• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.301-314
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• 2008

기존의 이벤트 인식은 한정된 규칙 기반으로 이루어졌고, 시나리오 해석은 확률 자료의 크기로 많은 학습 시간이 필요했다. 본 논문에서는 객체로부터 특징 벡터를 추출하고 각 객체의 행동 양식을 분석하여 현재 객체의 이벤트를 인식하는 방법과 확률 모델을 기반으로 본 논문에서 정의한 긴급 상황 시나리오를 해석할 수 있는 방법을 제안한다. 독립 객체의 이벤트 규칙은 주-이벤트, 움직임-이벤트, 상호-이벤트, 그리고 'FALL DOWN' 이벤트로 구성되며, 객체의 특징 벡터와 베이지안 네트워크에 의해 학습된 분할 움직임 방향 벡터(SMOV)를 통해 정의된다. 긴급 상황 시나리오는 현재 이벤트의 상태와 사후 확률에 의해 분석된다. 본 논문에서는 기존 방법에 비해 다양한 이벤트를 정의하였고 이벤트 간의 독립성을 높여 확장성이 용이하도록 하였다. 그리고 객체 추적만을 통해 얻을 수 없는 의미론적 정보를 규칙과 확률을 기반으로 획득할 수 있었다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2001년도 추계산학기술 심포지엄 및 학술대회 발표논문집
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• pp.75-78
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• 2001

본 논문에서는 웹 문서의 자동 분류를 위한 특성 선택 및 추출기법을 기술한다. 최근 인터넷의 급속한 성장과 보급으로 전자우편과 웹을 통해 제공되어지는 정보의 양이 기하급수적으로 증가함에 따라 효율적인 문서 분류의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 웹 디렉토리 내의 문서로부터 추출된 용어 집합을 기반으로 SVM을 사용하여 학습한 후 문서 분류를 수행한다. 본 실험의 문서는 정보통신 분야 디렉토리 서비스 시스템인 itfind로부터 수집된 문서를 대상으로 하였으며 3가지 시나리오에 따라 실험을 수행하여 각 시나리오 별로 재현율/정확율 및 오분류율을 성능 요소로 계산하였다. 본 실험은 학습 벡터 구성과정에서 잡음에 의해 다른 클래스의 문서 분류에 미치는 영향을 평가하여 SVM을 기반으로 한 문서 분류 기법이 강건함을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.746-749
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• 2008

인터넷의 활용이 증가됨에 따라 사용자들은 수많은 정보를 주고받게 되었고 이러한 시대의 흐름에 부응하여 네트워크의 대한 지적인 관심도 높아지게 되었다. 그러나 기존의 네트워크 학습체계는 이론적인 개념위주의 평면적인 형태였고 네트워크 자체의 추상적이고 학습 원리와 개념을 경험하기 힘든학습의 특성 때문에 전체적인 학습의 흐름과 기능을 이루는 동작에 초점을 맞추기보다는 각 단위별단편적인 개념위주 내용만 제시하여 전체적인 흐름을 파악하고 학습할 수 있기에는 미흡하였다. 이러한 관점에서 학습 내용이 어려운 네트워크의 동작 원리를 시각적으로 쉽게 이해할 수 있는 학습 도구를 제공하여 학습의 이해와 성취도를 높이는 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 학습자가 입체적으로 원리를 파악할 수 있도록 쉽고 흥미로운 학습을 유도할 수 있는 학습 시나리오를 구성하여 학습내용 간 연계성이 있도록 하고 그래픽과 이미지적인 효과를 극대화 할 수 있는 애니메이션을 기반으로 하여 보다 효과적으로 인터넷 동작원리를 학습할 수 있는 학습시스템을 설계 및 구현하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.288-293
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• 2017

교수-학습 발화는 발화 턴 간에 규칙화된 인과관계가 강하고 자연 발화에서의 출현율이 낮다. 일반적으로 어휘부, 표현 제시부, 대화부로 구성되며 커리큘럼과 화제에 따라 구축된 언어자원이 필요하다. 기존의 말뭉치는 이러한 교수-학습 발화의 특징을 반영하지 않았기 때문에 한국어 교육용 튜터링 챗봇을 개발하는데에 활용도가 떨어진다. 이에 따라 이 논문에서는 자연스러운 언어 사용 수집, 도구 기반의 수집, 주제별 수집 및 분류, 점진적 구축 절차의 원칙에 따라 교수-학습의 실제 상황을 반영하는 준구어 말뭉치를 구축한다. 교실에서 발생하는 언어학습 상황을 시나리오로 구성하여 대화 흐름을 제어하고 채팅용 메신저와 유사한 형태의 도구를 통해 말뭉치를 구축한다. 이 연구는 한국어 튜터링 챗봇을 개발하기 위해 말뭉치 구축용 챗봇과 한국어 학습자, 한국어 교수자가 시나리오를 기반으로 발화문을 생성한 준구어 말뭉치를 최초로 구축한다는 데에 의의가 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권8호
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• pp.39-45
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• 2020

