• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.703-705
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• 2002

최근 컴퓨터 해킹이 커다란 사회적 문제로 대두되고 있다. 물론 시스템 보호를 위한 많은 상용 제품들이 존재하지만, 침입피해 상황에서는 대부분의 경우, 시스템 관리자의 현장 경험에 의존하는 실정이다. 따라서 시스템 관리자는 기존의 침입에 관한 해결방법 뿐만 아니라, 새로운 위협들에 대한 대처방안을 항상 준비 하여야 한다. 이러한 침입상황을 시스템 관리자들에게 교육하기 위하여, 본 논문에서는 모의 훈련환경을 설계하고 구현하였다. 본 시스템의 특징은 우선, 지식베이스로부터 동적으로 생성되는 학습 주제들로 이루어진 교과 과정을 학습자에게 제시한다. 학습자에 의해 선택된 학습 주제는 학습목표로 간주되고, 이 주제는 교수 계획에 의해 다수의 임무(mission)들을 생성한다. 학습자는 각 임무에서 주어진 상황을 가상의 UNIX명령어들을 직접 사용하여 모의 실험해 봄으로써 임무 완수에 필요한 지식을 숙지할 수 있게 된다. 시스템은 임무 완수에 요구되는 해 경로(solution paths)를 유지함으로써, 학습자의 문제 해결 과정을 감독할 수 있고, 도움을 요구하거나 실수를 할 때 적절한 힌트를 제공한다. 시스템은 웹 기반의 클라이언트/서버 구조로 설계되어, 학습자는 브라우저만으로도 학습이 가능하고, 자바 애플릿으로 이루어진 가상 운영체제 하에서 직접 침입대처 상황을 학습 할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.559-562
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• 2020

시각-언어 이동 문제는 시각 이해와 언어 이해 능력을 함께 요구하는 복합 지능 문제이다. 본 논문에서는 시각-언어 이동 에이전트를 위한 새로운 학습 모델을 제안한다. 이 모델은 데모 데이터에 기초한 모방 학습과 행동 보상에 기초한 강화 학습을 함께 결합한 복합 학습을 채택하고 있다. 따라서 이 모델은 데모 데이타에 편향될 수 있는 모방 학습의 문제와 상대적으로 낮은 데이터 효율성을 갖는 강화 학습의 문제를 상호 보완적으로 해소할 수 있다. 또한, 제안 모델은 서로 다른 두 학습 간에 발생 가능한 학습 불균형도 고려하여 손실 정규화를 포함하고 있다. 또, 제안 모델에서는 기존 연구들에서 사용되어온 목적지 기반 보상 함수의 문제점을 발견하고, 이를 해결하기 위해 설계된 새로은 최적 경로 기반 보상 함수를 이용한다. 본 논문에서는 Matterport3D 시뮬레이션 환경과 R2R 벤치마크 데이터 집합을 이용한 다양한 실들을 통해, 제안 모델의 높은 성능을 입증하였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.379-390
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• 2020

최근 코로나19 상황으로 인한 비대면 교육의 확산으로 온라인 교수·학습 및 평가 도구에 대한 관심이 높아지고 있다. 도구의 효과적인 활용을 위해서는 학습자의 정의적, 인지적 변인 간의 구조적 영향력과 인과 관계에 대한 규명이 필요하다. 본 연구는 '온라인 저지'를 활용하는 프로그래밍 교육에서 도구의 활용 횟수, 자기효능감, 몰입, 컴퓨팅 사고력, 논리적 사고력으로 구성된 연구 모형과 경쟁 모형을 설정하고, 모형의 적합도와 경로 분석을 실시하였다. 분석 결과, '도구의 활용 횟수 → 자기효능감 → 몰입 → 논리적 사고력 → 컴퓨팅 사고력'에 이르는 인과 관계를 규명하였고, 도구의 활용 횟수가 학습 동기를 거쳐 사고력에 영향을 미치는 경로 상에 '자기효능감 → 몰입'의 이중 매개 효과, 또는 '몰입'의 단독 매개 효과를 확인하는 동시에 '몰입 → 자기효능감'의 이중 매개 변인으로는 도구의 활용 횟수가 사고력으로 발현되지 않음을 확인하였다. 한편, 동일한 경로 상에 '논리적 사고력 → 컴퓨팅 사고력'의 경로는 규명되었으나, '컴퓨팅 사고력 → 논리적 사고력'의 경로는 규명되지 않았다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.1153-1160
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• 2021

