• 한국생물정보학회:학술대회논문집
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• 한국생물정보시스템생물학회 2001년도 제2회 생물정보 워크샵 (DNA Chip Bioinformatics)
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• pp.165-196
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• 2001

DNA chip 또는 microarray는 다수의 유전자 또는 유전자 조각을 (보통 수천내지 수만 개)칩상에 고정시켜 놓고 DNA hybridization 반응을 이용하여 유전자들의 발현 양상을 분석할 수 있는 기술이다. 이러한 high-throughput기술은 예전에는 생각하지 못했던 여러가지 분자생물학의 문제에 대한 해답을 제시해 줄 수 있을 뿐 만 아니라, 분자수준에서의 질병 진단, 신약 개발, 환경 오염 문제의 해결 등 그 응용 가능성이 무한하다. 이 기술의 실용적인 적용을 위해서는 DNA chip을 제작하기 위한 하드웨어/웻웨어 기술 외에도 이러한 데이터로부터 최대한 유용하고 새로운 지식을 창출하기 위한 bioinformatics 기술이 핵심이라고 할 수 있다. 유전자 발현 패턴을 데이터마이닝하는 문제는 크게 clustering, classification, dependency analysis로 구분할 수 있으며 이러한 기술은 통계학과인공지능 기계학습에 기반을 두고 있다. 주로 사용된 기법으로는 principal component analysis, hierarchical clustering, k-means, self-organizing maps, decision trees, multilayer perceptron neural networks, association rules 등이다. 본 세미나에서는 이러한 기본적인 기계학습 기술 외에 최근에 연구되고 있는 새로운 학습 기술로서 probabilistic graphical model (PGM)을 소개하고 이를 DNA chip 데이터 분석에 응용하는 연구를 살펴본다. PGM은 인공신경망, 그래프 이론, 확률 이론이 결합되어 형성된 기계학습 모델로서 인간 두뇌의 기억과 학습 기작에 기반을 두고 있으며 다른 기계학습 모델과의 큰 차이점 중의 하나는 generative model이라는 것이다. 즉 일단 모델이 만들어지면 이것으로부터 새로운 데이터를 생성할 수 있는 능력이 있어서, 만들어진 모델을 검증하고 이로부터 새로운 사실을 추론해 낼 수 있어 biological data mining 문제에서와 같이 새로운 지식을 발견하는 exploratory analysis에 적합하다. 또한probabilistic graphical model은 기존의 신경망 모델과는 달리 deterministic한의사결정이 아니라 확률에 기반한 soft inference를 하고 학습된 모델로부터 관련된 요인들간의 인과관계(causal relationship) 또는 상호의존관계(dependency)를 분석하기에 적합한 장점이 있다. 군체적인 PGM 모델의 예로서, Bayesian network, nonnegative matrix factorization (NMF), generative topographic mapping (GTM)의 구조와 학습 및 추론알고리즘을소개하고 이를 DNA칩 데이터 분석 평가 대회인 CAMDA-2000과 CAMDA-2001에서 사용된cancer diagnosis 문제와 gene-drug dependency analysis 문제에 적용한 결과를 살펴본다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.88-98
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• 2019

2018년부터 2015 개정 교육과정이 적용되면서 과학 분야에서 학생들의 과학적 소양 함양을 위한 노력들이 이루어지고 있다. 이 중에서 과학실험은 학생들의 과학에 대한 학습 흥미 진작과 과학적 태도 함양에 도움을 준다. 과학적 사실을 이론으로 배우는 것보다 실험을 통해 배우게 되면 학습자의 이해가 높아지며 좀 더 오래 기억할 수 있다. 따라서 과학적 소양 함양에 있어서 실험을 매우 중요하다. 하지만 중학교에서는 시간과 예산, 재료 부족으로 과학실험이 순조롭게 진행되지 않고 있다. 본 연구에서는 이와 같은 문제점을 해소하고자 중학교 과학 교과서를 분석하고 과학 예비교사 학생들을 주로 대상으로 설문을 실시하여 가장 중요하게 여기는 과학실험을 선정한 후, 가상 환경에서 과학실험을 체험할 수 있도록 시뮬레이션형 모바일 앱을 개발하였다. 개발한 앱은 학습 강화 효과를 얻을 수 있도록 퀘스트 기반 학습방법을 사용하고 유니티를 사용하여 방탈출 게임형식을 접목하여 개발되었다. 본 연구에서는 앱을 개발한 후, 기존 앱들과의 차이점 분석과 사용자 피드백을 통해 향후 STEAM 콘텐츠로서 개발 의미와 기대효과에 대해 제언한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.473-474
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• 2022

