• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.251-273
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• 2022

최근 텍스트 분석을 딥러닝에 적용한 연구가 꾸준히 이어지고 있으며, 특히 대용량의 데이터 셋을 학습한 사전학습 언어모델을 통해 단어의 의미를 파악하여 요약, 감정 분류 등의 태스크를 수행하려는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 기존 사전학습 언어모델이 특정 도메인을 잘 이해하지 못한다는 한계를 나타냄에 따라, 최근 특정 도메인에 특화된 언어모델을 만들고자 하는 방향으로 연구의 흐름이 옮겨가고 있는 추세이다. 도메인 특화 추가 사전학습 언어모델은 특정 도메인의 지식을 모델이 더 잘 이해할 수 있게 하여, 해당 분야의 다양한 태스크에서 성능 향상을 가져왔다. 하지만 도메인 특화 추가 사전학습은 해당 도메인의 말뭉치 데이터를 확보하기 위해 많은 비용이 소요될 뿐 아니라, 고성능 컴퓨팅 자원과 개발 인력 등의 측면에서도 많은 비용과 시간이 투입되어야 한다는 부담이 있다. 아울러 일부 도메인에서 추가 사전학습 후의 성능 개선이 미미하다는 사례가 보고됨에 따라, 성능 개선 여부가 확실하지 않은 상태에서 도메인 특화 추가 사전학습 모델의 개발에 막대한 비용을 투입해야 하는지 여부에 대해 판단이 어려운 상황이다. 이러한 상황에도 불구하고 최근 각 도메인의 성능 개선 자체에 초점을 둔 추가 사전학습 연구는 다양한 분야에서 수행되고 있지만, 추가 사전학습을 통한 성능 개선에 영향을 미치는 도메인의 특성을 규명하기 위한 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해, 실제로 추가 사전학습을 수행하기 전에 추가 사전학습을 통한 해당 도메인의 성능 개선 정도를 선제적으로 확인할 수 있는 방안을 제시한다. 구체적으로 3개의 도메인을 분석 대상 도메인으로 선정한 후, 각 도메인에서의 추가 사전학습을 통한 분류 정확도 상승 폭을 측정한다. 또한 각 도메인에서 사용된 주요 단어들의 정규화된 빈도를 기반으로 해당 도메인의 특수성을 측정하는 지표를 새롭게 개발하여 제시한다. 사전학습 언어모델과 3개 도메인의 도메인 특화 사전학습 언어모델을 사용한 분류 태스크 실험을 통해, 도메인 특수성 지표가 높을수록 추가 사전학습을 통한 성능 개선 폭이 높음을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권8호
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• pp.315-320
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• 2014

작곡은 작곡가의 경험을 바탕으로 표현하고자 하는 감정을 멜로디로 나타내는 창작활동이다. 따라서 작곡가의 작곡 과정을 그대로 본따서 자동작곡프로그램을 만드는 것은 매우 어렵다. 우리는 '창작은 모방을 통하여 가능하다'는 전제하에 본 논문에서 인공신경망의 학습기능을 이용하여 자동작곡시스템을 구현하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 먼저 기존 곡을 인공신경망이 학습할 수 있는 시계열 데이터로 변환하는 방법을 제시하였다. 또한 곡의 특성상 반복되는 시계열 데이터를 제대로 학습하기 위하여 곡의 마디를 함께 학습하는 방법을 고안하였다. 학습된 인공신경망에 새로운 곡의 도입부 시계열 데이터를 만들어 넣어주면 인공신경망이 나머지 시계열 데이터를 만들어준다. 이를 음표와 박자로 변환하면 새로운 곡이 완성된다. 다만, 인공신경망의 출력은 음악이론과 다른 박자와 다른 화성의 음표를 출력할 수 있기 때문에 이를 후처리로 보정해 주어야 한다. 본 논문에서는 박자 후처리 프로그램만 구현하여 적용하였으며, 화성 후처리는 사람이 직접 하였다. 화성 후처리는 복잡하여 추후연구에서 구현할 예정이다.

