혼합 시퀀스 커널을 이용한 조종사의 비동적 행위 모델링

최예림,전승욱,지철규,박종헌,신동민,Choi, Yerim,Jeon, Sungwook,Jee, Cheolkyu,Park, Jonghun,Shin, Dongmin 한국군사과학기술학회 2014 한국군사과학기술학회지 Vol.17 No.6

For decades, modeling of pilots has been intensively studied due to its advantages in reducing costs for training and enhancing safety of pilots. In particular, research for modeling of pilots' non-kinetic behaviors which refer to the decisions made by pilots is beneficial as the expertise of pilots can be inherent in the models. With the recent growth in the amount of combat logs accumulated, employing statistical learning methods for the modeling becomes possible. However, the combat logs consist of heterogeneous data that are not only continuous or discrete but also sequence independent or dependent, making it difficult to directly applying the learning methods without modifications. Therefore, in this paper, we present a kernel function named hybrid sequence kernel which addresses the problem by using multiple kernel learning methods. Based on the empirical experiments by using combat logs obtained from a simulator, the proposed kernel showed satisfactory results.

교양체육 참여 대학생의 자아탄력성이 심리적행복감에 미치는 영향

최예림(Choi, Ye-Lim) 한국체육과학회 2012 한국체육과학회지 Vol.21 No.4

The purpose of the study was to clarify the relationship among undergraduate students’ ego-resilience, self-esteem and psychological happiness. The subjects is undergraduate students who take the physical education class in the university, and actually, total 317 questionnaire sheets were used for this study. The samples were taken from undergraduate students in 5 universities campus by using convenience sampling among non-probability sampling. To analyze data, frequency analysis, exploratory factor analysis, reliability analysis, correlation analysis, regression, and multiple regression analysis were executed by using SPSS 17.0 Window. Also, to verify mediating effect, the verification of Baron & Kenny(1986) was used, and the statistical significance level was set at α<.05. Conclusions obtained from these analyses are as follows: First, among the factors of undergraduate students’ ego-resilience, optimistic attitude and curiosity had statistically significant influence on psychological happiness. Second, among the factors of undergraduate students’ ego-resilience, optimistic attitude, curiosity and personal relations had statistically significant influence on self-esteem Third, undergraduate students’ self-esteem had statistically significant influence on psychological happiness. Forth, undergraduate students’ self-esteem mediated between the undergraduate students’ ego-resilience and psychological happiness, in the all factors of optimistic attitude, curiosity and personal relations.

생활체육참여자들이 지각하는 변혁적리더십과 팔로워십 및 리더신뢰 간의 구조적 관계분석

최예림(Ye-Lim Choi) 한국코칭능력개발원 2012 코칭능력개발지 Vol.14 No.3

모바일 사용자의 성별 예측을 위한 식별 및 인기 단어 집합 기반 2단계 기기 내 분석

최예림(Yerim Choi),박규연(Kyuyon Park),김소이(Solee Kim),박종헌(Jonghun Park) 한국전자거래학회 2016 한국전자거래학회지 Vol.21 No.1

모바일 기기 데이터를 활용한 분석에서 사용자의 프라이버시를 보호하는 것이 주요한 이슈로 대두됨에 따라 데이터를 외부로 전송하지 않고 모바일 기기 안에서 분석을 수행하는 기기내 분석이 주목 받고 있다. 기기 내 분석을 활용하면 문자 메시지, 검색 단어, 북마크, 연락처등 매우 개인적이지만 성별 구분에 효과적이라고 알려진 모바일 텍스트를 이용한 성별 예측이 가능하며, 사전에 선정된 단어들의 집합을 모바일 기기로 전송하여 이 단어들과 모바일 텍스트를 비교를 통해 성별을 예측하는 단어 비교 방식을 이용하면 모바일 기기의 제한된 자원 문제를 극복할 수 있다. 특히, 확실한 근거를 이용하여 필터링 한 후 예측을 수행하면 정확도를 극대화하고 복잡도를 낮출 수 있다. 따라서 본 논문에서는 단어의 식별력과 인기도를 순차적으로 고려하는 2단계의 기기 내 성별 예측 방법을 제안한다. 구체적으로, 제안하는 방법론은 소수의 높은 식별력을 가지는 단어를 이용하여 전체 사용자의 성별을 예측하고 이어서 인기도가 높은 단어를 활용하여 앞서 예측이 되지 않은 사용자의 성별을 예측한다. 실제 데이터를 이용한 실험에서 제안하는 방법론은 비교 방법론보다 우수한 성능을 나타내었다. As respecting one’s privacy becomes an important issue in mobile device data analysis, on-device analysis is getting attention, in which the data analysis is conducted inside a mobile device without sending data from the device to outside. One possible application of the on-device analysis is gender prediction using text data in mobile devices, such as text messages, search keyword, website bookmarks, and contact, which are highly private, and the limited computing power of mobile devices can be addressed by utilizing the word comparison method, where words are selected beforehand and delivered to a mobile device of a user to determine the user’s gender by matching mobile text data and the selected words. Moreover, it is known that performing prediction after filtering instances using definite evidences increases accuracy and reduces computational complexity. In this regard, we propose a two-phase approach to on-device gender prediction, where both discriminability and popularity of a word are sequentially considered. The proposed method performs predictions using a few highly discriminative words for all instances and popular words for unclassified instances from the previous prediction. From the experiments conducted on real-world dataset, the proposed method outperformed the compared methods.

