• Journal of Gifted/Talented Education
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• v.12 no.4
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• pp.72-107
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• 2002

In order to satisfy the gifted students' learning desire and maximize the effectiveness of their learning, we constructed the system which would provide them with supplementary activities based on the Internet boards. At the very beginning, we investigated the personalities of the gifted and their classroom environment which they prefer through studying the related references and asking questionnaires. And then we discussed how to improve the lectures, decided to make the basic structures of the web-based supporting system, and designed some teaching strategies for the gifted. which are named 'GIFTED'. Now the web-based supporting system, which are composed of several boards, was established and is being operated now. Each subject has its own boards. The boards of each subject basically consist of Notice, Learning-materials, Q&A, Homework, Recommended Sites. The results we've got from operating our system are following: Teachers and students were generally satisfied with the system while students wanted more materials. Students and teachers had a positive attitude that the site boards of Learning-materials and Homework are being actively used, while the numbers of contents uploaded in Q&A and Recommended site boards are small and they are regarded as being unimportant to the students and teachers.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.335-337
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• 2018

음성향상기법은 음성에 포함된 잡음이나 잔향을 제거하는 기술로써 마이크로폰으로 입력된 음성신호는 잡음이나 잔향에 의해 왜곡되어지므로 음성인식, 음성통신 등의 음성신호처리 기술의 핵심 기술이다. 이전에는 음성신호와 잡음신호 사이의 통계적 정보를 이용하는 통계모델 기반의 음성향상기법이 주로 사용되었으나 통계 모델 기반의 음성향상기술은 정상 잡음 환경과는 달리 비정상 잡음 환경에서 성능이 크게 저하되는 문제점을 가지고 있었다. 최근 머신러닝 기법인 심화신경망 (DNN, deep neural network)이 도입되어 음성 향상 기법에서 우수한 성능을 내고 있다. 심화신경망을 이용한 음성 향상 기법은 다수의 은닉 층과 은닉 노드들을 통하여 잡음이 존재하는 음성 신호와 잡음이 존재하지 않는 깨끗한 음성 신호 사이의 비선형적인 관계를 잘 모델링하였다. 이러한 심화신경망 기반의 음성향상기법을 향상 시킬 수 있는 방법 중 하나인 강화학습을 적용하여 기존 심화신경망 대비 성능을 향상시켰다. 강화학습이란 대표적으로 구글의 알파고에 적용된 기술로써 특정 state에서 최고의 reward를 받기 위해 어떠한 policy를 통한 action을 취해서 다음 state로 나아갈지를 매우 많은 경우에 대해 학습을 통해 최적의 action을 선택할 수 있도록 학습하는 방법을 말한다. 본 논문에서는 composite measure를 기반으로 reward를 설계하여 기존 PESQ (Perceptual Evaluation of Speech Quality) 기반의 reward를 설계한 기술 대비 음성인식 성능을 높였다.

• Journal of Korea Game Society
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• v.20 no.6
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• pp.23-30
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• 2020

There are many cases in the game. So, Game have to learn a lot. This paper uses reinforcement learning to improve the learning speed. However, because reinforcement learning has many cases, it slows down early in learning. So, the speed of learning was improved by using the minimax algorithm. In order to compare the improved performance, a Gonu game was produced and tested. As for the experimental results, the win rate was high, but the result of a tie occurred. The game tree was further explored using progressive deepening to reduce tie cases and win rate has improved by about 75%.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.277-280
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• 2002

정보과학의 발진은 급속도로 발전하고 있다. 가장 기초적인 정보 과학의 교육이 이루어지는 현행 중등 컴퓨터 교육은 어떠한 교과보다도 창의적인 자기 주도적 학습 및 개별학습이 필요하다. 컴퓨터 활용을 위한 교육보다는 컴퓨터 과학으로서의 컴퓨터 교육이 필요할 뿐 아니라 학생의 학습환경, 학습동기 및 흥미, 선행학습정도, 교과 수업의 참여도 등에 따라 학생 개개인의 능력 차이를 고려한 학습자의 개인의 학습능력에 맞는 수준별 교육이 필요하다. 고등학교 컴퓨터 교과 교육에서의 컴퓨터 과학으로서의 교육효과를 위해 학습자 학습 능력에 맞는 교육과정을 설계하였고 보충학습과 심화학습을 위한 자기 주도적 학습 방법인 웹에서의 학습 방법을 도입하여 학습의 효과를 높이고자 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11c
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• pp.2463-2466
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• 2002

