• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.01a
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• pp.177-178
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• 2016

사회 패러다임의 변화는 교육 패러다임의 변화를 요구하며, 교육 패러다임의 변화는 교사의 역할도 함께 변화할 것을 요구한다. 현대 사회는 많은 지식을 습득한 인재를 양성하는 것보다, 지식을 습득하는 방법과 습득한 지식을 활용하여 문제를 효과적으로 해결하는 인재를 양성할 것을 요구하고 있다. 따라서 교사는 현대 사회가 요구하는 학습자를 양성하기 위하여 지식 전달자의 역할에서 문제 해결자를 양성하는 역할로 탈바꿈해야 한다. 이를 위해서는 교사는 학습자가 교과에서 반드시 학습해야 하는 개념과 원리를 깊이 있게 이해하고 이를 활용하여 문제를 해결할 수 있도록 안내하는 역할을 해야 한다. 이러한 점에서 볼 때 프로그래밍은 교사의 수업 전문성 향상을 위한 훌륭한 도구이다. 프로그래밍은 교사가 원하는 교수 학습 자료나 추상적인 내용을 시각적으로 확인하는 자료, 혹은 사람의 사고 능력으로 해결하기 어렵거나 시간이 오래 걸리는 문제들을 해결하는 자료 제작을 지원함으로써 학습자의 깊은 이해를 유도할 수 있다. 따라서 수업 전문성 향상을 위한 프로그래밍 교육 실천함으로써 교사가 사회에서 요구하는 인재를 양성하는 임무를 충실히 수행할 수 있도록 해야 할 필요가 있다.

• Communications of Mathematical Education
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• v.15
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• pp.255-260
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• 2003

1980년을 전후하여 카오스연구가 물리학에서 왕성하게 이루어졌다. 미국의 물리학자 파이겐바움(M. J. Feigenbaum)이 보편상수를 발견한 것이(1978) 중요한 계기가 되었다. 파이겐바움의 보편상수는 카오스현상에서 공통적으로 발견할 수 있다. 보편상수를 탐구하기 위해서는 주기, 배가, 파이겐바움 분기도에 대한 이해가 필요하다. 프로그래밍을 통하여 일반적으로 소개하고 있으므로, 프로그래밍에 대한 깊은 이해없이는 분기도를 탐구하기 어렵다. 프로그래밍을 통해서는 나타나는 결과만을 이해할 수 있다. 이 논문에서는 학습자가 프로그래밍 이전에 엑셀의 기능을 이용하여 파이겐바움 분기도를 그릴 수 있는 방법을 제시하고, 파이겐바움의 주기에 대해 엑셀을 이용하여 시각적으로 이해할 수 있도록 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2019.05a
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• pp.153-154
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• 2019

There are many jobs, not actually sleeping. Sleepy driving is one of the biggest problems in modern society. In this paper, we propose a system to control underwater guns by using deep learning (YOLO) to check eyes and to check drowsiness. So let your mind be clear.

• Journal of the Korean School Mathematics Society
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• v.19 no.3
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• pp.291-308
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• 2016

In this paper, we did a study on the definition and properties of binomial coefficients which can be seen with the topic for the enrichment of mathematically gifted students. Using this result, studied the problem of how to solve equations containing the binomial coefficients by using the mathematical induction, binomial theorem, the definition of the combination, and road network model situations. And such contents can be adequately dealt with the subject of mathematics enrichment gifted and talented Education because mathematically gifted students may well be the subject of inquiry. In addition, it can be used to study the subject to experience a deep sense of mathematics. As this research, it will be introduced as an example to guide students.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.28 no.3
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• pp.369-374
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• 2024

This study aims to improve the accessibility and efficiency of sign language education for both hearing impaired and non-deaf people. To this end, we developed VR realistic sign language education content that integrates hand tracking technology and conversational AI. Through this content, users can learn sign language in real time and experience direct communication in a virtual environment. As a result of the study, it was confirmed that this integrated approach significantly improves immersion in sign language learning and contributes to lowering the barriers to sign language learning by providing learners with a deeper understanding. This presents a new paradigm for sign language education and shows how technology can change the accessibility and effectiveness of education.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.9 no.2
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• pp.108-114
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• 2019

In this paper, we propose an intelligent vocabulary recommendation agent that automatically provides vocabulary corresponding to game-based learners' needs and requirements in the mobile education augmented reality game environment. The proposed agent reflects the characteristics of mobile technology and augmented reality technology as much as possible. In addition, this agent includes a vocabulary reasoning module, a single game vocabulary recommendation module, a battle game vocabulary recommendation module, a learning vocabulary list Module, and a thesaurus module. As a result, game-based learners' are generally satisfied. The precision of context vocabulary reasoning and thesaurus is 4.01 and 4.11, respectively, which shows that vocabulary related to situation of game-based learner is extracted. However, In the case of satisfaction, battle game vocabulary(3.86) is relatively low compared to single game vocabulary(3.94) because it recommends vocabulary that can be used jointly among recommendation vocabulary of individual learners.

