• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.573-580
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• 2020

본 연구는 대학의 말하기 교육 유형인 발표와 토론 수업을 중심으로 동료 및 자기 평가와 피드백을 통해 말하기 능력 함양을 위한 교육 방안을 탐색해보고, 그 효과를 확인하는데 목적이 있다. 연구대상 및 내용은 H대학교의 교양 필수인 <독서와 소통> 수업을 수강한 1학년 학생들로 '읽기, 말하기, 쓰기'의 통합 활동 중 말하기 활동과 그 효과에 한정하여 제시한 것이다. 말하기 교육에서 동료 및 자기 평가와 피드백은 학생들 간에 상호 공감대를 형성하고 협력 하에 말하기에 필요한 역량 함양과 자기 발견 및 소통을 통한 주도적인 학습이 가능하게 한다. 연구결과, 다양한 말하기 실습을 통해 말하기 태도 및 심리적 측면에 긍정적인 효과가 있었으며, 평가와 피드백 활동이 학생들에게 유의미한 학습 효과를 가져다 줬음을 확인할 수 있었다. 대학생의 의사소통 능력의 중요성이 강조되는 만큼 현실적이며 유용한 말하기 교육 및 지도 방안들이 지속적으로 연구 및 개발되어야 한다고 본다.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제24권3호
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• pp.359-374
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• 2014

증명 학습과 관련하여 학생들이 경험하는 어려움과 오류는 수학교육계의 난제라 할 만하다. 증명에 대한 형식적 학습이 이루어지는 기하 영역에서뿐만 아니라 대수 증명에 대해서도 문자식의 처리나 일반성의 파악과 관련하여 어려움의 요소는 도처에서 발견된다. 본 연구에서는 두 3의 배수의 합은 3의 배수라는 명제에 대한 문자식을 포함한 증명에서 학생들이 증명의 문맥을 적절하게 이해하는가를 알아보는 데 초점을 둔다. 중학교 3학년 학생 24명을 대상으로 하여 증명 과정에 문자식이 포함되며 결론 부분은 빈 칸으로 생략되어 있는 증명을 제시하고 그 증명이 어떤 명제에 대한 증명인지 알아보도록 한 결과 반 이상의 학생이 문자식 자체에 근거하여 부적절한 응답을 하였다. 나아가 그 중 임의 추출한 세 명을 개별 면담함으로써 사고 특징을 조사하였다. 대수 증명을 식의 성립을 보이는 것으로 간주하는 증명관, 증명 수행과 이해에서의 문자식 해석의 괴리 등을 비롯한 사고 특징을 파악하고 그로부터 교육적 시사점을 도출하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제2권3호
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• pp.87-95
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• 2009

정보이론적 학습 기법에 해당하는 에러 엔트로피 최소화 (MEE) 성능기준과 상호 상관 엔트로피 최대화 (MCC) 성능기준은 그 동안 깊이 있게 많은 연구가 이루어져 왔다. 에러 엔트로피 최소화 성능기준은 정보 포텐셜을 최대화하는 것으로 귀결되고 상호 상관 엔트로피 최대화 성능기준은 시스템의 출력과 원신호의 상호 상관도를 최대화하는 것으로 정의된다. 이 두 성능기준을적정 가중치를 두고 합성한 것이 기준점을 내포한 에러 엔트로피 최소화 기법 (MEEF) 인데 이 또한 많은 연구가 이루어지고 있다. 이 논문에서는 블라인드 채널 등화를 위해 CMA에 쓰이는 상수 모듈러스 에러 (CME)를 도입하여 이 정보이론적 학습기법에 적용하고자 그 가능성과 문제점을 찾고자 연구하였다. 또한 MEEF 성능기준에도 이 CME 적용가능성을 연구하였다. 연구결과로부터 CME를 적용한 MEE (MEE-CME)는 상수 모듈러스 정보를 잃게 되는 결과를 낳았다. 이 결과 MEE-CME나 MEE를 사용하는 MEEF-CME 모두에게서 수렴하지 못하거나 CME를 사용하는 다른 방식과 비교할 때 수렴이 늦게 되는 문제점을 발견하게 되었다.

