• Composites Research
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• 제35권5호
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• pp.317-321
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• 2022

본 연구에서는 머신 러닝을 통해 하중 유형에 따른 구간을 나누어 각 하중 유형에 강한 적층 각도 순서가 배치되는 PIC 설계 방법이 범퍼 빔에 적용되었다. 머신 러닝을 적용하기 위한 학습 데이터의 입력 값과 라벨은 각각 전체 요소 중 일부인 참조 요소의 좌표와 하중 유형으로 정의되었다. 좌표 값을 나타내는 방법인 2D 표현 방법과 3D 표현 방법을 비교하기 위하여 각각의 방법으로 학습 데이터 생성 및 머신 러닝 모델이 학습되었다. 2D 표현 방법은 유한요소 모델을 각 면으로 나누고 그에 따른 학습 데이터 생성 및 머신 러닝 모델을 학습시키는 방법이며, 3D 표현 방법은 유한요소 모델 전체에서 학습 데이터를 생성하여 하나의 머신 러닝 모델을 학습시키는 방법이다. 머신 러닝 모델의 성능에 영향을 미치는 하이퍼파라미터는 베이지안 알고리즘을 통해 최적 값으로 튜닝되었으며, 튜닝 된 모델 중 k-NN 분류 방법이 가장 높은 예측률과 AUC-ROC로 나타났다. 그리고 2D 표현 방법과 3D 표현 방법 중 3D 표현 방법이 더 높은 성능을 보였다. 튜닝 된 머신 러닝 모델을 통해 예측된 하중 유형 데이터가 유한요소 모델에 매핑되었으며, 유한요소 해석을 통해 비교 검증되었다. 3D 표현 방법의 머신 러닝 모델로 설계된 PIC 방법이 강도 측면에서 더 우수함이 검증되었다.

• 한국과학교육학회지
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• 제32권2호
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• pp.402-414
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• 2012

이 연구에서는 포화 용액 개념 학습에서 비유 표현방식과 언어적 학습 양식에 따른 비유 사용 수업의 효과를 대응 관계 이해도, 대응 오류, 수업에 대한 인식 측면에서 조사했다. 1개 초등학교 5학년 학생 123명을 선정하여 VA 집단(n=63)과 VPA 집단(n=60)으로 배치했다. 사전 검사로 언어적 학습 양식 검사를 실시했다. VA 집단의 학생들은 글로만 표현된 비유로 목표 개념을 학습했고, VPA 집단의 학생들은 글과 그림으로 표현된 비유로 목표 개념을 학습했다. 목표 개념 학습 후, 대응 관계 이해도 검사를 실시했다. VPA 집단 학생들에게는 수업에 대한 인식 검사도 실시했으며, 일부 학생들을 대상으로 심층 면담도 실시했다. 연구 결과, 언어적 학습 선호 학생들의 경우 VPA 집단의 점수가 VA 집단의 점수보다 낮았으며, 그 차이가 통계적으로 유의미했다. 반면, 언어적 학습 비선호 학생들의 경우에는 두 집단 간 점수 차이가 통계적으로 유의미하지 않았다. 대응 불이행, 부적절한 대응, 무분별한 대응, 불가능한 대응, 표면적 속성 대응의 다섯 가지 대응 오류 유형이 나타났다. 언어적 학습양식에 따라 두 집단의 대응 오류 유형별 발생 빈도가 다른 양상을 보였다. 언어적 학습 양식에 관계없이 VPA 집단의 많은 학생들이 글과 그림으로 표현된 비유를 통해 학습하는 것에 대해 다양한 인지적 동기적 측면에서 긍정적으로 인식했으나, 일부 학생들은 몇 가지 어려움을 지적하기도 했다. 이에 대한 교육학적 함의를 논의했다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.977-980
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• 2004

SCORM은 웹 환경에 존재하는 다양한 학습관리시스템 간에 표준화 된 컨텐츠 모델을 제시함으로써 학습 컨텐츠의 호환성을 보장하고 재사용성을 높이고자 하는 표준이다. 하지만 기존의 SCORM 기반학습관리시스템은 학습 리소스의 공유를 위한 기반은 제공하지만 학습 컨텐츠의 세부적인 학습 내용과 학습 문맥을 표현하고, 이를 공유할 수 있는 방안은 제시해 주지 못한다.본 논문에서는 지식 관리 기술인 시맨틱 웹의 RDF를 사용하여 학습 메타데이터를 표현하고, 이를 통합 관리할 수 있는 학습 메타 데이터 관리 서비스를 기존 학습관리시스템과 연동될 수 있는 모듈로서 제안한다. 또한 SCO에 포함될 수 있는 RDF기반 특징정보 파일을 정의하고, 저장된 학습 메타데이터를 SOAP 프로토콜을 통하여 외부 학습관리시스템과 공유할 수 있는 방안을 제시한다.이를 기반으로 교수자는 학습 주제와 관련된 컨텐츠를 검색하여 새로운 학습 컨텐츠를 제작 할 수 있으며, 학습자는 의미 기반 검색을 통하여 다양한 학습 컨텐츠와 능동적인 학습 환경을 체험 할 수 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.753-759
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• 2006

