• KSCI Review
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• v.8 no.2
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• pp.33-42
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• 2001

The purpose of this study was to help retrieve and assess only what learner wants. The multiple-choice and short-answer types were selected. and a sort of a question bank was organized in consideration of the degree of difficulty and frequency of being questioned in such a way to have a discriminating power. For item retrieval the stored information was converted into XML data, instead of simply searching information from database. and that data were retrieved through Xpath. And it's designed to show the retrieval output by using XML on browser. Concerning item evaluation. evaluation items were produced by inputting the degree of difficulty and frequency of being questioned of the subject and unit learner wants. and then by inputting the number of individual item type. The learning outcome was offered in real time to learner. and learner could repeatedly drill what they gave a wrong answer.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.892-894
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• 2005

본 논문에서는 스테레오 영상에서 깊이 정보를 추출하여 사람의 자세를 학습된 2차원 깊이 영상들의 선형 결함으로 표현하여 3차원 인체 모델을 재구성하는 방법을 제안한다. 한 장의 2차원 깊이 영상으로 최소 제곱법을 이용하여 프로토타입 깊이 영상의 선형 결합으로 표현되는 최적의 계수를 찾을 수 있다. 입력된 깊이 영상의 3차원 인체 모델은 프로토타입 깊이 영상에서 예측된 계수를 적용하여 생성한다. 학습 단계에서는 데이터를 계층적으로 나누어 모델을 생성한다. 또한, 재구성 단계에서는 실루엣 영상과 깊이 영상으로부터 계층적으로 나누어진 학습 데이터를 이용하여 3차원 인체 자세를 재구성한다. 학습 및 재구성의 마지막 단계에서는 실루엣 영상 대신 깊이 영상을 이용하여 3차원 인체 모델을 재구성한다. 한 장의 실루엣 영상을 이용하면 영상의 노이즈에 민감하기 때문에 재구성 단계의 상위 레벨에서는 실루엣 영상의 누적 영상을 이용한다. 실험 결과는 제안된 방법이 효율적으로 3차원 인체 자세를 재구성함을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.699-701
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• 2000

기존의 대부분 웹기반 문항평가시스템의 경우 CGI나 자바 스트립트를 이용한 너무나 순차적이며 제한된 평가문항들만 제시함으로써 학습에 흥미도가 떨어지고 학습자 주도의 창의적인 학습을 저해하는 요인이 되었다. 본 논문에서는 저작도구 PASS2000의 웹연동 방법을 통하여 학습자가 보다 흥미를 느끼고 학습자 수준에 적합한 동적인 다양한 형태의 평가문항 제시와 학습자가 제시된 문항에 대한 학습후에는 자동채점이 가능하며 즉각적인 결과확인이 가능하도록 하였다. 아울러 학습한 평가문항들을 문항평가지 형태로 출력하여 지속적이고 반복적인 개별화 학습을 할 수 있도록 하였다. 이는 장차 보편화될 원격교육시스템에서 학생들의 학습이해능력을 평가할 수 있는 원격 웹기반 문항평가시스템을 구현하여, 언제 어디서나 시간과 공간의 제한을 받지 않고 학습할 수 있는 체제가 되도록 하는데 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.577-579
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• 2001

인터넷이 발전함에 따라 교육의 형태가 오프라인 서비스에서 온라인 학습 서비스로 확장되어 있는 추세이다. 따라서 인터넷에서의 교육이 하나의 교육의 형태로 자리 잡게 되었다. 사이버 학습을 통한 교육은 방대한 학습 자료를 학습자의 학습정도나 일정에 맞는 맞춤형태의 서비스가 중요하다. 이러한 학습 컨텐츠 기반의 인터넷 사이버 학습은 기존치 오프라인에서 사용한 컨텐츠를 유기적으로 통합하여 온라인에서 제공하는 것이 큰 관건이 되어지고 있다. 이를 위해 본 논문은 XML을 이용하여 기존의 인터넷 가상학습을 XML을 기반으로 하여 오프라인에서의 컨텐츠를 온라인에 적용하여 학습자에 학습 환경을 보다 폭 널게 제공하였다. 또한 학습자의 학습 정도를 유지하고 파악할 수 있게 학습자의 학습 현황정보를 유지하여 맞춤형 사이버학습을 구현하였다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2009.05a
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• pp.208-211
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• 2009

