• Journal of Digital Contents Society
• /
• v.17 no.6
• /
• pp.545-553
• /
• 2016

In this study, we propose an information providing and learning system using augmented reality in the exhibition (museum, performance) environment. In a typical exhibition space, a description of a picture or a photograph is provided in a printed matter or a space in the form of an information space (explanatory space), or an auxiliary explanation using an 'audio guide' or a 'docent' program. Augmented reality technology is applied to the exhibition space in the form of a fusion of these methods, and the description of the exhibition is provided to the user in various forms such as text, picture, audio and image, thereby providing stereoscopic information and learning. We apply the augmented reality technology in a specific exhibition space and utilize it as a tool of providing information and learning using image description of pictures.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
• /
• v.26 no.7A
• /
• pp.1182-1188
• /
• 2001

인터넷 환경 아래에서 멀티미디어 매체 및 컴퓨터 통신 기술의 발전은 사회전반의 변혁을 가속화하게 되었다. 교육에 있어서도 수동적인 자료 중심으로 상호작용하고 시간과 공간을 초월하는 새로운 구조에 대한 연구가 활발히 진행되어 왔다. 새로운 교수-학습 활동의 형태로 웹을 기반으로 한 교육(WBI : Web-Based Instruction)이라는 모형이 제시되고 있다. 또한, 학습자의 필요에 응하는 코스웨어의 제공이 요구되고 있으며 이에 따라 웹 기반 교육 시스템에 효율적이고 자동화된 교육 에이전트의 필요성이 인식되고 있다. 그러나 현재 연구되고 있는 많은 교육 시스템들은 학습자가 원하는 코스를 적절히 제공하지 못하고, 계속적인 피드백과 부족한 부분을 적절히 반복 학습할 수 있도록 인도하지 못하고 있다. 본 논문에서는 학습자의 성취도 생성 알고리즘을 이용한 코스 스케줄링 멀티 에이전트 시스템을 설계하고 구현함으로써 보다 효율적인 학습을 유도한다. 제안한 시스템은 학습자의 학습활동을 지속적으로 모니터링하고 평가하여 개인 학습자의 학습 성취도를 계산하며, 이 성취도를 에이전트의 스케줄에 적용하여 학습자에게 적합한 코스를 제공하고, 학습자는 이러한 코스에 따라 능력에 맞는 반복된 학습을 통하여 적극적인 완전학습을 수행하게 된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2008.05a
• /
• pp.746-749
• /
• 2008

인터넷의 활용이 증가됨에 따라 사용자들은 수많은 정보를 주고받게 되었고 이러한 시대의 흐름에 부응하여 네트워크의 대한 지적인 관심도 높아지게 되었다. 그러나 기존의 네트워크 학습체계는 이론적인 개념위주의 평면적인 형태였고 네트워크 자체의 추상적이고 학습 원리와 개념을 경험하기 힘든학습의 특성 때문에 전체적인 학습의 흐름과 기능을 이루는 동작에 초점을 맞추기보다는 각 단위별단편적인 개념위주 내용만 제시하여 전체적인 흐름을 파악하고 학습할 수 있기에는 미흡하였다. 이러한 관점에서 학습 내용이 어려운 네트워크의 동작 원리를 시각적으로 쉽게 이해할 수 있는 학습 도구를 제공하여 학습의 이해와 성취도를 높이는 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 학습자가 입체적으로 원리를 파악할 수 있도록 쉽고 흥미로운 학습을 유도할 수 있는 학습 시나리오를 구성하여 학습내용 간 연계성이 있도록 하고 그래픽과 이미지적인 효과를 극대화 할 수 있는 애니메이션을 기반으로 하여 보다 효과적으로 인터넷 동작원리를 학습할 수 있는 학습시스템을 설계 및 구현하였다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
• /
• 2004.08a
• /
• pp.605-613
• /
• 2004

