• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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• pp.291-294
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• 2021

본 논문에서는 영어 교육에 대한 사회적인 인식은 중요해지면서 다양한 방식의 영어공부와 학습모델들을 분석하고 오랫동안 가억이 가능한 학습시스템을 검토하였다. 그러나 영어의 기초가 되는 영어 단어의 공부법이 논리적인 근거 없이 강사의 인지도와 명성에 현혹되어 강사가 추천해 주는 공부 방법에 따라 잘못된 학습하는 경우가 대부분이다. 또한 사람마다 자기에게 맞는 학습법은 분명 존재할 것이다. 하지만 그 방법 외에 효과적인 다른 방법 또한 찾아 볼 수 있다. 헤르만 에빙하우스는 사람의 망각 연구한 결과 망각의 주기를 수치로 나타내었고, 라이트너는 플래시 카드를 박스에 넣어 복습을 반복하는 아날로그 장치를 만들어 복습의 효과를 연구하였다. 본 논문에서는 헤르만 에빙하우스의 망각 곡선 이론을 통해 효율적인 영어 단어 학습방법을 논리적으로 증명하고, 웹사이트를 사용한 라이트너 박스와 망각 곡선의 이론을 적용하여 망각의 주기에 따른 복습의 효과를 적용하여 결과적으로 사용자에게 접근성이 좋은 학습형 플랫폼을 제공하여 시간 대비 학습률이 좋은 시스템을 개발하고자 하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권9호
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• pp.1793-1801
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• 2015

최근 KRLS-T라고 하는 커널 기반의 RLS 알고리즘이 제안되었다. 이 알고리즘은 비정재 환경에서 베이지안 이론에 기반한 망각 기저를 사용하고 있다. 이런 망각 기저의 핵심은 고정 망각인자를 사용하는 것이다. 그러나 실제 환경에서는 시스템의 비정재 정도까지도 시변인 경우가 많다. 이 경우 고정 망각인자로는 시스템의 바른 추정이 불가하다. 본 논문에서는 가변 망각인자를 사용한 KRLS-T를 제안한다. 그리고 모의 실험에서 가변 망각인자를 가진 KRLS-T가 시변 시스템의 추정에 더 효과적임을 보인다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 2호
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• pp.165-168
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• 1998

본 논문에서는 충격성 잡음에 강인하기 위한 시변 주파수 추정 기법을 제안하였다 충격성 잡음에 강인하기 위해서는 충격성 잡음에 의한 추정 변수의 동요를 제한하고 추정된 오차가 향후 추정시 영향을 미치는 오차의 전파현상을 제한하여야 한다. 충격성 잡음에 의한 추정오차의 전파를 제한하기 위해서는 망각인자의 도입이 필요함을 증명하였고 보다 효과적으로 사용하기 위해서 가변 망각인자를 도입하였다. 가변 망각인자의 도입으로 충격성 잡음에 의한 오차의 전파를 선택적으로 제한할 수 있으며 충격성 잡음에 의한 추정계수의 변동은 영향함수 측면에서 Huber함수를 이용하여 제한하였다. 제안된 알고리듬은 Huber함수와 가변망각인자의 도입으로 충격성 잡음에 의해 생기는 오차의 크기와 오차의 영향이 전파되는 것을 적응적으로 제한하기 때문에 모의실험을 통해 기존의 칼만 알고리듬보다 나은 성능을 보임을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.215-220
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• 2021