• 한국지역지리학회지
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• 제19권3호
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• pp.551-565
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• 2013

이 연구는 오스트레일리아 NSW 주 지리 교육과정과 이에 근거하여 개발된 지리교과서에 나타난 개발교육을 분석한 것이다. 지리 교육과정 및 교과서에 나타난 개발교육의 특징을 분석한 결과는 다음과 같다. 먼저, 지리 교육과정에서 Stage 4와 Stage 5의 필수 지리는 개발교육을 구체적으로 명시화하지 않고 삶의 질의 차이와 원조 연계를 통해 개발교육에 접근하고 있는 반면, 심화 과목인 선택 지리의 경우 개발교육을 명시화하고 있다. 뿐만 아니라 Stage 6에서도 개발지리를 구체적으로 명시하여 보다 심화하여 학습하도록 하고 있다. 다음으로, 지리 교과서에서는 개발교육이 개발에 대한 학습에서 바로 시작하는 것이 아니라 일상생활에서의 삶의 질의 차이를 선행하여 학습한 후 개발 및 개발 척도를 다양한 관점에서 균형있게 이해하도록 하고, 이러한 글로벌 불평등 해소를 위해 개인 또는 조직으로서 어떻게 행동하고 실천해야 할 것인가에 대한 학습으로 계열화되어 있다. 이러한 분석 결과를 통해 얻을 수 있는 함의는 다음과 같다. 첫째, 중등학교 저학년에서는 개발을 직접적으로 다루기보다는 이와 관련한 삶의 질의 차이를 중심으로 내용을 구성하고, 중등학교 고학년에서는 개발지리에 대해 직접 학습하도록 할 필요가 있다. 둘째, 개발교육에서 등장하는 주요 개념인 개발, 개발 척도, 원조 등의 의미를 다양한 관점에서 균형 있게 다룰 필요가 있다. 셋째, 개발교육은 우리나라와 다른 국가와의 구체적인 개발 연계 사례를 통해 추상적인 상호의존성이라는 개념과 글로벌 시민성이라는 가치를 학습하고 실천할 수 있도록 할 필요가 있다. 마지막으로 글로벌 불평등을 줄이기 위한 노력을 당위적인 측면에서 기술하거나 정부 및 비정부기구 등과 같은 조직의 차원에 한정하지 않고, 개인적인 실천 사례를 통해 그들의 가치와 행위를 감정이입하도록 할 필요가 있다.

• 한국지구과학회지
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• 제42권1호
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• pp.88-101
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• 2021

이 연구의 목적은 학생들이 그린 그림이 야외지질답사와 모델링 기반 순환 학습에서 어떤 의미를 갖는지 질적으로 탐색하는 것이다. 서울의 한 대학 부설 영재교육원에 재학 중인 10명의 학생이 참여하였다. 한탄강 형성과정이라는 것을 주제로 야외지질답사와 3차시 모델링 3차시 수업을 진행하였다. 각 차시별 학생들이 작성했던 모든 기록장(글, 그림), 연구자 필드노트, 학생들이 참여한 모든 영상 자료 및 음성 녹음, 전사한 인터뷰 자료 등을 연구진과 공유하였다. Hatisaru (2020) 그림 표상화를 야외지질학습의 맥락에 맞게 수정하여 그림의 유형을 분류하였다. 학생들의 글(text, memo)을 포함한 그림의 특징을 분석하기 위해 연연적 내용 분석(deductive content analysis)을 사용하였다. 또한, 그림이 모델링 기반 순환 과정(자료 수집 관찰, 모델 생성, 모델 발달, 자연현상의 구체화) 속에서 어떤 역할을 하는지 분석하였다. 그 결과 학생들의 그림 유형은 지질학적인 개념을 포함한 상징적 이미지, 지형학적으로 외형을 묘사한 외형적 이미지, 학생들의 심리적인 영역을 표현한 정의적 이미지가 있었다. 특징은 설명, 생산화, 정교화, 증거, 일치, 심상(心狀)으로 분류하였다. 그림의 유형과 특징은 모델링 기반 순환 학습 과정에서 연속적으로 나타나며 학생들의 모델 발달 과정 속에서 학생들의 인지적인 영역에 관한 특성과 학업에 대한 긍정적인 태도와 감정을 반영하였다. 학생들이 그린 그림은 야외지질답사와 모델링 과정 모두에 있어서 학생들의 사고와 의사표현을 반영할 수 있는 도구로써 의미를 있음을 밝힘으로써 과학교육 관계자들에게 학생들의 그림 그리기 활동의 중요성을 역설하였다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제43권4호
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• pp.139-159
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• 2012

