• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.701-706
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• 2019

최근에는 인공지능의 도래로 인하여 수많은 산업과 일반적인 응용에 적용됨으로써 우리의 생활에 큰 영향을 발휘하고 있다. 이러한 분야에 다양한 기계학습의 방식들이 제공되고 있다. 기계학습의 한 종류인 지도학습은 학습의 과정 중에 특징값과 목표값을 입력으로 가진다. 지도학습에도 다양한 종류가 있으며 이들의 성능은 입력데이터인 빅데이터의 특성과 상태에 좌우된다. 따라서, 본 논문에서는 특정한 빅 데이터 세트에 대한 다수의 지도학습 방식들의 성능을 비교하기 위해 텐서플로우(Tensorflow)와 사이킷런(Scikit-Learn)에서 제공하는 대표적인 지도학습의 방식들을 이용하여 파이썬언어와 주피터 노트북 환경에서 시뮬레이션하고 분석하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.55-60
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• 2018

기계학습 기반인 관계추출 모델을 설계할 때 다량의 학습데이터를 빠르게 얻기 위해 원격지도학습 방식으로 데이터를 수집한다. 이러한 데이터는 잘못 분류되어 학습데이터로 사용되기 때문에 모델의 성능에 부정적인 영향을 끼칠 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 강화학습 접근법을 사용해 해결하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 모델은 오 분류된 데이터로부터 좋은 품질의 데이터를 찾는 문장선택기와 선택된 문장들을 가지고 학습이 되어 관계를 추출하는 관계추출기로 구성된다. 문장선택기는 지도학습데이터 없이 관계추출기로부터 피드백을 받아 학습이 진행된다. 이러한 방식은 기존의 관계추출 모델보다 좋은 성능을 보여주었고 결과적으로 원격지도학습데이터의 단점을 해결한 방법임을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권5호
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• pp.422-430
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• 2001

웹 에이전트는 사용자가 웹을 브라우징하는 행위를 모니터하여 사용자의 관심 정보를 학습하고 사용자가 필요로 하는 웹 상의 정보를 자동 제공하는 지능형 시스템이다. 웹 에이전트가 사용자의 선호도를 학습하기 위해서는 귀납적 기계학습을 수행하는데, 이때 학습의 효율을 높이기 위해서는 사용자가 관심있어하는 문서들을 유사한 문서들로 클러스터링하여 학습 시스템에 제공하여야 한다. 본 논문에서는 웹 에이전트의 학습 시스템에 입력되는 학습대상 문서들을 보다 정확하고 효율적으로 클러스터링하여 제공하기 위해서 Top-down 방식과 Bottom-up 방식을 통합 적용한 통합방식 문서 클러스터링과 초기 클러스터 생성을 위한 평가함수를 제시한다. Top-down 방식으로는 개념적 클러스터링 알고리즘인 COBWEB을 적용하고, Bottom-up 방식으로는 교차기반(Intersection-based) 클러스터링 방식인 Etzioni의 클러스터링 알고리즘을 적용하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.32-36
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• 2020

문장의 의미를 잘 임베딩하는 문장 인코더를 만들기 위해 비지도 학습과 지도 학습 기반의 여러 방법이 연구되고 있다. 지도 학습 방식은 충분한 양의 정답을 구축하는데 어려움이 있다는 한계가 있다. 반면 지금까지의 비지도 학습은 단일 형식의 말뭉치에 한정해서 입력된 현재 문장의 다음 문장을 생성 또는 예측하는 형식으로 문제를 정의하였다. 본 논문에서는 위키피디아, 뉴스, 지식 백과 등 문서 형태의 말뭉치에 더해 지식인이나 검색 클릭 로그와 같은 구성이 다양한 이종의 대량 말뭉치를 활용하는 자기 지도 학습 방법을 제안한다. 각 형태의 말뭉치에 적합한 자기 지도 학습 문제를 설계하고 학습한 경우 KorSTS 데이셋의 비지도 모델 성능 평가에서 기준 모델 대비 7점 가량의 성능 향상이 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.52-56
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• 1996

