Transcript 연구 목표 및 연구 내용

인간의 신경인지기전의 모델에
기반한 추론/학습기술 개발
뇌신경정보학연구사업
인지/추론 과제
숭실대학교
김명원
타 분야와의 관계
인지/추론
시각
행동
청각
뇌기능
측정(fMRI)
2
연구개발의 최종목표



인간의 기억과 학습에 관한 신경인지기전의 모델을 개발하고
이를 바탕으로 높은 정확도와 유연성있는 신경망 기반 추론 및 학
습기술을 개발하고
이를 공학적으로 응용한 응용시스템을 개발
3
연구개발의 필요성

기술적 측면



경제.산업적 측면



정보 서비스의 지능화, 개인화 추세  효율적 추론/학습기술 필요
기존의 기술적 한계 극복을 위하여 보다 인간의 기억, 추론, 학습에 관한
신경인지과학적 메카니즘의 적용 필요
정보 서비스의 지능화, 개인화를 통한 정보통신 서비스, 제품의 부가가치
향상  국제 경쟁력 제고
정보 서비스의 지능화를 통한 산업 생산성 향상
사회.문화적 측면


정보 서비스의 지능화를 통한 정보 사용자의 삶의 질 개선
개인화를 통한 친숙한 정보 접근수단 제공  정보접근의 사회적 불평등
개선
4
정보서비스 기술 발전 추세
Ubiquitous
Computing
Mobile
Platform
Information
Retrieval
Knowledge
Discovery
지능기술
2000
Semantic
Web
Reasoning
Neural Network
User
Awareness
Informal
Reasoning
Semantic
Processing
Personal
Assistants/
Advisers
Intelligent
Information
Services
Learning
Intelligent
Internet
User Behavior
Understanding
Context
Awareness
Intelligent Internet
2005
2010
Neuro-Cognitive
Models
(Memory, Learning, Inference)
5
뇌 기능 기반 추론/학습 기술 연구 체계도
인지신경심리 연구
뇌
인지모델링 연구
기억시스템
추론기술
일화기억/의미기억 체계
대뇌피질
부호화/인출
전두엽
...
기억상승/기억감퇴,
전략
처리 깊이
인간/기계
자율/협동
/연역적 학습
지능적 정보서비스
- 비형식 추론 모델링
- Hybrid 추론 시스템
- 신경망 기반 개인화 기술
- 비단조 추론 모델
정보 추천 시스템
적응형 사용자 모델링
- GOMS 모델
- 행동평가 메트릭스
- 사용자 프로파일 분석
- 신경망 기반 사용자 모델링
학습
자연/가상
공학적 응용
처리
피질하구조
해마
...
인지기술 연구
공
간
의미지식 지식분류 기술
정보탐색시스템
Agent
Process
- 행동적/수리적 모델 (LSA)
- 확률 신경망 기반 분류 모델
- Web 정보 분석 기술
fMRI, ERP 연구
6
추진체계(1)

3개의 세부과제

제1세부과제: 추론기술


제2세부과제: 기억 및 학습 모델링



인지신경기전에 기반한 비형식적 추론, 신경망 기반 사용자 모델링,개
인화 기술 개발
부호화와 인출의 상호작용, 지식구조와 기억/학습 방식의 개인차 연구.
기억상승, 학습능력 개선 시스템 개발
기억/학습 모델을 추론과 정보탐색기술에 활용
제3세부과제: 정보탐색기술

