• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.60-63
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• 2017

자연어처리에 딥 러닝을 적용하기 위해 사용되는 Word embedding은 단어를 벡터 공간상에 표현하는 것으로 차원축소 효과와 더불어 유사한 의미의 단어는 유사한 벡터 값을 갖는다는 장점이 있다. 이러한 word embedding은 대용량 코퍼스를 학습해야 좋은 성능을 얻을 수 있기 때문에 기존에 많이 사용되던 word2vec 모델은 대용량 코퍼스 학습을 위해 모델을 단순화 하여 주로 단어의 등장 비율에 중점적으로 맞추어 학습하게 되어 단어의 위치 정보를 이용하지 않는다는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존의 word embedding 학습 모델을 단어의 위치정보를 이용하여 학습 할 수 있도록 수정하였다. 실험 결과 단어의 위치정보를 이용하여 word embedding을 학습 하였을 경우 word-analogy의 syntactic 성능이 크게 향상되며 어순이 바뀔 수 있는 한국어에서 특히 큰 효과를 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.256-258
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• 2004

정보통신 기술의 발전은 교육시스템의 많은 변화를 가져오고 있으며 정보통신 기술을 이용한 학습자의 학습효과를 높이기 위한 많은 연구와 기술들이 적용되고 있다. 그러나 이러한 기술을 이용한 효율적인 교육평가시스템은 부족한 편이다. 현재의 교육평가의 경우 교수자가 기계적으로 학습자의 응답에 대해 정, 오답을 체크하고 단순히 점수화 된 결과만 출력한다. 학습자 오답 응답에 대한 교수자의 적절한 피드백이 잘 이루어지지 않고 있으며, 학습자의 학습곤란 및 학습결손에 대한 정보 취득이 어려운 현실이다. 또한 교수자 자신의 교수방법과 교수 내용 혹은 출제된 문제의 적절성 등에 대한 정보 취득은 어려울뿐더러 많은 시간과 노력이 필요하여 효율적이지 못하다. 본 논문에서는 이러한 비효율적이며 단순 평가의 문제점을 해결하고 교수-학습방법을 개선할 수 있는 평가 시스템을 구현하였다. 난이도와 이원분류를 문제 출제 시 적용하고 그에 따른 결과를 자동으로 분석하는 시스템을 설계하였으며 이러한 평가시스템을 통하여 학습자의 인지도 및 학습장애 등을 정확히 평가할 수 있으며 교수자는 출제된 문제의 적절성과 교수방법 또는 교수 내용 등을 스스로 평가할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11b
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• pp.901-904
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• 2003

최근에 웹을 이용한 원격교육에 대한 않은 학습 방법들이 제시되고 있으며, 단순히 학습만을 고려한 방법부터 실시간으로 원격시험을 치르는 방법까지 다양하다 웹 기반의 학습에서 많이 적용되는 방법이 문제를 통한 학습이며, 기존의 학습들은 학습자가 개인 수준에 안는 문제 난이도를 직접 선택하거나, 문제를 동적으로 추출하여 학습하는 방식이다. 그러나 이 방법들은 단순히 출제되는 문제 자체의 차별성을 기반으로 하므로 학습자의 능력별 학습이 이루어지기 어려운 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여, 개인의 문제유형별 약점정보를 기반으로 유형별 추출되는 문제에 난이도를 두어 개인별 학습 능력을 정확히 평가한다. 그리고 다음 단계의 학습에서 개인별 학습정보를 충분히 반영하여 문제들을 출제하므로 학습자의 학습효과를 높일 수 있다. 따라서 이 시스템은 문제유형과 문제난이도에 대한 개인의 정보를 반복적으로 적용하여 학습할 수 있으므로, 더욱 효과적인 원격학습을 제공할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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• 2001.12a
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• pp.201-208
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• 2001

