• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제1호
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• pp.310-313
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• 2006

지능형 학습 시스템(ITS, Intelligent Tutoring System)은 학습자의 학습 스타일을 인지하여 학습자에 맞는 학습전략을 세우고 적절한 학습 서비스를 제공하는 시스템이다. 기존의 학습시스템은 학습자의 학습 스타일 보다는 학습 컨텐츠에 중심을 두어 학습자에게 맞는 학습 전략을 적절히 세우는 과정이 부족했다. 이에 본 논문에서는 학습자의 학습과정에서 발생한 데이터를 기반으로 학습자의 학습 스타일을 파악하는 방법을 제안한다. 이를 위해 서양 건축양식 학습을 위한 교육 컨텐츠를 이용하였으며, 수집된 데이터를 분석하여 Folder & Silverman 이 제시한 학습 스타일에 근거한 학습자의 학습 스타일을 추출하였다. 실험에서는 70명의 데이터를 수집하였고, 학습자가 교육 컨텐츠를 학습한 순서에 대한 시계열 데이터를 기반으로 학습자 성향을 알아보기 위하여 은닉 마코프 모델(Hidden Markov Model)을 사용하였다. 은닉 마코프 모델을 적용하여 얻은 분석 결과를 가지고 각 학습자에게 맞는 학습 스타일을 진단하였다. 은닉 마코프 모델에서 얻은 학습 스타일 진단 모델은 향후에 학습자 학습 스타일을 파악하는데 사용할 수 있으며, ITS에 있어 학습자 성향 분석 모듈로 고려해볼 수 있다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.1204-1215
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• 1998

이 논문에서 우리는 OARTS(Object based Approach for Real-Time Systems)를 위한 시나리오를 표현하는 방법과 명세언어 및 확인기법을 제안한다. 이 방법은 지금까지 방법론 차원의 시나리오를 다루지 않았기 때문에 일반적인 모델링기법(사건추적도)에 명세언어와 확인방법을 포함한다. 본 논문은 객체에 기초한 통신 인터페이스인 외부 모듈 천이의 동기를 중심으로 내부 액션 천이와 외부 사건들의 열의 표현에 중점을 둔다. 실제의 예를 통하여 제안된 방법이 분석 단계의 요구사항들을 잘 반영하였으며 개념적인 확인기를 통하여 그 표현의 정당성을 확인할 수 있었다. 또한 이 방법은 일반적인 실시간 시나리오를 표현하기 위한 분석 도구로도 이용될 수 있을 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.389-392
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• 2002

본 논문에서는 대표적인 NP 문제의 하나인 강의시간표 문제를 분산 제약조건 만족 문제로 해결하는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템에서는 복잡하고 방대한 강의시간표 문제를 여러 개의 작은 모듈 단위의 에이전트로 분할한 후 개별 문제외 해를 구하고 이들을 결합시켜 가능해(feasible solution)를 찾는다. 한편, 분리된 에이전트에 의해 해결되는 부-문제들이 상호 의존적이면서 중첩된 경우에 해들 사이의 모순을 해결하면서 최종 해를 구한다. 제안한 시스템에서는 다음과 같은 방법으로 문제를 해결한다. 제약조건을 점진적으로 추가하여 탐색공간을 줄여 나간 후, 국소 탐색을 통해 변수에 일관된 도메인 값을 할당한다. nogood에 대하여 점진적인 제약조건 완화로 탐색공간을 확장하여 모든 변수에 도메인 값을 배정한다. 제약조건 완화는 제약조건들을 몇몇 단계로 정의하고, 휴리스틱 순서와 제약조건의 중요도에 따라 되추적 탐색 기법을 이용하여 순차적으로 완화한다. 만일 과잉-제약조건이 발생할 경우 가중치의 합이 최소로 하는 값을 배정한다. 즉 모든 변수에 도메인 값은 모든 제약조건을 만족하든 초기의 부-문제에 가능해가 될 수 있는 제약조건을 만족해야 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.682-683
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• 2019

본 논문에서는 인공지능 Watson 기반의 챗봇 시스템에서 효율적인 자연어 처리를 위한 시나리오 설계 방법을 제안하고자 한다. 주제별 시나리오 구성을 단순히 무작위 순서로 배치하는 것 보다 연관도가 높은 노드를 가깝게 연결하는 것이 주제 전환 속도와 효율성 측면에서 유의미한 것으로 나타났다. 시스템의 구성 요소를 연결해주는 어플리케이션은 빠르게 질문과 답변 전달이 가능하도록 모듈화하여 PaaS 클라우드에 연결하도록 한다. 그 결과 경제적이고 단순한 개발 환경에서 어플리케이션을 구현하는 것이 가능했다. API를 호출하여 답변을 전달하는 경우에는 약 2.005초 정도로 빠른 응답 속도를 보였다. 따라서 본 논문에서 설명하는 챗봇 시스템 설계 방법을 사용할 경우 저비용으로 효율성 있는 서비스 제공 플랫폼을 구축할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.389-391
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• 2013

