• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권4호
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• pp.338-345
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• 2001

본 연구에서는 시계열자료를 예측하기 위해 적용한 n$\times$n$\times$1 신경망 구조에서 초기값의 시각적인 선택을 통한 개선된 학습과정을 제안한다. 적용된 Easton[1]의 제어상자는 시각적인 면과 실용적인 적용측면에서 다차원 구조를 논의하기에는 제한적이지만, 적은 개수의 은닉노드를 갖는 단순한 신경망구조에서는 초기 가중값들의 동적인 선택을 통하여 가능한 빨리 효과적인 학습이 이루어질 수 있게 할 수 있다. 신경망 학습의 오차 판단기준은 기존의 평균제곱오차(MSE)를 고려한다. 실증연구에는 모의생성된 ARMA(1,0) 자료와 담배생산량 자료를 이용한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.443-454
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• 2020

본 연구는 온라인 원격교육 참여자의 학습몰입을 설명할 수 있는 구조적 이론모형을 제안하고자, 사이버대학 학습자의 학습몰입에 영향을 미치는 관련 변인들 간의 구조적 인과관계를 밝히고자 하였다. 연구대상은 A사이버대학에 재학하고 있는 학생이며, 편의표집으로 대상자를 선정하고 직접설문조사와 우편설문조사를 병행하였다. 수집된 자료의 수는 272명이며, 분석 방법은 구조방정식모형분석을 사용하였다. 본 연구 결과로 첫째, 사이버대학 학습자의 학습몰입을 설명하기 위해 본 연구에서 제안한 구조적 연구모형을 기반으로 통계적으로 유의미한 적합성을 가지는 수정된 최종모형을 도출하였다. 둘째, 사이버대학 학습자의 학습동기와 학습몰입의 관계를 검증한 결과, 내재적 동기는 학습몰입에 유의한 정적영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 사이버대학 학습자의 학업적 자기효능감과 학습몰입의 관계에 대한 실증적 검증 결과, 학업적 자기효능감은 학습몰입에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 사이버대학 학습자의 자기주도학습과 학습몰입의 관계에 대한 실증적 검증 결과, 학습자의 자기주도학습 능력은 학습몰입에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이와 같은 연구결과는 최근 주목받고 있는 온라인 비대면 원격교육의 새로운 패러다임에 대한 성공적인 정착과 확산을 위한 전략적 방향성을 제시하는데 활용될 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.661-663
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• 2004

본 연구는 웹상에서 학습자들에게 동영상(Flash Animation)학습과 심화학습(Feedback Learning)을 통하여 흥미롭고 자기 주도적으로 학습을 할 수 있도록 하여 홍미를 유발시키고 학습효과를 놓이고자 한다. 전체적으로 자료구조에 대한 기초적이고 전반적인 이론 학습 및 알고리즘 수행과정 실습을 할 수 있도록 하였으며 이해하기 힘든 학습내용을 단순한 텍스트 위주의 설명식 수업에서 탈피하여 자바스크립트 및 플래시 액션 기능을 활용한 코스웨어 상에서의 학습자 상호작용에 기반한 환경을 제공하였다 각 단위별로 기본 학습 밀 동영상 학습, 심화학습, 형성평가로 이루어져 있으며 , 학습화면 구성을 윈도우 운영체제 기본 환경과 유사하게 설정하여 학습에 흥미를 돋우고자 하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (D)
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• pp.105-108
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• 2007

Bayesian 학습 네트워크는 여러 가지의 다양한 응용 분야에 적용된다. 본 논문은 다양한 무선 센서 네트워크 환경에 적용될 수 있는 온라인 Bayesian 학습 네트워크의 추론 알고리즘 구조에 대하여 논의한다. 첫째, 논문은 Bayesian 파라메타 학습과 Bayesian DAG 구조 학습을 논의하고, 다음에 무선 센서 네트워크의 특징과 무선 환경에서의 데이터 수집에 대하여 논의한다. 둘째, 논문은 온라인 Bayesian 학습 네트워크에서의 중요한 고려 사항과 네트워크 학습 알고리즘의 개념적 구조에 대하여 논의한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (A)
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• pp.85-87
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• 2005

본 논문에서는 폰노이만 컴퓨터의 동작 원리를 귑게 이해하도록 도와주는 애니메이션 학습 도구의 개발을 소개한다. 개발된 프로그램은 일정 제약조건을 만족하는 임의의 명령어 집합 구조를 가상으로 시뮬레이션 하고 각 명령어의 실행과정을 플래시 애니메이션을 사용하여 학습자에게 보여준다. 시뮬레이션 대상의 ISA 설정과 메모리의 내용을 변경함으로써 임의의 프로세서구조에 대한 명령어의 실행을 시뮬레이션할 수 있다. 본 학습 도구는, 애니메이션을 이용함으로써 초보자라도 학습 내용을 쉽게 이해하게 할 수 있게 하였고 사용자와 쌍방향 의사소통이 가능한 능동적 학습을 가능하게 하고 여러 수준의 학습자를 수용할 수 있는 장점이 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.169-175
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• 2015

