• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2005.08a
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• pp.284-292
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• 2005

본 연구는 PDA를 활용한 초등학교 사회과 현장학습 지원 프로그램의 개발 방향을 모색해 보고 현장학습 지원 시스템을 이용하여 아동 스스로 현장학습을 다녀올 수 있도록 하여 초등 사회과 현장학습을 보완하도록 하는데 목적이 있으며 부가적으로 현장학습 지원 시스템의 효과적인 설계 및 개발 방법을 연구하는데 2차적 목적을 두었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.51-53
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• 2000

기존의 진화 연산의 한계를 극복하기 위해서 탐색점 분포 학습 알고리즘(Estimation of Distribution Algorithm)이 부각되고 있다. 탐색점 분포 학습 알고리즘은 데이터의 분포를 파악하고, 파악된 분포를 이용해서 새로운 학습 데이터를 생성하는 일련의 과정을 통하여 최적화 문제를 해결하는 방법이다. 그런데, 기존의 탐색점 분포 학습 알고리즘들은 대부분 이진 벡터값을 가지는 최적화 문제들만을 대상으로 하고 있다. 본 논문에서는 비감독 확률 신경망 모델인 헬름홀츠 머신을 이용해서 데이터의 분포를 학습하여 연속 함수 최적화 문제를 해결하는 방법을 개발하였다. 테스트 함수들에 대해서 실수 표현형을 사용한 유전자 알고리즘과 결과를 비교하여 제안하는 방법의 우수성을 검증하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.353-360
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• 2021

음성 대화 시스템에서는 사용자가 잘못된 슬롯명을 말하거나 음성인식 오류가 발생해 사용자의 의도에 맞지 않는 응답을 하는 경우가 있다. 이러한 문제를 해결하고자 말뭉치나 사전 데이터를 활용한 질의 교정 방법들이 제안되지만, 이는 지속적으로 사람이 개입하여 데이터를 주입해야하는 한계가 있다. 본 논문에서는 축적된 로그 데이터를 활용하여 사람의 개입 없이 음악 재생에 필요한 슬롯을 교정하는 자기 학습(Self-learning) 기반의 모델을 제안한다. 이 모델은 사용자가 특정 음악을 재생하고자 유사한 질의를 반복하는 상황을 이용하여 비지도 학습 기반으로 학습하고 음악 재생에 실패한 슬롯을 교정한다. 그리고, 학습한 모델 결과의 정확도에 대한 불확실성을 해소하기 위해 질의 슬롯 관계 유사도 모델을 이용하여 교정 결과에 대한 검증을 하고 슬롯 교정 결과에 대한 안정성을 보장한다. 모델 학습을 위한 데이터셋은 사용자가 연속으로 질의한 세션 데이터로부터 추출하며, 음악 재생 슬롯 세션 데이터와 질의 슬롯 관계 유사도 데이터를 각각 구축하여 슬롯 교정 모델과 질의 슬롯 관계 유사도 모델을 학습한다. 교정된 슬롯을 분석한 결과 발음 정보가 유사한 슬롯 뿐만 아니라 의미적인 관계가 있는 슬롯으로도 교정하여 사전 기반 방식보다 다양한 유형의 교정이 가능한 것을 보였다. 3 개월 간 수집된 로그 데이터로 학습한 음악 재생 슬롯 교정 모델은 일주일 동안 반복한 고유 질의 기준, 음악 재생 실패의 12%를 개선하는 성능을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.71-75
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• 2017

