• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06c
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• pp.267-270
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• 2007

기계학습에서 분류기들의 집합으로 구성된 앙상블 분류기는 단일 분류기에 비해 정확도가 높다는 것이 입증되었다. 본 논문에서는 새로운 앙상블 학습으로서 데이터의 지역 기반 분류기들의 앙상블 학습을 제시하여 기존의 앙상블 학습과의 비교를 통해 성능을 검증하고자 한다. 지역 기반 분류기의 앙상블 학습은 데이터의 분포가 지역에 따라 다르다는 점에 착안하여 학습 데이터를 분할하고 해당하는 지역에 기반을 둔 분류기들을 만들어 나간다. 이렇게 만들어진 분류기들로부터 지역에 따라 가중치를 둔 투표를 하여 앙상블 방법을 이끌어낸다. 본 논문에서 제시한 앙상블 분류기의 성능평가를 위해 UCI Machine Learning Repository에 있는 11개의 데이터 셋을 이용하여 단일 분류기와 기존의 앙상블 분류기인 배깅과 부스팅등의 정확도를 비교하였다. 그 결과 기본 분류기로 나이브 베이즈와 SVM을 사용했을 때 새로운 앙상블 방법이 다른 방법보다 좋은 성능을 보이는 것을 알 수 있었다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.27 no.4
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• pp.412-421
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• 2000

In spite that the main contents of mathematical and scientific learning are understanding principles and their applications, most of existing educational softwares are based on rote learning, thus resulting in limited educational effects. In the artificial intelligence research, some progress has been made in developing automatic tutors based on proving and simulation, by adapting the techniques of knowledge representation, search and inference to the design of tutors. However, these tutors still fall short of being practical and the turor, even a prototype model, for learning problem solving is yet to come out. The geometry problem-solving tutor proposed by this research involves dynamic inference performed in parallel with learning. As an ontology for composing the problem space within a real-time setting, we have employed the notions of propositions, hypotheses and operators. Then we investigated the mechanism of interactive learning of problem solving in which the main target of inference involves the generation and the test of these components. Major accomplishment from this research is a practical model of a problem tutor embedded with a series of inference techniques for algebraic manipulation, which is indispensable in geometry problem solving but overlooked by previous research. The proposed model is expected to be applicable to the design of problem tutors in other scientific areas such as physics and electric circuitry.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.265-271
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• 2019

본 논문은 어휘가 비슷한 문장들을 효과적으로 분류하는 BERT 기반 유사 문장 분류기의 학습 자료 구성 방법을 제안한다. 기존의 유사 문장 분류기는 문장의 의미와 상관 없이 각 문장에서 출현한 어휘의 유사도를 기준으로 분류하였다. 이는 학습 자료 내의 유사 문장 쌍들이 유사하지 않은 문장 쌍들보다 어휘 유사도가 높기 때문이다. 따라서, 본 논문은 어휘 유사도가 높은 유사 의미 문장 쌍들과 어휘 유사도가 높지 않은 의미 문장 쌍들을 학습 자료에 추가하여 BERT 유사 문장 분류기를 학습하여 전체 분류 성능을 크게 향상시켰다. 이는 문장의 의미를 결정짓는 단어들과 그렇지 않은 단어들을 유사 문장 분류기가 학습하였기 때문이다. 제안하는 학습 데이터 구축 방법을 기반으로 학습된 BERT 유사 문장 분류기들의 학습된 self-attention weight들을 비교 분석하여 BERT 내부에서 어떤 변화가 발생하였는지 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.331-341
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• 2001

본 논문에서는 Naive Bayes 문서 분류기를 위한 새로운 학습모델을 제안한다. 이 모델에서는 라벨이 없는 문서들의 집합으로부터 선택한 적은 수의 학습 문서들을 이용하여 문서 분류기를 재학습한다. 본 논문에서는 이러한 학습 방법을 따를 경우 작은 비용으로도 문서 분류기의 정확도가 크게 향상될 수 있다는 사실을 보인다. 이와 같이, 알고리즘을 통해 라벨이 없는 문서들의 집합으로부터 정보량이 큰 문서를 선택한 후, 전문가가 이 문서에 라벨을 부여하는 방식으로 학습문서를 결정하는 것을 selective sampling이라 한다. 본 논문에서는 이러한 selective sampling 문제를 Naive Bayes 문서 분류기에 적용한다. 제안한 학습 방법에서는 라벨이 없는 문서들의 집합으로부터 재학습 문서를 선택하는 기준 측정치로서 평균절대편차(Mean Absolute Deviation), 엔트로피 측정치를 사용한다. 실험을 통해서 제안한 학습 방법이 기존의 방법인 신뢰도(Confidence measure)를 이용한 학습 방법보다 Naive Bayes 문서 분류기의 성능을 더 많이 향상시킨다는 사실을 보인다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.10 no.3
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• pp.614-621
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• 2006