텍스트를 기반으로 하는 패스워드는 다방면에서 가장 많이 사용되고 있는 인증 수단이다. 하지만 이러한 패스워드는 사용자의 기억에 의존하기 때문에 사람들은 일반적으로 기억하기 쉽게 '!iloveY0u'와 같은 암호를 사용한다. 이로 인해 사용자들의 패스워드 간에 규칙성이 생기게 되어 HashCat과 같은 크래킹 도구에 의해 해킹될 수 있다. 딥러닝을 통한 패스워드 예측의 경우, 일반적인 패스워드 크래킹 도구와 달리 패스워드 구조 및 속성에 대한 사전 지식 및 전문적 지식 없이도 패턴을 추출하고 학습할 수 있어 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 딥러닝 모델 중에서도 순환 신경망을 사용하여 텍스트 기반의 패스워드를 예측하는 연구의 동향에 대해 알아본다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.477-485
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• 2018

본 연구에서는 초등학생의 두뇌 특성 및 기제를 고려하고 뇌과학에 근거한 뇌교육 기반 학습 프로그램을 단기간의 캠프 형태로 적용함으로써 초등학생의 자기주도적 학습 능력과 태도를 향상시키는데 그 연구의 목적이 있었다. 이를 위해 본 연구는 전국 초등학생 4, 5, 6학년을 대상으로 2박 3일 동안 뇌교육 기반 학습캠프 프로그램을 실시하였다. 2017년 2월 3일부터 5일까지 6학년 45명, 2017년 2월 22일부터 24일까지 4, 5학년 56명, 총 101명을 대상으로 두 차례 진행하였다. 본 연구의 결론을 제시하면 다음과 같다. 뇌교육 기반 학습캠프 프로그램이 초등학생의 자기주도적 학습 능력과 학습 태도를 향상시키는데 효과가 있는 것으로 나타났다. 첫째, 뇌교육 기반 학습캠프 프로그램은 뇌체조, 호흡, 명상을 통해 학습 집중력을 높일 수 있다. 둘째, 뇌교육 기반 학습캠프 프로그램 중에서 '브레인스크린(Brain Screen)'이라는 심상훈련을 통해 기억력을 향상시킬 수 있다. 셋째, 뇌교육 기반 학습캠프 프로그램을 통해 공부를 해야 하는 이유와 학습동기를 부여함으로써 '내 공부는 내가 한다' 라는 자기주도적 공부철학을 확립시킬 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권12호
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• pp.983-987
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• 2009

유아들의 언어습득에 있어서 중요한 점 하나는 학습자에 대한 언어환경의 노출이다. 유아가 접하는 언어환경은 부모와 같은 인간뿐만 아니라 각종 미디어와 같은 인공적 환경도 포함되며, 유아는 이러한 방대한 언어환경을 탐색하면서 언어를 학습한다. 본 연구는 대용량의 언어 데이터 노출이 영향을 미치는 유아언어학습을 유연하고 적절하게 모사하는 인지적 기제에 따른 기계학습 방식을 제안한다. 유아의 초기 언어학습은 문장수준의 학습과 생성 같은 행동들이 수반되는데, 이는 언어 코퍼스에 대한 노출만으로 모사가 가능하다. 모사의 핵심은 언어 하이퍼망 구조를 가진 기억기반 학습모델이다. 언어 하이퍼망은 언어구성 요소들 간의 상위차원 관계 표상을 가능케 함으로써 새로운 데이터 스트림에 대해 유사구조의 적용과 이용을 도모하여 발달적이고 점진적인 학습을 모사한다. 본 연구에서는 11 개의 유아용 비디오로부터 추출한 문장 32744개를 언어 하이퍼망을 통한 점진적 학습을 수행하여 문장을 생성해 유아의 점진적, 발달적 학습을 모사하였다.

• 인지과학
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• 제18권2호
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• pp.113-138
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• 2007

풍경 그림을 사용하여 도식이 기억에 미치는 영향을 알아보았다. 실험 1에서는 즉시 검사를 실시하여 부호화할 때 도식이 기억에 미치는 영향을 알아보았고, 실험 2에서는 3일 지연 검사를 실시하여 파지기간 동안 도식이 기억에 미치는 영향을 알아보았다. 두 실험 모두에서 제시시간(250ms vs 1000ms)을 다르게 하고 목표 미끼를 생략하는 조건과 목표 미끼를 다른 물건으로 대체하는 조건으로 항목의 축어적 정보 부호화를 조작하였다. 특히 생략과 대체 조건을 비교하여 도식에 기반한 기대라는 하향정보 특정항목에 대한 상향정보가 기억에 미치는 효과를 알아보았다. 두 개의 실험에서 전형적인 항목에 대한 오기억은 지연검사에서도 별 변화가 없는데 반해 학습 항목에 대한 기억은 감소하였으며, 오기억은 생략조건에서 더 많이 보고되었으나, 비전형 항목에 대한 기억은 감소하였으며, 오기억은 생략조건에서 더 많이 보고되었으나, 비전형 항목에 대한 기억은 대체조건에서 더 많이 보고되었다. 이 결과는 도식에 기반한 오기억은 비교적 지속적이며, 도식에 의한 기대라는 하향 정보가 상향 정보와 충돌이 일어날 때에는 오기억이 감소한다는 사실을 보여 주었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권8호
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• pp.355-364
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• 2023

