• 한국기록관리학회지
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• 제22권1호
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• pp.61-82
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• 2022

이 연구는 국가기록원에서 개설되어 운영되고 있는 기록관리 사이버교육 학습만족도에 영향을 미치는 요인에 대해서 알아보는데 있다. 사이버교육은 입문 과정, 심화 과정, 교양 과정으로 이루어졌다. 학습만족도 주요 요인으로 '내용구성의 타당성, 교수·학습자 간 상호작용, 학습동기, 학습태도의 적극성, 이용환경의 용이성, 조직의 지원정도'를 설정하였다. 각 교육과정의 사이버교육 학습만족도에 대한 온라인 설문조사를 실시하였다. 조사는 기록물관리 전문요원이 배치된 107개 기관을 대상으로 실시하였으며 추가적인 심층인터뷰도 실시하였다. 설문분석은 요인분석·독립표본 t검정·ANOVA분석·상관분석·다중회귀분석 등으로 이루어졌다. 연구결과, 학습만족도에 영향을 미치는 요인은 교수·학습자간 상호작용, 학습동기, 내용구성의 타당성 순으로 나타났다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제14권4호
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• pp.817-824
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• 2003

We employed a hierarchical document classification method to classify a massive collection of electronic medical records(EMR) written in both Korean and English. Our experimental system has been learned from 5,000 records of EMR text data and predicted a newly given set of EMR text data over 68% correctly. We expect the accuracy rate can be improved greatly provided a dictionary of medical terms or a suitable medical thesaurus. The classification system might play a key role in some clinical decision support systems and various interpretation systems for clinical data.

• 정보관리학회지
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• 제34권4호
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• pp.321-344
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• 2017

기록이나 문헌의 자동분류에 관한 연구는 오래 전부터 시작되었다. 최근에는 인공지능 기술이 발전하면서 기계학습이나 딥러닝을 접목한 연구로 발전되고 있다. 이 연구에서는 우선 문헌의 자동분류와 인공지능의 학습방식이 발전해 온 과정을 살펴보았다. 또 기계학습 중 특히 지도학습 방식의 특징과 다양한 사례를 통해 기록관리 분야에 인공지능 기술을 적용해야 할 필요성에 대해 알아보았다. 그리고 실제로 지도학습 방식으로 서울시의 결재문서를 ETRI의 엑소브레인을 통해 정부기능분류체계로 자동분류해 보았다. 이를 통해 기록을 다양한 방식의 분류체계로 자동분류하기 위한 각 과정의 고려사항을 도출하였다.

• 한국기록관리학회지
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• 제22권4호
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• pp.129-149
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• 2022

기록물은 과거와 현재를 포함하는 시간적 특성, 특정 언어에 제한되지 않는 언어적 특성, 기록물이 갖고 있는 다양한 유형을 복합적으로 갖고 있다. 기록물의 생성, 보존, 활용에 이르는 생애주기에서 텍스트, 영상, 음성으로 구성된 데이터의 처리는 많은 노력과 비용을 수반한다. 기계번역, 문서요약, 개체명 인식, 이미지 인식 등 자연어 처리 분야의 주요 기술은 전자기록과 아날로그 형태의 디지털화에 광범위하게 적용할 수 있다. 특히, 딥러닝 기술이 적용된 한국어 자연어 처리 분야는 다양한 형식의 기록물을 인식하고, 기록관리 메타데이터를 생성하는데 효과적이다. 본 논문은 한국어 자연어 처리를 기술을 소개하고, 기록 관리 분야에서 자연어 처리 기술을 적용하기 위한 고려사항을 논의한다. 기계번역, 광학문자인식과 같은 자연어 처리 기술이 기록물의 디지털 변환에 적용되는 과정은 파이썬 환경에서 구현한 사례로 소개한다. 한편, 자연어 처리 기술의 활용을 위해 기록관리 분야에서 자연어 처리 기술을 적용하기 위한 환경적 요소와 기록물의 디지털화 지침을 개선하기 위한 방안을 제안한다.

• 응용통계연구
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• 제37권2호
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• pp.239-253
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• 2024

본 연구는 learning-to-rank (LTR) 기법 중 point-wise와 pair-wise learning을 적용하여 서울 경마경기 순위 예측을 수행하였다. Point-wise learning으로는 선형 회귀와 랜덤 포레스트를 pair-wise learning으로는 RankNet, LambdaMART (XGBoost Ranker, LightGBM Ranker, CatBoost Ranker)을 활용하였다. 또한 데이터 불균형 문제를 해결하기 위해 전처리 과정에서 경주기록을 경주거리에 따라 표준화하는 방식을 채택하였으며, 모형의 예측 능력 향상을 위해 경기 정보, 기수 정보, 마필 정보, 조교사 정보 등의 다양한 데이터를 사용하였다. 그 결과 아이템 간의 순위관계를 학습할 수 있는 pair-wise learning이 point-wise learning보다 전반적으로 더 뛰어난 예측력을 보이는 것을 확인하였다. 특히 CatBoost Ranker는 제시된 모형들 중 가장 뛰어난 예측 성능을 보였다. 마지막으로 섀플리 값을 통해 CatBoost Ranker에서 경주마의 성적, 직전 경주기록, 경주마의 출발훈련 횟수, 누적 출발훈련 횟수, 질병 진단횟수 등이 상위 10개 중요 변수에 포함된 것을 확인하였다.

