• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.283-284
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• 2019

규칙 기반의 챗봇(Chatbot)은 개발자가 미리 지정한 키워드와 패턴을 통해 사용자의 의도(Intent)를 파악하기 때문에, 챗봇을 응용한 어플리케이션에서는 제한적인 활용도를 보인다. 본 논문에서는 위 문제를 해결하기 위해, 프레임워크 기반의 한글 자연어 처리 챗봇 성능 향상을 위한 점진 학습(Incremental Learning)을 제안한다. DialogFlow는 규칙 기반의 챗봇 프레임워크로서, 사용자 질의 패턴에 대한 사전 학습이 치명적이다. 제안하는 점진 학습 기법은 사용자 질의가 미리 학습되어 있지 않은 경우에도, 유사도 기반으로 질의의 의도를 결정할 수 있다. 이때 entity 조합과 기존에 학습된 질의들과의 유사도를 통해 의도를 결정하여, 프레임워크를 점진적으로 학습한다. 이를 적용하여 연세대학교 정보들을 제공하는 챗봇을 개발하고, 실험을 통해 제안된 점진 학습 기법은 기존 시스템보다 다양한 종류의 질의 처리가 가능하고, 더욱 빠른 응답 속도를 나타내는 것을 확인하였다. 또한 사용자가 증가함에 따라 점진 학습을 통해 성능이 더욱 증가하는 자가 학습 모형으로서의 우수함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.525-528
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• 2004

먹이추적문제(prey pursuit problem)는 가상 격자로 이루어진 공간 내에 다중의 에이전트를 이용하여 먹이를 포획하는 것이다. 에이전트들은 먹이를 포획하기 위해 $30{\times}30$으로 이루어진 격자공간 (gride)안에서 기존 제안된 지역 제어, 분산 제어, 강화학습을 이용한 분산 제어 전략들을 적용하여 먹이를 포획하는 전략을 구현하였다. 제한된 격자 공간은 현실세계를 표현하기에는 너무도 역부족이어서 본 논문에서는 제한된 격자공간이 아닌 현실 세계와 흡사한 무한 공간 환경을 표현하고자 하였다. 표현된 환경의 모델은 순환구조(circular)형 격자 공간이라는 새로운 실험 공간이며, 새로운 공간에 맞는 전략은 에이전트와 먹이와의 추적 관계를 방향 벡터를 고려한 모델로 구현하였다. 기존 실험과는 차별화 된 환경에서 에이전트들은 휴리스틱을 통한 학습을 할 수 있다는 가정과 먹이의 효율적 포획, 충돌문제 해결이라는 결과를 얻었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.43-44
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• 2018

본 논문에서는 로봇 매니퓰레이터의 순방향 기구학 학습에 있어서 로봇의 비용적인 측면으로 인하여 실재 로봇 매니퓰레이터를 교보재로 사용하여 실습을 하기에 제한되는 환경과 교재만으로 학습하는 제한된 환경에서 학생들이 이해하는 것 뿐만 아니라 검증이나 실험을 하기가 어려운 점을 개선하기 위해서 증강현실 기반의 시뮬레이터를 제안한다 로봇 기구학에서는 주로 교재를 사용하는데 실재로 존재하는 모델보다 회전 관절(revolute joint)과 병진 관절(prismatic joint) 모형의 조합으로 모델링한다 관절의 모형을 일종의 증강현실의 마커로 사용하여 교재에서 제안하는 모델에 더해서 개인이 조합한 모델 또한 실습이 가능하도록 하는 증강현실 시뮬레이터를 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.66-69
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• 2023

온라인 저지 시스템은 학습자가 제출한 코드를 평가하기 위해 많은 시스템 자원을 사용한다. 학습자의 코드를 평가하는 방법 중 하나인 코드 효율성 측정은 시간복잡도를 기반으로 평가하기 때문에 대량의 인수를 입력 데이터로 사용한다. 본 연구에서 컨테이너 기술인 도커의 컨트롤 그룹을 활용하여 CPU 자원을 제한한다. 이를 통해 기존에 사용한 데이터보다 적은 데이터를 이용하여 코드 효율성을 측정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에 따르면 최단 경로 계산 문제에서 데이터 크기를 60%, 측정 시간을 33.3% 절감할 수 있는 것으로 나타났다.

• Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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• v.8 no.1
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• pp.101-112
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• 1997

The purpose of this study was to examine usefulness of KEDI-Individual Basic Learning Skills Test as a diagnostic tool of learning disorders(LD). Learning disorder group consisted of two subgroups, verbal learning disorder group(VLD, n＝34) and nonverbal learning disorder group(NVLD, n＝14). Comparison group consisted of Dysthymia Disorder subgroup(n＝11) and Normal subgroup(n＝20). Performance of intelligence test and achievement test was examined in all 4 subgroups. In KEDI-WISC, VLD subgroup revealed primary problems in vocabulary, information and verbal-auditory attention test. NVLD group revealed primary problems in almost all performance tests such as visual acuity, psycho-motor coordination speed and visual-spatial organizations ability subtest. In KEDI-Individual Basic Learning Test, VLD group revealed primary problems in phonological coding process, word recognition and mathematics. For successful classification of LD children, the importance of achievement test and intelligence test was discussed by discriminant analysis and factor analysis. The results indicate that KEDI-Individual Basic Learning Skills is of considerable usefulness in diagnosing LD, but must be used in subtests, and additional tests must be conducted for thorough exploration of LD.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2006.01a
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• pp.267-275
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• 2006

