• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.389-391
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• 2003

컴퓨터 학습의 군집화는 주어진 데이터를 서로 유사한 몇 개의 집단으로 묶는 작업을 수행한다. 군집화를 위한 유사도 결정을 위한 측도는 많은 기법들에서 매우 다양한 측도들이 사용되고 또한 연구되어 왔다. 하지만 군집화의 결과에 대한 성능측정에 대한 객관적인 기준 설정이 어렵기 때문에 군집화 결과에 대한 해석은 매우 주관적이고 애매한 경우가 많다. 퍼지 군집화는 이러한 애매한 군집화 문제에 있어서 융통성 있는 군집 결정 방안을 제시해 준다. 각 개체들이 특정 군집에 속하게 될 퍼지 멤버 함수값을 원소로 하는 유사도 행렬을 통하여 군집화를 수행한다. 본 논문에서는 베이지안 학습을 통하여 군집화를 위한 퍼지 멤버 함수값을 구하였다. 본 연구에서는 최적의 퍼지 군집화 수행을 위하여 베이지안 학습 기반의 퍼지 규칙을 추출하였다. 인공적으로 만든 데이터와 기존의 기계 학습 데이터를 이용한 실험을 통하여 제안 방법의 성능을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.172-174
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• 2001

침입 탐지란 컴퓨터와 네트워크 지원에 대한 유해한 침입 행동을 식별하고 대응하는 과정이다. 점차적으로 시스템에 대한 침입 유형들이 복잡해지고 전문적으로 이루어지면서 빠르고 정확한 대응을 할 수 있는 시스템이 요구되고 있다. 이에 따라, 대용량의 데이터를 지능적으로 분석하여 의미있는 정보를 추출하는 데이터 마이닝 기법을 적용함으로써 지능적이고 자동화된 탐지를 수행할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 학습 데이터를 각각 사례로 데이터베이스에 저장한 후, 실험 데이터가 입려되면 가장 가까운 거리에 있는 학습 데이터의 크래스로 분류하는 사례 기반 학습을 이용하여 빠르게 사용자의 이상 행위에 대해 판정한다. 그러나 많은 사례로 인해 기억 공간이 늘어날 경우 시스템의 성능이 저하되는 문제점을 고려하여, 빈발 에피소드 알고리즘을 수행하여 발견한 순차 패턴을 사례화하여 정상 행위 프로파이로 사용하는 순차패턴에 대한 사례 기반 학습을 제안한다. 이로써, 시스템 성능의 저하율을 낮추고 빠르며 정확하게 지능적인 침입 탐지를 수행할 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.465-469
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• 2019

자연어 처리를 위해서 두 문장의 의미 유사성을 분석하는 것은 아주 중요하다. 이 논문은 패러프레이즈 검출 태스크를 수행하기 위한 Paraphrase-BERT를 제안한다. 우선 구글이 제안한 사전 학습된 BERT를 그대로 이용해서 패러프레이즈 데이터 (MRPC)를 가지고 파인 튜닝하였고 추가적으로 최근에 구글에서 새로 발표한 Whole Word Masking 기술을 사용하여 사전 학습된 BERT 모델을 새롭게 파인 튜닝하였다. 그리고 마지막으로 다중 작업 학습을 수행하여 성능을 향상시켰다. 구체적으로 질의 응답 태스크와 패러프레이즈 검출 태스크를 동시에 학습하여 후자가 더 잘 수행될 수 있도록 하였다. 결과적으로 점점 더 성능이 개선되었고 (11.11%의 정확도 향상, 7.88%의 F1 점수 향상), 향후 작업으로 파인 튜닝하는 방법에 대해서 추가적으로 연구할 계획이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
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• pp.15-18
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• 2006

강화 학습은 시행착오를 통해 동적 환경과 상호작용하면서 학습을 수행하는 학습 방법으로 본 논문에서 테스트 환경으로 사용하는 Keepaway와 같은 동적인 환경에서 주로 사용하는 학습 방법이다. 본 논문에서는 학습을 통한 에이전트가 다른 정책을 사용하는 에이전트보다 성능이 더 높다는 것을 보이고자 한다. 학습 초기에는 다양한 전략을 평가하기 위해 최적이 아닌 행동을 선택하지만 시간이 지남에 따라 최적의 행동 선택에 수렴해 가는 것을 보이기 위한 실험을 수행한다. 이 실험을 통해 고정된 행동 양식을 가지는 정책보다 강화 학습을 이용한 에이전트들의 성능이 더 효과적인 것을 알 수 있었다.