정보 분류, 여과,추출 등에 관한 인지심리학 기반 학습기술 개발, 이를
이용한 대용량, 고성능 정보탐색시스템 개발
7
추진체계(2): 과제 간의 연계도
기억증진시스템
기억/학습
인지 모델
구성적(생성적)
인출 기제
비형식적
추론
추론기술
정보추천시스템
사용자
모델링
사실 인출 기제
정보분류
수리심리 모델
정보탐색기술
정보추출
정보탐색시스템
8
전체 과제 연구 계획
1 차년도
추론기술
• 추론 기본
메커니즘 분석
• 신경망 기반 개인화
및 사용자 모델링
기술 개발
기억/학습
모형
• 뇌기억 부호화/인출
상호작용 및 효율성
• 학습환경 분석
정보탐색
기술
• 정보 분류의 수리 심리
모델 연구
• 은닉 변수 신경망 모델
연구
2 차년도
• 형식적/비형식적
추론 시스템 통합
• 적응적 사용자
모델 연구
• 기억체계와 개인차
• 컴퓨터 중재 학습에서의
상호 작용
• 정보 분류
여과 추출 기술
모형 연구
• 사용자 요구에 부합하는
정보추출 기술 개발
3 차년도
• 모델 검증
• 추론 응용 시스템
(정보추천시스템)개발
• 기억상승 인출모형 및
기억증진 모형 구축
• 학습환경 모델링
• 수리 심리모델 검증
• 신경망 기반 정보탐색
통합 시스템 개발
9
기억/학습 연구체계도
감각양상
단어/그림
인
지
조
작
전전두
피질
내측두영역
측두피질
해마
암묵기억
외현기억
기
억
검
사
부호화
기억상승기전
부호화/인출
상호작용기전
인출
기억감퇴
(노화)기전
다중기억체계
일화기억
두정피질
다중기억체계
기반
기억감퇴
판별 시스템
기억증진
모형
기억노화
시각피질
개념표상
의미기억
협동학습
기전
명제표상
사용자
행동패턴
도식
사용자
협동학습
사용자 모델링
컴퓨터 기반
10
기억/학습 연차별 계획
1차년도
부호화 요인과 인출 요인의 효율성
- 기억상승 작용의 경계조건
- 기억전략
2차년도
기억체계와 개인차
- 인지신경기전
기억노화 판별시스템 개발
- 기억상승 발달패턴
- 작업기억 모듈 탐구
- 기억감퇴요인 작용 특성
부호화와 인출의 상호작용
3차년도
- 의미기억과 일화기억의
기억 증진모형 구축
상호작용 기전
- 기억감퇴 요인
컴퓨터 중재 학습에서의 상호작용
학습환경 분석
- Face-to-face 협동학습기전
- 인터넷 사용자 행동자료 수집
- On-line 협동학습기전
- 인터넷 사용자 행동패턴 추상화
학습환경 모델링
- 협동학습 모형
- 인터넷 사용자 모델링 모듈 개발
11
추론기술 연구 체계도
사용자 추론의
제약
비형식적 추론
사용자 지식
사용자 목표
사용자 맥락
추론대상의 특성
상황 맥락
사용자 추론 및
의사결정
대상과 속성별
추론기전
Collaboration
Contents
User behavior
신경망 기반
추론
규칙 기반
추론
추론유형 분류 및
차원화
파라메터 추출
논리적 추리
상황적 추리
취소가능 추리
지능화 추론기술
사용자 모델링
정보서비스 응용
정보추천
시스템
인터넷
쇼핑 도우미
개인 비서
시스템
자문
시스템
사용자 프로파일
행동선택
사용자 행위
12
추론기술 연구 계획
1차년도
2차년도
3차년도
비형식적 추론 메커니즘
: 대상/속성의 차원화 및
가중치 부여
-사용자 특성에 따른 추론
-양상의 실시간적 추적
-에이전트 취소가능
추리의 논리적 모델
-추론 유형의 파라메타
추출
-추론의 심성모델
시뮬레이션
- 의사결정 지원 모델
신경망 기반 개인화
기술 개발
-collaborative filtering
-content-based 추천
-비형식적 추론 모델
통합
-신경망, 규칙 통합
개인화 기술 개발
응용분야
정보추천
시스템
인터넷
쇼핑
도우미
정보 추천시스템 개발
개인비서
시스템
신경망 기반
사용자 모델링 개발
생태학적 비형식적
추론 방법 연구
모델 검증을 위한
시스템 구축 및
학제적 비교 연구
자문
시스템
13
정보탐색기술 연구 체계도
정보 추출
웹 마이닝
Web
컨텐츠 정보분석
정보 여과
정보 분류
문서 인덱싱



