• 한국언어정보학회지:언어와정보
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• 제14권2호
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• pp.159-181
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• 2010

This paper presents a hybrid approach to the sentiment analysis of online texts. The sentiment of a text refers to the feelings that the author of a text has towards a certain topic. Many existing approaches employ either a pattern-based approach or a machine learning based approach. The former shows relatively high precision in classifying the sentiments, but suffers from the data sparseness problem, i.e. the lack of patterns. The latter approach shows relatively lower precision, but 100% recall. The approach presented in the current work adopts the merits of both approaches. It combines the pattern-based approach with the machine learning based approach, so that the relatively high precision and high recall can be maintained. Our experiment shows that the hybrid approach improves the F-measure score for more than 50% in comparison with the pattern-based approach and for around 1% comparing with the machine learning based approach. The numerical improvement from the machine learning based approach might not seem to be quite encouraging, but the fact that in the current approach not only the sentiment or the polarity information of sentences but also the additional information such as target of sentiments can be classified makes the current approach promising.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.622-626
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• 2006

본 논문에서는 성격유형 분류도구 중에서 에니어그램의 성격유형 관련변수와 학습성격유형과의 관계를 신경망을 이용하여 분석하고 타당성을 보이고자 한다. 즉, 학습성격유형의 기본유형인 행동형, 규범형, 탐구형, 이상형에 대한 패턴을 패턴분석에 효과적인 모델인 퍼지 TAM 네트워크를 이용하여 분석하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.243-251
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• 2008

많은 대학교에서 사이버 강의는 오늘날 중요한 교육 형태로 자리 잡아가고 있다. 수강생이 많은 교양교과목과 전공의 일부 교과목들을 사이버강의로 진행하고 있다. 그러나 실제로 사이버 강의의 수요자이면서 주체인 학습자에 대한 현황 분석 연구는 거의 이루어지지 않아서, 학습자의 특성에 맞게 사이버 강의가 제공되고 있는지에 대한 연구는 부족하다. 본 연구는 사이버 강의 과정에 이루어지는 학생들의 로그 파일을 이용하여 학습자들의 교양과목과 전공과목의 학습시간 유형을 시간대별, 요일별, 주차별로 분석하고, 효율적으로 학습효과를 높일 수 있는 방안들을 제시하였다. 학생들의 학습시간이 30분 이내인 로그인이 50%이상이며, 강의외적인 요소에 이런닝 시스템 자원을 낭비하고 있어서 개선이 필요하다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.171-177
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• 2007

이런닝(e-Learning)에서의 사이버 강의는 오늘날 중요한 교육 형태로 자리 잡아가고 있다. 그러나 실제로 사이버 강의의 수요자이면서 주체인 학습자에 대한 현황 분석 연구는 거의 이루어지지 않아서, 학습자의 특성에 맞게 사이버 강의가 제공되고 있는지에 대한 연구는 부족하다. 본 연구는 사이버 강의 과정에 이루어지는 학생들의 로그 파일을 이용하여 학습자들의 로그인과 학습시간 유형을 시간대별, 요일별, 주차별로 분석하고, 효율적으로 학습효과를 높일 수 있는 방안들을 제시하였다. 학생들의 학습시간이 30분이내인 로그인이 50%이상이며, 강의외적인 요소에 이런닝 시스템 자원을 낭비하고 있어서 개선이 필요하다.

• 전기학회논문지
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• 제65권9호
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• pp.1541-1550
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• 2016

In this paper, we introduce a novel learning methodology of fuzzy clustering-based neural network pattern classifier. Fuzzy clustering-based neural network pattern classifier depicts the patterns of given classes using fuzzy rules and categorizes the patterns on unseen data through fuzzy rules. Least squares estimator(LSE) or weighted least squares estimator(WLSE) is typically used in order to estimate the coefficients of polynomial function, but this study proposes a novel coefficient estimate method which includes advantages of the existing methods. The premise part of fuzzy rule depicts input space as "If" clause of fuzzy rule through fuzzy c-means(FCM) clustering, while the consequent part of fuzzy rule denotes output space through polynomial function such as linear, quadratic and their coefficients are estimated by the proposed local least squares estimator(LLSE)-based learning. In order to evaluate the performance of the proposed pattern classifier, the variety of machine learning data sets are exploited in experiments and through the comparative analysis of performance, it provides that the proposed LLSE-based learning method is preferable when compared with the other learning methods conventionally used in previous literature.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.463-471
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• 2010

학습 본 연구의 목적은 블랜디드 러닝 환경에서 적용될 학업 성취 수준별 교수 학습 모형을 제안하는 것이다. 블랜디드 러닝 환경에 포함된 변인과 구조를 살펴보기 위해 웹 학습요소와 자기조절학습을 기초로 하여 두 종류의 설문지를 개발하였고, 또한 이를 적용한 반응을 근거로 하여 각 요소 간 위상과 경로를 표현하였다. 본 연구에서는 고등학생 154명을 실험 대상으로 2주간 사이버 학습을 실시하고 각 학습자의 성취 수준과 설문지 자료를 획득하였다. 또한 상관분석, 전통적 다차원척도법 그리고 중회귀분석을 적용하여 통계적 처리를 통해 각 요소 간 위상과 경로를 규명하고 블랜디드 러닝 모형을 정형화하였다.

