• 한국전자거래학회:학술대회논문집
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• 한국전자거래학회 2003년도 종합학술대회 논문집
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• pp.281-286
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• 2003

The key aim of this research is to address the relationship between adoption level of e-commerce usage and performance based on Balanced scorecard perspectives. In order to identify the e-commerce adoption characteristics of small businesses, we carried out principal component analysis and cluster analysis by means of a survey with interview. The association of the e-commerce adoption level currently reached by a small businesses with internal process, learning/growth, customer perspectives performance is investigated and discussed.

• 한국전자거래학회지
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• 제25권3호
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• pp.1-13
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• 2020

기계학습(machine learning)이란 주어진 데이터에 대한 일반화 과정으로부터 특정 문제를 해결할 수 있는 모델(model) 생성 기술을 의미한다. 우수한 성능의 모델을 생성하기 위해서는 양질의 학습데이터와 일반화 과정을 위한 학습 알고리즘이 준비되어야 한다. 성능 개선을 위한 한 가지 방법으로서 앙상블(Ensemble) 기법은 단일 모델(single model)을 생성하기보다 다중 모델을 생성하며, 이는 배깅(Bagging), 부스팅(Boosting), 스태킹(Stacking) 학습 기법을 포함한다. 본 논문은 기존 스태킹 기법을 개선한 다중 스태킹 앙상블(Multiple Stacking Ensemble) 학습 기법을 제안한다. 다중 스태킹 앙상블 기법의 학습 구조는 딥러닝 구조와 유사하고 각 레이어가 스태킹 모델의 조합으로 구성되며 계층의 수를 증가시켜 각 계층의 오분류율을 최소화하여 성능을 개선한다. 4가지 유형의 데이터셋을 이용한 실험을 통해 제안 기법이 기존 기법에 비해 분류 성능이 우수함을 보인다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제6권1호
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• pp.6-9
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• 2006

A generalized net is used to construct a model which describes the process of evaluation of the problems solved by students. The model utilizes the theory of intuitionistic fuzzy sets. The model can be used to simulate some processes, related to estimation of students' background.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.389-394
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• 2011

본 논문의 목적은 학습자가 학습하는 과정에서 마주치게 되는 질의와 문제들의 해결책을 찾도록 도와서 시간과 장소에 구애받지 않고 언제, 어디서, 누구나, 적시적, 적응적으로 학습할 수 있는 환경을 제공하는데 있다. 본 논문은 기존의 참고문헌들의 연구를 통해 시멘틱 웹과 온톨로지 이론를 고찰한 후 문제를 풀 수 있는 온톨로지화의 가능성을 찾고자 하였다. 온톨로지는 특정하게 명시되지 않은 데이터를 유추할 수 있는 구조를 가지고 있어서 검색결과의 정확성이 더욱더 높아지고, 학습자 모두가 공감하고 신뢰할 수 있는 지식이 된다. 따라서 학습자들이 언제, 어디서나 의문점을 해결하고 학습한 것을 재확인할 수 있는 전자회로 교과에 관한 온톨로지 프레임을 구축하여 온톨로지 기반 e-learning 적용에 관한 연구를 하게 되었다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제16권3호
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• pp.262-273
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• 2024

We provide a detailed analysis of the data processing and model training process for vulnerability classification using Transformer-based language models, especially sentence text-to-text transformers (ST5)-XXL and XLNet. The main purpose of this study is to compare the performance of the two models, identify the strengths and weaknesses of each, and determine the optimal learning rate to increase the efficiency and stability of model training. We performed data preprocessing, constructed and trained models, and evaluated performance based on data sets with various characteristics. We confirmed that the XLNet model showed excellent performance at learning rates of 1e-05 and 1e-04 and had a significantly lower loss value than the ST5-XXL model. This indicates that XLNet is more efficient for learning. Additionally, we confirmed in our study that learning rate has a significant impact on model performance. The results of the study highlight the usefulness of ST5-XXL and XLNet models in the task of classifying security vulnerabilities and highlight the importance of setting an appropriate learning rate. Future research should include more comprehensive analyzes using diverse data sets and additional models.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권10호
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• pp.599-604
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• 2017

