• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.281-284
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• 2000

시계열 예측에 있어서 과거의 측정치 보다 최근의 측정치가 미래의 측정치 예측에 중요한 영향을 미친다. 시계열 예측에 있어서 최근의 측정치와 과거의 측정치가 미래의 값을 예측하는 인자로서 차별화 되어 학습해야 할 것이다. 기존의 시계열에 대한 신경망 접근에서는 최근의 측정치에 대한 학습 패턴과 과거의 측정치에 대한 학습 패턴을 동일하게 학습하였다. 이 논문에서는 과거의 학습패턴과 최근의 학습 패턴을 학습 횟수 면에서 차별화 하였다. 이러한 학습을 이 논문에서는 차별학습이라 한다. 차별학습에서는 주어진 학습 패턴을 시간 순으로 나열하고 일정 개수로 분할한다. 시간의 역순에 의해 등차 또는 등비의 형태로 학습 횟수를 설정한다. 각 학습 패턴의 분말집단을 시간의 역순으로 일정 횟수를 감소시켜 학습 횟수를 설정하는 등차차별학습과 일정 비율로 감소시켜 학습횟수를 설정하는 등비차별학습을 소개한다. 기존의 신경망 접근 방법과 이 논문에서 제안한 신경망 접근방법을 비교하기 위해 Mackay-Galss 공식에 의해 인공적으로 생성된 시계열 데이터를 예로 사용하였다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2003년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.148-153
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• 2003

본 논문에서는 심근허혈 질환을 효율적으로 분류하기 위한 신경망을 설계하였다. European ST-T DB의 심전도로부터 ST 분절의 특징을 추출하여 입력노드를 결정하고 10개의 학습률과 학습 횟수에 따른 신경망의 MES를 계산하였다. 실험 결과 특징 파라미터의 조합을 ST0, ST80, Slope, Area로 하였을 때 MSE를 가장 작았다. 이러한 특징 파라미터를 이용하여 신경망의 입력으로 학습시킨 경우 학습 횟수의 증가에 따라 MSE가 지수합수적으로 감소하였으며 1,000회 이상에서는 둔하게 감소하였다. 또한 학습 횟수가 5,000회, 10,000회, 15,000회 각각의 경우에 대하여 학습률을 0.01부터 0.7까지 증가시키면서 MSE를 계산한 결과 학습 횟수가 증가할수록 MSE를 최소로 하는 최적학습률이 0.1부터 0.04까지 감소하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.347-356
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• 2018

본 연구는 NCS기반 수업의 효과성과 매력성을 알아보기 위해 교수자의 관점에서 직무수행능력 평가횟수와 학습만족도 및 학습성과와의 관련성을 규명하고자 하였다. 연구결과, 교수자들은 NCS기반 수업에서 직무수행능력 평가횟수 3회 이상 적용할 때, 그리고 1회 평가시 평가방법 갯수 3개 이상 적용할 때 학습만족도가 더 높다고 인식하고 있었다. 반면 통계적으로 유의하지는 않았으나, 직무수행능력 평가횟수 3회 이상일 때와 평가 1회당 평가방법 갯수 3개 이상 적용할 때 학습성과가 더 높다고 인식하고 있는 것으로 나타났다. 본 연구결과를 통해 NCS기반 수업에서 직무수행능력 평가횟수와 평가방법 갯수가 학습과 관련있는 잠재적 구인임을 확인할 수 있었다. NCS기반 수업에서 직무수행능력평가가 학습성과를 평가하는 것 뿐 아니라 교수학습 활동의 일환이자 과정적 도구의 개념으로 적용된다면, 수업의 효과성과 매력성을 높이는데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제41권3호
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• pp.17-24
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• 2004

동일한 작업을 반복하여 수행하는 불확실한 로봇 시스템을 위한 P형 반복 학습 제어기를 제안한다. 제안된 반복 학습 제어기는 조인트 위치 오차로 구성되는 선형 피드백 제어기와 현재의 조인트 속도 오차로 갱신되는 피드포워드 및 피드백 학습 제어기로 구성된다. 반복 작업 동작이 계속 진행됨에 따라 조인트 위치와 속도 오차는 균일하게 0으로 수렴한다. 반복 횟수에 따라 변화하는 학습 이득을 채택함으로서 반복 횟수 영역에서 임의적으로 수렴 비율을 조절할 수 있는 조인트 위치, 속도 오차한계를 제시하고, 조인트 위치와 속도 오차는 그 한계 내에서 반복 횟수 영역에서 0으로 수렴한다. 기존의 P형 반복 학습 제어기와는 달리 제안된 반복 학습 제어 알고리즘은 학습 이득을 적절하게 설계함으로써 반복 횟수 영역에서 오차 수렴 비율의 분석과 조정을 가능하게 하는 장점이 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권8호
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• pp.245-252
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• 2016

