• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.711-715
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• 2023

본 연구는 대부분의 언어 모델이 사용하고 있는 서브워드 토큰화 과정을 거치지 않고, 바이트 단위의 인코딩을 그대로 다룰 수 있는 토큰-프리 사전학습 언어모델에 대한 것이다. 토큰-프리 언어모델은 명시적인 미등록어 토큰이 존재하지 않고, 전 처리 과정이 단순하며 다양한 언어 및 표현 체계에 대응할 수 있는 장점이 있다. 하지만 관련 연구가 미흡, 서브워드 모델에 대비해 학습이 어렵고 낮은 성능이 보고되어 왔다. 본 연구에서는 한국어를 중심으로 토큰-프리 언어 이해-생성 모델을 사전 학습 후, 서브워드 기반 모델과 비교하여 가능성을 살펴본다. 또한, 토큰 프리 언어모델에서 지적되는 과도한 연산량을 감소시킬 수 있는 그래디언트 기반 서브워드 토크나이저를 적용, 처리 속도를 학습 2.7배, 추론 1.46배 개선하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06a
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• pp.125-127
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• 2012

IT기술의 발달과 함께 학습자의 학습 성향, 능력, 환경 등을 인지하고 그에 적절한 서비스가 가능한 지능형 교육 시스템이 많은 관심을 받고 있다. 학습자에게 지능적이고 개인화된 서비스를 위해서는 학습자를 인지하기 위한 작업이 선행되어야 하며, 이 인지과정을 위해서는 학습자의 학습 과정에서 발생한 데이터를 수집하고 분석하게 된다. 하지만, 수집된 데이터가 학습자의 일관되지 못한 행위나 예측하지 못한 학습 성향을 포함하고 있다면, 그 결과를 신뢰하기 어렵다. 본 논문에서는 학습자에게서 수집된 데이터를 SVDD를 이용하여 가중치를 부여하고, 그 값을 인지과정에 활용한다. 실험에서는 홈 인테리어 교육 컨텐츠 기반에 학습자의 학습 행위에 대한 학습 성향을 진단하기 위해 DOLLS-HI를 이용하였고, 수집된 학습자의 데이터를 분석하여 전통적인 분석 방법 대비 제안하는 방법의 유효함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society for the Gifted Conference
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• 2003.11a
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• pp.185-186
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• 2003

