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진화전략(Evolution Strategy)을 활용한 최대ㆍ최소 탐구과정 및 코딩환경 연구
강한별,이미숙,조한혁 대한수학교육학회 2021 수학교육학연구 Vol.31 No.1
The purpose of this study is to develop a curriculum of school mathematics and artificial intelligence regarding max-min problems. We also developed a coding environment for a designed curriculum that can be accessed and utilized at codingmath.org without any additional installation. The curriculum uses an evolution strategy-based gradient descent method founded on a school probability and statistics curriculum with an experiment using dice; this curriculum is designed to work when the function is not differentiable and is ultimately linked to a calculus-based gradient descent method. The coding environment, in which even middle school students can visualize the min-max problem of , uses a three-dimensional function graph with minimal coding inputs and explores the gradient descent process using a two-dimensional Python animation. This study, which is an attempt to combine mathematical problem solving and computational thinking in the context of max-min problems, further discusses ideas regarding the ways to integrate AI and coding in mathematics education. 본 연구의 목적은 학교수학 및 인공지능 수학의 핵심내용인 최대ㆍ최소 문제를 진화전략 경사하강법으로 접근하는 탐구과정을 연구하여 개발하는 것이다. 또한 설계된 탐구과정을 별도의 설치없이 codingmath.org 주소로 접속하여 활용할 수 있도록 코딩환경도 개발하는 것이다. 본 연구를 통해 중학교 학생도 주사위 실험으로 접근할 수 있도록 확률ㆍ통계에 기반한 진화전략 경사하강법 탐구과정을 연구하여 개발하였으며, 또한 개발된 탐구과정은 미분 불가능한 경우에도 작동하며 궁극적으로 미적분 기반 경사하강법과 연결되도록 교육적인 의도로 설계되었다. 또한 중학교 학생들도 핵심적인 최소한의 코딩으로 함수 의 최대ㆍ최소 문제를 3차원 그래프로 시각화하고, 2차원 파이썬 애니메이션으로 경사하강법을 탐구할 수 있도록 코딩환경을 설계하였다. 최대ㆍ최소 문제를 중심으로 수학적 문제해결과 컴퓨팅 사고력 역량을 접목시키려는 본 연구의 시도는 인공지능과 코딩을 수학교육에 어떻게 접목할 수 있는지에 대한 시사점을 줄 수 있다.
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Adam Optimizer를 이용한 음향매질 탄성파 완전파형역산
김수윤,정우근,신성렬 한국지구물리.물리탐사학회 2019 지구물리와 물리탐사 Vol.22 No.4
In this study, an acoustic full-waveform inversion using Adam optimizer was proposed. The steepest descent method, which is commonly used for the optimization of seismic waveform inversion, is fast and easy to apply, but the inverse problem does not converge correctly. Various optimization methods suggested as alternative solutions require large calculation time though they were much more accurate than the steepest descent method. The Adam optimizer is widely used in deep learning for the optimization of learning model. It is considered as one of the most effective optimization method for diverse models. Thus, we proposed seismic full-waveform inversion algorithm using the Adam optimizer for fast and accurate convergence. To prove the performance of the suggested inversion algorithm, we compared the updated P-wave velocity model obtained using the Adam optimizer with the inversion results from the steepest descent method. As a result, we confirmed that the proposed algorithm can provide fast error convergence and precise inversion results 본 연구에서는 Adam 최적화 기법을 이용한 음향매질에서의 탄성파 파형역산 방법을 제안하였다. 탄성파 파형역산에서 최적화에 사용되는 기본적인 최대 경사법은 계산이 빠르고 적용이 간편하다는 장점이 있다. 하지만 속도 모델의갱신에 일정한 갱신 크기를 사용함에 따라 오차가 정확하게 수렴하지 않는다. 이에 대한 대안으로 제시된 다양한 최적화기법들의 경우 정확성은 높지만 많은 계산 시간을 필요로 한다는 한계가 있다. Adam 최적화 기법은 최근 딥 러닝 분야에서 학습 모델의 최적화를 위해 사용되는 기법으로 다양한 형태의 모델에 대한 최적화 문제에서 가장 효율적인 성능을보이고 있다. 따라서 Adam 최적화 기법을 이용한 파형역산 방법을 개발하여 탄성파 파형역산에서의 오차가 빠르고 정확하게 수렴하도록 하였다. 제안된 역산 기법의 성능을 검증하기 위해, 일정한 갱신 크기를 가지는 최대 경사법을 이용하여 수행된 역산 결과와 제안된 Adam 최적화 기반 파형역산을 수행하여 갱신된 P파 속도 모델을 비교하였다. 그 결과 제안된 기법을 통해 빠른 오차 수렴 속도와 높은 정확도의 결과를 확인할 수 있었다.
