• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.96-98
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• 2000

본 논문에서는 상거래 환경에서 구매자와 비구매자들에 대한 데이터를 학습한 후, 잠재고객들 중에서 구매 확률이 높은 사람을 예측하는 문제에 효율적으로 접근하기 위해 능동적인 데이터 선택 기법을 이용한다. 실험 데이터는 ColL Challenge 2000에서 얻은 데이터로서, 구매자들의 정보보다 비구매자들의 정보가 더 많기 때문에 상당히 균형이 맞지 않는다. 따라서 모든 데이터를 한꺼번에 학습하는 경우에 성능이 좋지 않다. 본 논문에서는 이러한 불균형 분포를 갖는 실제적인 문제에 있어서 성능이 좋지 않다. 본 논문에서는 이러한 불균형 분포를 갖는 실제적인 문제에 있어서 RBF 기반의 신경망을 가지고 능동 학습을 함으로써 기존의 뱃치학습 보다 예측의 정확도를 향상시킬 수 있음을 보인다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.25-32
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• 2005

무선 인터넷 기기를 활용한 모바일 학습 환경에 대한 관심이 높아지고 있다. 그러나 모바일 학습 연구 중에서 노트북, PDA, Handheld에 비해 타블렛 컴퓨터에 관한 연구는 상대적으로 드물다. 본 연구에서는 실제 학교 현장에서 이루어진 타블렛 컴퓨터의 활용 사례를 분석하여 그 교육적인 유용성 및 잠재적인 활용 가능성에 관한 참여자들의 인식과 관심을 파악하였다. 연구 결과, 타블렛컴퓨터를 활용했을 때 학습자들의 경우 학습량이 증가하고 학습 방법이 다양해졌을 뿐만 아니라 흥미와 관심도도 증가하였다. 교사들의 경우, 타블렛 컴퓨터의 교육적인 잠재성을 인식하였고 모바일 학습 기기를 활용한 교수-학습 모형에도 관심을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권12호
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• pp.1045-1055
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• 2007

잠재토픽모델(latent topic model)은 데이타에 내재된 특징적 패턴이나 데이타 정의 자질들 간의 상호 관련성을 확률적으로 모델링하고 자동 추출하는 모델로서 최근 텍스트 문서로부터의 의미 자질 자동 추출, 이미지를 비롯한 멀티미디어 데이타 분석, 생물정보학 분야 등에서 많이 응용되고 있다. 이러한 잠재토픽모델의 대규모 데이타에 대한 적용 시 그 효과 증대를 위한 중요한 이슈 중의 하나는 모델의 효율적 학습에 관한 것이다. 본 논문에서는 대표적 잠재토픽모델 중의 하나인 PLSA (probabilistic latent semantic analysis) 기법을 대상으로 점진적 EM 알고리즘을 활용한, 기본 EM 알고리즘 기반의 기존 학습에 대한 학습속도 증진 기법을 제안한다. 점진적 EM 알고리즘은 토픽 추론 시 전체 데이타에 대한 일괄적 E-step 대신에 일부 데이타에 대한 일련의 부분적 E-step을 수행하는 특징이 있으며 이전 데이터 일부에 대한 학습 결과를 바로 다음 데이타 학습에 반영함으로써 모델 학습의 가속화를 기대할 수 있다. 또한 이론적인 측면에서 지역해로의 수렴성이 보장되고 기존 알고리즘의 큰 수정 없이 구현이 용이하다는 장점이 있다. 논문에서는 해당 알고리즘의 기본적인 응용과 더불어 실제 적용과정 상에서의 가능한 데이터 분할법들을 제시하고 모델 학습 속도 개선 면에서의 성능을 실험적으로 비교 분석한다. 실세계 뉴스 문서 데이타에 대한 실험을 통해, 제안하는 기법이 기존 PLSA 학습 기법에 비해 유의미한 수준에서 학습 속도 증진을 달성할 수 있음을 보이며 추가적으로 모델의 병렬 학습 기법과의 조합을 통한 실험 결과를 간략히 제시한다.

