• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.06a
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• pp.245-248
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• 2011

본 연구의 목적은 초등 컴퓨터교육에서 디지털마인드맵을 활용한 컴퓨터 수업이 학습자의 학습흥미도와 초인지 향상에 미치는 효과를 알아보기 위한 것이다. 이를 위해 수원시에 소재한 S초등학교 6학년 1개 학급 26명을 실험집단으로 선정하였다. 실험은 매주 1차시 정보재량시간을 이용하여 4차시에 걸쳐서 진행하였으며, 실험 사전 사후에 학습자들의 학습흥미도와 초인지 검사도구를 통하여 조사하였다. 디지털마인드맵을 활용한 수업이 실제로 학습자의 학습흥미도와 초인지 향상에 효과를 미쳤는지를 확인하기 위하여 면담을 통한 질적평가도 실시하였다. 검사도구를 통해 수집된 자료를 가지고 사전-사후 학습흥미도와 초인지의 평균차이가 통계적으로 유의미한지 확인하기 위해 두 종속표본 t검정을 실시하였다. 연구결과, 디지털마인드맵을 활용한 컴퓨터수업은 초등학생의 학습흥미도 향상에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 확인되었지만 초인지 향상 면에서 통계적으로 유의미한 차이는 나타나지 않았다. 그러나 면담결과로 미루어 보아 일정부분 초인지 향상에 긍정적인 효과가 있음을 유추해 볼 수 있었다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.13 no.8
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• pp.267-279
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• 2015

The study aimed to examine the longitudinal relationship between addictive use of mobile phones and learning activities for elementary school students and to analyze (1)temporal changes of the addictive use of mobile phones and learning activities, (2)temporal relationship between them, and (3)multiple and complex group analysis across gender on the relationship. For the study, 3-year longitudinal data(2010-2012) of the Korean Children and Youth Panel Survey and autoregressive cross-lagged modeling were used. The findings showed that the addictive use of mobile phones and learning activities had a significant positive effect on the future selves of children over time. The addictive use of mobile phones influenced positively subsequent learning activities, but, the learning activities did not affect the addictive use of mobile phones. Further, there were no significant gender differences in the longitudinal relationship. The study provided the useful data to make guidelines on how to protect mobile phone addiction for elementary school students.

• Journal of the Korean Society of Food Science and Nutrition
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• v.42 no.8
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• pp.1335-1343
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• 2013

Parents in South Korea are known for their high level of educational zeal for their children. As a result, their children usually take extra classes in institutions as well as participate in other extracurricular activities such as sports and music. The purpose of this study was to examine the lifestyle and dietary behaviors of Korean elementary students involved in such activities. The total number of subjects was 550 fourth to sixth graders in elementary schools in Sejong, Korea. Of the total subjects, 88.0% were involved in extracurricular classes or other activities for an average of 7.34 hours/week. The subjects were assigned to one of four groups based on the degree of extracurricular activities: No extra-class (n=66), Low extra-class (1${\leq}$taking time<5 hours/week, n=118), Medium extra-class (5${\leq}$taking time<10 hours/week, n=184), and High extra-class (taking time${\geq}$10 hours/week, n=182). More subjects in the High extra-class group went to bed late (P<0.01), were under stress (P<0.01), and skipped breakfast, compared with those in the other groups. The ratio of students who answered 'I go to an institute without a meal' (P<0.01), 'I prepare a meal for myself' (P=0.053), or 'I eat out before going to an institute' (P<0.01) was higher in the High extra-class group than in the Low extra-class group. The frequency of eating fast food was higher in the High extra-class group, compared with the other groups. These results indicate that a high amount of extracurricular studies may have a negative effect on the children's lifestyles and dietary behaviors. Therefore, this study alerts parents to the potential harm of excessive extracurricular activities to their children's health.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.402-405
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• 2023

본 연구의 목적은 발생한 거래에 대해 적합한 회계 계정을 선택하는 예측 모델을 생성하는 것이다. 이를 통해 단기적으로 보조 수단으로 활용하여 회계 전표 승인에 대한 소요 시간을 단축하거나, 장기적으로 손익계산서가 일정 오차율 이내에서 자동으로 빠르게 작성됨으로써 재무 정보의 적시성을 올려주고, 기업의 실적을 나타냄에 있어 개별 담당자의 주관이 개입될 여지가 줄어든다는 면에서 재무 정보의 객관성을 올려줄 것으로 기대한다. 제안하는 모델은 비용 전표 이력의 적요를 자연어 처리하고 학습한 모델을 통해 1 차(공시용) 비용 계정을 분류한다. 분류 결과를 범위로 활용하는 기계 학습을 활용하여 좀 더 세밀한 범위의 2 차(관리용) 비용 계정을 분류하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.135-135
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• 2018