인터넷 등 각종 미디어의 발달은 정보에 대한 접근과 취득을 용이하게 만들었고 교육내용의 유용한 전달수단으로 자리 잡았다. 그러나 인터넷의 수많은 정보 중에서 단순한 정보의 취득만으로는 비구조적이고 복잡 다양한 여러 문제를 해결하는데 큰 효과를 발휘하지 못하므로 정보를 가공하여 도출되는 결과물인 지식을 취득하고 활용하여 문제를 해결하는 방안을 제시하였다. 인터넷의 엄청나 정보량은 어떤 정보가 학습자에게 필요한지 파악하기 어려우며 또, 원하는 정보를 적시에 손쉽게 취득하여 학습자가 원하는 지식으로 조합할 수 있는 방법에 익숙치 못하다. 지식검색 서비스는 간단한 키워드의 사용만으로 다양한 지식을 정보의 형태가 아니라 지식의 형태로 제공하기 때문에 빠르고 간편하게 문제를 해결하는 방법으로 지식검색 서비스 활용도는 매우 커지고 있다. 그러나 새로운 지식습득 방법으로 제시되는 지식검색 서비스가 과연 문제중심학습 등에서 문제를 해결할 수 있을 정도로 제공되는 지식이 정확성을 가지고 있는지, 다양한 범위를 가지는지, 손쉽게 사용할 수 있는지 등을 검증할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 기존의 전통적인 검색방법을 이용한 지식습득과 지식검색 서비스를 이용한 지식의 습득에서 오는 차이를 분석하여 문제중심학습 등에 적용 가능한 현실적인 지식습득 방법과 개선책을 제시하고자 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2017.10a
• /
• pp.29-34
• /
• 2017

챗봇 혹은 대화 시스템은 특정 질문이나 발화에 대해 적절한 응답을 해주는 시스템으로 자연어처리 분야에서 활발히 연구되고 있는 주제 중 하나이다. 최근에는 대화 모델 학습에 딥러닝 방식의 시퀀스-투-시퀀스 프레임워크가 많이 이용되고 있다. 하지만 해당 방식을 적용한 모델의 경우 학습 데이터에 나타나지 않은 다양한 형태의 질의문에 대해 응답을 잘 못해주는 문제가 있다. 이 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 디노이징 응답 생성 모델을 제안한다. 제안하는 방법은 다양한 형태의 노이즈가 임의로 가미된 질의문을 모델 학습 시에 경험시킴으로써 강건한 응답 생성이 가능한 모델을 얻을 수 있게 한다. 제안하는 방법의 우수성을 보이기 위해 9만 건의 질의-응답 쌍으로 구성된 한국어 대화 데이터에 대해 실험을 수행하였다. 실험 결과 제안하는 방법이 비교 모델에 비해 정량 평가인 ROUGE 점수와 사람이 직접 평가한 정성 평가 모두에서 더 우수한 결과를 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
• /
• 2017.10a
• /
• pp.29-34
• /
• 2017

챗봇 혹은 대화 시스템은 특정 질문이나 발화에 대해 적절한 응답을 해주는 시스템으로 자연어처리 분야에서 활발히 연구되고 있는 주제 중 하나이다. 최근에는 대화 모델 학습에 딥러닝 방식의 시퀀스-투-시퀀스 프레임워크가 많이 이용되고 있다. 하지만 해당 방식을 적용한 모델의 경우 학습 데이터에 나타나지 않은 다양한 형태의 질의문에 대해 응답을 잘 못해주는 문제가 있다. 이 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 디노이징 응답 생성 모델을 제안한다. 제안하는 방법은 다양한 형태의 노이즈가 임의로 가미된 질의문을 모델 학습 시에 경험시킴으로써 강건한 응답 생성이 가능한 모델을 얻을 수 있게 한다. 제안하는 방법의 우수성을 보이기 위해 9만 건의 질의-응답 쌍으로 구성된 한국어 대화 데이터에 대해 실험을 수행하였다. 실험 결과 제안하는 방법이 비교 모델에 비해 정량 평가인 ROUGE 점수와 사람이 직접 평가한 정성 평가 모두에서 더 우수한 결과를 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 1998.10c
• /
• pp.31-35
• /
• 1998

