• 한국문헌정보학회지
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• 제47권1호
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• pp.399-417
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• 2013

본 연구의 목적은 협력학습에 대한 학생들의 인식을 조사하고 협력학습 활성화를 위한 방안을 제안하는 것이다. 학생들의 인식을 조사하기 위해서 서울 소재 한 대학에서 진행된 네 과목의 수업에 참여한 학생들을 대상으로 온라인 설문을 실시하였고 그 결과를 분석하였다. 분석결과, 응답자들은 협력학습보다는 개별학습을 선호하는 경향이 나타났다. 선호에 대한 다양한 의견들이 발견되었지만 대부분 협력학습의 문제점에서 기인하는 것으로 나타났다. 협력학습의 성패에 영향을 미치는 요인에 대한 분석결과 조원들 간의 친밀성이 성공의 중요한 요인으로 조사되었다. 덧붙여, 협력학습을 돕기 위해 사용된 웹 2.0 도구중의 하나인 위키는 공개성과 수정가능성, 효과성의 측면에서 유용한 도구로 인식되었다. 평가결과를 바탕으로 하여 효과적인 협력학습을 위해 (1) 조원평가, 자기평가를 통해 무임승차 문제 해소, (2) 조원 간의 친밀성 향상을 위한 방안 마련, (3) 위키의 적극적인 활용이 제안되었다.

• 융합정보논문지
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• 제10권10호
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• pp.196-202
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• 2020

본 연구는 경영학에 대한 대학생들의 학습개념을 알아보고 학습개념이 학습접근과 비판적 사고에 미치는 영향을 알아보았다. 편의 표집한 경영학 전공/부전공 학생들을 대상으로 온라인 설문을 실시하였다. 총 88명의 응답 분석 결과, 경영학 전공/부전공 학생들에게 학습개념의 유의미한 성차 또는 학년차는 발견되지 않았다. '시험'과 '관점 확장' 학습개념이 심층적 접근에, '시험'이 표층적 접근에 유의미한 영향을 끼치는 것으로 나타났다. 또한, '관점 확장' 학습개념이 비판적 사고에 유의미한 영향을 미치는 것을 확인하였다. 이러한 연구결과는 고차원적 사고능력 향상을 목표로 수업 또는 교육과정 개선을 고민하는 교수자 또는 수업설계자들에게 좋은 지침 및 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 인지과학
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• 제27권3호
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• pp.421-439
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• 2016

새로운 한자합성어의 학습에서 의미 투명성의 효과를 행동 실험과 ERP 실험을 통해 조사하였다. 참가자들은 구성형태소와 단어 의미의 관계가 투명한 조건(=투명 신단어)과 불투명한 조건(=불투명 신단어)에서 3회기에 걸쳐 새로운 단어-의미쌍을 학습하였다. 학습 단계에서는 자기 조절 의미 학습 시간과 ERP를 측정하고, 검사 단계에서는 학습한 단어에 대한 어휘판단시간과 의미 회상 점수를 측정하였다. 의미 학습 시간, 어휘판단, 의미 회상 검사 모두에서 의미 투명성의 효과가 유의하게 나타났다. 투명 신단어의 경우, 불투명 신단어에 비해 의미 학습 시간이 더 짧았음에도 불구하고, 어휘판단이 더 정확하고 빨랐으며, 의미 회상 검사 수행이 더 좋았다. 의미 투명성 효과는 ERP의 N400 성분의 진폭에서도 나타났다. 단어 의미가 투명한 조건에 비해 불투명한 조건에서의 N400 진폭이 더 컸다. 본 연구의 결과는 단어 재인 연구에서 발견된 의미 투명성 효과가 단어 학습에서도 나타남을 보여주며, 이는 단어 학습에서 형태소 정보가 중요한 역할을 한다는 것을 시사한다.

• 한국어교육
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• 제28권4호
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• pp.367-402
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• 2017

본 연구는 언어 학습이 실행공동체 (Communities of practice) 참여를 통한 사회적 학습과정이라는 전제 하에, Norton (2001)의 상상 공동체 (Imagined communities) 개념을 바탕으로 언어학습자들의 다면적 동기를 이해하기 위한 목적으로 수행되었다. 특별히 기존 제2언어습득 문헌에서 상대적으로 연구되지 않은 미국 내 소수민족언어 (less commonly taught languages) 중 하나인 한국어 학습자의 다면적 동기를 조명하고자 하였다. 이를 위해 미국 동부 소재 대학에서 한국어 강의를 수강하는 11명의 학생들을 대상으로 심층적 인터뷰를 실시하였다. 연구 분석결과 학습자 그룹 내에 관찰되는 상상공동체의 유형으로 K-pop 문화공동체, 직업 공동체, 한국 친인척 공동체, 민족 정체성 공동체의 네가지 유형이 관찰되었다. 그리고 학습자 개개인의 상상 공동체는 언어 배경, 학습 기간, 매체 사용 등의 다양한 경험을 통해 다양하게 발전, 변화하는 것으로 나타났다. 특히 계승어 학습자와 비계승어 학습자 간에 지향하는 상상 공동체의 유형을 비교해 보았을 때 명확한 차이가 나타났다. 또한 기존 문헌에서 계승어 관련 동기 (heritage motivation or motivation related to heritage)라 명명되는 개념 내에도 학습자의 경험에 따라 실제로는 상이한 공동체 유형이 존재함이 발견되었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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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.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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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.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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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,

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (A)
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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.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제8권
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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.