• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.231-234
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• 2016

프로그래머들이 코딩을 할 때 발생하는 빈번한 실수는 많은 시간적 비용을 낭비할 수 있고 작은 실수가 전체 코드에 치명적인 에러를 유발하기도 한다. 이러한 문제점은 프로그래머들이 코드를 작성할 때 전체적인 알고리즘을 얼마나 잘 이해하는지와 이전 코드에 대한 이해력과 연관이 있다. 만약 코드에 대한 이해가 어렵다면 정교하고 간결한 코드를 작성하는데 무리가 있을 것이다. 기존 코드에 대한 난이도를 평가하는 방법은 자가평가 등을 통해 이루어져 왔다. 사람 내부 변화를 직접 측정하면 더 객관적인 평가가 가능할 것이다. 본 논문은 이런 문제들을 해결하고자 동공 추적이 가능한 아이트래커와 뇌파 측정이 가능한 EEG장비를 이용하여 습득한 생체 데이터를 통해 프로그래머들의 프로그램 난이도 예측 모델을 개발하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.155-159
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• 2018

최근 화두가 되고있는 지능형 개인 비서 시스템에서 자연어 이해(NLU) 시스템은 중요한 구성요소이다. 자연어 이해 시스템은 사용자의 발화로부터 대화의 도메인(domain), 의도(intent), 의미적 슬롯(semantic slot)을 분류하는 역할을 한다. 하지만 자연어 이해 시스템을 학습하기 위해서는 많은 양의 라벨링 된 데이터를 필요로 하며 새로운 도메인으로 시스템을 확장할 때, 새롭게 데이터 라벨링을 진행해야 하는 한계점이 존재한다. 이를 해결하기 위해 본 연구는 적대 학습 방법을 이용하여 풍부한 양으로 구성된 기존(source) 도메인의 데이터부터 적은 양으로 라벨링 된 데이터로 구성된 대상(target) 도메인을 위한 슬롯 채우기(slot filling) 모델 학습 방법을 제안한다. 실험 결과 적대 학습을 적용할 경우, 적대 학습을 적용하지 않은 경우 보다 높은 f-1 score를 나타냄을 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.231-234
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• 2016

프로그래머들이 코딩을 할 때 발생하는 빈번한 실수는 많은 시간적 비용을 낭비할 수 있고 작은 실수가 전체 코드에 치명적인 에러를 유발하기도 한다. 이러한 문제점은 프로그래머들이 코드를 작성할 때 전체적인 알고리즘을 얼마나 잘 이해하는지와 이전 코드에 대한 이해력과 연관이 있다. 만약 코드에 대한 이해가 어렵다면 정교하고 간결한 코드를 작성하는데 무리가 있을 것이다. 기존 코드에 대한 난이도를 평가하는 방법은 자가평가 등을 통해 이루어져 왔다. 사람 내부 변화를 직접 측정하면 더 객관적인 평가가 가능할 것이다. 본 논문은 이런 문제들을 해결하고자 동공 추적이 가능한 아이트래커와 뇌파 측정이 가능한 EEG장비를 이용하여 습득한 생체 데이터를 통해 프로그래머들의 프로그램 난이도 예측 모델을 개발하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.333-338
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• 2019

인코더-디코더(Encoder-decoder)는 현대 기계 번역(Machine translation)의 가장 기본이 되는 모델이다. 인코딩은 마치 인간의 뇌가 출발어(Source language) 문장을 읽고 이해를 하는 과정과 유사하고, 디코딩은 뇌가 이해한 의미를 상응하는 도착어(Target language) 문장으로 재구성하는 행위와 비슷하다. 그렇다면 벡터로 된 인코더 표현은 문장을 읽고 이해함으로써 변화된 뇌의 상태에 해당한다고 볼 수 있다. 사람이 어떤 문장을 잘 번역하기 위해서는 그 문장에 대한 이해가 뒷받침되어야 하는 것처럼, 기계 역시 원 문장이 가진 의미를 제대로 인코딩해야 향상된 성능의 번역이 가능할 것이다. 본 논문에서는 뇌과학에서 뇌 동기화(Brain-to-brain coupling)라 일컫는 현상을 모방해, 출발어와 도착어의 공통된 의미를 인코딩하여 기계 번역 성능 향상에 도움을 줄 수 있는 이중 번역 기법을 소개한다.

• Journal of the Korean earth science society
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• v.29 no.1
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• pp.60-77
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• 2008

We investigated the textbook model explaining a phase of the Moon and compared it with student models at the secondary levels in Korea. 20 high school students and 36 middle school students from suburb area participated in this study. Participants were interviewed to explain understandings about the cause of the Moon's phase with drawing their models. The results of this study showed that the textbooks now in use explain the phase of the Moon with one unique scientific model, while students displayed 6 different kinds of models including the scientific model. Furthermore the students tend to have comparatively scientific model modes as their grades increase and their scholastic ability levels become higher. Although the students have learned the Moon's phase in school, they still have alternative models because the textbook does not explain enough for the students to overcome their alternative conceptions. In the textbook, the model presented without explanation of the limitation of the model, so there can be a gap between the model in the textbooks and the models in the mind of students. With these findings, we propose complementary models for helping secondary school students to develop their understanding of moon phases.

