• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권10호
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• pp.651-660
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• 2013

객체지향 설계는 상속 및 은닉과 같은 개념이 도입되어 소프트웨어 개발 생산성 및 품질 향상을 가져다 주었다. 하지만 소프트웨어의 크기가 커지게 되면 이를 구성하는 객체의 수가 증가하고 이에 비례하여 상속 또는 호출과 같은 객체간 결합관계가 증가한다. 또한 이러한 객체간 결합관계는 객체지향 소프트웨어의 복잡도와 밀접한 관계를 갖고 있는데 다수의 결합관계는 소프트웨어의 복잡도를 높이어 결국에는 소프트웨어 품질저하로 이어지게 된다. 그래서 소프트웨어 개발 분야에서는 컴포넌트 기반의 설계와 같은 방법을 통하여 객체간 결합관계를 명확히 함으로써 소프트웨어의 품질을 높이려는 노력이 진행되고 있다. 또한 객체 품질 메트릭을 정의, 산출하여 소프트웨어의 품질을 측정하고 이를 활용하여 높은 품질의 소프트웨어가 될 수 있는 방법들을 찾는 연구가 함께 진행되고 있다. 이러한 연구의 일환으로 본 연구는 컴포넌트와 같은 시스템 분해 관점에서 객체 상호간 결합링크 속성의 분석을 통하여 서브시스템 분해를 위한 기초자료를 구축하고자 한다. 이전까지의 연구들이 개별객체를 평가하고 수치화하여 이를 누적하는 방식이었다면 이번 연구는 소프트웨어 복잡도와 밀접한 관계가 있는 객체간 상호간의 링크결합관계를 분석 대상으로 선정하고 객체간 링크의 속성분석 및 결합강도 예측에 기계학습을 활용한 새로운 관점에서의 소프트웨어 분석 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(B)
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• pp.272-275
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• 2011

본 논문에서는 수학에서 사용하는 소수(Prime number)를 찾는 원리에 대한 학습을 위한 게임 기반 학습(Game based learning) 콘텐츠인 Prime Miner라는 게임을 제안한다. Prime Miner는 게임이 가지고 있는 장점과 소수의 원리를 결합하여 게임을 통해 학습자의 흥미를 이끌어 학습에 몰입할 수 있도록 도우며, 학습자가 게임 규칙을 통해 소수의 원리를 합리적으로 배울 수 있도록 유도한다. 본 논문에서는 Prime Miner의 게임 원리와 학습자가 Prime Miner를 통해 소수 학습을 하는 방법을 설명한다. 또한 퍼즐게임에서 종종 발생하는 더 이상 게임을 진행할 수 없는 상태인 교착상태(Deadlock)를 피하기 위한 숫자 타일의 배치에 관한 방법도 제시한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.676-678
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• 2001

언어는 모든 교육에서 중요한 역할을 담당하므로 국어 교과목은 교육의 기본 목표인 언어사용의 신장을 위해서 중요하게 다루어지고 있다. 언어발달을 위한 국어 교육활동은 듣기, 말하기, 읽기, 쓰기의 네 가지 영역에 기초를 두고 있으며 학생들의 흥미를 유발할 수 있는 쌍방향 멀티미디어를 이용하면 이러한 영역의 학습효과를 증가시킬 수 있다. 그러나 기존의 웹사이트의 개발 사례를 살펴보면 교과서 중심인 일방적인 제사만이 구현되어 있다. 따라서 본 논문에서는 흥미와 자발적인 참여를 유발하고 행동한 것에 대해 즉각적인 반응(Feedback)을 주는 애니메이션과 음성, 효과음, 높이, 학습, 게임으로 결합된 오락적인 쌍방향 멀티미디어 웹 컨텐츠를 개발하여 언어를 배우는 어린이들의 학습능력의 향상과 창의적인 언어 활동의 증대에 기여하고자 한다. 특히, 이 시스템의 큰 특징은 학생에 대한 학습 결과를 도출하고 이에 대한 해결책 및 각종 정보를 추출하여 학습진단 결과, 재학습, 학습독력의 형태로 학생 개개인에게 메일로 보내는 학습 통합관리 기능을 포함하고 있다는 것이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
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• pp.479-484
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• 2005