한강의 잠수교는 평상시에는 사람과 차의 통행이 가능하나 예측수위가 5.5m일 경우, 보행자통제, 6.2m일 경우, 차량통제를 실시한다. 잠수교는 국토교통부의 홍수예보 지점은 아니지만 그 특수성으로 인해 정확한 홍수위 예측을 통해 선행시간을 확보할 필요가 있다. 일반적으로 하천 홍수위 예측을 위해서는 강우-유출 모형과 하도추적을 위한 수리모형을 결합한 모델링이 요구되나 잠수교는 하류부 조위로 인한 배수 및 상류부 팔당댐 방류량의 영향을 받아 물리적 수리 수문모형의 구축이 상당히 제약적이다. 이에 본 연구에서는 딥러닝 오픈 라이브러리인 Tensorflow 기반의 LSTM 심층신경망(Deep Neural Network) 모형을 구축하여 잠수교의 수위예측을 수행한다. LSTM 모형의 학습과 검증을 위해 2011년부터 2017년까지의 10분단위의 잠수교 수위자료, 팔당댐의 방류량과 월곶관측소의 조위자료를 수집한 후, 2011년부터 2016년까지의 자료는 신경망 학습, 2017년 자료를 이용하여 학습된 모형을 검증하였다. 민감도 분석을 통해 LSTM 모형의 최적 매개변수를 추정하고, 이를 기반으로 선행시간(lead time) 1시간, 3시간, 6시간, 9시간, 12시간, 24시간에 대한 잠수교 수위를 예측하였다. LSTM을 이용한 1~6시간 선행시간에 대한 수위예측의 경우, 모형평가 지수 NSE(Nash-Sutcliffe Efficiency)가 1시간(0.99), 3시간(0.97), 6시간(0.93)과 같이 정확도가 매우 우수한 것으로 분석되었으며, 9시간, 12시간, 24시간의 경우, 각각 0.85, 0.82, 0.74로 선행시간이 길어질수록 심층신경망의 예측능력이 저하되는 것으로 나타났다. 하천수위 또는 유량과 같은 수문시계열 분석이 목적일 경우, 종속변수에 영향을 미칠 수 있는 가용한 모든 독립변수를 데이터화하여 선행 정보를 장기적으로 기억하고, 이를 예측에 반영하는 LSTM 심층신경망 모형은 수리 수문모형 구축이 제약적인 경우, 홍수예보를 위한 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• Communications of Mathematical Education
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• v.14
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• pp.163-176
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• 2001

대부분의 수학 수업이 알고리즘을 숙달시키고, 기계적으로 익힌 절차에 의해 정답을 맞추는 것에 중점을 두어 왔기 때문에, 학생들은 수학은 딱딱하고 어렵고 재미없는 과목이라는 인식을 많이 하고 있다. 그러나, 수학 수업에서 수학 교구의 조작 활동을 한다면 수학적인 흥미를 유발할 수 있을 뿐만 아니라 추상과 형식적인 수학으로의 발달을 돕고 학생들이 활동적으로 수업에 참여할 수 있게 된다. 이러한 맥락에서 제 7차 교육과정의 '도형'영역에서는 조작 활동을 통한 자기 학습능력 개발에 중점을 두고 주위의 실제 생활에서 볼 수 있는 사물을 관찰하여 그 성질을 추상해 낼 수 있도록 구체적인 교구를 이용하는 조작 활동을 강조하고 있다. 본 연구에서는 이러한 관점에서 정규 수학 수업이 아닌 일선학교의 클럽 활동 시간을 이용하여 학생들이 수학 교구를 충분히 조작하고 활용할 시간을 제공하며, 학생들이 수학 교구의 조작 활동을 통한 클럽활동이 학생들의 수학적 성향 및 능력 수준에 따른 도형 학습능력에 어떠한 변화를 미치는 지를 사례를 중심으로 논의하고자 한다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2004.01a
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• pp.226-233
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• 2004

