• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1998년도 제10회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.287-292
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• 1998

실용적인 격틀(Case frame) 정보를 말뭉치로부터 자동구축하기 위해서는 대량의 홀문장이 필요하다. 그리고 국어 문장 형식은 영어와 많은 차이점이 있다. 또한 기존의 격틀 구축 연구에서 전제했던 광범위한 학습 데이터와 언어학적 지식은 국어에 대해 현재 존재하지 않는다. 그러므로 본 연구는 그러한 문제점들을 밝히고 현실적인 접근 방법을 제시한다. 그리고 겹문장을 홑문장 형태의 문장들로 바꾸기 위한 알고리즘을 제시한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.667-668
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• 2008

This paper demonstrates that the recurrent neural networks can be used successfully for the identification of finite automata (FAs). A new type of recurrent neural network (RNN) is proposed and the offline training algorithm, regulated Levenberg-Marquadt (LM) algorithm, for the network is developed. Simulation result shows that the identification and the extraction of FAs are practically achievable.

• 한국의학물리학회:학술대회논문집
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• 한국의학물리학회 2006년도 제33회 추계학술대회 발표논문집
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• pp.144-144
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• 2006

• 한국광학회:학술대회논문집
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• 한국광학회 1991년도 제6회 파동 및 레이저 학술발표회 Prodeedings of 6th Conference on Waves and Lasers
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• pp.35-40
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• 1991

In this paper, a new adaptive learning algorithm, Training by Adaptive Gain (TAG) for optical implementation of large-sized neural networks has been developed and its electro-optical implementation for 2-dimensional input and output neurons has been demostrated. The 4-dimensional global fixed interconnections and 2-dimensional adaptive gain-controls are implemented by multi-facet computer generated holograms and LCTV spatial light modulators, respectively. When the input signals pass through optical system to the output classifying layer, the TAG adaptive learning algorithm is implemented by a personal computer. The system classifies three 5$\times$5 input patterns correctly.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.479-480
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• 2024

본 논문에서는 원자력 안전조치 용어를 미세조정(fine tuning) 알고리즘을 활용해 추가 학습한 공개 거대 언어모델(Large Language Model, LLM)이 안전조치 관련 질문에 대해 답변한 결과를 정성적으로 평가하였다. 평가 결과, 학습 데이터 범위 내 질문에 대해 학습 모델은 기반 모델 답변에 추가 학습 데이터를 활용한 낮은 수준의 추론을 수행한 답변을 출력하였다. 평가 결과를 통해 추가 학습 개선 방향을 도출하였으며 저비용 전문 분야 언어 모델 구축에 활용할 수 있을 것으로 보인다.

• 정보교육학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.279-289
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• 2020

본 연구의 목적은 초중등 교원의 인공지능 교육역량 강화를 위한 교사 대상 연수 프로그램을 적용하여 그 효과를 분석하고 인공지능 교육에 대한 교사들의 요구를 분석하여 기초 연구 자료를 제공하는 것이다. 참조하기 위한 연수 프로그램은 다섯 가지 인공지능의 핵심 요소를 바탕으로 교육내용을 선정하여 ADDIE 모형을 기초로 설계하였으며, G광역시교육청 소속 교육 전문직 및 교사와 인공지능교육연구회 소속 교사들이 협업으로 프로그램을 개발하였다. 개발된 연수 프로그램 효과 및 교사 요구분석 설문 문항들은 내용 타당도 검사를 하였다. 개발된 프로그램을 적용하여 실시된 연수 결과, 연수의 각 교육과정에 대한 만족도 및 현장 적용 가능성이 높게 평가되었다. 교사들은 초등학교에서는 인공지능 교육을 위한 언플러그드 활동과 기초 인공지능 체험을, 중학교에서는 블록형 프로그래밍 언어와 피지컬 컴퓨팅 활동이 포함된 인공지능 교육내용을 가르쳐야 하는 것으로 인식하고 있음을 알 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권6호
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• pp.175-184
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• 2021

본 연구의 목적은 우리나라 제조업이 당면한 위기를 극복하기 위한 혁신의 주체인 인적자원 관련 업무를 담당하는 인사 부서의 전략적 역할이 교육훈련만족을 통해 조직유효성에 미치는 영향을 알아보는 것이다. 제 7 차 인적자본회사패널 설문조사 데이터 중 제조업 데이터를 활용하였으며, 구조 방정식 모델을 통해 분석되었다. 본 연구의 결과는 첫째, HR 부서의 전략적 역할이 교육훈련 만족도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 교육훈련 만족도 및 HR부서의 전략적 역할은 조직유효성 중 직무만족에 긍정적인 영향을 미친다. 셋째, 교육훈련 만족도는 HR 부서의 전략적 역할과 직무만족의 관계에 매개효과가 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과는 혁신뿐만 아니라 중소기업이 직면한 위기를 극복하는데 중요한 요소인 인사 전담부서의 권한과 책임을 확대하고 그들의 역할을 재정립하는 기반이 될 것으로 기대한다. 이 연구의 초점은 제조에만 있으므로 더 다양한 산업 분야로 연구를 확대되어야 할 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권12호
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• pp.201-209
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• 2023

