• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2001년도 추계학술발표논문집
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• pp.429-434
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• 2001

데이터(data)치 홍수와 정보의 빈곤이라는 환경에 처한 지금, 정보기술을 이용하여 데이터를 여과하고, 분석하며, 결과를 해석하는 자동화 된 데이터 분석 방안에 높은 관심을 가지게 되었으며, 데이터 마이닝(Data Mining))은 이러한 요구를 충족시키는 정보기술의 활용방법이다. 특히 데이터 마이닝(Data Mining)의 분류(Classification) 방법은 중요한 분야가 되고 있다. 분류 작업의 핵심은 어떻게 적당한 결정규칙(decision rule)을 정의하느냐에 달려 있는데 이를 위해 학습능력을 가지고 있는 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 기반으로 하는 강건한 학습방법을 제시했으며, 이러한 학습을 통해 데이터 마이닝(Data Mining)의 분류시스템을 제안하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 제13회 춘계학술대회 및 임시총회 학술발표 논문집
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• pp.1062-1066
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• 2000

최근 인터넷 사용자의 급속한 증가와 함께 정보 표현 방식도 실세계와 유사한 3차원 공간으로 바뀌고 있다. 본 논문에서는 기존에 개발된 수화 편집기와 수화학습 시스템에서의 수화 동작의 편집 및 수화 학습의 효율을 높이기 위하여 frame 단위의 동작처리를 action 단위로 바꾸어 처리하도록 개선하였다. 개선된 수화 편집기와 수화학습 시스템은 VRML 뷰어와 애플릿간의 자료 이동이 줄어들어 처리 속도의 향상을 가져왔고 자연스러운 수화 동작 구현이 가능하게 되었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제47차 동계학술대회논문집 21권1호
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• pp.145-148
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• 2013

최근 디지털 기술의 고도화로 인하여 테크놀로지가 급속도록 발전하면서 다양한 정보통신 기술과 지식의 융합을 교육 환경에 적용하는 스마트러닝에 대한 관심이 집중되기 시작하였다. 이러한 스마트러닝 환경의 장점들을 통해 학생들이 더욱 효과적으로 교육받을 수 있게 되었다. 학생들은 모바일 기기의 접근성에 대한 인식이 확대되고 모바일 기기와 교육용 프로그램을 활용한 학습이 활성화 되고 있다. 이에 본 연구에서는 스마트기기를 이용한 학습과 평가가 이루어질 수 있는 방안에 대해 알아보고자 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2009년도 제21회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.31-34
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• 2009

본 연구의 목표는 비교 문장들을 일곱 가지 유형으로 자동 분류하는 것으로서, 비교 문장 추출, 비교 문장 유형 분류, 유형별 비교 관계 분석으로 이어지는 비교마이닝 세 단계 중 두 번째 과제이다. 본 연구에서는 변환 기반 학습(Transformation-based Learning) 기법을 이용한다. 자연어 처리 분야 여러 부문에서 사용되고 있는 변환 기반 학습은 오류를 감소시키는 최적의 규칙을 자동으로 생성하여 정답을 찾는 규칙 기반 학습 방법이다. 웹상의 다양한 도메인에서 추출한 비교 문장들을 대상으로 실험한 결과, 일곱 가지 비교 문장 유형을 분류하는데 있어서 정확도 80.01%의 우수한 성능을 산출하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.319-322
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• 2002

현재 에이전트는 강화 학습 모델을 토대로 사용자의 간섭 없이 사용자 의도를 파악하며 능동적으로 행동하는 기술들이 발달되어 왔다. 하지만 인터넷을 기반으로 한 계획이나 학습 등을 위하여 보다 지적인 능력을 갖춘 에이전트의 기술이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 DNA 코딩 기법을 이용하여 사용자의 프로파일을 학습하고. 사용자를 분류하는 AUA(Agent for learning Users' Action)를 제안하고자 한다. AUA는 사용자 학습 에이전트로 사용자의 행위를 관찰하고 행위서열을 생성하고 구분함으로써, 사용자의 관심정도를 보다 세밀하게 분석하고 계획할 수 있다. 또한 AUA는 에이전트간에 관계를 설정함으로 사용자에게 보다 나은 정보 검색을 지원할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.892-894
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• 2019

