• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.9-17
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• 2021

본 논문에서는 확률적 모델예측제어(model predictive control) 기법을 이용하여 예제 동작 데이터가 주어지면 물리 기반 시뮬레이션 환경에서 그 동작을 모방할 수 있는 캐릭터 동작 제어기를 빠르게 학습할 수 있는 간편한 지도 학습(supervised learning) 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크는 크게 학습 데이터 생성과 오프라인 학습의 두 컴포넌트로 구성된다. 첫번째 컴포넌트는 예제 동작 데이터가 주어지면 확률적 모델예측제어를 통해 그 동작 데이터를 추적하기 위한 최적 제어기를 캐릭터의 현재 상태로부터 시작하여 가까운 미래 상태까지의 시간 윈도우에 대해 주기적으로 업데이트하면서 그 최적 제어기를 통해 캐릭터의 동작을 확률적으로 제어한다. 이러한 주기적인 최적 제어기의 업데이트와 확률적 제어는 주어진 예제 동작 데이터를 모방하는 동안 캐릭터가 가질 수 있는 다양한 상태들을 효과적으로 탐색하게 하여 지도 학습에 유용한 학습 데이터를 수집할 수 있게 해준다. 이렇게 학습 데이터가 수집되면, 오프라인 학습 컴포넌트에서는 그 수집된 데이터를 정규화 시켜서 데이터에 내제된 크기와 단위의 차이를 조정하고 지도 학습을 통해 제어기를 위한 간단한 구조의 인공 신경망을 학습시킨다. 걷기 동작과 달리기 동작에 대한 실험은 본 논문에서 제안한 학습 프레임워크가 물리 기반 캐릭터 동작 제어기를 빠르고 효과적으로 생성할 수 있음을 보여준다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.694-696
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• 2005

본 논문에서는 개선된 유전자 알고리즘과 역전파 신경망 알고리즘의 특징을 살펴보고, 비선형 모의자료를 이용하여 개선된 유전자 알고리즘 기반의 신경망 학습 효과와 역전파 신경망 알고리즘을 이용한 신경망 학습 효과를 비교해 본다. 유전자 알고리즘을 이용한 신경망 학습에는 개선된 신경망 제어기를 이용한다. 역전파 알고리즘을 이용한 신경망 학습에는 일반화 성능향상을 위한 인자들의 결합효과를 이용한다. 모의실험을 통하여 두 가지의 학습에서 학습 수령의 정도와 학습 속도 등을 비교하는 모의실험 결과를 개선된 유전자 알고리즘과 신경망 알고리즘의 학습 결과와 항께 제시한다. 모의실험의 결과로서 유전자 알고리즘을 적용한 개선된 신경망 제어기를 통한 학습 결과가 일반 신경망 학습 결과보다 초기 가중값을 작은 범위에서 발생시킬 때 수렴 정확도 및 학습 속도에서 좋은 결과를 나타내 주고 있다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.82-86
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• 2005

PID 제어기는 산업자동화 설비에 널리 쓰이고 있다. 하지만 시스템 특성이 간헐 또는 연속적으로 변화할 때에 정밀제어를 위한 새로운 매개변수 결정이 쉽지 않다. 이를 해결하기 위한 방법으로 본 논문에서는 PID 제어기와 같은 기능을 갖는 학습이득조절기를 제안하였다. 시스템의 적절한 학습이득은 델타 학습규칙에 의해서 결정된다. 제안된 학습이득 조절기의 기능은 직류 전동기의 모의실험에 의해 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.655-657
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• 2005

기계학습에서 분류는 훈련 예제들로 학습하여 생성한 분류기를 활용하여 새로운 예제에 어느 한 범주를 부여하는 것을 말한다. 일반적으로 분류의 성능 즉 정확도의 향상은 학습 알고리즘을 개선하거나 훈련예제 집합을 변형시킴으로써 가능하다. 본 논문에서 소개하는 가상예제를 이용한 분류기 성능 향상 방안은 후자에 속한다. 실세계 분류문제에서 많은 수의 훈련예제들을 수집하는 일은 대상문제에 따라 비용이 많이 드는 경우가 있다. 또한 적은 수의 훈련예제를 학습해 생성한 분류기는 분류성능이 좋지 않을 수 있다. 본 논문에서는 이런 문제를 해결하기 위해서 가상예제를 생성해 훈련예제 집합에 추가하는 방안을 제안하고자 한다. 가상예제를 이용한 분류성능 향상방안이 $Na{\ddot{i}}ve$ Bayes 학습 알고리즘 성능 개선에 효과가 있음을 실험을 통해 확인하였다.

