• 정보교육학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.267-274
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• 2008

신경망은 데이터로부터 반복적인 학습 과정을 통해 숨어 있는 패턴을 찾아내고, 새로운 데이터의 목표값에 대한 정확한 예측에 유용한 모델링 기법이다. 본 논문은 개인적인 특성, 가정 사회적 환경, 타 교과 성적을 이용하여 학생의 컴퓨터 활용 능력 예측을 위한 다층 인식모형(MLP) 신경망을 구축하였다. 신경망의 인식률은 예측 방법으로 널리 활용되고 있는 로지스틱 회귀분석 모델과 비교하였다. 개발한 신경망에 대한 실험 결과, 개인적인 특성이 학생들의 컴퓨터 활용 능력을 가장 잘 설명하는 요소이며, 반면 가정 사회적 환경은 가장 낮은 예측 요소임을 발견하였다. 또한 본 연구의 신경망 모델은 회귀분석보다 더욱 높은 인식률을 나타냈다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권10호
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• pp.399-406
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• 2016

과학교육의 패러다임이 과학지식의 전달에서 '대중화'로 바뀌어 가면서 과학교육에서 시각적 도구를 활용한 커뮤니케이션 방식이 점차 중요해 졌다. 본 연구에서는 과학 커뮤니케이션의 시각적 도구로 "파타포(Pataphor)"에 대해 고찰하고, 그 역할과 유형을 제안하였다. 문학에서 '가상과 현실의 중첩' 이미지로 사용 되었던 '파타포'의 개념을 콘텐츠 디자인 관점으로 고찰함으로써, 파타포를 과학적 상상력을 토대로 현실과 형이상학적 유사성을 도출하거나 만들어 가상과 현실을 중첩시켜 표현하는 시각적 방법이라고 정의하였다. 또한 시각매체로서의 파타포의 역할을 도출하고, 파타포의 유형을 "현실 복제적 파타포", "현실 반영적 파타포", "현실 변형적 파타포", "인공 현실적 파타포"로 제안하였다. 본 연구를 통해 콘텐츠 제작 매체와 학습자의 콘텐츠 인지과정에 따른 파타포의 활용에 대한 구체적인 연구에 대한 필요성을 발견하고, 향후 이에 따른 파타포 활용 방법에 대해 연구를 진행하고자 한다.

• 과학교육연구지
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• 제39권3호
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• pp.446-456
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• 2015

2009 개정 7학년 과학 1 교과서에 제시된 끓는점 실험을 할 때 측정에 영향을 미치는 요인을 분석하였으며, 실험을 통해 교과서에 제시된 실험 방법의 오류를 확인한 후 이를 개선하기 위한 방안을 제안하였다. 2009 개정 7학년 과학 1 교과서 9종에 제시된 끓는점 측정 실험을 분석하여 끓는점에 영향을 미치는 요인을 찾아보았더니 온도계의 종류, 가열 도구, 마개 밀폐 여부, 온도계의 위치, 가열 용기의 모양, 물질과 가열용기의 부피비와 같은 6종류의 요인을 확인하였다. 물질의 끓는점을 측정하는 실험을 수행할 때, 둥근바닥 플라스크의 10%만 물질로 채운 후 MBL 온도 센서를 가지 부근에 위치하게 하고, 마개를 막아 핫플레이트로 가열하는 것이 가장 효과적인 결과를 나타내는 것을 확인하였다. 이를 토대로 2009 개정 7학년 과학 1 교과서 9종과 비교하였더니 대부분의 교과서에서 수정되어야 할 점이 많은 오류가 있음을 발견하였다. 따라서 끓는점 측정에 대한 학생들의 학습 이해도를 높이고 오개념을 방지하기 위해 과학 1 교과서에 제시되어 있는 실험들이 보다 정확하게 개선되어야 할 것이다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제50권4호
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• pp.223-247
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• 2019

