• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.257-262
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• 2016

본 논문은 비구조적인 자연어 문장으로부터 두 개체 사이의 관계를 표현하는 구조적인 트리플을 밝히는 관계추출에 관한 연구를 기술한다. 사람이 직접 언어적 분석을 통해 트리플이 표현되는 형식을 입력하여 관계를 추출하는 규칙 기반 접근법에 비해 기계가 데이터로부터 표현 형식을 학습하는 기계학습 기반 접근법은 더 다양한 표현 형식을 확보할 수 있다. 기계학습을 이용하려면 모델을 훈련하기 위한 학습 데이터가 필요한데 학습 데이터가 수집되는 방식에 따라 지도 학습, 원격지도 학습 등으로 구분할 수 있다. 지도 학습은 사람이 학습 데이터를 만들어야하므로 사람의 노력이 많이 필요한 단점이 있지만 양질의 데이터를 사용하는 만큼 고성능의 관계추출 모델을 만들기 용이하다. 원격지도 학습은 사람의 노력을 필요로 하지 않고 학습 데이터를 만들 수 있지만 데이터의 질이 떨어지는 만큼 높은 관계추출 모델의 성능을 기대하기 어렵다. 본 연구는 기계학습을 통해 관계추출 모델을 훈련하는데 있어 지도 학습과 원격지도 학습이 가지는 단점을 서로 보완하여 타협점을 제시하는 학습 방법을 제안한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제40권1호
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• pp.10-18
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• 2003

본 논문에서는 ADALINE의 학습을 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 직접 퍼지 논리 시스템을 이용하여 ADALINE의 연결강도를 조정하는 방식으로 퍼지 논리 시스템의 입력은 오차와 오차의 변화분이고, 출력은 연결강도 변화분이며, 각각의 연결강도는 스케일링 팩터만 다르게 하여 사용하였다. 제안한 알고리즘의 유용성을 확인하기 위하여 노이즈 제거와 인버티드 펜들럼 제어에 대하여 시뮬레이션과 실험을 수행하였다. Widrow-Hoff의 델타 규칙과 비교하였을 때 제안한 방식은 학습율을 선택할 필요도 없고, 성능이 우수함을 확인하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제23권3호
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• pp.104-115
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• 2022

건설 산업에서 발생하는 안전사고는 전체 산업 중 가장 높은 비율을 차지하고 있으며, 이를 해결하기 위한 방안으로서, 건설업 기초안전·보건교육 제도에 가상현실(Virtual Reality; VR) 기반 체험형 교육방식의 도입을 장려하고 있다. 하지만, VR 기반 건설안전교육을 수행하기 위한 컨텐츠 및 기자재 인프라 미흡, 전문인력 부족 등의 한계로 인해, 사진기반 VR 컨텐츠를 시청하는 방법(간접교육방식)이 주를 이루고 있다. 본 연구에서는, CG기반 VR 컨텐츠를 체험하는 방법(직접교육방식, 유형 B)과 기존의 VR 시청교육(간접교육방식, 유형 A) 간의 학습효과 차이를 분석하였으며, CAMIL (Cognitive & Affective Model of Immersive Learning) 기반의 객관적인 평가도구를 활용하였다. 본 연구에서 수행한 t-test(평균차이 분석) 결과에 따르면, CAMIL 이론에 따른 4단계의 모든 영역에 있어서, VR 시청교육(간접교육방식) 대비하여 VR 체험교육(직접교육방식)의 학습효과가 우수한 것으로 나타났다. 본 연구를 통해서, VR 기반 건설안전교육의 올바른 방법(시청교육이 아닌 체험교육)을 제시할 수 있었으며, VR 체험교육의 확대를 통해 건설근로자의 안전교육 학습효과를 개선할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.1037-1040
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• 2009

본 논문에서는 게임그래픽 교육의 차별화를 위한 학습도구의 하나로 MOD형 게임을 이용한 학습방법을 도입하였다. MOD형 게임이란 수정 변형(Modification)이 가능한 게임이란 의미로, 그래픽 학습자들이 직접 작업한 소스를 게임에 적용해 볼 수 있는 기능을 제공하는 소프트웨어로 게임 그래픽의 특성을 이해하는데 필요한 실질적인 경험을 제공할 수 있다. MOD형 게임의 활용은 기존의 추상적 개념의 이론적 학습에서 불가능했던 실제적이고 구체적인 적용을 기반으로 하고 있기 때문에, 학습 효과와 게임그래픽 교육 방식과의 차별화를 가져온다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.203-208
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• 2017