We have implemented a multiclassifier learning approach in a GA-based inductive learning environment that learns classification rules that are similar to rules used in PROSPECTOR. In the multiclassifier learning approach, a classification system is constructed with several classifiers that are obtained by running a GA-based learning system several times to improve the overall performance of a classification system. To implement the multiclassifier learning approach, we need a decision-making scheme that can draw a decision using multiple classifiers. In this paper, we introduce two decision-making schemes: one is based on combining posterior odds given by classifiers to each class and the other one is a voting scheme based on ranking assigned to each class by classifiers. We also present empirical results that evaluate the effect of the multiclassifier learning approach on the GA-based inductive teaming environment.

• Communications of Mathematical Education
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• v.10
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• pp.97-106
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• 2000

학습의 도구로써 컴퓨터의 활용은 학습 내용뿐만 아니라 수학적 지식의 획득 과정에 있어서도 변화를 시도하고 있다. 특히 물리적인 환경에서 시 ${\cdot}$ 공간적인 제약으로 인한 구체적 조작활동을 한계성을 극복하기 위해 개발된 기하학습 소프트웨어인 GSP와 Cabri-Geometry II는 새로운 관점에서의 기하학습을 가능케 한다. 본고에서는 기하학습의 도구로써 컴퓨터의 역할과 GSP의 기능적 특성 및 초등학교 수학교수 ${\cdot}$ 학습과정에서 GSP의 활용할 수 있는 방안에 대해서 살펴본다.

• Communications of Mathematical Education
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• v.15
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• pp.141-146
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• 2003

중학교 기하교육의 목적은 학생들의 수학적인 상황을 보는 기하학적인 직관과 논리적 추론능력의 향상이다. 그러나 이 두 가지 모두 만족스럽지 못한 실정이다. 본 고에서는 중학교 기하교육의 문제를 직관기하와 형식기하의 단절이라는 보고, 직관기하에서 증명의 학습요소를 미리 학습하여 직관기하와 형식기하를 연결하자는 대안을 제시한다. 이를 위해 7-나 교과서의 증명요소를 분석하고자 하였다. 관련문헌을 검토하여 7가지 증명의 학습요소를 선정한 후, 교과서를 분석하였다. 분석 결과, 기호화를 제외한 다른 증명의 학습요소는 매우 빈약한 것으로 나타났다. 직관기하 영역에 대한 교과서 구성이 개선될 필요가 있음을 알 수 있다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.5 no.4
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• pp.77-86
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• 1995

The new architecture that fuzzy logic control(FLC) with difficulties for tuning membership function (MF) is parallel with neural networks(NN) to be learned from the output of FLC is proposed. Therefore proposed scheme has the characteristics to utilize the expert knowledge in design process, to be learned during the operation without any learning mode. In this architecture, the function of the FLC is to supply the sliding surface which is constructed on the phase plane by rule base for giving the desired control characteristics and learning criterion of NN and the stabilization of the control performance before NN is learned, The function of the NN is to let the system trajectory be tracked to the sliding surface and reached to the stable point.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.19 no.1
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• pp.35-40
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• 2015

The paper proposes a meta-learning approach for building multi-classifier systems in a GA-based inductive learning environment. In our meta-learning approach, a classifier consists of a general classifier and a meta-classifier. We obtain a meta-classifier from classification results of its general classifier by applying a learning algorithm to them. The role of the meta-classifier is to evaluate the classification result of its general classifier and decide whether to participate into a final decision-making process or not. The classification system draws a decision by combining classification results that are evaluated as correct ones by meta-classifiers. We present empirical results that evaluate the effect of our meta-learning approach on the performance of multi-classifier systems.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.24 no.5
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• pp.591-599
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• 2020

Deep learning is widely utilized to classify or recognize objects of real-world. An abundance of data is trained on high-performance computers and a trained model is generated, and then the model is loaded in an inferencer. The inferencer is used in various environments, so that it may cause unrecognized objects or low-accuracy objects. To solve this problem, real-world objects are collected and they are trained periodically. However, not only is it difficult to immediately improve the recognition rate, but is not easy to learn an inferencer on embedded devices. We propose a real-time handwriting recognizer based on partial learning on embedded devices. The recognizer provides a training environment which partially learn on embedded devices at every user request, and its trained model is updated in real time. As this can improve intelligence of the recognizer automatically, recognition rate of unrecognized handwriting increases. We experimentally prove that learning and reasoning are possible for 22 numbers and letters on RK3399 devices.