• 무역학회지
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• 제46권2호
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• pp.281-299
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• 2021

This paper analyzes the feasibility of using machine learning methods to forecast the employment. The machine learning methods, such as decision tree, artificial neural network, and ensemble models such as random forest and gradient boosting regression tree were used to forecast the employment in Busan regional economy. The following were the main findings of the comparison of their predictive abilities. First, the forecasting power of machine learning methods can predict the employment well. Second, the forecasting values for the employment by decision tree models appeared somewhat differently according to the depth of decision trees. Third, the predictive power of artificial neural network model, however, does not show the high predictive power. Fourth, the ensemble models such as random forest and gradient boosting regression tree model show the higher predictive power. Thus, since the machine learning method can accurately predict the employment, we need to improve the accuracy of forecasting employment with the use of machine learning methods.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국제학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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• pp.395-400
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• 1993

This paper presents an application of back propagation neural network to the tracking control of line of sight stabilization system. We design a neuro-control system having two neural networks one for learning system dynamics and the other for control. We use a learning method which adjusts learning rate and momentem as a function of plant output error and error change.

• 전기의세계
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• 제17권1호
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• pp.48-50
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• 1968

The convergence rate of Bayes' learning process is investigated for a binomial random variable. A measure of the rate of convergence is proposed and it is found that such a measure can be approximated by an exponential function of the number of observations.

• 치위생과학회지
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• 제20권4호
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• pp.206-212
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• 2020

Background: A Teachable Machine is a kind of machine learning web-based tool for general persons. In this paper, the feasibility of Google's Teachable Machine (ver. 2.0) was studied in the diagnosis of the tooth-marked tongue. Methods: For machine learning of tooth-marked tongue diagnosis, a total of 1,250 tongue images were used on Kaggle's web site. Ninety percent of the images were used for the training data set, and the remaining 10% were used for the test data set. Using Google's Teachable Machine (ver. 2.0), machine learning was performed using separated images. To optimize the machine learning parameters, I measured the diagnosis accuracies according to the value of epoch, batch size, and learning rate. After hyper-parameter tuning, the ROC (receiver operating characteristic) analysis method determined the sensitivity (true positive rate, TPR) and specificity (false positive rate, FPR) of the machine learning model to diagnose the tooth-marked tongue. Results: To evaluate the usefulness of the Teachable Machine in clinical application, I used 634 tooth-marked tongue images and 491 no-marked tongue images for machine learning. When the epoch, batch size, and learning rate as hyper-parameters were 75, 0.0001, and 128, respectively, the accuracy of the tooth-marked tongue's diagnosis was best. The accuracies for the tooth-marked tongue and the no-marked tongue were 92.1% and 72.6%, respectively. And, the sensitivity (TPR) and specificity (FPR) were 0.92 and 0.28, respectively. Conclusion: These results are more accurate than Li's experimental results calculated with convolution neural network. Google's Teachable Machines show good performance by hyper-parameters tuning in the diagnosis of the tooth-marked tongue. We confirmed that the tool is useful for several clinical applications.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.555-556
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• 2021

우리는 패션 의류 이미지의 빠르고 정확한 분류를 달성하기 위해 최적화된 동적 붕괴 학습률과 개선된 모델 구조를 가진 딥 러닝 모델을 기반으로 하는 새로운 방법을 제안한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.128-137
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• 2018

본 연구는 우수한 영어 수업을 관찰하고 활용된 학습 자료들을 분석하여 효과적인 수업 개선 자료를 제공하는데 목적이 있다. 학습 자료가 수업에서 어떤 양상으로 활용되는 지를 분석하기 위한 도구로는 학습 자료 활용 분석법을 사용하여 활용양상을 양화하였다. 분석 결과 수업 단계별 자료의 사용 정도는 전개 단계에서 가장 많이 활용되었고 그 다음은 도입, 정리 순이었다. 자료의 사용자 비율은 학생보다 교사가 높았으며 학생 개인이나 그룹별 사용 정도보다 학생 전체를 대상으로 학습 자료를 활용한 횟수가 많았다. 학습자료 활용 주체의 비율이 교사가 학생보다 4배 이상 높다는 것은 학습자 중심의 학습 자료 개발이 더 필요한 것으로 보인다. 또한 언어 자료보다 비언어 자료를, 한국어 자료보다 영어 자료를 많이 활용하였으며 문제를 제시하거나 설명을 할 때 학습 자료를 많이 활용한 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 우수한 영어수업에서 활용되는 학습 자료의 특징들을 살펴보고 초등 영어 교사들에게 학습 자료의 적절한 활용 방법을 제공할 수 있을 것으로 본다.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제24권4호
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• pp.217-231
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• 2021

