• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.128-133
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• 2016

문장유사도 분석은 문서 평가 자동화에 활용될 수 있는 중요한 기술이다. 최근 순환신경망을 이용한 인코더-디코더 언어 모델이 기계학습 분야에서 괄목할만한 성과를 거두고 있다. 본 논문에서는 한국어 형태소임베딩 모델과 GRU(Gated Recurrent Unit)기반의 인코더를 제시하고, 이를 이용하여 언어모델을 한국어 위키피디아 말뭉치로부터 학습하고, 한국어 질의응답 시스템에서 질문에 대한 정답을 유추 할 수 있는 증거문장을 찾을 수 있도록 문장유사도를 측정하는 방법을 제시한다. 본 논문에 제시된 형태소임베딩 모델과 GRU 기반의 인코딩 모델을 이용하여 문장유사도 측정에 있어서, 기존 글자임베딩 방법에 비해 개선된 결과를 얻을 수 있었으며, 질의응답 시스템에서도 유용하게 활용될 수 있음을 알 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.128-133
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• 2016

문장유사도 분석은 문서 평가 자동화에 활용될 수 있는 중요한 기술이다. 최근 순환신경망을 이용한 인코더-디코더 언어 모델이 기계학습 분야에서 괄목할만한 성과를 거두고 있다. 본 논문에서는 한국어 형태 소임베딩 모델과 GRU(Gated Recurrent Unit)기반의 인코더를 제시하고, 이를 이용하여 언어모델을 한국어 위키피디아 말뭉치로부터 학습하고, 한국어 질의응답 시스템에서 질문에 대한 정답을 유추 할 수 있는 증거문장을 찾을 수 있도록 문장유사도를 측정하는 방법을 제시한다. 본 논문에 제시된 형태소임베딩 모델과 GRU 기반의 인코딩 모델을 이용하여 문장유사도 측정에 있어서, 기존 글자임베딩 방법에 비해 개선된 결과를 얻을 수 있었으며, 질의응답 시스템에서도 유용하게 활용될 수 있음을 알 수 있었다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.33 no.5_2
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• pp.689-698
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• 2017

In this paper, a new classification method based on the combination of semi-supervised learning with spatial similarity of adjacent pixels is presented for crop classification in inaccessible areas. Iterative classification based on semi-supervised learning is applied to extract reliable training data from both the initial classification result with a small number of training data, and classification results of adjacent pixels are also considered to extract new training pixels with less uncertainty. To evaluate the applicability of the proposed method, a case study of the classification of field crops was carried out using multi-temporal Landsat-8 OLI acquired in the Daehongdan region, North Korea. From a case study, the misclassification of crops and forests, and isolated pixels in the initial classification result were greatly reduced by applying the proposed semi-supervised learning method. In addition, the combination of classification results of adjacent pixels for the extraction of new training data led to the great reduction of both misclassification results and isolated pixels, compared to the initial classification and traditional semi-supervised learning results. Therefore, it is expected that the proposed method would be effectively applied to classify areas in which it is difficult to collect sufficient training data.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.8 no.3
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• pp.307-317
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• 2004

In web-based education environment, it is necessary to provide individually adjusting feedback according to learner's characteristic. Despite this necessity, it is a current state that there are difficulties in deriving the variables of learners' characteristics and lack in developing the systematic strategies and practical tools for providing individually adjusting feedback. This study analyzed the learners' learning patterns, one of learner's characteristic variables regarded as important in web-based teaching and learning environment by employing Apriori algorithm, and also grouped the learners by learning pattern. Under this framework, the e-SRM feedback system was designed and developed to provide learning content, learning channel, and learning situation, etc. for individual learners. The proposed system in this study is expected to provide an optimal learning environment complying with learner's characteristic.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2009.12a
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• pp.597-600
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• 2009

본 논문은 동물원의 모형과 유아인형을 이용하여 유아에게 동물의 학습을 유도하는 시스템의 개발이다. 동물원의 우리에 유아의 인형을 근접시키면, 모형의 밑부분의 센서와 인형의 센서가 On 신호를 미들웨어 시스템에 전송하고 미들웨어 시스템은 PC에 동물우리의 번호를 전송함으로 동물우리에 있는 동물의 각종 학습 내용을 Display 장치를 통하여 학습할 수 있도록 하였다. 유아인형이 동물우리에 근접하였을 때 보내는 신호와 이동하였을 때의 신호을 각각 다르게 하여 학습도중에 유아의 인형이 다른곳으로 이동하게 되면 Display장치의 화면도 다른 화면을 보여줌으로 동물원에서 유아기 바라보는 시간을 최대한 유사하게 구성하였다. 또한 유아인현이 동물 우리에 근접하였을 경우 멀티미디어 효과를 통하여 동물의 울음소리 및 서식형태 등 기본적인 학습을 할 수 있도록 하였으며, 한글, 영어, 수셈 학습을 동시에 할 수 있도록 구성하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.759-762
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• 2018