최근에 사이버 보안에 대한 관심이 많이 증가함에도 불구하고 신기술들의 등장으로 사이버 보안을 효율적으로 수행할 전문적인 인력이 부족한 실정이다. 사이버 보안 전문인력 양성을 위해 사이버 레이지와 같은 다양한 방법이 활용하고 있음에도 가상훈련 시스템의 한계성, 시나리오 기반의 실습 콘텐츠 개발과 운용상, 단위 콘텐츠 중심 개발, 학습자 수준 고려 부족의 문제점이 있다. 본 논문에서는 사이버보안 훈련체계 사용자의 침해대응 능력을 향상하는 목적으로 퍼지 규칙 기반의 사용자 맞춤형 훈련 시나리오 자동 생성 시스템을 개발한다. 제안하는 시스템은 퍼지 규칙을 따라 지능형 지속 위협 기반으로 시나리오를 생성하고 제공한다. 그리하여 제안 시스템은 생성된 시나리오를 통해 훈련생의 침해 대응 능력을 향상시킬 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권12호
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• pp.283-291
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• 2007

유비쿼터스 컴퓨팅의 시대로 접어들면서, 컴퓨터 시스템은 언제 어디서나 우리의 일상생활에서 필요로 하는 적절한 서비스와 정보를 제공할 수 있게 되었다. 이러한 유비쿼터스 컴퓨팅은 언제 어디서나 학습을 할 수 있는 유비쿼터스 학습의 개념으로 발전시켰다. 본 논문에서는 기존의 ERSS(Korea's Educational Resources Sharing System)를 발전시켜, 유비쿼터스 컴퓨팅 기술이 적용된 U-스쿨을 위한 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크는 기존의 ERSS를 기반으로 하여 모바일 기술, 센서 단말 기술과 상황 인식 기술을 적용하였고 사용자 중심의 시나리오를 사용하여 사용자 중심의 러닝 환경을 제공한다. 특히 유비쿼터스 교육 환경에서의 상황인식 서비스는 학생, 교사, 객체 및 환경의 동적인 상황 정보를 기반으로 즉시 학습 및 개인별 맞춤 학습에 적용될 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.349-352
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• 2009

최근 정보의 형태는 텍스트나 이미지 기반에서 벗어나 복합 멀티미디어, 즉 동영상 위주로 빠르게 이동하고 있다. 특히 사용자에 의해 제작되고 유통되는 동영상 UCC의 급격한 부상은 사용자의 정보 생산력과 정보 공유, 소비 형태를 능동적으로 변화시키고 있다. PC 뿐 아니라 IPTV에서도 주요 서비스 모델로 관심을 받는 동영상 UCC는 향후 지식 결부형 학습 콘텐츠로 옮아갈 것이라 예상되고 있으며 여기에는 수익 모델의 개발과 저작권 보호 이슈가 해결해야 할 선결 과제로 인식된다. 이에 본 논문은 방송 콘텐츠 제공 표준 기술인 TV-Anytime, 학습객체메타데이터인 LOM(Learning Object Metadata)을 기반으로 OSMU 동영상 UCC 학습 콘텐츠 서비스 모델을 위한 에디터를 설계하고 외부 콘텐츠 소스를 활용할 수 있는 콘텐츠 저작 시나리오에 기반한 메타데이터를 설계하였다. 이를 통해 사용자의 다양한 지식을 활용할 수 있는 UCC 학습 콘텐츠 서비스 모델 발굴과 콘텐츠의 확대 재생산에 있어서 적극적인 저작권 보호가 이루어질 것을 기대한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.457-460
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• 2021

