• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.283-284
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• 2019

규칙 기반의 챗봇(Chatbot)은 개발자가 미리 지정한 키워드와 패턴을 통해 사용자의 의도(Intent)를 파악하기 때문에, 챗봇을 응용한 어플리케이션에서는 제한적인 활용도를 보인다. 본 논문에서는 위 문제를 해결하기 위해, 프레임워크 기반의 한글 자연어 처리 챗봇 성능 향상을 위한 점진 학습(Incremental Learning)을 제안한다. DialogFlow는 규칙 기반의 챗봇 프레임워크로서, 사용자 질의 패턴에 대한 사전 학습이 치명적이다. 제안하는 점진 학습 기법은 사용자 질의가 미리 학습되어 있지 않은 경우에도, 유사도 기반으로 질의의 의도를 결정할 수 있다. 이때 entity 조합과 기존에 학습된 질의들과의 유사도를 통해 의도를 결정하여, 프레임워크를 점진적으로 학습한다. 이를 적용하여 연세대학교 정보들을 제공하는 챗봇을 개발하고, 실험을 통해 제안된 점진 학습 기법은 기존 시스템보다 다양한 종류의 질의 처리가 가능하고, 더욱 빠른 응답 속도를 나타내는 것을 확인하였다. 또한 사용자가 증가함에 따라 점진 학습을 통해 성능이 더욱 증가하는 자가 학습 모형으로서의 우수함을 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.1-13
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• 2023

연합학습이 현대 인공지능 연구에 큰 패러다임을 가지고 오면서 다양한 분야의 연구에서 연합학습을 접목시키기 위한 노력을 하고 있다. 하지만 연합학습 적용을 위한 연구자들은 자신의 상황과 목적에 맞는 연합학습 프레임워크와 벤치마크 툴을 선택해야 하는 문제에 직면한다. 본 연구는 실제 연합학습을 적용하는 연구자의 상황을 고려한 연합학습 프레임워크 및 벤치마크 툴의 선택 가이드라인 제시를 목표로 한다. 특히, 본 연구에서는 3가지의 주요한 기여점이 존재한다. 첫번째, 연합학습을 적용하는 연구자의 상황을 연합학습의 목표와 결합하여 일반화하고, 각 상황에 적합한 연합학습 프레임워크의 선택 가이드라인을 제안한다. 두번째, 연구자에게 연합학습 프레임워크를 각각의 특징과 성능비교를 통해 선택의 적합성을 보여준다. 마지막으로, 현존하는 연합학습 프레임워크의 한계와 실세계 연합학습 운영을 위한 방안, 특히 생명주기 관리에 대한 플랫폼의 구조에 대해 제안한다.

• 융합보안논문지
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• 제22권4호
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• pp.129-133
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• 2022

딥러닝 프레임워크는 현재에도 계속해서 발전되어 가고 있으며, 다양한 프레임워크들이 존재한다. 딥러닝의 대표적인 프레임워크는 TensorFlow, PyTorch, Keras 등이 있다. 딥러님 프레임워크는 이미지 학습을 통해 이미지 분류에서의 최적화 모델을 이용한다. 본 논문에서는 딥러닝 이미지 인식 분야에서 가장 많이 사용하고 있는 TensorFlow와 PyTorch 프레임워크를 활용하여 이미지 학습을 진행하였으며, 이 과정에서 도출한 결과를 비교 분석하여 최적화된 프레임워크을 알 수 있었다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제22권10호
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• pp.5-12
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• 2021

시설물의 노후화는 피할 수 없는 현상이다. 노후화된 시설물의 관리를 위해 균열을 감지하고 이를 추적하면서 시설물의 상태를 간접적으로 추론할 수 있다. 따라서 균열 감지는 노후화된 시설물의 관리를 위해 필수적 역할을 하며 감지 결과를 바탕으로 더 이상의 노후화를 막기 위한 활동을 할 수 있다. 하지만, 현재 대부분의 균열 감지는 전문가의 판단에만 의존하기에 시설물의 면적이 큰 경우 비용과 시간이 과도하게 사용되고, 전문가의 역량에 따라 다른 판단 결과가 발생할 수 있어 신뢰성에 문제가 있었다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 기계학습 기반의 콘크리트 균열 감지 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크는 데이터 분류, 기계학습 모델 학습, 학습된 모델의 검증과 테스트를 포함하는 프레임워크로 완전 자동화된 콘크리트 균열 감지가 가능하다. 제안된 프레임워크를 통해 학습된 기계학습 모델은 콘크리트 균열 이미지와 정상 이미지를 96%의 높은 정확도로 분류할 수 있었다. 본 논문에서 제안된 프레임워크를 적용하여 기존의 전문가 중심의 시설물 유지관리보다 더욱 효과적이고 효율적인 시설물의 유지관리가 가능할 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.403-405
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• 2012

본 연구에서는 인간과 서비스 로봇과의 상호작용에 필요한 동작의 학습을 위한 방법으로 모방학습을 활용한다. 로봇을 모방학습 시키기 위해서는 모방학습을 위한 특정한 구조가 필요하다. 따라서 선행자가 로봇을 직접 움직여 생성한 모방학습 데이터를 저장하고, 그 데이터를 학습알고리즘에 적용시킨 뒤 로봇이 학습 내용을 수행하도록 하는 모방학습 프레임워크를 제안한다. 모방학습 프레임워크의 프로그래밍은 본 연구에서 사용하는 휴머노이드 로봇인 나오에서 제공하는 그래픽기반 환경 개발도구인 콜레그래프를 활용한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.67-76
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• 2011

