• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.35 no.12A
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• pp.1181-1187
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• 2010

This paper proposes a mobile AI (Artificial Intelligence) conducting decision-making in the game through education for intelligent character on the basis of Neural Network. Neural Network is learned through the input/output value of the algorithm which defines the game rule and the problem solving method. The learned character is able to perceive the circumstances and make proper action. In this paper, the mobile AI using Neural Network has been step-by-step designed, and a simple game has been materialized for its functional experiment. In this game, the goal, the character, and obstacles exist on regular 2D space, and the character, evading obstacles, has to move where the goal is. The mobile AI can achieve its goals in changing environment by learning the solution to several problems through the algorithm defined in each experiment. The defined algorithm and Neural Network are designed to make the input/output system the same. As the experimental results, the suggested mobile AI showed that it could perceive the circumstances to conduct action and to complete its mission. If mobile AI learns the defined algorithm even in the game of complex structure, its Neural Network will be able to show proper results even in the changing environment.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.99-100
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• 2022

본 논문에서는 유방암 초음파 이미지를 학습한 multi-modal 구조를 이용하여 유방암을 판별하는 인공지능을 제안한다. 학습된 인공지능은 유방암을 판별과 동시에, 설명 가능한 인공지능 기법과 ROI를 함께 사용하여 종양의 위치를 나타내준다. 시각적으로 판단 근거를 제시하기 때문에 인공지능의 판단 신뢰도는 더 높아진다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.11a
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• pp.345-349
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• 2007

본 연구는 인터넷 학습사이트 평가모델을 개발하여 인터넷 학습사이트들이 학생들에게 필요한 양질의 정보를 제공할 수 있도록 하고자 한다. 학습자들이 효과적으로 학습을 하기 위해서는 인터넷 학습사이트 환경이 어떠해야 하는지에 대한 정보를 파악하여 더 나은 인터넷 학습사이트 환경에 대한 정보 제공 및 개선사항을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.05a
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• pp.157-161
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• 2003

본 논문에서는 차량의 주행경로 최적화를 위해 강화학습 개념을 적용하고자 한다. 강화학습의 특징은 관심 대상에 대한 구체적인 지배 규칙의 정보 없이도 최적화된 행동 방식을 학습시킬 수 있는 특징이 있어서, 실제 차량의 주행경로와 같이 여러 교통정보 및 시간에 따른 변화 등에 대한 복잡한 고려가 필요한 시스템에 적합하다. 또한 학습을 위한 강화(보상, 벌칙)의 정도 및 기준을 조절해 즘으로써 다양한 최적주행경로를 제공할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 강화학습 알고리즘을 이용하여 다양한 최적주행경로를 제공해 주는 시스템을 구현한다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.18 no.7
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• pp.265-277
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• 2020

The purpose of the study was to investigate the effect of emotional intelligence and career preparation behavior on self-directed learning ability in high school girls. Data were collected by self-reporting questionnaires from 231 high school girls in May, 2019. Collected data were analyzed by descriptive statistics, t-test, ANOVA, Pearson's correlation coefficients, and multiple regression using SPSS/WIN 23.0 program. The result showed that self-directed learning ability was positively correlated with emotional intelligence(r=.560, p<.001) and career preparation behavior(r=.232, p<.001). Enter multiple regression revealed emotional intelligence(β=.515, p<.001), grade 'average'(β=.376, p<.001), grade 'good'(β=.274, p<.001) and career preparation behavior(β=.128, p<.05) to be significant predictors of self-directed learning ability. These variables accounted for 44.0% of self-directed learning ability. The result of this study suggest that emotional intelligence and career preparation behavior be considered when developing strategies to increase self-directed learning ability in high school girls.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02b
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• pp.489-496
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• 2007

u-러닝(u-learning) 체제의 도입은, 다양한 형태의 원격교육을 지원하기 위한 교수-학습 시스템 및 모형을 요구하며, 이에 따라 유무선 인터넷을 이용한 u-러닝 시스템이 지속적으로 개발 적용되어 왔다. 하지만, 현재 운영되고 있는 대부분의 원격교육시스템은 교수자와 학습자간의 지속적인 쌍방향 상호작용 유지의 어려움, 시스템 구축을 위한 경제적 부담, 시스템 운영에 투입되는 교수자의 기술적 소양 부족 등의 문제점을 안고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 다음 항목에 대한 제고가 필요하다. 첫째, 효율적인 쌍방향 상호작용은 학습자 행동에 대한 지속적인 모니터링 및 피드백, 그리고 교수자의 상시 접속 상태 유지를 전제로 한다. 이는 사이버 교사(cyber tutor)를 이용하는 지능형 학습에 대한 논의로 이어진다. 둘째, 구현될 시스템은 경제성과 재사용성 측면이 고려되어야 하며, 이는 기존의 학교 현장의 인프라를 활용하는 u-러닝 개념의 학습 환경, 즉 이동성 네트워크 구조에 대한 설계가 요구된다. 셋째, 시스템의 직접적인 운영 주체인 일선 교사들의 기술적 소양을 고려할 때, 시스템 구축 및 사용상의 편리성, 학습 진행을 위한 보조적 지원 장치 등이 충분히 전제되어야 한다. 이에 본 연구에서는, 이동성과 내재성의 u-러닝 개념을 포함하고, 지능형 가상 교수자(cyber tutor)에 의한 블랜디드 학습(blended learning)을 도입하며, 사용자의 기술적, 경제적 부담의 제거가 가능한 지능형 u-러닝시스템을 개발하였다. 본 연구에 의해 개발된 시스템은 기존의 네트워크 인프라와 u-러닝의 개념을 통합하는 네트워크 구조, 원격학습을 지원하는 네트워크 화이트보드, 학습 과정의 저장과 해석을 지원하는 스크립트 인터프리터, 학습자 반응에 대한 피드백을 자동 제공할 수 있는 지능형 인터프리터로 구성되었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.01a
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• pp.117-120
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• 2020