초등 실과는 학생의 일상 생활을 학습의 대상으로 하는 교과이며, 실천적이고 탐구적인 문제 해결의 경험을 통하여 일상 생활과 가정 생활에 필요한 기초 기능을 익히게 함으로써, 현실의 생활과 미래의 변화에 대처할 수 있게 하는 기초적인 교양 교과이다. 이에 7차 교육과정에서는 우리 생활과 대단히 밀접한 관련을 맺고 있는 전기와 전자와 관련하여 우리 생활과 전기 전자라는 단원을 두었다. 그러나 전기 전자에 대한 사전 지식 및 실습 능력의 미흡, 개발된 자료 부족 및 시간적 공간적 제약 등의 이유로 초등학교 교사와 아동들이 많이 어려워하고 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 초등 실과 전기 전자 교수 학습을 위한 웹 코스웨어를 설계 및 구현하여 학습자의 학습 동기를 유발시키고 자기 주도적 학습력을 도모하고자 하였다.

• Journal of Elementary Mathematics Education in Korea
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• v.14 no.3
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• pp.807-825
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• 2010

Educational interest has been paid to ADHD students. Because of being easily distracted, lacking concentration, and committing hyperactive acts, they lag much behind other students in academic grades and their teachers have many difficulties in teaching them. This study aims to provide a case of enhancing an ADHD student's fraction-related achievement. To do this, we investigated his mathematical abilities in a preliminary study, devised an individualized teaching for the fractions unit, and applied them to him. And analyzing the results from observations and interviews of the student we can induce the following results: First, the ADHD student showed such types of errors in relation to fraction as lack of the concept of dividing into equal parts, lack of the concept of numerator and denominator, and errors in adding or subtracting fractions anc mixed fractions whose denominators were the same. And secondly, the fraction-related achievements of the ADHD student have improved thanks to the systematic teaching plan based on the accurate understanding of his academic gap relative to other students, his learning attitude, and his time difference. In addition, this study suggests several implications for ADHD students' learning of fractions.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2017.01a
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• pp.151-154
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• 2017

소프트웨어의 개발과정 중 결함을 제거하는 작업인 디버깅을 위해서는 가장 먼저 그 결함의 정확한 위치를 찾아야한다. 이 작업은 많은 시간이 소요되며, 이 시간을 단축시키기 위한 결함 위치 식별 기법들이 소개되었다. 많은 기법들 중 프로그램 커버리지 정보를 학습하여 규칙을 분석하는 인공신경망 기반 선행 연구가 있다. 이를 기반으로 본 논문에서는 문장들 간의 관계를 추가적으로 파악하여 학습 데이터로 사용하는 기법을 제안한다. 특정 문장이 항상 지나는 테스트케이스들 중 나머지 다른 문장들이 지나는 테스트케이스의 비율을 통해 문장들 간의 관계를 나타낸다. 해당 비율을 계산하기 위해 조건부 확률인 베이지안 확률을 사용한다. 베이지안 확률을 통해 얻은 문장들의 관계에 따라 인공신경망 내에서 의심도를 결정하는 웨이트(weight)가 기존 기법과는 다르게 학습된다. 이 차이는 문장들의 의심도를 조정하며, 결과적으로 다중 결함 위치 식별의 정확도를 향상시킨다. 본 논문에서 제안한 기법을 이용하여 실험한 결과, Tarantula 대비 평균 39.8%, 기존 역전파 인공신경망(BPNN) 기반 기법 대비 평균 60.5%의 정확도 향상이 있었음을 확인할 수 있다.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.5 no.3
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• pp.351-363
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• 2001

The established Web Based Learning System had not encouraged Multi-Learner Interaction. The System for Multi-Learner Interaction proposed an alternative measure. By now, this System for Multi-Learner Interaction have applied the sphere of Web Based Learning. But, Actually, the Multi-Learner's Interaction and Feedback of this System has a few effective and confidence, because this System has much time gap between Interaction and Feedback of Multi-Learner primarily. This Research propose an answer of this Problem, Web Based Real Time Quiz-game Type Learning System for Multi-Learner Interaction. Moreover, this System expect increased concentration ability for Learning and strong motivation of Learning for the greatest Learning effects in a Subject Solution course of Learners with founding Web Based Quiz-game Type Learning. So this Research will design and implement the Web Based Real Time Quiz-game Type Learning System for Multi-Learner Interaction.