본 논문은 구글(Google), 워드넷(WordNet)과 같이 공개된 웹 자원과 리소스를 이용한 비교사학습(Unsupervised learning) 방법을 제안하여 단어 의미의 중의성 문제를 해결하고자 한다. 구글 검색 API를 이용하여 단어의 확장된 근접 문맥정보를 추출하고, 워드넷의 계층체계와 synset을 이용하여 단어 의미 구분정보를 자동 추출한 후, 추출된 정보 간 유사도 계산을 통해 중의성을 갖는 단어의 의미를 결정한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.17 no.6
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• pp.754-759
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• 2007

The information recommendation system offers selected documents according to information needs of dynamic users. User's needs are expressed as profiles consisting of one or more words and may be changed into some specifics through relevance feedback made by users during the recommendation process. In previous research, users have entered relevance information by taking part in explicit relevance feedbacks and learned user profiles using the positive relevance feedbacks. In this paper, we learn user profiles using not only positive relevance feedback but negative relevance feedback and reinforcement learning. To compare the proposed with previous method, we performed experiments to evaluate recommendation performance of the same topic. As a result, the former shows the improved performance than the latter does.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.34 no.2
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• pp.160-168
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• 2007

For developing a text classifier using supervised learning, a manually labeled corpus of large size is required. However, it takes a lot of time and human effort. Recently a research paradigm was proposed to use a raw corpus and a small amount of seed information instead of manually labeled corpus. In this paper we introduce an unsupervised learning method that makes it possible to achieve better performance than other related works. The characteristics of our approach is that average mutual information is used to learn representative words and their weights and then update of the weights is done using a technique inspired by the works in information retrieval. By iterating this teaming process it was shown that a high performance system can be developed.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.588-591
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• 2022

최근 자연어 이해 및 생성에 있어서 사전학습 기반의 언어 모델이 널리 사용되고 있다. BERT, roBERTa 등의 모델이 있으며, 마스크 언어 모델링을 주요 과제로 하여 사전 학습을 한다. 하지만 MLM은 문법적인 정보를 활용하지 못하는 단점이 있다. 단 순히 무작위로 마스크를 씌우고 맞추기 때문이다. 따라서 본 연구에서는 입력 문장의 문법적 정보를 활용하는 방법을 소개하고, 이를 기반으로 사후 학습을 하여 그 효과를 확인해 본다. 공개된 사전학습 모델과 사후학습 모델을 한국어를 위한 벤치마크 데이터셋 KLUE에 대하여 조정학습하고 그 결과를 살펴본다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2012.10a
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• pp.123-125
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• 2012

본 논문은 기계 학습을 이용한 감정 분류에 필요한 학습 말뭉치를 효율적으로 확장하는 방법에 대하여 기술한다. 학습 말뭉치는 일반적으로 그에 알맞은 레이블을 정해야 하는데, 그 양이 어마어마하기 때문에 이 과정을 일일이 사람이 할 수는 없다. 그에 대한 해결책으로써 이미 많은 준지도학습 방법이 연구되었고, 그것을 트윗이라는 짧은 문서를 감정 분류하는 것에 적용해도 감정 문서 분류기의 성능이 좋다는 결과를 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.01a
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• pp.259-261
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• 2016

본 연구는 교양교육에 대한 학습 수요자의 요구와 현재 편성되어 있는 교양교육 교과목들에 대한 차이를 알아본다. 학습 수요자의 다양한 생각들을 SNS를 통해 데이터를 수집하고, 텍스트 마이닝 기법을 이용하여 유용한 정보를 발견하고 시각화 분석을 통해 학습자의 요구를 제시한다. 분석 결과로는 학습자는 교수자와 상호작용 잘되는 수업 방식, 학습자가 참여할 수 있는 수업, 자기주도 학습을 선호하였다. 또한 교양교육 교과목 개설로서는 취업에 필요한 외국어, 자격증 취득이 가능한 과목, 실생활에 적용할 수 있는 실용적인 과목들을 요구하여 실제 균형에 맞게 개설된 교과목과는 차이를 보임을 알 수 있었다.