본 연구에서는 초기하적 구조라 할 수 있는 하이퍼미디어 구조로 가진 계열성을 넘어선 상호작용적 수업구조의 틀로서 하이퍼미디어를 이용하였다. 이를 컴퓨터 보조 수업이 교수이론의 최근 동향 중에 하나인 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 높일 수 있음을 살려보았다. 특히 문자, 그래픽, 영상, 음향, 음성 그리고 비디오 등과 같은 여러 미디어를 병합시켜 표현하는 멀티미디어를 교육에 적용시킨 하이퍼미디어 학습 코스웨어는 학습자의 주의력과 상상력을 키워 줄수 있으며 학습자가 학습에 흥미를 갖고 학습과정에 능동적으로 참여할 수 있도록 하며 적극적으로 원하는 정보를 선정하고 학습 순서 를 조정하는 등 학습 동기가 높은 상호 작용적 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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• 2001.04b
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• pp.688-690
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• 2001

온라인을 이용해서 교육목적을 달성하기 위해서는 학습자 수준을 분서하여서 수준에 맞는 학습 내용을 제공해야 한다. 특히 수학과처럼 학습의 연계성이 큰 교과는 선수학습이 결손되면 후속학습의 목표 도달에 곤란을 갖게 된다. 따라서 학습자가 학습목표를 잘 도달할 수있게 하기 위해서는 선수학습 결손 여부를 판단해서 학습결손이 발견되면 보충학습을 한 뒤 본 학습을 하도록 해야 한다. 이에 본 논문에서는 IPI를 이용하여 학습자의 수학과 학습 수준을 분석할 수 있는 진단시스템을 설계 구현하였다. IPI(Individually Prescribed Instruction)는 학습자의 수준을 진단$\longrightarrow$처방$\longrightarrow$평가하는 개별처방교수법으로 이를 이용하면 학습자의 수준을 진단해서 학습자 수준에 맞게 처방을 하여 개별화된 학습을 할 수가 있다. 수학학습에 본 시스템을 활용하면 학습자는 학습결손이 일어나지 않게 되어 궁극적으로 학습목표에 도달할 수 있게 된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.27-29
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• 2008

시스템 분석에 주로 사용하는 자료 중에는 비선형 자료와 시계열 등이 있다. 이들 자료는 그 함축적인 관계가 매우 복잡하여 전통적인 통계분석 도구로 분석하는데 어려움이 많다. 본 연구에서는 현실 세계에서 다양하게 나타나는 복잡성을 다루기 위하여 하이브리드 진화 신경망 모델링 접근 방법으로 자료를 모형화 하고 이를 통한 학습의 적합도를 살펴본다. 비선형 자료 등을 모형화하기 위한 학습은 역전파 신경망 기법을 이용한다. 학습의 효율을 높이기 의해서 격자감소 학습 알고리즘과 함께 이용하는 유전자 알고리즘은 네트워크 구조를 최적화 시킬 수 있는 초기가중값을 이용한 전역 최소값을 찾는데 이용한다. 학습 결과를 통해 제안된 하이브리드형 접근방법의 학습이 보다 효율적임을 살펴보기 위하여 유전자 알고리즘으로 최적화된 신경망 학습 알고리즘을 비선형 모의자료의 학습에 적용하여 보았다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.694-696
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• 2005

본 논문에서는 개선된 유전자 알고리즘과 역전파 신경망 알고리즘의 특징을 살펴보고, 비선형 모의자료를 이용하여 개선된 유전자 알고리즘 기반의 신경망 학습 효과와 역전파 신경망 알고리즘을 이용한 신경망 학습 효과를 비교해 본다. 유전자 알고리즘을 이용한 신경망 학습에는 개선된 신경망 제어기를 이용한다. 역전파 알고리즘을 이용한 신경망 학습에는 일반화 성능향상을 위한 인자들의 결합효과를 이용한다. 모의실험을 통하여 두 가지의 학습에서 학습 수령의 정도와 학습 속도 등을 비교하는 모의실험 결과를 개선된 유전자 알고리즘과 신경망 알고리즘의 학습 결과와 항께 제시한다. 모의실험의 결과로서 유전자 알고리즘을 적용한 개선된 신경망 제어기를 통한 학습 결과가 일반 신경망 학습 결과보다 초기 가중값을 작은 범위에서 발생시킬 때 수렴 정확도 및 학습 속도에서 좋은 결과를 나타내 주고 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10a
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• pp.77-82
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• 2006