빅데이터 기반의 기계학습은 대규모 데이터를 이용하여, 숨겨진 패턴을 찾아내는 학습과정과, 그렇게 찾아낸 패턴을 이용하여 새로운 데이터를 해석하는 추론과정으로 이루어진다. 이 과정을 통해 학습된 패턴은 데이터를 구성하는 속성들과 긴밀한 연관성을 갖고 있다. 학습에 사용된 데이터의 원 데이터를 구성하는 각각의 속성과 추론 결과가 동일한 계층 관계를 갖고 있다면, 모든 속성을 동일하게 처리할 수 있지만, 그렇지 않은 경우, 속성들 사이의 계층 정보를 고려하는 것이, 추론 결과의 정확도를 높일 수 있다. 이에 본 연구에서는 속성들 사이의 계층 관계를 고려한 추론 기법을 제안하고, 사례연구를 통해 제안 방법을 실제 상황에 적용하는 방법을 제시한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.93-97
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• 2020

본 연구는 딥 러닝 기반 의존 구문 분석에서, 학습에 적용하는 손실 함수에 따른 성능을 평가하였다. Pointer Network를 이용한 Left-To-Right 모델을 총 세 가지의 손실 함수(Maximize Golden Probability, Cross Entropy, Local Hinge)를 이용하여 학습시켰다. 그 결과 LH 손실 함수로 학습한 모델이 선행 연구와 같이 MGP 손실 함수로 학습한 것에 비해 UAS/LAS가 각각 0.86%p/0.87%p 상승하였으며, 특히 의존 거리가 먼 경우에 대하여 분석 성능이 크게 향상됨을 확인하였다. 딥러닝 의존 구문 분석기를 구현할 때 학습모델과 입력 표상뿐만 아니라 손실 함수 역시 중요하게 고려되어야 함을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.353-356
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• 2020

관용구는 둘 이상의 단어가 결합하여 특정한 뜻을 생성한 어구로 기계번역 시 종종 오역이 발생한다. 이는 관용구가 지닌 함축적인 의미를 정확하게 번역할 수 없는 기계번역의 한계를 드러낸다. 따라서 신경망 기계 번역(Neural Machine Translation)에서 관용구를 효과적으로 학습하려면 관용구에 특화된 번역 쌍 데이터셋과 학습 방법이 필요하다. 본 논문에서는 한-영 관용구 기계번역에 특화된 데이터셋을 이용하여 신경망 기계번역 모델에 관용구를 효과적으로 학습시키기 위해 특정 토큰을 삽입하여 문장에 포함된 관용구의 위치를 나타내는 방법을 제안한다. 실험 결과, 제안한 방법을 이용하여 학습하였을 때 대부분의 신경망 기계 번역 모델에서 관용구 번역 품질의 향상이 있음을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권9호
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• pp.1049-1059
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• 2019

기존의 영역 병합을 통한 이미지 분할 방법에서는 이웃한 두 영역 사이의 정보만을 이용하여 병합 모델을 학습한다. 학습 과정에서는 두 영역 사이의 지역적인 정보뿐만 아니라 물체 정보와 같은 전역적인 정보 또한 활용 가능하므로 주어진 모든 정보를 활용하여 병합 모델의 성능을 높이는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 학습 기반의 이미지 분할 알고리즘에서 학습 시에만 사용 가능한 특권정보를 활용하는 SVM+ 방법을 제안한다. 특권정보는 학습 시에만 사용 가능한 정보이므로 전통적인 지도학습 방법으로는 학습이 불가하다. SVM+와 같은 특권정보를 학습할 수 있는 구조를 통해 지역 정보뿐만 아니라 물체 정보를 포함하여 영역 간의 병합 여부를 결정하는 모델을 학습하였다. BSDS 500 데이터 세트와 VOC 2012 데이터 세트에서 벤치마크를 수행하였으며 대부분의 평가 지표에서 개선된 성능을 보여 주었다. 특히 학습 데이터 세트가 작은 경우에 기존의 알고리즘에 비해서 월등히 뛰어난 성능을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제47차 동계학술대회논문집 21권1호
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• pp.309-312
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• 2013

현대사회는 지식정보의 사회로서 이러한 사회에서는 지식을 단순히 암기하는 것보다 주어진 지식과 정보를 이용하여 새로운 지적 가치를 창출할 수 있는 자율적이고 창의적인 인재가 필요하다. 창의성 신장의 측면에서 볼 때, 수학은 문제 해결의 다양성, 사고의 유연성을 길러주므로 매우 중요한 과목이다. 하지만 많은 학생들이 수학의 가치와 필요성을 인식하지 못하고 흥미를 잃어가고 있다. 이에 자발적인 학습을 유도할 수 있는 PBL학습을 도입하고자 한다. 그리고 컴퓨터 프로그래밍은 수학 학습에서 학습자의 알고리즘적 사고력을 향상시킨다. 따라서 본 연구자는 수학 흥미도를 향상시키기 위해 스크래치를 활용한 PBL기반의 수학 학습 컨텐츠 개발을 제안한다.