• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.405-408
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• 2000

최근 인터넷의 발전으로 많은 정보와 지식을 우리는 인터넷에서 제공받을 수 있게되었다. 인터넷에 존재하는 정보는 수많은 웹서버에 산재되어 있으며, 정보의 위치는 주소(URL)를 가지고 존재하게 되는데 사용자는 자신이 관심있는 정보의 주소를 저장하기 위하여 웹브라우저 북마크(Bookmark)기능을 사용한다. 그러나 북마크 기능은 웹문서의 주소 저장에 일차적인 목적을 두고 있으며, 이후 북마크의 개수가 증가하면, 사용자는 북마크관리가 어렵게되므로 사용자 북마크 파일을 자동으로 분류하여 관리할수 있는 에이전트 기술을 사용하고자 한다. 대표적인 분류에이전트 시스템으로는 전자우편 분류 에이전트인 Maxims, 뉴스기사 분류 에이전트인 NewT, 엔터테인먼트(Entertainment) 선별 에이전트인 Ringo 등이 있다. 이러한 시스템들은 분류할 대상에 따라 조금씩 다른 모습의 에이전트 기능을 보이고 있으며, 본 논문은 기계학습 이론중 교사학습 알고리즘인 나이브 베이지안 학습방법(Naive Bayesian Learning method)을 사용하여 사용자가 분류하지 못한 북마크를 자동으로 분류하는 단일 에이전트 기반 북마크 분류기를 설계, 구현하고자한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.28 no.3
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• pp.91-100
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• 2023

This study is a case study comparing and examining the effects of non-face-to-face(NFTF) classes in the 2021-2 semester and face-to-face(FTF) classes in the 2022-2 semester on learning immersion, learning stress, and learning satisfaction. The learning immersion and learning satisfaction of 240 students were analyzed in NFTF and FTF classes of department S of C junior college where the same textbook, same subject, and same professor were taught. For data processing, SPSS Ver. 23.0 was used. The data is used to measure reliability by Cronbach's α, t-test, Pearson's correlation coefficient, and multiple regression analysis. The results of this study are as follows. First, learners' learning immersion was higher in FTF than NFTF classes among engineering major subjects. Second, it was found that there was a difference in learning stress according to the types of FTF and NFTF classes in engineering major subjects. Third, it was found that there were differences in practice content, communication, and task performance of sub-factors of learning satisfaction according to FTF and NFTF class types in engineering major subjects. In conclusion, it was found that FTF classes had a more positive effect on learning immersion and satisfaction, and NFTF classes had a more negative effect on learning stress.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.3 no.1
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• pp.127-134
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• 2000

Distance education, which emerged under the influence of both the rapid development of hi-tech information technology and the constructivism theory of learning, enables learners to acquire knowledge and skills needed by monitoring their learning process for themselves. Emphasis on web-based distance education and contructivism as a basis of learner-centered education does not mean that those education systems are performed without teachers or in noninterference. This study proposes a model of distance education system in which learners are taught in various levels of learning with the help of teacher agents. In the model teacher agents produce the learners' respective learning model considering the information on individual learners and also control the progress to the next step of learning with the result of the evaluation of learning accomplishment. The model of distance education system suggested in this study is able to help solve the problem that the learning resources web-based distance education provides were used only as objects of web search and to supply a basis of realizing learner-centered education.

• Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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• 2001.10a
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• pp.165-196
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• 2001