이 연구는 메이커스페이스에 대한 정부 차원의 지원과 관심이 쏟아지고 있는 상황에서, 국내외 대학도서관 메이커스페이스의 구축 및 운영현황을 살펴보고 이에 기반한 운영 전략을 모색하되, 모기관의 발전방향에 부합하고 대학교육을 지원하는 창의·협력공간으로서 대학도서관 메이커스페이스를 활용할 수 있는 방안을 모색하는데 목적을 두고 있다. 이를 위해 이 연구에서는 (1) 메이커스페이스의 개념을 살펴보고, 특히 대학도서관에서 메이커스페이스의 필요성을 짚어 보고, (2) 국내외 도서관의 메이커스페이스 도입 사례를 대상으로 구축 및 운영 실태와 이를 실현하기 위한 도서관계의 노력 속에서 발견되는 특징 및 시사점을 분석한 후, (3) 향후 우리 대학도서관계에서 메이커스페이스를 구축·운영하고자 할 때 고려해야 하는 운영 전략을 모색해 보았다. 논의에 필요한 데이터는 문헌연구와 방문조사 및 운영담당자를 대상으로 한 심층조사를 통해 수집하였고, 추가적으로 필요한 데이터는 전화면담 및 이메일조사를 병행하여 수집하였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.473-482
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• 2005

학급 홈페이지는 온라인 커뮤니티와 사이버 공간의 부정적 측면을 어느 정도 자연스럽게 해소할 수 있으며, 학생들에게 온라인 커뮤니티에 대한 연습의 장으로, 교사와 동료 학생, 부모님과의 의사교환의 장으로, 학습의 장으로 활용될 수 있다. 그러나 상업적 온라인 커뮤니티에 비해 몰입 요소가 부족하여 쉽게 식상해 하곤 한다. 따라서 학급 홈페이지의 구축 목적을 충분히 도달하기 위해서는 몰입 요소가 필요하며, 이러한 몰입 요소로 아바타를 활용하는 것도 한 가지 방법이다. 따라서 본 연구에서는 아바타가 학급 홈페이지 몰입 및 초등학생의 사이버 자아에 미치는 영향에 관하여 연구하였으며, 학급 홈페이지의 구축 목적을 달성하기 위한 몰입 요소로서 아바타가 충분히 작용할 수 있다는 것과 아바타의 활용이 초등학생들의 긍정적 사이버 자아 형성에 도움을 줄 수 있다는 것을 발견할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.386-390
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• 2003

데이터마이닝은 많은 양의 데이터로부터 의사결정에 유용한 패턴을 발견하는 과정으로서 최근 경영 및 공학 분야의 폭넓은 영역에서 많은 관심을 모으고 있다. 어떤 그룹을 여러 하위그룹으로 분류해내는 일은 데이터마이닝의 주요 내용 중 하나이다. 의사결정나무로 알려진 트리기반 기법은 그러한 분류모형을 수립하는 데 효율적인 방안을 제공한다 트리학습에 있어서 우선적인 관건은 목표변수에 의해 측정되는 노드불순도를 최소화하는 것이다. 하지만 공정관측, 마케팅과학, 임상분석 등과 같은 문제에서는 여러 목표변수를 동시에 고려해야 하는 상황이 쉽게 등장하는 데, 본 논문의 목적은 이처럼 다변량 목표변수를 갖는 데이터셋에서 활용할 수 있는 노드불순도 측정방안을 제시하는 데 있다. 아울러 수치 예를 이용하여 적용결과에 대해 논의한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.443-449
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• 2014

사람의 영화에 대한 선호도에는 개인의 특성과 영화의 속성을 기반으로 하는 다양한 요인이 연관되어 있다. 영화 추천을 위한 사용자-영화-선호도 연관 관계의 분석 기법으로서, 다중 개념 탐색 기법의 특성을 지닌 infinite relational model (IRM)의 활용 가능성을 확인하고, 이를 기초로 영화 선호 유형에 따른 사용자-영화 군집을 탐색한다. 별점으로 표현되는 명시적인 선호도 데이터에 영화 컨텐츠 관련 메타데이터를 추가하여 학습 데이터를 구성하고, 이에 IRM을 적용하여 공군집화(co-clustering)를 수행한 결과, 해석 가능한 다양한 명시적 연관 관계를 발견하였다. 공군집화 결과를 기초로 개인화 추천에서의 다양한 활용 방안을 논의한다.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제23권2호
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• pp.153-171
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• 2013

