• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.91-98
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• 2010

기존의 경로 찾기는 장애물을 피하는 짧은 경로를 찾는 것에 집중되어 왔다. 그러나 컴퓨터 게임이 점점 복잡해지면서 경로 찾기에 매복지점이나 적으로부터의 가시성과 같은 전술적 정보를 포함하는 것이 요구되고 있다. 이와 같은 정보를 경로 찾기에 반영하는 한 가지 방법은 탐색 알고리즘의 휴리스틱 함수를 전술들의 가중치 합으로 나타내는 것이다. 본 논문에서는 주어진 전술적 정보에 대해 경로 찾기를 최적화하도록 휴리스틱을 학습하는 문제를 다룬다. 여기서 학습이란 휴리스틱 함수를 위한 좋은 가중치 벡터를 찾아내는 것을 의미한다. 학습용 훈련 예제는 게임 레벨 설계자가 제공하며 매 탐색 레벨마다 실제 탐색결과와 비교되어 가중치를 갱신하는데 사용된다. 본 논문에서는 전술적 경로 찾기를 위해 탐색과 결합된 학습 알고리즘을 제안한다. 가중치를 갱신하는데 사용된 퍼셉트론 유사 방법을 설명하며 이를 구현한 시뮬레이션 도구를 소개한다. 시뮬레이션 도구에서는 레벨 설계자가 캐릭터의 특성에 따라 바람직한 이동경로를 제시할 수 있고, 이를 훈련 예제로 이용하여 가중치를 학습하며 훈련에 따라 변화하는 경로의 자취를 보여주는 기능을 제공한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 1998년도 춘계학술발표논문집
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• pp.268-272
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• 1998

본 논문에서는 학습자가 직접 영상처리를 실행시켜 결과를 확인할 수 있는 인터넷상의 영상처리 교육시스템에 대하여 논하였다. 이 시스템은 클라이언트의 이미지와 학습자가 원하는 값을 입력하여 영상처리를 행함으로써 일방적인 정보전달 방식을 벗어나 상호 대화적인 학습이 가능하다. 또한 클라이언트가 자체적으로 영상처리를 행함으로써 서버와의 이미지정보 전송에 소요되는 시간을 상당량 단축할 수 있고, 이미지 처리 및 전송에 의한 서버의 부하를 줄일 수 있다. 향후 본 영상처리 교육시스템에 영상의 실시간 결합하면 더욱 효과적인 교육매체가 될 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.334-336
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• 2001

세선화 알고리즘의 간접 기법으로 제시된 자기구성 특징 그래프(Self-Organizing feature Graph : SOG) 기법은 안정된 세선화 결과를 가지는 장점이 있으나 학습 알고리즘에서 전체 노드를 재정돈하는 과정이 내포되어 있다. 본 본문에서는 학습 알고리즘의 재정돈 과정을 대신하는 점증적 정돈기법을 제안하고 이 기법을 세선화 알고리즘에 결합하여 실험하고 분석하였다. 제안된 알고리즘은 기존의 SO를 적용한 결과와 같은 우수한 세선화 결과를 얻으며 학습시간은 O((logM)$^3$)인 복잡도를 가진다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.219-221
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• 1998

네트워크 게임은 동시에 많은 참여자가 함께 게임에 참가하여 서로간의 상호작용을 통해 게임을 진행하는 새로운 방식으로, 내용이 어려운 전문교육에 네트워크 게임이 갖는 이와 같은 특징을 접목시킴으로써 학습자의 흥미를 유발시키고 교육효과를 높일 수 있다. 본 논문에서는 의학전문분야 중 심장학에 대해 게임과 교육을 결합시킨 에듀테인먼트 시스템 Cardio.NT를 개발하였다. 개발 시스템은 다중 사용자가 함께 게임에 참여하여 심장학 문제풀이를 통해 얻어지는 점수를 상호 공유하도록 함으로써 객관적이며 상대적인 학습평가를 제공한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.310-312
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• 2001

본 연구에서는 정보시스템의 지능형 인터페이스를 위하여 사용자의 개인성을 학습하는 방법론으로서 신경망 이론의 활용가능성을 고찰한다. 입력형식의 유연성, 입력의 왜곡 및 소실가능성 등 시스템의 실용성과 연관하여 나타나는 자료의 특성을 수용하기 위하여, 학습과정에서 신호표현의 다양화와 부분 패턴의 의한 분류 기능 등을 개선한 신경망모델을 제안한다. 이를 위하여 퍼지 양방향 연상기억장치와 구간연산으로 일반화된 다층 신경망모델을 결합하여 혼합형 분류모형을 제시하고 그 유용성을 고찰한다. 실험은 전공분야 선택을 위한 개인의 적성분석시스템을 대상으로 구현하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.1523-1525
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• 2011