본 논문은 한글 자모 조합 임베딩을 이용하여 오타에 강건한 한국어 품사 태깅 시스템을 구축하는 방법에 대해 기술한다. 최근 딥 러닝 연구가 활발히 진행되면서 자질을 직접 추출해야 하는 기존의 기계학습 방법이 아닌, 스스로 자질을 찾아서 학습하는 딥 러닝 모델을 이용한 연구가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 다양한 딥 러닝 모델 중에서 sequence labeling에 강점을 갖고 있는 bidirectional LSTM CRFs 모델을 사용하였다. 한국어 품사 태깅 문제에서 일반적으로 사용되는 음절 임베딩은 약간의 오타에도 품사 태깅 성능이 크게 하락하는 한계가 있었다. 따라서 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 한글 자모 임베딩 값을 조합시킨 음절 임베딩 방식을 제안하였다. 강제로 오타를 발생시킨 테스트 집합에서 실험한 결과, 자모 조합 임베딩 기법이 word2vec 음절 임베딩 방식에 비해 형태소 분할은 0.9%, 품사 태깅은 3.5% 우수한 성능을 기록하였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.203-208
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• 2017

본 논문은 한글 자모 조합 임베딩을 이용하여 오타에 강건한 한국어 품사 태깅 시스템을 구축하는 방법에 대해 기술한다. 최근 딥 러닝 연구가 활발히 진행되면서 자질을 직접 추출해야 하는 기존의 기계학습 방법이 아닌, 스스로 자질을 찾아서 학습하는 딥 러닝 모델을 이용한 연구가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 다양한 딥 러닝 모델 중에서 sequence labeling에 강점을 갖고 있는 bidirectional LSTM CRFs 모델을 사용하였다. 한국어 품사 태깅 문제에서 일반적으로 사용되는 음절 임베딩은 약간의 오타에도 품사 태깅 성능이 크게 하락하는 한계가 있었다. 따라서 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 한글 자모 임베딩 값을 조합시킨 음절 임베딩 방식을 제안하였다. 강제로 오타를 발생시킨 테스트 집합에서 실험한 결과, 자모 조합 임베딩 기법이 word2vec 음절 임베딩 방식에 비해 형태소 분할은 0.9%, 품사 태깅은 3.5% 우수한 성능을 기록하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.126-128
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• 1998

본 논문에서 구현하고자 하는 웹기반 사용자별 에이전트는 웹을 이용해 정보를 검색하는 사용자들에 대한 사용자 관심도를 사용자의 웹검색 행위를 감시하는 모니터 에이전트에 사용자가 직접 기술하게 하고 이를 별도의 학습서버를 두어 사용자별 프로파일을 만들어 이를 사용자가 확인 및 편집할 수 있게 하였다. 서버에서의 학습 과정은 웹 브라우저를 통하여 수집된 정보를 바탕으로 사용자가 관심을 가지는 웹 문서의 일반적인 내용에 대한 관심 정확도를 높이는 일련의 단어 정제 과정을 통하여 최적의 관심 키워드를 추출하는 작업으로 이루어지며 이는 표현 모델인 사용자 프로파일을 구축하여, 관심 문서를 검색하는데 적절한 정보를 제시하는 것을 목적으로 한다. 이 시스템에서 적용되는 학습 방식은 사용자의 웹 문서 관심도에 의존하므로 웹 문서에 나타나는 텍스트들을 대상으로 C4.5 학습 시스템을 적용한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2014년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.87-88
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• 2014

최근 스마트 러닝이 학교현장에서 자리매김하고 스마트 기기도 활용이 됨으로써, 과거에는 수행할 수 없었던 평가방식과 학습활동의 관리가 가능해졌다. 하지만, 아직도 학교현장을 위한 앱이나 웹 프로그램의 개발은 활성화되고 있지 않다. 본 연구에서는 학생들이 수업시간에 직접 스마트기기를 활용하여 학생들의 학습활동을 평가하고 이를 데이터화함으로써 향후 학생들 스스로의 자기관리나 교사들의 학습자 지도에 도움이 될 수 있는 웹응용과 앱을 개발함을 목적으로 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.151-154
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• 2017

