社生科 學習의 基礎手段

李惠雨 서울大學校 師範大學 敎育會 1954 敎育 Vol.1 No.-

Deep Neural Network Self-training Based on Unsupervised Learning and Dropout

이혜우,김누리,이지형 한국지능시스템학회 2017 INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGE Vol.17 No.1

In supervised learning methods, a large amount of labeled data is necessary to find reliable classification boundaries to train a classifier. However, it is hard to obtain a large amount of labeled data in practice and it is time-consuming with a lot of cost to obtain labels of data. Although unlabeled data is comparatively plentiful than labeled data, most of supervised learning methods are not designed to exploit unlabeled data. Self-training is one of the semisupervised learning methods that alternatively repeat training a base classifier and labeling unlabeled data in training set. Most self-training methods have adopted confidence measures to select confidently labeled examples because high-confidence usually implies low error. A major difficulty of self-training is the error amplification. If a classifier misclassifies some examples and the misclassified examples are included in the labeled training set, the next classifier may learn improper classification boundaries and generate more misclassified examples. Since base classifiers are built with small labeled dataset and are hard to earn good generalization performance due to the small labeled dataset. Although improving training procedure and the performance of classifiers, error occurrence is inevitable, so corrections of self-labeled data are necessary to avoid error amplification in the following classifiers. In this paper, we propose a deep neural network based approach for alleviating the problems of self-training by combining schemes: pre-training, dropout and error forgetting. By applying combinations of these schemes to various dataset, a trained classifier using our approach shows improved performance than trained classifier using common self-training

設備交替 分析에 關한 實證的 硏究 : 우리나라 食飮料品 生産設備 中心으로 focused on Beverage Company in Korea

李慧雨,李根富,金貞植 청주대학교 산업과학연구소 1990 産業科學硏究 Vol.8 No.-

It is respect to extend domestic equipment investment in spite of aggravated management environment in 1988. Especially, It is a leap respect to extend automatic investment for equipment efficiency with replacd a drastic retrenchment wages raising and a conflict between labor and capital in late 1987. This thesis analyze typical existing data domestic food and beverage company plant in D-Company. The result of the study can be summarized as follows. The first is able to compared merits and demerits economyevaluation technique of the exiting facilites in case extend to investment replacement. The second is obtained decision-making data of management in case automatic investment a counter proposal review. The third result is proved poper with sensitivity analysis.

TV 시청 시간 기록을 이용한 TV 채널 추천

이혜우(Hye-Woo Lee),김희라(Heera Kim),이재동(Jaedong Lee),이지형(Jee-Hyong Lee) 한국지능시스템학회 2014 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.24 No.1

Auto-encoder 기반의 기상도 생성

이혜우(Hye-Woo Lee),이지형(Jee-Hyong Lee) 한국지능시스템학회 2015 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.25 No.1

트리 높이 변화에 의한 봇탐지 성능 변화 측정

이혜우(Hye-Woo Lee),김누리(Noo-ri Kim),이재동(Jae-Dong Lee),이지형(Jee-Hyong Lee) 한국지능시스템학회 2013 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.23 No.2

Convolutional Neural Network를 이용한 풍랑 예측

이혜우(Hye-Woo Lee),이지형(Jee-Hyong Lee) 한국지능시스템학회 2014 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.24 No.2

교수자용 교수역량 진단도구(H-TCT) 개발

손원빈,이혜우,최화숙 학습자중심교과교육학회 2020 학습자중심교과교육연구 Vol.20 No.12

The purpose of this study is to develop a Teaching Competency Test for professors from January to March 2019 to help improving their teaching competency by diagnosing their teaching competency and participating in a customized teaching competency enhancing programs. This study developed the test that classifies the teaching competency of professors into lecture plan, lecture performance, and lecture improvement the elements of each domain. In the lecture plan, 26 items measure 6 elements and 3 domains. In the lecture performance, 37 items measure 8 elements and 3 domains. In the lecture improvement, 17 items measure 3 elements and 3 domains. The test consisted of 80 items. The items of preliminary test were selected through analysis of previous research. and we developed the final questions were based on the preliminary test data of 181 part-time instructors at H university, through expert validation, exploratory and confirmatory factor analysis. Through the H-TCT, which is developed in this study, the professors can not only confirm the visible distribution of his / her teaching competency, but also participate in the matched teaching competency enhancing programs to improve the teaching competency. 본 연구는 교수자가 자신의 교수역량을 진단하고, 맞춤형 교수역량 강화 프로그램의 참여를 통한 교수역량 제고를 돕기 위해 2019년 1월부터 3월까지 교수자용 교수역량 진단도구(H-TCT)를 개발한 연구이다. 교수자의 교수역량 범주를 강의계획, 강의실행, 강의개선으로 구분하고 각 범주별 영역과 그 하위요소를 측정할 수 있는 문항을 개발했다. 강의계획에서는 3개 영역 6개 하위요소를 측정할 수 있는 26개 문항, 강의실행에서는 3개 영역 8개 하위요소를 측정할 수 있는 37개 문항, 강의개선에서는 3개 영역 3개 하위요소를 측정할 수 있는 17개 문항으로 총 80개 문항을 최종 진단도구 문항으로 구성했다. 선행연구 분석을 통해 예비문항을 선별했으며, H대학교 교수자 181명의 예비검사 자료를 토대로 전문가 타당화와 탐색적·확인적 요인분석을 통해 최종 문항을 개발했다. 본 연구에서 개발한 교수역량 진단도구(H-TCT)를 통해 교수자는 본인 교수역량의 가시적인 분포를 확인할 수 있을뿐 아니라, 결과에 따라 매칭된 교수역량 강화 프로그램을 참여할 수 있어 교수역량을 제고하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