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김돈한 ( Don Han Kim ) 한국감성과학회 2010 감성과학 Vol.13 No.1
본 연구에서는 보행자의 이동(Navigation)지원을 목적으로 한 감성검색시스템의 구축(Implementation)에 있어 시스템의 주요 구성요소 중의 하나인 보행자 감성모델을 사용자의 감성에 일치시키는 방법에 대해 제안하고, 평가실험을 통하여 모델의 타당성을 검증하였다. 가상의 목적지를 의미하는 인테리어 이미지 화상을 이용하여 데이터베이스를 작성한 후 10명의 실험 참가자를 대상으로 각각 5회에 걸쳐 목적지 검색과 만족도에 대한 평가실험을 실시하였다. 실험 참가자에게는 각 실험단계마다의 검색결과에 대해 만족도를 평가하도록 하였으며, 피험자로부터의 피드백 데이터를 이용하여 데이터베이스에 구축된 보행자 감성모델을 반복적으로 학습하도록 하였다. 평가실험 종료 후 보행자 감성모델의 학습효과를 확인하기 위하여 재현율(Recall ratio), 적합율(Precision ratio), 검색순위(Retrieval ranking), 만족도(Satisfaction level)를 비교하였다. 실험결과 5회의 학습을 통하여 재현율, 적합율, 검색순위, 만족도 등이 모두 유의미한 수준으로 상승된 것으로 나타나 본 논문에서 제안하는 보행자 감성모델의 학습방법이 개인의 감성을 획득하는 방법으로서 유효하다는 점을 확인하였다. 또한 본 연구에서 제안한 보행자 감성모델은 상업공간의 인테리어와 같은 시각적 이미지 화상을 대상으로 한 모바일 콘텐츠 제공시스템의 개발에 있어서도 유효하다는 점을 확인하였다. 향후 다양한 분야의 정보기기 콘텐츠의 개발에 있어 본 연구에서 제안한 보행자 감성모델이 사용자 개인의 감성을 획득하는 방법론으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다. For an emotion retrieval system implementation to support pedestrian navigation, coordinating the pedestrian emotion model with the system user`s emotion is considered a key component. This study proposes a new method for capturing the user`s model that corresponds to the pedestrian emotion model and examines the validity of the method. In the first phase, a database comprising a set of interior images that represent hypothetical destinations was developed. In the second phase, 10 subjects were recruited and asked to evaluate on navigation and satisfaction toward each interior image in five rounds of navigation experiments. In the last phase, the subjects` feedback data was used for of the pedestrian emotion model, which is called `learning` in this study. After evaluations by the subjects, the learning effect was analyzed by the following aspects: recall ratio, precision ratio, retrieval ranking, and satisfaction. Findings of the analysis verify that all four aspects significantly were improved after the learning. This study demonstrates the effectiveness of the learning algorithm for the proposed pedestrian emotion model. Furthermore, this study demonstrates the potential of such pedestrian emotion model to be well applicable in the development of various mobile contents service systems dealing with visual images such as commercial interiors in the future.
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