• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.311-320
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• 2021

현재 국내 국·공립 중등교사가 되기 위한 유일한 등용문은 중등교원 임용시험이며 2014학년도 개정 이후 임용시험의 모든 문항이 서답형으로 전환되었기 때문에 더 완성도 높고 정확하고 견고한 답안 작성이 요구된다. 재인기억을 측정하는 선택형 문항과 비교하면 회상기억을 측정하는 서답형 문항의 경우 정보 인출을 위해 더 많은 인지적 노력이 요구된다. 이 때문에 지속적인 암기 및 인출 연습이 필요하지만 이를 수행할 수 있는 학습 도구가 충분하지 않다. 이러한 맥락에서 본고는 중등영어교사 임용시험 준비용 모바일 어플인 ONE PASS를 구현하였다. 본 어플에서는 특히 인지작용의 근간이 되는 뇌의 작용기제를 반영하여 학습용 콘텐츠를 구현하였으며 학습계획 설정 및 동기측정, 마인드맵, 브레인스토밍, 기출문제 등 다양한 기능을 구안하였다. 본 연구는 학습용 어플 콘텐츠 개발 관련 연구에 이바지함과 동시에 임용시험 수험자들에게 조금이나마 도움이 될 수 있기를 기대한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권5호
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• pp.55-62
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• 2005

본 논문에서는 인간의 인지학적인 두뇌 원리인 대뇌피질과 해마 신경망을 공학적으로 모델링하여 얼굴 영상의 특징 벡터들을 고속 학습하고, 각 영상의 최적의 특징을 구성할 수 있는 해마 신경망 모델링 알고리즘인 HNMA(Hippocampal Neuron Modeling Algorithm)을 이용한 얼굴인식 시스템을 제안한다. 시스템은 크게 특징추출 부분과 학습 및 인식 부분으로 구성 되어 있으며, 특징추출 부분에서는 PCA(Principal Component Analysis)와 LDA (Linear Discriminants Analysis)를 순차적으로 적용하여 분별력이 좋은 특징들로 구성한다. 학습부분에서는 해마 신경망 구조의 순서에 따라 입력되는 영상 데이터의 특징들을 치아 이랑 영역에서 호감도 조정에 따라서 반응 패턴으로 이진화 하고, CA3 영역에서 자기 연상 메모리 단계를 거쳐 노이즈를 제거한다. CA3의 정보를 받는 CAI영역에서는 신경망에 의해 학습되어 장기기억이 만들어 진다. 제안한 시스템의 성능을 평가하기 위하여 실험은 표정과 포즈변화 그리고 저 화질 이미지를 각각 구분하여 인식률을 확인하였다. 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 특징 추출 방법과 학습 방법을 다른 방법들과 비교하였을 때, 학습시간비용과 인식률에서 우수함을 확인하였다.