본 논문은 스마트 기기의 터치 인터페이스를 활용하여 학습자가 직접 입체 학습 콘텐츠를 제어함으로써 보다 실감적인 교육 환경을 구축하고자 한다. 또한 기존의 입체 학습 콘텐츠는 제작의 어려움으로 인해 콘텐츠 확보와 제공에 한계가 있어 교사 및 학습자가 직접 콘텐츠를 제작하고 공유할 수 있도록 프레임워크를 설계하였다. 프레임워크는 직관적인 XML 언어로 구성되고 안드로이드가 탑재된 기기에서 재생 및 저작이 가능하도록 어플리케이션을 구현하였으며 콘텐츠 공유를 위한 서버 환경도 구축하였다. 제안한 프레임워크는 전문가 평가를 통해 타당성을 검증한 결과 새로운 학습 콘텐츠 활용 가능성 면에서 긍정적으로 분석되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.75-76
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• 2022

현재 산업용 로봇 팔의 경로 계획을 생성할 때, 로봇 팔 경로 계획은 로봇 엔지니어가 수동으로 로봇을 제어하며 최적 경로 계획을 탐색한다. 미래에 고객의 다양한 요구에 따라 공정을 유연하게 변경하는 대량 맞춤 시대에는 기존의 경로 계획 수립 방식은 부적합하다. 심층강화학습 프레임워크는 가상 환경에서 로봇 팔 경로 계획 수립을 학습해 새로운 공정으로 변경될 때, 최적 경로 계획을 자동으로 수립해 로봇 팔에 전달하여 빠르고 유연한 공정 변경을 지원한다. 본 논문에서는 심층강화학습 에이전트를 위한 학습 환경 구축과 인공지능 모델과 학습 환경의 연동을 중심으로, 로봇 팔 경로 계획 수립을 위한 심층강화학습 프레임워크 구조를 설계한다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권7호
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• pp.424-427
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• 2017

애자일 개발 방법론이 확산되면서 초기에 불가능하다고 여겨진 대규모 IT 프로젝트에도 애자일 개발 방법론을 도입하고자 하는 노력이 있으며 이에 대한 사례도 다수 소개되고 있다. 본 논문에서는 2개의 대표적인 엔터프라이즈 애자일 방법론을 비교하고, 엔터프라이즈 애자일 개발 방법론의 하나인 학습 기반 애자일 프레임워크(DAD, Disciplined Agile Delivery)를 적용한 사례를 소개한다. 유사한 개발 과제를 수행한 2개의 프로젝트 간의 비교를 통해 폭포수 방법론을 사용한 프로젝트와 학습기반 애자일 프레임워크를 사용한 프로젝트의 개발 생산성을 정량적으로 측정하여 비교하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.678-680
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• 2023

본 논문은 정확하면서도 효율적인 한국어 문장 분류 기법에 대해서 논의한다. 최근 자연어처리 분야에서 사전 학습된 언어 모델(Pre-trained Language Models, PLM)은 미세조정(fine-tuning)을 통해 문장 분류 하위 작업(downstream task)에서 성공적인 결과를 보여주고 있다. 하지만, 이러한 미세조정은 하위 작업이 바뀔 때마다 사전 학습된 언어 모델의 전체 매개변수(model parameters)를 학습해야 한다는 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결할 수 있도록 도메인 적응기(domain adapter)를 활용한 한국어 문장 분류 프레임워크인 DAKS(Domain Adaptation-based Korean Sentence classification framework)를 제안한다. 해당 프레임워크는 학습되는 매개변수의 규모를 크게 줄임으로써 효율적인 성능을 보였다. 또한 문장 분류를 위한 특징(feature)으로써 한국어 사전학습 모델(KLUE-RoBERTa)의 다양한 은닉 계층 별 은닉 상태(hidden states)를 활용하였을 때 결과를 비교 분석하고 가장 적합한 은닉 계층을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.759-762
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• 2018

최근 들어 점차 지능형 서비스 로봇들이 인간의 실생활 속으로 들어옴에 따라, 로봇 스스로 다양한 물체들을 효과적으로 조작할 수 있는 지식을 습득하는 기계 학습 기술들이 매우 주목을 받고 있다. 전통적으로 로봇 행위 학습 분야에는 강화 학습 혹은 심층 강화 학습 기술들이 주로 많이 적용되어 왔으나, 이들은 대부분 물체 조작 작업과 같이 다차원 연속 상태 공간과 행동 공간에서 최적의 행동 정책을 학습하는데 여러가지 한계점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 전문가의 데모 데이터를 활용해 보다 효율적으로 물체 조작 행위들을 학습할 수 있는 모방 학습과 강화 학습의 통합 프레임워크를 제안한다. 이 통합 프레임워크는 학습의 효율성을 향상시키기 위해, 기존의 GAIL 학습 체계를 토대로 PPO 기반 강화 학습 단계의 도입, 보상 함수의 확장, 상태 유사도 기반 데모 선택 전략의 채용 등을 새롭게 시도한 것이다. 다양한 성능 비교 실험들을 통해, 본 논문에서 제안한 통합 학습 프레임워크인 PGAIL의 우수성을 확인할 수 있었다.