문서 기반 성별 예측을 위한 요인 추출 및 한글 문서에의 적용 연구

최예림 ( Ye Rim Choi ),김소이 ( So Lee Kim ),박규연 ( Kyu Yon Park ),박종헌 ( Jong Hun Park ) (주)엘지씨엔에스(구 LGCNS 엔트루정보기술연구소) 2015 Entrue Journal of Information Technology Vol.14 No.3

최근 개인화된 추천 시스템과 같이 성별 정보를 필요로 하는 서비스가 증가함에 따라 사용자의 성별 예측은 주요 연구 주제로 각광받고 있다. 이미지, 동영상, 센서 등 다양한 데이터를 기반으로 성별 예측이 이루어지고 있으며, 이 중 SNS나 블로그의 글을 토대로 저자의 성별을 알아 낼 수 있다. 이때, 문서에서 추출된 요인의 종류에 따라 예측 성능이 달라진다고 알려져 있다. 따라서 본 연구에서는 기존 문서 기반 성별 예측 연구에서 사용된 요인의 종류 및 추출 방법론을 정리하고 이들의 한글 문서에의 적용 가능성을 살펴본다. 약 40종류 이상의 요인들이 정리되었으며, 이들 중 한글 문서에 적용 가능한 요인들을 선정하여 한글 블로그 문서에서 추출하였다. 이렇게 추출된 요인을 이용하여 성별 예측 실험을 수행하였으며 실험을 통해 열린 사전 요인과 의미 요인이 성별 예측에 유의미하다는 결론을 내릴 수 있었다. As gender information is required in diverse domains, gender prediction becomes an important research issue. Among gender pre-diction using various data types including image, video, and sensor data, gender prediction using text documents makes it possible to predict gender of users in social network or blog services using documents written by them. Gender prediction performance is closely related to the features extracted from documents and used for prediction. In this regard, we introduce feature extraction methods adopt-ed in previous gender prediction studies using text documents and investigate their application to a Korean corpus. We categorized the features into more than 40 types. Some of them, which can be applied to Korean corpus, were utilized for gender prediction using Ko-rean blog corpus. From the experiment, it can be concluded open dictionary features outperformed other lexical features and sematic feature is most effective for gender prediction.

교양체육 참가자들의 기본심리욕구, 운동몰입 및 운동지속의 관계

최예림(Choi, Ye-Lim),사은정(Sa, Eun-Jeong),강현우(Kang, Hyun-Woo) 한국체육과학회 2016 한국체육과학회지 Vol.25 No.5

This study was aimed to verify and the relationship and differences among basic psychological needs, exercise commitment and exercise adherence depend on personal characteristics in the group of participants in collegiate physical activity classes. For this purpose, PASW 18.0 and AMOS 18.0 programs were used for confirmatory factor analysis, frequency analysis, multiple regression analysis with 751 collegiate students who were attending physical activity classes in Seoul and Gyeonggi area. The results were shown below. First, there was a significant difference between basic psychological needs, commitment and adherence depend on gender, and male had higher mean scores in all sections. Second, there were significances in autonomy and exercise adherence of basic psychological needs, commitment and adherence depend on grades, and the senior students had higher mean scores than freshmen. Third, all of subfactors of basic psychological needs showed positive significance to all subfactors of exercise commitment. Fourth, autonomy and reatedness of subfactors of basic psychological needs showed positive significance to exercise adherence. Finally, congnition commitiment of subfactors of exercise commitment showed positive significance to exercise adherence.