영재교육 프로그램 개발의 핵심적인 부분은 영재들에게 적절한 교육과정이며, 대표적인 영재교육과정모형으로 삼부심화학습모형(Enrichment Triad Model: ETM), 학교단위 심화학습모형(Schoolwide Enrichment Model： SEM), 자기주도적 학습모형 (Self-Directed Learning Model), 퍼듀 3단계 심화학습 모형(Purdue Three-Stage Enrichment Model) 등이 있다. 이들 모형에 대한 적용 연구가 일부 초등학교냐 중학교의 시범적인 속진 및 심화 프로그램 실시로 적용된 바는 있으나 정규 교육과정에서는 실시될 기회가 없었다. 국내에서도 2002년 영재교육법 시행령 적용 이후 과학영재학교가 지정되어 운영되고 있기에, 영재교육을 위한 모형을 정규 교육과정 및 교수-학습 과정에 적용하고 그 효과를 밝히는 연구가 필요하다. 이에 본 연구에서는 삼부심화학습모형을 적용하기 위한 구체적인 교수·학습 과정안을 개발하고, 이를 과학영재학교 물리수업에 적용하여 그 과정과 학생들의 인식을 분석하고자 한다. 본 연구의 대상은 과학영재고등학교 1학년 72명이며 검사결과 지능지수, 추리력, 수리력, 지각력 면에서 매우 우수한 집단으로 나타났다. 삼부심화학습모형을 실시한 기간은, 1단계 활동을 2주간 실시하였고, 2단계 활동은 4개월간 진행하고 있으며, 3단계 활동은 겨울방학을 이용하여 실시할 계획이다. 삼부심화학습모형에 의하면 1단계는‘일반 탐색 활동을 통한 심화 학습’단계로 정규 교육과정 속에 포함되어 있지 않은 새롭고, 흥미로운 주제나 지식 영역들에 학생들이 접할 수 있도록 설계된 일반적 탐구 혹은 탐색 경험들을 제공하는 것으로 구성된다. 점수를 종속변인으로 하여 회귀분석을 한 결과 TTCT 도형과 언어 검사 모두 WAIS 소검사중의 기본지식문제가 TTCT 전체점수에 가장 높은 영향력을 미쳤다. 지능이 높은 그룹과 낮은 그룹에 대해 WAIS 11개 소검사와 TTCT 전체점수와의 상관을 구한 결과, 지능이 높은 그룹에서는 유의미한 상관을 의미는 소검사가 거의 없었던 것과는 달리, 지능이 낮은 그룹에서는 결정성지능을 대표하는 소 검사와 TTCT 도형검사 점수간의 상관이 유의미하게 나타났다. 이상의 결과를 통해 TTCT는 도형과 언어 검사 모두 유동성지능 보다는 결정성지능과 상관이 있음을 알 수 있는데, 이는 창의력 검사가 문제 해결 상황에 기존의 지식을 이용하는 능력을 측정하고 있기 때문으로 추정된다. 또한 지능이 낮은 그룹에서 높은 그룹에 비해 창의력 검사와 지능 검사 사이의 상관의 정도가 높았는데, 이는 일정 수준까지는 창의적 능력이 결정성 지능에 의해 제한을 받으나 일정 수준 이상의 결정성 지능을 갖게 되면 더 이상 결정성 지능이 창의적 능력을 제한하지 않기 때문인 것으로 해석된다.circ}C$에서 2.5~8.2mg$CO_2$/kg.hr로 일반적으로 보고되고 있는 토마토 호흡속도와 일치하는 결과를 나타내었다.다.환원당인 sucrose 함량은 계속 증가하였고 fructose, glucose, sorbitol의 함량(추황의 sorbitol을 제외)은 생장이 촉진됨에 따라 증가하다가 다시 점차적으로 감소하였다. 이러한 결과는 총당과 환원당의 측정결과와 일치한 것으로 나타났다. 결론적으로 배의 성장에 따라 산 함량은 감소하였고 당 함량은 증가하였다.luco-pyranoside, quercetin 7-O

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.819-822
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• 2021

AI World Cup 환경은 다수 가상 에이전트들이 팀을 이뤄서 서로 상호작용하며 대전이 가능한 가상 축구 환경이다. 본 논문에서는 AI World Cup 환경에서 멀티 에이전트기반 학습/추론 기술을 사용하여 다양한 전략과 전술을 구사하는 가상 축구 에이전트 구현과 시뮬레이션 결과를 소개한다. 먼저, 역할을 바탕으로 협동하여 상대방과 대전할 수 있는 논리 기반 추론형 멀티 에이전트 기술이 적용된 Dynamic planning 축구 에이전트 9 세트를 구현하였다. 이후, 강화학습 에이전트 기반, 단일 에이전트를 조합한 Independent Q-Learning 방식의 학습형 축구 에이전트를 구현한 후, 이를 멀티 에이전트 강화학습으로 확장하여 역할 기반 전략 학습이 가능한 가상 축구 에이전트를 구현하고 시뮬레이션 하였다. 구현된 가상 축구 에이전트들 간 대전을 통해 승률을 확인하고, 전략의 우수성을 분석하였다. 시뮬레이션 예제는 다음에서 확인할 수 있다 (https://github.com/I-hate-Soccer/Simulation).

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.88-90
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• 2022

영어 교육 시장이 증대되면서 영어 학습을 효과적으로 지원하는 다양한 학습 시스템들이 개발되고 있다. 영어문장을 구성하는 기본적인 단위는 어휘로 문장 전체의 의미를 파악하기 위해서는 어휘의 의미를 이해하는 것이 필수적이다. 따라서 영어 어휘 능력 향상을 위한 다양한 영어 어휘 학습 시스템들이 개발되고 있으나, 어휘가 사용되는 문맥을 고려하거나 동시에 학습하면 효과적인 어휘 등 어휘 학습에 효과적인 교수학습 방법의 원리가 적용된 영어 어휘 학습 시스템에 대한 연구는 미비한 상황이다. 본 논문에서는 n 개의 영어 단어가 하나의 그룹으로 동시에 제시되면서 그 n개의 영어 단어가 모두 포함된 예문을 제공하는 지능형 영어 어휘 학습 시스템을 설계한다. 임의로 n 개의 영어 어휘가 주어졌을 경우 문맥에 맞게 영어 예문을 자동으로 생성하는 지능형 영어 문장 생성 모델이 본 연구의 핵심이다. 또한, 어휘 능력 평가에서 기존 어휘 학습 시스템과 같이 단순히 어휘를 얼마나 암기하고 있는지에 대한 평과 결과만을 제시하는 것이 아니라, 그룹별 취약 어휘 분석을 통해 효과적인 그룹 어휘 선택 규칙을 파악할 수 있는 기반을 마련하고자 한다. 본 논문에서 제안한 지능형 영어 어휘 학습 시스템을 통해 영어 어휘 학습자들의 학습 능력 향상에 도움이 될 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.29-47
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• 2004

