• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.265-267
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• 2000

본 논문에서는 텍스트 문서의 주제어를 추출하고 문서를 주제별로 분류하기 위해 확률적 그래프 모델을 사용하는 방법을 제안하였다. 텍스트 문서 데이터를 문서와 단어의 쌍으로(dyadic)표현하여 확률적 생성 모델을 학습하였다. 확률적 그래프 모델의 학습에는 정의된 likelihood를 최대화하기 위한 EM(Expected Maximization)알고리즘을 사용하였다. TREC-8 AdHoc 텍스트 에이터에 대하여 학습된 확률 그래프 모델의 성능을 실험적으로 평가하였다. 이로부터 찾아 낸 문서에 대한 주제어가 사람이 제시한 주제어와 유사한 지와, 사람이 각 주제에 대해 분류한 문서가 이 확률모델로부터의 분류와 유사한 지를 실험적으로 검토하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제11권
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• pp.127-144
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• 2001

본 연구는 확률의 다양한 의미를 반영한 초등학교 확률 학습 프로그램을 개발하고, 개발된 프로그램의 적용 가능성을 알아보는데 목적을 두고 있다. 먼저 확률의 다양한 의미를 반영한 초등학교 확률 학습프로그램을 개발하기 위하여, 프로그램의 기본 방향을 설정하고, 확률의 다양한 의미를 반영하기 위한 교수 방법을 마련하였다. 개발된 프로그램은 초등학교 6학년 한 단원 분량인 7차시로 이루어져 있다. 다음으로 프로그램 시행 전에 실시한 검사에서 확률적 사고 수준이 상 ${\cdot}$ 중 ${\cdot}$ 하인 것으로 나타난 세 명의 학생을 연구 대상으로 개발된 프로그램을 시행하였다. 프로그램 적용 전 ${\cdot}$ 후에 실시한 지필 평가와 비디오 카메라로 녹음한 수업 내용과 학생들의 학습지를 검토하여 프로그램 적용 전, 1${\sim}$7 각 차시 후, 프로그램 적용 후의 시기로 나누어 분석한 결과, 세 학생 모두 확률적 사고 수준이 가장 높은 수준인 4수준으로 발전하였다. 본 연구의 결과, 확률을 이론적 의미 뿐 아니라 경험적 ${\cdot}$ 통계적 의미로 접근하면 초등학교 학생들도 확률 개념을 학습할 수 있었다. 따라서 확률을 다양한 관점으로 접근한다면, 초등학교에서도 독립성, 조건부 확률 같은 개념을 유의미하게 학습할 수 있을 것이다.

• 한국정밀공학회지
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• 제14권10호
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• pp.141-150
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• 1997

분산은 확률모델을 표현하는 유용한 변수중 하나이다. 입력변수에 대한 함수로 표현되는 조건부 분산을 학습하는 신경회로망에 대한 많은 연구가 있어왔다. VALEAN이라는 신경회로망 역시 이러한 많은 연구중 하나인데 이것은 기본적으로 feedforward 다층 퍼셉트론 구조를 가지며 새롭게 제시된 에너지 함수를 사용하고 있다. 이 논문에서는 이 에너지 모델에 의해 결정되는 피드백에러(델타)가 신경망의 transient, steady state에서 미치는 영향을 다루었다. 과도 상태 분석에서는 델타와 수렴성, 안정성에 관한 내용을 다루고 모의 실험을 하였으며 정상 상태 분석에서는 신경회로망의 정상상태 에러의 크기와 델타의 크기사이의 상관관계에 대하여 다루었다. 학습 알고 리듬이 확률적이므로 정상상태 역시 확률적인 상태를 나타낸다. 따라서 델타의 크기에 따른 정상 상태 에러의 최대치는 확률적인 모델을 가지게 된다. 여기서는 이 확률 관계를 분석적으로 규명하고 이에 따라 원하는 신뢰도로 정상 상태 에러를 제어하기 위해 필요한 델타의 크기를 예측할 수 있는 이론적 배경을 마련하게 된다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.223-226
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• 2007

