 작업자의 작업이 기존 작업의 10% 이하의 비중으로 감소함으로써, 학습데이터 구축을 위한 프로세싱의 소요시간과 품질이 획기적으로 개선될 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.449-453
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• 2019

미디어방송이 다양해지고, 웹에서 소비되는 콘텐츠들 또한 멀티미디어 중심으로 재편되는 경향에 힘입어 인공지능 연구에 멀티미디어 콘텐츠를 적극적으로 활용하고자 하는 시도들이 시작되고 있다. 본 논문은 다양한 형태의 멀티모달 정보를 하나의 동영상 콘텐츠에 연계하여 분석하여, 통합된 형태의 융합정보 데이터셋을 구축한 연구를 소개하고자 한다. 구축한 인공지능 학습용 데이터셋은 영상/음성/언어 정보가 함께 있는 멀티모달 콘텐츠에 상황/의도/감정 정보 추론에 필요한 다양한 의미정보를 부착하여 활용도가 높은 인공지능 영상 데이터셋을 구축하여 공개하였다. 본 연구의 결과물은 한국어 대화처리 연구에 부족한 공개 데이터 문제를 해소하는데 기여하였고, 한국어를 중심으로 다양한 상황 정보가 함께 구축된 데이터셋을 통하여 다양한 상황 분석 기반 대화 서비스 응용 기술 연구에 활용될 것으로 기대할 수 있다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제29권4호
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• pp.589-623
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• 2015

본 연구에서는 지역아동센터라는 경제적 빈곤과 교육의 사각지대에 놓인 저소득층 아동 청소년의 자기 주도적 수학학습 능력을 함양하기 위한 방법으로 EBS 콘텐츠의 활용이 저소득층 아동 청소년의 자기 주도적 수학학습 능력을 함양하는데 어떻게 영향을 주는가를 알아본다. EBS 동영상과 학습자의 수준에 맞춘 수준별 학습 자료를 이용한 자기 주도적 수학학습 프로그램이 청소년들에게 수학에 대한 적극적인 학습 태도를 갖게 해 주며, 수학 개념 형성을 용이하게 해 주며, 의사소통능력과 인격함양에 도움을 주며, 수준별 학습을 강화시켜 주고 문제해결력을 신장시키고 스스로 객관적 평가를 할 수 있도록 하여 자기 주도적 수학학습에 긍정적 영향을 줄 수 있다는 것을 본 연구의 과정과 내용 및 결과물을 통하여 확인하고자 한다.