• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.47 no.1
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• pp.399-417
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• 2013

The purposes of this study are to investigate students' attitudes regarding group projects and to suggest an effective way to promote collaborative learning using Wiki. This study employed a survey questionnaire, which was distributed to students enrolled in classes provided by a university in Seoul. The result revealed that students preferred individual projects to group projects because various barriers occur in the process of group projects. Students' responses also indicated that rapport among group members influences the success of a group project. In addition, Wiki, as a Web 2.0 tool for group collaboration, was recognized as being useful in terms of promoting openness, modification, and effectiveness. Based on these findings, this study suggests the following for effective collaborative learning: (1) conducting peer- and self-assessments to avoid social loafing, (2) establishing rapport among group members, and (3) using Wiki in an active manner.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.10 no.10
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• pp.196-202
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• 2020

This study explores conceptions of learning management and examines the effects on study approach and critical thinking. Undergraduates majoring or minoring in management were gathered through convenient sampling and participated in the online survey. A total of 88 responses were analyzed. The results reveal that there is no significant gender or grade difference on conceptions of learning management. Conceptions of "test" and "seeing in a new way" are associated with deep study approach, whereas conceptions of 'test' is associated with surface study approach. Conceptions of "seeing in a new way" has a significant effect on critical thinking. The findings may inform redesign of instruction or curriculum especially focusing on improving high-quality thinking skills as the learning outcomes.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.27 no.3
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• pp.421-439
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• 2016

The present study investigates the effects of semantic transparency on the learning of new words using both behavioral measures and event-related brain potentials. Participants studied novel words with either semantically transparent or opaque definitions while their brain potentials were recorded. Learning performance was assessed with both a lexical decision task and a recall test. The results indicated that transparent novel words were easier to learn than opaque words. More specifically, self-paced learning times were shorter for transparent novel words across three study sessions. Transparent words also elicited reduced N400s compared with opaque words in all sessions. Moreover, lexical decisions to both learned novel words and real words were faster and more accurate within the transparent condition compared to the opaque condition. These results suggest that semantic transparency also plays an important role within word learning, just as within word recognition, further supporting the notion that morphological information is critical within lexical processing.

• Journal of Korean language education
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• v.28 no.4
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• pp.367-402
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• 2017

The current study seeks to understand the multi-faceted desires of language learners through the theoretical lens of imagined communities (Norton, 2001). Particularly, the study focuses on the learners of Korean language-one of the less commonly taught languages in the U.S. that has received relatively less attention in previous literature on second language motivation. The study analyzed and compared the narratives told by eleven Korean language learners in a post-secondary language program, and identified four types of imagined communities: Communities of K-pop Culture, Communities of Professionals, Communities of Korean Family and Relatives, and Communities of ethnic Koreans. The study found that these imagined communities were not restricted to a specific region or an ethnic group but encompassed various populations connected through the use of Korean language. The study also found variability within what has been readily labelled as heritage motivation (or motivation related to heritage), as well as striking differences between heritage language learners and non-heritage language learners in terms of their scope of imagination.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.277-279
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• 2005

단백질들은 서로 다른 단백질들과 상호작용하거나 복합물을 형성함으로써 생물학적으로 중요한 기능을 한다고 알려져 있다. 때문에 대부분의 세포작용에 있어 중요한 역할을 하는 단백질들 간의 상호작용 분석 및 예측에 대한 연구는 여러 연구그룹으로부터 풍부한 데이터가 산출된 후게놈시대(post-genomic era)에서 또 하나의 중요한 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 효모에 대해 공개되어있는 단백질 상호작용 데이터들에서 속성들 간의 연관규칙 학습을 통해 잠재적 단백질 상호작용들을 예측하기 위한 연관규칙 기반의 상호작용 예측 방법을 제시한다. 단백질들 간의 상호작용 예측을 위해 고려되는 각 단백질의 다수의 속성차원은 정보이론 기반의 속성선택 알고리즘을 이용하여 효율적으로 줄이며 상호작용의 속성집합을 이용하여 신경망을 훈련시키고 이렇게 훈련된 신경망에서 속성들 간의 연관규칙을 디코딩하여 연관규칙 기반의 상호작용 예측에 활용한다. 연관속성 발굴을 통한 상호작용 예측을 위한 마이닝 방법으로는 연관규칙 발견 알고리즘을 사용하였으며 예측 정확도를 높이기 위하여 신경망 예측 모델의 학습 결과를 디코딩한 규칙들이 추가적으로 사용하였다. 논문에서 제안한 방법을 발견된 연관규칙을 통한 단백질 상호작용 예측문제에 있어 평균 약 $94.5\%$의 예측 정확도를 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.81-84
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• 2019

