• 통상정보연구
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• 제18권3호
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• pp.155-179
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• 2016

기업 간 관계품질은 기업성과와 긍정적인 관계를 나타내는 것으로 긍정적인 관계품질은 거래 당사자 간 갈등을 감소시켜 강력한 파트너십을 형성하게 하고 거래비용을 낮추어 기업성과를 제고할 뿐만 아니라 강력한 조직 관계형성으로 직접적인 매출과 이익을 증가시키며 불필요한 갈등을 예방하여 기업 혁신을 촉진하여 비용을 절감시키는 효과가 있다(Chiou& Droge, 2006; Cannon & Homburg, 2001; Rindfleisch & Mooramn, 2001). 이에 본 연구는 공급자 관점에서 관계학습의 영향요인을 규명하고 관계학습과 관계성과와의 관계를 살펴보고 수출기업과 내수기업 간에 기업의 관계학습 영향요인과 관계성과에 관해 선행연구의 결과를 바탕으로 연구모형을 설정하여 실증분석을 진행한 결과, 첫째, 관계학습 영향요인인 결속수준, 환경불확실성, 학습의도는 관계학습에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 관계학습 영향요인 중 거래특유 자산의 경우 관계학습 요인 중 정보공유와 관계특유 기억에 영향을 미치지만 공동이해에는 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 둘째, 관계학습이 관계성과에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 관계신뢰가 높을수록 관계학습이 관계성과에 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.257-262
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• 2016

본 논문은 비구조적인 자연어 문장으로부터 두 개체 사이의 관계를 표현하는 구조적인 트리플을 밝히는 관계추출에 관한 연구를 기술한다. 사람이 직접 언어적 분석을 통해 트리플이 표현되는 형식을 입력하여 관계를 추출하는 규칙 기반 접근법에 비해 기계가 데이터로부터 표현 형식을 학습하는 기계학습 기반 접근법은 더 다양한 표현 형식을 확보할 수 있다. 기계학습을 이용하려면 모델을 훈련하기 위한 학습 데이터가 필요한데 학습 데이터가 수집되는 방식에 따라 지도 학습, 원격지도 학습 등으로 구분할 수 있다. 지도 학습은 사람이 학습 데이터를 만들어야하므로 사람의 노력이 많이 필요한 단점이 있지만 양질의 데이터를 사용하는 만큼 고성능의 관계추출 모델을 만들기 용이하다. 원격지도 학습은 사람의 노력을 필요로 하지 않고 학습 데이터를 만들 수 있지만 데이터의 질이 떨어지는 만큼 높은 관계추출 모델의 성능을 기대하기 어렵다. 본 연구는 기계학습을 통해 관계추출 모델을 훈련하는데 있어 지도 학습과 원격지도 학습이 가지는 단점을 서로 보완하여 타협점을 제시하는 학습 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.257-262
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• 2016

본 논문은 비구조적인 자연어 문장으로부터 두 개체 사이의 관계를 표현하는 구조적인 트리플을 밝히는 관계추출에 관한 연구를 기술한다. 사람이 직접 언어적 분석을 통해 트리플이 표현되는 형식을 입력하여 관계를 추출하는 규칙 기반 접근법에 비해 기계가 데이터로부터 표현 형식을 학습하는 기계학습 기반 접근법은 더 다양한 표현 형식을 확보할 수 있다. 기계학습을 이용하려면 모델을 훈련하기 위한 학습 데이터가 필요한데 학습 데이터가 수집되는 방식에 따라 지도 학습, 원격지도 학습 등으로 구분할 수 있다. 지도 학습은 사람이 학습 데이터를 만들어야하므로 사람의 노력이 많이 필요한 단점이 있지만 양질의 데이터를 사용하는 만큼 고성능의 관계추출 모델을 만들기 용이하다. 원격지도 학습은 사람의 노력을 필요로 하지 않고 학습 데이터를 만들 수 있지만 데이터의 질이 떨어지는 만큼 높은 관계추출 모델의 성능을 기대하기 어렵다. 본 연구는 기계학습을 통해 관계추출 모델을 훈련하는데 있어 지도 학습과 원격지도 학습이 가지는 단점을 서로 보완하여 타협점을 제시하는 학습 방법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.1154-1157
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• 2008