본 논문은 소프트웨어 정의 네트워크에서 심층강화학습을 활용하여 최적의 경로를 결정하는 라우팅 알고리즘을 제안한다. 학습을 위한 심층강화학습 모델은 DQN 을 기반으로 하고, 입력은 현재 네트워크 상태, 발신지, 목적지 노드이고, 출력은 발신지에서 목적지까지의 경로 리스트를 반환한다. 라우팅 작업을 이산 제어 문제로 정의하며, 라우팅을 위한 서비스 품질 파라미터는 지연, 대역폭, 손실률을 고려하였다. 라우팅 에이전트는 사용자의 서비스 품질 프로파일에 따라 적절한 서비스 등급으로 분류하고, SDN에서 수집된 현재 네트워크 상태로부터 각 링크 별로 제공할 수 있는 서비스 등급을 변환한다. 이러한 변환된 정보를 토대로 발신지에서부터 목적지까지 요구되는 서비스 등급을 만족시키는 경로를 선택하도록 학습을 한다. 시뮬레이션 결과는 제안한 알고리즘이 일정한 에피소드를 진행하게 되면 올바른 경로를 선택하게 되고, 학습이 성공적으로 수행됨을 나타냈다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.243-246
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• 2003

웹 상에서 이루어진다 하더라도 수업이라는 것은 일반적인 정보를 제공하는 형태와는 구별이 되어야한다. 학습자로 하여금 능동적으로 학습에 참여하도록 하며, 학습자의 현재 상태를 고려하여 적절한 학습과제를 제공해 주기 위해서는 학습자의 특성 못지않게 지식모듈간의 관련성 또한 중요하게 고려되어야 하는 내용이다. 일반적으로 지식이라고 하는 것은 상호간의 복잡한 관계로 얽혀있는 그래프 구조인데 반해 웹 코스웨어는 대부분 교과서의 형태와 같은 트리 구조인 선형적인 흐름을 따르고 있다. 이러한 형태에서는 개별화된 학습경로 또한 제한적일 수밖에 없다. 본 연구에서는 개별화 학습의 가능성을 제시하며 코스 설계에 있어 융통적인 구성단위가 되는 학습객체를 기반으로 하여, 지식간 관련성을 고려하여 개별화된 학습경로를 제시해 줄 수 있는 코스 설계의 가능성을 찾고자한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권8호
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• pp.61-68
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• 2022

본 논문에서는 딥러닝 모델 기반 보행자의 GPS 경로를 예측하는 시스템을 제안한다. 보행자 경로 예측은 보행자의 위험 및 충돌 상황들을 알림을 통해 방지할 수 있으며, 다양한 마케팅 등 비즈니스 면에서도 영향을 끼치는 연구이다. 또한 보행자 뿐 아니라 많은 각광을 받고 있는 무인 이동수단의 경로 예측에도 활용될 수 있다. 다양한 경로 예측 방식들 중 본 논문은 GPS 데이터를 활용하여 경로를 예측하는 연구이다. 시계열 데이터인 보행자의 GPS 경로를 학습하여 다음 경로를 예측하도록 하는 딥러닝 모델 기반 연구이다. 본 논문에서는 보행자의 GPS 경로를 딥러닝 모델이 학습할 수 있도록하는 데이터 셋 구성 방식을 제시하였으며, 예측 범위에 큰 제약이 없는 경로 예측 딥러닝 모델을 제안한다. 본 연구의 경로 예측 딥러닝 모델에 적합한 파라메터들을 제시하였으며, 우수한 예측 성능을 보이는 결과를 제시한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권9호
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• pp.281-290
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• 2020

