• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1999년도 학술발표대회 논문집 제18권 1호
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• pp.82-85
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• 1999

본 연구에서는 연속음성인식 시스템의 성능 향상을 위하여 음성의 채록환경 및 데이터량 등을 고려한 효과적인 언어모델 작성방법을 제안하고, 이를 항공편 예약시스템에 적용하여 성능 평가 실험을 실시한 결과 $91.6\%$의 인식률을 얻어 제안한 방법의 유효성을 확인하였다. 이를 위하여 소량의 200문장의 항공편 예약 텍스트 데이터를 이용하여 좀더 강건한 단어발생 확률을 가지도록 하기 위해 일반적으로 대어휘 연속음성인식에서 많이 이용되고 있는 단어 N-gram 언어모델을 도입하고 이를 다양한 발성환경을 고려하여 1,154문장으로 확장한 후 동일 문장'을 반복 학습하여 언어모델을 작성하였다. 인식에 있어서는 오인식과 문법적 오류를 최소화하기 위하여 forward - backward pass 방법의 stack decoding알고리즘을 이용하였다. 인식실험 결과, 평가용 3인의 200문장을 각 반복학습 회수에 따라 학습한 각 언어모델에 대해 평가한 결과, forward pass의 경우 평균 $84.1\%$, backward pass의 경우 평균 $91.6\%$의 문장 인식률을 얻었다. 또한, 반복학습 회수가 증가함에 따라 backward pass의 인시률의 변화는 없었으나, forward pass의 경우, 인식률이 반복회수에 따라 증가하다가 일정값에 수렴함을 알 수 있었고, 언어모델의 복잡도에서도 반복회수가 증가함에 따라 서서히 줄어들며 수렴함을 알 수 있었다. 이상의 결과로부터 소량의 텍스트 데이터를 이용한 제한된 태스크에서 언어모델을 작성할 때 반복학습 방법이 유효함을 확인할 수 있다.

• 한국정밀공학회지
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• 제18권3호
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• pp.131-142
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• 2001

다양한 산업체에서 반복적인 특정업무를 수행하는 경우가 흔히 발생한다. 반복되는 오차의 경험치를 근거로 주어진 작업을 추진하는 과정에서 이들 업무의 정밀도제고를 추구함으로써 갖는 성능개선은 사업장의 품질관리와 직결된다. 학습제어의 본래 적용동기는 생산조립라인에 투입되어 반복적인 일을 수행하는 산업로봇의 정밀도 제고이다. 본 논문에서 분산이산시형시스템에서 출발하였으며, 이를 산업용로봇에 적용하기 위하여 수학적으로 모델링한 모의실험을 통하여 알고리즘의 안정성과 반복오차를 줄여가는 과정을 보여 주었다. 입출력정보가 상호간섭 하는 산업용로봇과 같은 복합구조물에서도 모든 시스템(링크)의 정밀도를 만족함을 보여 줌으로써 복합구조물에서 선형반복학습제어의 안정성을 증명하였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제21권3호
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• pp.516-528
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• 2001

학습행동에서의 뇌파 측정은 실시간으로 두뇌 기능 상태를 연구하는데 유용한 연구 방법이며, 대뇌의 부위 중 전전두엽은 새로움에 대한 지향반응과 사고 활동에 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 중학교 2학년 학생 20명에게 새로운 시청각 학습자료를 제시하고 4회의 반복학습이 이루어지는 과정에서 전전두부$(Fp_{1},\;Fp_{2})$의 뇌파를 측정하고 고속푸리에 변환(FFT)을 하여 정량적으로 분석하였다. 그 결과는 다음과 같다. 1) 새로운 내용의 첫번째 시청각 학습으로 기준상태에서보다 뇌신경의 속파 리듬인 $\beta_{2}$파(20-30Hz)와 $\beta_{1}$파(13-20Hz)의 활성은 증가하였으며, 서파 리듬인 $\theta$파(4-7Hz)와 $\alpha$ 파(8-13Hz)의 활성은 감소하였다. 2) $\beta_{2}$파와 $\beta_{1}$파의 활성은 1회의 반복학습 이후에 점차로 감소하였으며, $\beta_{2}$파가 $\beta_{1}$파보다 반복학습에 따른 활성도의 변화가 크게 이루어졌다. 3) 반복적인 시청각 학습이 이루어짐에 따라 $\alpha$ 파의 활성도는 기준상태에서보다 낮은 상태에서 완만하게 감소하였으며 $\theta$파의 활성은 2회의 반복학습 후에 감소하였다. 4) $\beta$와 $\theta$파의 활성이 함께 높은 2차 시청각 학습(1회 반복학습)에서 높은 학업 성취도의 향상을 보였다. 5) 처음 시청각 학습이 이루어질 때에는 전전두엽의 우뇌$(Fp_{2})$가 좌뇌$(Fp_{1})$보다 우세한 기능을 보였지만 반복적인 시청각 학습에서는 좌 우 뇌의 우세성이 구별되지 않았다. 따라서 교과학습과 관련된 인간의 정신행동에 있어서 뇌신경 반응의 습관화 현상이 나타나며, 학습 경험에 의해 두뇌 반구의 우세성이 변화할 수도 있음을 제시한다. 또한 시청각 학습에 있어서 두뇌 기능의 효율적 활용을 통한 학업 성취도 향상을 위해서는 l회의 반복 학습이 적합하다고 할 수 있다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2006년도 춘계 국제학술대회 논문집
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• pp.211-217
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• 2006

