본 논문에서는 급격히 증가하는 생의학 분야 비정형 텍스트에서 핵심적 내용을 추출할 수 있는 기계학습 기반 정보 추출시스템을 구축하기 위한 언어자원 수집 및 통합적 구조화 방안을 제안한다. 제안된 방법은 정보 추출 시스템을 크게 개체명 인식과 개체명 간 관계 추출 시스템으로 구분하고, 각각의 시스템에 적합한 학습데이터를 구성하기 위해 생의학 분야 개체명 사전과 학습 집합을 수집한다. 그리고 수집된 해당 자원들의 특성을 분석하여 개체 구별을 위해 필수적으로 포함시켜야 할 항목들을 도출하고 이를 통해 시스템 학습과정에서 사용될 학습 데이터를 구성하기 위한 항목을 선정한다. 이와 같이 선정된 학습데이터의 구성 내용에 따라 수집된 자원들을 가공하여 학습 데이터를 구축한다. 본 연구에서는 생의학 분야의 하위 분야인 유전자, 단백질, 질병, 약물 4개 분야에 대한 개체명 사전과 학습 집합을 수집하여 각각을 학습 데이터로 구축하였으며, 개체명 사전을 통해 구축된 개체명 인식용 학습 데이터를 대상으로 개체명 수용 범위를 측정하기 위한 검증 과정을 수행하였다.
본 논문에서는 클러스터 기반 엣지 모델에서 자원을 효율적으로 사용할 수 있는 지능형 엣지 자원 할당 정책 모델을 제안한다. 최근 쿠버네틱스 기반 클러스터 엣지 시스템 개발 연구 다양한 방향에서 진행 중이다. 따라서, 본 논문에서는 클러스터-엣지 모델 구조를 소개하고 이 모델에서 컴퓨팅 자원을 가진 워커에 컴퓨팅 오프로딩 서비스를 효율적으로 사용할 수 있는 최적의 지능형 클러스터-엣지 컴퓨팅 자원 정책을 생성하는 구조 및 알고리즘을 제안한다.
본 연구는 학습 프로그램 수요 및 요구도에 따른 학습역량 차이를 검증하는데 목적이 있다. 연구대상은 S대학교 재학 중인 1,738명이다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 학습 프로그램 참여에 따른 학습역량 차이는 정보구성능력, 자원활용 및 자아인식, 자기개선 및 사회성에서 통계적으로 유의미한 차이가 나타났다. 둘째, 학습 프로그램에 참여하는 이유에 따른 학습역량 차이는 정보구성능력, 자원활용 및 자아인식, 자기개선 및 사회성은 통계적으로 유의미한 차이가 나타나지 않았다. 셋째, 학습 프로그램에 참여하지 않는 이유에 따른 학습역량 차이는 정보구성능력, 자원활용 및 자아인식, 자기개선 및 사회성은 통계적으로 유의미한 차이가 나타났다. 넷째, 학습의 어려운 점에 따른 학습역량 차이는 정보구성능력, 자원활용 및 자아인식, 자기개선 및 사회성은 통계적으로 유의미한 차이가 나타났다. 다섯째, 향상시키고 싶은 학습 분야에 따른 학습역량 차이를 알아본 결과 정보구성능력과 자원활용 및 자아인식은 통계적으로 유의미한 차이가 나타나지 않은 반면, 자기개선 및 사회성은 통계적으로 유의미한 차이가 나타났다. 이러한 연구결과는 역량중심 학습 프로그램 개발 시 기초자료를 제공하여 궁극적으로 학습역량 강화에 기여할 것이다.
한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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pp.269-279
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1999
본 연구는 Web상에서 원격 협력 학습을 위한 수준별 학습자 모집 스케줄링 에이전트의 설계와 구현에 관해 제안한다. 본 시스템의 구조는 원격 교사 모듈과 여러 명의 학습자, 그리고 이를 연결해 주는 스케줄링 Agents, 학습자를 진단할 수 있는 진단 Agent로 구성된다. 컴퓨터가 분산환경으로 발전됨에 따라서 교육의 변화도 가속화되었고, 지식의 공유와 정보의 공유가 원격 협력학습에 의하여 절실히 필요하게 되었다. 원격 협력 학습에서의 학습자는 동일한 과목과 주제에 흥미를 느끼는 여러 명의 아동이 동시에 학습할 수 있는 상황이 필요하며, 선행 지식 또한 비슷한 수준이어야 동일한 주제로 학습의 효과가 있다. 이런 학습자를 판단하기 위해서 진단 Agent가 학습자를 진단하며 스케줄링 Agents의 학습자 지식에 추가한 후 스케줄링 Agents가 학습자의 기본 사항과 요구 내용을 추론하여 비슷한 수준의 학습자를 연결한다. 교사 모듈은 전통적인 ITS의 구조의 교수 학습 모듈, 전문가모듈로 구성되어 교수 학습을 할 수 있다. 이렇게 여러 명의 학습자를 연결하여 협력학습을 하기 위해서는 학습자간의 요구사항과 지식 수준 그리고 학습 가능한 시간이 같아야 하는데 이를 위해 시간을 자원으로 하는 동적 자원 스케줄링(Dynamic Resource Scheduling)으로 모델링 하였다. 본 연구에서 도형학습을 기반으로 하는 실험을 통해 구현한 원격 협력학습을 위한 지능형 스케줄링 에이전트를 평가하였다.