본 연구의 목적은 학생들의 수학적 사고 스타일에 따른 문제해결과정에서 나타나는 특징을 발견함으로써 교사가 학생에게 다양한 표상을 제공하는 방법론에 대한 시사점을 주는 것이다. 이러한 특징들을 분석하기 위해서 대학교 1학년 학생 202명에게 지필검사를 실시한 후 수학적 사고 스타일을 고려한 4개 그룹으로 분류하여 그룹별로 두 명씩 총 8명에 대해 인터뷰를 실시하였다. 그 결과, 수학적 사고 스타일은 수학적 개념 정의방법, 표상에 대한 문제해결, 표상 간의 번역능력과 관계가 있다고 결론지을 수 있었다. 이러한 결과를 토대로 Dienes의 지각적 다양성의 원리를 구체화하여 향후 교수학습에서 다양한 표상을 제시하는 방법론에 대한 시사점을 줄 것으로 기대할 수 있다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.9-18
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• 2015

로봇을 이용한 교육은 학생들에게 고차원의 사고, 창의적 표현, 발견 학습의 기회를 제공하고 있다. 또한 로봇을 통해 다양한 교과 영역을 가르칠 수 있으므로 STEAM 교육에도 적합한 도구라 볼 수 있다. 따라서 본 연구에서는 로봇을 이용한 STEAM 교육 콘텐츠를 설계하고 개발하였다. 초등학교 교과서를 분석하여 과학, 기술, 공학, 예술, 수학에서 로봇을 통해 효과적으로 전달 가능한 내용들을 추출하여 융합 콘텐츠를 설계하였다. 설계한 내용을 바탕으로 로봇을 조립하고, 프로그램하여 콘텐츠를 개발하였다. 개발된 콘텐츠를 초등학교 방과 후 수업에 직접 적용하였고, 수업 후 설문조사를 통해 교과목의 이해도와 흥미도, 참여도를 평가하였다. 연구결과 로봇을 활용한 STEAM 콘텐츠 수업에서 교과내용의 이해도와 흥미도, 참여도가 높게 나타났다. 이를 통해 STEAM 교육에 로봇의 활용이 교육적 효과가 있다는 점과 개별 교과지식보다 STEAM기반의 융합형 콘텐츠를 이용한 교육의 효과가 높다는 점을 확인할 수 있었다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제10권3호
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• pp.1-14
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• 2005

성공적인 공급사슬관리에 있어 성과에 따른 지속적 협업 통제는 매우 중요하다. 본 연구에서는 기계학습 알고리즘인 SVM(Support Vector Machiness)을 이용해 균형성과표에 기반한 공급사슬관리 성과에 따른 지속적 협업 통제 모델을 개발하였다. 우리는 지속적 협업 통제모델 개발에 있어 108명의 전문가를 상대로 실증조사를 수행하였다. 본 연구 수행에 있어 4가지 형태의 SVM 커늘 (1) linear, (2) polynomail, (3) Radial Basis Function(RBF), (4) sigmoid kernel을 이용해 공급사슬관리 지속적 협업 예측 정확도를 비교하였다. SVM 커늘 4가지 중 linear kernel의 예측성과가 가장 좋았다. 그리고 본 연구에서는 SVM linear kernel의 예측성과를 ANN(Artificial Neural Network)의 예측성과와 비교하였다. 분석결과 SVM linear kernel이 공급사슬관리에 있어 지속적 협업 예측에 우수한 예측성과를 보여주는 것을 발견하였다. 이러한 곁과는 SVM linear kernel이 공급사슬관리의 지속적 협업 예측 통제에 있어 우수한 대안을 제공해 줄 것이다. 그러므로 공급사슬관리를 추구하는 기업들은 분 모델을 통해 지속적 협업 통제에 유용한 정보를 얻을 수 있을것이다.