중도이탈예방 알자(alza) 코칭 비교과 프로그램 개발 및 운영 사례 연구

최화숙(Hwasook Choi),이혜우(Hyewoo Lee) 한국비교과교육학회 2021 비교과교육연구 Vol.2 No.2

본 연구는 경기도 H대학교의 중도이탈예방 비교과 프로그램 개발․운영 사례 제시를 통해 내적으로는 H대학교의 경쟁력 강화와 질적 제고를 위함이고, 외적으로는 중도이탈 예방에 대한 주요 시사점을 제공하는 데 목적이 있다. 이러한 목적을 달성하기 위해, 경기도 H대학교는 중도이탈예방 알자(alza) 코칭 비교과 프로그램을 개발하고, 2020학년도 2학기 중도이탈률이 가장 높은 학과를 선정하여 1학년 재학생을 대상으로 6주간 코칭 프로그램을 운영하였다. 운영 결과, 연구 참여자들의 주도성, 자기효능감, 대학생활 적응에 대한 응답이 코칭 이후 모두 향상된 것으로 나타났고, 통계적으로도 유의미한 차이가 검증되었다. 이러한 연구결과로부터 중도이탈예방 비교과 프로그램은 대학생활 적응과 학습지원에 주요 목적을 두고 개발되어야 하며, 다수를 대상으로 하는 특강보다는 소수 또는 1:1 코칭으로 이루어져야 효과를 극대화할 수 있다고 결론 내릴 수 있었다. 또한, 중도이탈예방 프로그램은 사후 대책 마련이 아니라 진단과 예방에 초점을 맞추고, 중도이탈 학생의 개인적 특성과 유형에 따른 전략 방향을 설정해야 하며, 개인 책임에서 벗어나 대학기관 차원에서 안정적인 예산과 전문성 확보가 갖추어진 맞춤형 코칭 등이 제공되는 선제적 노력이 이루어져야 함을 시사점으로 제시하였다. 본 연구는 중도이탈률을 줄이면서 학생을 보유하기 위한 대학 운영 차원의 대책 수립과 프로그램 단위의 개발·운영에 시사점을 주었을 뿐만 아니라 대학의 중도이탈예방 프로그램 개발과 전략 마련에 기초적 자료를 제공하였다는 점에서 의의를 갖는다. The purpose of this study is to strengthen the competitiveness and quality of H University internally by presenting cases of development and operation of dropout prevention programs at H University in Gyeonggi-do, and to provide major implications for prevention of dropouts externally. To achieve this goal, Gyeonggi-do H University developed an alza coaching extracurricular program to prevent dropouts, and operates a 6-week coaching program for first-year students. As a result of the operation, it was found that the research participants responses to initiative, self-efficacy, and university life adjustment were all improved after coaching, and a statistically significant difference was also verified. From the results of this study, it was concluded that the dropout prevention program should be developed with the main purpose of university life adaptation and learning support, and that the effect can be maximized only through small or 1:1 coaching rather than special lectures for the majority. In addition, the dropout prevention program should focus on diagnosis and prevention rather than follow-up measures. This study not only gave implications for the establishment of university management-level measures and the development and operation of program units to retain students while reducing the dropout rate, but also provided basic data for the development of university dropout prevention programs and strategies.

연령 및 프로그램 줄거리를 활용한 콘텐츠 기반 TV 프로그램 추천 시스템

방한별(Hanbyul Bang),이혜우(HyeWoo Lee),이지형(Jee-Hyong Lee) 한국컴퓨터정보학회 2015 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 Vol.23 No.1

추천 시스템의 대표적인 연구 중 하나인 콘텐츠 기반 추천 시스템 연구는 TV 프로그램이나 영화의 줄거리, 장르, 리뷰 등의 콘텐츠의 메타데이터를 이용한다. 그러나 이러한 연구들은 콘텐츠 관련 정보에만 의존할 뿐, 시청자의 프로파일과 콘텐츠의 정보를 함께 고려하지 않는다. 본 논문에서는 시청자의 프로파일 중 연령과 콘텐츠의 정보인 프로그램의 줄거리를 활용한 TV 프로그램 추천 시스템을 제안한다. 본 추천 시스템은 시청자를 연령에 따라 분류한 후, LDA 알고리즘을 이용하여 시청자의 시청TV 프로그램의 줄거리를 분류된 나이에 따라 각각의 줄거리 토픽 모델로 생성한다. 이를 기준으로 시청자가 원하는 시간대에 방송되는 프로그램들의 줄거리 토픽벡터와 시청자의 선호도 토픽벡터의 유사도를 비교해 가장 유사도가 높은 TV 프로그램을 시청자에게 추천하는 방식이다. 본 논문에서는 연구의 효용성을 검증하기 위해 줄거리만을 사용한 경우와 줄거리와 연령을 동시에 활용한 경우를 비교 실험하였다. 실험을 통해 프로그램의 줄거리만을 사용한 경우보다 연령을 동시에 활용한 경우의 추천 시스템 성능이 개선된 것을 확인할 수 있었다.