• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권6호
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• pp.587-592
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• 2003

강화학습을 적용하기에 적합한 많은 실세계의 제어 문제들은 연속적인 상태 또는 행동(continuous states or actions)을 갖는다. 연속 값을 갖는 문제인 경우, 상태공간의 크기가 거대해져서 모든 상태-행동 쌍을 학습하는데 메모리와 시간상의 문제가 있다. 이를 해결하기 위하여 학습된 유사한 상태로부터 새로운 상태에 대한 추측을 하는 함수 근사 방법이 필요하다. 본 논문에서는 1-step Q-learning의 함수 근사를 위하여 퍼지 클러스터링을 기초로 한 Fuzzy Q-Map을 제안한다. Fuzzy Q-Map은 데이터에 대한 각 클러스터의 소속도(membership degree)를 이용하여 유사한 상태들을 군집하고 행동을 선택하고 Q값을 참조했다. 또한 승자(winner)가 되는 퍼지 클러스터의 중심과 Q값은 소속도와 TD(Temporal Difference) 에러를 이용하여 갱신하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 마운틴 카 문제에 적용한 결과, 빠른 수렴 결과를 보였다.

• 전자공학회논문지B
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• 제32B권11호
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• pp.1527-1535
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• 1995

This paper introduces an isolated word recognition system realized on a neurocomputer called E-MIND II, which is a 2-D torus wavefront array processor consisting of 256 DNP IIs. The DNP II is an all digital VLSI unit processor for the EMIND II featuring the emulation capability of more than thousands of neurons, the 40 MHz clock speed, and the on-chip learning. Built by these PEs in 2-D toroidal mesh architecture, the E- MIND II can be accelerated over 2 Gcps computation speed. In this light, the advantages of the E-MIND II in its capability of computing speed, scalability, computer interface, and learning are especially suitable for real time application such as speech recognition. We show how to map a TDNN structure on this array and how to code the learning and recognition algorithms for a user independent isolated word recognition. Through hardware simulation, we show that recognition rate of this system is about 97% for 30 command words for a robot control.

• 한국IT서비스학회지
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• 제20권2호
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• pp.91-109
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• 2021

Recently, social and economic environment has been rapidly changed. In particular, the development of IT technology accelerated the introduction of databases, communication networks, information processing and analyzing systems, making the use of such information and communication technology an essential factor for corporate management innovation. This change also affected the accounting areas. The purpose of this study is to document changes in accounting areas due to the adoption of IT technologies in the era of technology and information, to define the required accounting professions in this era, and to present the efficient educational methodologies for training such accounting experts. An accounting expert suitable for the era of technology and information means an accounting profession not only with basic accounting knowledge, competence, independency, reliability, communication skills, and flexible interpersonal skills, but also with IT skills, data utilization and analysis skills, the understanding big data and artificial intelligence, and blockchain-based accounting information systems. In order to educate future accounting experts, the accounting curriculum should be reorganized to strengthen the IT capabilities, and it should provide a wide variety of learning opportunities. It is also important to provide a practical level of education through industry and academic cooperation. Distance learning, web-based learning, discussion-type classes, TBL, PBL, and flipped-learnings will be suitable for accounting education methodologies to foster future accounting experts. This study is meaningful because it can motivate to consider accounting educational system and curriculum to enhance IT capabilities.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권11호
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• pp.245-252
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• 2018

평생학습사회와 학령인구의 감소로 인해 대학의 구조적인 변화가 성인친화적인 대학의 체제 개편으로 이어지고 있다. 2008년 이후로 평생학습중심대학 육성사업, 평생학습 단과대학사업 등의 대학 중심의 평생교육 활성화사업이 2015년 양대 사업을 통합한 대학의 평생교육체제 지원사업으로 가속화되고 있다. 이 연구에서는 평생학습사회에서 고등교육에 대한 성인의 학습욕구를 기반으로 성인친화적 교육과정, 성인학습자 지원시스템, 다양한 학습성과의 평가, 성인학습자의 임파워먼트와 같은 네 가지 분석 틀에 의해 대학 평생교육체제 지원사업의 운영 실태를 분석하였다. 대학의 평생교육 체제 개편은 세대간 문화적응 및 통합과정을 통해 스스로 지위와 역할을 부여하는 임파워먼트된 성인학습자의 촉진을 지향할 것을 제시하고 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.1-9
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• 2021