햅틱인터페이스 기술을 이용하면 가상물체의 형태를 만져보고 느껴볼 수 있다. 물체마다 다른 수학적 마찰력 모델을 적용하여 실감있는 마찰력 표현도 가능하다. 그러나 각 물체에 해당하는 마찰력 모델을 선정하는 것과 적절한 마찰계수 등을 반복적 실험을 통하여 알아내는 것은 쉽지 않다. 실제 물체의 마찰력이 알려진 마찰력 모델과 다르다면 수학적 모델로 표현할 수 없는 경우도 있다. 본 논문에서는 신경회로망 학습을 이용하여 마찰력 모델의 선택이나 마찰계수 등을 정하는 과정 없이 실제 물체의 마찰력을 표현하는 방법을 제시하고 있다. 상용 햅틱인터페이스 장치인 PHANToM 2 대를 이용하여 마찰력 획득 시스템을 구성하고 고무판, 종이 등의 물체 표면에서의 속도와 물체에 작용하는 힘을 획득하여 가공한 데이터를 입력 및 출력으로 갖는 신경회로망을 통해 학습시킨 후 OpenGL로 구현한 가상물체에 적용하여 보았다. Force/Torque 센서를 사용하지 못한 일부 문제가 있었으나 예상보다 사실적인 마찰력을 표현할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.708-711
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• 2016

일반적인 얼굴인식 시스템에서는 얼굴표현과 얼굴분류 과정을 통하여 얼굴인식을 수행한다. 얼굴표현 방법으로는 LBP(Local Binary Pattern) 방법이 많이 사용되고 있다. 얼굴분류 방법으로는 신경망을 이용하여 미리 학습을 시켜놓기 때문에 수행시간이 매우 짧은 신경망 방법이 많이 사용되고 있다. 이때 얼굴표현 과정에서 LBP를 사용한 후 신경망을 사용하여 얼굴분류를 수행하면 인식률이 낮고 학습시간이 오래 걸리는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 신경망을 이용하여 얼굴 인식 과정을 수행하기 적합한 얼굴 표현 과정인 라플라시안 필터를 이용한 알고리즘을 제안한다. LBP와 신경망을 이용한 얼굴인식 과정과 본 논문에서 제안한 얼굴인식 과정을 비교분석한 실험결과, 본 논문에서 제안한 방법이 학습에 걸리는 시간과 인식률이 우수함을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.615-616
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• 2022

본 논문에서는 간단한 선형 회귀를 이용하여 복잡한 불 시뮬레이션(Fire simulation)에서 표현되는 불똥 입자(Fire-flake particle)을 효율적으로 생성할 수 있는 방법을 제안한다. 일반적으로 불 시뮬레이션에서 불꽃은 격자기반으로 표현하고, 불똥은 입자로 표현하는 입자-격자 하이브리드 시스템을 이용한다. 이러한 방식을 그대로 인공신경망에 사용을 하게 되면 상대적으로 메모리가 많이 필요하며 계산양도 증가된다. 특히, 불똥 입자가 존재하지 않는 부분에서도 격자 공간에 대한 메모리를 할당해야 되기 때문에 고해상도 불똥 효과를 학습하는데 있어서 많은 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제를 완화하기 위해 본 논문에서는 격자 단위가 아닌, 입자 단위로 불똥 입자 생성을 학습할 수 있는 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.79-84
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• 1999

본 연구에서는 문서분류시스템에서 자질의 표현으로 전문분야사전을 이용한 분야정보와 개체정보추출을 통한 개체정보를 이용한다. 또한 지식정보를 보완하기 위해 통계적인 방법으로 범주 전문용어를 인식하여 자질로 표현하는 방법을 제안한다. 문서에 나타난 용어들이 어떤 특정 전문분야에 속하는 용어들이 많이 나타나는 경우 그 문서는 용어들이 속한 분야의 문서일 가능성이 높다. 또한, 정보추출을 통해 용어가 어떠한 개체를 나타내는지를 인식하여 문서를 표현함으로써 문서가 내포하는 의미를 보다 잘 반영할 수 있게 된다. 분야정보나 개체정보를 알 수 없는 용어에 대해서는 학습문서로부터 전문분야를 자동 인식함으로써 문서표현의 지식정보를 보완한다. 전문분야, 개체정보 및 범주전문용어에 기반해서 표현된 문서의 자질에 대해서 지지벡터기계 학습에 기반한 문서분류기틀 이용하여 각 범주에 대해 이진분류를 하였다. 제안된 문서자질표현은 용어기반의 자질표현에 비해 좋은 성능을 보이고 있다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(하)
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• pp.852-855
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• 2003