• 정보와 통신
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• 제11권5호
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• pp.23-32
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• 1994

편입력 기능을 창작한 시스템의 문자입력 기능에서 사용자들의 다양한 형태의 필기문자를 인식하여 사용자의 만족을 극대화 시킬 수 잇는 고성능의 인식기를 만들기 위해서는 상황과 장소에 따라서 변하는 필기형태를 학습할 수 있는 다이나믹한 인식기 개발이 절대적으로 필요하다고 판단된다. 또한 국제 경쟁력을 갖기 위해서는 사용자의 국적(nationality)에 따라 다양한 자종을 인식할 수 잇는 기능이 있어야 한다. 따라서 본 논문에서는 다양한 사용자의 요구를 만족시키기 위하여 인식기 설계시 필요한 design issues와 philosophy를 제시하고, 이를 기초로 학습기능, 국제화, 소형화의 특징을 갖는 학습기능 다중언어(multilingual) 인식기 설계 방법을 제안하고자 한다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.27-36
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• 2010

지식정보사회를 살아가는 사람들에게 가장 중요한 능력인 문제해결력, 창의성 등의 고등사고력을 신장시키기 위해 알고리즘과 프로그래밍 교육을 중학교 정보 교육과정에 도입한 것은 적절하다. 그러나 형식적 조작기에 도달하지 못한 구체적 조작기 학생들에게 고등교육의 알고리즘과 프로그래밍 교육내용을 축소하여 제공하는 것은 학생들의 인지부담만 가중되며, 알고리즘 학습에서 배운 원리와 전략이 문제해결을 위한 프로그래밍으로 학습 전이가 어렵다. 본 연구는 인지 발달 단계 중에서 구체적 조작기에 해당하는 학생들의 발달 특성을 고려하고, 알고리즘 학습이 프로그래밍으로 전이할 수 있도록 선 알고리즘 후 프로그래밍 학습 모형을 개발하였고, 구체적 조작기 학생들을 대상으로 하여 학습 동기와 학업성취도에 미치는 영향을 검증하였다. 그 결과 선 알고리즘 후 프로그래밍 모형으로 학습한 구체적 조작기 학생들의 학습동기와 학업성취도 향상에 유의미한 차이가 있었다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제60권2호
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• pp.159-172
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• 2021

본 연구의 목적은 조작 교구와 탐구형 기하 소프트웨어를 활용한 전개도 학습이 초등학교 5학년 학생들의 공간 감각에 주는 영향을 비교·분석하는 것이다. 이를 위해 한 실험집단은 조작 교구인 지오픽스를 한 실험집단은 탐구형 기하 소프트웨어인 Cabri 3D를 활용하여 전개도를 학습하였다. 비교 집단은 교구나 소프트웨어의 사용 없이 학습지만으로 학습을 진행하였다. 사전과 사후에 공간 감각 검사를 실시하여 그 수준을 파악하였고, 시선 추적 검사를 실시하여 전개도 과제를 해결하는 학생들의 전략을 분석하였다. 그 결과 조작 교구인 지오픽스를 활용한 전개도 학습이 공간 감각에 가장 효과적이었으며, Cabri 3D 또한 전개도를 학습하기 위한 좋은 도구가 될 수 있음을 확인할 수 있었다. 또한, 전개도 학습 이후 학생들의 해결 전략은 가장 효율적인 전략이었던 분석적 전략이 증가하였으며, 이러한 과정에서 시선 추적은 학생들의 전략을 탐색하는 매우 유용한 도구가 됨을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.185-189
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• 2019