이 연구의 목적은 모바일 학습환경에서 교수실재감, 인지적 실재감, 사회적 실재감, 서비스 질, 학습몰입과 학습 만족도 간의 구조적인 관계를 규명하는데 있다. 설문조사는 국내 W 디지털대학교에서 모바일서비스를 사용하는 학습자 255명을 대상으로 구조방정식 방법을 사용하여 분석하였다. 연구결과 인지적 실재감, 사회적 실재감, 서비스 질은 학습 몰입에 영향을 미치는 것으로 나타났고 인지적 실재감, 서비스 질, 학습몰입은 학습 만족도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 연구결과를 토대로 모바일러닝 환경에서 학습몰입과 학습만족도를 높이기 위한 전략을 제시하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.53-61
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• 2018

세계 각 국은 현재 스마트 열풍 속에 4차 산업혁명 시대로 변화하고 있다. 교육 또한 e-러닝의 지속적인 성장 발전을 통해 유비쿼터스 환경에 적합한 학습형태인 모바일 기반의 스마트러닝으로 진화하고 있다. 본 연구는 e-Learning 성공요인으로 가장 주목받고 있는 학습자의 동기요인에 관하여 Keller의 ARCS모델에 근거하여 학습자의 스마트러닝 학습성과와 관련된 요인들 간의 관계를 분석하였다. 학습자의 학습 동기 전략 요소가 학습성과에 영향을 미치는 과정 중에 특히 학습자에 대한 여러 동기부여 전략이 학습몰입이라는 매개변수의 조절효과를 거쳐 학습성과에 미치는 영향을 연구 구조모형을 통해 확인해 보았다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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• pp.269-279
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• 1999

본 연구는 Web상에서 원격 협력 학습을 위한 수준별 학습자 모집 스케줄링 에이전트의 설계와 구현에 관해 제안한다. 본 시스템의 구조는 원격 교사 모듈과 여러 명의 학습자, 그리고 이를 연결해 주는 스케줄링 Agents, 학습자를 진단할 수 있는 진단 Agent로 구성된다. 컴퓨터가 분산환경으로 발전됨에 따라서 교육의 변화도 가속화되었고, 지식의 공유와 정보의 공유가 원격 협력학습에 의하여 절실히 필요하게 되었다. 원격 협력 학습에서의 학습자는 동일한 과목과 주제에 흥미를 느끼는 여러 명의 아동이 동시에 학습할 수 있는 상황이 필요하며, 선행 지식 또한 비슷한 수준이어야 동일한 주제로 학습의 효과가 있다. 이런 학습자를 판단하기 위해서 진단 Agent가 학습자를 진단하며 스케줄링 Agents의 학습자 지식에 추가한 후 스케줄링 Agents가 학습자의 기본 사항과 요구 내용을 추론하여 비슷한 수준의 학습자를 연결한다. 교사 모듈은 전통적인 ITS의 구조의 교수 학습 모듈, 전문가모듈로 구성되어 교수 학습을 할 수 있다. 이렇게 여러 명의 학습자를 연결하여 협력학습을 하기 위해서는 학습자간의 요구사항과 지식 수준 그리고 학습 가능한 시간이 같아야 하는데 이를 위해 시간을 자원으로 하는 동적 자원 스케줄링(Dynamic Resource Scheduling)으로 모델링 하였다. 본 연구에서 도형학습을 기반으로 하는 실험을 통해 구현한 원격 협력학습을 위한 지능형 스케줄링 에이전트를 평가하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.641-642
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• 2018

현재 실내 측위를 위한 기술로 전파 지문 기반의 측위 기술의 성능은 데이터 비교 알고리즘의 선택에 따라 큰 영향을 받는다. 이때 학습 구조에 필요한 데이터 확장 기법에 의해 실내 측위의 정확도가 크게 개선될 수 있다. 본 논문에서는 Wi-Fi 전파 지문을 기반으로 하는 학습 구조를 구성하기 위해 학습 데이터의 구분 및 확장 기술을 통해 실제 측위에 적용할 수 있는 학습 구조의 중요성을 논의한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.517-521
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• 2023

최근 거대 언어모델의 등장과 동시에, 많은 매개변수를 효과적으로 학습하는 방법인 효율적인 매개변수 미세조정(Parameter Efficient Fine-Tuning) 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 중에서 Adapter는 사전학습 언어모델(Pretrained Language Models)에 몇 개의 추가 병목 구조 모듈을 삽입하여 이를 학습하는 방식으로, 등장한 이후 다양한 연구 영역에서 주목받고 있다. 그러나 몇몇 연구에서는 병목 차원을 증가시켜 미세 조정보다 더 나은 성능을 얻는다는 주장이 나오면서, 원래의 의도와는 다른 방향으로 발전하고 있다는 의견도 있다. 이러한 맥락에서, 본 연구에서는 기존의 Adapter 구조를 개선한 MAdapter를 제안한다. MAdapter는 본래 Adapter에 중간 층을 추가하되 학습 가능한 매개변수의 수는 오히려 줄이는 방법으로, 전체 매개변수 수 대비 1% 내외 만을 학습에 활용하며, Adapter 대비 절반 정도의 매개변수만을 사용하여 기존 결과와 비슷하거나 더 나은 성능을 얻을 수 있는 것을 확인할 수 있다. 또한, 병목차원 크기 비교와 중간 층 개수 분석을 통한 최적의 MAdapter 구조를 찾고, 이로써 효율적인 매개변수 미세조정 방법을 제시한다.