• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.251-273
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• 2022

최근 텍스트 분석을 딥러닝에 적용한 연구가 꾸준히 이어지고 있으며, 특히 대용량의 데이터 셋을 학습한 사전학습 언어모델을 통해 단어의 의미를 파악하여 요약, 감정 분류 등의 태스크를 수행하려는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 기존 사전학습 언어모델이 특정 도메인을 잘 이해하지 못한다는 한계를 나타냄에 따라, 최근 특정 도메인에 특화된 언어모델을 만들고자 하는 방향으로 연구의 흐름이 옮겨가고 있는 추세이다. 도메인 특화 추가 사전학습 언어모델은 특정 도메인의 지식을 모델이 더 잘 이해할 수 있게 하여, 해당 분야의 다양한 태스크에서 성능 향상을 가져왔다. 하지만 도메인 특화 추가 사전학습은 해당 도메인의 말뭉치 데이터를 확보하기 위해 많은 비용이 소요될 뿐 아니라, 고성능 컴퓨팅 자원과 개발 인력 등의 측면에서도 많은 비용과 시간이 투입되어야 한다는 부담이 있다. 아울러 일부 도메인에서 추가 사전학습 후의 성능 개선이 미미하다는 사례가 보고됨에 따라, 성능 개선 여부가 확실하지 않은 상태에서 도메인 특화 추가 사전학습 모델의 개발에 막대한 비용을 투입해야 하는지 여부에 대해 판단이 어려운 상황이다. 이러한 상황에도 불구하고 최근 각 도메인의 성능 개선 자체에 초점을 둔 추가 사전학습 연구는 다양한 분야에서 수행되고 있지만, 추가 사전학습을 통한 성능 개선에 영향을 미치는 도메인의 특성을 규명하기 위한 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해, 실제로 추가 사전학습을 수행하기 전에 추가 사전학습을 통한 해당 도메인의 성능 개선 정도를 선제적으로 확인할 수 있는 방안을 제시한다. 구체적으로 3개의 도메인을 분석 대상 도메인으로 선정한 후, 각 도메인에서의 추가 사전학습을 통한 분류 정확도 상승 폭을 측정한다. 또한 각 도메인에서 사용된 주요 단어들의 정규화된 빈도를 기반으로 해당 도메인의 특수성을 측정하는 지표를 새롭게 개발하여 제시한다. 사전학습 언어모델과 3개 도메인의 도메인 특화 사전학습 언어모델을 사용한 분류 태스크 실험을 통해, 도메인 특수성 지표가 높을수록 추가 사전학습을 통한 성능 개선 폭이 높음을 확인하였다.

• Clinical and Experimental Pediatrics
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• 제62권5호
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• pp.187-192
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• 2019

Purpose: The importance of the neurodevelopmental outcomes of very-low-birth-weight (VLBW) infants has been emphasized as their mortality rate has markedly improved. This study aimed to assess the validity of the Korean Developmental Screening Test (K-DST), a developmental screening tool approved by the Korean Society of Pediatrics, for the timely diagnosis of neurodevelopmental delay in VLBW infants. Methods: Subjects included VLBW infants enrolled in the Korean Neonatal Network database between January 2012 and December 2014. The collected data were analyzed for sensitivity, specificity, positive predictive value, and negative predictive value (NPV) in the K-DST compared to those in the Bayley Scales of Infant Development-II for VLBW infants. Results: A total of 173 patients were enrolled. Their mean gestational age and mean birth weight were $27.5{\pm}2.8weeks$ and $980.5{\pm}272.1g$, respectively. The frequency of failed psychomotor developmental index (PDI) <85 was similar to that in at least one domain of K-DST <1 standard deviation. Failure in more than one K-DST domain compared with a mental developmental index (MDI) <85 showed a sensitivity and NPV of 73.2% and 75.0%, respectively. Failure in more than one K-DST domain compared with PDI <85 showed a sensitivity and NPV of 60.3% and 71.6%, respectively. Each K-DST domain had a stronger correlation with predicting a failing MDI <85 than a failing PDI <85 (P<0.05). Conclusion: K-DST could be a useful screening tool for predicting mental developmental delay in VLBW infants and referring them for neurodevelopmental assessments.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.11-19
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• 2013

최근 창의성의 영역 보편성 및 영역 특수성에 대한 논의가 계속되어지고 있는 시점에서 컴퓨터 프로그래밍 학습 활동 또한 창의성과 관련하여 다시 연구되어질 필요가 있다. 기존 교육용 프로그래밍 언어학습의 창의성에 대한 측정을 TTCT 도형 검사를 사용한 것에 반해, 본 연구에서는 프로그래밍 활동이 언어적 사고 양식을 더욱 요구하는 창의적 활동이라는 관점으로 바라보고 있다. 이에 따라, 본 연구에서 컴퓨터 과학의 핵심 개념을 학습 내용으로 하는 창의적 문제 해결(CPS) 모형 기반의 스크래치 프로그래밍 학습을 개발하였다. 이 학습 프로그램을 4, 5학년 학생 17명을 대상으로 5일간 4차시씩 총 20차시 적용하고, 정규성이 검증된 이 실험집단에 TTCT 언어 검사의 평균 표준점수(100)로 t검정을 실시한 결과 언어 창의성의 세가지 하위 요인(유창성, 융통성, 독창성)과 창의성 지수(세 요인의 평균 표준점수)가 유의미하게 증진되었다.