DNA chip 또는 microarray는 다수의 유전자 또는 유전자 조각을 (보통 수천내지 수만 개)칩상에 고정시켜 놓고 DNA hybridization 반응을 이용하여 유전자들의 발현 양상을 분석할 수 있는 기술이다. 이러한 high-throughput기술은 예전에는 생각하지 못했던 여러가지 분자생물학의 문제에 대한 해답을 제시해 줄 수 있을 뿐 만 아니라, 분자수준에서의 질병 진단, 신약 개발, 환경 오염 문제의 해결 등 그 응용 가능성이 무한하다. 이 기술의 실용적인 적용을 위해서는 DNA chip을 제작하기 위한 하드웨어/웻웨어 기술 외에도 이러한 데이터로부터 최대한 유용하고 새로운 지식을 창출하기 위한 bioinformatics 기술이 핵심이라고 할 수 있다. 유전자 발현 패턴을 데이터마이닝하는 문제는 크게 clustering, classification, dependency analysis로 구분할 수 있으며 이러한 기술은 통계학과인공지능 기계학습에 기반을 두고 있다. 주로 사용된 기법으로는 principal component analysis, hierarchical clustering, k-means, self-organizing maps, decision trees, multilayer perceptron neural networks, association rules 등이다. 본 세미나에서는 이러한 기본적인 기계학습 기술 외에 최근에 연구되고 있는 새로운 학습 기술로서 probabilistic graphical model (PGM)을 소개하고 이를 DNA chip 데이터 분석에 응용하는 연구를 살펴본다. PGM은 인공신경망, 그래프 이론, 확률 이론이 결합되어 형성된 기계학습 모델로서 인간 두뇌의 기억과 학습 기작에 기반을 두고 있으며 다른 기계학습 모델과의 큰 차이점 중의 하나는 generative model이라는 것이다. 즉 일단 모델이 만들어지면 이것으로부터 새로운 데이터를 생성할 수 있는 능력이 있어서, 만들어진 모델을 검증하고 이로부터 새로운 사실을 추론해 낼 수 있어 biological data mining 문제에서와 같이 새로운 지식을 발견하는 exploratory analysis에 적합하다. 또한probabilistic graphical model은 기존의 신경망 모델과는 달리 deterministic한의사결정이 아니라 확률에 기반한 soft inference를 하고 학습된 모델로부터 관련된 요인들간의 인과관계(causal relationship) 또는 상호의존관계(dependency)를 분석하기에 적합한 장점이 있다. 군체적인 PGM 모델의 예로서, Bayesian network, nonnegative matrix factorization (NMF), generative topographic mapping (GTM)의 구조와 학습 및 추론알고리즘을소개하고 이를 DNA칩 데이터 분석 평가 대회인 CAMDA-2000과 CAMDA-2001에서 사용된cancer diagnosis 문제와 gene-drug dependency analysis 문제에 적용한 결과를 살펴본다.

• Information and Communications Magazine
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• v.33 no.10
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• pp.49-56
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• 2016

본 논문에서는 패턴 인식 및 회귀 문제를 풀기 위해 쓰이는 기계학습에 대한 전반적인 이론과 설계방법에 대해 알아본다. 대표적인 기계학습 방법인 신경회로망과 기저벡터머신 등에 대해 소개하고 이러한 기계학습 모델을 선택하고 구축하는 데에 있어 고려해야 하는 문제점들에 대해 이야기 한다. 그리고 특징 추출 과정이 기계학습 모델의 성능에 어떻게 영향을 미치는지, 일반적으로 특징 추출을 위해 어떤 방법들이 사용되는 지에 대해 알아본다. 또한, 최근 새로운 패러다임으로 대두되고 있는 딥러닝에 대해 소개한다. 자가인코더, 제한볼츠만기계, 컨볼루션신경회로망, 회귀신경회로망과 같이 딥러닝 기술이 적용된 대표적인 신경망 구조에 대해 설명하고 기존의 기계학습 모델과 비교하여 딥러닝이 가지고 있는 특장점을 알아본다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2004.08a
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• pp.38-47
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• 2004

컴퓨터 과학에 대한 연구를 볼 때, 컴퓨터 과학의 순수 이론에 대한 연구가 대부분이며, 컴퓨터 과학을 교육하기 위한 교과 교육에 대한 연구는 다른 학문 분야에 비해 적은 실정이다. 이 논문에서는 교육 평가가 교수-학습, 학습과정, 학생의 학업 성취에 미치는 영향이 깊음을 인지하고, Conputing Curricula 2001에서 분류한 컴퓨터 내용학을 중심으로 각 내용학 영역이 궁극적으로 도달해야 할 평가 목표를 제시하고 컴퓨터 내용학이 지녀야 할 평가의 지향점을 찾아내고자 한다.