• Journal of Platform Technology
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• 제11권4호
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• pp.80-88
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• 2023

인공지능 분야에서 학습모델을 구성하기 위해서는 학습데이터의 수집이 선행되어야 하며, 학습데이터를 학습모델 구성이 이루어지는 중앙 서버로 전달하여야 한다. 연합 학습은 클라이언트 측면의 데이터 이동없이 협력적은 방법으로 전역 학습 모델을 구성하는 기계학습 방법이다. 연합학습은 개인 정보를 보호하기 위해 활용될 수 있으며, 개별 클라이언트에서 로컬 학습모델을 구성한 후 로컬 모델의 매개변수를 중앙에서 집계하여 전역 모델을 업데이트한다. 이 본문에서는 연합학습의 개선을 위해 기존의 학습 결과인 학습 매개변수를 사용한다. 이를 위해 연합학습 프레임워크인 Flower를 사용하여 실험을 수행한 후 알고리즘의 수행시간 및 최적화에 따른 결과를 평가하여 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2016년도 제54차 하계학술대회논문집 24권2호
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• pp.327-330
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• 2016

본 논문에서는 Unity 엔진을 이용한 학습용 게임개발의 구현 내용을 소개하였다. Unity 엔진을 이용하면 필드의 제작, 캐릭터 애니메이션 세팅, 스크립트 작성, Asset 관리, 레벨 디자인 등 많은 작업을 하나의 통합 환경에서 수행할 수 있다. 또한 컴파일 과정을 거치지 않아도 게임을 제작하는 도중 언제라도 실행해 볼 수 있기 때문에 개발에 걸리는 시간을 단축 할 수 있다. 본 연구의 과정은 게임 앱 설계 관련 프로젝트의 수행이나 학습용 게임 개발의 학습 모형을 제시한 사례로 활용할 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.351-361
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• 2019

본 연구는 동료평가를 활용한 핵심기본간호술의 실습교육평가방법이 졸업반 간호학생의 핵심기본간호술 수행능력, 학습태도, 비판적사고 및 셀프리더십에 미치는 효과를 파악하고자 하였다. 연구대상자는 핵심기본간호술 교과목 수강자 4학년 학생으로 총 326명이었으며, 자료수집은 2018년 한 학기동안 실시하였다. 자료는 AMOS 20.0과 SAS 9.3 프로그램을 이용하였으며 t-test, ANOVA, Pearson correlation coefficient, Scheffe test로 분석하였다. 연구결과로, 동료평가를 활용한 핵심기본간호술 수행능력의 평균평점은 3.77(${\pm}.62$)점, 학습태도 3.17(${\pm}.47$)점, 비판적 사고는 3.44(${\pm}.41$)점, 셀프리더십은 3.60(${\pm}.49$)점으로 나타났다. 핵심기본간호술 수행능력은 성별, 간호학 전공만족도, 핵심기본간호술 실습만족도, 동료평가 전 사전학습여부, 동료평가 만족도에 따라 유의한 차이를 나타냈다. 핵심기본간호술 수행능력은 학습태도(r=.295, p<.001)와, 비판적사고는 핵심기본간호술 수행능력(r=.384, p<.001), 학습태도(r=.623, p<.001)와, 셀프리더십은 핵심기본간호술 수행능력(r=.353, p<.001), 학습태도(r=.529, p<.001), 비판적사고(r=.690, p<.001)와 유의한 순상관 관계를 나타냈다. 핵심기본간호술 수행능력에 영향을 미치는 요인은 구조방정식 모형을 적용하였으며 비판적사고, 셀프리더십으로 나타났다. 따라서 이러한 연구결과를 바탕으로 핵심기본간호술 수행능력 향상을 위해 학습태도, 비판적사고 및 셀프리더십을 고려한 핵심기본간호술 실습교육프로그램 개발이 필요할 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.499-508
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• 2017

