• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제44차 하계학술발표논문집 19권2호
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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.

• 디지털융복합연구
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• 제13권8호
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• pp.267-279
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• 2015

본 연구는 초등학생의 휴대전화 중독적 사용과 학습활동의 종단적 관계를 분석함으로써 (1)시간의 경과에 따른 휴대전화 중독적 사용과 학습활동의 변화와 (2)상기 두 변수 간의 관계 방향성을 검증하고, (3)성별 간 다집단 복합 분석을 수행하였다. 이를 위하여 제 1~3차 한국아동 청소년패널 초4 데이터와 자기회귀교차지연모형 분석을 사용하였다. 분석 결과, 시간의 경과에 따라 초등학생의 휴대전화 중독적 사용과 학습활동은 지속적으로 정적 영향을 미치고, 이전 시점의 휴대전화 중독적 사용이 이후 시점의 학습활동에 부적으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 단, 학습활동은 휴대전화 중독적 사용에 종단적으로 유의한 영향을 미치지 않았고, 두 변수 간 종단적 관계 검정 결과에 대한 성별 간 차이는 유의하지 않았다. 본 연구는 연구결과를 바탕으로 초등학생의 휴대전화 중독적 사용 방지를 위한 지침 마련에 유용한 기초자료를 제공하였다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제42권8호
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• pp.1335-1343
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• 2013

초등학교 4~6학년의 학령기는 정신적, 신체적으로 급격히 성장하는 중요한 시기로 영양태도 및 식습관 형성이 확립되고 이는 곧 성인기까지 이어진다. 본 연구는 세종특별자치시 초등학교에 다니는 4~6학년 550명을 대상으로 학생들의 과외학습 실태, 수강 시간에 따른 식태도 및 식행동을 조사하여 과외학습의 정도가 학령기 아동의 생활습관, 식태도 및 식행동에 미치는 영향을 살펴보았으며, 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 조사대상자 중 남학생 270명(49.1%), 여학생 280명(50.9%)이었으며, 과외를 받지 않는 무수강군은 66명(12.0%), 과외를 받고 있는 학생은 484명(88.0%)이었다. 주당 평균 수강 시간은 7.34시간이었으며, 과외학습 종류의 수는 저수강군 2.11개, 중수강군 2.51개, 고수강군 3.27개였다. 기상시간은 아침 6~7시가 가장 많았고, 고수강군은 기상시간이 가장 늦었으며, 깨워야 일어난다는 학생비율이 높았다. 취침시간은 수강군별 유의한 차이를 보여 밤 11~12시에 취침하는 학생이 고수강군에서 가장 많았다(P<0.01). 수면 만족도에서 '수면이 부족하다'는 비율은 고수강군이 더 높았으나, 유의적 차이는 없었다. 스트레스가 많다는 학생은 유의적 차이는 없었으나 저수강군보다 고수강군이 많았다. 식태도의 평균 점수는 무수강군 3.88점, 저수강군 3.90점, 중수강군 3.80점, 고수강군 3.85점으로 저수강군이 가장 높았다(P<0.001). 식사 빈도는 수강군 간에 유의적 차이는 없었으나, 고수강군이 저수강군보다 아침을 먹지 않는다는 학생들이 많았다. 과외학습을 받는 학생에서 '학원에 굶고 간다'와 '사 먹고 학원에 간다'는 고수강군일수록 많았으며(각 P<0.01), '내가 챙겨 먹는다'는 학생은 고수강군일수록 많았으나 유의적 차이는 없었다. '학원가기 전 먹는 간식이 영양적으로 괜찮다고 생각한다'는 질문에 '그렇다'고 응답한 학생은 고수강군이 더 많았고, '아니다'라고 응답한 학생은 저수강군이 가장 많아 4군 간 유의한 차이를 보였다(P<0.001). 과외학습을 받기 전 주로 먹는 음식의 종류는 과일, 우유, 떡, 감자 등을 먹는 학생이 가장 많았다. 반면 패스트푸드와 인스턴트를 자주 먹는 비율이 고수강군이 높게 나타났다. 이상의 연구 결과를 종합하면, 과외학습 수강 시간이 많아질수록 수면이 부족하고 스트레스를 더 많이 받는 경향을 보였다. 식태도는 수강상태에 따른 유의적인 차이를 보이지 않은 반면, 실제적인 식행동은 과외수강 상태와 유의적인 관련성을 보여, 고수강군의 학생들일수록 학원에 굶고 가거나 외식을 하는 비율이 높고, 패스트푸드나 인스턴트 음식을 사먹는 비율이 높았다. 본 연구결과를 통해 지나친 과외학습은 아동의 생활습관 및 식습관에 영향을 주어 건강 및 정상적인 성장발달에도 좋지 않은 영향을 미칠 가능성이 제시되었다. 따라서 가정에서 자녀들의 학습에 대한 관심 증가에 따라서 식생활 및 영양문제에도 많은 관심을 가져야 하며, 가정과 학교 및 지역사회가 연계된 아동들의 식사 및 영양지도가 강화되어야 할 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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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.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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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.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제14권
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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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• 한국정보교육학회 2004년도 동계학술대회
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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.