고성능 정보
검색 시스템



신경망 기반 정보 추출 및
분류 시스템
대규모 텍스트 분석
대용량 DB
모델의 자동 학습
PLSA
텍스트 처리
인지 기제
정보분류체계의
행동,수리적 모형
LSA, PCA, MDS
Factor Analysis
NMF
제품 정보 DB
구축
…
인간의 정보 분류
/범주화 체계
..
주제어 추출
ICA
Multiple-cause model
개인차 이용
시스템
은닉변수 기반 텍스트 마이닝 시스템
인지심리분석시스템
14
정보탐색기술 연구 계획
1차년도
2차년도
3차년도
은닉변수 신경망 모델
연구
• PLSA, NMF
• Multiple cause model
잠재변수 신경망 모델
기반의 정보검색 기술
개발
• 모델의 자동학습
• 기본성능 테스트
고성능 정보검색 시스템
개발 / 평가
• Neuro-IR
• 대규모 문서데이터에
적용
웹 컨텐츠 정보의 분석,
분류, 여과 기술 개발
신경망 기반의 정보 추출
•사용자의 요구에 맞는
정보추출
DB구축 및 타 과제와의
시스템 통합
• 제품 정보 DB 구축
• DB의 효용성 확인
정보 분류의 인지심리학
수리심리학적 모형
• 텍스트 처리 고유의
인지기제
•정보분류와 범주화에
대한 개인화
인간에 적합한 시스템
구축방식과 제한적
해결방안 연구
개인차 이용 시스템의
구현 및 평가
• 시스템의 수행능력
비교 연구
15
추진전략


기존의 추론/학습기술의 기술적 한계를 극복하기 위하여 인공지능, 신경망, 인
지심리학 등의 학제적 연구를 통한 시너지 효과 창출
학제적 연구의 활성화: 팀간의 학제적 연구 뿐만 아니라 팀 내의 학제적 연구
활성화





기억/학습팀: 추론, 정보탐색 팀에 인지심리학적 모델 제공
추론팀: 비형식적 추론 모델링 + 신경망 기반 추론 및 사용자 모델링
정보탐색팀: 인지심리학적 사용자 모델 + 신경망 기반 정보탐색
기억과 학습, 추론, 정보탐색의 일반적 모델, 기술 개발을 중심으로 추진하되 개
발 기술의 효용성, 실용성 등을 검증하기 위하여 3차년도에 응용시스템(정보추
천, 정보탐색, 기억증진 시스템)을 구현
국제 연구 협력 체제를 구축  연구개발의 효율성 제고

일본 ATR연구소, 영국 Glasgow 대학, 미국 UCLA Neuropsychiatric Institute등
16
기대성과 및 활용방안

기대성과



지능적 정보 서비스의 지능화를 위한 추론 및 정보탐색 기술 향상 및 확보
기억/추론/학습에 대한 인지심리학적 메커니즘의 모델
응용 시스템 개발





정보추천시스템
정보탐색시스템
기억증진 시스템
지적 재산권: 특허 5건, 국제 논문: 20편, 국내 논문: 50편
활용방안



상업화 및 기술전수: 응용시스템의 상업화
정보 서비스의 지능화를 위한 추가 연구
시청각, 추론/학습의 통합 시스템 개발 연구
17
김명원
숭실대학교
직급별 참여연구원
책임급
선임급
원
급
기
타
13
4
43
0
명
명
명
명
계
60
명
소속기관별 참여연구원
출 연(연)
국공립(연)
대
학
산 업 계
기
타
계
명
명
60 명
명
60 명
추론기술
기억/학습
정보탐색
김명원
숭실대학교
박태진
전남대학교
장병탁
서울대학교
직급별 참여연구원
직급별 참여연구원
직급별 참여연구원
책임급
선임급
원
급
기
타
3
1
18
0
명
명
명
명
책임급
선임급
원
급
기
타
4
2
12
0
명
명
명
명
책임급
선임급
원
급
기
타
3
1
13
0
명
명
명
명
계
22
명
계
18
명
계
17
명
소속기관별 참여연구원
출 연(연)
국공립(연)
대
학
산 업 계
기
타
계
명
명
22 명
명
22 명
소속기관별 참여연구원
출 연(연)
국공립(연)
대
학
산 업 계
기
타
계
명
명
18 명
명
18 명
소속기관별 참여연구원
출 연(연)
국공립(연)
대
학
산 업 계
기
타
계
명
명
17 명
명
17 명
18
연구비
비목번호
비목
구분
1차년도
금액 (천원)
비율(%)
1
내부인건비
(99,306)
-
2
기술개발준비금
0
0
3
연구수행지원경비
27,185
5
4
외부인건비
189,280
38
5
직접경비
264,268
54
여비
80,300
16
기술정보활동비
53,530
11
산업재산권처리비
4,000
0
연구기자재 및 시설비
64,381
13
재료 및 전산처리비
37,575
8
시작품 제작비
80
0
수용비 및 수수료
24,402
5
6
연구관리비 (인센티브)
16,288
3
7
위탁연구개발비
0
0
497,000
100
연구사업비 총액
19
제1세부과제: 연구 목표 및 연구 내용
인지기반 효율적 추론 기술 개발

