• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.9 no.6
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• pp.693-698
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• 2003

Every baseball game generates various records and on the basis of those records, win/lose prediction about the next game is carried out. Researches on win/lose predictions of professional baseball games have been carried out, but there are not so good results yet. Win/lose prediction is very difficult because the choice of features on win/lose predictions among many records is difficult and because the complexity of a learning model is increased due to overlapping factors among the data used in prediction. In this paper, learning features were chosen by opinions of baseball experts and a heuristic function was formed using the chosen features. We propose a hybrid model by creating a new value which can affect predictions by combining multiple features, and thus reducing a dimension of input value which will be used for backpropagation learning algorithm. As the experimental results show, the complexity of backpropagation was reduced and the accuracy of win/lose predictions on professional baseball games was improved.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.651-652
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• 2023

코로나 팬더믹으로 인해 시작된 비대면 수업의 도입은 대학교육시스템에 변화를 가져왔다. 대학은 비대면 수업 운영에 대한 경험 및 학습자 만족도를 기반으로 비대면 수업을 대학 학사 운영에 활용하는 방안을 모색하기 시작하였다. 본 논문은 비대면과 대면이 혼합된 하이브리드 수업 운영에서 학습자들이 다양한 특성의 과목에서 만족한 수업방식과 의견을 조사·분석함으로써 비대면과 대면 수업을 혼합 활용하는 효과적 방안을 모색하는데 필요한 학습자 의견 도출에 그 목적이 있다. 조사 결과, 학습자들은 전반적으로 하이브리드 수업에 만족하고 있고, 과목 특성에 따라 비대면과 대면 수업의 장점을 혼합한 수업에 대한 학습효과를 올바르게 인식하고 있음을 알 수 있고, 수업 맞춤형 하이브리드 수업 운영을 선호하는 것으로 나타났다. 향후 대학은 학습자의 만족도를 높일 수 있는 하이브리드 수업 운영을 위한 제도 등을 마련하여 효과적인 수업 운영 및 활성화를 지원할 필요가 있다고 사료된다.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.6 no.1
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• pp.109-120
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• 2003

Recently, as more web-based applications are widely used, various methods for education are developed in practical areas. As a result, in many organizations, virtual educations such as WBI learning. CAI, and distance learning are offered actively. With the advantages of web-based education, in order to achieve feasible and efficient effects on education. a new web-based instruction model that considers the abilities, the interests, and the aptitudes of students individually is required. In this paper, a new web-based instruction model, called a hybrid model, is proposed and implemented. And then, two model - the stepwise model and the hybrid model- are applied to a computer accounting class of a vocational high school. Students attend the web-based class in a computer center for 100 minutes autonomously. After the classes, a questionnaire is made in order to analyze both the effect on that class and the learning fulfillment of the proposed instruction model.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.21 no.11
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• pp.135-144
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• 2021

Recently, data-driven decision-making technology has become a key technology leading the data industry, and machine learning technology for this requires high-quality training datasets. However, real-world data contains missing values for various reasons, which degrades the performance of prediction models learned from the poor training data. Therefore, in order to build a high-performance model from real-world datasets, many studies on automatically imputing missing values in initial training data have been actively conducted. Many of conventional machine learning-based imputation techniques for handling missing data involve very time-consuming and cumbersome work because they are applied only to numeric type of columns or create individual predictive models for each columns. Therefore, this paper proposes a new data imputation technique called 'Denoising Self-Attention Network (DSAN)', which can be applied to mixed-type dataset containing both numerical and categorical columns. DSAN can learn robust feature expression vectors by combining self-attention and denoising techniques, and can automatically interpolate multiple missing variables in parallel through multi-task learning. To verify the validity of the proposed technique, data imputation experiments has been performed after arbitrarily generating missing values for several mixed-type training data. Then we show the validity of the proposed technique by comparing the performance of the binary classification models trained on imputed data together with the errors between the original and imputed values.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.7 no.2
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• pp.59-67
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• 2002

Major Characteristic of the 7th National Curriculum in science is to provide deep and supplementary learning, depending on the level of each learner. In the level-oriented curriculum, coursewares are used to present teaching materials to various levels. In most coursewares, however, they provide their contents at a uniform level and hence it is hard to expect level-oriented learning. This paper presents learner's modeling for developing student's level-oriented dynamic tutoring system for science class , Instructional module of this system made by component unit is able to be reconstructed dynamically. Learning module is constructed using a hybrid model mixed of Overlay and Bug model. Testing module interprets diagnostic errors to be established by given differentiated weight in accordance with item's difficulty and discrimination. Through ITS student modeling, this system presents various problem solving methods reconstructed by learner's level differentiated.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2008.06a
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• pp.149-154
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• 2008

