인간의 신경인지기전의 모델에 기반한 추론/학습기술 개발

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1 인간의 신경인지기전의 모델에 기반한 추론/학습기술 개발
뇌신경정보학연구사업 인지/추론 과제 숭실대학교 김 명 원

2 타 분야와의 관계 인지/추론 시각 행동 청각 뇌기능 측정(fMRI)

3 연구개발의 최종목표 인간의 기억과 학습에 관한 신경인지기전의 모델을 개발하고
이를 바탕으로 높은 정확도와 유연성있는 신경망 기반 추론 및 학습기술을 개발하고 이를 공학적으로 응용한 응용시스템을 개발

4 연구개발의 필요성 기술적 측면 경제.산업적 측면 사회.문화적 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 경제.산업적 측면 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

5 (Memory, Learning, Inference)
정보서비스 기술 발전 추세 Mobile Ubiquitous Computing Platform User Awareness Semantic Web Information Retrieval Reasoning Informal Reasoning Personal Assistants/ Advisers Intelligent Information Services Neural Network Semantic Processing Learning Knowledge Discovery Intelligent Internet User Behavior Understanding Context Awareness 지능기술 Intelligent Internet Neuro-Cognitive Models (Memory, Learning, Inference) 2000 2005 2010

6 fMRI, ERP 연구 뇌 기능 기반 추론/학습 기술 연구 체계도 인지신경심리 연구 인지모델링 연구 인지기술 연구 공학적 응용
기억시스템 - 비형식 추론 모델링 Hybrid 추론 시스템 신경망 기반 개인화 기술 - 비단조 추론 모델 추론기술 지능적 정보서비스 일화기억/의미기억 체계 전두엽 ... 대뇌피질 부호화/인출 처리 정보 추천 시스템 기억상승/기억감퇴, 처리 깊이 전략 - GOMS 모델 행동평가 메트릭스 사용자 프로파일 분석 - 신경망 기반 사용자 모델링 적응형 사용자 모델링 학습 해마 ... 피질하구조 정보탐색시스템 자연/가상 공간 - 행동적/수리적 모델 (LSA) - 확률 신경망 기반 분류 모델 - Web 정보 분석 기술 의미지식 지식분류 기술 인간/기계 Agent 자율/협동 /연역적 학습 Process fMRI, ERP 연구

7 추진체계(1) 3개의 세부과제 제1세부과제: 추론기술 제2세부과제: 기억 및 학습 모델링 제3세부과제: 정보탐색기술
인지신경기전에 기반한 비형식적 추론, 신경망 기반 사용자 모델링,개인화 기술 개발 제2세부과제: 기억 및 학습 모델링 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

8 추진체계(2): 과제 간의 연계도 기억/학습 인지 모델 추론기술 기억증진시스템 사용자 모델링 정보탐색기술 정보탐색시스템
구성적(생성적) 인출 기제 사실 인출 기제 정보분류 수리심리 모델 비형식적 추론 사용자 모델링 추론기술 정보탐색기술 정보추출 정보탐색시스템 정보추천시스템

9 전체 과제 연구 계획 1 차년도 2 차년도 3 차년도 추론기술 기억/학습 모형 정보탐색 기술 • 추론 기본 메커니즘 분석
• 신경망 기반 개인화 및 사용자 모델링 기술 개발 • 형식적/비형식적 추론 시스템 통합 • 적응적 사용자 모델 연구 • 모델 검증 • 추론 응용 시스템 (정보추천시스템)개발 추론기술 • 뇌기억 부호화/인출 상호작용 및 효율성 • 학습환경 분석 • 기억체계와 개인차 • 컴퓨터 중재 학습에서의 상호 작용 • 기억상승 인출모형 및 기억증진 모형 구축 • 학습환경 모델링 기억/학습 모형 • 정보 분류 여과 추출 기술 모형 연구 • 사용자 요구에 부합하는 정보추출 기술 개발 • 정보 분류의 수리 심리 모델 연구 • 은닉 변수 신경망 모델 연구 • 수리 심리모델 검증 • 신경망 기반 정보탐색 통합 시스템 개발 정보탐색 기술