외래어란 외국어로부터 들어와 한국어에 동화되고 한국어로서 사용되는 언어이다. 나날이 우리의 언어사용 문화에서 외래어의 사용 비율은 높아져가는 추세로, 전문분야에서는 특히 두드러진다. 그러므로 더 효율적이고 효과적인 자연언어처리를 위해서 문서 내 외래어 인식은 중요한 전처리 과정이다. 따라서 본 논문에서는 bidirectional LSTM(이하 bi-LSTM)-CRF 모형의 심층학습을 이용한 음절태깅 기반의 외래어 인식 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템의 외래어 인식 학습 과정은 다음과 같다. 첫째, 학습용 말뭉치 자료의 한글 음절들과 공백, 마침표(.)를 토대로 word2vec을 통해 학습용 피쳐(feature) 자료를 생성한다. 둘째, 학습용 말뭉치 자료와 학습용 피쳐 자료를 결합하여 bi-LSTM 모형 학습 자료를 구축한다. 셋째, bi-LSTM 모형을 거쳐 학습된 결과물을 CRF 모형에서 로그 가능도(log likelyhood)와 비터비(Viterbi) 알고리즘을 통해 학습 결과물을 내놓는다. 넷째, 학습용 말뭉치 자료의 정답과 비교한 뒤 모형 내부의 수치들을 조정한다. 다섯째, 학습을 마칠 때까지 반복한다. 본 논문에서 제안하는 시스템을 이용하여 자체적인 뉴스 수집 자료에 대해서 높은 정확도와 재현율을 기록하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.1523-1525
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• 2011

유아기는 언어를 습득하는데 있어 가장 중요한 시기이다. 이런 중요한 시기에 언어를 습득하는데 흥미를 느끼지 못하고 학습에 쉽게 지루함을 느껴 올바르게 언어 습득을 하지 못하는 유아들이 많다. 이에 대하여 시각 정보와 청각 정보의 결합을 통한 멀티미디어 매체를 이용해 언어 습득에 대하여 올바른 유아 시기를 보내게끔 본 논문에서 제안하고 있다. 또한 햅틱 기술을 이용하여 학습자가 쓰기 학습에 흥미를 느낄 수 있게 하였으며, 피드백 과정을 통하여 올바른 언어 습득에 기여한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05d
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• pp.807-811
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• 2002

본 연구에서는 다양한 멀티미디어 기술과 인터넷의 열린 접근성을 이용하여 체육교육을 위한 학습보조 시스템을 개발하였다. 이 개별 학습별 수업의 요구에 부응하여 학습자와 상호작용이 가능하며 즉각적인 피드백을 통해 학습자에게 적절한 자극을 줌으로써 학습의욕의 고취를 강화할 수 있고 학습자의 능력에 따라 학습의 속도를 조절이 가능하여서 개별학습의 효과를 높여줄 수 있도록 계획되었다. 특히 문자, 그래픽, 영상, 음향, 음성 그리고 비디오 등과 같은 여러 미디어를 병합시켜 표현하는 멀티미디어를 교육에 적응시킨 하이퍼미디어 학습 코스웨어는 학습자의 주의력과 상상력을 키워 줄 수 있으며 학습자가 학습에 흥미를 갖고 학습과정에 능동적으로 참여할 수 있도록 하며 적극적으로 원하는 정보를 선정하고 학습 순서를 조정하는 등 학습 동기가 높은 상호작용적 학습 환경을 창조하고 자신에게 적합하게 여러 주제로 이동하고 정보를 연결해 보다 융통성 있는 시스템을 이용함으로써 학습의 효과를 높일 수 있음을 살펴보았다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10a
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• pp.103-107
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• 2006

최근 정보화 시대에 발맞추어 나가기 위해서는 학습자의 문제해결력을 함양하기 위한 능력을 기를 수 있는 교육이 이루어져야 한다. 학습과정에서 학습자 스스로 지식을 조작하고 문제를 해결할 수 있는 학습자중심의 자기 주도적(self-directed) 학습이 강조되고 있다. 이러한 학습을 위하여 웹 기반에서의 문제은행 시스템을 이용하여 자기 주도적 학습과 수준별 학습 평가가 가능하도록 시스템을 설계 및 구현하였다. 본 연구에서 제안하는 시스템은 학습자가 스스로 필요한 문제를 출제하여 학습할 수 있으며, 문제출제 형식은 문제은행방식을 이용한 동적 출제방식을 사용하였다. 학습자가 학습 결과를 즉각적으로 확인하여 직접 피드백 할 수 있으며, 다시 풀어보기를 원하는 문제는 오답노트 기능을 통하여 복습할 수 있도록 하였다. 또한 모의고사를 통한 결과분석에 따라 개인별 심화 및 보충학습을 통해 완전학습 목표에 도달할 수 있도록 하였다. 평가 시 한 과목의 편중을 막기 위하여 비율을 설정해놓았으며, 학습통계에서 평균과 자신의 성적을 비교함으로써 철저하게 자신의 위치를 파악할 수 있도록 하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.239-244
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• 2023