신경망을 학습하는데 있어서, 망의 학습속도는 학습율에 의해 크게 좌우된다. 그러나 대부분의 정적인 학습율 선택 방법들은 몇몇 결정적인 방법들을 제외하곤 경험적인 방식에 의존해 왔다. 경험적인 방식을 사용하여 좋은 학습율을 찾아내는 것은 배우 지류하고 어려운 일이다. 또한 결정적인 방법들은 학습율의 질을 보장하지는 못한다. 본 논문에서 우리는 새로운 학습율 선택 방법을 제안한다. 우리의 방법은 진화 프로그래밍기법을 사용하여 통계적인 방식으로 접근함으로써 좋은 학습율을 찾을 수 있다. 모의 실험을 통하여 우리의 방식이 경험적인 방식들이나 결정적인 방식보다 우수함을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
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• pp.479-484
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• 2005

본 논문에서는 오류 역전파 알고리즘에서 은닉층의 노드 수를 설정하는 문제와 ART1의 경계 변수의 설정에 따른 인식률이 저하되는 문제점을 개선하기 위해 ART1 알고리즘과 퍼지 단층 지도 학습 알고리즘을 결합한 ART1 기반 퍼지 지도 학습 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 가중치 조정에 승자 뉴런 방식을 도입하여 은닉층에 해당하는 클래스에 영향을 끼친 패턴들의 정보만 저장하게 하여 은닉층 노드로의 책임 분담에 의한 정체 현상이 일어날 가능성을 줄인다. 그리고 학습시간과 학습의 수렴성도 개선한다. 제안된 알고리즘의 학습 성능을 분석하기 위하여 주민등록번호 분류를 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존의 신경망보다 경계 변수나 모멘트에 민감하지 않으며 학습 시간도 적게 소요되고 수렴성도 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.119-128
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• 2006

기존에 제작되어 현재 운영되고 있는 웹기반 코스웨어들은 개인의 수준들을 적절하게 적용하지 못하고 있다. 본 논문은 학습자 개개인이 직접 학습내용, 학습목표, 학습 범위로 수업내용을 구성할 수 있으며 구성한 학습내용을 직접 압축하여 코스웨어에서 실행할 수 있도록 설계하였다. 미리 짜여진 선형학습방식이 아닌 선택성을 부여한 학습방법으로 지속적인 학습의 동기가 유발되고 학습방법을 유지할 순 있으며 학습내용을 구성하여 각자의 능력을 최대한 발휘하여 자신의 흥미와 욕구에 맞는 학습이 가능하다. 그러므로 학습방식에 대한 높은 만족도와 학습내용에 대한 학업성취도를 극대화시킬 수 있었다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 한국벤처창업학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.79-83
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• 2021

