• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.94-96
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• 2001

현재 인터넷상에서 제공되고 있는 대부분의 서치엔진들은 정보소스에 접근해서 이를 가져오는 웹 로봇(webbot)이라고 불리우는 에이전트를 이용한다. 그런데 이런 웹 로봇들이 웹 문서를 검색하는 방법은 극히 단순하다. 물론 많은 정보를 가지고 오는 것에 초점이 맞추어져 있어서 정확도를 중시하지 않는 것에도 한 원인이 있다. 범용 검색엔진과는 달리 검색하는 영역을 축소하여 특정 주제에 관련된 정보만을 더 정확히 찾아주는 검색엔진의 필요성이 증가하고 있다. 이에 본 논문에서는 강화 학습 방법을 이용하여 웹 상에 존재하는 정보 중에서 특정 주제의 웹 페이지를 보다 더 정확히 찾는 방법을 제시한다. 강화 학습은 웹 상의 하이퍼링크를 따라가는 문제에 있어서 미래에 이로움을 주는 행동의 효용성을 측정하는데 있어서 이점을 보인다. 강화 학습을 이용하여 제시된 방법을 통한 실험에서는 일반적인 방법보다 더 적은 링크를 따라가고도 더 정확한 결과를 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.287-290
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• 2003

퍼지값을 크기 순서에 의해 나열하는 연구는 많이 이루어져 왔다. 그러나 기존의 방법들은 퍼지값을 제안된 기준에 의해 독자적으로 해석하여, 비교결과를 산출하는 것이 대부분이다. 본 논문에서는 사용자의 의견 또는 선호도를 반영한 학습데이터를 신경망을 이용하여 학습하는 방법을 제안한다. 이 학습이 끝난 후 얻어지는 신경망은 주어진 학습데이터를 이용하여 사용자의 퍼지값에 대한 모델을 생성하게된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 제13회 춘계학술대회 및 임시총회 학술발표 논문집
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• pp.1067-1070
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• 2000

본 연구에서는 다양한 자격 시험 응시자들이 웹을 이용하여 시험을 보고, 실시간에 성적 및 통계자료 분석 결과를 확인할 수 있으며, 틀린 문항에 대해서 스스로 심화 학습을 할 수 있도록 인터넷을 이용한 온라인 시험 및 학습 평가 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 온라인 학습 평가 시스템은 각 분야에서 다양하게 응용할 수 있으며, 앞으로의 인터넷 활용도가 높아지면서 새로운 형태의 학습 방법으로 자리잡을 것이다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제39권3호
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• pp.75-91
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• 2005

인터넷의 발전과 성장은 웹상에서의 정보의 량에 있어서 폭발적인 성장을 가져 왔다. 이러한 웹상에서의 정보량의 증가는 정보이용자의 요구와 필요에 맞는 정보 제공을 위한 서비스로서 웹기반의 개인화서비스에 대한 요구를 더욱 더 강조하게 되었다. 개인화서비스는 정보이용자의 요구와 필요에 의해 현실화 될 수 있으며 이러한 정보이용자의 관심사와 정보요구는 지속적으로 또한 급격하게 변화되고 있다. 웹상의 수많은 정보로부터 정보이용자의 요구와 필요를 만족 시킬 수 있기 위하여 본 논고에서는 이용자의 관심과 요구를 표현하기 위하여 이용자 프로파일 정보를 이용하였으며 이러한 이용자의 프로파일 정보는 이용자의 요구와 흥미에 대한 변화를 반영하기 위하여 지속적으로 갱신하였다. 본고에서는 정보이용자의 정보요구와 흥미의 변화를 지속적으로 이용자프로파일에 반영하기 위한 방안으로서 학습알고리즘을 제안하였다. 정보이용자의 정보에 대한 피드백을 기반으로 이용자의 정보에 대한 흥미와 요구는 본 고에서 제안한 학습알고리즘을 통하여 지속적으로 갱신 되므로서 정보이용자에게 보다 정확한 정보를 제공할 수 있다고 할 수 있다. 이러한 학습알고리즘은 보다 개선된 하이브리드 정보추천시스템에 적용하였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2002년도 추계정기학술대회
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• pp.399-408
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• 2002