본 논문에서는 계층적 RNN의 성능 향상을 위하여 강화학습을 통한 계층적 RNN 내 파라미터를 효율적으로 찾는 방법을 제안한다. 계층적 RNN 내 임의의 파라미터에서 학습을 진행하고 얻는 분류 정확도를 보상으로 하여 간소화된 강화학습 네트워크에서 보상을 최대화하도록 강화학습 내부 파라미터를 수정한다. 기존의 강화학습을 통한 내부 구조를 찾는 네트워크는 많은 자원과 시간을 소모하므로 이를 해결하기 위해 간소화된 강화학습 구조를 적용하였고 이를 통해 적은 컴퓨터 자원에서 학습속도를 증가시킬 수 있었다. 간소화된 강화학습을 통해 계층적 RNN의 파라미터를 수정하고 이를 행동 인식 데이터 세트에 적용한 결과 기존 알고리즘 대비 높은 성능을 얻을 수 있었다.
서비스가 과정이라면 지식과 역량 등 인적자본은 그 실체이다. 일반적으로 자원은 공유된다. 이 자원이 시장경제의 원동력이 되는 기업 활동의 토대인 자본(capital)이 되려면 그 이전에 자산화 되어야 한다. 자원이 자산화 되는 과정에서 사유화(appropriation) 현상이 일어난다. 일찍이 존 로크는 바로 이 과정에서 개인의 인격과 자유에 기초한 사유재산권의 법철학적 기초를 찾았다. 인적자원(human resources) 또한 이러한 사유화 과정을 거쳐 인적자산(human assets)으로 전화된다. 오늘날 서비스경제 서비스경영에 대한 논의에서 일종의 블랙박스처럼 남아 있는 부분이 무형의 자원, 자산, 자본의 구별과 그 실체에 관한 탐구이다. 이 논문은 인적자원이 인적자산화 되는 과정을 연구한다. 우선 인적자원이 학습에 의하여 형성됨을 밝히고 이렇게 형성되는 인적자원이 인적자산화 되는 과정이 바로 사유화(appropriation)임을 밝힌다. 특히 서비스경제하에서 지식과 학습의 개념이 확대되면서 전통적인 왜(why)와 어떻게(how)에 관한 지식과 학습 이외에 누가 무엇을 언제 어디서에 관한 학습과 지식이 광범하게 경제적 자원 즉 공유자원으로 남겨지고 있으며 이를 사유화(appropriate)하는 과정이 지식경제 서비스경제에서 광범하게 진전되고 있음을 지적하였다. 이렇게 해서 인적자원이 인적자산화 되는 것이다. 이어 연구자는 학습행위와 사유화 행위의 주체가 일치하는 경우 불일치하는 경우를 나누어 검토하고 그에 따라 인적자산의 형태가 실체적 인적자산과 관계적 인적자산으로 나누어짐을 분석한다. 더 나아가 학력 학위를 포함한 자격법제와 무체재산법제가 실체적 관계적 인적자산을 유형화하고 공시하는 기능을 수행함을 밝힌다. 이러한 작업은 그동안 이론적으로 정립되지 못해온 지식경제 서비스경제의 토대를 이루는 무형자산법제의 실질을 밝히고 더 나아가 교육학습법제와 자격법제 및 무체재산권법제 간의 차이와 상호관계를 체계적으로 이해하고 관련 제도의 발전을 위한 토대가 될 것이다.
본 연구는 국내 수출중소기업의 해외시장 경쟁우위에 관한 연구모형과 가설을 제시하고 이를 통해 기대해 볼 수 있는 시사점을 살펴보는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 자원기반관점에서 살펴본 조직의 문화적 무형 자산으로서 조직학습역량과 역동적 역량이 해외시장 경쟁우위에 미치는 영향에 관한 통합적 모형을 구축하였다. 또한 기존의 역동적 역량에서 설명된 내부자원의 통합 재배치 역량을 각각 구분하여 사용하였다. 해외시장 경쟁우위에 있어서도 이를 각각 비용, 제품, 서비스 우위의 세 가지로 구분하여 선행요인과의 관계를 살펴보는 연구모형을 제안하였다. 총 386개의 표본을 대상으로 하여 구조방정식 모형을 이용하여 분석을 실시하였다. 분석 결과 학습역량은 역동적 역량 모두에 긍정적인 영향을 주고 있음을 확인하였다. 또한 학습역량은 경쟁우위 중에서 제품우위를 제외한 서비스와 비용 우위에 긍정적 영향을 주고 있다. 역동적 역량의 경우 자원 통합은 경쟁우위 전체 요소에 대해서 그리고 자원 재배치의 경우 제품과, 서비스 우위에 유의한 영향을 미치고 있음을 알 수 있었다. 또한 역동적 역량의 학습역량과 경쟁우위에 대한 매개효과 분석 결과 역동적 역량은 학습역량과 비용우위 사이를 매개하고 있음을 확인하였다.
