최근 인공지능 기술의 발전과 함께 기계학습과 빅데이터를 융합한 서비스가 증가하게 되었고, 무분별한 데이터 수집과 학습으로 인한 개인정보 유출 위험도가 커졌다. 따라서 프라이버시를 보호하면서 기계학습을 수행할 수 있는 기술이 중요해졌다. 동형암호 기술은 정보 주체자의 개인정보 기밀성을 유지하면서 기계학습을 할 수 있는 방법 중 하나이다. 그러나 평문 크기에 비례하여 암호문 크기와 연산 결과의 노이즈가 커지는 동형암호의 특징으로 인해 기계학습 모델의 예측 정확도가 감소하고 학습 시간이 오래 소요되는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 부분 동형암호화된 데이터셋으로 로지스틱 회귀 모델을 학습할 수 있는 기법을 제안한다. 실험 결과에 따르면 제안하는 기법이 종래 기법보다 예측 정확도를 59.4% 향상시킬 수 있었고, 학습 소요 시간을 63.6% 개선할 수 있었다.
우리 사회는 정보사회를 지나 지식사회를 거쳐 유비쿼터스 사회라고 하는 지능사회로 발전하고 있다. 이러한 연유로 지능사회에서 가장 많이 접할 수 있는 용어 중의 하나가 '유비쿼터스'이다. 오늘날 사회 각 부문에서 이러한 유비쿼터스 환경은 점차 현실화 되어가고 있고, 국내 외 대학에서도 이를 수용하면서 기존의 교수학습 방법과 도서관서비스의 변화가 불가피한 상황을 맞고 있다. 따라서 이 연구에서는 대학의 유비쿼터스 학습과 대학도서관서비스의 활성화를 위해, 첫째, 유비쿼터스의 개념을 정의하고 주요 요소를 살펴보며, 둘째, 대학의 교육정보화와 유비쿼터스 학습의 발전 추이를 고찰하고, 셋째, 유비쿼터스 캠퍼스와 유비쿼터스 도서관의 구축 상황을 파악하며, 넷째, 이를 토대로 대학에서의 유비쿼터스 학습과 도서관서비스 활성화를 위한 발전 방안을 제시하고자 한다.
사용자 행위 학습에 따른 지능적 자동 제어 시스템 구축에서 먼저 고려해야 할 사항은 사용자 행위학습에 따른 지능적 자동 제어에 대한 기준을 마련하는 것이다. 홈 네트워크 내의 정보가전기기들 환경에 대한 정보를 지속적으로 수집하고 학습 알고리즘을 통하여 분석하며, 분석되어진 정보를 바탕으로 사용자의 성향을 파악하여야 한다. 본 논문에서는 사용자 친화적 지능형 공간 제어 시스템을 제안하였다. 또한 사용자의 성향이 파악되면 지속적으로 홈 네트워크를 모니터링하여 사용자의 성향에 따라 항상 최적의 환경을 제공할 수 있도록 홈 네트워크 제어 시스템을 구축하였다. 사용자의 행동 패턴을 분석하고 이를 기반으로 지능적인 서비스를 제공함으로써 사용자 중심의 능동적 서비스 효과들을 얻을 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 IoT(Internet of Things) 환경 기반의 문화재 학습 시스템 기술을 제안한다. 각 상황에 해당하는 시스템 모듈을 기반으로 하여 문화재에 대한 정보의 수집 및 분석을 통해 사용자에게 적합한 서비스 제공하여 문화재에 대한 관심을 증대시키고 문화재 정보에 대한 효율적인 이해관계를 제공한다. 또한 제안하는 시스템으로 국민의 문화재에 대한 이해를 높이고 정보 기술의 발전을 활용한 지식 정보 기반의 문화재 서비스를 제공 할 수 있다.
