• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.353-359
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• 2006

학습자 중심의 다양한 수업 방법을 시도하는 교육 여건에 부응하여 학습자로 하여금 학습 동기를 유발하고 학습의 흥미를 유발시켜 학습의 효과를 높이고, 학생들 스스로 해결해 나가는 자기 주도적 학습 방법인 프로젝트 기반 교육법을 비주얼 베이직 교과에 적용하여 프로젝트를 완성해 가는 과정을 통해 문제 해결력을 신장시키고자 한다. 본 논문에서는 비주얼베이직 교과에 프로젝트 기반 교육을 적용하여 학습효과가 뛰어난 교육컨텐츠를 개발하였다. 특히 최근 웹 저작도구로 알려 진 FLASH MX와 PHOTOSHOP 프로그램을 이용하여 기존의 교육컨텐츠와 차별성을 두어 애니메이션의 적극적인 활용으로 학습자의 흥미와 집중력을 유도하고 컴퓨터와 학습자 사이의 상호작용이 가능한 비주얼베이직 학습을 위한 프로젝트 기반 교육 컨텐츠를 설계 및 구현하였다. 이를 적용한 결과 학습 효과에 상당한 효과가 있음을 보였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.13-22
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• 2011

창의적 문제해결 능력을 위한 알고리즘 교육의 중요성이 강조되고 있다. 특히 수학 과학과 연계된 논리적 사고력 증진을 위한 알고리즘 교재 개발이 추진 중 이다. 그러나 교육현장에서 적용 가능한 교수-학습 모형에 대한 제시가 미비한 실정이다. 따라서 본 연구는 효과적인 알고리즘 교육을 위한 교수-학습 모형을 제시한다. 나선형 모형으로 학습 진도를 진행하며, 논리적 사고력을 기반으로 하는 알고리즘 교육의 특성을 반영하여 교수-학습 모형을 개발하였다. 또한 학습자의 만족도를 위하여 설문을 실시하였으며, 그 결과로 설계된 교수-학습 모형은 PBL과 자기주도학습 및 동료교수법의 혼합 모형이다. 제시된 모형에 근거하여 수학과 과학의 수업 예시를 구성하여 적용 가능성을 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제1권2호
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• pp.91-102
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• 2012

정보통신기술을 활용한 학습시스템은 꾸준히 강조되어 왔지만 한국어 학습시스템의 자동화 수준은 높지 않다. 실용성 있는 학습시스템의 구축에는 대량의 기반지식이 필요하지만 이러한 지식을 구축하기 쉽지 않기 때문이다. 본 논문에서는 한국어학습시스템의 요소로 어학문제풀이, 표준발음 도우미, 글쓰기 도우미를 제안하고, 획득이 용이한 말뭉치와 웹문서, 사전을 활용하여 구축된 학습지원시스템을 소개한다. 어학문제풀이를 위한 자동문제생성에서는 말뭉치와 사전을 이용하여 문제와 보기문항을 생성하고, 웹문서 검색빈도를 활용하여 보기적합성을 검증한다. 표준발음 변환을 위해서 발음표기법을 분석하였으며, 글쓰기 지원을 위해 말뭉치에서 추출한 기분석데이터를 이용한 실시간 어휘추천과 문장추천을 구현하였다. 실험에서는 제안하는 방법으로 생성된 임의의 400문제에 대한 판정 결과 89.9%의 문제 적합률과 64.9%의 보기 적합률을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.55-60
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• 2018

기계학습 기반인 관계추출 모델을 설계할 때 다량의 학습데이터를 빠르게 얻기 위해 원격지도학습 방식으로 데이터를 수집한다. 이러한 데이터는 잘못 분류되어 학습데이터로 사용되기 때문에 모델의 성능에 부정적인 영향을 끼칠 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 강화학습 접근법을 사용해 해결하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 모델은 오 분류된 데이터로부터 좋은 품질의 데이터를 찾는 문장선택기와 선택된 문장들을 가지고 학습이 되어 관계를 추출하는 관계추출기로 구성된다. 문장선택기는 지도학습데이터 없이 관계추출기로부터 피드백을 받아 학습이 진행된다. 이러한 방식은 기존의 관계추출 모델보다 좋은 성능을 보여주었고 결과적으로 원격지도학습데이터의 단점을 해결한 방법임을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권12호
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• pp.1618-1624
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• 2018