지식 발견 (knowledge discovery)의 관점에서, 단기간 동안 취득된 데이터 패턴을 학습하고자 하는 경우 데이터에 비일관적인(inconsistent) 패턴이 포함되어 있다면 확률적 퍼지 룰(probabilistic fuzzy rule) 기반의 지식 표현 방법 및 적절한 학습 알고리즘을 이용하여 효과적으로 다룰 수 있다. 하지만 장기간 동안 지속적으로 얻어진 데이터 패턴을 다루고자 하는 경우, 데이터가 시변(time-varying) 특성을 가지고 있으면 기존에 추출된 지식을 변화된 데이터에 활용하기 어렵게 된다. 때문에 이러한 데이터를 다루는 학습 시스템에는 패턴의 변화에 맞추어 갈 수 있는 지속적인 적응력(adaptivity)이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 적응성의 측면을 고려하여 평생 학습(life-long learning)의 관점 에 서 확률적 퍼지 룰 기반의 학습 시스템에 적용될 수 있는 두 가지 형태의 적응 방법에 대해서 설명하도록 한다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제10권
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• pp.155-168
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• 2000

현대 사회를 살아가는 교양을 갖춘 시민과 지혜로운 소비자가 되기 위해서 통계적 지식 및 확률적 지식은 필수적인 능력으로 간주된다. 자료 주도적 확률과 통계의 학습이란 학생들이 스스로 자료를 수집하고, 조직하고, 표현하고, 해석하는 직접적인 활동을 통해 확률과 통계의 개념, 원리의 터득은 물론 추론과 의사소통능력, 문제해결력 등을 기를 수 있는 학습형태로서, 이런 학습을 완수한 학생들은 수학의 유용성 및 실생활과의 연결성을 더 잘 이해할 수 있게 된다. 따라서, 모든 확률과 통계 수업에서는 실제자료를 학생들이 직접 다루는 활동이 수행되어야 하며, 이를 위한 테크놀로지의 적절한 사용이 병행되어야 한다. 이 글에서는 이러한 자료 주도적 확률과 통계의 학습의 예와 그에 병행되는 그래픽 계산기의 활용 방안을 제시하고자 한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.9-17
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• 2021

본 논문에서는 확률적 모델예측제어(model predictive control) 기법을 이용하여 예제 동작 데이터가 주어지면 물리 기반 시뮬레이션 환경에서 그 동작을 모방할 수 있는 캐릭터 동작 제어기를 빠르게 학습할 수 있는 간편한 지도 학습(supervised learning) 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크는 크게 학습 데이터 생성과 오프라인 학습의 두 컴포넌트로 구성된다. 첫번째 컴포넌트는 예제 동작 데이터가 주어지면 확률적 모델예측제어를 통해 그 동작 데이터를 추적하기 위한 최적 제어기를 캐릭터의 현재 상태로부터 시작하여 가까운 미래 상태까지의 시간 윈도우에 대해 주기적으로 업데이트하면서 그 최적 제어기를 통해 캐릭터의 동작을 확률적으로 제어한다. 이러한 주기적인 최적 제어기의 업데이트와 확률적 제어는 주어진 예제 동작 데이터를 모방하는 동안 캐릭터가 가질 수 있는 다양한 상태들을 효과적으로 탐색하게 하여 지도 학습에 유용한 학습 데이터를 수집할 수 있게 해준다. 이렇게 학습 데이터가 수집되면, 오프라인 학습 컴포넌트에서는 그 수집된 데이터를 정규화 시켜서 데이터에 내제된 크기와 단위의 차이를 조정하고 지도 학습을 통해 제어기를 위한 간단한 구조의 인공 신경망을 학습시킨다. 걷기 동작과 달리기 동작에 대한 실험은 본 논문에서 제안한 학습 프레임워크가 물리 기반 캐릭터 동작 제어기를 빠르고 효과적으로 생성할 수 있음을 보여준다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.301-303
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• 2001