FCM 기반 RBF 네트워크는 서로 다른 학습 구조가 결합된 혼합형 모델로서, 입력층과 중간층의 학습 구조는 FCM 알고리즘을 적용하고, 중간층과 출력층 사이의 학습 구조는 Max_Min 신경망을 적용한다. 입력층과 중간층의 학습시 입력벡터와 중간층의 노드중에서 중심과 입력벡터간의 가장 가까운 노드를 승자 노드로 선택하여 출력층으로 전달한다. 그리고 중간층과 출력층 사이의 학습 구조는 Max_Min 신경망을 적용하여 중간층의 승자 뉴런이 출력층의 입력벡터로 적용한다. 하지만 많은 패턴이 입력벡터로 제시될 경우 학습 성능이 저하되는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 중간층과 출력층의 학습 구조인 Max_Min 알고리즘의 학습 성능을 개선시키기 위해 퍼지 제어시스템을 이용하여 학습률을 동적으로 조정하는 퍼지 제어 기법을 이용한 FCM 기반 RBF 네트워크를 제안한다. 제안된 방법의 학습 성능을 평가하기 위하여 컨테이너 영상에서 추출한 숫자, 영문 식별자를 학습 데이터로 적용한 결과, 기존의 ART2 기반 RBF 네트워크보다 학습 시간이 적게 소요되고, 학습의 수렴성이 개선된 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.261-264
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• 2004

컴퓨터 전략 시뮬레이션 게임 설계에서는 Master ADU(Artificial Decision Unit)의 전략 수립을 위한 방법으로 다양한 기법들이 연구되고 있다. 특히 한정된 자원 하에서 게임을 사실적이고 지적인 기능을 구현하기 위해 치팅(Cheating)을 활용하거나 간단한 인공지능 기법이 적용되고 있다. 하지만 이 기법들은 사용자 적응성 및 전략 수립의 단순성을 야기하는 단점을 가지고 있다. 본 연구에서는 전략 시뮬레이션 게임의 전략 수립 에이전트인 Master ADU(Artificial Decision Unit)를 위하여 셀룰라 오토마타의 초기 규칙 생성에 유전자 알고리즘의 교배 및 돌연변이, 적합도 평가를 거친 유전자 형을 적용한 혼합형 전략 수립 기법을 제안한다 이 기법은 ADU가 적합한 유전자 형을 생산 및 선택하여 사용자에 대해 적극적으로 학습할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.11a
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• pp.435-438
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• 2007

움직이는 객체를 검출하기 위해서 정확한 배경을 사용하기 위해 널리 사용되는 방법으로는 가우시안 혼합 모델이다. 가우시안 혼합 모텔은 확률적 학습 방법을 사용하는데, 이 방법은 움직이는 배경일 경우와 이동하던 물체가 정지하는 경우 배경을 정확히 모델링하지 못한다. 본 논문에서는 확률적 모델링을 통해 혼잡한 배경을 모델링하고 객체의 계층적 처리를 통해 보다 정확한 배경으로 갱신할 수 있는 학습 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.71-76
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• 1999

본 논문에서 제안한 예측형 RBFN(Radial Basis Function Network)은 HMM과 신경망을 결합한 하이브리드 구조이다. 이 신경망은 HMM으로 추정한 확률분포 파라미터를 사용하여 중간층의 활성화 함수의 출력을 결정하고, 중간층과 출력층의 연결강도만 네트워크 내에서 학습한다. 그리고 HMM으로 추정한 확률분포 파라미터는 두 가지 방법으로 예측형 RBFN에 이용하였다. 첫 번째는 HMM의 각 상태의 혼합수 만큼의 중간층 유니트를 주는 방법이고, 두 번째는 HMM의 혼합수$\times$출력분포수 만큼의 중간층 유니트를 주는 방법이다. 실험결과, 예측형 RBFN은 다른 방법들의 결과보다 $4.5\~6.5\%$ 저하된 결과를 보였지만 다른 신경망에 비해서 학습 반복 횟수를 작게할 수 있었으며 전체 학습시간을 대폭 단축할 수 있었다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2018.11a
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• pp.71-75
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• 2018

최근 대학교 내 창업친화적 학사제도의 활성화 등의 정책적 노력과 지원에 따라 다양한 형태의 창업교과목 신설 및 운영이 이뤄지고 있다. 일반적인 정보전달 위주의 창업교육보다 실제 창업가에게 요구되는 다양한 역량과 문제해결 능력 등을 체득할 수 있는 체험형 창업강좌가 교육의 효과에 더 긍정적인 역할을 하고 있음은 여러 연구에서 밝혀진 바 있다. 창업교육의 대표적 학자인 Michael H. Morris(2014)에 의하면 창업교육은 학생들의 역량 개발을 기준으로 설계되고 평가되어야 하며, 기업가에게 필요한 역량 강화를 위해서는 모의 창업 시뮬레이션을 포함한 다양한 과제, 협업활동, 체험학습 요소 등을 접목시킨 몰입적 참여형 체험학습으로 커리큘럼을 구성해야만 기업가적 역량을 향상시킬 수 있다고 제시하였다. 본 연구는 대학교 내 창업교육 유형을 실전형, 혼합형, 특강형으로 구분하여 창업교육 수업유형에 따른 창업의지 영향요인인 교육 만족도, 자기효능감, 기회인식, 창의성의 차이를 비교 분석하였다. 아울러 창업교육의 수업유형이 교육 수강 후 창업의지 영향요인과 창업의지에 미치는 조절효과에 대해 실증분석을 실시하였다. 본 연구결과는 창업교육이 지향해야 체험중심의 창업교육 표준모델의 제안하고, 창업교육 효과에 대한 연구 확산에 기여할 수 있을 것이다.