이 연구는 태도에 대한 이해를 높이고 여러 학자들이 개발한 독서태도 모형의 비교와 분석을 통하여 독서태도 조사를 위한 설문 내용을 개발하고자 한 것이다. 태도는 개인이 어떠한 사건이나 문제, 사람이나 사물 등에 대하여 어떤 인식과 감정을 가지고 있으며, 또한 그 대상에 대해 가지고 있는 반응의 준비상태를 말하는 것이다. 태도는 정서, 인지, 행동으로 구성되어 있으며, 태도는 경험이나 학습에 의하거나 가치판단에 의해서 형성되는 것이다. 독서태도는 독서에 대한 신념이나 의견을 나타내는 인지적 요소와 독서에 대한 감정이나 평가를 나타내는 정의적 요소, 실질적으로 독서하려는 행동이나 의도를 나타내는 행동적 요소의 3가지 요소로 구성되어 있다. 독서태도 모형의 구성요소를 분석해보면 독서태도 형성에 영향을 미치는 요인은 독서경험, 독서결과에 대한 신념, 타인의 기대에 대한 신념, 독서환경 등을 들 수 있다. 따라서, 독서태도 조사를 위한 설문의 내용은 독서경험, 독서결과에 대한 신념, 타인의 기대에 대한 신념, 독서환경 등이 포함되어야 한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.243-253
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• 2012

데이터 마이닝의 문서분류 기술에서 발전된 오피니언 마이닝은 이제 국외뿐만 아니라 국내 산업에서 중요한 관심분야로 자리잡아가고 있다. 오피니언 마이닝의 핵심은 문서에서 감정 단어를 추출하여 긍정/부정 여부를 얼마나 정확하게 판별하느냐를 평가하는 것이다. 국내에서도 이에 관련된 많은 연구가 이루어 졌으나 아직 실용적으로 적용할 만큼의 분류 정확도를 보이지 않고 있다. 한국어의 경우 비문법적 표현, 감정단어의 다양성 등으로 인해 문서의 극성을 판별하기가 쉽지 않기 때문이다. 본 논문에서는 문법적 요소를 최대한 배제하고 단어패턴의 빈도만을 고려한 새로운 오피니언 문서 분류기법을 제안한다. 제안된 방법에서는 문서를 단어들의 리스트로 추상화한 후, 패턴들의 빈도를 이용하여 기계학습 알고리즘을 적용한다. 이후에 적절한 스코어 함수를 적용하여 문서의 극성을 판별한다. 또한 제안된 기법의 정확도를 평가하기 위해서 실험결과를 제시한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.327-345
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• 2016

본 연구는 인간발달 과정을 신경과학, 심리학, 운동학습, 근육 생리학 등의 행동과학 자료와 생체역학, 인체운동 분석, 운동조절 기반의 인지 동작치료 프로그램을 정서 행동장애 아동들에게 실시하여 표정에 따른 얼굴 움직임이 감정과 정서변화에 따라 어떤 특성을 갖는지를 표정 움직임의 변화로 정량화 하고자 하였다. 본 연구에서는 영상측정 및 키네마틱 분석의 정서 행동장애 아동의 표정변화를 중재 프로그램 피드백 자료로 활용하였고, 표정 변화를 통해 인지동작 치료프로그램 효과를 알 수 있었다. 또한 정서 및 행동치료의 영상분석과 키네마틱 분석의 정량적 데이터를 통하여 인간발달에 대한 융 복합적 측정 및 분석법을 적용하여 발달장애의 조기발견과 치료과정에 따른 데이터를 축적하는 것도 기대할 수 있었다. 따라서 본 연구의 결과는 아동뿐만이 아니라 자기표현이 부족한 장애와 노인, 환자에게도 확대 적용할 수 있을 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권8호
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• pp.1148-1157
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• 2022