다중 에이전트 학습이란 다중 에이전트 환경에서 에이전트간의 조정을 위한 행동전략을 학습하는 것을 말한다. 본 논문에서는 에이전트간의 통신이 불가능한 다중 에이전트 환경에서 각 에이전트들이 서로 독립적으로 대표적인 강화학습법인 Q학습을 전개함으로써 서로 효과적으로 협조할 수 있는 행동전략을 학습하려고 한다. 하지만 단일 에이전트 경우에 비해 보다 큰 상태-행동 공간을 갖는 다중 에이전트환경에서는 강화학습을 통해 효과적으로 최적의 행동 전략에 도달하기 어렵다는 문제점이 있다. 이 문제에 대한 기존의 접근방법은 크게 모듈화 방법과 일반화 방법이 제안되었으나 모두 나름의 제한을 가지고 있다. 본 논문에서는 대표적인 다중 에이전트 학습 문제의 예로서 먹이와 사냥꾼 문제(Prey and Hunters Problem)를 소개하고 이 문제영역을 통해 이와 같은 강화학습의 문제점을 살펴보고, 해결책으로 신경망 SOM을 이용한 일반화 방법인 QSOM 학습법을 제안한다. 이 방법은 기존의 일반화 방법과는 달리 군집화 기능을 제공하는 신경망 SOM을 이용함으로써 명확한 다수의 훈련 예가 없어도 효과적으로 이전에 경험하지 못했던 상태-행동들에 대한 Q값을 예측하고 이용할 수 있다는 장점이 있다. 또한 본 논문에서는 실험을 통해 QSOM 학습법의 일반화 효과와 성능을 평가하였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2007년도 추계학술대회
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• pp.294-302
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• 2007

멀티 에이전트 강화학습에서 중요한 이슈 중의 하나는 자신의 성능에 영향을 미칠 수 있는 다른 에이전트들이 존재하는 동적 환경에서 어떻게 최적의 행동 정책을 학습하느냐 하는 것이다. 멀티 에이전트 강화 학습을 위한 기존 연구들은 대부분 단일 에이전트 강화 학습기법들을 큰 변화 없이 그대로 적용하거나 비록 다른 에이전트에 관한 별도의 모델을 이용하더라도 현실적이지 못한 가정들을 요구한다. 본 논문에서는 상대 에이전트에 대한RBFN기반의 행동 정책 모델을 소개한 뒤, 이것을 이용한 강화 학습 방법을 설명한다. 본 논문에서는 제안하는 멀티 에이전트 강화학습 방법은 기존의 멀티 에이전트 강화 학습 연구들과는 달리 상대 에이전트의 Q 평가 함수 모델이 아니라 RBFN 기반의 행동 정책 모델을 학습한다. 또한, 표현력은 풍부하나 학습에 시간과 노력이 많이 요구되는 유한 상태 오토마타나 마코프 체인과 같은 행동 정책 모델들에 비해 비교적 간단한 형태의 행동 정책 모델을 이용함으로써 학습의 효율성을 높였다. 본 논문에서는 대표적이 절대적 멀티 에이전트 환경인 고양이와 쥐 게임을 소개한 뒤, 이 게임을 테스트 베드 삼아 실험들을 전개함으로써 제안하는 RBFN 기반의 정책 모델의 효과를 분석해본다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.775-778
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• 2005