관계추출기의 학습을 위해서는 많은 학습 데이터가 필요한데, 사람이 모으게 되면 많은 비용이 필요하여 원격 지도 학습을 이용한 데이터 수집이 많은 연구에서 사용되고 있다. 원격 지도 학습은 지식베이스를 기반으로 학습 데이터를 자동으로 만들어 내는 방식이기에 비용이 거의 들지 않지만, 지식베이스의 질과 양에 영향을 받는다. 본 연구는 원격 지도 학습을 기본으로 관계추출기의 성능을 향상 시키고, 지식베이스를 확장하는 방안으로 반복학습을 제안한다. 실험을 적은 비용으로 빠르게 진행하기 위해 반복학습을 자동화 하는 시스템을 설계하여 실험을 하였고, 이 시스템으로 관계추출기의 성능이 향상 될 수 있는 가능성을 보였으며, 반복학습을 통한 지식베이스의 확장 방안을 제시한다.

• 인지과학
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• 제12권3호
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• pp.1-18
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• 2001

이 논문의 목적은 한국어 철자/문법 검사기를 교육적으로 활용한 웹 기반 국어 작문 학습 시스템의 구현이다. 웹 기반 학습시스템 \\`우리말 배움터\\`의 학습효과를 최대화하려면 한국어 철자/문법 검사기의 성능을 꾸준히 향상해야 한다 오늘날 자연어처리 시스템의 성능은 의미처리를 얼마나 정확하게 수행하는가에 달려있다 한국어 철자/문법 검사기에서 의미처리와 관련이 있는 부분은 철자 검사기에서 접사나 꼬리말과 파생하는 단어와 복합명사를 교정하는 처리기와 의미·문체 오류를 교정하는 문법 검사기이다. 본 시스템에서는 의미처리를 위하여 의존문법에 기반하여 부분문장분석과 연어관계정보를 이용한다. 여기에 더 세부적인 규칙을 추가하기 위해 단어를 개념적으로 분류하고 문장의 핵심요소인 동사를 하위범주화한 결과를 적용한다. 의미처리 기능을 강화한 철자/문법 검사기를 온라인으로 운영함으로써 웹에 기반한 한국어 학습시tm템과 통합된 환경에서 능동적이고 지능적인 학습 모형을 구현한다. 이 논문에서 다루는 의미처리의 대상은 주로 구문 단위이기 때문에 여러 개의 절이 모여 하나의 문장이 된 복문이나 중문은 다루지 못하고 있다. 또한 일률적인 체계 속에서 단어를 의미적으로 분류하는 데에도 많은 한계가 있다. 한편 이러한 자연어처리시스템을 웹 기반 학습시스템에 연결하여 효율적인 학습효과를 거두려면 학습내용 구성이나 인터페이스 설계 면에서도 고려해야 할 중요한 문제가 많다. 결론에서는 아직 완전하게 해결하지 못한 문제에 대해 고찰한다.

• 한국학교수학회논문집
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• 제22권3호
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• pp.257-275
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• 2019

로봇은 4차 산업혁명 시대를 대표하는 테크놀로지로, 미래를 살아갈 학생들은 로봇을 유연하게 다룰 수 있는 역량을 갖출 필요가 있다. 따라서 로봇을 학교 수업에 효과적으로 도입하기 위한 교수학적 연구가 요구되며, 특히 로봇을 활용한 문제해결에서 필수적이라 할 수 있는 수학에 초점을 두어 로봇을 활용한 수업을 어떻게 설계하고 평가할 것인지에 대한 연구가 이루어질 필요가 있다. 본 연구는 이를 위한 기초 연구로, 로봇 활동의 수준을 정의하고자 시도하였다. 이를 위하여 학생의 학습 수준에 대한 대표적 연구인 Van Hiele의 기하 학습 수준 이론을 시작점으로 설정했으며, LEGO 마인드스톰 활동 수준을 설정하기 위한 매개로 LOGO를 선택하였다. Olson et al.(1987)의 연구에서는 Van Hiele의 기하학습 수준에 대응하는 LOGO 활동 수준을 정의했는데, 본 연구에서는 LOGO와 LEGO 프로그래밍의 태생적인 유사점에 주목하여 Van Hiele의 기하 학습 수준에 따른 LOGO 활동 수준에 LEGO 마인드스톰 활동 수준을 연계하여 로봇을 활용한 수학 수업에서의 활동 수준을 분석하고 정의하였다.