연속 학습 환경에서 파괴적 망각 문제 해결을 위한 임시 기억 저장소 기반 인공신경망 구조 탐구
- 자료 유형
- 실제 탐구보고서
- 합격 정보
- DGIST 기초학부
- 활동 유형
- 동아리활동
- 교과 과목
- 프로그래밍, 심리학, 과학과제연구
- 탐구 키워드
- 인공지능 (머신러닝, NLP 등)
2026-05-21
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내용 요약
연속 학습 과정에서 인공신경망이 기존 정보를 급격히 상실하는 ‘파괴적 망각’ 현상을 문제로 인식하고 탐구를 시작함
기존 신경망 구조에서 새로운 학습이 기존 가중치를 덮어씌우는 방식으로 이루어져 장기기억 유지에 한계가 있음을 분석함
인간의 작업기억 구조를 모사한 ‘임시 기억 저장소(temporary memory buffer)’ 개념을 적용한 새로운 아키텍처를 제안함
Python 기반 시뮬레이션을 통해 입력 정보의 중요도에 따라 단기기억과 장기기억으로 분리 저장하는 구조를 구현함
실험 결과, 중요 정보는 장기기억에 안정적으로 보존되고 비중요 정보는 순차적으로 제거되며 파괴적 망각 저감 가능성을 확인함
탐구 보고서 전문
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