• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권10호
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• pp.980-984
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• 2010

microRNA (miRNA)와 mRNA 조절 상호작용 탐색은 다양한 생물학적 현상에 있어 새로운 시야를 제공해 줄 수 있다. 최근 생물학적 프로세스에서 miRNA는 유전자 발현을 제어하고 세포를 기능적으로 조절하는 중요한 역할을 하는 요소로 밝혀졌다. 이에 복잡한 생물학 시스템에서 miRNA의 기능적 활동을 이해하기 위해서는 miRNA와 mRNA간 상호작용 분석은 필수적이다. 그러나 아직까지 복잡한 miRNA와 mRNA간 상호작용 관계를 추론하는 것은 어려운 문제이기 때문에 많은 연구자들이 실험적, 전산학적 접근 방법을 제안하며 활발한 연구를 진행하고 있다. 본 논문에서는 이종의 발현 데이터로부터 기능적으로 상호작용하는 miRNA-mRNA 조합을 탐색하기 위한 진화 연산 기반의 새로운 하이퍼네트워크 모델을 제안한다. 이에 실험결과로 제안하는 방법을 인간 암 관련 miRNA와 mRNA 발현 데이터에 적용하여 암 특이적 miRNA-mRNA 상호작용 집합을 탐색하고 발견한 miRNA-mRNA 상호작용 관계가 생물학적으로 유의함을 제시한다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제5권3호
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• pp.361-384
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• 2003

본 연구는 연립일차방정식에 관한 문장제에서 IDEAL 문제 해결 모형을 바탕으로 "구조-표현"을 강조한 교수-학습을 실시하였을 때 학생들의 문제해결 과정을 탐구하였다. 연구 결과, 구조-표현을 강조한 학급의 학생들이 이를 강조하지 않은 학급의 학생들보다 문제해결 능력이 향상되었으며, 동치문제, 동형문제, 유사문제를 더 정확하게 구별하였다. 또한, 구조-표현을 강조한 학급의 학생들이 그렇지 않은 학급의 학생들보다 문맥에 대한 이해 및 불완전한 정보 추출에서의 오류, 미지수간의 내적 관계에 대한 수학적 기호표현으로의 불완전한 전이 오류, 적절하지 않은 방정식 생성 오류의 발생 빈도가 적었다. 그리고, IDEAL 문제 해결 모형의 문제의 확인 단계(I)와 문제의 정의 단계(D)에서 학생들이 문제 해결 계획을 수립하기 위해 문제를 읽고 이해하여 문제를 해결하는 과정을 중점적으로 분석한 결과, 직접 변환 모델과 구조 도식 모델이 나타났다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권7호
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• pp.795-800
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• 2016

이미지 분류 문제는 인간 수준의 성능을 보이지만 일반적인 인식 문제는 어려운 점들이 남아있다. 실내 환경은 다양한 정보를 담고 있어 정보 처리의 양을 효율적으로 줄일 필요성이 있다. 정보의 양을 효율적으로 줄일 수 있도록 대상 객체의 위치 측정을 위한 변분 추론, 변분 베이지안 등의 방법이 소개되었지만, 모든 경우에 대한 주변(marginal) 확률 분포를 구하기 어렵기 때문에 현실적으로 계산하기 어렵다. 본 연구에서는 공간 변형 네트워크(Spatial Transformer Networks)을 응용하여 능동 시각을 이용한 이미지-텍스트 통합 인지 체계를 제안한다. 이 체계는 주어진 텍스트 정보를 바탕으로 이미지의 일부를 효율적으로 샘플링 하도록 학습한다. 이를 통해 전통적인 방법으로 해결하기 어려운 문제를 상당한 격차로 성능을 향상 시킬 수 있다는 것을 보인다. 제안하는 모델을 통해 샘플링 된 이미지를 정성적으로 분석하여 이 모델이 가지는 특성도 함께 살펴본다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권3호
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• pp.612-628
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• 2020

This paper presents a new approach for detecting abnormal behaviors in complex surveillance scenes where anomalies are subtle and difficult to distinguish due to the intricate correlations among multiple objects' behaviors. Specifically, a cascaded probabilistic topic model was put forward for learning the spatial context of local behavior and the temporal context of global behavior in two different stages. In the first stage of topic modeling, unlike the existing approaches using either optical flows or complete trajectories, spatio-temporal correlations between the trajectory fragments in video clips were modeled by the latent Dirichlet allocation (LDA) topic model based on Markov random fields to obtain the spatial context of local behavior in each video clip. The local behavior topic categories were then obtained by exploiting the spectral clustering algorithm. Based on the construction of a dictionary through the process of local behavior topic clustering, the second phase of the LDA topic model learns the correlations of global behaviors and temporal context. In particular, an abnormal behavior recognition method was developed based on the learned spatio-temporal context of behaviors. The specific identification method adopts a top-down strategy and consists of two stages: anomaly recognition of video clip and anomalous behavior recognition within each video clip. Evaluation was performed using the validity of spatio-temporal context learning for local behavior topics and abnormal behavior recognition. Furthermore, the performance of the proposed approach in abnormal behavior recognition improved effectively and significantly in complex surveillance scenes.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.27-33
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• 2021