대화 시스템은 인공지능과 사람이 자연어로 의사 소통을 하는 시스템으로 크게 목적 지향 대화와 일상대화 시스템으로 연구되고 있다. 목적 지향 대화 시스템의 경우 날씨 확인, 호텔 및 항공권 예약, 일정 관리 등의 사용자가 생활에 필요한 도메인들로 이루어져 있으며 각 도메인 별로 목적에 따른 시나리오들이 존재한다. 이러한 대화는 사용자에게 명확한 발화을 제공할 수 있으나 자연스러움은 떨어진다. 일상 대화의 경우 다양한 도메인이 존재하며, 시나리오가 존재하지 않기 때문에 사용자에게 자연스러운 발화를 제공할 수 있다. 또한 일상 대화의 경우 검색 기반이나 생성 기반으로 시스템이 개발되고 있다. 검색 기반의 경우 발화 쌍에 대한 데이터베이스가 필요하지만, 생성 기반의 경우 이러한 데이터베이스가 없이 모델의 Language Modeling (LM)으로 부터 생성된 발화에 의존한다. 따라서 모델의 성능에 따라 발화의 품질이 달라진다. 최근에는 사전학습 모델이 자연어처리 작업에서 높은 성능을 보이고 있으며, 일상 대화 도메인에서도 역시 높은 성능을 보이고 있다. 일상 대화에서 가장 높은 성능을 보이고 있는 사전학습 모델은 Auto Regressive 기반 생성모델이고, 한국어에서는 대표적으로 KoGPT2가 존재한다. 그러나, KoGPT2의 경우 문어체 데이터만 학습되어 있기 때문에 대화체에서는 낮은 성능을 보이고 있다. 본 논문에서는 대화체에서 높은 성능을 보이는 한국어 기반 KoDialoGPT2를 개발하였고, 기존의 KoGPT2보다 높은 성능을 보였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.99-99
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• 2023

기후변화는 물 관리의 가장 큰 리스크 요인이므로 물 관리 계획을 수립하는 과정에서 기후변화의 영향을 고려하는 것이 필수적이다. 기후변화에 대한 수자원 예측 관련 연구가 이루어지고 있으나, 대부분의 연구에는 수문학적 모델링이나 시뮬레이션이 동반되는데, 이 과정에는 시간과 비용이 많이 들어가며, 지역이나 연구목적에 따른 정밀한 매개변수의 보정은 전문지식이 필요하기 때문에 현업에서 연구결과를 의사결정에 활용하기에는 한계가 있다고 볼 수 있다. 이에 따라 수문학적 모델링의 입력 및 출력 결과를 딥러닝의 학습자료로 하여 수문모델을 사용하지 않아도 효율적으로 결과를 도출할 수 있는 딥러닝 기반 Surrogate 모형에 대한 연구가 이루어지고 있으나 수자원 분야에 접목된 사례는 부재한 실정이다. 따라서 이 연구를 통해 국내 유역을 대상으로 Surrogate 모형을 구축한 뒤, 그 성능을 평가하고자 한다. 이를 위한 Surrogate 모형 구축 과정은 다음과 같다. 충주댐 유역을 대상으로 과거 20년간의 강우 및 기온 자료를 수집한 뒤, 이 자료를 바탕으로 기후변화의 영향을 고려한 3,162개의 시나리오를 생성한다. 그 후 장기유출모형 IHACRES에 생성된 시나리오를 입력자료로 하여 유입량 결과를 도출하고, 이 결과를 Python코드 기반의 딥러닝 학습자료로 하여 최적 예측 결과를 도출해내는 Surrogate 모형을 생성한 뒤 기존 장기유출모형과의 성능을 비교하고자 한다. 이와 같은 Surrogate 모형은 추가적인 데이터와 매개변수의 보정 과정이 없어도 장기유출모형과 같은 결과를 짧은 시간내에 상당히 정확하게 모사할 수 있어 시간과 비용을 줄일 수 있으며, 비전문가도 쉽게 사용할 수 있다는 장점을 가진다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권1호
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• pp.229-237
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• 2021

본 연구의 목적은 시뮬레이션 기반 흉관배액관리 간호교육이 간호학생의 시나리오 경험에 대한 반응, 학습에 대한 자신감 및 문제해결능력에 미치는 효과를 검증하는 것이다, 본 연구는 단일군 전후설계 실험 연구로 133명의 3학년 간호학생을 31개조로 시뮬레이션 교육 중재를 시행하였다. 연구결과, 시뮬레이션 실습교육 시행 전보다 시행 후에 시나리오 경험에 대한 반응은 긍정적인 결과로 나타났고, 학습에 대한 자신감 및 문제해결능력은 유의하게 향상된 것으로 나타났다. 이는 간호학 실습교육에 있어서 시뮬레이터를 이용한 시뮬레이션 교육이 효과적임을 보여주는 결과라고 할 수 있다. 본 연구는 현장중심의 실습교육 및 임상실무의 질을 향상시키는데 기여할 수 있을 것이다.