• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2007년도 동계학술대회
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• pp.335-343
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• 2007

수학적 지식과 능력을 활용하여 생활 주변의 여러 가지 문제를 해결하는 능력의 신장이야말로 수학교육의 목표이자, 수학 학습의 근본적인 이유가 된다. 그러나 문제해결 능력이 가장 많이 필요한 문장제 문제해결과, 문제 푸는 방법 찾기 단원을 학생들은 해결하기 어려워한다. 다른 단원보다 명확하게 식을 찾을 수 있는 연산 문제들과 다르고, 책에 제시되어 있는 방법을 쉽게 사용을 하지 못하며. 그 문제의 의미를 이해하지 못한다. 그래서 문제를 푸는데 즐거움을 느끼지 못한다. 이에 본 연구는 문제 푸는 방법 찾기 단원을 중심으로 문제해결 능력 신장을 위한 교수 학습 시스템 설계를 목적으로 학습의 과정별, 특성별, 연계별 학습 내용을 고려하여 학년 통합, 내용 통합하여 재구성하였다. 그리고 교수-학습 모듈, 평가 모듈, 상호작용 모듈로 시스템을 구성하였다. 시공간의 제약을 극복하여 학습자들의 수준에 적합한 개별화 학습을 제공하고, 웹을 이용한 문제 만들기 활동을 통하여 학습에 자신감을 기르고, 또한, 자기주도적 학습 능력을 향상시키는 계기가 될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.59-64
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• 2015

최근 온라인 텍스트 자료를 이용하여 대중의 의견을 분석하는 작업이 활발히 이루어지고 있다. 이러한 작업에는 주관적 방향성을 갖는 텍스트의 논증 구조와 중요 내용을 파악하는 과정이 필요하며, 자료의 양과 다양성이 급격히 증가하면서 그 과정의 자동화가 불가피해지고 있다. 본 연구에서는 정책에 대한 찬반 의견으로 구성된 한국어 텍스트 자료를 직접 구축하고, 글을 구성하는 기본 단위들 사이의 담화 관계를 정의하였다. 각 단위들 사이의 관계는 기계학습과 규칙 기반 방식을 이용하여 예측되고, 그 결과는 합성되어 하나의 글에 대응되는 트리 구조를 이룬다. 또한 텍스트의 구조상에서 주제문을 직접적으로 뒷받침하는 문장 혹은 절을 추출하여 글의 중요 내용을 얻고자 하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.256-258
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• 2004

단백질간의 상호작용에 대한 연구는 생물학적 프로세스를 이해하기 위해 중요한 부분이다. 이러한 단백질간의 상호작용에 대한 정보는 주로 생명과학 관련 연구논문에 존재하지만 컴퓨터로 자동으로 처리하여 상호작용에 관안 정보를 추출할 수 있기 위해서는 텍스트 마이닝 기술이 적용되어야 한다 바이오 텍스트 마이닝에서 대두되고 있는 중요한 쟁점은 대용량의 연구논문에서 필요한 정보를 어떻게 효율적으로 정확하게 추출할 것인가에 대한 내용이다. 또한, 관심이 있는 단백질의 종류나 관련성을 표시하는 문장내 패턴의 다양성을 수용하기 위하여 개발하는 시스템의 확장성을 높이는 것도 소프트웨어 공학적인 측면에서 중요한 이슈이다 이 논문의 목적은 생물학적 내용을 담고 있는 연구논문으로부터 단백질간의 상호작용을 추출하는 확장성을 가진 텍스트 마이닝 기법을 제안하는데 있다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제32권3호
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• pp.161-177
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• 2020