본 논문은 인공지능 메이커 교육과 관련한 요소를 논문 네트워크 키워드 분석과 다양한 빅데이터를 종합하여 핵심용어를 선정 후 인공지능 메이커 교육을 시스템 다이내믹스의 Vensim프로그램으로 인과지도(Casual Loop Diagramming)를 구조분석(모델의 구조)하여 예측 결과를 토대로 향후 미래 상황 추출 및 정책 결정 연구에 영향을 기여한다. 연구 결과 인공지능 교육 정책은 추후 인공지능 교육과 메이커 교육을 융합한 교육 관련 산업이 증대할 것으로 예측되며 교육 경쟁력 향상과 창의적 인재 양성, OTT를 이용한 인공지능 교육 콘텐츠 향상으로 학습에 활용성이 증대하게 된다. 또한 인공지능 교육 정책은 프로그래밍 교육으로 연결되어 성장기 학습자들의 사고력과 정서 발달에 도움 되며 다양한 교재 및 기기 등장으로 인한 학습에 다양성 역시 증가할 것으로 예측된다. 학교 차원에서는 교수·연구 지원 활동이 증가하여 수업 전문성을 가진 교사가 늘어나 학교 교육의 질은 확대되고 학부모는 인공지능 교육 정책에 긍정적으로 된다. 시스템 다이내믹스는 구조가 형태를 결정짓는다는 세계관에 기초하여 피드백 루프와 동태적 형태 유형을 파악하며 다양한 가능성이 존재하게 된다. 이는 추후 다양한 연구를 통해 인공지능 교육 정책 인과지도의 확대로 연결될 수 있음을 암시하며 본 논문을 통해 인공지능 교육 연구 확산에 시발점이 되었으면 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.505-509
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• 2023

개체명 인식은 주어진 텍스트에서 특정 유형의 개체들을 식별하고 추출하는 작업이다. 일반적인 딥러닝 기반 개체명 인식은 사전에 개체명들을 모두 정의한 뒤 모델을 학습한다. 하지만 실제 학습 환경에서는 지속적으로 새로운 개체명이 등장할 수 있을뿐더러 기존 개체명을 학습한 데이터가 접근이 불가할 수 있다. 또한, 새로 모델을 학습하기 위해 새로운 데이터에 기존 개체명을 수동 태깅하기엔 많은 시간과 비용이 든다. 해결 방안으로 여러 방법론이 제시되었지만 새로운 개체명을 학습하는 과정에서 기존 개체명 지식에 대한 망각 현상이 나타났다. 본 논문에서는 지식증류를 활용한 지속학습이 한국어 개체명 인식에서 기존 지식에 대한 망각을 줄이고 새로운 지식을 학습하는데 효과적임을 보인다. 국립국어원에서 제공한 개체명 인식 데이터로 실험과 평가를 진행하여 성능의 우수성을 보인다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.19 no.10
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• pp.39-48
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• 2021

This study aimed to analyze the level of professors' understanding and perception of adaptive learning and proposed how college can implement successful adaptive learning in college classes. For research purposes, online survey was conducted by 162 professors of A university in capital region. As a result, professors seemed to feel pressure to provide students personalized feedback and gave concerned that students don't study enough in advance before participating in class. It was also found that professors realized that they have low level of understanding about adaptive learning, while they revealed intention to make use of adaptive learning in their class. They also answered that adaptive learning system is the most helpful support for encouraging professors to apply adaptive learning in real class. We proposed what is required to encourage professor to implement adaptive learning in their class.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.682-684
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• 1999

본 논문에서는 지능형 교습시스템에서 필요한 교수 모듈을 분석하고 이에 근거하여 새로운 교습모듈을 제시하고 구현하였다. 학습자의 학습능력을 평가하고 이에 따른 교습 전략을 세우고 교습방법을 설정하기 위하여 학습자의 성향을 정확히 파악하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 구축된 지식베이스와 학습자 성향을 파악하는 history database를 근거하여 개념 지도(concept map)을 이용하여 학습자 성향과 학습자의 지식 정도를 정확히 파악하여 교습모듈을 제시.구현하였다.