2020년 2월 중순 이루 코로나 바이러스 2019(Covid-19)로 인하여 정부의 기술창업기업 지원 방식도 전반적으로 기존의 대면 방식에서 비대면 방식으로 전환하여 현재까지 대부분 진행되어 오고 있다. 창업기업에 대한 멘토링은 특히 멘티인 창업자와 멘토가 기존에 알고 있는 관계가 아닌 대부분 처음 만나는 관계의 확률이 높음에 따라 사전에 상호간에 라포(Rapport)가 형성되지 않은 상태에서 멘토링이 이루어진다. 이로 인해 Rapport가 형성이 안된 상태에서는 서로 호감을 느끼거나, 나아가 공감대 형성, 그리고 터놓고 이야기 하여, 서로 간의 대화가 충분히 감정적으로나 이성적으로 이해하기가 어려운 경우가 대부분이다. 이러한 경우에는 충분한 멘토링이 어려울 것으로 예상할 수 있다. 따라서 본 연구는 창업 멘토링의 특수성을 감안해 볼 때 정부 기술창업지원 방식 중 기업의 성과를 높이기 위한 멘토링 과정에서 대면 또는 비대면 방식의 방법 차이가 멘토링 만족도에 영향을 주는 것을 그 목적으로 한다. 본 연구는 창업 기업의 성과를 높이기 위한 중소벤처기업부의 도약패키지 사업 중 2019년과 2020년의 제품 아카데미 사업에 참여한 283명을 대면 방식이었던 2019년 211명과 비대면 방식이었던 2020년 72명의 창업 기업 멘티들의 학습 과정에서 발생하는 배운 내용을 실천하고자 하는 학습 전이 효과 경로에 차이가 발생하는 지에 대하여 분석하였다. 자기 기입 설문 방식으로 인해 발생할 수 있는 동일방법편의를 해결하고자 구조화된 설문지 구성할 때부터 응답자의 일관성 동기를 줄이려고 하였고, 통계분석 단계에서도 다수이 방법으로 측정하는 일반 CFA 모형을 활용하였다. 실증 분석결과 비대면 방식의 창업 멘토링 방식을 학습 전이 효과 경로 결과에 있어서 조절효과가 있음을 유의한 통계적 결과고 확인하고, 사후 검증을 통해 볼 때 등분산 가정이 되지 않은 상황에서 차이가 있음을 통계적으로 유의하게 나타났다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.205-211
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• 2024

본 연구는 유니티 게임 엔진과 유니티 ML-Agents를 이용하여 강화 학습을 통해 목표 추적 및 이동을 지능적으로 수행하는 에이전트를 구현하는 데 목적이 있다. 본 연구에서는 에이전트의 효과적인 강화 학습 훈련 방식을 모색하기 위해 단일 학습 시뮬레이션 환경에서 하나의 에이전트를 트레이닝하는 방식과 다중 학습 시뮬레이션 환경에서 여러 에이전트들을 동시에 병렬 트레이닝하는 방식 간의 학습 성능을 비교하기 위한 실험을 수행하였다. 실험 결과를 통해 병렬트레이닝 방식이 싱글 트레이닝 방식보다 학습 속도 측면에서 약 4.9배 빠르고, 학습 안정성 측면에서도 더 안정적으로 효과적인 학습이 일어남을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권5호
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• pp.1059-1069
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• 1996

본 논문의 목적은 메뉴 방식과 메타인지에 따라 학습한 학습자의 오류 및 오류 감지, 메뉴탐색 시간과 학업 성취도에 대한 상호작용의 효과와 메뉴방식과 학습시기(초 중 말기)가 기능관련 오류에 상호작용의 효과가 있는 가를 검증해 봄으로써 학습자 특성에 따라 학습효과를 높일 수 있는 메뉴를 선택하도록 하는데 있다. 본 논문에서는 한올 하이퍼미디어 학습 프로그램 학습시 주로 많이 사용되는 4가지 메뉴 방식(아이콘 메뉴, 아이콘텍스트 메뉴, 폴다운 메뉴, 폴다운 메뉴, 막대 선택 메뉴) 과학습자 특성의 메타인지가 발생되는 오류, 메뉴탐색 시간과 학업 성취도에 어떤 영향을 미치며, 메뉴방식과 학습시기에 따라 기능관련 오류에 어떤 영향을 미치는가를 경험적으로 검증해 보았다. 그 결과 메뉴방식은 하위 메타규제집단에서 영향을 미치게 되므로 아이콘텍스트 메뉴방식을 사용하는 것이 학업성취도를 높여주는 효과가 있다고 나타났다. 상위 메타규제집단에서는 어느 메뉴방식을 사용해도 학업성취도에는 차이가 없는 것으로 나타났다. 그리고 학습초기에 막대선택과 아이콘 메뉴방식이 상대적으로 기능관련 오류를 더 많이 범한 것으로 나타났다.