자원이 풍부한 언어를 사용하여 훈련된 모델을 만들고 해당 모델을 사용해 자원이 부족한 언어에 대해 전이 학습하는 방법인 교차언어 전송(Cross-Lingual Transfer)은 다국어 모델을 사용하여 특정한 언어에 맞는 모델을 만들 때 사용되는 일반적이고 효율적인 방법이다. 교차언어 전송의 성능은 서비스하는 언어와 전송 모델을 만들기 위한 훈련 데이터 언어에 따라 성능이 매우 다르므로 어떤 언어를 사용하여 학습할지 결정하는 단계는 효율적인 언어 서비스를 위해 매우 중요하다. 본 연구에서는 교차언어 전송을 위한 원천언어를 찾을 수 있는 특성이 무엇인지 회귀분석을 통해 탐구한다. 또한 교차언어전송에 용이한 원천 학습 언어를 찾는 기존의 방법론들 간의 비교를 통해 더 나은 방법을 도출해내고 한국어의 경우에 일반적으로 더 나은 원천 학습 언어를 찾을 수 있는 방법론을 도출한다.
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.
본 연구에서는 학생의 교육적 성장에 영향을 미치는 요인인 학부모들을 교육정보화를 통해서 학교교육에 참여 시킬 수 있는 바람직한 방안을 모색하고자 한다. 본 연구에 대한 질적 연구가 전무한 상태라 연구방법은 근저이론을 토대로 하였다. 현재 학교현장에서 시행되고 있는 사이버가정학습 서비스와 교육행정시스템인 나이스 통해 사례분석, 심층면담 및 내용(문서) 분석을 하여 학부모의 학교교육 참여사례를 보다 체계적인 분석과 해석 과정을 반복하여 분석하였다. 사례 분석 대상은 2007년 교육정보화 우수학교 1개교, 사이버가정학습 우수운영사례학교 10개교, 연구학교 2개교와 나이스연구학교 7개교를 대상으로 이들 학교에서 나타나는 내부적 실제들과 학교 현장을 총체적이고 심층적으로 분석하여 교육정보화를 통해 학부모의 학교교육 참여 방안을 살펴보았다. 현재 학부모들은 사이버가정학습 서비스나 나이스를 통해서 학생들의 학습 상황점검 및 의사소통이 이루어지고 있었으며, 사이버 대화 창구를 통해 전인교육프로그램으로 정착하는데 안정적 기여를 하고 있었다. 또한 SMS서비스는 교사와 학부모간의 의사소통을 용이하게 하여 시공간을 초월한 의사소통 경로 확보와 함께 교사와 학부모간의 신뢰를 구축시키는데 기여도가 큼을 알 수 있었다.
최근 지상파 서비스에도 양방향 데이터방송 TV 서비스 기능이 본격화되면서 t-learning(TV learning) 콘텐츠 개발도 활성화 되고 있다. 학습자가 데이터방송을 통해 콘텐츠를 학습할 때, 적절한 시기에 적절한 상호작용이 활성화되어야 한다. 현재 제공되는 데이터방송은 VoD(Video on Demand)의 패키지 기반이기 때문에, 프로그램이 처음 시작한 시간에 의지한 상대적인 시간으로 재생되는 방식이다. 그러나 학습자가 t-learning 콘텐츠를 시청하는 시점이 다양하기 때문에 VoD 방송으로는 적절한 시점에 적절한 데이터를 제공하기 어려운 동기화 문제가 발생하게 된다. 본 논문에서는 학습자가 t-learning 콘텐츠의 어느 시점에 접근하더라도 적절한 시점에 학습자와 콘텐츠 간의 상호작용이 가능한 동기화 메커니즘을 제시한다.
이동통신 기술이 일상생활에 보편화되면서 학습을 원하는 모든 사람들은 장소와 시간의 구애를 받지 않고 좋은 서비스의 학습형태의 환경을 만들기를 원한다. 논문에서는 방송과 융합하여 서비스되는 콘텐츠를 구성하여 학습의 질을 높이고 기존의 아날로그 중심에서 벗어나 최근 가장 관심을 받고 있는 디지털 중심의 DMB기술을 이용하여 영상기반의 학습형태를 제시하고자 한다.
서비스 로봇이 인간과의 상호작용을 하기 위해서는 상호작용에 필요한 동작들을 학습할 수 있는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 서비스 로봇에게 동작 학습을 시키기 위한 모방학습 프레임 워크의 구축에 관한 연구를 진행한다. 모방학습에는 로봇이 행동을 수행하기 위한 모터 프리미티브가 필요하므로 본 연구에서는 선행자가 로봇을 직접 움직여 생성한 모터 프리미티브를 데이터 파일로 저장 하여 로봇에게 전송하면 로봇이 스스로 모터 프리미티브를 수행하도록 하는 모터 프리미티브 생성 시스템을 설계한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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