실내공간에서 사용자 재실인원수를 파악하기 위한 일반적인 방법으로는 출입구의 내 외부 벽면에 인체감지용 센서를 두 개 이상 설치하여 센서 ID별로 감지되는 순서에 따라 사용자의 입 퇴실 상황을 판별하는 것이다. 기존에 사용되고 있는 대부분의 인체 감지용 센서시스템은 동일한 종류의 센서를 조합한 형태로서 각 센서의 종류에 따른 동작방식 및 하드웨어적 특징에 따라 빛이나 온도 등의 주변 환경 요소와 장애물 등에 의해 오작동하는 문제점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 적외선, 초음파, 마이크로웨이브 등 세 가지 인체감지용 센서를 다양하게 조합할 수 있는 하이브리드 센서 모듈을 이용하여 사용자의 입 퇴실 상황과 공간 내 재실인원수를 정확하게 인식하기 위한 최적의 센서 조합을 파악한다. 실험 결과, 내부/외부 모두 적외선 센서 또는 마이크로웨이브 센서를 조합하거나 내부/외부에 적외선 및 마이크로웨이브 센서를 조합한 시스템이 타 센서를 조합한 시스템에 비해 우수한 성능을 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권4호
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• pp.37-45
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• 2006

본 논문에서는 인지학에서 연구되고 있는 동질 연상 기억 현상과 장기 및 단기 기억 강화 조절 기능을 담당하는 해마의 두뇌 원리를 공학적으로 모델링한 MHLA(Modulatory Hippocampus Learning Algorithm)의 개발을 제안한다. 해마에서 중요시 하는 연관된 3단계 조직(DG, CA3, CAl)에 기반한 동질 연상 메모리를 구성하도록 하였으며, 장기 기억 학습에 모듈레이터(modulator)를 추가하여 학습 수렴 속도를 향상시켰다. 해마 구조에서 정보는 3단계 순서에 따라 치아 이랑 영역에서 통계적인 편차를 적용하여 호감도 조정에 따라서 반응 패턴으로 이진화 되고, CA3 영역에서 자기 연상 메모리를 하여 패턴이 재구성이 된다. CA3의 정보를 받는 CAI영역에서는 모듈레이터가 적용되는 신경망에 의해 장기기억 인식에 이용되는 연결n강도의 수렴이 빠르게 학습된다. MHLA의 성능을 측정하기 위하여 포즈 및 표정과 화질 상태에 따라 분류된 얼굴 영상에 PCA(Principal Component Analysis)를 적용하여 특정 벡터들을 계산하 MHLA로 학습한 후, 인식률을 확인 하였다. 실험 결과, 제안한 학습 방법을 다른 방법들과 비교하였을 때, 학습시간비용과 인식률에서 우수함을 확인하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제20권4호
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• pp.126-138
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• 2017

최근 환경에 대한 국민적 관심이 증대되고 있으며 물환경 관련 문제에 대한 신속하고 정확한 대응을 위해 GIS를 활용한 물환경데이터의 분석에 대한 지원요구가 증가함에 따라 물환경데이터의 공간분석을 지원하는 공간네트워크 데이터기반의 하천망분석도를 개발하여 제공하고 있다. 그러나 오염사고 등 사용자의 필요에 따라 수시로 요구되는 공간자료인 집수구역의 분할에 어려움을 겪고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 수치표고모델 및 흐름방향도를 이용한 집수구역 자동 분할 알고리듬 및 모듈 개발을 포함하는 자동분할 프로그램의 개발이 이루어졌다. 집수구역 자동분할 프로그램의 개발은 집수구역 분할 방법 설계, 알고리듬 개발, 모듈 개발의 순서로 진행하였다. 집수구역 분할을 위해 수치표고자료와 이를 기반으로 제작된 흐름방향도를 활용하였다. 집수구역 분할을 위한 알고리듬은 집수구역 격자추출단계, 경계점 추출단계 및 경계선 분할 단계의 3단계로 개발되었으며 집수구역 분할모듈은 프로그램의 생산성과 활용성을 고려하여 ESRI사의 ArcGIS를 기반으로 하는 Add-in 모듈로 개발하였다. 집수구역 자동분할 모듈을 이용하여 실제 집수구역을 분할하였으며, 현재 활용중인 집수구역과 비교 분석하였다. 집수구역 분할 결과 수치표고자료 기반의 집수구역 분할이 원활하게 이루어지는 것을 확인하였다. 특히 지형학적 경사가 명확한 지역은 집수구역의 분할이 정확하고 신속하게 이루어지는 것을 확인할 수 있었다. 논, 밭, 도심지역 등 평평한 곳이나 배수시설이 정비된 지역의 경우 집수구역의 분할이 이루어지지 않는 경우가 있었으나 전반적으로 기존 집수구역의 분할시간을 줄이는데 기여가 클 것으로 판단되었다. 향후에는 보다 정밀한 수치표고자료의 활용이 가능하면서 자료 크기로 인한 계산 시간을 줄이기 위한 알고리듬의 개발이 필요하다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제19A권1호
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• pp.35-44
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• 2012