본 논문에서는 오류 역전파 알고리즘에서 은닉층의 노드 수를 설정하는 문제와 ART1의 경계 변수의 설정에 따른 인식률이 저하되는 문제점을 개선하기 위해 ART1 알고리즘과 퍼지 단층 지도 학습 알고리즘을 결합한 ART1 기반 퍼지 지도 학습 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 가중치 조정에 승자 뉴런 방식을 도입하여 은닉층에 해당하는 클래스에 영향을 끼친 패턴들의 정보만 저장하게 하여 은닉층 노드로의 책임 분담에 의한 정체 현상이 일어날 가능성을 줄인다. 그리고 학습시간과 학습의 수렴성도 개선한다. 제안된 알고리즘의 학습 성능을 분석하기 위하여 주민등록번호 분류를 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존의 신경망보다 경계 변수나 모멘트에 민감하지 않으며 학습 시간도 적게 소요되고 수렴성도 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.19-20
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• 2023

영어 교육 시장 확대로 다양한 영어 학습 시스템이 개발되고 있다. 그러나 어휘의 문맥적 이해와 효과적인 학습 방법을 결합한 지능형 어휘 학습 시스템에 대한 연구는 미비하다. 본 연구에서는 임의의 n 개 영어 단어가 한 그룹으로 제시되고, 이들을 모두 포함한 예문을 제공하는 지능형 영어 어휘 학습 시스템을 개발한다. 본 연구에서는 임의의 n 개 영어 단어가 주어졌을 때 문맥에 맞는 영어 예문을 자동으로 생성하는 모델을 개발하였다. 어휘 평가를 바탕으로 자동으로 취약 어휘를 선정하며 학습자들이 해당 어휘를 학습 할 수 있도록 진행한다. 본 연구에서 개발한 지능형 영어 어휘 학습 시스템의 사용성 평가를 위해 설문 검사를 실시하였다. 설문 결과는 문맥 및 어휘 그룹 기반의 지능형 영어 학습 시스템은 사용자들이 사용하기 편리하고 어휘 능력을 향상시키는데 도움이 될 수 있음을 보여준다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권6호
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• pp.175-186
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• 2004

본 논문은 복잡한 컬러 영상에서의 문자 추출을 위한 텍스춰와 연결성분 방법의 결합된 방법을 제안한다. 자동 학습 방법으로 구축된 다층 신경망(multilayer perceptron)은 부트스트랩 학습 방법을 사용함으로써 별도의 특징값 추출 단계 없이 다양한 환경의 입력 영상에 대한 검출률(recall rate)을 향상시키며, 검출률을 향상함으로써 발생되는 정확도(precision rate) 저하 문제는, NMF(Non-negative matrix factorization)를 이용한 연결 성분 방법을 사용함으로써 극복한다. 문자의 존재 비율이 낮은 입력영상에 대하여 CAMShift 알고리즘을 이용한 영역 마킹 방법을 사용함으로써, 두 방법을 결합함으로써 야기되는 속도 저하 문제의 해결을 시도하였다. 이와 같이 텍스춰와 연결성분 방법을 결합함으로써 강건하고 효율적인 시스템을 구성할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권9호
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• pp.411-418
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• 2016

교수-학습 지원 시스템에서 교수자와 학습자의 참여 활동 데이터를 활용하여 성공적으로 과정을 이수할 수 있도록 지원하기 위해 학습 분석이 활용되고 있다. 즉, 학습 분석은 학습자의 학습활동을 이해하기 위한 방법이다. 교수-학습 활동 데이터를 보다 유용하게 활용하기 위해서는 데이터 모델이 필요하다. 이에 본 연구에서는 사용자 중심의 학습양식과 학습객체 데이터모델(LSLODM)을 제안한다. 이는 사용자, 학습양식, 학습객체, 학습활동을 결합하여 표현한 것이다. LSLODM은 이를 기반으로 교수-학습 데이터를 수집하고, 교수-학습 활동 요소의 속성들을 최근성, 빈도성, 지속성을 정량적으로 파악할 수 있도록 한 것이다. 즉, 단위 과목에서 학습자의 교수-학습 활동을 분석할 수 있는 토대를 마련한 것이다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2007년도 동계학술대회
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• pp.359-364
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• 2007