플립러닝을 기반으로 학부중심 학사 구조가 4차 산업혁명시대 대학교육의 변화를 통해 학생들은 문제 해결능력을 기반으로 가치창출 능력을 배양하는 필수화 과정이 되어야 한다. 이를 위해 창안된 프로젝트기반 학습법(Project Based Learning)과 MOOC를 결합한 거꾸로 학습법(Flipped Learning)을 과감하게 도입 및 확산하고, 날로 고도화되어 가는 AI기반의 학습컨설팅(E-Advisor)의 도입과 확산에 따라 4차 산업혁명에 부합하는 "개인 맞춤교육"으로의 전환이 이루어져야 한다.

• 한국산림과학회지
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• 제110권2호
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• pp.266-279
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• 2021

본 연구는 대학 산림교육 발전을 목적으로 S 대학교 산림과학과 4학년 "도시림관리학 및 실습" 전공과목에 e-PBL (e-Project-based learning) 학습법을 적용한 사례를 소개한다. 특히 2020년 코로나-19 확산으로 비대면 학사 운영 상황에서 학습자들은 온라인 매체를 주로 활용하여 학교숲을 대상으로 프로젝트를 수행하고 결과물을 발표하였다. 학습자 중심의 e-PBL 학습법은 학습자들이 프로젝트 주제를 직접 선정하고 수행함으로써 자기주도학습, 문제해결능력과 의사소통능력 및 책임감 등을 향상시킬 수 있다. 학습자들의 e-PBL 학습성과에 대해 5점 리커트 척도를 이용하여 조사한 결과, 학습자들은 e-PBL 학습법을 통해 동기부여 및 흥미를 유발할 수 있었으며(4.17점), 전공지식에 대한 이해도를 높일 수 있었다(4.17점). 또한, 학습자들은 의사소통능력(4.33점), 문제해결능력(4.25점), 의사결정능력(4.21점)을 향상시킬 수 있었다고 응답하는 등 전반적으로 e-PBL 학습법에 대해 만족하였다. 특히 학습자들은 팀원들과 밀접한 의사소통과 상호협력이 문제 및 전공지식에 대한 이해력 향상에 효과적이었다고 응답하였다. 향후 산림교육에 적합한 e-PBL 학습모델을 개발이 필요하며, 효율적 수업시간의 운영과 e-PBL 학습법 지침 및 제도적 지원이 마련됨으로써 보다 효율적이고 성공적인 산림교육의 발전을 기대한다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.255-265
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• 2021

본 연구는 성인간호학I 전공이론 교과목 위장관계 대상자 간호중재 주제에 카훗(Kahoot!)을 활용하여 총 6회의 수업을 적용한 후 간호대학생의 학습몰입, 비판적 사고 성향, 문제해결능력에 미치는 효과를 확인하였고, 카훗(Kahoot!) 수업 적용 후 수업만족도에 영향을 미칠 수 있는 요인을 파악함으로써 효과적인 간호교육을 위한 교수학습법 개발의 기초자료를 제공하고자 시도되었다. 본 연구는 단일군 전·후설계 실험연구로서 G광역시 일개 D대학 간호학과 2학년 학생 176명을 연구대상으로 하였다. 본 연구결과 학습몰입 정도는 카훗(Kahoot!) 수업 적용 전 평균 2.75점에서 수업 적용 후 평균 2.95점으로 증가하였고, 통계적으로 유의한 차이가 있었다(t=-6.257, p=.000). 비판적 사고 성향 정도는 카훗(Kahoot!) 수업 적용 전 평균 3.39점에서 수업 적용 후 평균 3.43점으로 증가하였고, 통계적으로 유의한 차이가 있었다(t=-2.163, p=.032). 문제해결 능력 정도는 카훗(Kahoot!) 수업 적용 전 3.34점에서 수업 적용 후 3.42점으로 증가하였고, 통계적으로 유의한 차이가 있었다(t=-3.032, p=.003). 카훗(Kahoot!) 수업 적용 후 간호대학생의 학습몰입, 비판적 사고 성향, 문제해결능력, 수업만족도는 각각 정적 상관관계가 있었고, 카훗(Kahoot!) 수업만족도에 영향을 미치는 요인은 학습몰입(β=.307, p=.000), 문제해결능력(β=.158, p=.041) 순이었으며, 이러한 변수는 대상자의 수업만족도 요인을 15.2% 설명하였다(F=16.905, p=.000). 따라서 본 연구결과를 바탕으로 카훗(Kahoot!)을 활용한 수업은 간호교육의 효과적인 교수학습법임을 확인하였고, 추후 연구에서는 다양한 교과목과 주제에 카훗(Kahoot!) 교수학습법을 적용하고 수업 효과를 검증하는 반복연구를 제언한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
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• pp.6-7
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• 2011