반복학습제어는 특정목적 궤도의 반복작업을 수행하는 정밀도를 개선하는 제어기를 개발하는 기술이다. 기존 연구에서는 수직다물체의 반복정밀도를 개선하기 위하여 누적학습제어와 적응제어 기법을 한 반복영역에서 동시에 실시하는 기법을 개발하였다. 당초 이 기술은 생산조립라인의 산업용 로봇에서 발생하는 반복정밀도를 개선하기 위해 개발하였으며, 특히, 분산학습기법은 산업용 로봇에서 발생하는 실질적 제어 방식에 유효한 기법이다. 본 논문에서 개발한 제어기술은 한 반복영역의 모든 시간대의 입출력 정보를 동시에 학습하기 보다는 매 시간대의 입출력 정보를 각 시간대 마다 충분히 학습하고 다음 시간대의 정보를 학습하는 것이다. 본 논문에서 개발한 기술을 산업용 로봇과 의료기기에 적용하면 수직다물체의 정밀도 품질보증 확보에 큰 기여를 하게 된다.

• Journal of Platform Technology
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• 제6권4호
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• pp.34-40
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• 2018

현재 인공신경망은 단일 작업에 대해선 뛰어난 성능을 보이나, 다른 종류의 작업을 학습하면 이전 학습 내용을 잊어버리는 단점이 있다. 이를 catastrophic forgetting이라고 한다. 인공신경망의 활용도를 높이긴 위해선 이 현상을 극복해야 한다. catastrophic forgetting을 극복하기 위한 여러 노력이 있다. 하지만 많은 노력이 있었음에도 완벽하게 catastrophic forgetting을 극복하지는 못하였다. 본 논문에서는 여러 노력 중 elastic weight consolidation(EWC)에 사용되는 핵심 개념을 이용하여, 순차적 반복학습을 제시한다. 인공신경망 학습에 많이 쓰이는 MNIST를 확장한 EMNIST 데이터 셋을 이용하여 catastrophic forgetting 현상을 재현하고 이를 순차적 반복학습을 통해 극복하는 실험을 진행하였으며, 그 결과 모든 작업에 대해서 학습이 가능하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2003년도 춘계종합학술대회
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• pp.477-480
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• 2003

원격교육의 발전은 해를 거듭할수록 많은 변화를 가져왔다. 기존의 원격교육은 학습자 특성을 고려하기보다는 학습내용의 반복훈련을 통해 기능을 습득하는 단순반복형 학습시스템 유형이 많다. 이러한 단순반복형 학습시스템은 학습초기 학습매체가 가지는 흥미와 동기가 학습이 지속될수록 반감되어 간다는 단점이 있다. 학습자들이 참여하지 않을 경우 교육 자체가 성립하기 어렵기에 원격교육에 있어서 학습 참여는 대단히 중요하다. 따라서 본 연구에서는 원격교육에서 학습자들의 참여도가 저조하다는 것을 인지하여 학습 참여도를 향상시키기 위해 학습자가 자기 주도적이고 상호작용적 및 수준별 학습을 가능하게 하는 시스템을 개발하여 응용해 봄으로써 다른 강의까지도 학습효과를 줄 수 있는 방안을 제시하고자 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.445-451
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• 2016