체조선수의 자아탄력성이 운동지속의도에 미치는 영향: 자기관리의 매개효과 검증

최예림 ( Ye-lim Choi ),이지항 ( Ji-hang Lee ),하은주 ( Eun-joo Ha ) 한국스포츠심리학회 2016 한국스포츠심리학회지 Vol.27 No.4

Purpose: Because of the limited number of athletes, the drop-out rate of young gymnasts imposes significant threat to Korean gymnastics which have been quite successful at the international level. To avoid discontinuances in athletes` carriers and to maintain such successes, this study aimed to identify the factors influencing the level of adherence. Especially, in addition to the the previously reported effects of gymnasts` ego-resilience on exercise adherence, the mediating effect of self-management was tested. Methods: One hundred twenty six gymnasts were collected with purposive/non-probability sampling who register in Korean Olympic Committee (KOC). Frequency analysis, descriptive statistical analysis, confirmatory factor analysis, reliability analysis, correlation analysis, structure equation modeling analysis were performed with SPSS 18.0, AMOS 18.0 and Excel 2010 programs, and significance of mediated effect was verified with bootstrapping. Results: The ego-resilience of gymnasts has positive relation with exercise adherence, and self-management fully mediates the relation between ego-resilience and exercise adherence.

BCI 기반 무인기 조종사 집중도 유지 지상 통제 프레임워크

최예림 ( Y Choi ),권남연 ( N Kwon ),윤주식 ( J Yoon ),박종헌 ( J Park ),이호근 ( H Lee ),김용덕 ( Y Kim ),김성호 ( S Kim ),신동민 ( D Shin ) (주)엘지씨엔에스(구 LGCNS 엔트루정보기술연구소) 2013 Entrue Journal of Information Technology Vol.12 No.1

BCI(Brain Computer Interfaces)와 BCI 기반의 스마트 인터랙션 시스템은 최근 신호처리기술의 발달로 많은 관심을 얻고 있다. BCI 기반 스마트 인터랙션의 적용이 필요한 분야 중 하나로 무인기의 지상 통제 시스템이 대두되고 있는데, 이는 무인기가 인명 피해를 최소화하고 작전 수행 범위를 확대시킬 수 있다는 장점이 있음에도 불구하고 기존 유인기 대비 높은 사고율을 보인다는 단점이 있기 때문이다. 높은 사고율의 주원인으로는 지상 통제 시스템과 전장의 분리로 인한 조종사의 잦은 비집중 상태의 발생이 지적되고 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 무인기 조종사의 비집중 상태를 감지하고 집중 상태 유지를 돕는 지상 통제 프레임워크를 제안하고, 이를 기반으로 구현한 지상 통제 시스템 인터페이스의 프로토타입을 소개한다. 제안하는 프레임워크를 통해 무인기 조종사의 집중도를 효과적으로 유지할 수 있을 것이며, 결과적으로 무인기의 사고율을 낮추는데 기여할 것으로 기대된다. Brain Computer Interfaces (BCIs) and BCI based smart interaction systems have been gaining popularity rapidly with the advances of the signal processing technologies, and ground control system of unmanned Aerial vehicles (UAVs) is one of the areas that require the application of BCI based smart interactions. Although UAVs have several positive effects such as de-crease in the loss of human life and expansion of operational range, the accident rate for UAVs is much higher compared to that of conventional air vehicles. One significant cause of the high accident rate is attributed to the decrease in UAV operators` attention while maneuvering UAVs. To address this problem, we propose a ground control framework for predicting UAV op-erators` loss of attention and maintaining it at appropriate levels, and based on this framework, a prototype of interfaces in the framework has been implemented. The proposed framework is expected to contribute to lowering the accident rate of the UAVs by maintaining the attention of the operators effectively.

dPCA-HMM을 이용한 전투기 조종사 모델링 연구

최예림(Yerim Choi),전승욱(Sungwook Jeon),박종헌(Jonghun Park),신동민(Dongmin Shin) 한국항공우주학회 2015 韓國航空宇宙學會誌 Vol.43 No.1