• 한국철학논집
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• 제56호
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• pp.209-238
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• 2018

본고는 퇴계의 "언행록"에 나타난 사제관계를 통해 퇴계가 추구했던 교육방법 또는 학습법의 특징을 살펴보고, 그 현대 교육적 의미를 탐색한 것이다. 퇴계는 다양한 저술과 제자 교육을 통해 전통 유학 교육에 충실하게 임했다. 특히, 심득(心得)과 궁행(躬行)으로 제자들을 일깨웠는데, 그것은 전통 유학의 교육방식에 기초하였다. 이런 점에서 퇴계는 유학의 교육관과 교육 방식에 따라 스승으로서의 직분에 성실하려고 노력한 것으로 판단된다. 유학에서 스승은 단순한 지식 전수자이기보다는 인간의 전체적 삶의 문제를 고민한 전인적 교사였다. 때문에 스승은 옛것과 새것의 계승과 창조의 측면을 적절히 조화하려는 온고지신(溫故知新)의 자세와 끊임없이 배우며 가르침에 최선을 다하려는 교육자로서의 태도를 견지했다. 퇴계도 제자마다 개인에 대한 가르침에 성실하게 응대하여 학문의 과정에서 공경과 신뢰를 확보했고, 제자들 또한 그런 학문적 인격에 감화받고 스승의 학맥을 이어나갔다. 그것은 현대적 의미의 교육방법이나 학습법의 측면에서 이해하면 인지학습과 성인학습의 측면에서 대비할 수 있다. 퇴계의 사제관계에 드러난 교육방법이나 학습법은 인지학습의 측면에서는 잠재학습과 통찰학습, 그리고 모방학습과 상통하고, 성인학습의 측면에서는 경험학습과 자기주도학습, 그리고 의사소통학습의 측면으로 이해할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.183-186
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• 2000

멀티미디어 컨텐츠는 다양한 매체적 속성으로 학습 흥미를 높일 뿐 아니라. 잠재적인 학습성취도를 중지시킬 것이라고 기대한다. 특히, 학습자들의 상호작용성이 두드러진 사이버 환경속에서 멀티미디어 매체의 기대효과는 상당히 크다. 본 논문에서는 새로운 형태의 교수-학습 매체로 등장한 웹 컨텐츠의 형태에 따른 학습자의 학습성취도를 분석하고, 학습자의 내재적 학습동기를 유발하는 요소를 고려한 새로운 학습 패러다임을 지원하는 웹 컨텐츠를 설계 및 구현한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권10호
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• pp.193-201
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• 2020

본 연구는 팀 기반 학습 모델을 인문사회계열 학생들의 수업에 적용하여 문제해결능력의 효과성을 평가하고 하위요인들 간의 관계에 대한 구조모형분석을 실시하는 것이다. 팀 기반 학습은 인문사회계열의 2학년과 3학년 각각 30명을 6개의 팀으로 구성하여 6차례 실시하였다. 대상학생들의 문제해결능력 점수는 팀 기반 학습 후의 문제해결능력 점수가 상당히 높게 나타났으며 통계적으로 유의미하게 나타났다. 문제해결능력 하위요인인 잠재변수들과의 정규성에 문제가 없었고, 잠재변수들에 대한 관측변수들의 확인적 요인분석에서 요인부하량 값이 .001수준에서 통계적으로 유의미하여 타당한 모형이었다. 연구모형의 적합도 검증에서도 좋은 수준의 적합도를 보여주었다. 결과적으로 원인분석, 문제명료화, 계획실행, 수행평가, 대안개발의 잠재변수들 간에는 서로 간접 또는 직접적으로 영향을 미치고 있는 것으로 분석되었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권8호
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• pp.355-364
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• 2023

최근 지능화된 사이버 위협이 지속적으로 증가함에 따라 기존의 패턴 혹은 시그니처 기반의 침입 탐지 방식은 새로운 유형의 사이버 공격을 탐지하는데 어려움이 있다. 따라서 데이터 학습 기반 인공지능 기술을 적용한 이상 징후 탐지 방법에 관한 연구가 증가하고 있다. 또한 지도학습 기반 이상 탐지 방식은 학습을 위해 레이블 된 이용 가능한 충분한 데이터를 필요로 하기 때문에 실제 환경에서 사용하기에는 어려움이 있다. 최근에는 정상 데이터로 학습하고 데이터 자체에서 패턴을 찾아 이상 징후를 탐지하는 비지도 학습 기반의 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러므로 본 연구는 시퀀스 로그 데이터로부터 유용한 시퀀스 정보를 보존하는 잠재 벡터(Latent Vector)를 추출하고, 추출된 잠재 벡터를 사용하여 이상 탐지 학습 모델을 개발하는데 있다. 각 시퀀스의 특성들에 대응하는 밀집 벡터 표현을 생성하기 위하여 Word2Vec을 사용하였으며, 밀집 벡터로 표현된 시퀀스 데이터로부터 잠재 벡터를 추출하기 위하여 비지도 방식의 오토인코더(Autoencoder)를 사용하였다. 개발된 오토인코더 모델은 시퀀스 데이터에 적합한 순환신경망 GRU(Gated Recurrent Unit) 기반의 잡음 제거 오토인코더, GRU 네트워크의 제한적인 단기 기억문제를 해결하기 위한 1차원 합성곱 신경망 기반의 오토인코더 및 GRU와 1차원 합성곱을 결합한 오토인코더를 사용하였다. 실험에 사용된 데이터는 시계열 기반의 NGIDS(Next Generation IDS Dataset) 데이터이며, 실험 결과 GRU 기반의 오토인코더나, 1차원 합성곱 기반의 오토인코더를 사용한 모델보다 GRU와 1차원 합성곱을 결합한 오토인코더가 훈련 데이터로부터 유용한 잠재 패턴을 추출하기 위한 학습 시간적 측면에서 효율적이었고 이상 탐지 성능 변동의 폭이 더 작은 안정된 성능을 보였다.