• 융합보안논문지
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• 제18권5_1호
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• pp.45-51
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• 2018

데이터의 활용도와 중요성이 점차 높아짐에 따라 데이터와 관련된 사고와 피해는 점점 증가 하고 있으며, 특히 내부자에 의한 사고는 그 위험성이 더 높다. 이런 내부자의 공격은 전통적인 보안 시스템으로 방어하기 힘들어, 규칙 기반의 이상 행동 탐지 방법이 널리 활용되어오고 있다. 하지만, 새로운 공격 방식 및 새로운 환경과 같이 변화에 유연하게 적응하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이에 대한 해결책으로서 통계적 마르코프 모델 기반의 적응형 이상 이동 탐지 프레임워크를 제안하고자 한다. 이 프레임워크는 사람의 이동에 초점을 맞추어 내부자에 의한 위험을 사전에 탐지한다. 이동에 직접적으로 영향을 주는 환경 요소와 지속적인 통계 학습을 통해 변화하는 환경에 적응함으로써 오탐지와 미탐지를 최소화하도록 설계되었다. 프레임워크를 활용한 실험에서는 0.92의 높은 F2-점수를 얻을 수 있었으며, 나아가 정상으로 보여지지만, 의심해볼 이동까지 발견할 수 있었다. 통계 학습과 환경 요소를 바탕으로 행동과 관련된 데이터와 모델링 알고리즘을 다양화 시켜 적용한다면 보다 더 범위 넓은 비정상 행위에 대해 탐지할 수 있는 확장성을 제공한다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제58권3호
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• pp.383-401
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• 2019

고등학교의 통합 교육에서는 각 교과 간의 공통 개념이나 아이디어를 중심 내용으로 다루어야 하기 때문에, 본 연구는 이미 학습한 과학적 개념인 'Mendel의 유전 법칙'을 이용하여 수학을 중심으로 한 통합 수업이 진행될 수 있도록 자료를 개발하고, 개발된 자료에 대하여 CVR 검증을 통하여 전문가 타당성을 확인한 연구이다. 선행연구에 의하면 중학교에서 학습한 과학 개념 중에서 수학과 연계가 비교적 적은 것으로 알려진 내용 중 Mendel의 유전 법칙을 대상으로 하여 연구를 진행하였다. 수학과 다른 과목을 통합한 수업에서는 두 과목 사이의 공통 연결고리가 풍부할수록 수업효과가 좋기 때문에, 본 연구에서는 확률 영역 이외에도 통계 영역의 개념까지 포함하여 조사를 진행하였으며, 이에 근거하여 1차시(100분) 수업에 해당하는 수업 자료를 개발할 수 있었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.251-257
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• 2019

본 연구의 목적은 가정환경의 자극 특성과 연령에 따른 웩슬러 아동용지능검사의 소검사별 수행을 알아보는데 있었다. 이를 위하여 만 6-16세 아동 청소년 128명을 대상으로 훈련받은 검사자가 K-WISC-IV를 실시하였으며 아동의 어머니에게 가정의 물리적, 정서적 특성에 대한 HOME를 실시하였다. 연령에 따라 만 6-10세와 11-16세 집단별로 분석한 결과 두 연령집단 모두 전체 지능 및 언어이해 지표와 가정환경자극 간 유의미한 정적 상관이 발견되었다. 6-10세 집단의 경우 가정환경자극의 하위영역 중 언어적 자극 및 학습자료가 언어이해, 작업기억, 지각추론, 전체 지능과 유의미한 관련성이 있었으며, 11-16세 집단의 경우, 자기조력 장려 및 학습자료가 전체지능, 언어이해, 작업기억 지표와 유의미한 정적 상관이 있었다. 본 연구의 주요 결과가 논의되었으며, 향후 지능검사의 개정을 반영한 새로운 소검사의 수행과 가정환경자극 간 관련성이 연구되어야 할 필요성이 제시되었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.23-30
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• 2019