전투기 조종사 모델링은 국방 M&S(Modeling & Simulation)를 활용한 전쟁 모의 및 전투 실험의 기초 기술로 국방 M&S의 중요성이 대두됨에 따라 연구의 필요성이 높아지고 있다. 특히, 최근 전투 로그의 축적으로 통계적 학습 기법을 활용한 모델링의 적용이 가능해졌으며 전투 로그의 시계열적 특성을 반영할 수 있는 HMM(Hidden Markov Model)이 적합하다. 하지만 HMM은 이산형 혹은 연속형 중 한 형태의 변수만을 통해 학습되므로 이형 변수로 구성된 전투 로그에 적용을 위해서는 형변환 과정이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 형변환을 위한 dPCA(Discrete Principal Component Analysis)와 HMM을 접목한 dPCA-HMM 기반 조종사 모델링 방법을 제안한다. 국방과학연구소 관급 시뮬레이터로부터 생성된 전투 로그를 이용한 비교 실험을 통해 제안하는 방법론의 성능을 평가하였으며, 만족스러운 성능을 나타내었다. Modeling of fighter pilots, which is a fundamental technology for war games using defense M&S (Modeling & Simulation) becomes one of the prominent research issues as the importance of defense M&S increases. Especially, the recent accumulation of combat logs makes it possible to adopt statistical learning methods to pilot modeling, and an HMM (Hidden Markov Model) which is able to utilize the sequential characteristic of combat logs is suitable for the modeling. However, since an HMM works only by using one type of features, discrete or continuous, to apply an HMM to heterogeneous features, type integration is required. Therefore, we propose a dPCA-HMM method, where dPCA (Discrete Principal Component Analysis) is combined with an HMM for the type integration. From experiments conducted on combat logs acquired from a simulator furnished by agency for defense development, the performance of the proposed model is evaluated and was satisfactory.

테크놀로지 활용 교육정책의 현황과 과제: 토픽모델링을 중심으로

최예림 ( Yerim Choi ),신서경 ( Suhkyung Shin ) 한국교육정보미디어학회 2022 교육정보미디어연구 Vol.28 No.3

본 연구는 최근 20년간 4개 정권(노무현, 이명박, 박근혜, 문재인 정부)에 따른 테크놀로지 활용 교육정책의 이슈와 특성을 파악하고, 정권별 핵심 정책의 변화과정을 탐색하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 2003년부터 2022년까지 정부에서 발표한 5,780개 교육부 보도자료 중 e-learning, ICT 등 교육 분야의 테크놀로지 활용 정책과 관련된 194개의 보도자료를 추출하여 토픽모델링 분석을 실시하였다. 비정형 텍스트인 보도자료를 정형화된 구조로 변환하고, 2-mode network를 통한 TF-IDF 분석을 실시하여 도출된 핵심 단어를 바탕으로 토픽을 설정하였다. 분석 결과는 키워드 네트워크 맵으로 시각화하여 제시하였다. 분석 결과 노무현 정부와 이명박 정부에서는 디지털교과서 및 사이버가정학습 관련 정책이 핵심 토픽으로 도출되었다. 박근혜 정부는 K-MOOC 도입 및 소프트웨어 교육정책이 핵심 토픽으로 도출되었고, 문재인 정부에서는 한국형뉴딜 정책을 바탕으로 한 소프트웨어 교육, 에듀테크, 인공지능 교육 등이 핵심 토픽으로 도출되었다. 또한, 네 정권 공통으로 ‘ICT 기반의 교육 인프라 구축 및 고도화 정책’이 핵심 토픽으로 나타난 것을 확인할 수 있었다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 앞으로의 테크놀로지 활용 교육정책을 위한 시사점을 제시하였고, 후속 연구 및 연구의 한계점에 대해 논의하였다. This study identifies major issues and characteristics in government education policy involving technology from the past 20 years and explores changes in core policies by each presidential administration. We selected 194 press releases related to education policy involving technology, from among 5,780 Ministry of Education press releases across four administrations from 2003 to 2022. We analyzed the data from the press releases using topic modeling. After converting the text of the press releases into a standardized structure, topics were determined based on key words derived from TF-IDF analysis through a 2-mode network. The analysis results were visualized as a keyword network map. Major findings are as follows. First, in the Roh Moo-hyun and Lee Myung-bak administrations, major policy topics were related to ‘digital textbooks’ and ‘cyber home learning.’ Second, in the Park Geun-hye administration, major topics were the ‘introduction of K-MOOC’ and ‘software education’. Third, in the Moon Jae-in administration, key topics were ‘software education’, ‘edu-tech’, and ‘AI education’ based on the ‘Korean New Deal’ policy. Last, a common topic in all four governments has been the construction and advancement of ‘ICT-based education infrastructure’. Based on these results, implications for future technology education policies are presented, and limitations and possible follow-up studies are discussed.