• 전기학회논문지
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• 제67권12호
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• pp.1657-1664
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• 2018

This paper proposes a decision making scheme for choosing the best move at each state of game in order to implement an artificial intelligence othello game player. The proposed decision making scheme predicts the various possible states of the game when the game has progressed from the current state, evaluates the degree of possibility of winning or losing the game at the states, and searches the best move based on the evaluation. In this paper, we generate learning data by decomposing the records of professional players' real game into states, matching and accumulating winning points to the states, and using the Artificial Neural Network that learned them, we evaluated the value of each predicted state and applied the Minimax search to determine the best move. We implemented an artificial intelligence player of the Othello game by applying the proposed scheme and evaluated the performance of the game player through games with three different artificial intelligence players.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.1187-1194
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• 2019

본 논문에서는 인공지능 오델로 게임 에이전트를 구현하기 위해 실제 프로기사들의 기보를 CNN으로 학습시키고 이를 상태의 형세 판단을 위한 근거로 삼아 최소최대탐색을 이용해 현 상태에서 최적의 수를 찾는 의사결정구조를 사용하고 이를 발전시키고자 강화학습 이론을 이용한 자가대국 학습방법을 제안하여 적용하였다. 본 논문에서 제안하는 구현 방법은 기보학습의 성능 평가 차원에서 가치평가를 위한 네트워크로서 기존의 ANN을 사용한 방법과 대국을 통한 방법으로 비교하였으며, 대국 결과 흑일 때 69.7%, 백일 때 72.1%의 승률을 나타내었다. 또한 본 논문에서 제안하는 강화학습 적용 결과 네크워크의 성능을 강화학습을 적용하지 않은 ANN 및 CNN 가치평가 네트워크 기반 에이전트와 비교한 결과 각각 100%, 78% 승률을 나타내어 성능이 개선됨을 확인할 수 있었다.

• 한국기록관리학회지
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• 제17권3호
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• pp.115-138
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• 2017

전자기록물의 유형은 다양해지고 있으며, 기능성이나 사용자와의 상호작용을 포함하며 여러 종류의 전자기록으로 구성된 기록물인 복합전자기록물들이 증가하고 있다. 복합전자기록물의 지속적인 접근을 보장하기 위해서는 아카이빙을 지원할 수 있는 메타데이터 구축이 필수적이다. 본 연구는 이러닝 콘텐츠인 복합전자기록물의 아카이빙을 위한 메타데이터 요소를 설계하여 제안하였다. 국내외의 장기보존을 위해 설계된 포맷 레지스트리의 구성요소를 비교 분석하여 디지털 아카이빙에 필수적인 공통 메타데이터 요소를 도출하고, 간호 분야 이러닝 콘텐츠의 보존 속성을 조사, 분석하여 이를 반영할 수 있도록 메타데이터 요소를 확장, 추가하였다. 분석결과를 통해 복합전자기록물 아카이빙을 지원하는 메타데이터 상위요소 25개와 138개의 하위요소가 제안되었다.

• 한국기록관리학회지
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• 제8권1호
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• pp.143-165
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• 2008

본 연구에서는 교실에서의 교사와 학생을 대상으로 한 기록정보서비스에 대해서 살펴보았다. 이 연구의 목적은 기록물을 자원기반학습에 적용하여 실제로 교육현장에서 활용할 수 있는 방안을 제시하고, 그 효과를 알아보는 것이다. 이를 위해 교사집단과의 협력작업을 통해 기록-자원기반학습 모형을 개발하였다. 그리고 이를 적용한 교수학습안과 일반적인 교수학습안을 개발하여 초등학교 6학년 수업에 적용함으로써 그 효과를 알아보았다. 기록-자원기반학습의 효과에 대한 검증은 SPSS WIN 12.0을 사용하여 t-검증을 실시하였다.

• 기록학연구
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• 제51호
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• pp.89-132
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• 2017

대통령기록물은 당시의 시대상을 반영하고 국가 국정운영의 행정투명성과 설명책임성을 뒷받침할 수 있는 증거적 가치를 지닌 자료이다. 최근 잇따른 대통령기록물 유출 사건으로 인해 국민들의 대통령기록물에 대한 관심이 높아지고, 세종 신청사 이전으로 국민친화적인 서비스를 제공하려는 대통령기록관의 목적에 맞춰 본 연구는 이용자가 기록관에 접근하고 기록물을 활용할 수 있도록 도움을 주고자 한다. 자유학기제가 2016년부터 전면적으로 시행되면서 중학생은 한 학기동안 외부기관에서 교육을 받을 수 있게 되었다. 이는 기록관이 낯선 중학생들에게 기록관과 기록물에 접근할 수 있는 좋은 환경을 마련해주고 기록관을 홍보할 수 있는 기회이나 아직 관련 연구가 미흡한 상태이다. 이에 국내 외 기관의 교육프로그램을 조사하고 대통령기록관에 적용가능한 자유학기제 교육프로그램을 파악함으로 써 대통령기록물을 활용한 자유학기제 교육프로그램을 제안하고자 한다. 본 연구는 문헌연구, 국내 외 사례분석, 전문가 인터뷰 등을 통해 자유학기제 교육프로그램을 제시하였다. 첫째, 문헌연구를 통해 자유학기제의 정의 및 유형을 이해하고 자유학기제 교육프로그램 4가지 유형의 대통령기록관에 연계 가능한 교육프로그램을 파악하였다. 둘째, 웹사이트 분석과 정보공개청구를 통해 국외 기록관과 국내 도서관 및 기록관의 교육프로그램을 조사하였다. 국외 기록관은 학생 주도의 교육프로그램, 국내 도서관 및 기록관은 자유학기제 교육프로그램을 중심으로 총 46곳의 교육프로그램을 분석하였다. 셋째, 앞선 결과를 바탕으로 대통령기록물을 활용한 자유학기제 교육프로그램 4가지 유형과 구체적 적용 예시까지 제시하였다.