최근 로봇에 지능을 부여하기 fl한 다양한 연구가 진행되어 지고 있으며, 생물학-곤충들의 행동과 지능에 기초를 둔 로봇 지능-행동 연구가 중요한 연구 줄거리를 형성하게 되었다. 이 글은 로봇의 제어구조-숙고형, 반사행동형-에 대한 소개와 각각의 장.단점에 대한 고찰, 생물학-곤충들의 행동과 지능-에 기초를 둔 로봇'지능-행동 연구 분야의 최근의 연구 성과들을 고찰하고 소개한다. 그리고 지능을 부여하기 위한 학습 방법으로서의 강화학습(reinforcement learning)의 연구주제를 소개하고 향후의 로봇 연구 방향에 대하여 고찰한다.

• Journal of Gifted/Talented Education
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• v.24 no.5
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• pp.829-849
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• 2014

The purposes of this study were to compare elementary gifted students with general students in respect of their character strengths, emotional intelligence and learning flow and to analyze the relationships. The results obtained in this study were as follows. First, the character strengths, emotional intelligence, and learning flow of the gifted students were higher than those of the general students. Humanity was the highest virtue for both gifted and general students. Gifted students showed a significantly lower mean difference in humility and modesty than that of general students. The gifted students showed a statistically higher mean value in the sub-regions of emotional intelligence and all sub-areas of the learning flow than that of the general students. Second, the strong correlations were found between character strengths and emotional intelligence, between character strengths and learning flow in gifted students. Third, the results showed that the character strengths of gifted students affected their emotional intelligence and learning flow significantly.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.26 no.5
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• pp.407-416
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• 2022

Although environmental education has been more important due to global extreme weather and natural desasters, environmental topics are covered by several other subjects because it is not an independent subject in elementary school and they need to distribute more class hours to cover proper amount of environmental content. This study is performed to develop method to integrate environmental education and software education in elementary school. This method helps students to learn topics about recycling by using Artificial Intelligence programming and Artificial Intelligence also helps students to practice recycling in virtual reality. A new teaching and learning module(Problem Recognition→Machine Learning↔Use of AI→Collaboration) is adopted for the learning procedure and more than 80 % of the students replied positively to the survey about the interest on integrated learning, understanding of environmental education, understanding of Artificial Intelligence, further learning on Artificial Intelligence programming.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.27 no.5
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• pp.55-63
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• 2012

빅데이터 시대를 맞이하여 이를 분석하여 지능형 서비스로 활용할 수 있는 기술로 인공지능 기술이 다시 관심을 받고 있다. 본고에서는 인공지능의 여러 요소 기술 중 기계학습(machine learning) 분야의 빅데이터 처리를 위한 동향을 소개한다. 현재 사용 가능한 병렬처리 기반의 기계학습, 빅데이터를 이용한 기계학습 기반으로 진행되고 있는 프로젝트, 다양한 분야에 쉽게 기계학습을 적용할 수 있는 domain adaptation 기술에 대해서 정리한다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.5
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• pp.601-605
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• 2010

In this paper, we propose a GBL(Game Based Learning) content of intelligent tutoring capability. The objective of our GBL content is to learn the Karnaugh Map which is generally used to simplify boolean functions. Our GBL content well-motivates learners with interesting game-based scenarios and also, through an intelligent tutoring module, gives learners adaptive feedbacks such as hints and explanations while maintaining learners' contextual immersion. Additionally, we identified significant improvement in terms of learning effectiveness by analyzing the test results of two (experimental and controlled) student groups learning the Karnaugh Map.