• 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.

• 전자공학회논문지
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• 제50권11호
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• pp.153-161
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• 2013

최근 효율적인 외국어 학습 및 테스트를 위한 교육 콘텐츠 개발에 대한 연구가 많이 되고 있다. 이러한 추세에 기반 하여, 온라인 학습 도구와 방송매체 등의 IT 기술을 이용한 e-learning 교육용 콘텐츠 개발이 급격하게 증가하고 있는 추세이다. 하지만 기존의 IT 기술을 이용한 교육용 콘텐츠들은 단방향의 학습 정보만을 제공하기에, 외국어 글을 이해하는 데는 사용자의 학습 편의를 제공하기 어렵다. 사용자 편의가 제공되려면 사용자의 학습 진단에 대한 부가적인 off-line 분석이 요구된다. 이에 본 논문에서는 사용자의 외국어 능력 향상을 위하여, 실시간(on-line)으로 학습 콘텐츠를 제공하여 외국어 능력을 진단하고, 향상시키기 위한 사용자 안구운동 분석 기반의 지능형 학습 도구를 제안한다. 이에 본 논문에서는 사용자 학습상태를 분석하기 위하여 인지심리학/신경생리학 기반의 사용자 학습상태와 관련된 안구 운동 특징 정보를 추출하고 판별 분석한다. 본 논문에서 제안하는 지능형 학습 도구는 앞서 언급한 사용자 안구운동 특징 정보를 기저로 하여 사용자가 외국어 읽기를 수행할 때, 사용자가 응시하고 있는 단어에 대하여, '안다/모른다'를 분석하여, 모르는 단어일 경우 실시간(on-line)으로 웹에서 단어를 검색하고, 정리하여 사용자에게 제공함으로써, 외국어로 된 글을 읽고 이해하는데 도움을 주는 자가 학습 서비스를 제공한다. 제안하는 시스템은 학습자들에게 자기 주도적 학습 도구를 제공하고, 자동화된 학습 콘텐츠로 외국어로 된 글의 이해에 대한 성취와 만족도를 높일 수 있다.

• 한국기계가공학회지
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• 제20권9호
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• pp.90-96
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• 2021

As real-time data of factories can be collected using various sensors, the adaptation of intelligent unmanned processing systems is spreading via the establishment of smart factories. In intelligent unmanned processing systems, data are collected in real time using sensors. The equipment is controlled by predicting future situations using the collected data. Particularly, a technology for the prediction of tool wear and for determining the exact timing of tool replacement is needed to prevent defected or unprocessed products due to tool breakage or tool wear. Directly measuring the tool wear in real time is difficult during the cutting process in milling. Therefore, tool wear should be predicted indirectly by analyzing the cutting load of the main spindle, current, vibration, noise, etc. In this study, data from the current and acceleration sensors; displacement data along the X, Y, and Z axes; tool wear value, and shape change data observed using Newroview were collected from the high-speed, two-edge, flat-end mill machining process of SKD11 steel. The support vector machine technique (machine learning technique) was applied to predict the amount of tool wear using the aforementioned data. Additionally, the prediction accuracies of all kernels were compared.

• 정보교육학회논문지
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• 제1권2호
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• pp.16-34
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• 1997

This paper describes a method of building a intelligent learning system consisting of a authoring tool, in the area of language education, and a Intelligent Tutoring System(ITS) to study English. This tool is different from commerical authoring tools, as a tool that has capabilities as a component of an ITS and this ITS is efficient to retrieve the lesson plan from the plan memory than to generate it whenever an instructinoal goal is selected. the results of this research could be used either by a developer of the other area of ITS, or by a human teacher as a curriculum in the actual class.

• 한국정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국정보시스템학회 1997년도 추계학술대회논문집 기업경쟁력 향상을 위한 정보통신 기술의 활용
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• pp.39-52
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• 1997

본 연구는 언어 교육용 프로그램을 개발하는 저작도구9authoring tool)와 학생들이 자율적으로 학습할 수 있는 지능형 컴퓨터 교사시스템(ITS : Intelligent Tutoring System)으 로 구성된 지능형 학습환경(Intelligent Learning Environment)을 설계한다. 특히, 범용시스 템에서 제공되는 불필요한 기능들을 제거하고 언어교육에 필요한 기능만을 가진 간편한 저 작도구의 설계와, 인공지능 기법을 이요하여 학생 개개인의 지식수준에 따라 차별화하여 지 능적으로 교육할 수 있는 지능형 교사시스템의 구성 방법을 제안한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.267-270
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• 2001