1차년도




2차년도




정보사용자의 비형식적 추론 메커니즘 연구
신경망 기반 개인화 기술 개발
신경망 기반 사용자 모델링 기술 개발
정보 사용자의 추론 패턴 및 성향 파악 연구
신경망과 규칙 기반 통합 추론에 의한 개인화 기술 개발
생태학에 기반한 비형식적 추론 방법 연구
3차년도



정보 사용자의 적응적 추론의 인지적 모형 개발 및 적용
정보추천시스템 개발
모델 검증을 위한 학제적 비교 연구
20
추론기술 연구 체계도
사용자 추론의
제약
비형식적 추론
사용자 지식
사용자 목표
사용자 맥락
추론대상의 특성
상황 맥락
사용자 추론 및
의사결정
대상과 속성별
추론기전
Collaboration
Contents
User behavior
신경망 기반
추론
규칙 기반
추론
추론유형 분류 및
차원화
파라메터 추출
논리적 추리
상황적 추리
취소가능 추리
지능화 추론기술
사용자 모델링
정보서비스 응용
정보추천
시스템
인터넷
쇼핑 도우미
개인 비서
시스템
자문
시스템
사용자 프로파일
행동선택
사용자 행위
21
추론기술 연구 계획
1차년도
2차년도
3차년도
비형식적 추론 메커니즘
: 대상/속성의 차원화 및
가중치 부여
-사용자 특성에 따른 추론
-양상의 실시간적 추적
-에이전트 취소가능
추리의 논리적 모델
-추론 유형의 파라메타
추출
-추론의 심성모델
시뮬레이션
- 의사결정 지원 모델
신경망 기반 개인화
기술 개발
-collaborative filtering
-content-based 추천
-비형식적 추론 모델
통합
-신경망, 규칙 통합
개인화 기술 개발
응용분야
정보추천
시스템
인터넷
쇼핑
도우미
정보 추천시스템 개발
개인비서
시스템
신경망 기반
사용자 모델링 개발
생태학적 비형식적
추론 방법 연구
모델 검증을 위한
시스템 구축 및
학제적 비교 연구
자문
시스템
22
비형식적 추론 연구

정보사용자의 비형식적 추론 메카니즘 연구




정보사용자의 추론패턴 및 성향 파악 연구




대상과 속성 유형에 따른 추론 메커니즘 연구
사용자의 유발가능 추론 유형의 차원화 및 가중치 연구
deduction, induction등의 기호논리학적 연구를 인지심리학적 연구와 연결
사용자 변인(지식수준,감정수준,목표수준)에 따른 추론 양상 연구
사용자 상황 맥락의 변화에 따른 추론양상 변화 연구
에이전트의 취소가능추리의 논리적 모델 개발
정보사용자의 적응적 추론의 인지적 모형 개발 및 적용



