• 한국과학교육학회지
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• 제41권3호
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• pp.203-220
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• 2021

이 연구는 과학적 논증 담화에 대한 자동 채점의 성능 개선 방향을 탐색하였으며, 자동 채점 모델을 활용하여 논증 담화의 양상과 패턴을 분석하였다. 이를 위해 과학적 논증 수업에서 발생한 학생 발화를 대상으로 논증 수준을 평가하는 자동 채점을 수행하였다. 이 자동 채점의 데이터셋은 4가지 단위의 논증 피처와 논증 수준 평가틀로 구성되었다. 특히, 자동 채점에 논증 패턴을 반영하기 위하여 논증 클러스터와 n-gram을 활용하였다. 자동 채점 모델은 3가지의 지도 학습 기법으로 구성되었으며, 그 결과 총 33개의 자동 채점 모델이 구성되었다. 자동 채점의 결과, 최대 85.37%, 평균 77.59%의 채점 정확도를 얻었다. 이 과정에서 논증 담화의 패턴이 자동 채점의 성능을 개선하는 주요한 피처임을 확인하였다. 또한, 의사결정 나무와 랜덤 포레스트의 모델을 통하여 과학적 논증 수준에 따른 논증의 양상과 패턴을 분석하였다. 이를 통하여 주장, 자료와 함께 정당화가 체계적으로 구성된 과학적 논증과 자료에 대한 활발한 상호작용이 이루어진 과학적 논증이 논증 수준의 발달을 이끈다는 점 등을 확인하였다. 이와 같은 자동 채점 모델의 해석은 논증 패턴을 분석하는 새로운 연구 방법을 제언하는 것이다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제17권3호
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• pp.423-446
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• 2015

본 연구의 목적은 고등학교 확률 수업의 '몬티홀 문제' 과제 맥락에서 나타난 논증과 정의 특징을 알아보는 것이다. 고등학교 2학년 상 수준 한 학급의 학생을 대상으로 교사와 학생 사이의 논증과정에 관한 수업담화를 Toulmin의 논증패턴을 이용하여 분석한 결과, 논증 중심의 담화 공동체로 만들기 위한 과제 맥락과 학생들이 질문하고 반박할 수 있는 안전한 교실 문화의 중요성이 밝혀졌다. 또한 복잡한 문제를 함께 해결해 나가는 논증과정을 통해 학생들은 수업에 더 몰입하게 되었으며, 실제적인 경험적 맥락은 개념의 이해를 풍부하게 해 주었다. 그러나 논증과정에서 나타난 추론은 통계적 추론이 아니라 대부분 확률 문제 풀이 위주의 수학적 추론이 나타났다. 이러한 연구 결과는 맥락에 따라 결과를 해석하는 과정에서 학생들의 통계적 추론이 일어남을 교사가 이해할 필요가 있고, 과제 맥락과 질문을 통해 학생들이 논증과정에 적극적으로 참여하도록 해야 한다는 확률 통계 수업에 대한 시사점을 제공할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.382-384
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• 2002

본 논문에서는 논리학에서 전통적으로 다루어 온 패턴인 삼단논증의 결론을 DNA 컴퓨팅을 이용해 증명해 내는 방법을 제시한다. 연역 장치로 진리나무 방법의 하나(resolution refutation)를 사용하기 위해서, 삼단논증의 전제들과 결론의 부정을 예화시킨 후 CNF 형태로 바꾸어 준다. 그리고 이것을 이중 가닥의 DNA 분자로 디자인한 후, 해소 반응을 통해 모순, 즉 닐(nil)을 발견하게 되면, 증명은 완료된다.

• 한국과학교육학회지
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• 제33권4호
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• pp.840-862
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• 2013

이 연구는 과학 수업에서 논증 담화를 분석하기 위한 대안적 방법들을 제안했던 최근의 주요 선행 연구들을 논증활동의 협력적 구성과 인식적 실행의 측면에서 방법론적으로 고찰하였다. 또한, 선행 연구들에서 사용된 논증 담화 분석 방법의 성과와 제한점을 바탕으로 새로운 논증 담화 분석 방법을 제안하고, 이 논증 담화 분석법을 실제 과학 수업의 논증 담화에 적용하여 그것의 활용 가능성을 알아보았다. 연구를 위해 과학 수업의 논증 담화에 대한 선행 연구 중 Toulmin의 논증 틀을 논증 담화 분석에 적용한 연구, 논증의 구조, 내용, 및 정당화 과정을 종합적으로 조사하는 논증 담화 분석 방법을 모색한 연구, 그리고 논증 담화의 증거에 기반한 추론 과정을 강조한 연구들을 선정하였다. 또한, 담화 레지스터와 증거-설명의 연속선에 기반한 대안적 논증 담화 분석 방법으로서 DREEC을 고안하였고, DREEC을 수업 담화 사례에 적용하였다. 연구 결과, 선행 연구들에 사용된 논증 담화 분석 방법들은 주로 Toulmin의 논증 틀에서 제시한 논증 구성 요소의 유무에 근거하여 논증의 구조를 파악하였다. 이러한 접근은 논증 담화의 정량적 분석 및 비교는 가능한 반면, 논증의 정당화 과정 및 인식적 실행의 전개 과정에 기반한 논증의 질적 기술 및 비교가 어려웠고, 논증 담화 참여자들의 협력적 논증 구성 과정을 구체적으로 보여주지 못하는 한계가 있었다. 반면에 DREEC은 주제부/설명부 간에 형성된 연결 관계와 자료, 증거, 패턴, 및 설명에 이르는 연결 관계를 통해 논증의 협력적 구성과, 인식적 실행의 흐름에 기반하여 논증의 정당화 과정을 분석할 수 있었다.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제26권4호
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• pp.257-275
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• 2023