딥 러닝을 활용한 컴퓨터 비전 연구는 여전히 대규모의 학습 데이터와 컴퓨팅 파워가 필수적이며, 최적의 네트워크 구조를 도출하기 위해 많은 시행착오가 수반된다. 본 연구에서는 네트워크 최적화나 데이터를 보강하는 것과 무관하게 데이터 자체의 특성만을 고려한 CR(Confusion Rate)기반의 유사 이미지 분류 성능 향상 기법을 제안한다. 제안 방법은 유사한 이미지 데이터를 정확히 분류하기 위해 CR을 산출하고 이를 손실 함수의 가중치에 반영함으로서 딥 러닝 모델의 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 제안 방법은 네트워크 최적화 결과와 독립적으로 이미지 분류 성능의 향상을 가져올 수 있으며, 클래스 간의 유사성을 고려해 유사도가 높은 이미지 식별에 적합하다. 제안 방법의 평가결과 HanDB에서는 0.22%, Animal-10N에서는 3.38%의 성능향상을 보였다. 제안한 방법은 다양한 Noisy Labeled 데이터를 활용한 인공지능 연구에 기반이 될 것을 기대한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권3호
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• pp.369-376
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• 2006

본 논문은 온라인 전자문서환경에서 전통적 베이지안 통계기반 문서분류시스템의 분류성능을 개선하기 위해 EM(Expectation Maximization) 가속 알고리즘을 접목한 방법을 제안한다. 기계학습 기반의 문서분류시스템의 중요한 문제 중의 하나는 양질의 학습문서를 확보하는 것이다. EM 알고리즘은 소량의 학습문서집합으로 베이지안 문서분류 알고리즘의 성능을 높이는데 활용된다. 그러나 EM 알고리즘은 최적화 과정에서 느린 수렴성과 성능 저하 현상을 나타내는데, EM 알고리즘의 기본 가정을 따르지 않는 온라인 전자문서환경에서 특히 그러하다. 제안 기법의 주요 아이디어는 전통적 EM 알고리즘을 개선하기 위해 불확정성도 기반 선택적 샘플링 기법을 활용한 것이다. 성능평가를 위해 Reuter-21578 문서집합을 사용하여, 제안 알고리즘의 빠른 수렴성을 보이고 전통적 베이지안 알고리즘의 분류 정확성을 향상시켰음을 보인다.

• 동의신경정신과학회지
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• 제25권4호
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• pp.333-350
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• 2014

Objectives: The purpose of this study was to research learning based on brain science and the learning methodology of Korean Medicine according to disparity of age. Through this, the study aimed to provide a guideline to related Korean Medicine treatments as well as the common nurturing/educational institutions. Methods: All journals and dissertations on brain science based learning methods studied in Korea to date that could be found in the National Assembly Library and the RISS were implemented in the analysis. The terminology used for search was as follows: 1st search, 'Brain'; 2nd search, 'Learning', 'Education'; 3rd search, 'Baby, 'Infant', 'Child'. For the learning methodology of Korean Medicine according to disparity of age, the related contents were extracted from Donguibogam and Liuyi, Sasang constitutional medicine. Results: A total of 30 studies, were collected as data. In the baby stage, the development and myelination of brain neurons are accelerated by experience and learning, highly influenced by social, cognitive and emotional movement. In infancy, the frontal lobe actively develops, so education for development of the prefrontal cortex is suggested. The brain of the infant at this stage can be developed by arts and physical education. In the child stage, the parietal and temporal lobe develop actively. Thus, programs to stimulate brain activity including brain respiration would be helpful in enhancing learning ability, concentration, etc. As evidence for learning and nurturing methodology according to disparity of age from Korean Medicine prospective, the following are listed: Location and time for sexual intercourse before pregnancy, stabilization during pregnancy, baby nurturing methods for nurturing from Donguibogam. Also Liuyi and Sasanag constitutional medicine can be the learning methodology according to disparity of age. And there are acupuncture points on each head section according to age in Donguibogam. Conclusions: Studies on 'brain-science based learning' are continuously being conducted. Based on these studies, diverse new brain-science based learning will be developed in the future. There is also a need to develop the learning methodology of Korean Medicine according to disparity of age in a more systematic and diverse way.