본 논문에서는 사용자의 주변사물을 인식하여 영단어로 알려줌으로써 사용자가 실생활에서 영단어를 능동적으로 학습할 수 있도록 돕는 애플리케이션을 개발한다. 본 애플리케이션은 사용자가 카메라로 촬영하거나 사진첩에서 선택한 이미지를 인식하여 사진 속 물체의 영어 단어와 한국어 뜻을 알려주며, 단어의 발음 또한 확인할 수 있고, 직접 단어장에 저장하여 다시 학습할 수 있도록 한다. 이를 위해 TensorFolw를 활용한 딥러닝 기반 이미지 인식 기술을 사용하였으며, 추후 TensorFolw를 통하여 모델을 추가적으로 훈련시킴으로써 이미지 인식의 정확도를 높일 수 있다. 그 외 영어-한국어 번역, 텍스트-음성 변환 등 부가 기능을 통해 사용자가 다양한 방식으로 영단어를 학습할 수 있도록 한다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제5권4호
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• pp.507-520
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• 2003

본 연구는 실질적인 의미에서 학생들로 하여금 수학을 더 잘 이해할 수 있도록 돕기 위해 테크놀로지를 학교 교실에서 직접 활용하는 방안에 대한 연구이다. 특히 여기서는 수학을 가르치고 배우는 과정에서 가상학습체계가 주요한 도구로서 적용되었다. 내용은 무게중심을 택했고 12명의 중학생을 대상으로 현직교사가 직접 지도하였다. 학생들은 수업초기에 교사에 의해 소개되는 학생중심 학습활동에 강한 관심과 호기심을 보였고 집중력이 아주 강했다. 전통적인 수업방식과는 달리 학생들이 참여하였고 테크놀로지를 이용하여 전통적인 방식의 교실에서 할 수 없었던 수업의 시작은 학생들의 호기심을 자극하는데 충분하였다. 전반적으로 테크놀로지 환경에서의 수업을 선호하였지만 아직 전통적인 방식인 칠판과 분필을 이용한 수업을 선호한 학생들도 있었다. 새로운 변화도 좋지만 새로운 환경에 친화적이지 않거나 테크놀로지를 이용한 수업의 빠른 진행이 학생을 오히려 혼란하게 만들기도 하였다. 마지막으로 교사는 가상학습체계를 교실에서 활용함에 있어서 현 교육과정과 교과서를 크게 개혁하지 않아도 잘 준비되고 계획된 테크놀로지의 활용에 대한 잠재력을 확인할 수 있었다. 우리는 현재 테크놀로지의 보급에 비해 그 활용도가 낮다는 것을 잘 알고 있고 기타 입학시험이라는 현실이 교육과정과 학습방법의 개혁을 현실적으로 추진하는 것이 어려운 일임을 잘 알고 있다. 그래서 현 상황에서 테크놀로지의 사용을 가능하게 할 수 있는 방법을 모색하였다. 이미 보급된 테크놀로지와 교사와 학생의 테크놀로지에 대한 이해가 앞으로 그 잠재력을 갖고 있다고 확인하였다.보다 낮은 일반세균수 값을 보여주었다. 봄철 시료에 있어서 소규모 도계장은 본 냉각 후 도계과정을 제외하곤 모든 도계공정 단계에서 대규모 도계장보다 높은 일반 세균수의 측정값을 보여주었다. 봄철 시료의 냉각말기의 냉각수 일반세균수는 소규모 도계장이 대규모 도계장보다 높은 측정값을 보여주었다.주었다.다.㏖/s/$m^2$에서는 이앙후 각각 18일로 두 품종 모두 늦어, 약광은 유묘기에 분화되었던 분얼아를 휴면으로 유도할 수 있음을 시사하였다. 4. 유효경비율은 1220~220 $\mu$㏖/s/$m^2$에서 다산벼는 47~55%, 화성벼는 100~72%로 다산벼가 화성벼보다 낮았다. 이것은 다산벼는 무효분얼이 많다는 것을 시사하는 것으로 품종 육성시 유효경비율을 높여야 할 것이다.타났고, \circled2 회복상태에서, 10 lu$\chi$인 경우 서간에 1.26 $\mu\textrm{V}$, 야간에 1.59 $\mu\textrm{V}$였고, 100 lu$\chi$인 경우 서간에 2.63 $\mu\textrm{V}$ 야간에 3.65 $\mu\textrm{V}$였으며, 400 lu$\chi$인 경우 서간에 2.52 $\mu\textrm{V}$, 야간에 3.67 $\mu\textrm{V}$로 나타났다.히, 흉선, F냥, 비장 등의 림프구에 초기 세포용해성 감염을 일으키는데, B