본 논문은 쓰레기 편지를 여과하기 위해 대상 편지에 따른 사용자들의 행동(reaction)을 묵시적(implicitly)으로 수집한 후 이를 점진적(incrementally) 기계학습기의 자질(feature)로 사용하여 편지 여과 작업의 증거가 되는 단어들을 지속적으로 학습하면서 최적의 편지 여과 결과를 제공하는 기법과 시스템 구조를 제안한다. 사용자 개인의 컴퓨터에 행동 정보와 학습 데이터를 저장하도록 설계하여 묵시적 정보 수집에서 자주 제기되는 개인 프라이버시 문제를 해결하였으며, 점진적 기계학습 기법을 사용하여 개인 정보를 포함하는 대량의 편지 학습 데이터를 모으기 힘들다는 문제를 해결하였다. 또 향후 제안하는 시스템을 이용하여 여러 종류의 기계학습 기법 중 쓰레기 편지 여과 작업을 가장 효과적으로 수행할 수 있는 기법을 선택하는 작업을 수행할 계획이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.252-255
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• 2018

화행 분석이란 자연어 발화를 통해 나타나는 화자의 의도를 파악하는 것을 말하며, 슬롯 필링이란 자연어 발화에서 도메인에 맞는 정보를 추출하기 위해 미리 정의되어진 슬롯에 대한 값을 찾는 것을 말한다. 최근 화행 분석과 슬롯 필링 연구는 딥 러닝 기반의 공동 학습을 이용하는 연구가 많이 이루어지고 있고 본 논문에서는 한국어 특허상담 도메인 대화 말뭉치를 이용하여 공동 학습 모델을 구축하고 개별적인 모델과 성능을 비교한다. 또한 추가적으로 공동 학습 모델에 주의집중 메커니즘을 적용하여 성능이 향상됨을 보인다. 최종적으로 주의집중 메커니즘 기반의 공동 학습 모델이 기준 모델과 비교하여 화행 분류와 슬롯 필링 성능이 각각 3.35%p, 0.54%p 향상되어 85.41%, 80.94%의 성능을 얻었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (중)
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• pp.1463-1466
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• 2002

본 논문은 인터넷과 이동전화 사용자가 늘어감으로써 무선인터넷의 필요성이 대두고 있는 가운데 WAP 환경에서 주관식 채점시스템을 접목시킨 시스템을 구현하고자 한다. 근거리통신, 무선인터넷 등의 통신을 이용하여 학습자가 주제별 주관식문제에 응시한 후 해당 답안 정보는 출제자 무선단말기에 푸쉬(Push) 메시지 형태로 즉시 보내지고, 출제자는 학습자의 답안정보를 받아 무선단말기를 이용하여 학습자가 작성한 답안의 배점을 결정하고 채점결과를 서버에 보낸 후 서버는 이 배점으로 채점결과를 학습자에게 신속하게 알려주는 시스템으로 학습자는 신속한 채점결과를 확인하여 학습능력을 향상시킬 수 있는데 목적이 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.77-85
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• 2020

본 연구는 학생들의 성장에 따른 미디어 교육 활용 특성 종단적 변화를 알아보고자 하였다. 이를 위해 미디어의 교육적 활용 특성을 학습이용, 정보이용, 그리고 게임이용으로 구분하였다. 잠재성장모형을 적용하여 학습이용, 정보이용, 게임이용의 종단적 변화를 탐색하였다. 이후 3가지 미디어 교육적 활용 특성의 종단적 변화에서 성별 차이를 검증하였다. 한국청소년패널조사(KYPS)의 중등2패널을 활용하여 4년간 반복 추적 조사한 3,499명의 데이터를 분석하였다. 연구결과 (a) 학년이 증감함으로써 미디어의 학습이용과 정보이용의 변화율은 증가하는 경향을 나타내었다. (b) 여학생의 미디어 학습이용과 정보이용의 초기치와 변화율이 높은 것으로 나타났다. (c) 학년이 증가함으로써 미디어의 게임이용은 변화율이 감소하는 것으로 나타났다. (d) 미디어 게임이용에서는 초기치에는 남학생이 여학생보다 높은 것으로 나타났으나, 변화율에는 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다.