사용자 추론 유형의 parameter 추출
웹 사용자의 추론 심성모델 시뮬레이션
심리학적 취소가능추리 모델을 지능적 의사결정 지원시스템 개발에 적용
23
체계도 (I)
추론 메커니즘 기반 연구
추론의 인지 모델 개발 연구
추론 모델의 적용
사용자 추론 시스템
사용자 추론의 제약
사용자 지식
사용자 목표
대상과 속성별 추론기
전 파악
사용자 맥락
추론 대상의 특성
상황 맥락
추론 기반
사용자의
심성모델
의 모형화
추론 유형의 분류 및
차원화 연구
추론 기반
추천시스템
개인화
사용자 추리 및 의사결정
논리적 추리
(연역과 귀납)
상황적 추리
취소가능 추리
비 형식적 추론의
parameter 추출
취소가능
추리 기반
의사결정
시스템의
모형화
웹 사용자의
모델링 시스템
비형식적 추리
24
체계도 (II)
개인화 기술
응용
사용자 모델링 시스템
지능적 의사결정
시스템에 취소가능
추리 적용
3차년도
추론 Parameter 추출
웹 사용자의 추론
심성모형 시뮬레이션
2차년도
사용자 변인에 따른
추론
상황맥락에 따른
추론 유형
취소가능 추리
모형 개발
1차년도
대상과 속성별
추론기전
추론유형 차원화
추론의 인지심리학적
모형화
25
Hybrid 추론 기반 개인화 기술

신경망 기반 개인화 기술 개발





신경망 기반 개인화 기술




Collaborative 개인화 신경망 구조 개발
Content-based 개인화 통합
SymCSN 구조 개인화에 적용 확장
Scalability 문제해결을 위한 clustering 방법 개발
비형식적 추론 모델 통합
사용자 행동패턴의 규칙 학습
신경망, 규칙기반 통합 개인화 기술 개발
정보추천 시스템 개발

성능 목표: 정확도 85% 이상(현재 시스템 70% 정도)
26
체계도
3차년도
정보 추천 시스템 개발
2차년도
비형식적 추론 모델
1차년도
신경망, 규칙기반 통합
개인화 기술 개발
사용자 모델링
신경망 기반 개인화 기술개발
- Collaborative filtering
- Content-based filtering
- Scalability 해결 방법
27
사용자 모델링 연구

신경망 기반 사용자 모델링 기술 개발




생태학에 기반한 비형식적인 추론방법 연구




전문가 신경망 구축을 위한 방법 연구
신경망 모델 연구(RBF, SOM, SASOM, Neuro-Fuzzy, Mixture-of-Experts,
EANN)
사용자 정보추출을 위한 사용자 프로파일 기반 접근방법
신경망 결합을 위한 모델 연구(Voting, Bayesian, Borda, BKS)
생태학에 기반한 신경망 모델 선택 방법 연구
Pattie Maes의 행동선택 방법론(상호협조/억제를 통한 동적선택)
모델 검증을 위한 학제적인 비교 연구


인공지능 기법을 이용한 웹 사용 마이닝 시스템 개발
웹 사용 마이닝 시스템과 사용자 모델링 시스템 결합
28
체계도
비정형적 추론을 이용한 사용자 모델링 시스템
응용
학제연구
(비정형
추론)
기초연구
(사용자
모델링)
환경
응용
사용자모델링
웹 마이닝
생태학
행동 선택
동적추론
전문가 신경망
인공 신경망
모듈형 신경망
프로파일
사용자 행위
World Wide Web
웹 데이터
학제연구
(비정형
추론)
기초연구
(사용자
모델링)
환경
29
연구의 필요성 및 중요성

미래의 정보 서비스는 지능화, 개인화의 방향으로 발전.







Semantic Web, intelligent Internet
Ubiquitous computing
이를 위한 효율적인 추론/학습기술의 개발 필요.
현재의 추론/학습 기술은 유연성과 적응성이 부족함. 따라서 유연하고 적응성이 강한 추론/
학습기술의 개발 필요.
신경망은 학습이 가능하며 일반화 성능, 잡음에 강건 등의 특성이 있으며 신경망 기반 추론/
학습기술은 기존 추론/학습의 문제점 해결 가능.
신경망의 장점에도 불구하고 복잡한 지식 구조 및 변수의 처리 등이 곤란. 따라서 보다 효율
적이고 강력한 추론/학습기술 개발을 위해서는 신경망과 기호논리의 통합이 바람직함.
현재의 추론/학습 기술은 형식적인 것으로 인간의 인지적 메카니즘과 상당한 괴리가 있음.
따라서 이와 같은 인지적 메카니즘을 응용함으로써 추론/학습기술의 성능 향상을 기할 수
있음.
30
제2세부과제: 연구 목표 및 연구 내용
기억/학습 기전 및 모델링

