• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.247-256
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• 2009

본 연구의 목적은 학습지능과 사회지능이 행정규제정책순응에 미치는 영향을 비교해보는 것이다. 분석결과 발견된 내용은 크게 두 가지이다. 하나는 학습지능과 사회지능 사이의 상관성이 극히 낮다는 것이다. 즉, 아무리 학습지능이 높다고 하더라도 사회지능이 이에 비례해서 높아지는 것은 아니라는 것이다. 다른 하나는 사회지능이 학습지능보다 정책순응에 미치는 영향력이 크다는 것이다. 정책의 효율적인 집행을 위해서 사회지능을 무시해서는 성공할 수 없는 시대가 되었다. 따라서 행정규제정책의 전반적인 순환과정에 사회지능적 요소가 적극적으로 관여되도록 정책 당국과 시민사회 모두의 노력이 있어야 할 것으로 사료된다.

• 한국컴퓨터교육학회 학술대회
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• 한국컴퓨터교육학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.51-54
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• 2017

본 연구의 목적은 오픈 러닝과 소셜 러닝 플랫폼의 핵심요소 비교분석 결과를 바탕으로 학습자와 학습 환경 개선을 위해 고려해야 할 핵심 요소와 방향에 대한 시사점을 고찰하는 데 있다. MOOC로 대변되는 오픈 러닝 사례들의 핵심요소를 분석하여 각각의 공통점과 차이점은 무엇인지 알아보고자 했다. 소셜 러닝 플랫폼을 활용한 사례들을 살펴봄으로써 소셜 러닝 플랫폼의 정의와 특이사항을 살펴보았다. 오픈 러닝과 소셜 러닝 플랫폼의 특이사항은 서로 어떤 상호작용을 가질 수 있을지 비교분석 내용을 바탕으로 오픈 러닝에서 발견 된 장단점과 소셜 러닝 플랫폼의 장단점으로 대치하여 서로 보완해줄 수 있는 진화한 러닝 플랫폼을 구상해보는 것은 유의미 할 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2012년도 제24회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.3-7
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• 2012

본 논문은 구문분석의 전처리로서 생략된 한국어 격조사의 복원 방법을 제안한다. 격조사 생략은 체언과 용언 사이의 관계가 아주 밀접하여 생략하여도 의사 전달에 문제가 없을 경우에 자주 발생한다. 이렇게 생략된 조사는 구문분석의 복잡도를 크게 높일 뿐 아니라 구문 분석의 오류의 원인이 되기도 한다. 본 논문에서는 구문구조 부착 말뭉치를 분석하여 생략된 조사는 그 체언과 용언 사이의 거리가 매우 가깝다는 사실을 발견하였고 이 성질을 이용해서 기계학습 방법을 이용해서 생략된 조사를 복원하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 ETRI 구문구조 부착 말뭉치를 이용해서 실험한 결과, 생략된 조사의 81%를 정확하게 복원할 수 있었다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제15권
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• pp.77-86
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• 2003

초등학교 영재들은 여러 사설 교육기관이나 국립기관 그리고 개인 교습을 통하여 많은 양의 선수학습을 행하고 있다. 이들 중 일부는 방법과 이유를 아는 관계 이해를 하기보다는, 주어진 규칙을 적용하여 정답을 찾아내는 도구적 이해를 하고 있다. 그들은 수학을 능동적이기보다는 수동적인 입장에서 받아들이기에 새로운 수학적 지식을 창출하지 못하는 성향을 강하게 보이고 있다. 이에 본 연구자는 이러한 문제의 해결을 위해 초등학교 영재들이 가지고 있는 수학적 스키마와 선생님들이 가르치는 스키마 사이의 간격에 초점을 맞추어 연구하였다. 대전에 있는 영재교육기관에 등록된 초등학교 3학년 영재들을 대상으로 하여 연구한 결과, 스키마와 스키마 사이의 간격이 멀수록 학생들이 방법과 이유를 아는 관계적 이해를 하기보다는 주어진 규칙을 적용하여 정답을 찾아내는 도구적 이해를 하고, 그 간격을 줄일수록 수학에 흥미를 느끼고 고학년의 수학내용까지도 스스로 파악하고 이해하려는 성향이 나타난다는 사실을 발견하게 되었다. 그 간격이 적을수록 학생들은 교사로부터 학습받은 내용을 자신의 지식으로 재구성하여 새로운 문제에 적용을 쉽게 하였다. 본 발표에서는, 학생들의 수학적 스키마와 선생님들이 가르치는 스키마 사이의 간격을 줄이는 것이 학생들이 수학을 관계적 이해를 하는데 큰 도움을 줄 수 잇음을 보이려고 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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• pp.845-847
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• 2003

21세기는 정보기술과 함께 폭증하는 정보의 홍수 속에서 가치 있는 정보를 선택, 판단하고 활용할 수 있는 정보활용능력이 필수적인 사회로 전환되고 있다. 정보 사회 적응을 위한 기본소양 교육이 효과적으로 실천되기 위해서는 정보 소양 학습을 지원하는 다양한 활동이 있어야한다. 교과 교육의 정보화를 실현하는 한 방법으로 교육 과정의 통합적 접근이라고 할 수 있으며, 교육과정의 통합적 접근은 복잡한 사회의 변화에 대한 종합적인 안목을 길러주고, 지식 정보의 폭발적 증가에 보다 적절하게 대응하게 해 준다는 점에서 그 교육적 정당성을 발견할 수 있다. 결국 교육과정의 통합은 급속한 사회의 변화를 교육체제에 조정시키는 수단으로서의 역할을 담당할 수 있다는 점에서 그 교육적 의미가 크다. 따라서 본 연구에서는 체계화된 ICT 교육과정을 편성하였으며 그 편성 방향은 ICT를 기본으로 하여 여러 교과를 통합지도 할 수 있는 교육과정을 조직하고 이를 웹 기반 교수 학습 형태로 제시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.37-40
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• 2018