Wiki 웹토론 시스템의 목적은 지식을 공유하고 자기 주도적으로 학습을 가능하게 하는 토론을 활성화시키는 데 있다. 그러나 이러한 장점에도 불구하고 가정의 컴퓨터 보급률이라든지 인터넷 사용 등의 제반환경여건에 따라 원활한 수업이 이루어지지 않았다. 따라서 면대면 현장학습뿐만 아니라 온라인 환경과 기술요소에 따른 다양한 학습활동들이 필요하다. 블렌디드 러닝 (Blended Learning)이란 적합한 시간에 적합한 사람에게 적합한 기술을 개인에 적합한 학습스타일에 맞추기 위해 적합한 학습관련의 기술을 적용함으로써 학습목표 성취에 초점을 두는 학습형태이다. 블렌디드 러닝에 있어서 학습은 지속적인 과정이며 오프라인학습공간과 결합하여 학습의 장을 넓히는 것이다. 학습자의 관심을 끌어내어 교육의 효과성을 극대화하며 학습 프로그램의 개발이나 과정실행에서 적절한 방법으로 혼합함으로써 시간과 비용을 최적화할 수 있다. 본 연구에서 제시한 블렌디드 러닝 교수학습모형은 Wiki 웹토론 시스템을 보다 효율적으로 활용할수 있게 하였다. 본 모형의 특징은 첫째, 토론에 앞서 오프라인 학습으로 학습목표확인과 수업안내를 하여 학생들로 하여금 학습목표인지와 수업의 흐름을 보다 잘 파악할 수 있게 하였다. 둘째, 토론 후 교사의 강의가 오프라인 학습으로 이루어지도록 하여 학생들에게 배운 내용을 정리할 수 있는 기회를 제공하여 보다 충실한 수업이 될 수 있었다. 셋째, 토론 후 학습자-교사자 및 학습자 상호피드백이 이루어질 수 있도록 하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.288-290
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• 2012

서로 다른 분야에서 사용되는 어휘는 서로 다르게 번역된다. 본 논문에서는 특정 분야를 고려해 번역하기 위하여 대역 사전을 통계기계번역과 결합한 방법을 제안한다. 한/일 병렬 말뭉치를 500문장을 이용해 평가해 본 결과 학습용 병렬 말뭉치의 양이 너무 적거나 특정 분야의 병렬 말뭉치가 존재하지 않을때 대역 사전을 결합하면 번역 성능이 향상되었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권2호
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• pp.139-146
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• 2002

로봇 축구 시뮬레이션 게임은 하나의 동적 다중 에이전트 환경이다. 본 논문에서는 그러한 환경 하에서 각 에이전트의 동적 위치 결정을 위한 새로운 강화학습 방법을 제안한다. 강화학습은 한 에이전트가 환경으로부터 받는 간접적 지연 보상을 기초로 누적 보상값을 최대화할 수 있는 최적의 행동 전략을 학습하는 기계학습 방법이다. 따라서 강화학습은 입력-출력 쌍들이 훈련 예로 직접 제공되지 않는 다는 점에서 교사학습과 크게 다르다. 더욱이 Q-학습과 같은 비-모델 기반의 강화학습 알고리즘들은 주변 환경에 대한 어떤 모델도 학습하거나 미리 정의하는 것을 요구하지 않는다. 그럼에도 불구하고 이 알고리즘들은 에이전트가 모든 상태-행동 쌍들을 충분히 반복 경험할 수 있다면 최적의 행동전략에 수렴할 수 있다. 하지만 단순한 강화학습 방법들의 가장 큰 문제점은 너무 큰 상태 공간 때문에 보다 복잡한 환경들에 그대로 적용하기 어렵다는 것이다. 이런 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 기존의 모듈화 Q-학습방법(MQL)을 개선한 적응적 중재에 기초한 모듈화 Q-학습 방법(AMMQL)을 제안한다. 종래의 단순한 모듈화 Q-학습 방법에서는 각 학습 모듈들의 결과를 결합하는 방식이 매우 단순하고 고정적이었으나 AMMQL학습 방법에서는 보상에 끼친 각 모듈의 기여도에 따라 모듈들에 서로 다른 가중치를 부여함으로써 보다 유연한 방식으로 각 모듈의 학습결과를 결합한다. 따라서 AMMQL 학습 방법은 큰 상태공간의 문제를 해결할 수 있을 뿐 아니라 동적인 환경변화에 보다 높은 적응성을 제공할 수 있다. 본 논문에서는 로봇 축구 에이전트의 동적 위치 결정을 위한 학습 방법으로 AMMQL 학습 방법을 사용하였고 이를 기초로 Cogitoniks 축구 에이전트 시스템을 구현하였다.