'거꾸로 수업'으로 번역되는 플립드 러닝은 여러 연구와 매체들을 통하여 그 효과성을 인정받고 있으나 활용 시 교사에게 주어지는 지나친 수업 준비 부담의 한계를 지니고 있다. 그러나 온라인 러닝이 활성화됨에 따라 한국교육방송공사(EBS)가 제공하는 플랫폼(EBSmath)을 활용하면, 거꾸로 수업에 대한 교사의 수업 부담을 극복할 수 있다. 본 연구에서는 거꾸로 수업 모델로 EBSmath를 활용하여 '비와 비율'의 학습하였을 때, 초등학교 6학년 학생들의 수학 학습 성취도와 수학적 성향에 미치는 영향을 분석하였다. 이 중 수학 학습 성취도는 '개념 이해'와 '문제해결력'으로 구분하여 분석하였다. 연구 결과 EBSmath를 활용한 거꾸로 수업은 학생들의 비와 비율 문제 해결에 긍정적인 영향을 미쳤으며, 수학적 성향 중 '의지' 면에서 통계적으로 유의한 변화가 확인되었다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제8권4호
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• pp.68-74
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• 2019

Along with the deeper architecture in the deep learning approaches, the need for the data becomes very big. In the real problem, to get huge data in some disciplines is very costly. Therefore, learning on limited data in the recent years turns to be a very appealing area. Meta-learning offers a new perspective to learn a model with this limitation. A state-of-the-art model that is made using a meta-learning framework, Meta-SGD, is proposed with a key idea of learning a hyperparameter or a learning rate of the fast adaptation stage in the outer update. However, this learning rate usually is set to be very small. In consequence, the objective function of SGD will give a little improvement to our weight parameters. In other words, the prior is being a key value of getting a good adaptation. As a goal of meta-learning approaches, learning using a single gradient step in the inner update may lead to a bad performance. Especially if the prior that we use is far from the expected one, or it works in the opposite way that it is very effective to adapt the model. By this reason, we propose to add a weight term to decrease, or increase in some conditions, the effect of this prior. The experiment on few-shot learning shows that emphasizing or weakening the prior can give better performance than using its original value.

• 전자공학회논문지B
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• 제32B권3호
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• pp.522-532
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• 1995

Multilayer neural networks with backpropagation learning algorithm are widely used for pattern classification problems. For many real applications, it is more important to reduce the misclassification rate than to increase the rate of successful classification. But multilayer perceptrons(MLP's) have drawbacks of slow learning speed and false convergence to local minima. In this paper, we propose a new method for character recognition problems with a single-layer network and double rejection mechanisms, which guarantees a very low misclassification rate. Comparing to the MLP's, it yields fast learning and requires a simple hardware architecture. We also introduce a new coding scheme to reduce the misclassification rate. We have prepared two databases: one with 135,000 digit patterns and the other with 117,000 letter patterns, and have applied the proposed method for printed character recognition, which shows that the method reduces the misclassification rate significantly without sacrificing the correct recognition rate.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제18권1호
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• pp.31-44
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• 2015

본 연구는 수학 교과에서 학습한 지식을 과학적 개념을 학습하는데 직접 적용해보는 전이학습프로그램의 효과를 확인하는데 있다. 구체적으로 수학 교과에서 학습한 비율 개념이 과학 교과의 속력 개념과 어떻게 관련이 있는지를 학생들 스스로 탐구해보는 전이학습프로그램을 개발 적용하고, 그것이 학생들의 비율 개념 이해와 수학적 태도에 어떤 영향을 미치는 지를 확인하는 것을 목적으로 한다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 전이 학습은 학생들의 비율 개념 이해를 향상시키는데 통계적으로 또한 실제적으로 효과가 있었다. 더욱이 '고정된 비' 수준에 머물러 있던 35명의 학생 중, 17명의 학생이 '내면화된 비' 수준으로 이동하였다. 둘째, 학생들의 수학학습 태도를 긍정적으로 변화시키는데 효과가 있었다. 따라서 전이 학습 프로그램은 학생들의 비율개념이해 수준을 높이고 긍정적인 수학학습 태도를 형성하는데 효과적인 학습 방법이다. 본 연구는 전이에 성공할 수 있는 인지적 조건을 찾는데 주안점을 두기보다는 전이를 직접 경험할 수 있는 학습 프로그램을 구안하고 그것의 효과를 검증했다는 점에서 그 의의를 찾을 수 있다.