• 한국과학교육학회지
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• 제41권2호
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• pp.133-144
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• 2021

이 연구에서는 초등 과학영재 학생의 과학긍정경험 향상을 위한 교수-학습 경험을 탐색하였다. 이를 위해 서울특별시의 한 초등 과학영재교육원에서 과학영재교육을 받는 초등학교 5-6학년 학생 36명을 선정하였다. 선정한 학생을 대상으로 과학긍정경험 지표에 관한 사전 검사와 사후 검사를 시행하였다. 또한 토요일에 진행되는 과학영재수업이 끝난 후에 일부 학생을 대상으로 과학긍정경험 향상을 위한 교수-학습 경험을 탐색하기 위해 개별적인 심층 면담을 시행하였다. 연구 결과, 해당 초등 과학영재교육원의 과학영재수업은 초등 과학영재 학생의 과학긍정경험을 향상시키는 것으로 나타났다. 과학긍정경험 향상을 위한 교수-학습 경험으로는 선행연구의 일반 학생에게서 나타난 '체험 중심의 탐구 활동', '학생 주도적 수업', '긍정적이고 전문적인 피드백', '탐구를 통한 지식 구성', '학생의 흥미와 적성을 반영한 수업', '실생활과 관련된 소재 활용', '모둠활동에서의 원활한 협업과 소통', '학습 내용의 적절한 난이도'의 8가지 교수-학습 경험과 과학영재 학생에게서 새롭게 나타난 '과학적 창의성 향상 전략을 통한 학습 경험', '꼬마 과학자로서의 탐구 경험', '심화 또는 속진 학습 경험', '우수한 학생과의 학습 경험', '다른 학생을 도와준 경험', '높거나 낮은 성취 경험'의 6가지 교수-학습 경험을 추출할 수 있었다. 이를 바탕으로 과학영재 학생의 과학긍정경험 향상 방안에 대한 실제적인 시사점에 대해 논하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권9호
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• pp.669-680
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• 2001

유전자 알고리즘(GA:Genetic Algorithm)은 최적화 문제를 풀기 위해 생물학적 진화(evolution) 과정을 모방한 최적화 알고리즘이다. 유전자 알고리즘은 복잡한 상태 공간에서 최적 해를 찾기 위해 전통적인 최적화 기법과는 달리 유향적 임의 탐색을 행한다. 학습에 해당하는 국부 탐색(local search)을 유전적 알고리즘은 exploration 탐색과 exploitation 탐색의 균형을 유지시켜 줄 수 있는 한 방법이다. 모집단 내의 각 개체가 진화 과정 중에 학습한 유전적 특질들은 그 다음 세대에서 되물림 되며 이러한 학습(learning) 과정을 유전자 알고리즘과 결합시킴으로써 탐색 속도의 향상을 기대할 수 있다. 이 논문에서는 함수 최적화를 위해 속도를 개선한 셀룰러 학습을 기반으로 하는 유전자 알고리즘을 제안한다. 제안하는 셀룰러 학습 전략은 셀룰러 오토마타의 주기성과 수렴성을 기반으로 하며, 유기체가 그 개체의 생명 주기의 한 세대에서 얻게되는 지식과 경험들을 자손에게 전달한다는 이론을 바탕으로 한다. 제안한 셀룰러 학습 전략의 효율을 기존의 복합 유전자 알고리즘에서의 라마키안 진화 및 볼드윈 효과와 비교하였다. 다양한 테스트 베드 함수에 대한 실험을 통하여 셀룰러 학습에 의한 개체의 국부적 향상이 전체적인 성능 향상에 기여함을 알 수 있었고 제안한 학습 전략이 기존의 방법보다 더 빨리 전역 최적 해를 찾을 수 있음을 증명하였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제10A권5호
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• pp.571-578
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• 2003

웹의 등장은 멀티미디어 기술 및 컴퓨터 통신 기술 개발의 가속화 및 이를 응용한 컨텐츠 개발에 촉진제 역할을 하게 되었다. 또한 웹기반 교육시스템의 연구에서도 전자도서관과 LOD 기술을 접목한 연구들이 활발히 진행되어 왔다. 최근에는 교수-학습 활동에서의 새로운 형태인 웹을 기반으로 한 교육(WBI : Web-Based Instruction)이라는 교수 모형이 제시되기에 이르렀다. 또한, 학습자의 요구에 맞는 코스웨어의 주문이 증가되고 있는 추세이명 그에 따라 웹 기반 교육 시스템에 효율적이고 자동화된 교육 에이전트의 필요성이 인식되고 있다. 본 논문에서는 학습 평가에서 학습자의 답안 마킹 이벤트를 이용한 학습 성취도 분석 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 먼저 학습자의 학습 행위를 지속적으로 모니터링하고 평가하여 개인 학습자의 학습 성취도를 계산하며, 이 성취도를 에이전트의 스케쥴에 적용하여 학습자에서 적합한 코스를 제공하고, 학습자는 이러한 코스에 따라 능력에 맞는 반복된 학습을 통하여 적극적은 완전학습을 수행하게 된다.