다중 도메인에 대해 답변 생성 모델이 동작 가능하도록 하는 가장 쉬운 방법은 모든 도메인의 데이터를 순서와 상관없이 한번에 학습하는 것이다. 하지만 이경우, 발화에 상관 없이 지나치게 일반적인 답변을 생성하는 문제가 발생한다. 이에 반해, 도메인을 분리하여 도메인을 순차적으로 학습할 경우 일반적인 답변 생성 문제를 해결할 수 있다. 하지만 이경우 새로운 도메인의 데이터를 학습할 때, 기존에 학습한 도메인에 대한 성능이 저하되는 파괴적 망각 현상이 발생한다. 파괴적 망각 현상을 해결하기 위하여 다양한 지속학습기법이 제안되었으며, 그 중 메모리 리플레이 방법은 새로운 도메인 학습시 기존 도메인의 데이터를 함께 학습하는 방법으로 파괴적 망각 현상을 해결하고자 하였다. 본 논문에서는, 사람의 기억 시스템에 대한 모형인 앳킨슨-쉬프린 기억 모형에서 착안하여 사람이 기억을 저장하는것과 유사한 방법으로 메모리 리플레이 방법의 메모리 관리방법을 제안하였고, 해당 메모리 관리법을 활용하는 메모리 리플레이 방법을 통해 답변 생성 모델의 파괴적 망각 현상을 줄이고자 하였다. 다중 도메인 답변 생성에 대한 데이터셋인 MultiWoZ-2.0를 사용하여 제안 모델을 학습 및 평가하였고, 제안 모델이 다중 도메인 답변 생성 모델의 파괴적 망각 현상을 감소시킴을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.208-212
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• 2001

본 논문은 무한 지식베이스에 가까운 웹으로부터 추출된 지식의 최적화 관리에 관한 것이다. 비록 웹 문서로부터 사실이나 규칙과 같은 유용한 지식을 추출했다 하더라도 일반화되지 않은 지식을 포함하고 있으므로 이를 적절하게 제거함으로서 지식베이스가 일반화된 지식만을 포함하도록 관리해야 할 필요가 있다 이를 위하여 본 논문에서는 인간의 망각에 기반한 기억방식을 응용한 망각에 의한 기억알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 기억을 관심도, 망각정도와 시간의 함수로 가정한다. 즉, 관심 있는 지식을 더 잘 기억하고, 잘 망각할수록 그리고 기억된 지 오래될 수륵 기억은 지수함수 적으로 감소한다. 여기서, 망각이란 이전의 기억정도, 기억능력 그리고 자극횟수의 함수로서, 이전에 기억된 정도가 크고, 기억능력이 크고, 자주 자극 받을수록 그 지식은 덜 망각하게 된다.

• 인지과학
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• 제30권1호
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• pp.31-50
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• 2019

본 연구는 인출 연습 범주 내 비 인출 연습 항목의 지각적, 정서적, 의미적 구별성이 인출 유도 망각(retrieval induced forgetting; RIF)에 미치는 영향을 알아보기 위해 수행되었다. 실험 1은 인출 유도 망각 실험 패러다임에 적합한 범주와 범주 내 항목을 구성하고, 인출 연습 범주 내 비 인출 연습 항목의 지각적 구별성이 인출 유도 망각에 미치는 영향을 알아보기 위해 수행되었다. 6개의 범주와 각 범주 당 6개의 단어들로 이루어진 목록이 사용되었다. 통제조건에서는 지시문을 포함하여 범주명과 범주 내 항목 등 모든 자극이 고딕체의 검은색으로 제시었다. 반면 지각적 구별성 조건에서는 지시문과 범주명, 범주 내 항목의 절반은 검은색 고딕체로 제시되었고, 나머지 범주 내 항목의 절반은 붉은색의 궁서체로 제시되었다. 그 결과 통제집단 뿐만 아니라 지각적 구별성 조건 모두 인출 유도 망각이 관찰되었다. 실험 2는 부적정서의 구별성과 의미적 구별성이 인출 유도 망각에 미치는 영향을 알아보기 위해 수행되었다. 부적정서의 구별성은 범주 내 항목의 절반에 부적 형용사를 덧붙이는 방식으로 조작되었다. 의미적 구별성은 범주 내 항목의 절반에 의미적으로 특이한 형용사를 덧붙이는 방식으로 조작되었다. 중성 조건은 모든 범주 내 항목에 중성적인 형용사를 덧붙이는 방식으로 조작되었다. 그 결과 중성 조건에서는 인출유도망각이 발생된 반면 부적정서 구별성 조건과 의미적 구별성 조건 모두 인출 유도 망각이 발생되지 않았다. 이러한 결과는 구별성이 범주와 범주 내 항목간의 연합관계 안에서 작용될 때만 인출 유도 망각이 발생되지 않을 가능성을 제안한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권9호
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• pp.1141-1145
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• 2016