유저의 일상 스케쥴을 제안하고 예측하는 서비스는 스마트 비서의 흥미로운 응용이다. 전통적인 방법에서는 유저의 행동을 예측하기 위하여, 유저가 직접 자신의 행동을 기록하거나, e-mail 혹은 SNS 등에서 명시적인 일정 정보를 추출하여 사용해왔다. 하지만, 유저가 모든 정보를 기록할 수 없기에, 스마트 비서가 얻을 수 있는 정보는 제한적이며, 유저는 유저의 일상의 routine한 정보를 기록하지 않는 경향이 있다. 본 논문에서는 스케줄러에 적히는 정형화된 일정인 스케줄과 비정형화된 일정을 만드는 일상 행동 패턴들을 동시에 고려하는 접근 방법을 제안한다. 이를 위하여 마코프 의사 결정 프로세스 (MDP)를 기반으로 하는 추론 방법과 역강화 학습 (IRL)을 통한 보상 함수 학습 방법을 제안한다. 실험 결과는 우리가 6주간 모은 실제 생활을 기록한 데이터 셋에서 우리의 방법이 기존 방법들보다 우수한 성능을 보임을 논증한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.197-204
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• 2011

본 논문에서는 스마트폰 기반의 산업현장 공정관리에 대한 학습 App을 연구한 논문으로 공정의 측정치 데이터를 입력하여 관리한계선을 구하고 해당 범위를 벗어나는 이상 원인을 관리하였다. 본 공정관리를 위한 데이터입력 메뉴를 통해 이상 원인의 측정치를 검출하고 지난기록을 조회하도록 하였으며, 학습도구로 사용하기 위해 교육기관의 공지사항을 게시판 형태로 제공하여 정보교류에 도움을 주었다. 또한 본 이론과 사용방법에 대한 메뉴를 추가하였다. 본 공정관리의 결과는 차트로 제공되며, 알람메시지는 색상 심볼로 경고의 레벨에 따라 명확하게 결과를 표시해 주는 UI로 설계하였다. 본 App에 대해 관련학과와 App개발학과에 설문조사를 한 결과 사용의 편의성에 활용도가 있다는 응답이 약 82%, 학습효과 대해 약 90%가 만족한다는 결과를 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.145-152
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• 2009

학습과정이나 맞춤형 학습과 같은 애플리케이션에서는 학습자에 맞는 상호작용에 의한 학습자 모델 결과를 신뢰할 수 있어야 한다. 이에 CAT(Computer Adaptive Testing)는 학습정보를 최대화하기 위해 학습항목을 관리할 수 있어서 유용하게 사용된다. 본 연구는 학습자 중심의 문항추천 프로세스를 설계하였다. 이는 CAT에서 활용되어질 수 있으며, 각 프로세스의 전개방법은 정형화 언어인 CSP를 사용하였다. 또한 문항추천 방법은 문항반응이론의 문항난이도를 이용하였으며, 학습자는 다음 학습의 문제 난이도 조정을 위해 난이도 변경단계를 설정할 수 있도록 하였다. 이러한 방법을 통하여 기존의 방법과 비교함으로서 그 구조적인 차이를 제시하였다.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제6권4호
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• pp.259-264
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• 2019

In this paper, the prototyping process for developing syllable-initial consonant-based game 'Korean Guards' is described. Users may effectively learn Korean words using alphabetically sequential approaches, but the easiness of access bestowed on the smart environments and game algorithms could be fully utilized for the functional advantages for educational purposes. This functional game is developed on Android OS and the prototypical outcome is shown.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2002년도 ICCAS
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• pp.35.3-35
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• 2002

Reinforcement Learning (RL) is one of machine learning methods and an RL agent autonomously learns the action selection policy by interactions with its environment. At the beginning of RL research, it was limited to problems in environments assumed to be Markovian Decision Process (MDP). However in practical problems, the agent suffers from the incomplete perception, i.e., the agent observes the state of the environments, but these observations include incomplete information of the state. This problem is formally modeled by Partially Observable MDP (POMDP). One of the possible approaches to POMDPS is to use historical nformation to estimate states. The problem of these approaches is how t..