1차년도




2차년도




기억상승작용의 경계조건 및 처리깊이 기억전략 연구
부호화/인출 상호작용 기전 및 기억감퇴의 기초요인 연구
Face-to-face 협동학습 기전 및 인터넷 사용자 행동 자료 수집 연구
기억상승 발달패턴 및 작업기억 모듈 탐색
다중 기억체계간 상호작용 연구 및 기억감퇴 판별 중간모형 개발
On-line 협동학습기전 및 인터넷 사용자 행동패턴 추상화 연구
3차년도



기억상승 인출 모형 및 기억증진 모형 구축
최적 기억수행 모형 및 기억감퇴 판별 시스템 구축
협동학습 및 인터넷 사용자 모델링
31
기억/학습 연구체계도
감각양상
단어/그림
인
지
조
작
전전두
피질
내측두영역
측두피질
해마
암묵기억
외현기억
기
억
검
사
부호화
기억상승기전
부호화/인출
상호작용기전
인출
기억감퇴
(노화)기전
다중기억체계
일화기억
두정피질
다중기억체계
기반
기억감퇴
판별 시스템
기억증진
모형
기억노화
시각피질
개념표상
의미기억
협동학습
기전
명제표상
사용자
행동패턴
도식
사용자
협동학습
사용자 모델링
컴퓨터 기반
32
기억/학습 연차별 계획
1차년도
부호화 요인과 인출 요인의 효율성
- 기억상승 작용의 경계조건
- 기억전략
2차년도
기억체계와 개인차
- 인지신경기전
기억노화 판별시스템 개발
- 기억상승 발달패턴
- 작업기억 모듈 탐구
- 기억감퇴요인 작용 특성
부호화와 인출의 상호작용
3차년도
- 의미기억과 일화기억의
기억 증진모형 구축
상호작용 기전
- 기억감퇴 요인
컴퓨터 중재 학습에서의 상호작용
학습환경 분석
- Face-to-face 협동학습기전
- 인터넷 사용자 행동자료 수집
- On-line 협동학습기전
- 인터넷 사용자 행동패턴 추상화
학습환경 모델링
- 협동학습 모형
- 인터넷 사용자 모델링 모듈 개발
33
기억/학습 연구추진 전략
기억/학습 기전 및 모델링
1 차년도
(2001)
기억상승 경계조건 및
기억전략 연구
부호화/인출 상호작용 기전
및 기억감퇴요인 연구
협동학습 학습기전 및
인터넷 사용자 행동자료
수집 분석 연구
2 차년도
(2002)
기억상승 발달패턴 및
작업기억 모듈 연구
다중기억체계 기전 및
기억감퇴 판별모형 개발
컴퓨터 중재학습에서의
협동학습 기전 연구
3 차년도
(2003)
기억인출, 처리전략 모형 및
기억감퇴판별시스템, 기억증진 모형 개발
협동학습 및 사용자 모델링
34
기억/학습 세부 연구목표 및 내용 I
기억 상승효과와 처리전략 연구 및 모형 개발

1차년도




2차년도




기억처리 관련 기억개선 전략 분석
전문가의 기억전략 분석
기억상승작용의 경계조건 규명
작업기억모듈 모형 개발
아동 및 노인 집단의 기억상승효과 연구
전생애적 기억 발달패턴 구축
3차년도



자연기억 기술 개선 훈련시스템 구축
기억상승 인출 모형 탐색
기억증진 통합 모형 개발
35
기억/학습 세부 연구목표 및 내용 II
부호화/인출 기전 연구 및 기억감퇴 판별시스템 개발

1차년도
전이적합성에 근거한 부호화/인출 상호작용 인지신경기전 연구
위계적 회귀분석을 통한 기억감퇴 요인 확인
기억노화에 기여하는 주요 생물학 및 환경적 요인 확인

