• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.171-176
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• 2022

최근 딥러닝 기술의 발전과 함께 추천 시스템의 영역도 다양해졌다. 본 논문은 학습률 향상을 위한 알고리즘을 연구하였으며 Word2Vec 모델의 성능 특징과 비교를 통해 단어에 따른 유의어 결과를 연구하였다. 문제 추천 알고리즘은 Word2Vec 모델의 특징인 텍스트 간 의미 반영 및 유사성 테스트를 통해 표현된 값으로 구현됐다. Word2Vec 의 학습 결과를 통해 텍스트 유사도 값을 이용해 문제 추천을 진행하였으며 유사도가 높은 문제를 추천할 수 있다. 실험 과정에서 정량적인 데이터양으로는 정확성이 낮아지는 결과를 보았으며 데이터 셋의 데이터양이 방대할수록 정확성을 높일 수 있음을 확인하였다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제35권1호
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• pp.15-34
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• 2023

본 연구는 청소년기 학생들이 자신을 이해하고 타인과 건강한 관계를 맺으며 건강한 공동체를 형성할 수 있는 교육을 제공하기 위한 이론적 관점으로서 사회정서학습(SEL)에 주목하여 2015 개정 가정과 교육과정에서 드러난 사회정서학습의 의미와 핵심역량을 분석하였다. 그 결과 가정과 교육과정의 성격, 목표, 교과 역량, 핵심 개념, 일반화된 지식, 성취기준에 사회정서학습의 핵심역량이 모두 포함된 것으로 분석되었다. 이에 대한 시사점은 첫째, 학교 현장에서 따로 사회정서학습 프로그램을 도입하지 않아도 가정과수업의 명시적 교육을 통해 사회정서학습 핵심역량이 충분히 함양될 수 있다. 둘째, 가정과교육은 실천을 강조하는 교과이기 때문에 사회정서학습의 역량들을 학교 밖에서의 실제적 삶과 연계하여 적용할 수 있다. 마지막으로 사회정서학습의 최종목표인 부모와 가정과의 연계를 중시하고 건강하고 안전하며 정의로운 커뮤니티 형성은 가정과교육의 목표와 유사성이 높으므로 가정과교육을 통해 사회정서학습의 실효성을 높일 수 있다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2009년도 춘계학술대회 미래 IT융합기술 및 전략
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• pp.208-211
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• 2009

본 논문은 구글(Google), 워드넷(WordNet)과 같이 공개된 웹 자원과 리소스를 이용한 비교사학습(Unsupervised learning) 방법을 제안하여 단어 의미의 중의성 문제를 해결하고자 한다. 구글 검색 API를 이용하여 단어의 확장된 근접 문맥정보를 추출하고, 워드넷의 계층체계와 synset을 이용하여 단어 의미 구분정보를 자동 추출한 후, 추출된 정보 간 유사도 계산을 통해 중의성을 갖는 단어의 의미를 결정한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.263-266
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• 2019

단어 임베딩 모델 중 현재 널리 사용되는 word2vec 모델은 언어의 의미론적 유사성을 잘 반영한다고 알려져 있다. 본 논문은 word2vec 모델로 학습된 단어 벡터가 실제로 의미론적 유사성을 얼마나 잘 반영하는지 확인하는 것을 목표로 한다. 즉, 유사한 범주의 단어들이 벡터 공간상에 가까이 임베딩되는지 그리고 서로 구별되는 범주의 단어들이 뚜렷이 구분되어 임베딩되는지를 확인하는 것이다. 간단한 군집화 알고리즘을 통한 검증의 결과, 상식적인 언어 지식과 달리 특정 범주의 단어들은 임베딩된 벡터 공간에서 뚜렷이 구분되지 않음을 확인했다. 결론적으로, 단어 벡터들의 유사도가 항상 해당 단어들의 의미론적 유사도를 의미하지는 않는다. Word2vec 모델의 결과를 응용하는 향후 연구에서는 이런 한계점에 고려가 요청된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.764-767
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• 2024

웨어러블 디바이스에서는 사용자의 다양한 메타데이터를 수집할 수 있다. 그러나 이런 개인정보를 함유하고 있는 데이터를 수집하는 것은 사용자에게 개인정보침해 위협을 야기한다. 때문에 본 논문에서는 개인정보보호를 통한 웨어러블 디바이스 데이터활용방안으로 연합학습을 채택하였다. 다만 기존 연합학습에서도 해결해야할 문제점들이 있다. 우리는 그중에서도 데이터이질성(Data Heterogeneity) 문제해결을 위해 군집화(Clustering) 방법을 활용하였다. 또한 기존의 코사인유사도 기반 군집화에서 파라미터중요도가 반영되지 않는다는 문제점을 해결하고자 데이터수 기반 마하라노비스거리(Number of Samples Mahalanobis Distance) 군집화 방법을 제시하였다. 이를 통해 WESAD(Werable Stress Affect Detection)데이터에서 피실험자의 데이터 이질성이 존재하는 상황에서 기존 연합학습보다 학습 안정성 측면에서 좋음을 보여주었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권7호
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• pp.972-980
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• 2022