• 대한화학회지
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• 제36권1호
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• pp.113-124
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• 1992

Chemometrics의 한 분야인 패턴인지(pattern recognition)법을 한국산 고대 유리시료 94종의 중성자방사화분석으로부터 얻은 다변수데이타에 적용하였다. unsupervised learning의 방법인 주성분분석과 비선형도시법으로 시료를 분류한 결과 유리시료는 6개의 군을 형성하였다. 6개의 참조시료셋트와 시험시료셋트에 supervised learning의 SIMCA법을 적용시켰다. 그 결과 참조시료셋트는 주성분분석법 및 비선형도시법의 결과와 일치하였고 시험시료셋트에서 33개의 시료 중 17개 시료에 대해 시료가 속한 군을 판정할 수 있었다.

• 한국의류산업학회지
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• 제18권6호
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• pp.766-775
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• 2016

In the era of globalization and unlimited competition, Korean universities need a breakthrough in their education system according to the changing education landscape, such as lower graduation requirements to cultivate more multi-talented convergence leaders. While each student has different learning capabilities, which results in different performance and achievements in the same class, the uniform education that most universities are currently offering fails to accommodate such differences. Blended learning, synergically combining offline and online classes, enlarges learning space and enriches learning experiences through diversified tools and materials, including multimedia. Recently, universities are increasingly adopting video contents and on-offline convergence learning strategy. Thus, this study suggests a teaching method based on blended learning to more effectively teach existing pattern CAD and virtual CAD in the Apparel Pattern CAD class. To this end, this researcher developed a teaching-learning method and curriculum according to the blended learning phase and video-based contents. The curriculum consisted of 2D CAD (SuperAlpha: Plus) and 3D CAD (CLO) software learning for 15 weeks. Then, it was loaded to the Learning Management System (LMS) and operated for 15 weeks both online and offline. The performance analysis of LMS usage found that class materials, among online postings, were viewed the most. The discussion menu most accurately depicted students' participation, and students who did not participate in discussions were estimated to check postings less than participating students. A survey on the blended learning found that students prefer digital or more digitized classes, while preferring face to face for Q&As.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제27권3호
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• pp.123-140
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• 2018

Purpose The purpose of this study is to explore the optimal trading frequency which is useful for stock price prediction by using deep learning for charting image data. We also want to identify the appropriate time for accurate forecasting of stock price when performing pattern analysis. Design/methodology/approach In order to find the optimal trading frequency patterns and forecast timings, this study is performed as follows. First, stock price data is collected using OpenAPI provided by Daishin Securities, and candle chart images are created by data frequency and forecasting time. Second, the patterns are generated by the charting images and the learning is performed using the CNN. Finally, we find the optimal trading frequency patterns and forecasting timings. Findings According to the experiment results, this study confirmed that when the 10 minute frequency data is judged to be a decline pattern at previous 1 tick, the accuracy of predicting the market frequency pattern at which the market decreasing is 76%, which is determined by the optimal frequency pattern. In addition, we confirmed that forecasting of the sales frequency pattern at previous 1 tick shows higher accuracy than previous 2 tick and 3 tick.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제23권1호
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• pp.182-196
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• 2024

자동차 보급과 교통 시설 발달로 인한 문제에 대응하여, ADAS와 같은 운전 보조 기술이 주목받고 있다. 최근에는 스마트폰 내장 센서를 사용한 운전패턴 분석 방법론이 개발되었다. 이 연구에서는 레이블 없이 대조학습을 통해 운전패턴의 특징을 학습하고 변화점을 감지하는 새로운 방법을 제안한다. 이 방법은 운전패턴 분류에도 확장 가능하여, 매우 적은 레이블링 데이터만으로 높은 분류 성능을 달성할 수 있음은 물론 적용 차량이 달라지는 도메인 변화 문제에 민감하게 반응하지 않아 일반화된 성능을 달성할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 또한 본 연구에서는 추후 스마트폰 적용성을 고려하여 6가지 대표적인 경량화 딥러닝 모델에 대해 제안하는 방법을 적용하고 비교분석하여 추후 스마트폰 기반의 시스템 개발에 활용할 수 있도록 하였다.