2차년도
다중기억체계 인출 및 상호작용 인지신경기전 연구
심리적 생물학적 스트레스 측정 및 평가도구 개발
신경심리기능 및 유전요인간 관계분석을 통한 기억감퇴 판별 중간모형 개발

3차년도
최적 기억수행 모형 개발
인지 저수행자의 뇌인지신경기능 비교 분석(fMRI 또는 PET 연구)
기억감퇴 판별 시스템 개발
36
기억/학습 세부 연구목표 및 내용 III
협동학습 기전 및 사용자 모델링 개발

1차년도




2차년도




Face-to-face 협동학습 상황의 효과적 학습전략 연구
협동학습 pattern 및 상호작용 유형 연구
인터넷 사용자 행동 자료 수집 연구
On-line Collaboration의 학습기전 연구
Message Board상의 효율적 상호작용 유형 연구
ACT-R을 적용한 인터넷 사용자 사용패턴 추상화 수립
3차년도



Face-to-face Collaboration과 On-line Collaboration 상황 비교 연구
협동학습 기전 모델링
사용자 모델링 및 자동화 모듈 개발
37
기억/학습 1차년도 연구목표 및 내용
기억상승작용 및 기억전략 연구
기억상승작용의 경계조건 규명
처리깊이 기억전략 연구
부호화/인출기전 및 기억감퇴요인 연구
부호화/인출 상호작용 인지신경기전 연구
기억감퇴 기초요인 규명

학습환경 분석
Face-to-face 협동학습기전 연구
인터넷 사용자 행동 자료 수집 및 분석
38
기억/학습 연구의 필요성 및 의의






인간 뇌의 기억 입출력 정보처리 특성의 이해 및 모델링
학습/추론 시스템 구축을 위한 기초 자료 및 모형 제공
기억상승 모형 개발 및 기억전략 분석
기억증진 모형 및 기억개선 응용시스템 프로토타입 구축
뇌인지 신경기전에 근거한 최적 기억수행 모형 개발
효율적 지식 탐색 및 memory inference 모형/전략 개발 응용
기억감퇴 판별시스템 개발
최적 기억인출모형 지원 및 수입 판별시스템 대체
기억 정보처리 특성과 연계된 개인-협동 학습 행동패턴 분석
효율적 웹 정보검색 및 적응적 추론시스템 구축에서의 학습 효
율성 개선
사용자 행동패턴 분석을 통한 인터페이스의 최적화와 추론시스템
컨텐츠의 분석-분류-여과 과정을 연계
사용자의 행동과 과업을 통합한 효율적 사용자 모델링 가능
39
제3세부과제:연구 목표 및 연구 내용
정보 탐색을 위한 확률 신경망 학습 기술

1차년도




2차년도




텍스트 정보 분석을 위한 은닉변수 신경망 모델 연구
다양한 웹컨텐츠 정보의 분석, 분류, 여과 방법 연구
정보 분류에 대한 인지심리학, 수리심리학적 모형 개발
은닉변수 신경망 학습 기반의 정보 검색 기술 개발
신경망 기반의 정보추출 기술 개발
인간에게 적합한 시스템 구축방식과 구축시 제한점 해결방안 연구
3차년도


인지모형과 신경망 모델에 기반한 정보검색 알고리즘 개발
데이터베이스 구축 및 다른 과제와의 시스템 통합
40
연구 추진 전략
정보 탐색을 위한 확률 신경망 학습 기술
1 차년도
(2001)
은닉변수 신경망 모델 연구
웹 컨텐츠 정보의 분석, 분류,
여과 기술 연구
정보 분류의 인지심리학, 수
리심리학적 모형 연구
2 차년도
(2002)
은닉변수 신경망 모델 기반의
정보검색 기술 개발
사용자 요구에 부합되는 신
경망 기반의 정보추출 기술
개발
인간에게 적합한 시스템 구
축방식과 구축시 제한점 해
결 방안 연구
3 차년도
(2003)
신경망 기반 고성능 정보검색 시스템 개발 및 평가
41
신경망 기반 정보 탐색
정보 추출
웹 마이닝
Web
컨텐츠 정보분석
정보 여과
정보 분류
문서 인덱싱