본 연구는 현재 운영 중인 자동기상관측장비인 ASOS와 AWS의 결측에 대해 안공신경망을 활용하여 주변 관측값을 기반으로 결측을 보완하기 위한 연구이다. 2011년부터 2015년까지 수집된 서울지역 기온, 습도, 풍속을 대상으로 학습데이터를 구성하고 인공신경망을 통해 학습모델을 구축하였으며, 서울관측소를 결측으로 가정하고 학습 모델에 대한 검증을 수행하였다. 학습횟수 증가에 따른 민감도 실험 결과 초기종료는 학습횟수 2,000회에서 나타났다. 관측과 추정치의 상관관계는 모든 기상변수에서 0.6이상이었으며 기온과 습도의 경우 각각 0.9, 0.8 이상의 높은 상관성을 보였다. RMSE는 대부분 기상변수에 대해 학습횟수가 증가함에 따라 꾸준히 감소하지만 풍속의 경우 뚜렷한 증감 경향이 나타나지 않았다. 학습시간은 학습횟수가 증가할수록 지수함수적으로 증가하는 경향을 보였다. 학습 횟수 40회의 ANN 성능은 초기종료 시점까지 향상된 결과에 80%이상의 효과를 볼 수 있으며 2초 내의 빠른 학습시간으로 신속한 결측 보완을 통해 보다 상세한 기상정보의 활용이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.51-54
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• 2024

본 논문에서는 온 디바이스 국방 AI를 위한 효율적인 학습 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 모델 전체를 재학습하는 대신 필요한 부분만 세밀하게 조정하여 계산 비용과 시간을 대폭 줄이는 PEFT 기법의 LoRa를 적용하였다. LoRa는 기존의 신경망 가중치를 직접 수정하지 않고 추가적인 낮은 랭크의 매트릭스를 학습하는 방식으로 기존 모델의 구조를 크게 변경하지 않으면서도, 효율적으로 새로운 작업에 적응할 수 있다. 또한 학습 파라미터 및 연산 입출력에 데이터에 대하여 32비트의 부동소수점(FP32) 대신 부동소수점(FP16, FP8) 또는 정수형(INT8)을 활용하는 경량화 기법인 양자화도 적용하였다. 적용 결과 학습시 요구되는 GPU의 사용량이 32GB에서 5.7GB로 82.19% 감소함을 확인하였다. 동일한 조건에서 동일한 데이터로 모델의 성능을 평가한 결과 동일 학습 횟수에선 LoRa와 양자화가 적용된 모델의 오류가 기본 모델보다 53.34% 증가함을 확인하였다. 모델 성능의 감소를 줄이기 위해서는 학습 횟수를 더 증가시킨 결과 오류 증가율이 29.29%로 동일 학습 횟수보다 더 줄어듬을 확인하였다.

• 실천공학교육논문지
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• 제14권2호
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• pp.333-339
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• 2022

본 연구는 공과대학 학생들이 온라인 학습을 진행하였을 때 노트 필기를 병행하며 학습을 하는 경우에 대해 학습 효과 및 만족도, 집중력에 미치는 영향에 대해 연구하였다. 온라인 학습에서 학습 도구로 사용하기 위한 양식으로 코넬노트를 사용하였다. 설문 조사 결과, 학생들은 온라인 학습에서의 노트 필기가 수업 참여의 성실성, 적극성, 집중력에 도움이 되는 것으로 파악되었다. 통계 분석 결과, 노트 필기 제출 횟수와 학업성취도와의 양의 상관관계를 확인하였으며 단일/다중 회귀분석을 통해서 노트 필기 제출 횟수와 학업 성취도가 통계적으로 유의미함을 확인하였다. 다중 회귀 분석 결과, 평균적으로 학생들의 노트 필기 제출 횟수가 1회 증가할 경우, 이는 중간고사 점수 0.253점, 기말고사 점수 0.287점 상승에 통계적으로 유의미한 것을 확인하였다. 부트스트래핑 회귀분석을 실시한 결과에서도 필기노트 제출 횟수가 성적과도 유의미한 결과를 얻어 단일/다중회귀 분석의 결과가 적정함을 확인하였다. 온라인 상에서 강의를 수강하며 노트를 필기하고 온라인 제출함으로써 온라인 수업에서 학습의 질을 높일 수 있는 수업 전략이 될 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1285-1288
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• 2015