10 기억/학습 연구체계도 기억감퇴 판별 시스템 기억증진 모형 협동학습 사용자 모델링 감각양상 단어/그림 암묵기억 외현기억 전전두
피질 내측두영역 측두피질 해마 두정피질 시각피질 인지조작 기억검사 기억상승기전 기억감퇴 판별 시스템 부호화/인출 상호작용기전 부호화 인출 기억감퇴 (노화)기전 기억증진 모형 다중기억체계 다중기억체계 기반 일화기억 기억노화 의미기억 개념표상 협동학습 기전 협동학습 사용자 모델링 명제표상 사용자 행동패턴 도식 컴퓨터 기반 사용자

11 기억/학습 연차별 계획 1차년도 2차년도 3차년도 부호화 요인과 인출 요인의 효율성 - 기억상승 작용의 경계조건 - 기억전략
기억체계와 개인차 - 기억상승 발달패턴 - 작업기억 모듈 탐구 - 기억감퇴요인 작용 특성 - 의미기억과 일화기억의 상호작용 기전 기억노화 판별시스템 개발 기억 증진모형 구축 부호화와 인출의 상호작용 - 인지신경기전 - 기억감퇴 요인 컴퓨터 중재 학습에서의 상호작용 - On-line 협동학습기전 - 인터넷 사용자 행동패턴 추상화 학습환경 모델링 - 협동학습 모형 - 인터넷 사용자 모델링 모듈 개발 학습환경 분석 - Face-to-face 협동학습기전 - 인터넷 사용자 행동자료 수집

12 추론기술 연구 체계도 지능화 추론기술 정보서비스 응용 비형식적 추론 사용자 모델링 행동선택 Collaboration
Contents User behavior 사용자 추론의 제약 정보서비스 응용 비형식적 추론 사용자 지식 사용자 목표 사용자 맥락 추론대상의 특성 상황 맥락 정보추천 시스템 대상과 속성별 추론기전 신경망 기반 추론 규칙 기반 추론 인터넷 쇼핑 도우미 추론유형 분류 및 차원화 사용자 추론 및 의사결정 개인 비서 시스템 사용자 모델링 파라메터 추출 논리적 추리 상황적 추리 취소가능 추리 자문 시스템 사용자 프로파일 행동선택 사용자 행위

13 추론기술 연구 계획 1차년도 2차년도 3차년도 응용분야 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 정보추천 시스템 인터넷 쇼핑 도우미 신경망 기반 개인화 기술 개발 collaborative filtering content-based 추천 비형식적 추론 모델 통합 신경망, 규칙 통합 개인화 기술 개발 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

14 … 정보탐색기술 연구 체계도 . . 고성능 정보검색 시스템 제품 정보 DB 구축 개인차 이용 시스템 정보 추출 정보 여과
정보 분류  신경망 기반 정보 추출 및 분류 시스템 웹 마이닝 문서 인덱싱 컨텐츠 정보분석 Web 고성능 정보검색 시스템 대용량 DB … . . 제품 정보 DB 구축 대규모 텍스트 분석 주제어 추출 인간의 정보 분류/범주화 체계 텍스트 처리 인지 기제 정보분류체계의 행동,수리적 모형 LSA, PCA, MDS Factor Analysis 모델의 자동 학습 PLSA NMF ICA 개인차 이용 시스템 Multiple-cause model 은닉변수 기반 텍스트 마이닝 시스템 인지심리분석시스템

15 정보탐색기술 연구 계획 1차년도 2차년도 3차년도 잠재변수 신경망 모델 기반의 정보검색 기술 개발 모델의 자동학습
기본성능 테스트 은닉변수 신경망 모델 연구 PLSA, NMF Multiple cause model 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

16 추진전략 기존의 추론/학습기술의 기술적 한계를 극복하기 위하여 인공지능, 신경망, 인지심리학 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 개발 기술의 효용성, 실용성 등을 검증하기 위하여 3차년도에 응용시스템(정보추천, 정보탐색, 기억증진 시스템)을 구현 국제 연구 협력 체제를 구축  연구개발의 효율성 제고 일본 ATR연구소, 영국 Glasgow 대학, 미국 UCLA Neuropsychiatric Institute등