지식ㆍ정보화 사회에서는 교사가 학생에게 교과서의 지식뿐만 아니라, 학생 스스로 인지 구조를 형성할 수 있도록 다양한 정보를 제공해야 한다. 따라서, 동일한 교과를 강의하는 교사들은 웹 상의 대량의 정보 가운데서 의미 있는 정보를 서로 교환ㆍ공유하여 교수-학습활동에 활용할 필요가 있다. 기존 웹 상의 교수-학습자료 시스템은 주로 HTML을 이용하기 때문에 한정된 태그만을 사용하여 사용자가 원하는 형태의 기능을 지원할 수 없을 뿐만 아니라 이런 태그들은 정확한 의미를 전달하지 못한다. 또한 구조화 능력이 부족하여 문서의 계층 구조를 표현하지 못하며, 효과적인 저장과 검색이 불가능하다. 즉, 화면상에 보여지는 기능 외에는 색다른 기능을 제공하지 못한다. 본 논문에서는 동일한 교과를 강의하는 교사가 교수-학습자료를 웹 상에서 손쉽게 작성하여 원활하게 교환할 수 있도록 XML 문서로 생성하는 시스템을 설계 및 구현한다. XML 문서의 교수-학습자료는 의미 있는 정보 전달과 문서의 구조화가 가능하다 또한 데이터를 수정하는 기능과 다양한 표현 형식이 가능하도록 지원함으로써 기존의 교수-학습자료의 재사용을 가능케 한다. 결과적으로, 교사가 교수-학습자료 작성에 드는 시간과 노력을 절약하여 본연의 임무에 충실하도록 해줌으로써 교수-학습활동의 질을 향상시킬 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.1108-1111
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• 2011

최근 E-러닝 발전과 함께 U-러닝에 대한 관심이 집중되고 있으며 이와 관련된 다양한 관련 표준들이 채택되고 있다. 기존의 E-러닝 관련 기술들이 웹에 기반한 학습을 지향하였다면 U-러닝에서는 다양한 환경에서 학습자가 학습의 맥락을 이어가며 학습을 하는 것으로서 언제, 어디서나, 누구나 학습을 진행하여 생활의 학습화를 지원할 기술을 필요로 한다. 즉, U-러닝에서는 다양한 사용 환경에서 학습이 이루어지므로 사용 환경에 적합한 학습이 이루어져야 하고, 이를 위해 사용 환경 맞춤형 콘텐츠 적응화 기술이 필요하다. 크게 사용 환경 맞춤형 콘텐츠 적응화 기술은 다양한 단말기 정보를 포함한 사용 환경 정보를 표현할 수 있는 기술과 사용자의 사용 환경 정보를 분석하는 기술, 사용 환경에 적합한 콘텐츠를 구성하는 기술로 구성된다. 이에 본 연구에서는 지식서비스 USN 산업원천 기술개발 과제의 세부과제인 'U-러닝 환경 표준 및 표준 명세 개발 및 검증' 과제에서 콘텐츠 적응화를 위해 연구 개발된 사용 환경 정보를 표현하는 U-러닝 프로파일에 대하여 소개한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.63-66
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• 2022

본 논문에서는 분자의 특성을 정확하게 예측하기 위해 효과적인 사전학습(pretraining) 전략과 트랜스포머(Transformer) 모델을 활용한 방법을 제시한다. 딥러닝을 활용한 분자의 성능을 예측하는 연구는 그동안 레이블이 부족한 분자데이터의 특성에 의해 학습 때 사용된 데이터이외의 분자데이터에 대해 일반화 능력이 떨어지는 어려움을 겪었다. 이 논문에서 제시한 모델은 사전학습(pretraining)을 수행할 때 자기지도학습(self-supervised training)을 사용하여 부족한 레이블에 의한 문제점을 피할 수 있다. 대규모 분자 데이터셋으로부터 학습된 이 모델은 4가지 다운스트림 데이터셋에 대해 모두 우수한 성능을 보여주어 일반화 성능이 뛰어나며 효과적인 분자표현을 얻을 수 있음을 보인다.