일반적으로 RLS 알고리즘에서 비정재성(non-stationary) 환경에서 시간에 따라 변하는 파라메터를 좀 더 잘 추정하기 위해서 가변 망각인자를 사용한다. RLS 알고리즘에서 가변 망각인자를 사용할 때는 연산량이 많이 증가하는 단점이 수반된다. 본 논문에서는 연산량이 적은 가우스 뉴턴 가변망각인자 RLS 알고리즘을 제안한다. 본 방법은 기존 가우스 뉴턴 가변망각인자 RLS와 거의 유사한 성능을 보유하고 있을 뿐만 아니라 부가로 요구되는 연산량을 $O(N^2)$에서 O(N)으로 줄이는 효과도 준다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2001년도 추계학술발표대회 논문집 제20권 2호
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• pp.179-182
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• 2001

본 논문에서는 기존의 VFF PASTd 알고리듬의 개선안을 제시하였다. 이 알고리듬은 각 부공간마다 가변망각인자를 각각 사용하던 기존 방법과는 달리 최종 잔류 오차를 이용하여 하나의 망각인자를 계산하고 이것을 이용함으로써 계산량을 줄임과 동시에 망각인자를 보다 정확히 구할 수 있다. 여기서는 주파수 추정 문제에 대한 모의 실험을 통해 제안된 알고리듬이 우수함을 입증하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제12권1E호
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• pp.56-64
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• 1993

본 논문은 공간적으로 변하는 스펙트럼을 추정하는 새로운 적응 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 오래된 upstream의 데이터를 망각함으로서 신호의 nonstationarity를 고려해주는 시변망각인자의 개념을 recursive least square(RLS) 알고리즘에 도입하였으며, 관심이 있는 공간영역에서 탐사침을 천천히 움직여 얻은 하나의 데이터 군으로부터 downstream 스펙트럼을 추정하였다. 제시한 방법의 실현 가능성은 실제 실험(wind tunnel 이용)을 통해서 얻은 공간적으로 변하는 nonstatonary 신호의 스펙트럼을 추정하는 과정에서 입증되며 또한 기존의 방법들과 비교함으로서 그 우수성을 보인다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권5호
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• pp.177-187
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• 2014

본 논문에서는 고속 부공간 추적 기법인 FAPI (Fast Approsimated Power Iteration)에 GVFF RLS (Gradient-based Variable Forgetting Factor Recursive Least Square Error)를 적용한 GVFF FAPI 를 제안한다. 기존의 FAPI는 신호의 공분산 행렬을 추정하기 위해 고정 망각 인자를 사용하기에, 부공간이 지속적으로 변하는 비정재 환경에 적용하기 여려운 단점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, GVFF FAPI는 개선된 MSE (Mean Square Error)의 분석으로부터 유도된 MSE의 기울기 기반의 시변 망각 인자를 사용한다. 또한 GVFF RLS의 망각 인자 업데이트 식을 개선하여 부공간이 지속적으로 변하는 비정재 환경에서 부공간 에러를 줄인다. 개선된 망각 인자 업데이트 식은 MSE의 기울기가 양수이면 망각 인자를 빠르게 감소하게 하고 MSE의 기울기가 음수이면 망각 인자를 천천히 증가시킨다. 모의실험을 통해서 도래각이 지속적으로 변하는 환경에서 GVFF FAPI 알고리즘이 기존의 FAPI 알고리즘보다 작은 부공간 에러를 가지는 것을 보이고, 추적된 부공간을 도래각 추정기법에 적용하였을 때 추적된 도래각의 RMSE (Root Mean Square Error)가 더 작은 것을 확인한다.