• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
• /
• pp.119-120
• /
• 2018

본 논문에서는 음악을 듣고 어떤 음악인지 인식하고 판별하는 음원분류 시스템과 해당 기술 구현을 딥러닝을 통해 적용하도록 제안하였다. 제안한 시스템은 인공심층신경망을 통해 음원파일을 여러 음원 특징 추출 모델에 따라 검출된 특징들을 학습하여 해당 음원의 고유한 보컬이나 반주의 특색 등을 찾아내어 이를 인식할 수 있도록 구현하였다. 이를 통해, 기존의 Fingerprint 방식의 데이터베이스 검색 시스템과는 다른 접근방식으로 보다 사람이 음악을 기억하는 방법에 가깝도록 구현하여 능동성과 유연성을 개선하고 다양한 응용분야로 활용할 수 있는 시스템을 제안하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.48-50
• /
• 2023

플립러닝의 핵심 성공요인은 변화된 교수자의 조력자 역할을 통해 학습자가 주도적으로 학습하고 문제를 해결할 수 있도록 유도하는 것이다. 이와 동시에, 공과대학 수업에서는 교수자의 지식전달자 역할과도 균형을 이루어 학습자의 학습내용 이해를 촉진해야 한다. 이에 대한 심층 분석을 위해 교수자 관점의 질적 분석이 진행되고 있는 가운데, 본 연구에서는 학습자의 인식에 기반하여 교수자의 역할을 탐색하였다. A전문대학에서 비대면 환경에서 운영된 공과대학의 플립러닝 기반 수업에서 교수자의 지원 및 역할을 조사한 후 키워드 네트워크 분석을 수행하였다. 연구 결과, '질의응답'과 '설명' 키워드에 대한 분석을 통해 변화하는 조력자로서의 역할이 주효한 동시에 학습내용의 이해도를 향상시키는 전달자로서의 역할도 확인하였으며 이를 바탕으로 제언하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
• /
• pp.27-29
• /
• 2023

불안정한 부동산 가격은 지속적인 사회 문제로 거론되고 있는데 이는 부동산 매매 가격을 예측할 수 있는 정확한 지표가 체계적이고 구체적으로 확립되지 않았기 때문이다. 본 논문은 가격변동에 주요하게 영향을 미치는 특성을 파악하여 가격 예측 지표로 활용하기 위해 머신러닝 모델을 적용하여 특성 분석을 수행한다. 이를 위해 한국부동산원에서 제공하는 2021년 10월부터 2022년 9월까지 1년간의 역 주변 500M 이내 거래 데이터 약 30만 6천 개를 어떠한 과정으로 전처리하여 머신러닝 모델에 적용하였는지 기술한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.302-305
• /
• 2024

딥 러닝 기술의 급속한 발전과 더불어, 이를 활용한 모델들에 대한 보안 위협도 증가하고 있다. 이들 중, 모델의 입출력 데이터를 이용해 내부 구조를 복제하려는 모델 추출 공격은 딥 러닝 모델 훈련에 높은 비용이 필요하다는 점에서 반드시 막아야 할 중요한 위협 중 하나라고 할 수 있다. 본 연구는 다양한 모델 추출 공격 기법과 이를 방어하기 위한 최신 연구 동향을 종합적으로 조사하고 분석하는 것을 목표로 하며, 또한 이를 통해 현재 존재하는 방어 메커니즘의 효과성을 평가하고, 향후 발전 가능성이 있는 새로운 방어 전략에 대한 통찰력을 제공하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.192-195
• /
• 2024

최근 빠른 속도로 개발되고 있는 인공지능 기술은 여러 산업 분야에서 활용 되고 있다. 그러나 최근 딥러닝 네트워크에 대한 부채널 공격 기법들이 등장하고 있으며, 이는 해당 모델을 재구현하여 자율 주행 자동차에 대한 해킹 등과 같이 치명적인 보안 위협이 될 수 있으므로 이에 대한 이해와 대응책이 필요하다. 본 논문에서는 딥러닝 네트워크에 대한 부채널 공격 기법 동향에 대해 살펴보고, 이에 대한 대응 기술 또한 함께 알아본다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.586-589
• /
• 2024