유아기는 언어를 습득하는데 있어 가장 중요한 시기이다. 이런 중요한 시기에 언어를 습득하는데 흥미를 느끼지 못하고 학습에 쉽게 지루함을 느껴 올바르게 언어 습득을 하지 못하는 유아들이 많다. 이에 대하여 시각 정보와 청각 정보의 결합을 통한 멀티미디어 매체를 이용해 언어 습득에 대하여 올바른 유아 시기를 보내게끔 본 논문에서 제안하고 있다. 또한 햅틱 기술을 이용하여 학습자가 쓰기 학습에 흥미를 느낄 수 있게 하였으며, 피드백 과정을 통하여 올바른 언어 습득에 기여한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.404-408
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• 2019

비지도 학습 모델인 GAN은 학습 데이터 구축이 어려운 여러 분야에 활용되고 있으며, 알려진 문제점들을 보완하기 위해 다양한 모델 결합 및 변형으로 발전하고 있다. 하지만 문장을 생성하는 GAN은 풀어야 할 문제가 많다. 그중에서도 문제가 되는 것은 완성도가 높은 문장을 생성하는데 어려움이 있다는 것이다. 본 논문에서는 단어 그래프를 구성하여 GAN의 학습에 도움을 주며 완성도가 높은 문장을 생성하는 방법을 제안한다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2007년도 하계학술대회
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• pp.147-152
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• 2007

정보통신기술의 급격한 발달은 새로운 정보와 지식의 양을 급속하게 증가시켜 지식 기반사회로의 체제를 굳건히 만들고 있다. 지식기반사회에서 전통적 교수-학습 방법은 더 이상 학습자의 문제해결에 도움을 주기 어렵다. 이런 이유 때문에 전통적 교수-학습 방법을 대신할 수 있는 지식기반사회의 적합한 수업모형인 문제중심학습이 대두되고 있다. 또한 이를 발전시켜 온라인 기반의 e-PBL (e-Learning PBL)은 e-Learning과 PBL을 결합시킨 수업모형으로 전통적 교수-학습 방법을 대체할 수 있다. 따라서 본 연구는 초등학교 정보소양교육 분야에서 활용할 수 있는 e-PBL 수업모형, 수업문제를 개발하고 이를 실제 교육현장에 적용하여 타당성과 효과성을 검증하였다. 또한 e-PAS 시스템을 구축하여 e-PBL을 지원함으로써 학업성취도 및 자기 주도적 학습능력을 향상시키고 학습만족도를 신장시켰다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2003년도 제15회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.33-39
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• 2003

한국어에서는 복합 명사 생성이 매우 자유스럽다. 즉, 독립된 명사를 연속으로 붙여 쓰는 것이 가능하다. 하지만, 기계번역이나 정보 검색과 같이 복합 명사를 처리하는 시스템에서 정확한 분석을 위해서는 복합 명사를 다시 단일 명사들로 분해하는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 한국어 복합 명사 분해를 위해 GECORAM(GEneralized Combination of Rule-based learning And Memory-based learning) 알고리듬을 제시한다. 규칙 학습 알고리듬의 장점은 생성된 학습 결과를 사람이 쉽게 이해할 수 있다는 점이지만, 다른 지도학습 알고리듬에 비해 성능이 떨어진다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이를 위해 규칙 학습 알고리듬과 기억기반 학습을 결합하는 방법을 제시한다. 실험 결과, GECORAM 알고리듬은 규칙 기반 학습이나 기억 기반 학습을 단독으로 쓰는 경우보다 높은 정확도를 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(B)
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• pp.262-265
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• 2011

많은 학습 시스템에서 학습자의 수준에 맞는 맞춤학습을 위해서 학습자의 정확한 능력을 측정하는 평가 방법이 필요하다. 기존의 지필고사는 이를 위해서 학습자의 능력과 관련된 많은 수의 문항을 똑같은 시간과 순서대로 풀게 되므로 평가의 효율성 면에서 문제를 가지고 있다. 따라서 이러한 지필고사방식의 문제점을 해결하기 위해 문항정보이론과 컴퓨터의 처리성능을 결합시킨 컴퓨터화된 적응적 검사(CAT)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. CAT는 지필고사의 문제점을 상당부분 해결했으나 문항간 연관성에 대해서는 독립을 가정하여 그렇지 않은 경우에는 비효율성을 가져올 수 있다. 본 논문에서는 문항반응이론 방식의 CAT가 가진 문제점을 해결하면서 성능이 개선된 베이지안 네트워크를 도입한 CAT를 제안한다. 이는 베이지안 네트워크에 평가문항을 세부분야별로 대입하여 한 문항에 대한 응답으로 그와 연관된 분야의 학습자 능력을 추론한다. 또한 실험을 통해 기존의 기법을 사용했을 때에 비해 학습자의 실제 능력치에 수렴하는 속도가 증가함을 보인다.