In this paper, we propose the self-autonomous algorithm for mobile robot system. The proposed mobile robot system which is teamed by learning with the neural networks can trace the target at the same distances. The mobile robot can evaluate the distance between robot and target with ultrasonic sensors. By teaming the setup distance, current distance and command velocity, the robot can do intelligent self-autonomous drive. We use the neural network and back-propagation algorithm as a tool of learning. As a result, we confirm the ability of tracing the target with proposed mobile robot.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제16권1호
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• pp.21-26
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• 2016

Canine cataract is developed with aging and can cause the blindness or surgical treatment if not treated timely. The first observation must be made by pet owners but they do not have proper equipment and knowledge to see the abnormalities. In this paper, we propose an intelligent image processing method to extract canine cataract suspicious object from non-professional equipment such as ordinary digital camera and cellular phone photographs so that even casual owners of pet dog can make a pre-diagnosis of such a surgery-needed disease as soon as possible. The experiment shows that the proposed method is successful in most cases except the dog has similar colored hair to the color of cataract.

• 정보처리학회논문지A
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• 제16A권5호
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• pp.403-410
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• 2009

본 논문에서는 교수자에게 학습자의 지식 요소별 진단을 해 주는 것이 가능한 지능형 온라인 퀴즈를 저작할 수 있도록 해주는 교육용 소프트웨어에 대하여 소개한다. 이 도구는 베이지언 추론망을 활용하여 학습 요소들 간의 관계를 표현함으로써 학습자 모델을 설계하고 베이지언추론에 의해 학습자의 지식을 추론하는 진단 엔진을 자동적 생성한다. 또한 이 도구는 온라인 퀴즈 페이지를 생성하며 퀴즈 풀이 후에 학습자 보고서를 제시하며 학습자 개인별로 부족한 학습 요소를 보충하기 위한 콘텐츠를 제공하는 기능을 갖추고 있다. 저작도구 자동생성 기법에 따라 개발된 이 지능형 온라인 퀴즈 저작도구는 학습자 개인의 부족한 학습 요소를 파악함으로써 그 진단 결과에 따른 학습전략 수립과 다음 학습 내용 선택 그리고 부족한 지식 요소를 보강하기 위한 보충학습을 수행하는데 도움을 주는 것으로 나타났다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.203-209
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• 2019

The performance of an intelligent classifier for detecting malwares added to multimedia contents based on machine learning is highly dependent on the properties of feature set. Especially, in order to determine the malicious code in real time the size of feature set should be as short as possible without reducing the accuracy. In this paper, we introduce an optimal feature selection method to satisfy both high detection rate and the minimum length of feature set against the feature set provided by PEFeatureExtractor well known as a feature extraction tool. For the evaluation of the proposed method, we perform the experiments using Windows Portable Executables 32bits.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.37-53
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• 2023

인공지능에 기반한 지능형 지휘통체체계는 복잡하고 방대한 전장정보와 전술 데이터들을 학습모델을 통해 자동으로 융합 및 추출하여 전장상황을 분석한다. 지휘관은 지능형 지휘통제체계의 상황분석 결과를 제공받아 전장인식이 가능하여 의사결정을 지원할 수 있다. 의사결정지원에 특화된 결과를 지휘관에게 제공하기 위해서는 인공지능을 학습하기 위한 실 전장상황과 유사한 전장상황분석 데이터셋 생성이 필요하다. 본 논문은 기존 선행연구인 '인공지능 기반 전장상황분석을 위한 가상 전장상황 데이터 셋 생성 연구'의 다음 단계의 데이터셋 구축 방법 연구로 지휘관의 의사결정지원 및 미래 전장인식을 위해 최종적인 전장상황분석 결과에 필요한 데이터셋을 생성하는 방안에 대해 제안하였다. 전장상황 분석용 학습 데이터셋 생성도구 SW를 설계 및 구현하였고, 구현한 SW를 이용하여 데이터 레이블 작업을 진행하였다. Siamese Network 학습모델을 이용하여 구축한 데이터셋을 입력하고, 후처리 알고리즘을 활용한 출력 결과를 도출하여 생성한 데이터셋을 검증하였다.