• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.75-82
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• 2018

최근 신흥개발국들은 한국형 경제개발 정책에 관심을 갖고 한국의 지역혁신 모델을 접목하고자 노력하고 있다. 한국도 신흥국의 수요에 맞추어 지역혁신 모델을 수출하고 해당국과 경제협력을 강화하는데 관심이 있다. 본 연구는 신흥국에 대한 한국형 지역혁신모델 전수사업을 분석하고 정책을 제시하고자 한다. 이를 위해 태국, 키르키즈공화국, 베트남, 멕시코 등 신흥 4개국의 혁신기관 실무자들이 공동학습 - 네트워크- 상호작용 활동에 참여하는 행태를 표적집단면접법에 의해 분석하였다. 한국의 혁신기관에서 제공하는 전수사업에서 현지국가 혁신주체의 초기 활동을 분석한 결과, 전수사업의 연수 시간과 이후 현지인들에 의한 자체 공동학습 참여율의 관계는 가장 밀접한 상관관계 (0.975)가 있음을 발견하였다. 그러나 이들의 자체 공동학습과 현지의 네트워크 참여율의 상관계수는 다소 낮아 (0.667), 현지에서 공동학습을 네트워크로 연결하는 정책이 필요하다. 네트워크 참여율과 혁신주체의 상호작용 참여율은 높은 상관관계 (0.950)로 나타나, 네트워크 구축이 지역혁신 모델의 관건이라는 것을 보여준다. 본 연구는 교육과 컨설팅 형태의 연수보다는 현지의 혁신 네트워크 활동을 촉진하는 사업을 추천한다. 본 연구는 충남테크노파크의 사례와 같이 혁신주체들이 스스로 학습 네트워크를 구축하여 지역에 맞는 혁신모델을 창출하고 지역혁신플랫폼을 직접 운영하는 단계까지 추진하는 전수사업 정책을 제안한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.79-86
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• 2005

컴퓨터와 통신 기술이 발전함에 따라 네트워크를 통한 일반 사용자들의 컴퓨터 활용 빈도와 요구하는 데이터의 양이 급격히 증가되었다. 이에 따라 최근의 교육 시스템들은 정보의 활용성을 향상시키기 위하여 이질적인 시스템들을 의미상으로 연결하고 있다. 따라서 최근의 웹 기반 교수-학습은 학습자 스스로 학습 내용, 학습 시간 및 학습 순서를 선택하고 조직하는 유비쿼터스 학습방향으로 나아가고 있다. 즉, 학습자 개개인의 특성(선수 지식, 학습 양식, 흥미, 관심)에 맞는 적응적인 교수-학습 환경을 제공하는 방향으로 변화되고 있다. 본 논문은 유비쿼터스 학습 환경에서 다양한 분산정보의 통합을 위하여 사용자들이 요구하는 학습내용을 각 지역서버의 자치성을 유지하면서 효과적으로 학습하기 위한 미디에이터내의 처리방법에 대해 제안한다. 또한 과거와 최근의 학습내용의 활용형태가 다양하게 변할 수 있으므로 시간에 따른 감쇄율을 활용빈도에 적용하여 최근의 활용빈도의 변화에 민감하게 반응하고 활용형태의 변화에 따라 적응적으로 학습내용을 사용할 수 있는 방법을 제안한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.144-150
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• 2017

최근 데이터의 지능적 처리 및 정확도 향상을 위해 딥러닝 기술이 응용되고 있다. 이 기술은 다층의 데이터 처리 레이어들로 구성된 계산 모델을 통해 이루어지는데, 이 모델은 여러 수준의 추상화를 거쳐 데이터의 표현을 학습한다. 딥러닝의 한 부류인 컨볼루션 신경망은 인간 행동 추정, 얼굴 인식, 이미지 분류, 음성 인식 같은 연구 분야에서 많이 활용되고 있다. 이미지 분류에 좋은 성능을 보여주는 컨볼루션 신경망은 깊은 학습망과 많은 부류를 이용하면 효과적으로 분류율을 높일수 있지만, 적은 부류의 데이터를 사용할 경우, 과적합 문제가 발생할 확률이 높아진다. 따라서 본 논문에서는 컨볼루션 신경망기반의 소부류의 분류을 위한 학습망을 제작하여 자체적으로 구축한 이미지 DB를 학습시키고, 객체를 분류하는 연구를 실험 하였으며, 1000개의 부류를 분류하기 위해 제작된 기존 공개된 망들과 비교 실험을 통해 기존 망보다 평균 7.06%이상의 상승된 분류율을 보여주었다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권4호
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• pp.451-459
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• 2017