17 기대성과 및 활용방안 기대성과 활용방안 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

18 김명원 숭실대학교 직급별 참여연구원 책 임 급 명 선 임 급 명 원 급 명 기 타 명 계 명 소속기관별 참여연구원 출 연(연) 명 국공립(연) 명 대 학 명 산 업 계 명 기 타 계 명 추론기술 기억/학습 정보탐색 김명원 숭실대학교 박태진 전남대학교 장병탁 서울대학교 직급별 참여연구원 직급별 참여연구원 직급별 참여연구원 책 임 급 명 선 임 급 명 원 급 명 기 타 명 계 명 책 임 급 명 선 임 급 명 원 급 명 기 타 명 계 명 책 임 급 명 선 임 급 명 원 급 명 기 타 명 계 명 소속기관별 참여연구원 소속기관별 참여연구원 소속기관별 참여연구원 출 연(연) 명 국공립(연) 명 대 학 명 산 업 계 명 기 타 계 명 출 연(연) 명 국공립(연) 명 대 학 명 산 업 계 명 기 타 계 명 출 연(연) 명 국공립(연) 명 대 학 명 산 업 계 명 기 타 계 명

19 연구비 비목번호 비목 구분 1차년도 금액 (천원) 비율(%) 1 내부인건비 (99,306) - 2 기술개발준비금 3
비목 구분 1차년도 금액 (천원) 비율(%) 1 내부인건비 (99,306) - 2 기술개발준비금 3 연구수행지원경비 27,185 5 4 외부인건비 189,280 38 직접경비 264,268 54 여비 80,300 16 기술정보활동비 53,530 11 산업재산권처리비 4,000 연구기자재 및 시설비 64,381 13 재료 및 전산처리비 37,575 8 시작품 제작비 80 수용비 및 수수료 24,402 6 연구관리비 (인센티브) 16,288 7 위탁연구개발비 연구사업비 총액 497,000 100

20 제1세부과제: 연구 목표 및 연구 내용 인지기반 효율적 추론 기술 개발 1차년도 2차년도 3차년도
정보사용자의 비형식적 추론 메커니즘 연구 신경망 기반 개인화 기술 개발 신경망 기반 사용자 모델링 기술 개발 2차년도 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

21 추론기술 연구 체계도 지능화 추론기술 정보서비스 응용 비형식적 추론 사용자 모델링 행동선택 Collaboration
Contents User behavior 사용자 추론의 제약 정보서비스 응용 비형식적 추론 사용자 지식 사용자 목표 사용자 맥락 추론대상의 특성 상황 맥락 정보추천 시스템 대상과 속성별 추론기전 신경망 기반 추론 규칙 기반 추론 인터넷 쇼핑 도우미 추론유형 분류 및 차원화 사용자 추론 및 의사결정 개인 비서 시스템 사용자 모델링 파라메터 추출 논리적 추리 상황적 추리 취소가능 추리 자문 시스템 사용자 프로파일 행동선택 사용자 행위

22 추론기술 연구 계획 1차년도 2차년도 3차년도 응용분야 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 정보추천 시스템 인터넷 쇼핑 도우미 신경망 기반 개인화 기술 개발 collaborative filtering content-based 추천 비형식적 추론 모델 통합 신경망, 규칙 통합 개인화 기술 개발 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

23 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 정보사용자의 추론패턴 및 성향 파악 연구 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

24 체계도 (I) 추론 메커니즘 기반 연구 추론의 인지 모델 개발 연구 추론 모델의 적용 사용자 추론 시스템 사용자 추론의 제약
사용자 지식 사용자 목표 사용자 맥락 추론 대상의 특성 상황 맥락 사용자 추리 및 의사결정 논리적 추리 (연역과 귀납) 상황적 추리 취소가능 추리 비형식적 추리 대상과 속성별 추론기전 파악 추론 기반 추천시스템 추론 기반 사용자의 심성모델의 모형화 추론 유형의 분류 및 차원화 연구 개인화 취소가능 추리 기반 의사결정 시스템의 모형화 웹 사용자의 모델링 시스템 비 형식적 추론의 parameter 추출