본 연구는 2015 개정 중학교 가정 교과서의 '청소년기의 소비생활' 단원을 지속가능한 발전(ESD)의 측면에서 분석해 ESD와의 연관성을 찾고, Romey 분석을 통해 '청소년기의 소비생활' 단원의 탐구 성향을 분석하였다. 이를 위해 먼저 선행연구에서 사용된 ESD와 관련된 평가 기준을 정리하여 환경적 관점(천연자원, 기후변화/재해예방 및 완화, 지속가능한 농촌과 도시), 경제적 관점(기업의 지속가능성, 시장경제, 빈부격차 완화), 사회·문화적 관점(인권/평화/인간보호, 문화적 다양성과 이해, 건강/안전, 시민참여, 국가경영)으로 11개의 핵심 내용을 가진 분석틀을 설정하였다. 설정한 분석틀을 바탕으로 중학교 가정 교과서 12종의 '청소년기의 소비생활' 단원의 학습 내용을 분석하였고, Romey의 탐구적 교과서 분석방법에 따라 본문문장, 사진·삽화·표·그래프, 활동과제를 분석하였다. 분석결과 경제적 관점의 '시장경제', '국가경영'의 핵심 요소를 모든 교과서가 본문문장, 사진·삽화·표·그래프, 활동과제의 3가지 형태로 다양하게 제시하고 있었으나, 건강/안전, 시민참여, 지속가능한 농촌과 도시, 기업의 지속가능성 핵심 내용의 내용 요소는 상대적으로 부족해 ESD의 다양한 내용을 다루는 교과서 개발이 필요한 것으로 보았다. 또한 Romey 분석 결과 대부분의 교과서에서 본문문장, 사진·삽화·표·그래프는 권위적 성향으로, 활동과제의 경우 탐구적 성향으로 나타났다. 청소년들의 지속가능한 발전을 위한 소비 가치관 형성과 행동 실천을 위해 보다 다양한 ESD 관련 내용을 가정과 수업에 반영하고, 탐구적 성향의 학습활동을 수업에 창의적으로 활용할 필요가 있다. 또한 가정과 ESD 수업 모델을 개발해 가정과 교육 현장에서 실천하여 효과를 살펴볼 필요가 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.39-70
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• 2017

최근 여론조사 분야에서 데이터에 기반을 둔 분석 기법이 널리 활용되고 있다. 기업에서는 최근 출시된 제품에 대한 선호도를 조사하기 위해 기존의 설문조사나 전문가의 의견을 단순 취합하는 것이 아니라, 온라인상에 존재하는 다양한 종류의 데이터를 수집하고 분석하여 제품에 대한 대중의 기호를 정확히 파악할 수 있는 방안을 필요로 한다. 기존의 주요 방안에서는 먼저 해당 분야에 대한 감성사전을 구축한다. 전문가들은 수집된 텍스트 문서들로부터 빈도가 높은 단어들을 정리하여 긍정, 부정, 중립을 판단한다. 특정 제품의 선호를 판별하기 위해, 제품에 대한 사용 후기 글을 수집하여 문장을 추출하고, 감성사전을 이용하여 문장들의 긍정, 부정, 중립을 판단하여 최종적으로 긍정과 부정인 문장의 개수를 통해 제품에 대한 선호도를 측정한다. 그리고 제품에 대한 긍 부정 내용을 자동으로 요약하여 제공한다. 이것은 문장들의 감성점수를 산출하여, 긍정과 부정점수가 높은 문장들을 추출한다. 본 연구에서는 일반 대중이 생산한 문서 속에 숨겨져 있는 토픽을 추출하여 주어진 제품의 선호도를 조사하고, 토픽의 긍 부정 내용을 요약하여 보여주는 제품 평판 마이닝 알고리즘을 제안한다. 기존 방식과 다르게, 토픽을 활용하여 쉽고 빠르게 감성사전을 구축할 수 있으며 추출된 토픽을 정제하여 제품의 선호도와 요약 결과의 정확도를 높인다. 실험을 통해, K5, SM5, 아반떼 등의 국내에서 생산된 자동차의 수많은 후기 글들을 수집하였고, 실험 자동차의 긍 부정 비율, 긍 부정 내용 요약, 통계 검정을 실시하여 제안방안의 효용성을 입증하였다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제5권1호
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• pp.43-58
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• 2003