언어학습 도구로서 스마트폰은 강의실 밖과 비교했을 때 수업시간에 활용되는 경우는 흔하지 않다. 따라서 본 연구의 목적은 영어 듣기의 수업 활동에서 스마트폰의 유용성을 파악하는 것이다. 71명의 학생들이 한 학기 동안 Practical English Listening and Reading 과목에서 개별적으로 스마트폰을 이용하여 듣기 활동을 하였다. 학기 말에 학생들은 스마트폰 활동에 관한 10문항의 설문에 응답하였다. 설문을 분석한 결과 스마트폰을 이용한 듣기 활동은 학생들의 영어 듣기에 대한 흥미를 유발하였으며 개인별 맞춤 학습으로서 듣기 능력을 향상시키는 효과를 가져왔다. 그런데 스마트폰이 지닌 다른 기능들이 학생들의 듣기 활동을 방해한다는 사실이 스마트폰 활용의 가장 큰 단점으로 나타났다. 이를 해결하기 위해 듣기 활동을 모두 스마트폰 활동으로 할 것이 아니라 강의실 컴퓨터를 사용한 전체 활동도 병행할 것을 제안한다. 학생들이 원하는 혼합율은 50대 50 이었다. 학생 집단의 수준에 따라 그 혼합율은 달라질 수 있을 것이다. 이러한 연구결과는 디지털 융합 영어학습을 활성화하는데 기여할 것이다.

• 과학교육연구지
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• 제42권3호
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• pp.322-333
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• 2018

본 연구의 목적은 다양한 학습 배경을 가진 학습자가 지구과학 문제 풀이에서 활용하는 통합 사고의 유형과 특성을 파악하는 것이다. 중학교 2학년 4명을 대상으로 학습자의 과학 학습 관련 배경을 묻는 사전 설문조사지, 지구과학 교과를 중심으로 상황적 통합 영역의 문항이 포함된 검사지를 사용하여 조사했다. 검사지는 총 200문항으로, 10회에 걸쳐 시행되었다. 통합적 사고 능력을 파악하기 위한 문항은 40문항이었고 일반 문항이 160문항이었다. 학생들마다 일반 문항 정답율과 통합 문항 정답율에 있어 일관된 연관성을 드러내지 않았다. 각 연구 대상자의 통합 사고력의 유형을 파악하기 위하여 검사 문항 풀이 후, 유형별 정답률을 분석했고, 각 문항 풀이에 활용한 사고의 특징 파악을 위하여 연구 대상자를 면담하고 그 내용을 분석했다. 그 결과 문제 풀이에 사용한 통합 사고 유형을 지식 연계형, 실생활 연계형, 통합 탐구형으로 구분할 수 있었다. 과학 교수 학습에서 학생들의 특성을 고려하여 통합 사고력을 향상시킬 수 있는 다양한 방안이 연구되어야 할 것이다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권7호
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• pp.811-822
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• 2005

자동문서분류는 문서의 내용에 기반하여 미리 정의된 항목에 자동으로 할당하는 작업으로서 효율적인 정보관리 및 검색등에 필수적인 작업이다. 기존의 문서분류성능 향상을 위한 연구들은 대부분 분류모델 자체를 개선시키는 데 주력해왔으며 통계적인 방법으로 그 범위가 제한되어왔다. 본 연구에서는 자동문서분류의 성능향상을 위해 데이터마이닝 기법과 결함허용방법을 이용하는 개선된 학습알고리즘과 후처 리 방법에 의한 RTPost 시스템을 제안한다. RTPost 시스템은 학습문서 선택작업 이전에 분류항목 설정의 문제를 다루며, 분류함수의 성능보다는 지정방식의 문제점을 감안하여 학습과 분류 후처리 프로세스를 개선하려는 것이다. 이를 통해 분류결과에 중요한 영향을 미쳐왔던 학습문서의 수와 선택방법, 분류모델의 성능등에 의존하지 않는 안정적인 분류가 가능하였고, 이를 분류오류율이 높은 경계선 인접영역에 위치한 문서들에 적용한 결과 높은 정확율을 얻을 수 있었다. 뿐만 아니라, RTPost 프로세스를 진행하는 동안 능동학습방법의 장점을 수용하여 학습효과는 높이며 비용을 감소시킬 수 있는 자가학습방법(self learning)방법의 효과를 기대할 수 있다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.201-207
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• 2021