본 연구는 당뇨병 치료제 후보약물 정보를 이용하여 항당뇨에 영향을 미치는 물질구조를 발견하는데 목적이 있다. 정량적구조 활성관계를 이용한 기계 학습 모델을 만들고 부분최소자승 알고리즘을 통해 실험데이터 별로 결정계수를 파악한 후 변수중요도척도를 활용하여 주요 분자표현자를 도출하였다. 연구 결과, 후보약물 구조정보를 반영한 molecular access system fingerprint 데이터로 분석한 결과가 in vitro 데이터를 이용한 분석 결과보다 설명력이 높았으며, 항당뇨에 영향을 미치는 주요 분자표현자 역시 다양하게 도출할 수 있었다. 제안된 항당뇨 예측 및 주요인자 분석 방법을 활용한다면 유사한 과정을 반복 실험하는 기존 신약개발 방식과는 달리, 많은 비용과 시간이 소요되는 후보물질 스크리닝 (screening) 기간을 최소화하고, 신약개발 탐색기간도 단축하는 계기가 될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.731-734
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• 2009

본 논문에서는 차량을 포함하고 있는 영상에서 차량의 색상을 인식하는 방법을 제안한다. 영상에서 차량의 색상 특징 벡터를 추출해 다층 신경회로망인 backpropagation 학습 알고리즘을 이용하여 차량의 색상을 인식하게 된다. backpropagation 학습 알고리즘의 입력으로 사용되는 특징벡터는 RGB와 HSI(Hue-Saturation-Intensity) 색상 모델을 이용하여 색상 특징 벡터를 구성하고 각각 신경회로망의 입력으로 사용된다. 차량의 색상 인식은 가장 많이 발견되는 차량의 색상 가운데 7가지 색상으로 흰색, 은색, 검정색, 빨강색, 노란색, 파란색, 초록색으로 인식한다. 제안한 방법의 성능평가를 위해 차량을 포함하고 있는 영상을 이용하여 색상 인식 성능을 실험 하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제60권1호
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• pp.1-19
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• 2021

본 연구는 초등학생들이 공학도구를 활용하여 측정으로서의 분수의 과제를 해결하는 과정을 분석하고 해결전략의 변화 과정에 대해서 논의하였다. 초등학생 13명을 대상으로 과제 중심의 임상면담을 실시하였고, 특히 분수를 처음 학습한 3학년 학생들의 측정 문제 해결 전략을 심층분석하였다. 그 결과, 추측하기에서 반복적인 분할하기, 임의의 단위 사용에서 주어진 단위 사용과 같은 두 가지 프로파일이 발견되었다. 각 프로파일의 대표적인 사례를 바탕으로, 공학도구의 활용이 역동적인 단위 개념을 형성하는데 기여하고 또한 분수와 관련된 의미형성과정에 드래깅과 같은 수학적 조작 활동이 영향을 줄 수 있음을 알 수 있었다. 본 연구의 결과가 분수의 다양한 의미를 탐구하고 학습하는 후속 연구를 위한 밑거름이 되길 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.35-44
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• 2020

본 연구에서는 주가 결정 방법이 주가 경향 예측에 미치는 영향을 확인하기 위한 분석을 수행한다. 주식시장에서 성공적인 투자를 위해서는 주가의 상승과 하락을 정확하게 예측하는 것이 큰 도움이 되므로 주가 경향 예측에 관해 많은 연구가 진행되고 있다. 예를 들어 근래에는 SNS나 뉴스의 내용을 텍스트 마이닝을 이용하여 분석하고, 이를 이용한 주가 등락의 예측 방법이 제안되었으며 다양한 기계학습 기법들이 활용되고 있다. 그러나 주가의 경향을 '상승' 또는 '하락'으로 결정하는 방법은 제대로 분석된 적 없으며 일반적으로 쓰던 방법을 답습하고 있다. 이에 본 논문에서는 주가 경향 결정 방법을 이동평균을 이용해 일반화하고 주가 경향 결정 방법이 예측 정확도에 미치는 영향을 분석한다. 분석 결과, 다음 날의 주가 경향을 예측하는 경우, 주가 경향 결정방법에 따라 예측 정확도가 47%까지 차이가 남을 발견하였다. 또한 경향 결정에 사용되는 기준값 윈도우의 크기와 예측의 정확도는 비례 관계이며, 대상값 윈도우의 크기와 정확도는 반비례 관례임을 알 수 있었다.