본 실험 연구에서는 주의 메커니즘과 컨볼루션 신경망을 결합하여 모델을 개선하는 방법을 탐색하는 딥 러닝 기술을 소개한다. 이 기술은 지도 학습 방식을 위해 공개 데이터 세트의 쓰레기 분류 데이터를 사용하고, Grad-CAM 기술과 채널 주의 메커니즘 SE 를 적용하여 모델의 분류 의사 결정 과정을 더 잘 이해하기 위해 히트 맵을 생성한다. Grad-CAM 기술을 사용하여 히트 맵을 생성하면 분류 중에 모델이 집중하는 영역을 시각화할 수 있다. 이는 모델의 분류 결정을 설명하는 방법을 제공하여 다양한 이미지 카테고리에 대한 모델 결정의 기초를 더 잘 이해할 수 있다. 실험 결과는 전통적인 합성곱 신경망과 비교하여 제안한 방법이 쓰레기 분류 작업에서 더나은 성능을 달성한다는 것을 보여준다. 주의 메커니즘과 히트맵 해석을 결합함으로써 우리 모델은분류 정확도를 향상시킬 수 있다. 이는 실제 응용 분야의 이미지 분류 작업에 큰 의미가 있으며 해석 가능성에 대한 딥 러닝 연구 진행을 촉진하는 데 도움이 된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
• /
• pp.514-517
• /
• 2023

본 연구는 인 컨택스트 러닝 (In-Context Learning)을 오디오-언어 작업에 적용하기 위한 멀티모달 (Multi-Modal) 딥러닝 모델을 다룬다. 해당 모델을 통해 학습 단계에서 오디오와 텍스트의 소통 가능한 형태의 표현 (Representation)을 학습하고 여러가지 오디오-텍스트 작업을 수행할 수 있는 멀티모달 딥러닝 모델을 개발하는 것이 본 연구의 목적이다. 모델은 오디오 인코더와 언어 인코더가 연결된 구조를 가지고 있으며, 언어 모델은 6.7B, 30B 의 파라미터 수를 가진 자동회귀 (Autoregressive) 대형 언어 모델 (Large Language Model)을 사용한다 오디오 인코더는 자기지도학습 (Self-Supervised Learning)을 기반으로 사전학습 된 오디오 특징 추출 모델이다. 언어모델이 상대적으로 대용량이기 언어모델의 파라미터를 고정하고 오디오 인코더의 파라미터만 업데이트하는 프로즌 (Frozen) 방법으로 학습한다. 학습을 위한 과제는 음성인식 (Automatic Speech Recognition)과 요약 (Abstractive Summarization) 이다. 학습을 마친 후 질의응답 (Question Answering) 작업으로 테스트를 진행했다. 그 결과, 정답 문장을 생성하기 위해서는 추가적인 학습이 필요한 것으로 보였으나, 음성인식으로 사전학습 한 모델의 경우 정답과 유사한 키워드를 사용하는 문법적으로 올바른 문장을 생성함을 확인했다.