머신러닝의 한 종류인 딥러닝은 각 학습 과정을 진행할 때, 가중치를 변경하면서 학습을 수행한다. 딥러닝을 수행할때 대표적으로 사용되는 Tensor Flow나 Keras의 경우 학습이 종료된 결과를 그래프 형태로 제공한다. 이에 과다학습으로 인한 퇴화 현상 또는 가중치의 잘못된 설정으로 인해 학습 결과에 오류가 발생하는 경우, 해당 학습 결과를 폐기해야한다. 이에 기존 기술은 학습 결과를 롤백하는 기능을 제공하고 있지만, 롤백 기능은 최대 5회 이내의 결과로 제한된다. 또한, 딥러닝의 모든 과정을 기록하고 있는 것이 아니기 때문에 값을 추적하기 어렵다. 이를 해결하기 위해 MLOps의 개념을 적용한 기술이 존재하지만. 해당 기술에서는 이전 시점으로 롤백하는 기능을 제공하지 않는다. 본 논문에서는 기존 기술의 문제점을 해결하기 위해 학습 과정의 중간 값을 블록체인으로 관리하여 학습 중간 과정을 기록하고, 오류가 발생할 경우 롤백할 수 있는 시스템을 구성한다. 블록체인의 기능 수행을 위해서 딥러닝 과정 및 학습 결과 롤백은 Smart Contract를 작성하여 동작하도록 설계하였다. 성능평가는 기존의 딥러닝 방식의 롤백 기능을 평가하였을 때, 제안방식은 100%의 복구율을 가지는 것에 비교하여 기존 기법에서는 6회 이후에 복구율이 감소되어 50회일 때 10%까지 감소하는 것을 확인하였다. 또한, 이더리움 블록체인의 Smart Contract를 사용할 때, 블록 1회 생성 시 157만원의 금액이 지속적으로 소모되는 것을 확인하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제15권1호
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• pp.137-146
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• 2002

본 연구에서는 복합재료 원통쉘의 정적 구조해석 결과를 신경회로망에 적용하여 원통쉘에 가해진 하중특성을 추론하였다. 신경회로망 알고리즘은 역전파 학습법의 학습율이 가변적으로 조정될 수 있도록 프로그램을 개발하였으며, 입력패턴은 원통쉘에 하중이 가해졌을 때, 원통쉘의 측면에서 발생하는 9지점의 변형률을 이용하였다 출력층은 가해진 하중특성으로 설정하였으며, 학습결과 원통쉘의 하중특성 추론 학습에 성공하였다. 은닉층의 층수를 1층에서 3층까지 학습결과를 비교분석하였으며, 하중특성은 0.5% 이내로 추론이 가능해졌다. 본 연구 결과 신경회로망을 이용한 복합재료 원통쉘의 역공학이 가능해졌다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제10권1호
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• pp.159-168
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• 2009

최근의 어린이들의 모바일 보유율 및 사용률 증가 현상과 조기 영어 교육 열풍을 고려, 본 논문에서는 시간과 장소에 구애 받지 않고 모바일을 통해서 영어 학습을 할 수 있는 ShK를 제안한다. ShK란, "Say, hi kids"의 약자로서 모바일 어린이 영어 동화 콘텐츠를 의미한다. "Say, hi Kids!"는 스토리텔링 학습법을 도입하여 기존 콘텐츠와 차별화하였으며, 질문-학습결과를 통한 피드백과정과 아바타 도입으로 어린이들의 학습에 대한 동기와 흥미를 유발하도록 하였다. 어린이들은 모바일을 통해서 영어 학습이 가능하며 학부모는 학부모 전용 웹 사이트를 통해서 자녀의 학습내용을 관리할 수 있다. "Say, hi Kids!"는 어린이들의 획기적인 유비쿼터스 영어교육 콘텐츠가 될 전망이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.31-38
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• 2003

본 논문에서는 탐지 모델을 자동 생성하여 인력, 시간에서의 효율성과 오탐율을 향상시키는 학습을 통한 탐지 모델 생성 시스템을 제안한다. 제안된 탐지 모델 생성 시스템은 agent 시스템과 manager 시스템으로 구성되고 agent 시스템은 탐지 모델 데이터베이스를 기반으로 센서의 역활을 수행하고 manager 시스템에서는 탐지 모델 생성과 모델 분산의 역할을 수행한다. 모델 생성은 유전적 알고리즘에 의해 기존의 정형화된 포맷의 탐지 모델을 학습시켜 모델을 생성하고 새로운 탐지 모델로 적용할 수 있다. 실험 결과에 따라 제안된 데이터 마이닝 기반의 탐지 모델 생성 시스템은 기존의 침입 탐지 시스템보다 효율적으로 침입을 탐지하였다. 구현된 시스템으로 인하여 새로운 유형의 침입 시 탐지 모델 생성과, False-Positive율의 감소를 가져와 기존 침입 탐지 시스템의 성능을 개선하여 탐지모델 생성 시스템을 제안한다.