• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.527-528
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• 2022

빠르게 변하는 환경에 맞춰 평생 교육이 일반화되고 개인에게 요구되는 학습량은 많아지고 있으며 높아진 학습량에 맞게 학습 시간 단축과 효율적인 학습을 위한 학습 방법을 선택하는 것이 중요해지고 있다. 본 논문에서는 학습 정리를 위해 작성한 문서를 분석하여 해당 문서와 관련된 문서를 제안하고 본 문서와 엮어 학습을 위한 문서 묶음을 만들 수 있는 시스템을 제안한다. 문서의 유사도, 중요도를 구할 수 있는 TF-IDF를 이용하여 문서를 분석해 키워드를 추출한 다음 그와 관련된 문서를 제안하고 문서 묶음을 만들어 조회할 수 있도록 한다. 이 시스템은 학습 정리 시 관련 문서를 함께 볼 수 있도록 하고, 필요하다면 묶음으로 만들어 효과적인 학습을 위한 도구로 이용할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2003년도 춘계종합학술대회
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• pp.329-333
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• 2003

최근 전문가의 지식과 경험정보가 데이터베이스로 구축된 전문가 시스템의 지식 정보를 이용하여 안전하고 효율적인 선박운항이 가능한 지능형 선박 시스템에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 인공지능기법을 이용하여 보다 인간 친화적인 시스템을 구현하고, 음성인식기술을 이용하여 원격으로 선박 조타기를 제어하여 조업자의 부담경감 및 인원절감의 효과를 가져올 수 있는 선박 조종시스템의 개발이 절실하다. 따라서, 본 논문에서는 PC를 기반으로 하여 일격으로 모형 선박의 조타기를 제어하는 시스템을 구축한다. 구체적인 연구방법으로는, 음성인식기술과 지능형 학습 기법을 바탕으로 음성지시기반학습 시스템을 구축하고, 퍼지 조타수 조작모델을 구현하여 PC 기반 원격 제어시스템을 구축한다. 또한, 구축된 원격 조타제어시스템을 축소된 선박모형(Miniature Ship) 시스템에 적용하여 그 효용성을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.82-85
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• 2008

고객의 기호와 요구에 부응하는 서비스의 제공을 위해 영화 요소 중 정확한 장르의 분류는 고객의 선택에 있어 중요한 문제이다. 기존의 수작업에 의한 장르 분류는 시간과 비용, 신뢰성 등에서 비효율적이다. 이러한 문제의 해결을 위해 영화 시놉시스(Synopsis) 기반의 기계학습 방법은 효율적인 대안이 될 수 있다. 본 논문에서는 대다수 영화서비스 주체가 보유하고 있는 시놉시스 정보를 기반으로 하여 기계학습을 이용한 영화장르 분류에 관한 하나의 정형화된 방법을 제시한다. 기계학습 Algorithm 중 LibSVM, RandomComittee, LMT, NaiveBayes, PART Algorithm 을 이용하여 Algorithm 별, 장르별 분류 정확도를 측정하여 비교한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1655-1658
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• 2015

Tin-Can은 SCORM의 한계를 극복하고자 미국 표준제정기관인 ADL(Advanced Distributed Learning)에서 개발하였다. SCORM의 차세대 버전으로 탄생한 Tin-Can은 Experience API (XAPI) 라고도 불리며 학습자가 학습경험을 얻는 과정을 저장하는 도구로써 각광을 받고 있다. 온라인 학습환경에서 중점 중의 하나는 Learning Analytics를 통하여 학습자에게 맞춤형 학습을 제공하는 것이다. 이를 위해서는 학습자의 활동 정보(Activity Data)를 데이터베이스화하는 것이 중요한데 위와 같은 기능들을 모두 제공해 줄 수 있는 것이 Tin-Can이다. 본 논문에서는 Tin-Can에 대해 설명하고, 온라인 학습환경에서 Tin-Can을 접목하여 학습 활동 정보를 수집하는 방법에 대해서 설명한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.111-114
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• 2019

BERT는 자연어처리 여러 응용 분야(task)에서 우수한 성능을 보여줬으나, BERT 사전학습 모델을 학습하기 위해서는 많은 학습 시간과 학습 자원이 요구된다. 본 논문에서는 빠른 학습을 위한 한국어 BERT 학습 방법을 제안한다. 본 논문에서는 다음과 같은 세 가지 학습 방법을 적용했다. 교착어인 한국어 특성을 반영하기 위해 형태소 분석 기반의 사전을 사용하였으며, 단어 간 상대적 위치 표현을 추가하여, 상대적 위치 정보를 학습했다. 또한 BERT 베이스 모델의 12-레이어 중 3-레이어만을 사용하여, 모델을 경량화시켰다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.127-130
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• 2001

교육시스템에 있어서, 네트웍의 활용은 선택적인 것이 아니라 필수적인 것으로 인식되고 있다. 네트웍의 교육적 활용에 있어서 중요한 것으로서, 편리한 사용자 인터페이스, 멀티미디어 데이터의 전송으로 인한 네트웍 트래픽의 감소 대책, 학습 평가를 위한 학습 과정의 정보 기록, 쉬운 시스템 업그레이드 등을 들 수 있다. 본 논문에서는 인터넷 익스플로러와 같은 범용 웹브라우저를 이용하는 학습 환경에서 탈피하여, ActiveX 컨트롤을 이용한 자유로운 사용자 인터페이스의 제공과 전송 파일의 체계적 관리를 목적으로 하는 분산 네트웍 브라우저 (DNB : a Distributed Network Browser)를 개발하였다. DNB를 통하여, 네트웍 트래픽의 감소와 학습자 정보의 체계적인 관리 등의 효과를 얻을 수 있다.