25 체계도 (II) 응용 개인화 기술 사용자 모델링 시스템 3차년도 추론 Parameter 추출 웹 사용자의 추론
심성모형 시뮬레이션 지능적 의사결정 시스템에 취소가능 추리 적용 2차년도 사용자 변인에 따른 추론 상황맥락에 따른 추론 유형 취소가능 추리 모형 개발 1차년도 대상과 속성별 추론기전 추론유형 차원화 추론의 인지심리학적 모형화

26 Hybrid 추론 기반 개인화 기술 신경망 기반 개인화 기술 개발 신경망 기반 개인화 기술 정보추천 시스템 개발
Collaborative 개인화 신경망 구조 개발 Content-based 개인화 통합 SymCSN 구조 개인화에 적용 확장 Scalability 문제해결을 위한 clustering 방법 개발 신경망 기반 개인화 기술 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)

27 체계도 3차년도 2차년도 1차년도 정보 추천 시스템 개발 비형식적 추론 모델 신경망, 규칙기반 통합 개인화 기술 개발
사용자 모델링 1차년도 신경망 기반 개인화 기술개발 Collaborative filtering Content-based filtering Scalability 해결 방법

28 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 생태학에 기반한 비형식적인 추론방법 연구 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

29 체계도 응용 비정형적 추론을 이용한 사용자 모델링 시스템 응용 사용자모델링 웹 마이닝 학제연구 (비정형 추론) 학제연구
생태학 행동 선택 동적추론 기초연구 (사용자 모델링) 전문가 신경망 인공 신경망 모듈형 신경망 기초연구 (사용자 모델링) 프로파일 사용자 행위 웹 데이터 환경 World Wide Web 환경

30 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 효율적이고 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.

31 제2세부과제: 연구 목표 및 연구 내용 1차년도 2차년도 3차년도 기억/학습 기전 및 모델링
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 2차년도 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

32 기억/학습 연구체계도 기억감퇴 판별 시스템 기억증진 모형 협동학습 사용자 모델링 감각양상 단어/그림 암묵기억 외현기억 전전두
피질 내측두영역 측두피질 해마 두정피질 시각피질 인지조작 기억검사 기억상승기전 기억감퇴 판별 시스템 부호화/인출 상호작용기전 부호화 인출 기억감퇴 (노화)기전 기억증진 모형 다중기억체계 다중기억체계 기반 일화기억 기억노화 의미기억 개념표상 협동학습 기전 협동학습 사용자 모델링 명제표상 사용자 행동패턴 도식 컴퓨터 기반 사용자

33 기억/학습 연차별 계획 1차년도 2차년도 3차년도 부호화 요인과 인출 요인의 효율성 - 기억상승 작용의 경계조건 - 기억전략
부호화와 인출의 상호작용 - 인지신경기전 - 기억감퇴 요인 학습환경 분석 - Face-to-face 협동학습기전 - 인터넷 사용자 행동자료 수집 기억체계와 개인차 - 기억상승 발달패턴 - 작업기억 모듈 탐구 - 기억감퇴요인 작용 특성 - 의미기억과 일화기억의 상호작용 기전 컴퓨터 중재 학습에서의 상호작용 - On-line 협동학습기전 - 인터넷 사용자 행동패턴 추상화 기억노화 판별시스템 개발 기억 증진모형 구축 학습환경 모델링 - 협동학습 모형 - 인터넷 사용자 모델링 모듈 개발

34 부호화/인출 상호작용 기전 및 기억감퇴요인 연구
기억/학습 연구추진 전략 기억상승 경계조건 및 기억전략 연구 부호화/인출 상호작용 기전 및 기억감퇴요인 연구 협동학습 학습기전 및 인터넷 사용자 행동자료 수집 분석 연구 기억상승 발달패턴 및 작업기억 모듈 연구 다중기억체계 기전 및 기억감퇴 판별모형 개발 컴퓨터 중재학습에서의 협동학습 기전 연구 기억인출, 처리전략 모형 및 기억감퇴판별시스템, 기억증진 모형 개발 1 차년도 (2001) 2 차년도 (2002) 3 차년도 (2003) 협동학습 및 사용자 모델링 기억/학습 기전 및 모델링

35 기억 상승효과와 처리전략 연구 및 모형 개발 1차년도 2차년도 3차년도 기억/학습 세부 연구목표 및 내용 I
기억처리 관련 기억개선 전략 분석 전문가의 기억전략 분석 기억상승작용의 경계조건 규명 2차년도 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

