• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2015.07a
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• pp.139-140
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• 2015

최근 프로그래밍 교육은 쉽고 재밌게 학습할 수 있는 다양한 교육용 프로그래밍 언어의 보급으로 일반 학생들의 사고력 배양을 위한 효과적인 학습으로 널리 인식되고 있다. 또한 프로그래밍의 효과를 증진시킬 수 있는 다양한 연구가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 학습 효과에 영향을 미치는 많은 변인 중에서 학습자 자체에 대한 이해가 중요하고 그에 맞는 교육이 중요함을 논의하였다. 학습자들의 개성을 존중하고 학습자들의 개인차를 반영한 학습자 중심 교육이 필요하다. 본 연구에서는 학습자들의 특성과 프로그래밍 교육의 개념을 다중지능 이론 관점에서 살펴보고 학습자 중심의 프로그래밍 교육 방향을 연구했다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2011.04a
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• pp.1367-1370
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• 2011

u-learning은 학습자들의 개별화 욕구에 따라 다양한 학습이 가능하며 학습자의 수준 정보나 주변의 상황 정보를 결합하여 학습자에게 필요한 학습상황과 내용을 추정하고, 최적의 학습 환경 및 학습 콘텐츠를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 기존의 e-learning과 m-learning의 특징을 추출하여 유비쿼터스 교육에 적합한 환경을 분석하여 u-learning을 효율적으로 지원하기 위한 에이전트를 식별 설계하고 학습자로 하여금 최상의 학습 콘텐츠를 제공 받을 수 있도록 퍼지 기반 지능형 에이전트 시스템을 설계 구현한다. 또한 학습의 효율성을 향상시키기 위한 개념으로 이들 모바일 지능 에이전트 시스템 통합하여 응용 예를 제시한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2021.11a
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• pp.910-913
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• 2021

Successor representation (SR) 은 두뇌 내 해마의 공간 세포가 인지맵을 구성하여 환경을 학습하고, 이를 활용하여 변화하는 환경에서 유연하게 최적 전략을 수립하는 기전을 모사한 강화학습 방법이다. 특히, 학습한 환경 정보를 활용, 환경 구조 안에서 목표가 변화할 때 강인하게 대응하여 일반 model-free 강화학습에 비해 빠르게 보상 변화에 적응하고 최적 전략을 찾는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 SR 기반 강화학습 알고리즘이 보상의 변화와 더불어 환경 구조, 특히 환경의 상태 천이 확률이 변화하여 보상의 변화를 유발하는 상황에서 어떠한 성능을 보이는 지 확인하였다. 벤치마크 알고리즘으로 SR 의 특성을 목적 기반 강화학습으로 통합한 SR-Dyna 를 사용하였고, 환경 상태 천이 불확실성과 보상 변화가 동시에 나타나는 2-stage 마르코프 의사결정 과제를 실험 환경으로 사용하였다. 시뮬레이션 결과, SR-Dyna 는 환경 내 상태 천이 확률 변화에 따른 보상 변화에는 적절히 대응하지 못하는 결과를 보였다. 본 결과를 통해 두뇌의 강화학습과 알고리즘 강화학습의 차이를 이해하여, 환경 변화에 강인한 강화학습 알고리즘 설계를 기대할 수 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2021.11a
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• pp.104-106
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• 2021

도시의 인구 밀집도가 증가함에 따라 도시의 단위 면적당 건물 밀집도 역시 증가하고 있으며, 이에 도시 화재는 대규모 화재로 발전할 가능성이 높다. 도시 내 대규모 화재로 인한 인명 및 경제적인 피해를 최소화하기 위해 시뮬레이션 기반의 화재 대응 방안들이 널리 연구되고 있으며, 최근에는 시뮬레이션에서 효과적인 화재 대응 방안을 탐색하기 위해 강화학습 기술을 활용하는 연구들이 소개되고 있다. 그러나, 시뮬레이션의 규모가 커지는 경우, 상태 정보 및 화재 대응을 위한 행위 공간의 크기가 증가함으로 인해 강화학습의 복잡도가 증가하며, 이에 따라 학습 확장성이 저하되는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 시뮬레이션 규모 증가 시 강화학습의 학습 확장성을 유지하기 위해, 화재 상황 정보와 재난 대응을 위한 행위 공간을 변환하는 기법을 제안한다. 실험 결과를 통해 기존에 강화학습 모델의 학습이 어려웠던 대규모 도시 재난시뮬레이션에서 본 기법을 적용한 강화학습 모델은 학습 수행이 가능하였으며, 화재 피해가 없는 상황의 적합도를 100%로 하고, 이것 대비 99.2%의 화재 대응 적합도를 달성했다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.107-112
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• 2023

라벨 데이터 수집의 어려움에 따라 라벨이 없는 데이터로 학습하는 준지도학습, 비지도학습에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 그의 일환으로 Novel Intent Category Discovery(NICD) 문제를 제안하고 NICD 연구의 베이스라인이 될 모델을 소개한다. NICD 문제는 라벨이 있는 데이터와 라벨이 없는 데이터의 클래스 셋이 겹치지 않는다는 점에서 기존 준지도학습의 문제들과 차이가 있다. 제안 모델은 RoBERTa를 기반으로 두 개의 분류기를 추가하여 구성되며 라벨이 있는 데이터셋과 라벨이 없는 데이터셋에서 각각 다른 분류기를 사용하여 라벨을 예측한다. 학습방법은 2단계로 먼저 라벨이 있는 데이터셋으로 요인표현을 학습한다. 두 번째 단계에서는 교차 엔트로피, 이항교차 엔트로피, 평균제곱오차, 지도 대조 손실함수를 NICD 문제에 맞게 변형하여 학습에 사용한다. 논문에서 제안된 모델은 라벨이 없는 데이터셋에 대해 이미지 최고성능 모델보다 24.74 더 높은 정확도를 기록했다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.12 no.3
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• pp.61-67
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• 2021