• 정보교육학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.69-78
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• 2001

최근에, 컴퓨터를 이용한 학습은 CAI 환경에서 WBI 학습 환경으로 옮아가고 있다. WBI 학습에 필요한 대부분의 웹 문서는 검색 엔진을 이용하여 얻는다. 교수자는 검색한 웹 문서의 사용가능성을 평가한 후 학습 자료로 사용한다. 그러나 이런 교수-학습 과정은 다음과 같은 문제점이 있다. 첫째, 교수자에 의해 선정된 웹 문서를 반복해서 검색한다. 둘째, 웹 문서를 학습자에게 제시하기 위한 별도의 교수 설계 과정이 필요하다. 셋째, 학습자의 평가 결과와 웹 문서 사이의 관련성 분석이 매우 어렵다. 본 연구에서는 WBI 학습에 필요한 웹 문서를 검색하고 학습자에게 학습 과정을 안내하는 WAILS(Web Agent Instruction Learning System)를 제안한다. WAILS는 웹 에이전트를 이용하여 WBI 학습에 필요한 웹 문서를 수집한다. 교수자는 수집한 웹 문서를 평가하고 교수-학습 생성기를 통해 학습자에게 제시한다. 교수자는 WAILS를 이용하여 웹 문서의 검색과 교수-학습 설계를 동시에 하게 된다. 이는 WBI 학습을 더욱 촉진시키게 된다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.333-337
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• 2017

본 논문에서는 개체명 인식과 언어 모델의 다중 학습을 이용한 한국어 개체명 인식 방법을 제안한다. 다중 학습은 1 개의 모델에서 2 개 이상의 작업을 동시에 분석하여 성능 향상을 기대할 수 있는 방법이지만, 이를 적용하기 위해서 말뭉치에 각 작업에 해당하는 태그가 부착되어야 하는 문제가 있다. 본 논문에서는 추가적인 태그 부착 없이 정보를 획득할 수 있는 언어 모델을 개체명 인식 작업과 결합하여 성능 향상을 이루고자 한다. 또한 단순한 형태소 입력의 한계를 극복하기 위해 입력 표상을 자소 및 형태소 품사의 임베딩으로 확장하였다. 기계 학습 방법은 순차적 레이블링에서 높은 성능을 제공하는 Bi-directional LSTM CRF 모델을 사용하였고, 실험 결과 언어 모델이 개체명 인식의 오류를 효과적으로 개선함을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.106-111
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• 2018

감성분석(Sentiment Analysis)은 텍스트에 나타난 감성을 분석하는 기술로 자연어 처리 분야 중 하나이다. 한국어 텍스트를 감성분석하기 위해 다양한 기계학습 기법이 많이 연구되어 왔으며 최근 딥러닝의 발달로 딥러닝 기법을 이용한 감성분석도 활발해지고 있다. 딥러닝을 이용해 감성분석을 수행할 경우 좋은 성능을 얻기 위해서는 충분한 양의 학습데이터가 필요하다. 하지만 감성분석에 적합한 학습데이터를 얻는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 기존에 구축되어 있는 감성사전을 활용한 대용량 학습데이터 구축 방안을 제안한다.

• 한국정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국정보시스템학회 2005년도 추계학술대회 발표 논문집
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• pp.296-304
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• 2005

본 연구는 e-Learning 컨텐츠 품질과 서비스 품질 차원을 분류하고, 학습자 특성에 따른 e-Learning 성과와의 관계를 파악하는 것이다. 이에 기존 연구에 근거하여 e-Learning 컨텐츠 품질 차원을 교수설계, 내용성, 주의성으로 분류하고, 마케팅 분야의 정보 품질 모형 중에서 Parasuraman이 제시한 SERVQUAL 측정도구를 사용하여 e-Learning 서비스 품질 차원을 유형성, 신뢰성, 대응성, 확신성, 공감성으로 분류하였다. 이들 요인들이 e-Learning 성과(학습만족과 이용의도)에 어떤 영향을 미치는가를 실정적으로 검정하고자 한다. 이들 요인들 간의 매개적 역할을 하는 많은 요인들이 존재할 수 있다. 본 연구에서는 학습자의 경험적, 태도적, 행동적 특성과 자기효능감과 같은 학습자 특성의 매개 효과에 주목하고 한다.