• 컴퓨터교육학회논문지
• /
• 제16권3호
• /
• pp.49-60
• /
• 2013

본 연구는 블렌디드 이러닝이 대학의 강의실 위주의 수업에서 효과성을 향상시킬 수 있는지를 검증하고자 하였다. 먼저, 수업 사례를 분석하여 블렌디드 이러닝 운영방식으로 CbE(Class based E-learning)와 EbC(E-learning based Class) 방식을 도출하고, 수업구조로 Z형(Zigzag model)과 H형(Ladder model)을 정의하였다. 연구의 목적을 달성하기 위하여 A대학의 "엑셀실무" 과목에 CbE 방식의 H형 블렌디드 이러닝을 운영하였다. 집단은 사이버강의 학습참여비율의 50%이상인 집단(그룹 1)과 그렇지 않은 집단(그룹 2)으로 나누고, 자료의 분석은 $x^2$-검정, t -검정으로 학업 성취도를 비교하였다. 사이버강의 학습참여비율과 합격여부의 관계를 규명하기 위해 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 검정 결과, 그룹 1이 학업 성취도에서 통계적으로 유의하게 높게 나타났다. 로지스틱 회귀분석 결과에서 사이버강의 학습참여비율은 합격여부를 예측하는 유의미한 변인으로 규명됨에 따라, 블렌디드 이러닝의 효과성이 확증되었다. 연구 결과, H형 블렌디드 이러닝은 강의실 수업의 단점을 보완하여 학업 성취도와 학습 만족도를 향상시키고, 학습자가 블렌디드 이러닝 수업 방식에 대해 긍정적인 인식을 갖도록 한 것으로 나타났다. 끝으로 성공적으로 블렌디드 이러닝을 운영하기 위한 전략과 대학에서의 활성화 방안에 대해 제언하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제19권10호
• /
• pp.522-534
• /
• 2019

교실 수업에서는 지속적인 면대면 상호작용을 통해 학습 동기의 부여와 학습 만족을 충족시켜주어 몰입을 유도할 수 있으나, 이러닝 환경에서는 교실 수업의 상호작용 수준에 미치지 못하는 한계로 많은 학습자의 중도탈락이나 포기하는 현상이 계속되고 있다. 이러한 이러닝 환경에서의 상호작용에 대한 문제점을 개선하고자 컴퓨터와 학습자 간의 상호작용에 중점을 두어 학습자의 몰입증진에 영향을 미치는 요인에 대해 연구하고자 하였다. 또한 학습자가 컴퓨터와 대면하는 디자인의 관점은 어포던스 개념으로 접근하였다. 본 연구는 이러닝에서 몰입에 영향을 미치는 상호작용요인(학습 동기, 피드백 구체성, 학습자 통제감)과 어포던스 요인(심미성, 유희성, 안정성)의 관계를 연구하였다. 이러닝 사용자 236명에게 설문 조사하였고 SPSS 21과 AMOS 21을 통하여 통계분석 하였으며, 연구모형의 타당성과 신뢰성은 적합하였다. 분석 결과 상호작용요인의 피드백 구체성, 학습자 통제감과 어포던스 요인의 유희성이 유의한 결과가 나왔으며 몰입은 만족도에 유의한 영향을 주었다. 본 논문의 의미는 컴퓨터와 사용자 간의 상호작용에서 몰입에 영향을 미치는 요인들을 연구함으로써 이러닝 분야 외에 향후 다양한 분야에서 사람과 기계 사이의 상호작용 시 몰입을 통해 만족도를 높일 수 있는 개발 방향을 제시하였다고 할 수 있다.

• 컴퓨터교육학회논문지
• /
• 제14권2호
• /
• pp.33-45
• /
• 2011

최근 등장한 스마트 러닝에 대한 관심의 확산에 따라 본 논문에서는 스마트 러닝의 개념을 도구적 접근, 환경적 접근, 그리고 이론적 접근을 통해 살펴보았다. 스마트 러닝을 수업에 적용하기 위한 원리로서는 교육내용 측면에 있어서 풍부한 학습자원의 활용, 교육방법에 있어서 상호작용을 통한 참여적 환경, 그리고 교육경험에 있어서 실제적 맥락과 경험제공을 들 수 있다. 이들 개념 및 원리에 근거하여 제시된 스마트 러닝 교수학습모형 설계는 목표설정, 자원확인, 환경선정, 수업과정 설계, 수업도구 개발, 수업적용, 그리고 평가 및 분석의 단계로 접근될 수 있다. 이 같은 스마트 러닝 현황을 기반으로 향후 개별적 수업상황에 적합한 구체적인 개발전략의 지속적 연구가 요구된다.