The purpose of this study is to demonstrate how EFL learners can overcome the limitations of traditional classes and practice communication through the learning activity model. As a research method, it was conducted from March to June 2019 to develop and derive strategies and guidelines through model development, validation, and application. After two validity tests, the model was applied to the experimental group, resulting in an increase of self-direction, engagement, problem-solving, and participation. Moreover the post results showed significant results in all fields, the usefulness of this model was confirmed. However, continuous follow-up research is needed, including the development of software that can easily apply AI related to English learning to classes, and the presentation of convergence activities with more systematic maker education in learning activities.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.227-230
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• 2022

본 연구에서는 실질적 학습자가 교수자로 착각을 한 상태에서 아바타를 학습시키는 과정을 통해 학습이 되게 하는 구조를 설계하고 제안하였다. 시스템 관리자와 교육자료 형성자를 제외하면, 교수자로 착각하고 있는 '학습자'와 학습자의 공부를 위해 노력하는 학습 가이드 역할을 '학습 관찰자', 학습이 되는 아바타로 구성된다. '학습 관찰자'는 학습 방향을 제시하여 아바타가 활동하는 방향을 지시하게 되며, 아바타는 지시된 방향에서 1:1 학습과 같은 형태로 교수자 입장 학습자에게 공부도움을 요청하게 된다. 아바타의 학습은 인공지능 지도 학습 방법을 이용하여 학습되도록 하며, 교수자로 착각하는 학습자는 아바타 학습 시 아바타에 의해 슬며시 제공되는 학습 자료를 참고하며 아바타를 공부시키게 되는 데 아바타를 공부시킨다고 노력하는 과정이 교수자로 착각된 학습자가 공부가 되는 것이다. 또한 이렇게 학습하는 과정을 거쳐 지식이 성장한 아바타는 아바타들이 경쟁하는 경진 대회에 참가하게 되며 교육자로 착각하는 학습자는 관전 또는 코치를 하며 학습을 하게 된다. 이러한 방법을 통해 교육자로 착각하는 학습자는 부모의 마음으로 적극적으로 공부를 하게 유도하며, 흥미를 갖고 공부를 하게 할 뿐 아니라, 가르치는 사람에 준하는 깊이 있는 지식을 갖도록 유도하며, 본 시스템과 온라인 오프라인을 통해 연결 되게 한 운동 기구 및 운동 환경을 이용하여 운동 하도록 유도하고 파워가 되도록 하여 운동 활동을 유도하며, 단계 마다 적당한 보상 점수들이 제공되도록 하여 지덕체가 성장되도록 하는 설계이다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.7 no.4
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• pp.123-131
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• 2016

In this paper, we discussed learner's capability enhancement education suitable for the age of artificial intelligence (AI) using game analysis and archival research based on the 2016 Google Deepmind Challenge match between AI that possessed the finest deep neural networks and the master Baduk player that represented the best of the human minds. AlphaGo was a brilliant move that transcended the conventional wisdom of Baduk and introduced a new paradigm of Baduk. Lee Sedol defeated AlphaGo via the 'divine move and Great idea' that even AlphaGo could not have calculated. This was the triumph of human intuition and insights, which are deeply embedded in human nature as well as human courage and strength. Convergence science education that cultivates student abilities that can help them control machines in the age of AI must be in the direction of developing diverse human insights and positive spirits embedded in human nature not possessed by AI via implementing hearts-on experience and topophilia education obtained from the nature.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.12 no.10
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• pp.203-210
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• 2021

This study was conducted to develop a convergence education program using smart farms with both input data(temperature, humidity, etc.) and output data(vegetables, fruits, etc.) that are easily accessible in everyday life so that elementary school students can intuitively and easily understand the principles of artificial intelligence(AI) learning. In order to develop this program, we conducted a prior study analysis of a horticulture, software, robot units in the 2015 Practical Arts curriculum and artificial intelligence education. Based on this, 13 components and 16 achievement criteria were selected, and AI programs of 4 sessions(a total of 8 hours). This program can be used as a reference when developing various teaching materials for artificial intelligence education in the future.

• Journal of Internet of Things and Convergence
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• v.9 no.1
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• pp.117-123
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• 2023

While applying new digital technologies, interest in software and artificial intelligence is quite high. In particular, many changes are being made for the development of software and artificial intelligence in the field of education. From 2025, software and artificial intelligence-related curricula will be applied to public education in elementary, middle and high schools. The Ministry of Education is also conducting various camps to experience software and artificial intelligence in various ways in elementary, middle and high schools before they are applied to public education. Several platforms for experience camps related to software and artificial intelligence are also being used. In this study, we intend to increase the educational efficiency of the learning method for software and artificial intelligence to be developed in the future by designing a model for software and artificial intelligence experiential learning platforms.