본 연구는 119구급대원 응급구조사에 대한 신종 감염병에 대한 지식 정도와 교육 현황, 스트레스, 교육의 필요도를 확인하여 신종 감염병에 대한 감염관리 교육에 기초가 되는 자료를 제공하고자 한다. 본 자료수집 기간은 2022년도 08월 10일부터 9월 18일까지 총 39일간이었고 총 105부이다. 본 연구의 분석은 SPSS 25.0 프로그램을 이용하였다. 연구 결과, 119구급대원 중 응급구조사의 성별은 남자가 54명(51.4%), 여자 51명(48.6%)으로 남자가 여자보다 많았으며 연령은 20대가 47명(44.8%), 30대 이상이 58명(55.2%)으로 30대 이상이 많았다. 총근무경력은 3년 이상 5년 이하가 37명(35.2%)으로 가장 높았다. 119구급대원 응급구조사의 COVID-19에 대한 교육 현황, 스트레스 및 신종 감염병에 대한 교육 필요도를 확인하고자 시도되었으며, COVID-19에 대한 교육 현황은 충분하지 못하였고, 신종 감염병에 대한 교육 요구도는 높은 것으로 나타났다. 신종 감염병에 자주 노출되는 119구급대원 중 응급구조사에게 이론 교육을 포함하여 개인보호장비 이론 및 실기 교육 훈련이 필요하다. 응급구조사가 되기 전인 대학생들의 교과목에 신종감염병과 개인보호장비 이론 및 실기 교육 프로그램이 개발되어야 한다.

• 터널과지하공간
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• 제34권3호
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• pp.218-230
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• 2024

최근 건설현장의 안전사고 문제를 해결하기 위해 컴퓨터 비전 기술을 활용한 안전관리에 관한 연구를 많이 수행하고 있다. 최근 딥러닝 기반 객체 인식 및 영역 분할 연구에서 앵커 박스 파라미터를 사용하고 있다. 일관적인 정확도를 확보하기 위하여 학습 과정에서 앵커 박스 파라미터의 최적화가 중요하다. 앵커 박스 관련 파라미터는 일반적으로 학습자의 휴리스틱 방법으로 모양과 크기를 고정하여 학습을 수행하고 있고, 파라미터는 단일로 구성된다. 하지만 파라미터는 객체 종류와 객체 크기에 따라 민감하고 수가 증가하면 단일 파라미터로 데이터의 모든 특성을 반영하는데 한계가 발생한다. 따라서 본 논문은 분할 학습을 통해 최적화된 다중 파라미터를 적용하는 방법을 제안하여 단일 파라미터로 모든 객체의 특성을 반영하기 어려운 문제를 해결하고자 한다. 통합 데이터를 객체 크기, 객체 수, 객체의 형상에 따라 효율적으로 분할하는 기준을 정립하였으며, 최종으로 통합 학습과 분할 학습 방법의 성능 비교를 통해 제안한 학습 방법의 효과를 검증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.137-146
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• 2024

이 연구는 전신 전기근자극 훈련이 비만 수준에 따른 여성의 신체조성 및 심박변이도에 미치는 영향을 분석하는 것이다. 연구 대상은 폐경 전 여성으로 BMI<25는 BMI-N(n=15), BMI=25~29.9는 BMI-1(n=16), BMI>30은 BMI-2(n=9) 집단으로 분류한 후, 12주간 주당 3회의 전신 전기근자극 훈련을 실시하였다. 실험처치 전·후 신체조성과 심박변이도를 측정하여 반복 이원 변량분석과 대응 표본 t-검정을 실시하였고, 사후검증은 Tukey의 방법을 사용하였다. 유의수준(α)은 0.5로 설정, 다음과 같은 결과를 얻었다. 첫째, Weight, BMI, FFM, FM은 BMI-2 집단이 가장 많이 감소하였고, BMI-1, BMI-N 집단 순으로 감소하였다. %BF와 VF는 BMI-2 집단이 가장 많이 감소하였다. 둘째, BPM은 모든 집단에서 차이가 나타났으며, BMI-2 집단이 가장 크게 감소하였다. SDNN과 RMSSD는 각 집단에서 차이가 나타났으며, 비만 수준에 따른 차이는 없었다. LF, HF 및 LF/HF 비율은 차이가 없었다. 결론적으로, 전신 전기근자극 훈련은 비만수준이 높은 여성들의 체구성 변화와 심장 순환계에 긍정적 효과를 미치는 운동요법이 될 수 있음을 확인하였다.