• Phonetics and Speech Sciences
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• v.11 no.1
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• pp.41-49
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• 2019

An end-to-end speech recognition model consisting of a single integrated neural network model was recently proposed. The end-to-end model does not need several training steps, and its structure is easy to understand. However, it is difficult to understand how the model recognizes speech internally. In this paper, we visualized and analyzed the attention-based end-to-end model to elucidate its internal mechanisms. We compared the acoustic model of the BLSTM-HMM hybrid model with the encoder of the end-to-end model, and visualized them using t-SNE to examine the difference between neural network layers. As a result, we were able to delineate the difference between the acoustic model and the end-to-end model encoder. Additionally, we analyzed the decoder of the end-to-end model from a language model perspective. Finally, we found that improving end-to-end model decoder is necessary to yield higher performance.

• Journal of the Korean School Mathematics Society
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• v.15 no.4
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• pp.643-671
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• 2012

The purpose of this study was to examine How the exploratory activities using Excel and GSP which are exploratory software, in learning analytic geometry affected on the underachievers' analytic geometry concept development process. The subjects of 5 students who received the 8th~9th grades from their examination of the last semester, participated in a total of 7 units based on Skemp's intelligent learning model. The results of the study showed that there were two important cases found to nearly achieve the category $R_2$. One was reflective thinking could happen through exploratory software in category $R_1$. The other was the exploratory activities which could have the same effectiveness as the relational understanding in category $I_2$, as Skemp mentioned that there is a room to be achieved in the elementary level when such relational understanding is achieved.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.07a
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• pp.17-20
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• 2016

딥러닝 기법이 발달함에 따라 텍스트에 내재된 의미 및 구문을 어떠한 벡터 공간 상에 표현하기 위한 언어 모델이 활발히 연구되어 왔다. 이를 통해 자연어 처리를 기반으로 하는 감성 분석 및 문서 분류, 기계 번역 등의 분야가 진보되었다. 그러나 대부분의 언어 모델들은 텍스트에 나타나는 단어들의 일반적인 패턴을 학습하는 것을 기반으로 하기 때문에, 문서 요약이나 스토리텔링, 의역된 문장 판별 등과 같이 보다 고도화된 자연어의 이해를 필요로 하는 연구들의 경우 주어진 텍스트의 주제 및 의미를 고려하기에 한계점이 있다. 이와 같은 한계점을 고려하기 위하여, 본 연구에서는 기존의 LSTM 모델을 변형하여 문서 주제와 해당 주제에서 단어가 가지는 문맥적인 의미를 단어 벡터 표현에 반영할 수 있는 새로운 언어 학습 모델을 제안하고, 본 제안 모델이 문서의 주제를 고려하여 문장을 자동으로 생성할 수 있음을 보이고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06b
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• pp.143-147
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• 2007

소프트웨어 개발 과정에서 산출된 설계 모델은 향후 시스템의 유지보수를 위해 꼭 필요한 산출물 중의 하나이며 시스템을 이해하는데 필수적인 요소이다. 그러나 다양한 요구사항의 변경에 따라 유지보수 단계를 거치면서 소스 코드에만 수정이 가해져 모델 정보와의 연계성이 없어지게 된다. 이에 본 논문에서는 소스 코드와 모델간의 일관성을 위한 코드 저장소를 제안한다. 모델 정보와 소스 코드와의 일관성을 지키기 위해서는 소스 코드에 있는 시스템의 행위적인 정보를 유지하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 모델을 표현 할 수 있는 XMI를 이용하여 메타모델 기반의 코드 저장소를 구축함으로써 해결하고자 한다. 코드 저장소에는 소스 코드의 모든 정보를 추출하여 XMI 형태의 코드 모델로 저장되며 이 정보로부터 다시 실행 가능한 소스 코드를 생성할 수 있도록 한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2001.04a
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• pp.205-208
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• 2001

본 논문은 KCC 정보통신(주) e-RoadMap 웹 방법론에 적용한 컨텐츠, 데이터, 사용자인터페이스 모델이다. 이는 널리 알려진 구조적기법에 웹 어플리케이션을 개발하는 절차를 반영한 모델이다. 그러므로 기존의 방법론 사용자들에게 이해가 용이하다. 이벤트리스트와 웹 시나리오요구서를 통하여 사용자요구정의를 하고, 컨텐츠 모델은 기존의 엔터티 관계도를 이용하여 컨텐츠를 도출토록 하였으며, 프로세스 모델에서는 웹에 구현할 프로세스를 도출하였다. 사용자 인터페이스모델에서는 웹으로 구현할 항해설계 및 멀티미디어 설계를 반영하였다. 본 제안모델은 컨텐츠도출, 컨텐츠를 운용하는 프로세스도출 및 이들의 상관관계를 제시하고 있으며, 이를 통하여 사이트 구조 및 컨텐츠를 상세 정의토록 하였다.