한국어에서 많이 사용되는 조사는 앞 명사의 종성에 따라 그 형태가 다르게 표기된다. 그런데 앞의 단어가 한글이 아닌 영어나 특수기호 등일 경우, 그 단어의 종성을 알아내는 일은 단순하지 않다. 본 논문에서는 영어가 명사로 쓰였을 경우, 그 단어 종성의 종류를 파악하여 적합한 형태의 조사를 자동으로 붙이는 방법을 제안하고, 실험한다. 제안된 방법은 기본적으로 결정트리(decision tree)와 같은 방법으로 영어 단어의 뒷글자부터 차례로 결정의 단서로 사용하였고, 분야에 맞도록 학습가능하다. 1,500단어로 학습한 후, 미학습 데이터에 대해 실험한 결과, 약 96%의 정확도를 보였고, 학습 데이터가 많아지면 정확도가 더 증가할 것으로 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2005.05a
• /
• pp.993-996
• /
• 2005

현재 국내에서 웹을 기반으로 한 e-learning 콘텐츠는 많이 개발되고 있으나 이들 대부분이 매뉴얼 식으로 제작되어 멀티미디어 형식만 빌려 텍스트 형태로만 구성하는 방식이 주를 이루고 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 교사가 주도하는 일제식 수업 형태가 아닌 웹 상에서 창의적이고, 자기 주도적으로 개인차에 따라 학습 속도를 조절할 수 있는 프로젝트 학습기법을 국내 교육환경에 맞게 교수-학습 이론을 적용하여 컴퓨터 교과목을 개발.활용하는 데 그 목적이 있다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
• /
• 2008.01a
• /
• pp.217-222
• /
• 2008

CMC(Computer-Mediated Communication) 기술을 활용한 웹 기반의 토론/토의 학습이 최근 학교 현장에서 많은 주목을 받고 있다. 그 중 위키(Wiki)는 공동 주제에 대한 참여자들의 창의적 발상과 비판적 사고력을 신장할 수 있는 새로운 형태의 비동기식 토의 방식으로 기존의 게시판 형태와 비교할 때 많은 장점을 발견 할 수 있다. 본 연구에서는 초등학교 고학년 학생을 대상으로 토론 학습을 하기 위한 위키 시스템 기반의 토론학습 모델을 개발하고, 비판적 사고력의 신장에 미치는 영향을 조사한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.4 no.1
• /
• pp.50-63
• /
• 1994

기존의 지식 기반 시스템들은 그 지식의 형태를 대부분 규책을 통해서 처리하고 있다. 그리고 이런 규책들은 일반적으로 사람에 의해서 외부에서 주어진며 주어진 규칙은 학습이 진행됨에 따라 그 형태가 바뀌게 된다. 그러나 실생활에서 일어나는 대부분의 일들은 주어진 한정된 수의 규칙에 의해서만 수행되기보다는 반복수행 또는 점진적인 학습에 의해서 동적으로 그 수와 적용범위가 바뀌게 된다. 본 논문에서는 외부로부터 얻어지는 데이터를 통해서 그들 사이의 관계를 알아내고, 이를 통해 새로운 규칙을 생성하며, 계속적으로 학습이 진행됨에 따라서 능동적으로 규칙의 수와 적용범위가 변화하는 시스템을 제안한다. 동적 규칙 생성시스템의 유용성을 검증하기 위해서, 세 선분이 연결된 막대기의 한쪽 끝을 고정시킨 상태에서, 다른 쪽 끝이 원하는 위치에 도달하게 하는 문제에 적용하여 로보트 팔의 자동 조절 및 기계 학습의 자동화에 기여할 수 있음을 보여준다.