고성능 정보
검색 시스템



신경망 기반 정보 추출 및
분류 시스템
대규모 텍스트 분석
대용량 DB
모델의 자동 학습
PLSA
텍스트 처리
인지 기제
정보분류체계의
행동,수리적 모형
LSA, PCA, MDS
Factor Analysis
NMF
제품 정보 DB
구축
…
인간의 정보 분류
/범주화 체계
..
주제어 추출
ICA
Multiple-cause model
개인차 이용
시스템
은닉변수 기반 텍스트 마이닝 시스템
인지심리분석시스템
42
1차년도 연구목표 및 내용

텍스트 정보 분석을 위한 은닉변수 신경망 모델 연구




텍스트 문서의 분석, 분류를 위한 은닉변수 신경망 모델 연구
 Multiple-cause models, PLSA, NMF, ICA, HMM 등
은닉변수 신경망 모델 기반 문서인덱싱 기법 및 주제어 추출 연구
다양한 웹컨텐츠 정보의 분석, 분류, 여과 방법 연구

다양한 웹 사이트의 컨텐츠 정보에 대한 분석 방법 연구

신경망 기반 웹 컨텐츠 정보 분석, 분류, 여과 방법 연구
정보 분류에 대한 인지심리학, 수리심리학적 모형 개발


인간의 정보 분류체계에 대한 행동적 / 수리적 모형 개발
 LSA 모형, 신경망 모형, PCA, 요인분석, MDS모형 등
텍스트 처리에 고유한 인지 기제 연구
43
은닉변수 신경망 모델 기반
Text Mining
latent semantic features
bike
ride
motorcycle
helmet
bmw
bikes
road
ama
game
baseball
pitcher
play
games
league
catcher
season
z1
z2

team
hockey
season
nhl
game
pittsburgh
puck
play
…
car
engine
cars
drive
speed
ford
make
mph
z3
…
zm

각 은닉 변수 zk 는 문서집합 속에 내재된
주제 또는 의미 자질들을 표현.
P(w | zk ) 에 따른 상위단어들은 하나의 주제
를 표현하거나 공기 정도가 빈번함을 의미
이를 통해 주제에 따른 유의어 등의 파악
가능.
P(d )   P(d , z )   P( z ) P(d | z )
z: latent variable
z
z


  P( z )  P( w | z )
z
 w


w1 w2 w3 w4 w5 w6
.....
document
wn
w: word
… Peter Gammons is more knowledgable about baseball … actually
had the gall to say that one out of every six pitchers in the NL … The
Braves have two catchers who have demonstrated solid abilities to call
games, to work with the pitchers, to throw out runners...


에 대해 모두 상위 값을 갖는
단어들은 문맥에 따른 다의어로 파악.
문서간의 유사도 결정시 단어 수준뿐 아니
라 은닉 공간 수준도 고려함으로써 문서검
색의 성능향상에 기여 가능.
하나의 은닉변수가 하나의 주제를 표현한
다고 가정시 주제별 문서 클러스터링 가능.
P( w | zk ), P( w | zl )
z*  arg max P( zk | d )
zk
44
연구의 필요성 및 중요성






현재 대부분의 정보검색엔진은 DB 크기는 이전에 비해 훨씬 거대해졌으나 검색
면에서는 단어나 구의 단순 매칭에 의존
신경망 기반의 학습 기술은 노이즈에 강건하고 동적 변화에 잘 적응하는 특성이
있어 불확실한 데이터에 기반한 실시간 대규모 문서 분석 및 분류 기술로 아주
적합.
신경망 기반의 학습 기술은 다의어나 유의어 처리가 가능하여 고품질의 정보 검
색이 가능.
은닉변수 신경망 모델은 공기관계나 대표요소 파악 능력이 뛰어나 고차원 정보
검색에 적합.
문서 데이터와 같은 실세계의 차원이 큰 대규모 데이터에 대한 적용함으로써 연
구 수준의 은닉변수 신경망 모델의 실세계에서의 적용범위 확대
대량의 정보 분류, 범주화 기술을 위해서는 인간사고 과정에서의 정보분류 과정
과 정보를 이용한 지식구조화 과정에 대한 연구가 필수적
45