• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제18권2호
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• pp.239-250
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• 2004

수학적 힘의 함양과 문제해결력의 신장을 위한 수학교육에서 확률영역은 중요한 학습소재임에도 불구하고, 확률영역은 어려운 것으로 고착되었다. 이 연구에서는 학생들이 확률영역의 어떤 부분을 어려워하고 이해하기 힘들어하는지를 구체적 문항분석을 통하여 알아봄으로서 교수-학습의 기초자료를 제공하고자한다. 이를 위하여, 지난 10년간 출제되었던 대학수학능력시험의 확률영역 16문항을 고등학교 학생 220명에게 실시하고, 고전검사이론과 문항반응이론울 적용하여 그 결과를 분석하였다. 고전검사이론에서는 신뢰도와 변별도를 측정하였고, 문항반응이론에서는 Rasch 1-모수 문항반응모형에 근거한 BIGSTEP을 사용하여 내적타당도와 난이도를 측정하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.98-106
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• 1998

본 논문에서는 신경망의 학습성능을 개선하기 위해 확룰적 근사법과 공액기울기법에 기초를 둔 새로운 학습방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 확률적 근사법과 공액기울기법을 조합 사용한 전역 최적화 기법의 역전파 알고리즘을 적용함으로써 학습성능을 최대한 개선할 수 있도록 하였다. 확률적 근사법은 국소최소점을 벗어나 전역최적점에 치우친 근사점을 결정해 주는 기능을 하도록 하며, 이점을 초기값으로 하여 결정론적 기법의 공액기울기법을 적용함으로써 빠른 수렴속도로 전역최적점으로의 수렴확률을 놓였다. 제안된 방법을 패리티 검사와 패턴 분류에 각각 적용하여 그 타당성과 성능을 확인한 결과 제안된 방법은 초기값을 무작위로 설정하는 기울기하강법에 기초를 둔 기존의 역전파 알고리즘이나 확률적 근사법과 기울기하강법에 기초를 둔 역전파 알고리즘에 비해 최적해로의 수렴 확률과 그 수렴속도가 우수함을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.319-321
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• 2019

본 논문에서는 수학교육용 소프트웨어에서 확률적 현상을 경험한 이후 과학 그래프 해석에 있어 확률론적 관점을 도입하여 해석하는 학습자의 관점의 변화를 제시한다. 이 연구에서 11명의 고등학교 1학년 학생은 수학교육용 소프트웨어인 지오지브라(GeoGebra)를 활용하여 학습자가 평면 상에서 수직선이나 반원 위에 점을 찍는 활동을 통하여 기하학적 확률을 경험하였으며 이와 같은 경험을 토대로 물의 상평형 그래프를 해석하였다. 물의 상평형 그래프에 나타나는 얼음(고체), 물(액체), 수증기(기체)의 상태 변화에 대하여 각 상태가 나타나는 온도-압력의 영역 간의 경계에 대하여 학습자는 기하학적 확률을 적용하여 해석하려고 하였으나 경계선 위의 온도-압력의 물의 미시적 구조를 표현하는 과정에서 4명의 학생만 확률론적 관점으로 해석하고 그렇지 못한 학생들은 상태의 공존을 물질적 관점이나 과정적 관점으로 이해하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (A)
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• pp.500-504
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• 2006

본 논문에서 기술하는 연구는 한국종합주가지수(KOSPI)의 장기적 변동 경향에 대한 확률적 예측 시스템을 제안한다. 제안된 방법론은 이미 단백질 상호작용 예측 시스템과 스트레스 확률 예측 시스템 등에 적용되어 유효성이 입증된 방법으로, 이미 알려진 데이터를 바탕으로 다양한 요인들의 가능한 모든 조합에 대한 경우의 수를 고려한 학습 결과에 기반하여 새로이 주어진 대상의 요인들을 분석해서 학습시 사용된 특정 군(class)에 속할지의 여부를 확률적으로 나타내준다. 이 방법론을 구현하기 위해 실제 과거 주가지수 데이터를 수집하여 CI(Combination Interrelation)행렬을 구현하였으며, 현재 진행중인 검증작업에 대해서도 기술하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.270-279
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• 2000

본 논문은 확률 펄스연산을 이용한 신경회로망이 on-Chip학습 알고리즘에 대해 기술하였다. 확률 펄스 연산은 임이의 펄스열에서 1과 0이 발생할 확률을 통해 표현된 수를 사용하여 계산하는 것을 일컫는다. 이러한 확률연산을 신경회로망에 적용하면 하드웨어 구현먼적을 줄일 수 있다는 것과 확률적인 특징으로 인해 지역 최소값으로부터 빠져 나와 광역 최적해에 도달할 수 있다는 장점을 갖고 있다. 또한 본 연구에서는 칩 냅에 학습할 수 있는 on-chip학습 알고리즘을 역전파 학습 알고리즘으로부터 유도하였다. 이렇게 유도된 알고리즘을 검증하기 위하여 비선형 패턴분리문제를 모의실험 하였다. 도한 활자체 및 필기체 숫자 인식에도 적용하여 좋은 결과를 얻었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권6호
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• pp.1245-1255
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• 2017