• Proceedings of KOSOMES biannual meeting
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• 2003.05a
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• pp.111-116
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• 2003

최근에는 전문가의 지식과 경험정보가 데이터베이스로 구축된 전문가 시스템의 정보를 이용하여 처리된 결과를 판단하여 안전하고 효율적인 선박운항이 가능하도록 한 지능형 선박에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 지능형 선박을 구현하기 위한 연구의 일환으로써, 선박의 조타기를 제어하기 위한 지능형 조타 조작 모델을 구현한다. 지능형 시스템을 구현하기 위해서 자연언어를 사용하는 인간의 학습 방법에 기초한 언어지시기반학습(LIBL)기법을 적용하고. 퍼지이론을 이용하여 승선경력이 풍부한 조타수의 경험을 조사 및 분석하여 그 결과를 바탕으로 퍼지 추론에 의해 타각을 제어하기 위한 퍼지 조타 조작 모델을 구현하여 그 효용성을 살펴보았다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.641-642
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• 2020

최근 교육서비스 시장은 학습자의 수준을 고려한 수준별 교육으로 나아가고 있다. 이때 학습자 수준의 진단을 위하여 다양한 방법의 진단평가가 연구되고 있으며 평가 기준의 언어적 모호함을 해결하기 위해 퍼지 이론을 도입한 평가 방법 역시 하나의 방법으로 대두되고 있다. 본 논문에서는 컴퓨팅 사고력 교육 역시 수준별 교육으로 나아가기 위해 컴퓨팅 사고력 학습을 계층화 하고, 학습자가 학습 시작전 퍼지 추론을 바탕으로 한 진단 평가를 실시하여 학습자 수준에 맞는 교육 커리큘럼의 진입점을 찾아 맞춤형 컴퓨팅 교육을 제공할 수 있도록 하는 퍼지 평가 시스템을 연구·개발한다.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2023.11a
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• pp.117-118
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• 2023

본 연구에서는 '23년 8월부터 9월 까지 'H'안전보건교육 기관에서 실시한 안전교육에 참여한 교육생을 대상으로 교수-학습방법을 변경하여 오프라인 설문조사 실시 후 설문결과에 대해 비교 분석하였다. 분석결과 강의 및 프로그램 학습법으로 진행한 교육보다 토의 및 실연법으로 실시한 교육에서 추천도는 0.5점 현업적용도는 0.3점 높은 점수를 보였다. 이론 위주의 강의식 교육방법 보다는 성인학습자들의 특성을 고려한 토의 및 실연법 중심의 교수-학습방법을 적용한 교육기회의 확대가 필요하다.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 2004.04a
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• pp.167-174
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• 2004

Zadeh(1965)에 의하여 도입된 퍼지이론은 최근 컴퓨터공학이나 산업공학에 응용되기 시작하면서 그 유용성이 확인된 후 여러 분야에서 관심을 갖기 시작한 새로운 이론이다. 특히 제 산업분야에서 나타나는 통계모델의 정확한 분석을 위한 퍼지이론의 이용은 그들 분야의 발전은 물론 새로운 통계분석 방법을 제시하는데 큰 의의가 있다하겠다. 이와 같은 중요성에 비추어 퍼지이론을 이용한 통계 분석을 학생들에게 효과적으로 학습시키는 것은 매우 중요한 일로서 이 연구는 통계분석방법을 퍼지이론으로 이해하고 또한 새로운 통계적 퍼지 모델을 어떻게 개발하고 응용할 것인가를 제시하고자 하는 교과목 연구이다. 이 연구가 향후 다양한 시대적 요구에 부응하는 새로운 교과목 개발의 전기가 되기를 기대한다.