본 논문에서는 지역적 학습 방법을 활용하는 Average Neighborhood Margin Maximization(ANMM)에 기반하여 피부색과 비피부색 영역을 분리하는 이진 분류의 통계적 접근법을 제안한다. Fisher Linear Discriminant(FLD)와 Average Neighborhood Margin Maximization(ANMM)의 피부색과 비피부색 클래스 내 분산 대비 클래스 간 분산의 비교를 통해 두 클래스 간 분리력 변화를 확인한다. 교사(Supervised) 이진 분류문제에 대하여 Small sample size(SSS) 문제, 가우시안 분포 가정의 문제, 최대 추출 가능 특징 수 제한 문제 등을 해결함과 동시에, 지역적 특성 학습 방법의 도입을 통해 피부색과 비피부색 간 분리력을 향상시킨다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제8권7호
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• pp.759-768
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• 2018

국가 간 다양한 분야에서의 교류가 증가함에 따라서 개최되는 국제회의의 수도 증가하고 있다. 이로 인해, 동시통역의 수요도 증가하고 있기 때문에 많은 학습자들이 동시통역을 학습하고 있다. 동시통역은 많은 학습 시간이 필요하기 때문에, 통역을 학습하는 학생들은 개별 학습을 수행한다. 자율적인 학습법 중 대표적으로 문장구역 훈련법이 있으나, 백트래킹으로 인한 학습 효과 저하 및 원활한 학습을 위한 파트너의 도움이 필요하다는 단점이 존재한다. 이를 해결하기 위해서 컴퓨터 기반 문장구역 훈련 시스템이 제안되어 학습자들의 학습 능률을 향상시켰다. 하지만, 컴퓨터의 경우 이동성이 매우 낮기 때문에 학습자들이 정해진 공간에서만 학습을 진행할 수 있기 때문에 활용도가 저하될 수 있다. 본 논문에서는 이동성으로 인한 활용도 저하 문제를 해결하기 위해 스마트 단말 기반의 문장구역 훈련 시스템을 제안한다. 스마트 단말은 컴퓨터에 비해 낮은 처리 용량을 가지고 있기 때문에 크기가 큰 파일을 처리할 때 성능이 저하된다. 이를 해결하기 위한 여러 알고리즘들을 제안한다. 제안한 스마트 단말 기반 문장구역 훈련 시스템을 구현하고 기능을 검증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.49-58
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• 2020

본 연구는 온라인 다중 객체 추적 환경에서 모든 객체의 상태(예. 위치 및 크기) 및 identifications (IDs)를 추적하는 문제를 다룬다. 프레임들 간 검출 결과들을 연관하여 객체들의 궤도를 점진적으로 완성하는 tracking-by-detection 접근법을 기반으로 온라인 다중 객체 추적 문제를 해결하고자 한다. 정확한 온라인 연관을 수행하기 위해 이산 푸리에 변환과 부분 최소 제곱법(partial least square, PLS) 분석을 기반으로 하는 새로운 온라인 외형 학습 방법을 제안한다. 즉, 먼저 주파수 도메인에서 추적에 용이한 객체 특징량을 추출하기 위해 추적 객체에 대한 이미지를 푸리에 이미지로 변환한다. 나아가 객체간의 주파수 특징을 보다 잘 구별할 수 있도록 PLS기반 부분 공간을 학습한다. 제안된 외형 학습을 최신 신뢰도 기반 연관 기법과 결합하였고, 다중 객체 추적평가 분야에서 국제적으로 공인된 MOT 벤치마크 챌린지 데이터 셋에서 최신 다중 객체 추적 알고리즘과 비교평가를 수행하였다.