본 논문에서는 영상인식을 위한 딥 러닝에서 사용되는 매개변수 최적화 방법을 제안한다. 학습 성능에 영향을 미치는 매개변수 중 이미지 배치 사이즈 값, 초기 학습율, 최대 학습 반복 횟수에 대해 상호간의 관계를 분석하고 성능을 개선시키기 위해 값을 최적화하는 방법을 연구한다. 제안된 방법을 통한 개선 정도를 분석하기 위해 매개변수의 변화에 따른 학습 소요 시간, 정확도 향상 추이, 메모리 사용량의 변화를 측정한다. 측정된 학습 소요 시간, 정확도 향상 추이, 메모리 사용량의 변화를 분석한 결과 배치 사이즈와 초기 학습 율은 같은 비율로 반비례하게 값을 적용할 때가 이상적 이였으며 서로 다른 환경에서 각각의 학습 소요시간을 측정하는 것으로 배치 사이즈 값과 초기 학습 율에 따른 최적의 최대 학습 반복 횟수를 획득할 수 있었다.

• 정보교육학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.481-489
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• 2019

방송고 학습자의 배경 변인별 학습 현황과 학습 태도에 따라 형성평가 결과가 차이가 있는지를 탐색하고자 2018년 1학기동안 방송고 사이버교육시스템을 통해 영어, 수학, 통합사회, 통합과학을 학습한 1학년 2,965명의 로그데이터를 분석하였다. 학습자의 성별, 연령, 소속 학교의 지역에 따라 학습 현황을 살펴보았으며 차시당 학습 횟수, 진도율, 학습 기간, 학습 시작 월, 차시별 형성평가 성적 등을 분석하였다. 또한 학습 성실도를 파악하기 위해 차시별 학습 빈도를 포함하여 왜도와 첨도를 구하여 성실한 학습 태도가 학업 성취에 미치는 영향을 검증하였다. 그 결과, 차시당 평균 학습 횟수, 학습 기간, 진도율, 성적 등 거의 모든 분야에서 여성이 남성보다 높게 나타났고 연령별로는 대체로 나이가 많은 수록 높게 나타났다. 지역별로는 서울 지역이 다른 지역보다 높게 나타났다. 방송고 학습자들의 평균 학습 기간은 2~3개월인 것으로 나타났고 학습 기간이 길수록 형성평가 성적도 높은 것으로 나타났다. 마지막으로 특정 시기에 집중하여 학습하는 학습자보다 학습 횟수가 짧더라도 꾸준히 학습하는 학습자들의 형성평가 점수가 높은 것으로 나타났다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2005년도 춘계학술대회
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• pp.240-249
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• 2005

사용자 맞춤 서비스를 위하여 온라인상에서 사용자의 관심 분야를 파악하고자 하는 경우에는 적은 수의 훈련 예제로 효율적인 학습이 가능한 능동적 학습이 적절하다. 능동적 학습을 효과적으로 적용하기 위하여 사용자에게 문의할 가치가 높은 예제를 선정하는 것도 중요하지만, 사용자 편의를 위해서는 문의 횟수를 가능한 최소화하여야 한다. 문의 횟수를 줄이면서도 많은 수의 훈련 예제를 획득하기 위해서는 복수의 문의 예제들을 사용자에게 한꺼번에 제시하고 그 관심 여부를 표한하게 하는 것이 효과적이다. 본 논문에서는 능동적 학습 적용 시 사용자에게 문의할 가치가 높은 복수 문의 예제들을 효과적으로 선정하기 위하여 가중치 반영 군집화를 적용하는 방안을 제안한다. 본 제안 방안은 먼저 각 예제의 문의 예제로서의 가치를 파악하고 이를 가중치로 삼아 군집화를 수행하여 상대적으로 유사한 예제들의 집합을 구성한다. 이어서 생성된 각각의 군집에서 가장 보편적인 예제를 문의 예제로 선정하면 선정된 각각의 문의 예지는 문의할 가치가 높으면서 함께 문의하게 될 예제들은 서로 충분히 달라 학습에 보다 유용하게 사용할 수 있는 훈련 예제들을 얻을 수 있다. 문서 분류 문제를 대상으로 본 제안 방안을 실험한 결과, 단순히 문의 가치가 높은 복수의 예제들을 함께 문의할 예제들로 선정하는 방안에 비해 학습 성능이 뛰어났으며, 한 번에 문의하는 예제 수를 증가시키더라도 분류기의 성능 저하가 적음을 확인하였다.