빅데이터 산업 부상과 함께 교육 데이터 분석 분야가 새롭게 주목받고 있다. 교육 현장에서 학습 데이터의 양과 종류는 꾸준히 증가하고 있고 이를 분석하기 위한 정보기술도 계속 발전하고 있다. 한편, 학교 교육은 사회적 성취와 밀접한 관련이 있어 사회이동의 중요한 수단이 되는 만큼 학교 교육으로부터 이탈할 위험이 있는 학생들을 조기에 발견하여 이탈을 방지하는 것은 매우 중요하다. 본 논문은 대학생의 중도탈락을 예방하기 위해 로지스틱 회귀분석과 다층 퍼셉트론 기법을 이용해 학습 데이터를 분석하여 예측 모델을 생성하고 해당 모델을 평가한다. 평가 결과, 다층 퍼셉트론 모델이 로지스틱 회귀분석 모델에 비해 정확도와 재현율은 우수하였지만 정밀도는 약간 저조하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.327-330
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• 2019

본 연구는 기존의 소프트웨어 교육 방법이 가지는 문제점을 분석하고, 이를 해결하기 위한 방안으로 존듀이와 프레네의 경험 중심 교육 방법에 기반을 둔 새로운 소프트웨어 교육 모델을 제안한다. 경험 중심 기반의 새로운 소프트웨어 교육 방법은 학습자들의 자율성을 보장하고, 학습자들 간의 상호작용을 통해 일상생활의 문제점을 해결할 수 있는 문제 해결력을 기르는데 중점을 두고 있다. 따라서 본 연구는 자유로운 사고방식으로 일상생활의 다양한 문제를 발견할 수 있는 능력과 다양한 경험을 통해 이를 해결할 수 있는 능력을 기르도록 체계화된 소프트웨어 교육 모델을 구성할 것이며 이를 통해 소프트웨어 교육의 발전에 기여하고자 한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.136-139
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• 2020

본 논문에서는 최근 대두되고 있는 심층신경망 압축 연구에서 가중치 공유와 관련하여 심층신경망 모델 압축방법 Inter-Layer Kernel Prediction을 제안한다. 제안 방법은 영상 압축에서 사용되는 프레임 간 prediction 방법을 응용한 컨볼루션 신경망 가중치 공유 및 모델 압축 방법이다. 본 논문은 레이어 간 유사한 kernel들이 존재한다는 것을 발견하고 이를 기반으로 Inter-Layer Kernel Prediction을 사용하여 기존 모델 가중치를 보다 더 적은 비트로 표현하여 저장하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 CIFAR10/100으로 학습된 ResNet에서 약 4.1 배의 압축률을 달성했으며 CIFAR10으로 학습된 ResNet110에서는 오히려 기존 Baseline 모델에 비해 0.04%의 성능 향상을 기록했다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.69-72
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• 2020

Log Structured Merged Tree(LSM-Tree)구조를 사용하여 빠른 데이터 쓰기 성능을 보유한 RocksDB에는 쓰기 증폭과 공간 증폭 현상이 발생한다. 쓰기 증폭은 과도한 쓰기 연산을 유발하여 데이터 처리 성능 저하와 플래시 메모리 기반 장치의 수명 저하를 초래하며, 공간 증폭은 데이터 저장 공간 점유로 인한 저장 공간 부족 문제를 야기한다. 본 논문에서는 쓰기 증폭과 공간 증폭 완화를 위해 RocksDB 의 성능에 영향 주는 주요 파라미터를 추출하고, 기계학습 기법인 랜덤 포레스트를 사용하여 추출한 파라미터가 쓰기 증폭과 공간 증폭에 미치는 영향을 분석하였다. 실험결과 쓰기 증폭과 공간 증폭에 영향을 많이 주는 주요 요소를 선별하였고 다른 파라미터에 대비해서 성능 격차가 61.7% 더 나타낸 것을 발견하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.643-646
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• 2020

본 논문에서는 직전 연구였던 비트 평면 분할과 디더링을 통한 다중 학습 통합 신경망 구축에서의 한계점을 분석하고, 향상시킨 방법을 제시한다. 통합 신경망을 구축하는 방법에 대해 최근까지 시도되었던 방법들은 신경망을 구성하는 가중치(weight)나 층(layer)를 공유하거나 태스크 별로 구분하는 것들이 있다. 이와 같은 선상에서 본 연구는 더 작은 단위인 가중치의 비트 평면을 태스크 별로 할당하여 보다 효율적인 통합 신경망을 구축한다. 실험은 이미지 분류 문제에 대해 수행하였다. 대중적인 신경망 구조인 ResNet18 에 대해 적용한 결과 데이터셋 CIFAR10 과 CIFAR100 에서 이론적인 압축률 50%를 달성하면서 성능 저하가 거의 발견되지 않았다.