본 논문에서는 기존의 인공신경망을 이용한 자동작곡에서 음악적으로 부족한 부분을 개선하기 위해 조성을 후처리하는 방법과 멜로디에 반복성을 주는 방법 그리고 다수의 곡을 학습하기 위한 평균 신경망 방법을 제안한다. 인공신경망을 이용하여 작곡된 곡의 멜로디는 인공신경망에 학습된 곡의 멜로디에 따라서 출력되는 것으로 음악적으로 특정한 조성에 맞는 곡이 출력되지 않으며 또한 반복적인 멜로디 구성이 나오기 어렵다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 인공신경망이 출력한 멜로디를 음악이론에 따라서 특정한 조성으로 후처리하는 방법과 마디구분을 반복적으로 구성하여 멜로디 진행에 반복을 주는 방법을 제안한다. 또한 기존 연구에서 사용한 다수의 곡을 학습하는 방법은 여러 가지 단점이 있었다. 이를 해결하기 위하여 다수의 곡을 학습하는 방법으로 각 곡을 학습한 인공신경망의 가중치를 평균하여 만든 평균 인공신경망을 사용하는 것을 제안한다. 제안한 방법을 적용하여 작곡한 결과 제안한 방법이 기존의 문제점을 해결하는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보기술응용학회:학술대회논문집
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• 한국정보기술응용학회 2006년도 춘계학술대회
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• pp.232-249
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• 2006

e-learning은 오프라인 교육에 비해 시간과 공간의 제한을 받지 않고, 반복학습이 가능하며, 비용이 저렴하다. 그러나 이러한 장점에도 불구하고 1990년대 말 도입되어 6년 이상 경과되었으나 아직 널리 보급되지 않고 있다. 본 연구에서는 e-learning이 갖는 다양한 장점에도 불구하고 왜 채택이 저조한가에 대한 원인을 찾고, 보급을 확산시킬 방안을 찾는데 목적이 있다. 이를 위해 e-learning 채택에 대한 선행연구를 검토하고 e-learning 채택자와 미채택자에 대한 인터뷰를 수행하였다. 결과적으로 유용성, 지속성: 재미, 반복성, 비용, 접근성, 학습동기, 즉시성 요인이 e-learning 채택에 영향을 미친다는 연구모델을 도출하였다 여기서 비용과 접근성은 기존 선행연구들과 반대의 가설을 제시하였다. 즉, e-learning은 오프라인에 비해 비용이 저렴하기 때문에 그리고 반복해서 학습할 수 있기 때문에 학습을 미루게 되어 오히려 채택을 저해한다는 것이다. 다중회귀분석을 통해 검증한 결과 즉시성은 채택되지 않았고, 비용이 저렴하기 때문에 그리고 반복해서 학습할 수 있기 때문에 e-learning을 채택하게 된다고 나타나, 본 연구의 가설은 성립되지 않고 기존 연구가설이 타당한 것으로 나타났다. 본 연구의 대상이 e-learning을 사용해본 경험이 비교적 많지 않은 사람을 대상으로 하였기 때문에 나타난 결과라 생각된다. 향후 e-learning을 6개월 이상 사용해본 사람들을 대상으로 연구해 볼 필요가 있다고 생각된다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.183-191
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• 1998

다양한 산업분야의 생산공장에서 주로 활용되고 있는 6축 수직다관절로보트는 대부분 단순반복운동을 하고 있다. 단순반복중 point-to-point제어보다 품질을 요하는 tracking-to-trajectory 제어를 위한 분산학습제어에 대하여 연구하고자 한다. 관련 학습제어기법으로는 선형누적형기법과 간접적응기법이 있다. 두기법의 차이는 시스템 정보의 유무이며, 시스템의 주어진 상황에 따라 두 기법중 하나를 선택할 수 있다. 간접적응형 기법은 zero tracking error를 보장받기 위해서 보다 많은 반복을 요하는 경비를 부담하여야 한다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 1998년도 춘계공동학술대회 발표논문집 IMF시대의정보화 추진전략
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• pp.125-128
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• 1998

다양한 산업분야의 생산공장에서 주로 활용되고 있는 6축 수직다관절보트은 대부분 단순반복운동을 하고 있다. 단순반복중 point-to-point제어보다 품질을 요하는 tracking -to-trajectory제어를 위한 분산학습제어에 대하여 연구하고자 한다. 관련 학습제어기법으로는 선형누적기법과 간접적응기법이 있다. 두 기법의 차이는 시스템의 정보의 유무이며 시스템의 주어진상황에 따라 두 기법중 하나를 선택할 수 있다. 간접적응형 기법은 zero tracking error를 보장받기 위해서 보다 많은 반복을 요하는 경비를 부담하여야 한다.