• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.5
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• pp.665-673
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• 1999

본 논문에서는 웹 정보검색을 위한 신경망 기반 멀티 에이전트 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서 각 에이전트는 신경망 메카니즘을 이용하여 사용자의 관련도 피드백으로부터 환경을 학습하고 사용자가 원하는 정보를 제공하는 자원을 찾아내어 효율적으로 웹 정보를 검색한다. 먼저 신경망 기반 웹 정보 검색 에이전트를 제시하고 단일 에이전트 기법을 사용할 경우의 문제점을 분석한다. 이를 기반으로 하여 멀티 에이전트 웹 정보 검색 시스템을 정의하고 사용자로부터 정보 검색 지식을 습득하기위한 훈련절차를 기술하며 협동적 정보 검색에 대해 설명한다. 마지막으로 제안된 시스템의 성능을 정형적으로 분석하고 실험을 통하여 기존의 검색 서비스와 비교 평가한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.958-959
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• 2017

본 논문은 챗봇과 대화시스템을 이용한 영어 교육 시스템을 기술하는 것을 목표로 한다. 본 논문의 시스템은 학습자의 대화 흐름을 제한하지 않고 주제를 벗어난 자유대화를 허용하며 문법오류에 대한 피드백을 한다. 챗봇과 대화시스템을 이용한 영어 교육 시스템은 대화턴 성공률로 평가되었는데, 평균 대화턴 성공률은 80.86%였으며, 주제별로는 1) 뉴욕시티투어 티켓 구매 71.86%, 2) 음식주문 71.06%, 3) 건강습관 대화 85.41%, 4) 미래화폐에 대한 생각 조사 95.09%였다. 또한 영어 문법 오류 교정도 측정되었는데 문법 오류 정확률은 66.7%, 재현율은 31.9%였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06a
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• pp.259-262
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• 2011

최근 들어 소리의 세기나 하모니, 템포, 리듬 등의 다양한 음악 신호 특성을 기반으로 한 음악 무드 분류에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 음악 무드 분류의 정확도를 높이기 위하여 음악 신호 특성과 더불어 노래 가사와 소셜 네트워크 상에서의 사용자 평가 등을 함께 고려하는 멀티 모달 음악 무드 분류 기법을 제안한다. 이를 위해, 우선 음악 신호 특성에 대해 퍼지 추론 기반의 음악 무드 추출 기법을 적용하여 다수의 가능한 음악 무드를 추출한다. 다음으로 음악 가사에 대해 TF-IDF 기법을 적용하여 대표 감정 키워드를 추출하고 학습시킨 가사 무드 분류기를 사용하여 가사 음악 무드를 추출한다. 마지막으로 소셜 네트워크 상에서의 사용자 태그 등 사용자 피드백을 통한 음악 무드를 추출한다. 특정 음악에 대해 이러한 다양한 경로를 통한 음악 무드를 교차 분석하여 최종적으로 음악 무드를 결정한다. 음악 분류를 기반한 자동 음악 추천을 수행하는 사용자 만족도 평가 실험을 통해서 제안하는 기법의 효율성을 검증한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.243-246
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• 2018

최근 사용자 발화를 이해하고 그에 맞는 피드백을 생성할 수 있는 대화 시스템의 중요성이 증가하고 있다. 따라서 사용자 의도를 파악하기 위한 화행 분석은 대화 시스템의 필수적인 요소이다. 최근 많이 연구되는 심층 학습 기법은 모델이 데이터로부터 자질들을 스스로 추출한다는 장점이 있다. 발화 자체의 연속성과 화자간 상호 작용을 포착하기 위하여 CNN에 RNN을 결합한 CNN-RNN을 제안한다. 본 논문에서 제안한 계층 구조 어텐션 매커니즘 기반 CNN-RNN을 효과적으로 적용한 결과 워드 임베딩을 추가한 조건에서 가장 높은 성능인 91.72% 정확도를 얻었다.

• Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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• v.4 no.5
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• pp.608-615
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• 1998

In this paper a second-order iterative learning control algorithm with feedback is proposed for the trajectory-tracking control of nonlinear dynamic systems with unidentified parameters. In contrast to other known methods, the proposed teaming control scheme utilize more than one past error history contained in the trajectories generated at prior iterations, and a feedback term is added in the learning control scheme for the enhancement of convergence speed and robustness to disturbances or system parameter variations. The convergence proof of the proposed algorithm is given in detail, and the sufficient condition for the convergence of the algorithm is provided. We also discuss the convergence performance of the algorithm when the initial condition at the beginning of each iteration differs from the previous value of the initial condition. The effectiveness of the proposed algorithm is shown by computer simulation result. It is shown that, by adding a feedback term in teaming control algorithm, convergence speed, robustness to disturbances and robustness to unmatched initial conditions can be improved.