영상을 이용한 기계학습 기반의 나비 종 인식 기술은 나비 종의 다양성 및 개체 수, 종의 서식 분포 등을 파악하는데 관련 분야 종사자의 많은 시간과 비용 감소의 효과를 가져온다. 나비 종 분류의 정확성과 시간 효율을 높이기 위해 기계학습 모델의 입력으로 사용되는 여러 가지 특징들이 연구되었다. 그중 엔트로피 개념을 이용한 가지 길이 유사성 엔트로피나 색채 강도 엔트로피 방법이 푸리에 변환이나 웨이블릿 등 다른 특징들에 비해 높은 정확성과 적은 학습 시간을 보여주었다. 본 논문은 나비의 컬러 영상에 대한 RGB 색채 강도 엔트로피를 이용한 특징 추출 알고리즘을 제안한다. 또한 제안한 특징 추출 방법과 대표적인 앙상블 모델들을 결합한 나비 인식 시스템을 개발하고 성능을 평가한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.214-216
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• 2006

온라인 정보가 증가함에 따라 많은 양의 정보 중에서 사용자가 원하는 정보를 정확하고 신속하게 찾아 주는 문서 여과의 중요성 또한 증가하고 있는 추세이다. 본 논문은 문서 여과 문제를 이진 문서 분류 문제로 보고, 나이브 베이즈 분류기를 동적인 문서 여과 목적으로 사용하였다. 이때 사용자가 자신의 관심 분야에 해당하는 주제를 제대로 여과 받기 위해서 학습 대상으로 삼아야 할 학습문서의 범위와 관련성 있는 문서를 제대로 여과 받기 위해서 체크해야 하는 관련성 표기 비율에 따른 분류기의 성능에 대하여 실험을 하였다. 코사인 유사계수를 이용한 여과 방법과의 성능도 비교 실험하였다. 실험 결과 나이브 베이즈 이진 분류기는 문서집합의 크기가 일정한 정도일 때 관련성 있는 문서가 모두 표기되지 않더라도 여과에는 큰 영향을 미치지 않음을 볼 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권11호
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• pp.1249-1254
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• 2014

사람에 의해 만들어진 수많은 데이터를 기반으로 하는 빅 데이터는 유용한 정보를 얻기 위해 사용된다. 컴퓨터 프로그램의 특징에 인간 메모리의 변형성을 추가 한 기계 학습 기법을 적용 할 경우 보다 유용한 정보를 얻을 수 있다. 그리고 빅 데이터는 이러한 결론을 사용하여 예측된다. 인간은 원래의 데이터와 유사한 데이터를 기억하는 경향이 있다. 그래서 빅 데이터 처리 기술은 인간의 이러한 특성을 반영해야 한다. 본 연구에서는 정보의 선택성을 제공하는 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 위 요인들을 반영한 기술이다. 이 알고리즘은 데이터의 변형 특성에 기초하여 유사한 데이터를 결정하는 데 높은 선택성을 가진 데이터를 선택한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.739-743
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• 2008

본 연구에서는 사용자가 입력한 멜로디에 따른 반주 음악을 자동으로 생성하는 방법을 제시한다. 시작되는 코드는 사용자의 멜로디에 의해서 생성이 되며, 그 다음 코드들은 코드들간의 전이확률이 정의되어있는 마르코프 체인(markov chain)의 확률 테이블을 이용하여 연속적으로 생성된다. 확률 테이블은 기존 음악의 샘플 데이터를 강화학습(reinforcement learning)을 이용하여 학습된다. 또한 실시간으로 재생되는 반주 코드는 매 상태 마다 주어지는 보상 값을 통해 더 나은 행동을 취할 수 있도록 학습해 나간다. 멜로디와 각 코드들간의 유사성은 피치 클래스 히스토그램을 이용하여 계산된다. 본 기술을 사용하여 주어진 사용자 입력에 조화로운 반주 코드의 자동 생성이 가능하다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.348-353
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• 2022

최근 신경망 기반의 언어모델이 발전함에 따라 대부분의 검색 모델에서는 Bi-encoder를 기반으로한 Dense retrieval 모델에 대한 연구가 진행되고 있다. 특히 DPR은 BM25를 통해 정답 문서와 유사한 정보를 가진 하드 네거티브를 사용하여 대조학습을 통해 성능을 더욱 끌어올린다. 그러나 BM25로 검색된 하드 네거티브는 term-base의 유사도를 통해 뽑히기 때문에, 의미적으로 비슷한 내용을 갖는 하드 네거티브의 역할을 제대로 수행하지 못하고 대조학습의 효율성을 낮출 가능성이 있다. 따라서 DRP의 대조학습에서 하드 네거티브의 역할을 본질적으로 수행할 수 있는 문서를 샘플링 하는 방법을 제시하고, 이때 얻은 하드 네거티브의 집합을 주기적으로 업데이트 하여 효과적으로 대조학습을 진행하는 방법을 제안한다. 지식 기반 대화 데이터셋인 MultiDoc2Dial을 통해 평가를 수행하였으며, 실험 결과 기존 방식보다 더 높은 성능을 나타낸다.