기존의 운영체제에서 하드디스크의 성능을 향상시키기 위해서 사용해왔던 기술들이 SSD(Solid State Drive)에는 부정적 효과를 나타내는 경우가 많다. HDD의 기계적인 요소 때문에 접근 시간과 블록 주소의 순서가 성능에 매우 중요한 요인으로 작용하였지만, SSD는 불록 주소의 순서에 영향을 받지 않는 우수한 랜덤 읽기 성능을 제공한다. 실제 개인용 PC에서 SSD를 사용할 때에 선반입을 끄도록 권고되고 있다. 하지만 이 논문은 SSD의 내부 구조와 낸드 플래시 메모리의 특징을 고려한 선반입 및 메모리관리 정책를 결합한 방법을 제시한다. SSD에는 다수개의 낸드 플래시 메모리로 구성되어 있어 칩을 동시에 구동시키는 것이 중요하며, 낸드 플래시 메모리의 기본 입출력 단위가 계속 증가하는 방향으로 발전하고 있어서 SSD 내부의 동작 단위가 운영체제의 블록 크기보다 훨씬 커지게 되었다. 이 논문은 이러한 SSD의 특징과 경향을 수용하여, 제안하는 선반입 기법은 SSD의 동작 단위로 수행되며, 제안하는 메모리 관리 기법은 그 선반입 기법의 단점을 보완하여, 캐시 히트율과 선반입 히트율의 합이 최대가 되도록, 선반입되었지만 사용되지 않는 데이터를 적응적으로 퇴출한다. 본 기술은 리눅스 커널 모듈로 개발하였으며 실제 SSD를 사용하여 성능 평가를 실시하였다. 주어진 실험에서 제안하는 선반입 기법이 약 26%까지 성능을 향상시켰다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권3호
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• pp.59-67
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• 2013

Reed-Solomon(RS) 코드는 강력한 에러 정정 능력으로 널리 사용된다. 최근 제안된 RS 코드의 리스트 디코딩 알고리즘은 일반적인 디코더보다 더 큰 디코딩 반경을 가지며 하나 이상의 코드를 찾아낸다. 리스트 디코더는 복잡도가 매우 큰 Interpolation 단계를 포함하며 효율적인 하드웨어 설계가 필요하다. 본 논문에서는 연판정 RS 리스트 디코딩 알고리즘을 위한 효율적인 저복잡도 Interpolation 구조를 제안한다. 제안된 구조는 후보다항식의 Y 차수에 대해서는 병렬로 처리하며 X 차수에 대해서는 직렬로 처리한다. 후보다항식의 처리순서는 계수의 메모리사용의 효율성을 높이기 위하여 적응적으로 결정한다. 따라서 내부 저장공간이 최소화되며 메모리 구조와 접근이 단순해진다. 또한 제안된 구조는 각 모듈의 레이턴시가 유사하고 모듈간 스케쥴링을 최대한 중첩함으로써 높은 하드웨어 효율을 보여준다. 예제로써 (255, 239) RS 리스트 디코더를 설계하였으며 동부하이텍 $0.18{\mu}m$ 표준 셀 라이브러리를 사용하여 합성하여 검증되었고 결과 최대 동작 주파수는 200MHz이고 게이트 수는 25.1K이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.475-487
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• 2011

본 논문에서는 고차원펄스의 스펙트럼을 유도하는 체계적인 방법을 제시하고, 이를 학습내용으로 하는 효율적인 이러닝 시스템을 설계한다. 고차원펄스의 스펙트럼은 연속미분법이나 콘볼루션법 등 기존의 방법에 의하여 유도될 수 있으나, 그 차수가 증가함에 따라 현저하게 높아지는 복잡도 때문에 사용할 수 없다. 우리는 고차원펄스의 차수에 따라 순환적으로 적용되는 알고리듬을 제시하고, 이를 찾아보기표에 의하여 함수적으로 차수에 연관된 스펙트럼의 식을 유도한다. 또한, 이를 이용하여 고차원펄스의 스펙트럼을 분석하는 과정을 학습하는 이러닝 콘텐츠를 설계한다. 여기에는 기존의 순차적 재생을 기본으로 하여 이른바 개념단위 오브젝트별 분기방식을 적용하는 콘텐츠 처리방식이 사용된다. 모델링, 임펄스응답과 전달함수, 파라미터, 찾아보기표 등 전체를 네 개의 개념단위로 분할한 콘텐츠페이지를 설계하고, 이들로부터 하향식으로 분화된 개념단위들을 모듈과 서브모듈로 설정한다. 이들은 개념단위 오브젝트별 분기방식에 의하여 학습자에게 다양한 학습순서와 반복학습 등을 제공하여 상호작용을 증대하고, 저작된 이러닝 콘텐츠에 의한 학습효과를 현저히 향상시킨다. 또한, 콘텐츠 자체의 효율성 측면에서도 현저한 향상을 이룬다.