오늘날은 실용성 있는 생활 영어교육이 절실히 필요한 시대로서 영어 교육은 무엇보다도 의사소통 능력 개발에 중점을 두고 있다. 영어 학습을 시작하는 초기 학습자 단계에서 가장 우선적으로 직면하게 되는 것이 바로 어휘 학습이다. 기존 영어 단어 학습 시스템은 학습자에게 지나치게 많은 단어들을 단순한 방법을 통해서 학습하게 함으로써 심리적 부담을 주고 있다. 심리언어학에서는 언어 이해의 과정이 단순히 제시된 것을 그대로 받아들이는 수용의 과정이 아니라 학습자가 이미 보유한 경험과 개념을 근거로 활성망의 확산을 통해 적절한 관계를 찾는 역동적·능동적 과정이라는 이론이 있다. 본 논문에서는 언어 학습 이론을 바탕으로 단어들 사이의 관계를 부각시킴으로써 추론과 기억에 도움을 주는 영어 단어 학습 시스템을 제안한다. 본 시스템은 단어들 간의 관계를 정의한 단어 관계 망을 중심으로 단어 학습 순서를 결정할 수 있고, 이미지 및 게임 기능을 지원하여 단어학습의 흥미를 유발하는 특징이 있다. 본 학습시스템을 실제 단어 학습에 적용해 본 결과 학습자들의 만족도가 높았다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.55-60
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• 2018

기계학습 기반인 관계추출 모델을 설계할 때 다량의 학습데이터를 빠르게 얻기 위해 원격지도학습 방식으로 데이터를 수집한다. 이러한 데이터는 잘못 분류되어 학습데이터로 사용되기 때문에 모델의 성능에 부정적인 영향을 끼칠 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 강화학습 접근법을 사용해 해결하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 모델은 오 분류된 데이터로부터 좋은 품질의 데이터를 찾는 문장선택기와 선택된 문장들을 가지고 학습이 되어 관계를 추출하는 관계추출기로 구성된다. 문장선택기는 지도학습데이터 없이 관계추출기로부터 피드백을 받아 학습이 진행된다. 이러한 방식은 기존의 관계추출 모델보다 좋은 성능을 보여주었고 결과적으로 원격지도학습데이터의 단점을 해결한 방법임을 보였다.

• 대한공업교육학회지
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• 제38권2호
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• pp.240-266
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• 2013

본 연구는 평생학습자로 살아가야 할 이공계 대학생의 자기주도학습준비도와 학습유형의 특성을 알아보고, 자기주도학습준비도와 학습유형의 관계를 분석해보는데 목적이 있다. 이 연구를 수행하기 위하여 충남의 H대학교 이공계열 전공 학생 142명을 대상으로 자기주도학습준비도 검사와 Kolb 학습유형 검사를 실시하였다. 본 연구를 통해 나타난 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 연구대상 학생의 자기주도학습준비도 전체 평균점수가 3.41로 나타나 Guglielmino & Guglielmino(1993)의 점수해석을 기준으로 할 때, 연구대상 학생의 자기주도학습준비도는 '평균'으로 볼 수 있다. 자기주도학습준비도의 하위영역별 통계치를 보면, '자신의 학습에 대한 책임감'이 가장 높게 나타났고, '학습에 있어서의 독립심과 자발성'이 가장 낮게 나타났다. 둘째, 연구대상 학생의 Kolb 학습유형 4가지 기본척도 분석결과 능동적 실험(AE)의 평균점수가 가장 높게 나타났으며, 추상적 개념화(AC)의 평균점수가 가장 낮게 나타났다. 연구에 참여한 이공계열 전공 대학생들은 Kolb 4가지 학습유형 중 확산형을 선호하는 학생들이 가장 많았고, 수렴형은 선호도가 가장 낮았다. 셋째, 자기주도학습준비도의 하위변인과 Kolb 학습유형 기본척도의 상관관계를 분석한 결과, 통계적으로 유의한 수준에서 관계가 있는 것으로 나타난 것은 다음과 같다. (1) 학습기회의 개방성, 배움에 대한 사랑이 구체적 경험과 관계가 있었다. (2) 학습기회의 개방성, 효율적이고 독립적인 학습자로서의 자아개념, 학습에 있어서의 독립심과 자발성, 배움에 대한 사랑, 미래지향성이 추상적 개념화와 관계가 있었다. (3) 학습에 있어서의 독립심과 자발성, 창의성이 반성적 성찰과 관계가 있었다. (4) 학습에 있어서의 독립심과 자발성, 미래지향성이 능동적 실험과 관계가 있었다. 넷째, 연구대상 학생의 자기주도학습준비도 평균점수를 상위집단과 하위집단으로 구분하여 Kolb 학습유형과 비교 분석한 결과, 자기주도학습준비도와 학습유형은 관계가 있는 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.137-142
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• 2017