36 부호화/인출 기전 연구 및 기억감퇴 판별시스템 개발
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 

37 협동학습 기전 및 사용자 모델링 개발 1차년도 2차년도 3차년도 기억/학습 세부 연구목표 및 내용 III
Face-to-face 협동학습 상황의 효과적 학습전략 연구 협동학습 pattern 및 상호작용 유형 연구 인터넷 사용자 행동 자료 수집 연구 2차년도 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

38 기억상승작용 및 기억전략 연구 부호화/인출기전 및 기억감퇴요인 연구 학습환경 분석 기억상승작용의 경계조건 규명
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

39 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 효율성 개선 사용자 행동패턴 분석을 통한 인터페이스의 최적화와 추론시스템 컨텐츠의 분석-분류-여과 과정을 연계 사용자의 행동과 과업을 통합한 효율적 사용자 모델링 가능

40 제3세부과제:연구 목표 및 연구 내용 정보 탐색을 위한 확률 신경망 학습 기술 1차년도 2차년도 3차년도
텍스트 정보 분석을 위한 은닉변수 신경망 모델 연구 다양한 웹컨텐츠 정보의 분석, 분류, 여과 방법 연구 정보 분류에 대한 인지심리학, 수리심리학적 모형 개발 2차년도 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

41 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, 수리심리학적 모형 연구 2 차년도 (2002) 은닉변수 신경망 모델 기반의 정보검색 기술 개발 사용자 요구에 부합되는 신경망 기반의 정보추출 기술 개발 인간에게 적합한 시스템 구축방식과 구축시 제한점 해결 방안 연구 3 차년도 (2003) 신경망 기반 고성능 정보검색 시스템 개발 및 평가

42 … 신경망 기반 정보 탐색 . . 고성능 정보검색 시스템 제품 정보 DB 구축 개인차 이용 시스템 Web 대용량 DB
웹 마이닝 문서 인덱싱 컨텐츠 정보분석 정보 추출 정보 여과 정보 분류  신경망 기반 정보 추출 및 분류 시스템 대규모 텍스트 분석 주제어 추출 모델의 자동 학습 … . . 은닉변수 기반 텍스트 마이닝 시스템 PLSA NMF ICA Multiple-cause model 인간의 정보 분류/범주화 체계 텍스트 처리 인지 기제 정보분류체계의 행동,수리적 모형 LSA, PCA, MDS Factor Analysis 인지심리분석시스템 신경망 기반 정보 탐색

43 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

44 은닉변수 신경망 모델 기반 Text Mining
각 은닉 변수 zk 는 문서집합 속에 내재된 주제 또는 의미 자질들을 표현. 에 따른 상위단어들은 하나의 주제를 표현하거나 공기 정도가 빈번함을 의미 이를 통해 주제에 따른 유의어 등의 파악 가능. 에 대해 모두 상위 값을 갖는 단어들은 문맥에 따른 다의어로 파악. 문서간의 유사도 결정시 단어 수준뿐 아니라 은닉 공간 수준도 고려함으로써 문서검색의 성능향상에 기여 가능. 하나의 은닉변수가 하나의 주제를 표현한다고 가정시 주제별 문서 클러스터링 가능. latent semantic features bike ride motorcycle helmet bmw bikes road ama game baseball pitcher play games league catcher season team hockey season nhl game pittsburgh puck play car engine cars drive speed ford make mph … … z1 z2 z3 zm z: latent variable w1 w2 w3 w4 w5 w6 wn document 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...

45 연구의 필요성 및 중요성 현재 대부분의 정보검색엔진은 DB 크기는 이전에 비해 훨씬 거대해졌으나 검색면에서는 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 검색이 가능. 은닉변수 신경망 모델은 공기관계나 대표요소 파악 능력이 뛰어나 고차원 정보검색에 적합. 문서 데이터와 같은 실세계의 차원이 큰 대규모 데이터에 대한 적용함으로써 연구 수준의 은닉변수 신경망 모델의 실세계에서의 적용범위 확대 대량의 정보 분류, 범주화 기술을 위해서는 인간사고 과정에서의 정보분류 과정과 정보를 이용한 지식구조화 과정에 대한 연구가 필수적