본 연구는 초등학교 5학년 학생들을 대상으로 수학적 논증을 강조한 수업을 설계 및 구현하여 수업의 실제를 분석하였다. 문헌 연구를 통해 수학적 논증을 강조한 수업을 1) 패턴 주목하기, 2) 추측 분명히 나타내기, 3) 시각적 모델로 표현하기, 4) 표현에 근거한 논증하기, 5) 비교 및 대조하기 5단계로 구성한 다음, 연속된 홀수의 합은 제곱수임을 주제로 수업을 설계하였다. 그리고 실제 수업 과정에서 수학적 논증을 강조한 수업이 어떻게 구현되는지 수업의 흐름을 단계별로 분석하였다. 본 연구의 결과를 바탕으로 초등학교에서 수학적 논증을 강조한 수업의 시사점을 논의하였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제35권5호
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• pp.919-929
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• 2015

본 연구에서는 지질구조에 대한 모델링기반 학습 프로그램을 개발하고 모델링기반 학습에서 나타나는 논증패턴과 학생들의 정신모형 수준과의 관계를 밝히고자 하였다. 고등학교 2학년 126명을 대상으로 대륙이동설, 해령, 변환단층, 단층의 특징에 대하여 4회의 모델링기반 학습을 실시하였다. 연구대상 중에서 2개 학급은 실험집단으로 모델링기반 학습을 실시하였고 나머지 2개 학급은 비교집단으로 교사중심 설명식 수업을 실시하였다. 모델링기반 학습 후 실험집단과 비교집단의 사후 성취도와 학생들의 정신모형 분포를 정량적으로 비교하였다. 실험집단 중 5개 조의 논증활동을 녹음 전사한 자료에 대하여 본 연구에서 설정한 분석틀을 근거로 정성적으로 분석하였다. 본 연구의 분석틀은 TAP의 5가지 요소와 학생들의 대안개념이 포함되는 요소 5가지 등 총 10가지의 코딩 요소로 구성하였다. 정신모형 유형을 조사한 결과, 실험집단에서 단면 인과모형과 입체형 모형의 비율이 높게 나타난 반면, 비교집단에서는 2차원 모형과 단면 단순모형의 비중이 높게 나타났다. 논증유형을 분석한 결과, 주장의 빈도가 높을수록 논증활동이 성공적으로 이루어졌고 정신모형의 수준이 높게 나타났다. 반박이 제기된 경우, 만든 모형을 다시 관찰하여 자료를 수정하고, 이에 따라 주장을 다시 전개하였다. 이로써 모델링기반 학습에서 모형이 학생들의 논증 과정에 긍정적으로 작용함을 확인할 수 있었다.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제25권3호
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• pp.323-345
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• 2015

본 연구는 통계적 추론과 가추법의 관계를 알아보기 위하여 '큰 수의 법칙' 탐구활동에서 나타난 가추법의 유형을 살펴보았다. Peirce의 가추법, Eco의 가추법 유형, Toulmin의 논증패턴을 바탕으로 통계 수업담화를 분석한 결과, 가추법에 해당하는 수업담화에는 과대 코드화된 가추법이 가장 많이 나타났다. 반면에 학생들의 다양한 사고를 유도하는 과소 코드화된 가추법과 새로운 법칙이나 이론을 만드는 창조적 가추법은 낮은 비율로 나타났다. 추론과정에 사용된 계산기는 추상적 확률 개념을 이해하기 위한 경험적 맥락을 통해 학생들이 추론을 중심으로 한 논증과정에 적극적으로 참여하게 하였다. 이러한 연구 결과를 통해 통계 수업에서는 가추법에 대한 이해와 함께 도구를 이용한 통계적 맥락 형성이 중요함을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.234-238
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• 2023

