• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제1권2호
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• pp.91-102
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• 2012

정보통신기술을 활용한 학습시스템은 꾸준히 강조되어 왔지만 한국어 학습시스템의 자동화 수준은 높지 않다. 실용성 있는 학습시스템의 구축에는 대량의 기반지식이 필요하지만 이러한 지식을 구축하기 쉽지 않기 때문이다. 본 논문에서는 한국어학습시스템의 요소로 어학문제풀이, 표준발음 도우미, 글쓰기 도우미를 제안하고, 획득이 용이한 말뭉치와 웹문서, 사전을 활용하여 구축된 학습지원시스템을 소개한다. 어학문제풀이를 위한 자동문제생성에서는 말뭉치와 사전을 이용하여 문제와 보기문항을 생성하고, 웹문서 검색빈도를 활용하여 보기적합성을 검증한다. 표준발음 변환을 위해서 발음표기법을 분석하였으며, 글쓰기 지원을 위해 말뭉치에서 추출한 기분석데이터를 이용한 실시간 어휘추천과 문장추천을 구현하였다. 실험에서는 제안하는 방법으로 생성된 임의의 400문제에 대한 판정 결과 89.9%의 문제 적합률과 64.9%의 보기 적합률을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.631-636
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• 2019

최근에 사용자 스마트 폰의 위치정보를 활용한 다양한 종류의 서비스들이 등장하고 있다. 이러한 시대적 동향을 기반으로 우리는 위치정보 기술의 한 분야인 지오펜싱 기술을 활용한 새로운 형태의 학습 지원 시스템의 설계를 하였다. 본 시스템은 학습자가 스마트 폰을 휴대한 채로 가상울타리 영역으로 설정한 강의실 안으로 진입을 하는 경우 학습자의 스마트 폰의 위치정보를 이용하여 강의실의 위치를 식별하고 학습자의 스마트 폰으로 필요한 학습콘텐츠를 자동으로 제공을 한다. 우리의 시스템은 학습 콘텐츠들을 메시지나 모바일 쿠폰의 형태와 유사한 형태로 제공을 하고 있으며, 학습자들은 이러한 모바일 서비스 환경에 매우 익숙하다. 따라서 본 시스템으로 제공되는 학습콘텐츠의 이용은 학습자의 학습 효과를 향상하는데 도움을 줄 있을 것으로 기대된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.77-84
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• 2014

본 연구는 대학에서 이러닝을 활용 수업의 효과에 영향을 미치는 요인들을 탐색하고 요인들 간의 인과관계를 파악하고자 하였다. 이를 위해 2013년 2학기를 기준으로 이러닝 기반의 수업인 사이버 강의에 참여한 학생들 2,091명 중 유효했던 1,732명을 연구 대상으로 하였다. 연구방법은 확인적 요인분석과 구조방정식모형 분석을 활용하였다. 확인적 요인분석을 통해 이러닝 학습효과, 컨텐츠만족요인, 시스템기능요인, 운영지원요인의 네 개의 잠재변인을 도출할 수 있었다. 이들 잠재변인들 간의 구조방정식 모델 분석을 통한 결과는 다음과 같다. 첫째, 이러닝 학습효과와 관련된 주요 요인으로 컨텐츠 요인, 기능요인, 운영지원 요인으로 구분할 수 있었다. 둘째, 이러닝 학습효과에는 운영지원, 컨텐츠 요인이 직접적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 하지만 기능요인은 유의하지 않은 것으로 나타났다. 셋째, 컨텐츠 요인에는 기능 및 운영요인이 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 기능요인 및 운영지원요인은 컨텐츠 요인을 매개로하여 이러닝 학습효과에 간접적 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.41-48
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• 2022

코로나-19 상황이 지속 되면서 유아들은 유아 교육 기관에 가지 못하고 집에서 부모와 보내는 시간이 늘어나고 있다. 부모들은 자녀들에게 한글 단어 학습이나 놀이 활동을 가르치기 위해 집에서 많은 시간을 보내야 하는 상황에 직면해 있다. 이는 부모에게 많은 심리적 부담과 스트레스로 작용이 되고 있다. 본 연구에서는 부모의 심리적 부담을 덜어 주기 위해 블록 코딩기법의 인공지능 블록을 이용하여 한글 단어 교육과 놀이 활동을 지원할 수 있는 학습 보조 시스템의 설계 및 구현을 제안하였다. 제안된 시스템의 활용은 자녀의 학습 지도에 대한 부모의 부담을 경감시킬 수 있을 뿐만 아니라 실제 유아 교육 현장에서도 적극 활용이 될 수 있어 많은 학습효과를 기대할 수 있다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제9권5호
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• pp.273-283
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• 2022