원격 지도 학습은 자동으로 매우 큰 코퍼스와 지식베이스 간의 주석 데이터를 생성하여 기계 학습에 필요한 학습 데이터를 사람의 손을 빌리지 않고 저렴한 비용으로 만들 수 있어, 많은 연구들이 관계 추출 문제를 해결하기 위해 원격 지도 학습 방법을 적용하고 있다. 그러나 기존 연구들에서는 모델 학습의 입력으로 사용되는 단어 임베딩에서 단어의 동형이의어 성질을 반영하지 못한다는 단점이 있다. 때문에 서로 다른 의미를 가진 동형이의어가 하나의 임베딩 값을 가지다 보니, 단어의 의미를 정확히 파악하지 못한채 관계 추출 모델을 학습한다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 원격 지도 학습 기반 관계 추출 모델에 다중-어의 단어 임베딩을 적용한 모델을 제안한다. 다중-어의 단어 임베딩 학습을 위해 어의 중의성 해소 모듈을 활용하였으며, 관계 추출 모델은 문장 내 주요 특징을 효율적으로 파악하는 모델인 CNN과 PCNN을 활용하였다. 본 논문에서 제안하는 다중-어의 단어 임베딩 적용 관계추출 모델의 성능을 평가하기 위해 추가적으로 2가지 방식의 단어 임베딩을 학습하여 비교 평가를 수행하였고, 그 결과 어의 중의성 해소 모듈을 활용한 단어 임베딩을 활용하였을 때 관계추출 모델의 성능이 향상된 결과를 보였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.137-142
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• 2017

원격 지도 학습은 자동으로 매우 큰 코퍼스와 지식베이스 간의 주석 데이터를 생성하여 기계 학습에 필요한 학습 데이터를 사람의 손을 빌리지 않고 저렴한 비용으로 만들 수 있어, 많은 연구들이 관계 추출 문제를 해결하기 위해 원격 지도 학습 방법을 적용하고 있다. 그러나 기존 연구들에서는 모델 학습의 입력으로 사용되는 단어 임베딩에서 단어의 동형이의어 성질을 반영하지 못한다는 단점이 있다. 때문에 서로 다른 의미를 가진 동형이의어가 하나의 임베딩 값을 가지다 보니, 단어의 의미를 정확히 파악하지 못한 채 관계 추출 모델을 학습한다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 원격 지도 학습 기반 관계 추출 모델에 다중-어의 단어 임베딩을 적용한 모델을 제안한다. 다중-어의 단어 임베딩 학습을 위해 어의 중의성 해소 모듈을 활용하였으며, 관계 추출 모델은 문장 내 주요 특징을 효율적으로 파악하는 모델인 CNN과 PCNN을 활용하였다. 본 논문에서 제안하는 다중-어의 단어 임베딩 적용 관계추출 모델의 성능을 평가하기 위해 추가적으로 2가지 방식의 단어 임베딩을 학습하여 비교 평가를 수행하였고, 그 결과 어의 중의성 해소 모듈을 활용한 단어 임베딩을 활용하였을 때 관계추출 모델의 성능이 향상된 결과를 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.237-240
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• 2020

사전학습 언어모델은 다양한 자연어처리 작업에서 높은 성능을 보였다. 하지만, 사전학습 언어모델은 문장 내 문맥 정보만을 학습하기 때문에 단어간 의미관계 정보를 추론하는데는 한계가 있다. 최근에는, 사전학습 언어모델이 어느수준으로 단어간 의미관계를 이해하고 있는지 다양한 Probing Test를 진행하고 있다. 이러한 Test는 언어모델의 강점과 약점을 분석하는데 효율적이며, 한층 더 인간의 언어를 정확하게 이해하기 위한 모델을 구축하는데 새로운 방향을 제시한다. 본 논문에서는 대표적인 사전 학습기반 언어모델인 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)의 단어간 의미관계 이해도를 평가하는 3가지 작업을 진행한다. 첫 번째로 단어 간의 상위어, 하위어 관계를 나타내는 IsA 관계를 분석한다. 두번째는 '자동차'와 '변속'과 같은 관계를 나타내는 PartOf 관계를 분석한다. 마지막으로 '새'와 '날개'와 같은 관계를 나타내는 HasA 관계를 분석한다. 결과적으로, BERT_base 모델에 대해서는 추론 결과 대부분에서 낮은 성능을 보이지만, BERT_large 모델에서는 BERT_base보다 높은 성능을 보였다.

• 산업융합연구
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• 제20권6호
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• pp.73-81
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• 2022

본 연구는 비대면 전공수업을 경험한 간호대학생의 학습동기, 학습몰입과 학습관련 자기주도성 관계를 파악하고자 시도된 서술적 조사연구이다. 자료수집은 2021년 8월 1일부터 30일까지였으며, 수집된 자료는 IBM SPSS/WIN 22.0 프로그램을 이용하여 분석하였다. 본 연구결과 학습동기는 학습몰입, 학습관련 자기주도성과 양의 상관관계가 있었고, 학습동기와 학습관련 자기주도성의 관계 역시 상관관계가 나타났다. 학습몰입에 영향을 미치는 요인으로 학습동기과 학습관련 자기주도성으로 분석되었으며, 학습관련 자기주도성은 학습동기와 학습몰입의 관계에서 부분 매개변수임을 확인하였다. 따라서, 간호대학생의 학습관련 자기주도성은 학습동기와 학습몰입에 중요 요인이므로, 이를 향상시킬 수 있는 구체적인 방안이 마련되어야 한다.