• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.175-178
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• 2005

스마트 홈과 같은 유비쿼터스 환경은 다양한 센서 및 제어 네트워크가 밀집되어 있는 복잡한 시스템이다. 본 논문에서는 이러한 환경하에서 복잡한 인터페이스의 사용에 대한 사용자의 인지 부담(cognitive load)를 줄이고 개인화된(personalized) 서비스를 자율적으로 제공하기 위한 사용자 행동 패턴 선호도 학습 기법을 제안한다. 이를 위해 지식 발견(Knowledge Discovery)을 위한 평생 학습(life-long learning)의 관점에서 퍼지 귀납(Fuzzy Inductive)학습 방법론을 제안하며, 이것은 수치 데이터로부터 입력 공간에 대한 효율적인 퍼지 분할(fuzzy partition)을 얻어내고 일관성있는(consisitent) 퍼지 상관 룰(fuzzy association rule)을 얻어내도록 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.619-626
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• 2007

건설적 귀납법은 사례들이 갖고 있는 속성들에 적합한 연산자를 적용하여 이들 사례들을 좀 더 효율적으로 분류할 수 있는 새로운 속성들을 도출해 내는 기법이다. 본 논문에서는 주어진 사례의 집합으로부터 PROSPECTOR에서 사용한 규칙 형태의 분류 규칙을 습득하는 유전 알고리즘 기반 귀납적 학습 환경을 위한 건설적 귀납법을 제시한다. 속성 결합 연산자와 유도된 속성의 유용성을 평가하기 위한 방법을 중심으로 건설적 귀납법에 대해 자세히 설명하고 다양한 사례 집합을 이용하여 건설적 귀납법이 유전 알고리즘 기반 학습 환경에 미치는 영향을 평가하였다.

• 아시아태평양코퍼스연구
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• 제4권1호
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• pp.61-71
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• 2023

This study examines the effects of data-driven learning (DDL)-an approach employing corpora for inductive language pattern learning-on error identification in second language (L2) writing. The data consists of error identification instances from fifty-five participants, compared across different reference materials: the Corpus of Contemporary American English (COCA), dictionaries, and no use of reference materials. There are three significant findings. First, the use of COCA effectively identified collocational and form-related errors due to inductive inference drawn from multiple example sentences. Secondly, dictionaries were beneficial for identifying lexical errors, where providing meaning information was helpful. Finally, the participants often employed a strategic approach, identifying many simple errors without reference materials. However, while maximizing error identification, this strategy also led to mislabeling correct expressions as errors. The author has concluded that the strategic selection of reference materials can significantly enhance the effectiveness of error identification in L2 writing. The use of a corpus offers advantages such as easy access to target phrases and frequency information-features especially useful given that most errors were collocational and form-related. The findings suggest that teachers should guide learners to effectively use appropriate reference materials to identify errors based on error types.

• Educational Technology International
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• 제24권2호
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• pp.295-329
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• 2023

The recent development of metaverse-related technology has led to efforts to overcome the limitations of time and space in education by creating a virtual educational environment. To make use of this platform efficiently, applying learning analytics has been proposed as an optimal instructional and learning decision support approach to address these issues by identifying specific rules and patterns generated from learning data, and providing a systematic framework as a guideline to instructors. To achieve this, we employed an inductive, bottom-up approach for framework modeling. During the modeling process, based on the activity system model, we specifically derived the fundamental components of the learning analytics framework centered on learning activities and their contexts. We developed a prototype of the framework through deduplication, categorization, and proceduralization from the components, and refined the learning analytics framework into a 7-stage framework suitable for application in the metaverse through 3 steps of Delphi surveys. Lastly, through a framework model evaluation consisting of seven items, we validated the metaverse learning analytics framework, ensuring its validity.