미세 조정은 대부분의 연구에서 사전학습 모델을 위한 표준 기법으로 활용되고 있으나, 최근 초거대 모델의 등장과 환경 오염 등의 문제로 인해 더 효율적인 사전학습 모델 활용 방법이 요구되고 있다. 패턴 추출 학습은 사전학습 모델을 효율적으로 활용하기 위해 제안된 방법으로, 본 논문에서는 한국어 주장 탐지 및 입장 분류를 위해 패턴 추출 학습을 활용하는 모델을 구현하였다. 우리는 기존 미세 조정 방식 모델과의 비교 실험을 통해 본 논문에서 구현한 한국어 주장 탐지 및 입장 분류 모델이 사전학습 단계에서 학습한 모델의 내부 지식을 효과적으로 활용할 수 있음을 보였다.

• 논리연구
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• 제22권1호
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• pp.43-86
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• 2019

1차 이론인 ZFC는 뢰벤하임-스콜렘 정리(이하 'LST')에 의해 그것이 일관적이라면(모형($M_1$)이 존재한다면) 그것은 이행적인 열거가능한 모형($M_2$)을 갖는다. 이러한 사실에 의해 '스콜렘 역설'이라 불리는 역설적 상황이 발생한다. 스콜렘의 전형적인 해소 방식에 따라, 이것은 어렵지 않게 해소될 수 있지만 그 과정에서 우리는 집합 개념에 대한 모형 상대성을 받아들여야 한다. 이것은 예를 들어 는 집합론적 개념의 의미가 모형에 따라 다르게 주어지는 상황을 발생시킨다. 문제는 다음이다. 이 경우에 PN이 열거불가능하다는 사실을 나타내는 ZFC의 문장 '¬denu(PN)'이 그 두 모형에서, 진리 값의 측면에서, 똑같이 참이 되기 때문에 ZFC에서는 <¬denu> 개념에 대한 차이를 구분할 수 없는 구분불가능성 문제가 발생한다. 혹은 어떤 것이 의도하는 의미인지 결정할 수 없는 미결정성 문제가 발생한다. 나는 먼저, 이러한 문제가 어떤 성격의 문제인지에 대한 구체적인 분석을 제시할 것이다. 그리고 이러한 문제에 대해서 ZFC를 지지하는 입장에서 할 수 있는 세 가지 방식의 대답을 제시할 것이다. 첫 째로, ZFC에서 모형론을 형식화할 수 있음을 이용하여 모형 상대적으로 다르게 주어질 수 있는 <¬denu> 개념이 ZFC에서도 '거의' 구분될 수 있다는 논변을 제시할 것이다. 두 번째로, <¬denu> 개념의 상대성(구분불가능성)에서 핵심적인 역할을 하는 양화사에 대한 의미론적 고려를 통해 <¬denu>이 본질적으로 혹은 자연스럽게 맥락 의존적으로 의미가 변할 수 있는 것임을 보일 것이다. 그래서 <¬denu> 개념의 모형 상대적인 의미 변화는 ZFC가 책임을 져야할 문제가 아니라 언어 외적인 자연스러운 현상이라는 논증을 제시할 것이다. 세 번째로, 문제의 출발점이었던 비표준 모형이 사실은 <¬denu> 개념의 구조적 내용을 예화 할 수 있어서 그것이 단지 문제적 요소가 아니라 의미론적으로 중요한 역할을 할 수 있음을 논증할 것이다. 이러한 논변들을 통해서 나는 비표준 모형과 관련하여 ZFC에 대해서 발생하는 것처럼 보이는 위의 구분불가능성(혹은 미결정성) 문제가 심각한 것이 아님을 논증할 것이다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권7호
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• pp.812-819
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• 2016

본 논문에서는 기존의 영상분할에서 발생하는 초기값 배정문제와 영상분할 가능여부를 확인할 수 있는 방법에 대한 이론적 근거를 분석하고 제시한다. 본 논문의 앞 부분에서는 위상수학의 이론에 근거한 수학적 논증을 바탕으로 적절한 초기값 배정의 대한 위상적 근거와 방법론을 제시한다. 이어서 위상수학의 분리공리 이론에 근거하여 영상이 영역 분할되기 위한 최소의 위상조건을 확인하고 해당 조건을 이용하여 영상분할을 위해 사용된 모델의 유효성을 검증하는 방법론을 제시한다. 즉, 본 논문은 기존의 통계적 분석과 달리, 위상적 분석을 통해 영상 영역 분할의 수학적 근거를 제시한 것에 그 특징이 있다. 마지막으로 기존의 가우시안 랜덤 필드 모델 기반 영상 분할에 본 논문에서 제시한 이론과 방법론을 적용하여 가우시안 랜덤 필드 모델의 유효성을 확인한다.