최근 인공지능, 딥러닝, 빅데이터 등 4차 산업의 핵심 분야에 대한 관심이 커지면서 기존의 의사결정 문제를 전통적인 방법론의 한계점을 최소화하는 과학적 접근 방식이 대두되고 있다. 특히 이런 과학적인 기법들은 주로 금융 상품의 방향성을 예측하는데 사용되는데 본 연구에서는 사회적으로 관심이 높은 아파트 가격의 요인을 자기조직화지도를 통해 분석하고자 한다. 이를 위해 아파트 가격의 실질 가격을 추출하고 아파트 가격에 영향을 주는 총 16개의 입력 변수를 선정한다. 실험 기간은 1986년 1월부터 2021년 6월까지이며 아파트 가격의 상승 및 횡보 구간을 나눠 각 구간 별 변수들의 특징을 살펴본 결과, 상승 구간과 횡보 구간의 입력 변수의 통계적 성향이 뚜렷하게 구분되는 것을 알 수 있었다. 더불어 U1~U3 구간이 N1~N3 구간에 비해서 변수들의 표준편차가 상대적으로 크게 나왔다. 본 연구는 중장기적으로 상승과 하락이라는 큰 주기를 갖고 있는 부동산에 대해서 현재 시점의 현황을 정량적으로 분석한 것에 의미가 있으며 향후 이미지 학습을 통해 미래 방향성을 예측하는 연구에 도움이 되기를 기대한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.145-147
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• 2020

딥러닝 기술이 발전함에 따라 High-Efficiency-Video-Coding(HEVC)와 같은 비디오 코덱을 딥러닝 기술을 사용해 발전시키는 방법이 많아 시도되었다. 가장 많이 연구된 분야 중 하나에는 코덱 내부의 필터들을 영상 복원 기술을 통해 개선시키는 연구가 있다. 본 논문에서는 그 중 Sample adaptive offset(SAO) 필터링 기법을 깊은 신경망으로 대체하는 방식을 제안한다. SAO는 주변 정보들을 통해 에러의 형태를 결정하고 그를 상쇄하는 값을 전송하는 형태를 가진다. 이 때 찾은 보상 값이 최적의 값이 아니기 때문에 제안 기법에서는 깊은 신경망을 통해서 그 값을 찾는다. 제안하는 네트워크는 최적의 보상 값을 찾는 부분과 에러의 형태를 찾는 부분으로 이루어져 있으며, 두 네트워크를 통해 비선형적이고 복잡한 형태의 에러를 제거할 수 있다. 실험 결과 제안하는 방식은 저지연 P 모드와 임의접근 모드에서 기존 HEVC 보다 좋은 성능을 낸 것을 확인할 수 있다.

• 교육시설 논문지
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• 제23권1호
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• pp.13-22
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• 2016

Recently, Korea has been established and operated International Schools manifesting to improve the nation's capacity of the foreign languages skill and to cultivate internationally trained professional manpower. In order to achieve the vision of a world-class educational organization, it has to be designed for the facility standards to meet the international accreditation standards. Therefore, the main purpose of this study is to research about basic resources through comparison of facility conditions between public schools in Korea and international accredited schools. By comparing those two different plan drawings are found the following things. First, Schools which established with International Accreditation Standard are prepared detailed criteria for the facility, Furthermore information about the furnishings included, in addition to specific equipments for classes are stated to be prepared. Secondly, it is more effective when special classrooms such as music and science are equipped with various spatial elements, enough educational equipment storage, teacher's study rooms, practical training rooms and student's activity rooms to support various teaching programs and learning efficiently. Lastly, there was a clear tendency that not only hardware but also software standards for the audiovisual room and library have been more enhanced to enable multidisciplinary educational approaches with the recent education training trend.

• 대한산업공학회지
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• 제23권1호
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• pp.129-146
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• 1997

In traditional approaches to scheduling problems, a single dispatching rule was used by all machines in a system. However, since the situation of each machine generally differs from those of other machines, it is reasonable to apply a different dispatching rule to each machine responding to its given situation. In this regard, we introduce the concept of spatial adaptation and examine its effectiveness by simulation. In the spatial adaptation, each machine in a system selects an appropriate dispatching rule in order to improve productivity while it strives to be in harmony with other machines. This study proposes an adaptive procedure which produces a reliable dispatching rule for each machine beginning with the bottleneck machine. The dispatching rule is composed of several criteria of which priorities are adaptively weighted. The weights are learned for each machine through systematic simulations. The simulations are conducted according to a Taguchi experimental design in order to find appropriate sets of criteria weights in an efficient and robust way in the context of environmental variations. The proposed method was evaluated in an application to a semiconductor wafer fabrication system. The method achieved reliable performance compared to traditional dispatching rules, and the performance quickly approached the peak after learning for only a few bottleneck machines.