• 대한지리학회:학술대회논문집
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• 대한지리학회 2002년도 추계학술대회 요약집
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• pp.133-140
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• 2002

1980년 후반부터 지리에서 과학적 탐구를 지원하는 학습도구로써 GIS의 잠재성을 모색하기 시작하였다. 이후 지리교육에서 GIS의 유용성, 지리교육에 GIS를 적용하는데 해결해야할 문제들, 지리교육에 적용할 때 필요한 접근방법, 다양한 학습 모형 개발에 대한 연구가 진행되었다. 그리고 최근 Internet GIS 기술이 개발되면서 Web을 통한 학습 자료의 개발이 이루어지고 있다.(중략)

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.31-46
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• 2019

본 연구에서는 소프트웨어 교육의 효과성을 증진하기 위하여 소프트웨어 교육 학습자들의 자기주도학습 유형을 분석하고 각 유형에 따른 특징을 살펴봄으로써 보다 전략적인 소프트웨어 교육을 위한 교육적 시사점을 제공하고자 하였다. 이를 위해 K대학교에서 온라인 소프트웨어 교육과정에 참여하고 있는 중학생 429명을 대상으로 설문을 실시하고, 자기주도학습 유형을 분석하기 위해 잠재계층 분석을 실시하였다. 그 결과, 소프트웨어 교육 학습자들의 자기주도학습 유형은 '최고수준 자기주도학습형(계층 1)', '자기 학습스타일 인식형(계층 2)', '자기 학습스타일 선호형(계층 3)', 그리고 '자기주도학습 부재형(계층 4)'으로 나타났다. 또한 소프트웨어 교육 학습자들의 자기주도학습 유형에 따른 소프트웨어 학업성취도 수준은 '최고수준 자기주도학습형(계층 1)'이 가장 높고, '자기 학습스타일 선호형(계층 3)' 가장 낮은 것으로 확인되었다. 이러한 결과를 바탕으로 소프트웨어 교육을 위한 시사점을 제시하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권8호
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• pp.331-338
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• 2022

차기 상태 천이 표상(Successor representation, SR) 기반 강화학습 알고리즘은 두뇌에서 발현되는 신경과학적 기전을 바탕으로 발전해온 강화학습 모델이다. 해마에서 형성되는 인지맵 기반의 환경 구조 정보를 활용하여, 변화하는 환경에서도 빠르고 유연하게 학습하고 의사결정 가능한 자연 지능 모사형 강화학습 방법으로, 불확실한 보상 구조 변화에 대해 빠르게 학습하고 적응하는 강인한 성능을 보이는 것으로 잘 알려져 있다. 본 논문에서는 표면적인 보상 구조가 변화하는 환경뿐만 아니라, 상태 천이 확률과 같은 환경 구조 내 잠재 변수가 보상 구조 변화를 유발하는 상황에서도 SR-기반 강화학습 알고리즘이 강인하게 반응하고 학습할 수 있는지 확인하고자 한다. 성능 확인을 위해, 상태 천이에 대한 불확실성과 이로 인한 보상 구조 변화가 동시에 나타나는 2단계 마르코프 의사결정 환경에서, 목적 기반 강화학습 알고리즘에 SR을 융합한 SR-다이나 강화학습 에이전트 시뮬레이션을 수행하였다. 더불어, SR의 특성을 보다 잘 관찰하기 위해 환경을 변화시키는 잠재 변수들을 순차적으로 제어하면서 기존의 환경과 비교하여 추가적인 실험을 실시하였다. 실험 결과, SR-다이나는 환경 내 상태 천이 확률 변화에 따른 보상 변화를 제한적으로 학습하는 행동을 보였다. 다만 기존 환경에서의 실험 결과와 비교했을 때, SR-다이나는 잠재 변수 변화로 인한 보상 구조 변화를 빠르게 학습하지는 못하는 것으로 확인 되었다. 본 결과를 통해 환경 구조가 빠르게 변화하는 환경에서도 강인하게 동작할 수 있는 SR-기반 강화학습 에이전트 설계를 기대한다.