본 연구에서는 남북한 초등학교 수학교과서의 외형과 단원체제, 각 영역별 내용 요소의 비중과 도입시기, 문장제의 소재 등 다소 양적인 비교에 초점을 둔 선행연구에 기초하여, 남북한 초등학교 수학교과서를 내용 구성과 전개 과정에서의 구체적인 특징에 주목한 질적인 관점에서 비교.분석하였다. 먼저 내용 구성에 관한 비교 결과는 다음과 같다. 첫째, 초등학교 학생들의 정의적.인지적 특성을 고려하여 학습 내용을 분산.교차하여 배치하는 남한과 달리 북한에서는 관련된 요소를 집중 배치하는 방식으로 구성되어 있다. 둘째 생활 소재를 통하여 문제상황을 제시하고 점진적이고 구체적인 활동으로 학습 내용을 제시하는 남한과 달리, 인민학교 교과서에서는 여러 형태의 문제를 통하여 학습을 유도하고 있다. 또한 내용 전개의 주요 전략으로 남한은 '안내'를. 북한은'설명'을 따르는 것으로 파악된다. 단계화된 탐구형 질문으로 안내하면서 학습을 유도하는 남한과 달리 북한에서는 의미 있는 설명을 통하여 학습 내용을 다루는 것으로 확인되었다.

• 대한화학회지
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• 제55권1호
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• pp.124-131
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• 2011

본 연구는 중학교 과학 교과서 17종을 대상으로 화학 단원 본문 내용 중에 제시된 질문에 대한 방략을 빈도, 양식, 위치 등에 따라 비교 분석한 연구이다. 조사 도구는 캘리포니아 대학에서 1975년 협동적 교사 준비 프로젝트의 일환으로 개발된 교과서 질문 방략 평가도구(Text Questioning Strategies Assesment Ins-trument: TQSAI)를 사용하였다. 연구 결과 전체 문장 중에서 질문이 함유된 문장의 수(Q/S)는 6.8%에서 19.7%로 평균 13.6%로 나타났다. 다양한 질문이 후반부보다 제목과 본문 내용의 전 중반부 단계에 주로 설정되어 있었다. 탐구 과정 유형에 있어서는 이해하기에 해당하는 질문이 가장 많았고, 질문의 형태에 있어서는 초점적 질문이 가장 많았다. 질문을 경험의 유무를 기준으로 분류할 때 경험적 질문과 비경험적 질문이 각각 54.2%와 45.8%로 경험적 질문이 다소 많았다.

• 한국지역사회생활과학회:학술대회논문집
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• 한국지역사회생활과학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.94-94
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• 2009

농업계고등학교 교과서는 농촌어메니티를 학습할 수 있는 최적의 교재로서 농촌어메니티 교육내용을 개발함으로써 청소년의 올바른 농업 농촌 가치관 형성 및 국민적 공감대 확산에 이바지하고자 한다. 대상 교과서는 농업계고등학교 교과서 39종으로 이루어졌으며, 연구방법으로는 우선적으로 1~5단계의 내용분석 척도를 설정하여(1단계는 어메니티 개념에 따라 반드시 수정이 필요한 내용, 2단계는 어메니티 개념에 따라 수정이 필요한 내용, 3단계는 어메내티 개념이 포함되었는지 판단할 때 크게 문제가 없는 내용, 4단계는 어메니티 개념이 포함되어 있는 좋은 내용, 5단계는 어메니티 개념이 포함되어 있는 교과서의 모델이 될 수 있는 내용) 판정하였다. 그 결과 1단계 어메니티 개념에 따라 반드시 수정이 필요한 내용을 선정하여 교과내용을 개발하였으며, 이는 어메니티 관점에 맞추어 실시하였다. 또한 내용분석을 통한 교과서 구분을 하여 A, B, C 유형으로 나타내었다. A유형은 내용분석의 결과 판정 1 또는 2의 분석 내용이 20개 이상 나온 교과서, B유형은 내용분석의 결과 판정 1 또는 2의 분석 내용이 10~19개 나온 교과서, C유형은 내용분석의 결과 평정 1또는 2의 분석 내용이 10개 미만으로 나온 교과서를 의미한다. 교과내용 개발 결과 총 262건의 교과내용 개발이 이루어졌으며, 문장 132개로 50.38%, 사진 105개 40.47%, 삽화 22개 8.35, 그래프 0.76%, 표 0.38% 등의 순서로 나타났다. 총 262개 개발내용중에서 '사회자원의 시설'부분에 대한 관점 77개로, '사회자원의 경제활동'에 대한 관점 64개, '문화자원의 경관'에 대한 관점 50개 순으로 집계되었다. 그 다음은 '자연자원의 자연'에 대한 관점이 47개, 문화자원의 역사'에 대한 관점이 9개, '사회자원의 공동체 활동'에 대한 관점이 14개 순으로 나타났다. 자연적 자원 18.31%, 문화적 자원 22,52%, 사회적 자원 관점이 59.16%로 '사회적 자원 관점이 가장 많은 것으로 나타났다. 이는 농업계고등학교 교과서에서는 농촌어메니티의 사회적 자원이 강조되어야 하며, 문화적 자원, 자연적 자원의 순서로 강조될 필요성이 있다는 것을 뜻한다. 즉 농촌어메니티개념의 확립을 이하여 현재 농업계 고등학교 교과서에서는 시설, 경제활동, 공동체활동 같은 '사회적 자원'을 보강하여 강조할 필요가 있음을 나타낸다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.33-42
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• 2016