• 영재교육연구
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• 제23권2호
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• pp.257-273
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• 2013

최근 영재교육의 핫 이슈 중 하나는 단위학교 영재학급의 급격한 증가이다. 영재교육의 양적 성장이라는 긍정적인 평가와 함께 단위학교 영재학급이 본격적으로 운영되면서 단위학교 영재학급에서 선발되고 있는 학생들의 영재성에 대한 의문이 지속적으로 제기되고 있는 것도 사실이다. 이에 본 연구에서는 단위학교 영재학급 선발방식에 따른 영재 특성(지능, 창의성, 동기 및 자기조절 학습전략)을 비교하여 현재 단위학교 영재학급 선발방식의 문제점을 확인하고 보다 유용한 단위학교 영재학급 교육대상자 선발방법을 강구하는 데 그 목적을 두었다. 연구대상은 각기 다른 방식(선발시험, 혼합, 성취도, 희망)으로 선발된 단위학교 영재학급 4학년, 6학년 학생 402명, 지역교육청 영재교육원 6학년 학생 50명, 일반 학생 4학년, 6학년 학생 142명을 포함하여 총 594명이다. 이들을 대상으로 지능, 창의성, 동기 및 자기조절 학습전략 검사를 실시하고 집단 간 차이를 알아보기 위해 SPSS 프로그램을 사용하여 일원분산분석을 실시하였다. 연구의 결과를 요약하면 단위학교 영재학급 영재는 영재 특성에 있어 지역교육청 영재교육원 영재와 차이가 없었으며 일반학생들과는 유의미한 차이가 있었다. 또한 단위학교 영재학급의 다양한 선발방식(선발시험, 혼합, 성취도, 희망)에 따라 영재의 특성에 차이가 있음을 알 수 있었다. 특히 희망에 의한 선발은 지능, 창의성, 동기 및 자기조절 학습전략 전반에서 다른 선발방식과 유의미한 차이를 나타내어 영재선발방식으로서의 타당성에 문제가 있을 수 있음을 시사하였다. 본 연구의 결과는 단위학교 영재학급의 선발방식 개선 맥락에서 심도 깊게 논의되었다.

• 말소리와 음성과학
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• 제15권3호
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• pp.75-82
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• 2023

자동 음성 인식(automatic speech recognition, ASR)은 딥러닝 기반 접근 방식으로 혁신되었으며, 그중에서도 자기 지도 학습 방법이 특히 효과적일 수 있음이 입증되고 있다. 본 연구에서는 다국어 ASR 시스템인 OpenAI의 Whisper 모델의 한국어 성능을 향상시키는 것을 목표하여 다국어 음성인식 시스템에서의 비주류 언어의 성능 문제를 개선하고자 한다. Whisper는 대용량 웹 음성 데이터 코퍼스(약 68만 시간)에서 사전 학습되었으며 주요 언어에 대한 강력한 인식 성능을 입증했다. 그러나 훈련 중 주요 언어가 아닌 한국어와 같은 언어를 인식하는 데 어려움을 겪을 수 있다. 우리는 약 1,000시간의 한국어 음성으로 구성된 추가 데이터 세트로 Whisper 모델을 파인튜닝하여 이 문제를 해결한다. 또한 동일한 데이터 세트를 사용하여 전체 훈련된 Transformer 모델을 베이스 라인으로 선정하여 성능을 비교한다. 실험 결과를 통해 Whisper 모델을 파인튜닝하면 문자 오류율(character error rate, CER) 측면에서 한국어 음성 인식 기능이 크게 향상되었음을 확인할 수 있다. 특히 모델 크기가 증가함에 따라 성능이 향상되는 경향을 포착하였다. 그러나 Whisper 모델의 영어 성능은 파인튜닝 후 성능이 저하됨을 확인하여 강력한 다국어 모델을 개발하기 위한 추가 연구의 필요성을 확인할 수 있었다. 추가적으로 우리의 연구는 한국어 음성인식 애플리케이션에 파인튜닝된 Whisper 모델을 활용할 수 있는 가능성을 확인할 수 있다. 향후 연구는 실시간 추론을 위한 다국어 인식과 최적화에 초점을 맞춰 실용적 연구를 이어갈 수 있겠다.