2019년 코로나로 인하여 사람들의 많은 생활에 변화를 주었다. 그중 메타버스는 다양한 방식을 통한 비대면 서비스를 지원하여 일상에서 하던 일을 대체하고 있다. 이런 현상은 코로나19의 장기화로 하나의 문화처럼 만들어지고 형성되었다. 본 논문은 메타버스의 재미요인을 알기 위해 기존 게임에서 사용한 재미요소를 정리하여 전문가 5명과 함께 항목, 내용을 메타버스에 맞게 재분류하였다. 분류는 재매개성을 사용하여 분류하였고 감각적 재미[시각(그래픽), 청각, 텍스트, 조작, 감정이입, 유희, 시점], 도전적 재미[몰입, 도전, 성취, 발견, 스릴, 보상, 문제해결], 상상적 재미[새로운 이야기, 사랑, 자유도, 대리자아, 기대감, 변화], 사회적 재미[규칙, 경쟁, 사회적 행위, 지위, 협동, 참여, 교류, 소속, 화폐거래], 상호작용적 재미[의사결정, 커뮤니케이션 공유, 하드웨어, 감정이입, 육성, 자율성], 현실적 재미[현실 일체감, 학습 용이성, 순응, 지적문제해결, 패턴 인식, 실재감, 커뮤니티], 창조적 재미[응용, 창조, 커스텀마이징, 가상세계]로 구분하였다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제17권2호
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• pp.143-150
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• 2021

산업 현장에서 발생하는 다양한 안전사고의 원인이 되는 위험 요소를 분석하여 사용자에게 발생하는 안전사고를 줄일 수 있는 지능형 기술 개발에 대한 필요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 산업 현장에서 발생하는 안전사고와 관련된 사용자 정보를 특정하고 모델링하여 사용자에게 일어나는 안전 사고를 미리 예방할 수 있는 사용자 안전 프로파일링에 대한 기술을 제안하였다. 사용자 프로파일링은 사용자의 혈압, 맥박, 움직임 등의 정보로부터 사용자의 생체, 작업 패턴, 작업 유형에 대한 안전 상태를 정(positive)과 부(negative)로 특정 및 모델링하고 딥러닝 인공지능 분석기술을 이용하여 사용자의 안전 상태를 정상과 비정상 상태로 분류할 수 있도록 하였다. 제안된 기술의 타당성을 검증하기 위하여 산업 현장에서 근무하는 사용자 5명을 대상으로 10종 이상의 사용자 정보를 리빙랩에서 획득하여 지능형 분석 시스템을 학습한 후 5개의 테스트 셋을 이용하여 정확도 시험을 반복 시행하여 93.6%의 사용자 안전 프로파일링 시스템의 정확도를 얻을 수 있었다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제17권2호
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• pp.75-81
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• 2021

식물의 생육은 수분에 의해서 크게 좌우되기 때문에 토양이 재배하는 식물에 최적의 수분을 가지도록 조절하는 것은 중요하다. 최근 초분광영상을 통하여 식물의 생육정보를 자동으로 분석하는 연구가 진행되고 있으며 토양의 수분함량을 측정하는 것도 포함한다. 그러나 초분광의 경우 많은 분광밴드에서 나타나는 방대한 데이터로 인하여 분석과정이 복잡하기 때문에 사용이 어렵다. 본 논문에서는 초분광영상의 복잡도를 합성곱신경망 (Convolution Neural Network, CNN)을 통하여 해결하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 대상 초분광의 전체 대역을 심층학습방법을 사용하여 자동 분석하기 때문에 각 영상에 대해 인식에 필요한 특정 대역을 찾는 노력을 할 필요가 없다. 제안 시스템의 유효성을 보이기 위해서 토양에서 얻은 초분광영상을 이용한 수분함량분석 실험을 수행하고 결과를 보인다.