시각-언어 이동 문제는 시각 이해와 언어 이해 능력을 함께 요구하는 복합 지능 문제이다. 본 논문에서는 시각-언어 이동 에이전트를 위한 새로운 학습 모델을 제안한다. 이 모델은 데모 데이터에 기초한 모방 학습과 행동 보상에 기초한 강화 학습을 함께 결합한 복합 학습을 채택하고 있다. 따라서 이 모델은 데모 데이터에 편향될 수 있는 모방 학습의 문제와 상대적으로 낮은 데이터 효율성을 갖는 강화 학습의 문제를 상호 보완적으로 해소할 수 있다. 또한, 제안 모델에서는 기존의 목표 기반 보상 함수들의 문제점을 해결하기 위해 설계된 새로운 경로 기반 보상 함수를 이용한다. 본 논문에서는 Matterport3D 시뮬레이션 환경과 R2R 벤치마크 데이터 집합을 이용한 다양한 실험들을 통해, 제안 모델의 높은 성능을 입증하였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.307-317
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• 2004

웹 기반 교육 환경에서 학습자 특성에 따른 개별 적응적인 피드백 제공의 필요성에도 불구하고 학습자 특성의 변인 도출의 어려움과 이를 위한 체계적인 전략과 실천 도구 개발이 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 웹 기반 교수 학습 환경에서 중요시되고 있는 학습자 특성 변인 중에서 학습자의 학습 패턴을 Apriori 알고리즘을 이용하여 분석하고, 유사한 학습 패턴을 갖는 학습자들로 그룹화 하였다. 이를 기반으로 학습자 개인에게 학습 콘텐츠, 학습 경로, 학습 상황 등을 제공하기 위한 e-SRM 피드백 시스템을 설계하고 개발하였다. 개발된 시스템은 학습자 특성에 맞는 최적의 학습 환경을 제공해 줄 수 있는 기반을 조성할 수 있을 것으로 기대된다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권6호
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• pp.11-16
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• 2023

물체나 공간을 디지털화하는 기술인 3D 복원은 주로 포인트 클라우드 데이터를 활용한다. 본 논문은 강화학습을 활용하여 주어진 환경에서 포인트 클라우드의 획득을 목표로 한다. 이를 위해 시뮬레이션 환경은 유니티를 이용하여 구성하고, 강화학습은 유니티 패키지인 ML-Agents를 활용한다. 포인트 클라우드 획득 과정은 먼저 목표를 설정하고, 목표 주변을 순회할 수 있는 경로를 계산한다. 순회 경로는 일정 비율로 분할하여 각 스텝마다 보상한다. 이때 에이전트의 경로 이탈을 방지하기 위해 보상을 증가시킨다. 에이전트가 순회하는 동안 목표를 응시할 때마다 보상을 부여하여 각 순회 스텝에서 포인트 클라우드의 획득 시점을 학습하도록 한다. 실험결과, 순회 경로가 가변적이지만 상대적으로 정확한 포인트 클라우드를 획득할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1689-1691
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• 2015

인체 장기의 내부 구조를 학습하기 위해 많은 3 차원 인체영상관련 콘텐츠들이 소개되어 왔다. 하지만, 이러한 학습 콘텐츠들은 사실적인 색상을 표현하기 어려울 뿐만 아니라 사용자가 조작할 때 현실감이 떨어지기 때문에 해부도감과 같은 2 차원 학습 콘텐츠와 차별성이 적다. 본 논문에서는 사실적인 인체 색 정보를 가지고 있는 컬러 인체 데이터와 사용자의 동작을 인식하는 센서를 활용하여 몰입감 높은 체험형 가상 내시경 모의 훈련 시스템을 제안한다. 컬러 인체 데이터를 양안시 볼륨렌더링 하여 입체감을 높이고 동작인식 센서를 이용하여 사용자의 손동작으로 직접 가상 내시경 카메라를 조작하여 항행하도록 하였다. 제안한 시스템을 이용하여 다양한 인체 장기의 내부 구조를 사실적으로 표현할 수 있으며 이를 통해 의학정보 학습에 도움을 줄 수 있다.