본 연구에서는 학습자의 수준에 맞는 적합한 학습 내용과 평가 문제를 제공하고, 그 평가 결과를 분석하여 반복학습 및 심화학습을 효과적으로 제공하는 웹기반 퍼지 교수 시스템을 제안한다. 이를 위해 코스웨어를 설계시 학습목표의 중요도, 학습내용의 난이도, 학습목표와 학습내용과의 관련성과 각 항목의 가중치를 고려한 퍼지 함수에 의해 퍼지 소속성을 가진 퍼지 언어 변수로 각 프레임에 대한 수준을 표현한다. 이와 같이 퍼지 함수를 이용함으로써 학습자의 수준을 분석하고, 이에 적절한 학습 및 평가 내용을 제공하는데 여러가지 다양하고 불확실한 요소들을 고려하여 처리함으로써 보다 융통성 있고 효과적인 교수 학습 방법을 지원할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society for the Gifted Conference
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• 1996.10a
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• pp.95-111
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• 1996

• Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers
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• v.33 no.8
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• pp.49-54
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• 2015

• Proceedings of the Korean Society for the Gifted Conference
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• 2002.05a
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• pp.175-179
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• 2002

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.483-483
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• 2022

댐과 저수지의 운영 최적화를 위한 수문학적 예보는 현재 수동적인 댐 운영이 주를 이루면서 활용도가 높지 않다. 불확실한 기후변화나 기후재난 상황에서 우리 사회에 악영향을 최소화하기 위해 선제적으로 대응/대비할 수 있는 댐 운영 방안이 불가피하다. 강우량 예측 기술은 기후변화로 인해 제한적인 상황이다. 실례로, 2020년 8월에 섬진강의 댐이 극심한 집중 강우로 인해 무너지는 사태가 발생하였고 이로 인해 지역사회에 막대한 경제적 피해가 발생하였다. 선제적 댐 방류량 운영 기술은 또한 환경적인 변화로 인한 영향을 완화하기 위해 필요한 것이다. 제한적인 기상 예보 기술을 극복하고자 심화학습이나 강화학습 같은 인공지능 모델들의 활용성에 대한 연구가 시도되고 있다. 따라서 본 연구는 섬진강 댐의 시간당 수문 데이터를 이용하여 댐 운영을 위한 심화학습 모델을 개발하고 그 활용도를 평가하였다. 댐 운영을 위한 심화학습 모델로서 시계열 데이터 예측에 적합한 Long Sort Term Memory(LSTM)과 Gated Recurrent Unit(GRU) 알고리즘을 구축하고 댐 수위를 예측하였다. 분석 자료는 WAMIS에서 제공하는 2000년부터 2021년까지의 시간당 데이터를 사용하였다. 입력 데이터로서 시간당 유입량, 강우량과 방류량을, 출력 데이터로서 시간당 수위 자료를 각각 사용하였으며. 결정계수(R2 Score)를 통해 모델의 예측 성능을 평가하였다. 댐 수위 예측값 개선을 위해 하이퍼파라미터의 '최적값'이 존재하는 범위를 줄여나가는 하이퍼파라미터 최적화를 두 가지 방법으로 진행하였다. 첫 번째 방법은 수동적 탐색(Manual Search) 방법으로 Sequence Length를 24, 48, 72시간, Hidden Layer를 1, 3, 5개로 설정하여 하이퍼파라미터의 조합에 따른 LSTM와 GRU의 민감도를 평가하였다. 두 번째 방법은 Grid Search로 최적의 하이퍼파라미터를 찾았다. 이 두가지 방법에서는 같은 하이퍼파라미터 안에서 GRU가 LSTM에 비해 더 높은 예측 정확도를 보였고 Sequence Length가 높을수록 정확도가 높아지는 경향을 보였다. Manual Search 방법의 경우 R2가 최대 0.72의 정확도를 보였고 Grid Search 방법의 경우 R2가 0.79의 정확도를 보였다. 본 연구 결과는 가뭄과 홍수와 같은 물 재해에 사전 대응하고 기후변화에 적응할 수 있는 댐 운영 개선에 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.483-484
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• 2016

본 연구의 목적은 학습자 중심의 스마트 교육을 위한 융복합 학습 콘텐츠의 개발요소와 개별화되고 맞춤화 된 창의적인 교육콘텐츠 개발방안을 분석하는 것에 있다. 스마트교육환경에 적합한 어플리케이션의 개발방안은 전통적인 교수 학습 모델과 유기적으로 연계되어야 하며 학습을 위한 검색기능, 학습 자료를 추출하는 조사도구기능, 협력활동을 지원하는 기능, 문서저작기능, 심화학습을 위한 기능을 구현해야 한다. 향후 교육환경은 클라우드 교육서비스를 기반으로 네트워킹을 통한 국내외 학습자원의 지원과 협력학습 인프라를 통해 언제 어디서나 학습이 이루어지는 학습 선택권을 중심으로 이루어질 것이다.