시 공간상의 제약 없이 다양한 정보의 제공이 가능한 현재의 웹 환경을 통해서 우리나라는 다양한 정보와 자료를 활용하여 학습자 중심의 탐구활동 및 자기 주도적 학습을 강구하고 있다. 따라서, 전국 초중등 학생들을 대상으로 시도별 특화된 맞춤 서비스, 즉 LMS(학습관리시스템)을 구축 운영하고 있지만 현재 시스템에서는 다양하고 방대한 학습 콘텐츠에서 학습자가 자신에게 맞는 과정을 검색, 신청하는데 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 이런 어려움을 해결하기 위해서 학습자가 개인의 학습내용을 빠르고 편리하게 등록하고 검색할 수 있게 하고, 시스템의 지능적인 의미검색이 가능하게 하기 위해서 시맨틱 웹과 AJAX기술을 이용한 개인 맞춤형 학습관리 시스템 설계 및 구현을 하였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2017.10a
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• pp.60-63
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• 2017

자연어처리에 딥 러닝을 적용하기 위해 사용되는 Word embedding은 단어를 벡터 공간상에 표현하는 것으로 차원축소 효과와 더불어 유사한 의미의 단어는 유사한 벡터 값을 갖는다는 장점이 있다. 이러한 word embedding은 대용량 코퍼스를 학습해야 좋은 성능을 얻을 수 있기 때문에 기존에 많이 사용되던 word2vec 모델은 대용량 코퍼스 학습을 위해 모델을 단순화 하여 주로 단어의 등장 비율에 중점적으로 맞추어 학습하게 되어 단어의 위치 정보를 이용하지 않는다는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존의 word embedding 학습 모델을 단어의 위치정보를 이용하여 학습 할 수 있도록 수정하였다. 실험 결과 단어의 위치정보를 이용하여 word embedding을 학습 하였을 경우 word-analogy의 syntactic 성능이 크게 향상되며 어순이 바뀔 수 있는 한국어에서 특히 큰 효과를 보였다.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.63-66
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• 2000

컴퓨터를 이용한 인터넷의 발전으로 웹 코스웨어의 교육에 응용하려는 많은 사람들이 지속적으로 증가되어가고 있다. 이는 인터넷 이용자들이 쉰 상에서의 원격교육에 관한 필요성이 커지고 있으며, 이를 실세계에 다양한 방법 이용하여 보다 효율적인 교육을 위해 다양한 교육 툴들이 연구되어지고 있다 인터넷을 이용한 웹 코스웨어의 교육은 시공간을 초월하여 여러 곳에 떨어져 있는 학습자들의 자기 주도적인 학습목표를 달성시키기 위한 목적으로 개발 및 구현되었다. 그러나 이를 사용하기 위해서는 사용자의 시스템이 정보를 제공하는 서버와의 정보 교환을 위해 통신이 항상 서로 교류하고 있는 상태를 유지해야하고, 사용자가 새로이 갱신된 학습정보를 접속하기 위해서는 서버에 항상 찾아가 정보를 찾아 접속해야만 갱신된 정보를 확인할 수가 있었다. 본 연구는 이를 반영하여 XML(extensible Markup Language)을 기반으로 한 웹 캐스팅기법으로 웹 코스웨어를 구연하였으며, 이를 적용하기 위해 CDF(Channel Definition Format)형식을 사용하였다. 채널을 사용하여 학습자의 자율적으로 채널을 선택하면 새로이 갱신된 정보가 자동적으로 학습자의 시스템에 저장되도록 구현하였다.