자연어 문장으로 작성된 문서들에는 대체적으로 시간에 관련된 정보가 포함되어 있을 뿐만 아니라, 문서의 전체 내용과 문맥을 이해하기 위해서 이러한 정보를 정확하게 인식하는 것이 중요하다. 주어진 문서 내에서 시간 정보를 발견하기 위한 작업으로는 시간적인 표현(time expression) 자체를 인식하거나, 시간 표현과 연관성이 있는 사건(event)을 찾거나, 시간 표현 또는 사건 간에서 발생하는 시간적 연관 관계(temporal relationship)를 추출하는 것이 있다. 문서에 사용된 언어에 따라 고유한 언어적 특성이 다르기 때문에, 만약 시간 정보에 대한 관계성을 고려하지 않는다면 주어진 문장들로부터 모든 시간 정보를 추출해내는 것은 상당히 어려운 일이다. 본 논문에서는, 양방향 구조로 학습된 심층 신경망 기반 언어 모델을 활용하여 한국어 입력문장들로부터 시간 정보를 발견하는 작업 중 하나인 시간 관계정보를 추출하는 기법을 제안한다. 이 기법은 주어진 단일 문장을 개별 단어 토큰들로 분리하여 임베딩 벡터로 변환하며, 각 토큰들의 잠재적 정보를 고려하여 문장 내에 어떤 유형의 시간 관계정보가 존재하는지를 인식하도록 학습시킨다. 또한, 한국어 시간 정보 주석 말뭉치를 활용한 실험을 수행하여 제안 기법의 시간 관계정보 인식 정확도를 확인한다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.99-107
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• 1999

인공지능(Artificial Intelligence : AI)이란 인간이 가지고 있는 지각, 인식, 이해, 기억, 판단, 학습, 사고, 발견, 창조 등과 같은 지적인 능력을 기계에 실현하고자 하는 분야이다. 즉 기계에 인간이 가진 지능을 복제하여 우리 인간이 소유하고 있는 추론과 학습 메커니즘 등을 이용하여 신속한 계산을 수행할 수 있도록 컴퓨터의 실제 능력을 향상시키는 것이다. 인공지능 분야는 다양한 분야에 응용되어 왔으며 수많은 기술들이 개발되었다. 석유 분야도 예외는 아니며 석유 지질, 탐사, 매장량 평가, 시추, 생산, 수송, 정제 등 다양한 분야에 걸쳐서 인공지능 분야가 활용되어 많은 문제 해결에 적용되고 있다. 이와 같은 취지에서 본 논문에서는 우선 석유 분야별로 활용되고 있는 인공 지능 분야들을 정리하고 그 후 인공지능 분야별로 실제 해결하고 있는 석유 분야의 문제들을 다시 한번 정리하였다. 그 후 특히 석유 분야가 있어서 실제 개발되어 사용중인 전문가 시스템들을 정리하였다. 마지막으로 향후 석유 분야의 전문가 시스템 발전 방향을 간략히 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.670-672
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• 1999

인터넷의 빠른 보급으로 인해 교육용 시스템은 독립형 교육시스템에서 최신의 정보를 실시간으로 얻을 수 있는 웹 기반 교육시스템으로 변화하고 있다. 본 연구에서는 학습자들이 제공한 프로그램을 관리자가 교육시스템내에서 구조체와 함수 단위로 분석한다. 분석된 구조체와 함수는 구조체 파일과 함수 파일로 파일 시스템에 저장되고, 저장된 구조체 파이과 함수 파일의 정보는 데이터베이스에 추가된다. 그 후, 제공된 소스 파일을 HTML문서로 변환하는 과정에서 구조체와 함수는 데이터베이스에서 구조체와 함수 파일을 찾게되고, 발견하면 각각의 파일 정보를 이용하여,

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.220-222
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• 2006

분산 어플리케이션은 동시에 여러 사용자가 각기 다른 환경에서 동기화된 프로세서를 사용하기 때문에 일정 한 성능을 유지하는 것이 무엇보다 중요하다. 진단엔진은 시스템을 진단하여 시스템 결함의 원인을 발견하여 시스템이 자가치료가 가능하게 한다. 적응형 미들웨어는 진단엔진을 사용해서 분산 어플리케이션이 로컬환경에 맞는 고른 서비스를 유지 할 수 있도록 한다. 본 논문은 베이지안 네트워크를 사용한 적응형 미들웨어의 진단엔진을 제안한다. 베이지안 네트워크는 상황인지분야에서 널리 사용되는 추론기법으로서, 수집 된 데이터를 통해서 그 구조를 학습하고 데이터를 증거 값으로 시스템 진단을 한다. 본 논문은 실험 대상자로부터 윈도우시스템에서 두 시간 동안 데이터를 수집하여 한 시간은 베이지안 네트워크 학습에 사용하고, 나머지는 베이지안 네트워크 성능평가에 사용하였다. 실험 결과 학습된 두 개의 베이지안 네트워크 모델은 각각 95.41%, 99.77%의 정확성을 보였다.

• Communications of Mathematical Education
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• v.8
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• pp.303-315
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• 1999

지금까지 수학 교수-학습 방법에 관한 많은 연구가 선행되었으나 우리 교육의 현실에 비추어 현장 수업에 적용하기에는 많은 어려움이 있었다. 수학 교사들이 수업에 임할 때 겪는 가장 큰 어려움은 어떻게 하면 학생들이 수학에 흥미를 느끼고 수학의 유용성을 스스로 깨닫게 할 수 있을까 하는 문제일 것이다. 컴퓨터를 활용하여 기하수업을 구성적으로 만드는 역동적 기하학습 도구인 GSP를 이용하여 중학수학에 관한 여러 연구가 선행되어 왔지만 현행 교육여건상 고등학교 교육현장의 수학수업에 컴퓨터의 활용은 다소의 어려움이 있다. 따라서 본 고는 이러한 측면에서 고교수학에서의 GSP를 활용 할 수 있는 교수-학습 자료를 Polya의 현대적 발견술에 의하여 소개 하고자 한다.