• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05d
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• pp.776-780
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• 2002

본 연구에서는 현대에 빠르게 성장하고 있는 인터넷 사용자들과 홈페이지를 이용한 각종 정보의 활용 및 정보 통신망을 이용한 멀티미디어를 기반으로 한 서비스 산업화의 활성화 실현으로 인해 변화되고 있는 교육분야에 대응하여 한자를 배우고자 하는 학습자들에게 원격지에서 멀티미디어 요소를 웹 기반으로 하는 Edutainment식 한자학습을 구현하여 한자를 즐겁고 재미있게 학습할 수 있도록 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.469-471
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• 2000

본 논문에서는 모멘트 항을 추가한 수정된 kernel-adatron 알고리즘을 제안하고 이른 support vector machines의 학습기법으로 이용하였다. 이는 기울기상승법에서 일어나는 최적해로의 수렴에 따른 발진을 억제하여 그 수렴 속도를 좀더 개선시키는 모멘트의 장점과 kernel-adatron 알고리즘의 구현용이성을 그대로 살리기 위함이다. 제안된 학습기법의 SVM을 실제 200명의 암환자를 2부류(초기와 악성)로 분류하여 문제에 적용하여 시뮬레이션한 결과, Cambell등의 kernel-adatron 알고리즘을 이용한 SVM의 결과와 비교할 때 학습시간과 시험 데이터의 분류률에서 더욱 우수한 성능이 있음을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.511-513
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• 2001

본 연구에서는 VRML 저작 툴을 이용한 3차원 가상 전시공간을 구성하여 보다 현실감 있고 상호작용적인 학습공간을 제공하고 학습동기를 유발하는 체험학습 공간을 설계하고 구현하는데 초점을 맞췄다. 본 연구에서는 Photo Vista, Object Modeler, Reality Studio 등을 가지고 Panorama Image와 3D Object 등을 구현하는 방법을 이용하였다. 우리는 이 가상 전시공간이 학생들의 미술교육에서 현실감 있는 작품감상으로 학생들의 심미적인 면에 얼마나 많은 영향을 미치는지를 연구하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.157-159
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• 2001

신경 트리는 신경망과 결정 트리의 구조를 결합한 형태의 분류기로서 비선형적 결정 경계 형성이 가능하며 기존 신경망에 비해 학습, 출력시 계산량이 적다는 장점을 갖는다. 본 논문에서는 신경 트리의 노드를 구성하는 신경망을 학습하기 위하여 기존의 방법들과는 달리 교사 학습 방법인 LVQ3 알고리즘을 사용하는 신경 트리 분류기를 제안한다. 학습 과정을 통해 생성된 트리는 오인식율 추정을 이용한 가지치기를 통하여 효율적인 트리로 재구성된다. 제안하는 방법은 실제 데이터 집합들을 이용한 실험을 통하여 그 성능을 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.484-489
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• 2003

본 논문에서는 역전파 알고리즘의 성능 개선을 위해 퍼지 논리 시스템을 이용한 학습률 자동 조정 방법을 제안한다. 제안된 방법은 목표값과 출력값의 차이에 대한 절대값이 $\varepsilon$ 보다 적거나 같으면 정확성으로 분류하고 크면 부정확성으로 분류한다. 정확성의 총 개수를 퍼지 논리 시스템에 적용하여 학습률과 모멘텀을 동적으로 조정한다. 제안된 방법을 XOR 문제와 숫자패턴 문제에 적용하여 실험한 결과, 기존의 역전파 알고리즘, 모멘텀 방식, Jacob의 delta-bar-delta 방식보다 성능이 개선됨을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.257-258
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• 2009

다양한 교육 시스템이 개발되고 있는 가운데 핵심적인 연구 방향은 사용자의 효과적인 학습 결과를 보장할 수 있는 새로운 방법론의 적용에 있다. 본 논문에서는 교육 시스템을 개발한 개발자와 교육 시스템을 이용하는 사용자 사이의 문의형 상호작용 유형을 기반으로 상호작용의 내용은 사용자에 의해 만들어지지만 교육 컨텐츠를 이용한 상호작용의 진행은 사용자가 주도하고, 자가 조절 학습을 유도하여 학습효과를 배가 시키고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.494-496
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• 2020

기계학습 모델을 이용한 분류 및 회귀 문제해결에는 다양한 전처리 알고리즘 및 기계학습 모델이 활용된다. 하지만 합리적인 성능을 위해서는 주어진 데이터에 따라 적절한 알고리즘 조합에 대한 탐색 및 최적화 과정이 펄수적이다. 본 논문에서는 최적의 알고리즘 조합을 탐색하는 방법 중 랜덤 탐색과 유전 알고리즘 탐색 방법을 구현하고 8가지 데이터에 대한 성능 비교를 통해 여러 기계학습 모델을 고려하는 탐색 방법의 필요성을 보인다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2006.01a
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• pp.77-82
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• 2006

학습자들은 소양교육으로 정보통신기술에 대한 기초적인 지식과 활용 능력을 습득하고 이를 토대로 각 교과에서 정보통신기술을 활용할 수 있어야 한다. 이 두 가지의 교육이 서로 연계하여 이루어질 때 정보통신기술 활용 능력은 가장 효과적으로 신장된다. 이러한 소양교육과 활용교육 연계선상에서 이루어지는 교육이 바로 웹 신문학습이다. 그러나 웹 신문학습이 정보통신기술 소양 능력 향상에 영향을 미치는지의 검증 연구가 진행되지 않아 교육효과에 대한 불확실성을 갖고 있었다. 이에 컴퓨터 교육의 목표를 효율적으로 달성할 수 있는 교수 학습 방법인 웹 신문학습을 수행한 후 정보통신기술 소양 능력을 측정하여 객관적인 수치로 교육적 효과를 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.168-169
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• 2023

머신 러닝의 학습을 위한 데이터는 개인정보가 포함된 데이터인 경우가 존재한다. 특히 음성인식 모델을 학습시키기 위해서 사용자의 음성 데이터가 필요하며, 이는 개인의 민감한 정보가 포함될 수 있다. 인공지능 학습을 위해 수집한 음성 데이터에 대한 정보보호 침해 공격이 발생할 수 있고, 해당 데이터에 대한 보호 조치가 필요하다. 본 연구는 음성 데이터를 안전하게 관리하기 위해 분할학습을 이용한 음성 데이터 학습 모델을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06b
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• pp.266-268
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• 2011

최근 이러닝의 발전과 함께 다양한 표준들이 주목받고 있으며 그중에서도 SCORM 표준은 자기 주도적 학습 중심에 초점을 두고 있으므로 협력학습을 지원하기 위해서는 외부 도구를 별도로 이용해야 한다. 하지만 IMS LD 표준에서는 협력 학습을 지원하기 위해 컨퍼런스 서비스를 이용하여 콘텐츠를 저작할 수 있으며, 컨퍼런스 서비스는 LD 실행 엔진에 포함되어 실행되거나 외부 도구로 실행될 수 있도록 유연성을 제공한다. 이에 본 논문에서는 LD 표준에 기반하여 협력 학습을 실행 엔진 내부에서 지원할 수 있도록 개발된 내용에 대하여 설명할 것이다. 개발된 LD 실행 엔진은 LD 표준을 준수하며, LD 콘텐츠에 기술된 협력 학습 설계 내용에 따라 협력 학습을 진행할 수 있어 설정된 역할에 따라 협력 학습에서의 권한을 달리하여 협력 학습을 진행할 수 있다는 특징을 가지고 있다.