과학교육의 특성상 가장 효과적인 교수 방법은 직접 실험하고, 탐구, 체험 학습을 하는 것이나 시간적, 공간적 제약, 환경 여건, 비용 등을 고려해 볼 때 항상 직접 체험 학습 환경을 제공해 주기는 어렵다. 또한 '지구과학' 영역의 학습은 교실이나 실험실에서 지도하기 어려운 문제점이 있고, 학습 내용들이 본질적으로 가지고 있는 초실험적인 내용이 많아 교수 학습과정에서 많은 어려움을 겪고 있는 실정이다. 이러한 제한점이 많은 초등학교 과학과 '지구과학' 영역에 대하여 직접 탐구하고 체험할 수 있는 환경과 가까운 멀티미디어 웹 기반 코스웨어를 설계 개발하여 이러한 어려움을 보완한다면 과학 교육의 학습 효과를 더욱 높일 수 있을 것이다. 이에 본 연구에서는 과학과의 지구과학 영역 중 기상 교육을 위한 웹 코스웨어를 설계 개발하여 수업현장에 적용해보고자 한다. 본 연구에서 제시한 웹 코스웨어 학습 프로그램은 단지 디스플레이 형식의 자료에서 벗어나 여러 가지 그림, 소리, 동영상 등의 애니메이션 자료를 제시함은 물론 아동들이 직접 컴퓨터를 조작함으로써 학습목표에 보다 쉽고 재미있게 도달할 수 있도록 제작하여 과학과 교수 학습 방법의 개선을 꾀하고, 학습자들의 과학적 사고력 발달을 도모하고자 한다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• v.15 no.3
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• pp.186-198
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• 1990

인간 소뇌의 구조와 기능을 간략하게 수학적으로 모델링하여 입력에 따른 시스템의 적정 출력을 학습에 의한 적응 제어 방식으로 추출해 내는 소뇌모델 대수제어기(CMAC : Cerebellar Model Arithmetic Controller)가 제안되었다. 본 논문에서는 연구개발된 기존 신경회로망과의 비교 분석에 의거하여, 소뇌모델 대수제어기 대신 네트의 특성에 따라 소뇌모델 선형조합 신경망(CMLAN : Cerebellum Model Linear Associator Network)이라 하였다. 소뇌모델 선형조합 신경망은 시스템의 제어 함수치를 결정하는 데 있어, 기존의 제어방식이 시스템의 모델링을 기초로 하여 알고리즘에 의한 수치해석적 또는 분석적 기법으로 모델 해를 산출하는 것과 달리, 학습을 통하여 저장되는 분산기억 소자들의 함수치를 선형적으로 조합함으로써 시스템의 입출력을 결정한다. 분산기억 소자로의 함수치 산정 및 저장은 소뇌모델 선형조합 신경망이 갖는 고유의 구조적 상태공간 매핑(State Space Mapping)과 델타규칙(Delta Rule)에 의거한 시스템의 입출력 상태함수의 학습으로써 수행된다. 본 논문을 통하여 소뇌모델 선형조합신경망의 구조적 특성, 학습 성질과 상태공간 설정 및 시스템의 수렴성을 규명하였다. 또한 기존의 최대 편차수정 학습 알고리즘이 갖는 비능률성 및 적용 제한성을 극복한 효율적 학습 알고리즘들을 제시하였다. 언급한 신경망의 특성 및 제안된 학습 알고리즘들의 능률성을 다양한 학습이득(Learning Gain)하에서 비선형 함수를 컴퓨터로 모의 시험하여 예시하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 1999.05a
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• pp.370-374
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• 1999

The proposed algorithm used the Hybrid teaming rule in the input and hidden layer, and Back-Propagation teaming rule in the hidden and output layer. From the results of simulation of tracking control with one link manipulator as a plant, we verify the usefulness of the proposed control method to compare with common direct adaptive neural network control method; proposed hybrid teaming rule showed faster loaming time faster settling time than the direct adaptive neural network using Back-propagation algorithm. Usefulness of the proposed control method is that it is faster the learning time and settling time than common direct adaptive neural network control method.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.16 no.12
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• pp.2657-2664
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• 2012

Web-based learning receives much attention as an effective learning method because users can use the learning service at any time from any space. A learning management system(LMS) provides online educational environment among teachers and students, supporting various facilities to deliver educational contents. Since most of the existing LMSs support one-way or limited two-way teaching services among teachers and students, there are a lot of difficulties in performing collaboration among students and/or collaboration among teachers and students. In this paper, we describe the development of collaborative workspaces which provides effective collaborative educational environment on Moodle which is widely accepted as a typical LMS. Through the provided various types of collaborative workspaces, users can easily perform group activities, sharing educational with appropriate access control mechanism.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.35 no.2
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• pp.143-148
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• 2016

Deep neural network that effectively capture the characteristics of data has been widely used in various applications. However, the amount of sound database is often insufficient for learning the deep neural network properly, so resulting in overfitting problems. In this paper, we propose a transfer learning framework that can effectively train the deep neural network even with insufficient sound event data by employing rich speech or music data. A series of experimental results verify that proposed method performs significantly better than the baseline deep neural network that was trained only with small sound event data.