본 연구의 목적은 Bloom의 완전학습모델 적용 교육이 간호대학생의 학업적 자기효능감, 학습만족도, 간호술기 수행능력에 미치는 효과를 검증하기 위함이다. 연구설계는 비동등성 대조군 전후 유사실험 연구이며, 연구 대상은 교육중재에 참여한 실험군 31명과 교육중재에 참여하지 않은 대조군 30명으로 총 61명 이었다. 자료 수집은 자가기입식 설문 방식으로 2015년 11월2일부터 11월 27일까지 이루어졌으며, 자료분석은 ${\chi}^2$-test 및 t-test를 통해 분석하였다. 연구결과를 통해 bloom의 완전학습모델을 적용한 간호술기 교육에 참여한 실험군은 참여하지 않은 대조군 보다 학습만족도(t=3.032, p=.004) 및 간호술기 수행능력(t=2.477, p=.016)이 통계적으로 유의하게 향상되었지만, 학업적 자기효능감은 두 군 간에 유의한 차이가 없었다. 본 연구결과를 통해 Bloom의 완전학습모델 적용 교육은 간호학생에게 기본간호 교육 시 효과적인 교육프로그램으로 추천할 수 있으므로 교육현장에서 활발하게 활용되기를 기대한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.313-323
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• 2009

본 논문은 프로그래밍 교과의 수행평가 시스템에서 자기주도적 학습능력 촉진을 위하여 학업성취도를 분석 및 예측하는 기능 구현을 목적으로 하였다. 본 논문에서는 구현한 수행평가 시스템은 우선 루브릭을 적용하여 프로그래밍 수행평가의 채점을 논리력, 문제해결력, 창의력으로 단순한 점수가 아닌 이원분류를 통해 고차원적인 인지능력에 대한 항목별 근거의 제공을 가능하게 하였다. 또한 학업성취도를 단순히 보여주는 것이 아니라 분석하여 학생별 학업성취도를 측정 준거 별로 분석할 수 있도록 그래프로 표현하였다. 나아가 학업성취도에 이동평균법을 적용하여 향후 점수를 예측할 수 있게 하였다. 이로 인해 학생은 평가 결과 그래프로 현재 자신의 학습상태를 파악하고 앞으로의 학업상태를 보다 정확하게 예측함으로써 자신의 학습 준거 별장 단점을 분석하여 학습 방향 및 학습시간에 대한 자기 성찰에 도움을 주어 자기주도적 학습능력을 촉진시킬 수 있도록 하였다. 교사에게는 학업상태에 따라 완전학습을 추구하기 위하여 학생들에게 제공될 수 있는 교육적 방법을 차등 지원함으로써 교육의 효과를 최대화 할 수 있다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제11권3호
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• pp.431-462
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• 2009

본 연구에서는 지수의 역으로 정의되는 로그를 학습한 학생들을 대상으로 로그 개념과 성질에 대한 오류를 조사하고, 학생들 스스로 오류를 교정할 수 있도록 역사 발생적 수학 학습 지도 원리에 따른 교수-학습 모듈(module)을 개발하여 수행평가로 적용하고 그 교수학적 효과를 분석하였다. 교수-학습 모듈은 로그에 대한 수학적 분석, 역사발생적 과정에 대한 분석, 학생들의 오류에 대한 심리학적 분석을 바탕으로 로그의 정의와 기본 성질 단원을 중심으로 개발하였다. 교수-학습 모듈의 교수학적 효과는 로그의 뜻과 성질에 대한 사전 사후 지필 평가 결과의 정답률과 오류 발생률을 비교 분석하였다. 구체적으로 유의수준 .05에서 단일표본에 대한 t-검정 결과, 교수-학습 모듈을 적용한 수행평가가 짧은 시간동안 이루어졌음에도 효과가 있는 것으로 나타났다. 그리고 로그의 뜻과 성질 단원에서 나타난 5가지 오류 유형인 '기호나 용어, 개념에 대한 이해 부족으로 인한 오류(E1)', '정리나 성질에 대한 불완전한 이해로 인한 오류(E2)'와 '선행 지식의 부족으로 인한 오류(E3)', '계산 실수로 인한 오류(E4)', '풀이 과정의 중단으로 인한 오류(E5)' 중 교수-학습 모듈을 적용한 결과, E2와 E1 오류가 크게 개선되었다.