최근 DNA 칩 또는 마이크로어레이 기술의 발전으로 인해 한 세포 내의 수천 개의 유전자의 발현 정도를 동시에 측정할 수 있게 되었다. 이러한 마이크로어레이 데이터를 분석해서 암의 경과나 세포의 주기적 변화 등에 영향을 미치는 유전자들을 알아낼 수 있다. 본 논문에서는 베이지안망을 이용해서 마이크로어레이 데이터를 분석, 백혈병의 경과를 예측한다. 베이지안망은 다수의 변수들간의 확률적 관계를 표현하는 그래프 모델로 각 유전자들간의 확률적 관계를 표현하는 그래프 모델로 각 유전자들간의 확률적 관계를 사람이 알아보기 쉬운 형태로 학습할 수 있다는 장점이 있다. 마이크로어레이 데이터에 대해서 학습된 베이지안망은 백혈병 경과 예측에 대해서 기존의 방법보다 뛰어난 성능을 보였다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제13권3호
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• pp.363-384
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• 2011

학교 수학에서 발견적 형성적 측면을 강조할 수 있는 교수학적 도구로 스프레드 시트의 활용에 대한 실증적인 분석이 필요하다는 인식하에 본 연구는 확률 통계 영역에서 스프레드시트를 활용할 수 있는 구체적인 방안에 대해서 알아보고, 이에 따라 확률 통계 영역에서 스프레드시트를 활용한 교수 학습 자료를 실제로 개발하기 위한 목적으로 수행되었다. 문헌 연구를 통해 확률 통계 영역의 개념과 내용중에서 스프레드시트를 활용한 학습경로를 구성했으며, 교수 실험에서 드러난 문제점을 보완하여 8차시 분량의 스프레드시트를 활용한 교수 학습 자료를 개발하였다. 교수 실험에 참여한 학생들은 "정보사회와 컴퓨터"과목의 정규 단원에서 스프레드 시트의 다양한 기능을 익혔고, 스프레드시트의 셀 기능과 수학함수, 통계함수의 기능을 사용할 수 있었다. 교수 실험 과정에서 스프레드시트를 활용한 교수 학습 자료는 학생들이 확률 통계적 상황의 여러 측면을 직관적으로 탐구하는 것을 가능하게 하였으며, 확률 통계적 추론을 경험하고 수학적 사고를 구성하는 데 긍정적인 역할을 하였다. 이 결과는 교실 수업에서 스프레드시트를 활용한 교수 학습 자료가 확률 통계적 상황과 상호 작용하는 기회를 제공할 수 있음을 시사한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.139-141
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• 2001

Pharmacogenomics는 개인의 유전적 성향과 약물에 대한 반응간의 관계에 대해 연구하는 학문이다. 이를 위해 DNA microarray 데이터를 비롯한 대량의 생물학 데이터가 구축되고 있으며 이러한 대규모 데이터를 분석하기 위해서 기계학습과 데이터 마이닝의 여러 기법들이 이용되고 있다. 본 논문에서는 pharmacogenomics를 위한 생물학 데이터의 효율적인 분석 수단으로 베이지안망(Bayesian network)을 제시한다. 배이지안망은 다수의 변수들간의 확률적 관계를 표현하는 확률그래프모델(probabilistic graphical model)로 유전자 발현과 약물 반응 사이의 확률적 의존 관계를 분석하는데 적합하다. NC160 cell lines dataset으로부터 학습된 베이지안 유전자망(Bayesian genetic network)이 나타내는 관계는 생물학적 실험을 통해 검증된 실제 관계들을 다수 포함하며, 이는 배이지안 유전자망 분석을 통해 개략적인 유전자-유전자, 약물-약물, 유전자-약물 관계를 효율적으로 파악할 수 있음을 나타낸다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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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.