최근 지능화된 사이버 위협이 지속적으로 증가함에 따라 기존의 패턴 혹은 시그니처 기반의 침입 탐지 방식은 새로운 유형의 사이버 공격을 탐지하는데 어려움이 있다. 따라서 데이터 학습 기반 인공지능 기술을 적용한 이상 징후 탐지 방법에 관한 연구가 증가하고 있다. 또한 지도학습 기반 이상 탐지 방식은 학습을 위해 레이블 된 이용 가능한 충분한 데이터를 필요로 하기 때문에 실제 환경에서 사용하기에는 어려움이 있다. 최근에는 정상 데이터로 학습하고 데이터 자체에서 패턴을 찾아 이상 징후를 탐지하는 비지도 학습 기반의 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러므로 본 연구는 시퀀스 로그 데이터로부터 유용한 시퀀스 정보를 보존하는 잠재 벡터(Latent Vector)를 추출하고, 추출된 잠재 벡터를 사용하여 이상 탐지 학습 모델을 개발하는데 있다. 각 시퀀스의 특성들에 대응하는 밀집 벡터 표현을 생성하기 위하여 Word2Vec을 사용하였으며, 밀집 벡터로 표현된 시퀀스 데이터로부터 잠재 벡터를 추출하기 위하여 비지도 방식의 오토인코더(Autoencoder)를 사용하였다. 개발된 오토인코더 모델은 시퀀스 데이터에 적합한 순환신경망 GRU(Gated Recurrent Unit) 기반의 잡음 제거 오토인코더, GRU 네트워크의 제한적인 단기 기억문제를 해결하기 위한 1차원 합성곱 신경망 기반의 오토인코더 및 GRU와 1차원 합성곱을 결합한 오토인코더를 사용하였다. 실험에 사용된 데이터는 시계열 기반의 NGIDS(Next Generation IDS Dataset) 데이터이며, 실험 결과 GRU 기반의 오토인코더나, 1차원 합성곱 기반의 오토인코더를 사용한 모델보다 GRU와 1차원 합성곱을 결합한 오토인코더가 훈련 데이터로부터 유용한 잠재 패턴을 추출하기 위한 학습 시간적 측면에서 효율적이었고 이상 탐지 성능 변동의 폭이 더 작은 안정된 성능을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.33-42
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• 2005

본 논문에서는 ART 신경회로망의 성능을 개선하기 위해, 불필요한 클러스터의 생성과 변화를 억제하여 효율적인 패턴 분류가 가능하도록 하는 학습 알고리즘을 제안한다. 또한, 패턴 분류의 정확성을 향상시키기 위해 한글의 구조적 특징을 이용한 위치추출 알고리즘을 적용하였다. 제안하는 학습 알고리즘은 현재 학습되는 패턴과 최초 패턴간의 일치도를 비교한 후 리세트 시스템을 작동케 한다. 그 결과, 신경회로 망은 이미 입력되었던 패턴이 다시 입력되어도 새로운 클러스터의 생성을 방지하여 오인식율을 줄이게 된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.55-56
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• 2019

본 논문은 유아기 언어 발달 시기에 한글의 기초 단계를 학습하기 위해 기존의 교육 방식과는 달리 시각적, 청각적 효과로 몸의 감각을 통해 사물을 배우며 이러한 자극으로 정보를 기억하고 축적할 수 있는 에듀테인먼트 콘텐츠를 개발한다. 유아의 호기심을 자극할 뿐만 아니라 모바일 플랫폼과의 상호작용을 통해 재미와 즐거움을 키우며 나아가 지식을 얻을 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.1085-1087
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• 2011

본 논문은 최근 급속하게 대중화된 스마트폰을 활용하여 학습 효과 및 두뇌 개발을 목표로 기능성 게임을 구현하였다. 구현을 위하여 이미 구현되어 있는 스마트폰용 기능성게임들을 비교 분석하여 최근 스마트폰으로 다양한 게임을 즐기는 사용자들에게 숫자를 기억하고 입력하는 두뇌 개발 기능성 게임을 안드로이드 기반으로 개발하였다.