Banking and finance is a broad term that incorporates a variety of smaller, more specialized subjects such as corporate finance, tax finance, and insurance finance. A virtual assistant that assists users in searching for information about banking and finance terms might be an extremely beneficial tool for users. In this study, we explored the process of searching for information, seeking opportunities, and developing a virtual assistant in the first stages of starting learning and understanding Vietnamese to increase effectiveness and save time, which is also an innovative business practice in Use-case Vietnam. We built the FIBA2020 dataset and proposed a pipeline that used Natural Language Processing (NLP) inclusive of Natural Language Understanding (NLU) algorithms to build chatbot applications. The open-source framework RASA is used to implement the system in our study. We aim to improve our model performance by replacing parts of RASA's default tokenizers with Vietnamese tokenizers and experimenting with various language models. The best accuracy we achieved is 86.48% and 70.04% in the ideal condition and worst condition, respectively. Finally, we put our findings into practice by creating an Android virtual assistant application using the model trained using Whitespace tokenizer and the pre-trained language m-BERT.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.826-836
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• 2016

Mastering a musical instrument for an unskilled beginning learner is not an easy task. It requires playing every note correctly and maintaining the tempo accurately. Any music comes in two forms, a music score and it rendition into an audio music. The proposed method of assisting beginning music players in both aspects employs two popular pattern recognition methods for audio-visual analysis; they are support vector machine (SVM) for music score recognition and hidden Markov model (HMM) for audio music performance tracking. With proper synchronization of the two results, the proposed music learning assistant system can give useful feedback to self-training beginners.

• 로봇학회논문지
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• 제1권2호
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• pp.142-150
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• 2006

This study examines whether the reinforcement theory would be effectively applied to teaching assistant robots between a robot and a student in the same way as it is applied to teaching methods between a teacher and a student. Participants interact with a teaching assistant robot in a 3 (types of robots: positive reinforcement vs. negative reinforcement vs. both reinforcements) by 2 (types of participants: honor students vs. backward students), within-subject experiment. Three different types of robots, such as 'Ching-chan-ee' which gives 'positive reinforcement', 'Um-bul-ee' which gives 'negative reinforcement', and 'Sang-bul-ee' which gives both 'positive and negative reinforcement' are designed based on the reinforcement theory and the token reinforcement system. Participants' task performance and reaction rate are measured according to the types of robots and the types of participants. In task performance, the negative reinforcement robot is more effective than the other two types, but regarding the number of stimulus, the less the stimulus is, the more effective the task performance is. Also, participants showed the highest reaction rate on the negative reinforcement robot which implies that the negative reinforcement robot is most effective to motivate students. The findings demonstrate that the participants perceive the teaching assistant robot not as a toy but as a teaching assistant and the reinforcement interaction is important and effective for teaching assistant robots to motivate students. The results of this study can be implicated as an effective guideline to interaction design of teaching assistant robots.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.355-357
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• 2019

고령화 사회로 진입하고 있는 지금, 시니어 세대에게는 새로운 디바이스나 IoT기술에 대한 사용자 접점은 매우 불편하다. 이를 개선하기 위하여 우리는 AI 기술 기반 지능형 시니어 도우미 음성인식 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 Cloud platform기반 API를 구현하여 머신러닝 처리 활용을 위한 데이터를 축적하며, 치매진단, 치매예방활동을 위한 콘텐츠를 제공하며,시니어 세대를 위한 챗봇 콘텐츠를 제공한다. 우리가 제안한 개념모델을 이용한 서비스를 API로 제공함으로서 시니어 세대에 대한 IoT기반 등 새로운 디바이스의 접근성 및 편리성을 증대하는 계기가 될 것으로 기대한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.1347-1356
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• 2017

Artificial intelligence-based services are expanding into a new industrial revolution. There is artificial intelligence technology applied in real life due to the development of big data and deep learning related technology. And data analysis and intelligent assistant services that integrate information from various fields have also been commercialized. Chatbot with interactive artificial intelligence provide shopping, news or information. Chatbot service, which has begun to be adopted by some public institutions, is now just a first step in the steps. This study summarizes the services and technical analysis of chatbot. and the direction of public administration service chatbot was presented.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제16권2호
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• pp.127-135
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• 2024

Recent studies have shown that inverse design using deep learning has the potential to rapidly generate the optimal design that satisfies the target performance without the need for iterative optimization processes. Unlike traditional methods, deep learning allows the network to rapidly generate a large number of solution candidates for the same objective after a single training, and enables the generation of diverse designs tailored to the objectives of inverse design. These inverse design techniques are expected to significantly enhance the efficiency and innovation of design processes in various fields such as aerospace, biology, medical, and engineering. We analyzes inverse design models that are mainly utilized in the nano and chemical fields, and proposes inverse design models based on supervised and unsupervised learning that can be applied to the engineering system. It is expected to present the possibility of effectively applying inverse design methodologies to the design optimization problem in the field of engineering according to each specific objective.