• Educational Technology International
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• 제11권2호
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• pp.149-172
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• 2010

Knowledge can be more meaningful when it is shaped and personalized through interaction with others. Implementation of open learning environments such as open courseware or shared knowledge communities has gradually become more common. A case study which investigated instructors' experiences and perceptions of publishing and using open courseware in the classroom was conducted at a university in Korea. Responses from participating students and an evaluation group regarding how they perceived open learning environments were also examined. Based on the inductive analysis of the data, this study discusses advantages and challenges of publishing open courseware and collaborative learning environments. Also, practical guidelines for developing reusable learning materials are suggested.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권11호
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• pp.822-832
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• 2001

주어진 사례의 집합으로부터 그 사례들을 분류할 수 있는 프러스펙터 규칙 유형의 분류 규칙들을 습득하는 학습 시스템을 유전자 알고리즘을 이용하여 구현하였다. 유전자 알고리즘을 이용한 학습 시스템의 구현에서 개체 집단은 규칙 집합으로 구성되고 규칙 집합은 교배, 돌연 변이, 역치 연산자 등의 유전 연산자를 이용하여 규칙 집합내의 규칙을 교환함으로써 새로운 자식을 생성한다. 본 논문에서는 구현된 학습 환경을 분류 규칙의 구문 형태와 의미, 개체 집단의 구조 및 유전 연산자의 구현 등을 중심으로 설명한다. 효율적인 돌연변이 연산자의 구현을 위해 개발된 규칙 성능 평가 기법과 규칙생성 기법을 소개하고 분류 성능을 향상시키기 위한 기법으로 다수의 규칙 집합을 이용하여 분류 시스템을 구축하기 위한 기법을 소개한다. 본 연구를 통해 구현된 학습 시스템의 성능을 다양한 사례 집합을 이용하여 평가하고 이를 신경망, 결정 트리 등과 비교하였다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 1987년도 추계학술발표회 발표논문초록집; 중소기업협동조합중앙회, 서울; 31 Oct. 1987
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• pp.30-30
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• 1987

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제3권1호
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• pp.44-51
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• 2003

Knowledge acquisition is a bottleneck in knowledge-based system implementation. Decision tree induction is a useful machine learning approach for extracting classification knowledge from a set of training examples. Many real-world data contain fuzziness due to observation error, uncertainty, subjective judgement, and so on. To cope with this problem of real-world data, there have been some works on fuzzy classification rule learning. This paper makes a survey for the kinds of fuzzy classification rules. In addition, it presents a fuzzy classification rule learning method based on decision tree induction, and shows some experiment results for the method.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.261-268
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• 2017

모바일 스마트 플랫폼 중심의 ICT 기술의 발전은 협력적 소비에 기반을 둔 공유경제 플랫폼을 출현시키고 있다. 본 연구에서는 2008년부터 2016년 현재까지 상용화된 공유 경제 플랫폼에 있어서 성공과 실패에 영향을 미치는 요인이 무엇인지 분석하고 공유 경제 플랫폼이 활성화 되기 위하여 필요한 정책적 요인이 무엇인지 제시하고자 한다. 이를 위하여 성공한 공유경제 플랫폼 사례와 실패한 사례에 대한 분석을 진행하고, 성공과 실패에 영향을 미치는 주요 변수를 도출한 후 이를 기반으로 ID 3 알고리즘 기반의 귀납적 분석을 실시하고자 한다. 이를 통하여 공유 경제 플랫폼의 성공과 실패에 있어서의 규칙들을 도출하여, 공유경제 플랫폼의 상업적 성공을 위하여 필요한 정책적 요인이 무엇인지 제시하고자 한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제40권3호
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• pp.144-154
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• 2003

이 논문에서는, 이진 논리 함수(binary logic function)로 표현되는 개념들에 대한 새로운 학습방법인 논리적 진화방식(Logical Evolution)을 제안하였다. 그리고 이 방법을 통해 기존 귀납학습의 문제점들을 해결하고자 시도하였다. 사용하는 특징이 사전지식의 영향을 적게 받도록, 학습과정에서 얻어진 정보를 이용하여 특징을 생성하고 동시에 이를 이용하여 학습한다. 그리고 전체 자료가 아니라 개별 자료를 이용하여 특징생성 및 학습을 수행한다. 그 결과 새로운 문제가 주어지거나 입출력이 변경되는 경우에도, 이전의 특징을 재사용할 수 있으며 겨우에 따라서는 보다 효율적인 학습이 가능하다. 논리적 진화방식은 5가지 연산으로 구성되며, 이러한 연산들은 특징생성 및 학습 과정에서 논리적 평가방식(logical evaluation)에 의해 적절하게 선택되고 실행된다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해서 MONK 문제와 새로 정의한 다른 문제를 이용하였다.