• Communications of Mathematical Education
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• v.18 no.1 s.18
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• pp.317-323
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• 2004

본 연구의 목적은 예비 초등교사의 수학 수업에 대한 자기효능감을 조사함으로써 예비 교사를 위한 수학 교육프로그램 개선에 도움이 되고자 하는데 있다. 기존의 문헌 분석에 의하면 수업에 대한 교사들의 자기효능감은 수업 수행 능력과 학생들의 학습에 크게 영향을 미치는 것으로 알려졌다. 뿐만 아니라 최근 우리가 지향하고 있는 교사들에 대한 학습자 중심 수학 수업으로의 개선과 변화된 수업 방식의 지속성에 매우 유효한 요인이 된다. 예비 초등교사들을 대상으로 한 본 연구 결과에 의하면 이들의 수학 수업에 대한 자기효능감은 보통의 수준에 머물러 있으며, 특히 상당수의 예비 교사들은 자신의 수학 수업에 대한 자신감이 매우 부족한 것으로 들어났다. 이러한 결과는 아마도 현재 교육대학교에서 예비 교사들에게 제공하는 수학 교육과 관련된 과목을 수강할 수 있는 기회가 매우 제한적인 데서 그 원인을 찾을 수 있으며, 이는 또한 수학 교육 프로그램의 초점이 예비 교사들의 수학 수업 능력의 측면에 초점이 맞추어져야 한다는 것을 시사한다. 예비 교사들의 수학 수업에 대한 자기 효능감은 그들이 이해하고 있는 수학 교수법적 지식과 매우 관련이 깊은 것으로 나타났다.

• Journal of the Korean Geotechnical Society
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• v.20 no.3
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• pp.53-65
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• 2004

This paper presents the prediction of deep excavation-induced ground surface movements using artificial neural network(ANN) technique, which is of prime importance in the damage assessment of adjacent buildings. A finite element model, which can realistically replicate deep excavation-induced ground movements, was employed to perform a parametric study on deep excavations with emphasis on ground movements. The result of the finite element analysis formed a basis for the Artificial Neural Network(ANN) system development. It was shown that the developed ANN system can be effective for a first-order prediction of ground movements associated with deep-excavation.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.384-387
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• 2018

SNS가 급속도로 확산되며 거짓 정보를 언론으로 위장한 형태인 가짜뉴스는 큰 사회적 문제가 되었다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 한글 가짜뉴스 탐지를 위한 딥러닝 모델을 제시한다. 기존 연구들은 영어에 적합한 모델들을 제시하고 있으나, 한글은 같은 의미라도 더 짧은 문장으로 표현 가능해 딥러닝을 하기 위한 특징수가 부족하여 깊은 신경망을 운용하기 어렵다는 점과, 형태소 중의성으로 인한 의미 분석의 어려움으로 인해 기존 오델들을 적용하기에는 한계가 있다. 이를 해결하기 위해 얕은 CNN 모델과 음절 단위로 학습된 단어 임베딩 모델인 'Fasttext'를 활용하여 시스템을 구현하고, 이를 학습시켜 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.41-42
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• 2018

텍스트 문서 영상으로부터 단어를 검출하고, LLAH(locally likely arrangement hashing) 알고리즘을 이용하여 이웃 단어 사이의 기하 관계를 표현하는 특징 벡터를 계산한 후, 특징 벡터를 비교함으로써 텍스트 문서를 효과적으로 인식하거나 검색할 수 있다. 그러나, 이는 문서 내 각 단어가 정확하고 강건하게 검출된다는 전제를 필요로 한다. 본 논문에서는 텍스트 내 각 라인을 검출하고, 각 라인 내에서 단어 사이의 간격과 글자 사이의 간격을 깊은 신경망(deep neural network)을 이용하여 학습하고 분류함으로써, 보다 카메라와 텍스트 문서 사이의 거리나 방향이 동적으로 변하는 조건에서 각 단어를 강건하게 검출하는 방법을 제안한다. 모바일 환경에서 제안된 방법을 구현하였으며, 실험을 통해 단어 사이의 간격과 글자 사이의 간격을 92.5%의 정확도로 구별할 수 있으며, 이를 통해 동적인 환경에서 단어 검출의 강건성을 크게 개선할 수 있음을 확인하였다.