• 한국초등수학교육학회지
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• 제14권3호
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• pp.807-825
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• 2010

오늘날 학교 현장에는 ADHD 증상으로 간주되는 산만하고 주의력이 부족하며 과잉행동을 보이는 학생들이 늘어나고 있는 추세이다. 이러한 특징을 보이는 학생들은 일반 학생들에 비해 학업 성적이 떨어질 뿐만 아니라 주의집중 부족으로 인해 교사들의 지도시 어려움을 야기시키고 있다. 이에 본 연구에서는 한 ADHD 학생을 대상으로 분수단원에 대한 적절한 개별지도를 계획하여 실시함으로써 학생의 분수 관련 이해 및 기능을 향상시키기 위한 지도 사례를 제공하고자 하였다. 연구 결과, ADHD 학생이 보이는 분수학습의 오류 유형으로 등분할의 개념 부족, 분수의 분모와 분자 개념 미흡, 분모가 같은 분수 및 대분수의 덧셈과 뺄셈의 오류 등을 찾을 수 있었고, ADHD 학생의 학력차, 학습 적성, 시간차에 따른 학습에 대해서 정확히 파악하고 이를 바탕으로 체계적인 계획을 세워서 지도한다면 학생의 분수 개념 이해 및 계산 기능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제55차 동계학술대회논문집 25권1호
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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.

• 정보교육학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.351-363
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• 2001

기존의 웹기반 교육의 시스템은 학습자들간의 상호작용을 이루어 내지 못하고 있었다. 이러한 대안으로 다중의 학습자 상호작용을 위한 시스템들이 개발되었다. 현재 이러한 시스템은 웹기반 교육분야에도 널리 활용이 되고 있는 실정이다. 그러나 현재 이루어지고 있는 다중 학습자들간의 상호작용과 피드백은 실제적으로 많은 시간차를 염두 해 두고 있어 그 효과와 신뢰성이 매우 낮은 편이다. 이러한 문제에 대한 해결책으로 본 연구에서는 실시간으로 다중의 학습자가 서로의 의견을 교환하며 상호작용을 할 수 있는 시스템을 개발하고자 한다. 또한 퀴즈학습이라는 게임형 웹기반 교육과 접목시켜 학습자의 문제해결 과정 안에서 이러한 상호작용을 이끌어 내어 학습자에게 학습의 집중도와 흥미를 유발하고 학습 효과의 극대화를 기대할 수 있다. 이에 본 연구에서는 다중 학습자 상호작용을 위한 웹기반 실시간 퀴즈학습 시스템을 설계하고 구현한다.