딥러닝 분산 학습에 사용되는 많은 도구 중 하나는 컨테이너 오케스트레이션 도구인 쿠버네티스에서 실행되는 큐브플로우이다. 그리고 큐브플로우에서 기본적으로 제공하는 오퍼레이터를 사용하여 텐서플로우 학습 작업을 관리할 수 있다. 하지만 파라미터 서버 아키텍처 기반의 딥러닝 분산 학습 작업을 고려할 때 기존의 오퍼레이터가 사용하는 스케줄링 정책은 분산학습 작업의 태스크 친화도를 고려하지 않으며 자원을 동적으로 할당하거나 해제하는 기능을 제공하지 않는다. 이는 작업의 완료 시간이 오래 걸리거나 낮은 자원 활용률로 이어질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 작업의 완료 시간을 단축시키고 자원 활용률을 높이기 위해 딥러닝 분산 학습 작업을 효율적으로 스케줄링하는 새로운 오퍼레이터를 제안한다. 기존 오퍼레이터를 수정하여 새로운 오퍼레이터를 구현하고 성능 평가를 위한 실험을 수행한 결과, 제안한 스케줄링 정책은 평균 작업 완료 시간 감소율을 최대 84%, 평균 CPU 활용 증가율을 최대 92%까지 향상시킬 수 있음을 보여준다.
본 연구의 목적은 건설기술인력의 일터학습 참여 실태와 더불어 일터학습의 하위유형인 형식학습과 무형식학습이 각각 건설기술인력의 인적자원성과에 어떠한 영향을 미치는가를 살펴보는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 2015년 한국직업능력개발원의 6차 인적자본기업패널조사 근로자용 설문자료에서 건설기술인력 306명의 응답치를 선택하여 활용하였다. 연구 결과, 건설기술인력의 일터학습(형식학습, 무형식학습) 참여는 10,069명 전체 근로자에 비해 상대적으로 낮은 수준에 머물러 있으며, 특히 무형식 학습의 참여는 더욱 낮은 수준이었다. 회귀분석 결과를 보면 형식학습의 참여는 직무만족과 직무몰입에만 정(+)의 영향을, 직무능력의 향상에는 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 반면에 무형식학습은 직무능력, 직무만족, 조직몰입 모두에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며 또한 형식학습에 비해 더욱 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다.
본 논문은 스마트 사회에 요구되는 핵심역량으로서 디지털리터러시를 제안하고 선행연구에서 다루었던 학습지향성을 자원기반관점의 핵심역량으로 채택하여 기업성과와의 관계를 실증적으로 분석하였다. 이를 위해 중소기업창업지원법상의 기술기반 창업기업 200개 업체를 표본으로 하여 연구를 진행하였다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 학습지향성이 기업성과에 유의적인 정(+)의 영향을 미칠 것이라는 가설은 채택되었다. 둘째, 디지털리터러시가 기업성과에 유의적인 정(+)의 영향을 미칠 것이라는 가설은 채택되었다. 셋째, 디지털리터러시가 높을수록 기업성과에 대한 학습지향성의 영향력이 커질 것이라는 가설은 채택되었다. 본 논문의 이론적 실무적 시사점은 다음과 같다. 첫째, 스마트 사회의 등장으로 창업 및 기업성과에 대한 디지털리터러시의 영향이 중요해지고 있음에도 불구하고 디지털리터러시와 기업성과 간의 관계에 대한 실증 연구가 많이 부족하였다. 본 연구는 스마트 사회의 창업성공요인으로 디지털리터러시를 제안하여 학습지향성과 기업성과 간의 관계에 대한 디지털리터러시의 조절효과 및 디지털리터러시와 기업성과 간의 관계를 실증적으로 분석함으로써 디지털리터러시 관련 연구의 확산에 기여하고 있다. 둘째, 자원기반관점과 핵심역량이론에 따라 창업기업의 핵심역량으로서 학습지향성과 디지털리터러시를 채택하고 기업성과와의 관련성을 도출함으로써 두 가지 변수 모두 혁신형 창업을 활성화할 수 있는 스마트 사회의 핵심역량임을 확인하였다. 셋째, 연구방법론 측면에서 본 연구는 기업성과의 하위변수로 재무성과와 비재무성과 이외에 지적재산권의 출원이나 등록 등을 통해 측정되는 연구개발성과를 추가함으로써 기술기반 창업기업의 성장성 및 미래관점을 반영하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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