최근 들어 점차 지능형 서비스 로봇들이 인간의 실생활 속으로 들어옴에 따라, 로봇 스스로 다양한 물체들을 효과적으로 조작할 수 있는 지식을 습득하는 기계 학습 기술들이 매우 주목을 받고 있다. 전통적으로 로봇 행위 학습 분야에는 강화 학습 혹은 심층 강화 학습 기술들이 주로 많이 적용되어 왔으나, 이들은 대부분 물체 조작 작업과 같이 다차원 연속 상태 공간과 행동 공간에서 최적의 행동 정책을 학습하는데 여러가지 한계점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 전문가의 데모 데이터를 활용해 보다 효율적으로 물체 조작 행위들을 학습할 수 있는 모방 학습과 강화 학습의 통합 프레임워크를 제안한다. 이 통합 프레임워크는 학습의 효율성을 향상시키기 위해, 기존의 GAIL 학습 체계를 토대로 PPO 기반 강화 학습 단계의 도입, 보상 함수의 확장, 상태 유사도 기반 데모 선택 전략의 채용 등을 새롭게 시도한 것이다. 다양한 성능 비교 실험들을 통해, 본 논문에서 제안한 통합 학습 프레임워크인 PGAIL의 우수성을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Applied Pharmacology
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• 1994.04a
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• pp.291-291
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• 1994

Ibotonic acid와 FeCl$_3$ 투여군은 phosphate buffered saline을 투여한 대조군에 비해 흰쥐의 능동적 회피학습 습득율을 감소시켰고 해마영역의 과산화지질 형성도를 유의하게 증가시켰으며 acetylcholinesterase의 활성을 감소시켰으나 acetylcholine의 농도에는 별영향을 주지 못하였다. 이들 약물은 신경세포 지질막등에 작용하여 노인성 치매에서와 유사한 cholinergic신경계통에 neuronal degeneration을 유발하여 학습능력 감소를 유발한 것으로 보인다. 4,결론 중추 Cholinergic성 신경계활성의 변화와 뇌내 과산화지질의 과다 형성이 학습능력 감소 및 노인성치매의 원인이라고 말할수는 없지만 이러한 뇌내의 변화률이 치매과정과 연관성을 갖는 것으로 보여진다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.449-450
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• 2018

가상현실(VR) 기술을 활용한 가상직무체험은 실제 업무 경험과 유사한 경험을 습득할 수 있기 때문에 기존 e-러닝 및 동영상 교육에 비해 학습몰입도와 효과가 뛰어나다. 그러므로 한국전력공사에서는 (주)포미트와 함께 접근이 어렵고 위험한 작업이 많은 변전설비의 정비를 위한 가상현실(VR) 교육콘텐츠를 제작하였다. 가상현실(VR) 기술이 적용된 교육콘텐츠의 경우 교수내용의 적정성 및 효과성 외에도 반복/장기 학습이 가능하도록 하기 위하여 콘텐츠의 화질, VR 멀미를 최소화 할 수 있는 초당 프레임 수 등 학습자 관점에서의 기술 적용에 대한 연구가 필요하다. 하여 본 연구에서는 "변전설비 정밀점검 절차 교육콘텐츠"를 대상으로 가상현실(VR) 교육콘텐츠의 구현 방법에 대해 서술하고자 한다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.13B no.4 s.107
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• pp.439-448
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• 2006

Previous recognition/clustering algorithms such as Kohonen SOM(Self-Organizing Map), MLP(Multi-Layer Percecptron) and SVM(Support Vector Machine) might not adapt to unexpected input pattern. And it's recognition rate depends highly on the complexity of own training patterns. We could make up for and improve the weak points with lowering complexity of original problem without losing original characteristics. There are so many ways to lower complexity of the problem, and we chose a kernel concepts as an approach to do it. In this paper, using a kernel concepts, original data are mapped to hyper-dimension space which is near infinite dimension. Therefore, transferred data into the hyper-dimension are distributed spasely rather than originally distributed so as to guarantee the rate to be risen. Estimating ratio of recognition is based on a new similarity-probing and learning method that are proposed in this paper. Using CEDAR DB which data is written in cursive letters, 0 to 9, we compare a recognition/clustering performance of kSOM that is proposed in this paper with previous SOM.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.2 no.9
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• pp.1139-1146
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• 2001

The value of Web in information societyis increasing in the field of education. Web Based Instruction (WBI) has an unlimited possibility of access the information. It also overcome the constraint of time and space more than the previous class learning method. The previous WBI system informed the results of study to learners after a professor's lecture and test was given. The uniform test didn't make the professor recognize the learner's evaluation according to the level of the learner and it couldn't be a reason to change a teaching method. In this paper, we discuss the Learning Evaluation(LE) component which can support a teaching method to teachers. We suggest LE component for supporting teachers as suggesting visually the test result of pre-test by step and post-test with several ways after analyzing, designing and realizing the evaluation of the test based on CDP(Component Development Process).