최근 SNS나 포털을 중심으로 다양한 분야 대해 대중들의 의견이 표현될 수 있는 환경이 확대되고 있고, 이로 인해 오피니언 문서들은 빠르게 대량화 되고 있다. 이러한 환경에서 대용량의 오피니언 문서들의 내용을 파악하기 위해서는 자동 요약 기술의 적용이 필수적이다. 하지만 오피니언 문서 내에는 대상 객체가 갖는 특성들과 주관적 표현들이 내재되어 있어 일반적인 요약 기법으로는 효율적인 요약이 불가능하다. 본 논문에서는 대용량의 오피니언 문서를 대상으로 주요 문장들을 추출하여 요약하는 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 사전에 정의된 오피니언 문서의 특성들에 대해서, 특성들에 대한 오피니언이 표현된 대표적인 문장들이 추출되도록 설계되었다. 또한 실험을 통하여 제안된 방법의 유용성을 증명하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2009년도 제21회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.155-159
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• 2009

본 논문은 한국어 문서 감정분류를 위한 중요한 어휘 자원인 감정자질(Sentiment Feature)의 의미지향성(Semantic Orientation) 추정을 위해 일반적인 특성과 영역(Domain) 의존적인 특성을 반영하여 한국어 문서 감정분류(Sentiment Classification)의 성능 향상을 얻을 수 있는 기법을 제안한다. 감정자질의 의미지 향성은 검색 엔진을 통해 추출한 각 감정 자질의 스니핏(Snippet)과 실험 말뭉치를 이용하여 추정할 수 있다. 검색 엔진을 통해 추출된 스니핏은 감정자질의 일반적인 특성을 반영하며, 실험 말뭉치는 분류하고자 하는 영역 의존적인 특성을 반영한다. 이렇게 얻어진 감정자질의 의미지향성 수치는 각 문장의 감정강도를 추정하기 위해 이용되며, 문장의 감정 강도의 값을 TF-IDF 가중치 기법에 접목하여 감정자질의 가중치를 책정한다. 최종적으로 학습 과정에서 긍정 문서에서는 긍정 감정자질, 부정 문서에서는 부정 감정자질을 대상으로 추가 가중치를 부여하여 학습하였다. 본 논문에서는 문서 분류에 뛰어난 성능을 보여주는 지지 벡터 기계(Support Vector Machine)를 사용하여 제안한 방법의 성능을 평가한다. 평가 결과, 일반적인 정보 검색에서 사용하는 내용어(Content Word) 기반의 자질을 사용한 경우보다 3.1%의 성능향상을 보였다.