신경망 기반의 다국어 및 교차 언어 정보 검색 모델은 타겟 언어로 된 학습 데이터가 필요하지만, 이는 고자원 언어에 치중되어있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 영어 학습 데이터와 한국어-영어 병렬 말뭉치만을 이용한 효과적인 다국어 정보 검색 모델 학습 방법을 제안한다. 언어 예측 태스크와 경사 반전 계층을 활용하여 인코더가 언어에 구애 받지 않는 벡터 표현을 생성하도록 학습 방법을 고안하였고, 이를 한국어가 포함된 다국어 정보 검색 벤치마크에 대해 실험하였다. 본 실험 결과 제안 방법이 다국어 사전학습 모델과 영어 데이터만을 이용한 베이스라인보다 높은 성능을 보임을 실험적으로 확인하였다. 또한 교차 언어 정보 검색 실험을 통해 현재 검색 모델이 언어 편향성을 가지고 있으며, 성능에 직접적인 영향을 미치는 것을 보였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05c
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• pp.308-314
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• 2002

본 논문은 2인용 보드게임의 정보에 대한 전략을 학습할 수 있는 방법을 유전자기반 역전파 신경회로망과 Temporal Difference학습알고리즘을 이용하여 제안하였다. 학습의 과정은 역전파에 의한 초기학습에 이어 국부해의 단점을 극복하기 위하여 미세학습으로 유전자알고리즘을 이용하였다. 시스템의 구성은 탐색을 담당하는 부분과 기물의 수를 발생하는 부분으로 구성되어 있다. 수의 발생부분은 보드의 상태에 따라서 갱신되고, 탐색커널은 αβ탐색을 기본으로 유전자알고리즘을 이용하여 가중치를 최적화하는 유전자기반 역전파 신경회로망과 TD학습을 결합하여 게임에 대해 양호한 평가함수를 학습하였다. 일반적으로 많은 학습을 통하여 평가함수의 정확도가 보장되면 승률이 학습의 양에 비례함을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.568-570
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• 2003

현대에는 학습자에 대한 교육 방법으로 여러 전달 매체를 통한 원격교육이 중요하게 인식되고 있으며, 그중 컴퓨터를 이용한 원격교육이 많이 도입되고 있다. 여기에 고성능 컴퓨터의 보급과 초고속통신망의 구축으로 하드웨어적 환경이 뒷받침되면서 전통적인 교육방식인 면대면 수업과 같은 효율적이고 생동감 있는 학습의 전달이 가능해졌다. 그러나 웹 기반 원격교육은 일반적으로 상업성에 기초를 두고 있으므로 학습자의 요구와 특성에 따라 교과 내용이 결정되어 학습자가 원하지 않는, 듣기 싫은 과목 등에 대해서는 최소한의 학습을 보장하지 못하고 있다. 그리고 현재 이루어지고 있는 대부분의 원격교육에서는 교과목마다의 특성을 무시하고 일률적인 화면구성을 사용하는 경우가 대부분이다. 또한 멀티미디어 객체들 간의 시간적 연관성을 무시하고 각 멀티미디어 객체들을 독립적으로 표현하여 멀티미디어 교육의 장점을 잘 활용하지 못하고 있다. 본 논문에서는 위와 같은 문제점을 해결하고자 스케줄러를 설계, 구현하여 학습자는 최소한의 학습진도를 유지할 수 있도록 하였고, 교수자는 담당 교과목이 재생될 때 학습자의 질의에 대해 즉각적으로 응답할 수 있도록 하였다. 또한 SMIL을 이용해서 다중사용자 환경을 표현하고 이에 포함된 멀티미디어 객체들의 시간적 동시성과 연관성을 제시하여 학습자의 학습 능력과 집중력을 높일 수 있도록 하였다.