온라인 학습은 자료가 실시간으로 혹은 배치 단위로 축적되는 상황에서 주어진 목적함수의 해를 계산하는 방법을 말한다. 온라인 학습 알고리즘 중 배치를 이용한 확률적 경사 하강법 (stochastic gradient decent method)은 가장 많이 사용되는 방법 중 하나다. 이 방법은 구현이 쉬울 뿐만 아니라 자료가 동질적인 분포를 따른다는 가정 하에서 그 해의 성질이 잘 연구되어 있다. 하지만 자료에 특이값이 있거나 임의의 배치가 확률적으로 이질적 성질을 가질 때, 확률적 경사 하강법이 주는 해는 큰 편이를 가질 수 있다. 본 연구에서는 이러한 비정상 배치 (abnormal batch) 있는 자료 하에서 효과적으로 온라인 학습을 수행할 수 있는 수정된 경사 하강 알고리즘 (modified gradient decent algorithm)을 제안하고, 그 알고리즘을 통해 계산된 해의 수렴성을 밝혔다. 뿐만 아니라 간단한 모의실험을 통해 제안한 방법의 이론적 성질을 실증하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1994년도 제6회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.318-321
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• 1994

한국어에 있어서 품사 태깅은 형태소 분석결과의 모호성을 제거하는 것으로, 기존의 방법을 보면, 확률을 이용하는 방법, 퍼지망을 이용하는 방법, 신경망을 이용하는 방법등 다양하다. 현재의 주류가 확률을 이용한 방법이다. 하지만, 이 방법은 제한된 윈도우 크기와 품사사이의 관계만을 이용한다는 한계점을 지니고 있다. 본 논문에서는 확률을 이용한 결과에, 확률에서 다루지 못하는 범위에 대하여 자동 학습된 규칙을 추가로 적용하여 이 한계점을 극복한다. 규칙 적용시 윈도우 크기를 임의로 정할 수 있고, 품사사이의 관계외에 어절사이의 관계도 고려할 수 있으므로 확률적 방법이 다루지 못하는 부분에 대하여 어휘단계에서의 교정이 가능하게 된다. 현재 20가지 정도의 규칙을 수작업 코딩하여 사용한 결과 확률적 방법의 성능을 3% 정도 향상시킬 수 있었으며, 앞으로 규칙생성을 자동학습할 경우 더 큰 성능향상을 기대해 볼 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제55차 동계학술대회논문집 25권1호
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• pp.151-154
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• 2017

소프트웨어의 개발과정 중 결함을 제거하는 작업인 디버깅을 위해서는 가장 먼저 그 결함의 정확한 위치를 찾아야한다. 이 작업은 많은 시간이 소요되며, 이 시간을 단축시키기 위한 결함 위치 식별 기법들이 소개되었다. 많은 기법들 중 프로그램 커버리지 정보를 학습하여 규칙을 분석하는 인공신경망 기반 선행 연구가 있다. 이를 기반으로 본 논문에서는 문장들 간의 관계를 추가적으로 파악하여 학습 데이터로 사용하는 기법을 제안한다. 특정 문장이 항상 지나는 테스트케이스들 중 나머지 다른 문장들이 지나는 테스트케이스의 비율을 통해 문장들 간의 관계를 나타낸다. 해당 비율을 계산하기 위해 조건부 확률인 베이지안 확률을 사용한다. 베이지안 확률을 통해 얻은 문장들의 관계에 따라 인공신경망 내에서 의심도를 결정하는 웨이트(weight)가 기존 기법과는 다르게 학습된다. 이 차이는 문장들의 의심도를 조정하며, 결과적으로 다중 결함 위치 식별의 정확도를 향상시킨다. 본 논문에서 제안한 기법을 이용하여 실험한 결과, Tarantula 대비 평균 39.8%, 기존 역전파 인공신경망(BPNN) 기반 기법 대비 평균 60.5%의 정확도 향상이 있었음을 확인할 수 있다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2002년도 춘계공동학술대회
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• pp.652-656
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• 2002

본 연구에서는 각 수요지간의 시간이 확률적으로 주어지는 경우의 TSP(Traveling Salesman Problem)를 다루고자 한다. 현실적으로, 도심의 교통 체증 등으로 인해서 각 지점간의 걸리는 시간은 시간대별로 요일별로 심한 변화를 일으키기 마련이다. 그러나, 현재까지의 연구 결과는 수요지간의 경과시간이 확정적으로 주어지는 경우가 대부분으로, 도심물류 등에서 나타나는 현실적인 문제를 해결하는데는 많은 한계가 있다 본 연구에서는 문제의 해법으로 강화학습기법의 하나인 Q학습(Q-Learning)과 Neural Network를 활용한 효율적인 알고리즘을 제시한다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제9권
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• pp.299-316
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• 1999

본 논문에서는 스프레드쉬트 프로그램 중에서 가장 활용도가 높은 Excel을 이용하여 만든 여러 가지 모의실험이 확률 통계학습에 어떻게 활용되는 지를 제시함으로써 개념의 지도 및 문제풀이 능력 향상의 효율성을 높이는 방안을 모색하고자 한다. 즉 이는 단순한 이론적 수치계산이 아닌 구체적 경험을 제시하여 학생들에게 확률적 상황에 내재된 확률적 정보의 의미를 파악하게 함으로써 확률의 개념에 대한 이해를 돕고 확률 통계단원에 대한 흥미를 유발케 하고자 한다.