• Journal of Engineering Education Research
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• v.20 no.3
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• pp.42-49
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• 2017

This study is about the influence of recording reflective journals and receiving feedback from professors on academic achievements in technical writing. We analyzed the differences between the test group who had recorded reflective journals and getting feedback, and the control group who had gotten feedback without reflective journals. And we compared academic achievements by conducting both professor evaluation and peer evaluation in technical writing. The results showed better learning effect, learning satisfaction and academic achievements in the test group than the other.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2012.10a
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• pp.669-670
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• 2012

Teaching media is changed by the digitalized new paradigm. This paper present a method of constructing the e-Learning which is very important in now a day. In this paper, we propose the suitable design technical e-Learning which is involved in subject. Also, we propose the important effective learning method and key concept in design technical contents in the e-Learning.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.344-345
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• 2016

일본과 우리나라 사이에서 독도 영유권 문제를 두고 매년 큰 화두가 되고 있는 이 현실에서, 아직도 독도의 중요성에 대한 인식이 부족하다는 점에 착안하여, 과학 기술적인 관점에서 중요성을 분석해서 알리고, 더 나아가 교육적인 학습방법으로 다양한 사람들에게 재미있고 효율적인 방법으로 빠르게 알리기 위해, 본 논문에서는 교육용 독도 알리기 게임을 기획하고 개발하였다. 처음에 개발된 게임은 독도 알리기 활동에서 얻은 사용자 피드백을 바탕으로 업그레이드 과정을 거쳤으며, 지속적인 알리기 활동을통해 개선과정을 계획하고 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.178-182
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• 2006

인터넷과 웹이 일상생활의 일부가 되면서 온라인상에는 방대한 양의 정보가 쌓이게 되었다. 이러한 흐름 속에서 정보의 양은 급속도로 늘어나는 현상을 보이며, ‘개인화’ 를 통해 수많은 데이터들 사이에서 원하는 정보를 자동으로 찾아내는 기술의 중요성이 부각되고 있다. 이를 ‘추천시스템’ 이라 부르며, 내용기반 필터링과 협력적 필터링 등의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 사용자에게 가장 중요한 영향을 미치는 또래의 선호도, 지역, 시대 등의 복합적인 환경을 반영하는데 아직까지 어려움을 지니고 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 필터링들을 조합하고 좀더 편리하게 정보를 공유하고 학습할 수 있는 시맨틱 웹에서 연관 이웃 마이닝 기법을 통해 개인화된 추천 시스템을 설계한다. 생활에서 흔히 접할 수 있는 의상을 다양한 사용자에게 특화되어 코디해주는 시스템을 웹에서 제공한 결과 불필요한 검색시간이 줄어들고 사용자의 피드백을 통해 점차 만족도가 향상됨을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10c
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• pp.385-389
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• 2007

전통적인 디지털 박물관 시스템은 전시를 조직화하는 단순한 기능에 촛점을 두고 있으며 설계 패턴은 전시 항목들에 기반을 두고 있다. 이것의 생명주기는 직선적이고 피드백과 재사용성이 부족하여 생명 주기에서 지식 처리를 다루는 것에 대해서는 관심을 가지지 않고 있다. 하지만 현대 디지털 박물관은 급진적으로 증가하는 정보를 다루어야 하고, 디지털 감상, E-학습과 관련 연구를 위해 통합된 기능을 제공해야 한다. 이러한 요구사항들은 디지털 박물관에서 객체들이 고수준으로 추상화되고, 생명주기도 반복적이며 재사용이 가능하도록 요구하고 있다. 그러므로 체계적으로 통합된 지식처리 과정들이 디지털 박물관에서 정보시스템을 다루기 위해서 절대적으로 필요하게 되었다. 본 논문에서는 현대 디지털 박물관 시스템에서 새로운 생명주기를 제안한다. 지식 흐름(knowledge flow)은 디지털 박물관 생명주기에 걸쳐서 모든 정보 흐름으로부터 고수준으로 추상화된 객체이다. 지식 흐름을 따라가게 되면 이 특별한 생명주기는 정의된 시금석으로서 다차원의 분수 모델(Fountain Model)과 비슷하며, 이 생명주기에서 지식처리 과정은 각 차원에서 다른 강조점을 지닌 계층으로 잘 나누어진다. 또한 분산된 지식 처리 절차를 체계적이고 재사용할 수 있도록 통합하기 위한 지식 기반 소프트웨어 공학 접근방법을 제공한다.