• 대한화학회지
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• 제54권5호
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• pp.643-649
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• 2010

이 연구에서는 고등학생들의 이론과 자료에 대한 인식론적 관점과 과학 과정 기술, 선호하는 실험 학습 환경에 대한 인식, 실험 수업에 대한 태도 사이의 관계를 조사하였다. 연구 결과, 과학 과정 기술, 선호하는 실험 학습 환경에 대한 인식의 모든 하위 범주(응집성, 개방성, 통합성, 준칙성, 물리적 환경), 실험 수업에 대한 태도는 이론과 자료에 대한 인식론적 관점과 유의미한 상관이 있었다. 중다 회귀 분석 결과, 과학 과정 기술, 선호하는 실험 학습 환경에 대한 인식의 하위 범주 중 개방성과 물리적 환경, 실험 수업에 대한 태도가 이론과 자료에 대한 인식론적 관점을 유의미하게 예측하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.171-179
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• 2013

영상처리에서 인식에 관련된 기술들은 환경에 아주 많은 영향을 받게 되는데 이러한 인식률을 결정짓는 요소 중인 파라미터는 환경에 적절한 값을 얼마나 잘 선택하느냐에 따라서 인식률의 큰 차이를 보인다. 본 논문은 눈동자 추적 알고리즘이 사람이나 실험 환경의 변화에 따라 인식률이 저하되는 현상을 보완하기 위한 성능 향상 및 환경에 적응하는 시스템의 구현에 대한 방법이다. 최적의 파라미터를 얻기 위해 전 처리에 사용되는 이진화 알고리즘의 문턱값을 학습이 필요한 시기를 적절히 판단해 강화학습을 이용하여 다시 학습시켜 인식률을 향상시키는 방법을 사용했다. 실험데이터를 수집하기 위해 입력 장치는 가격이 저렴하고 일반적인 웹 카메라를 사용 하였으며 얼굴 영역에 해당하는 많은 양의 이미지를 수집하여 강화학습의 적응력을 실험하였다. 이미지의 그룹을 다양하게 변화시켜 실험한 결과 강화학습을 사용한 경우 그렇지 않은 경우에 비해 작게는 3% 많게는 14%가량의 성능이 향상됨을 확인하였다. 이렇게 성능이 향상된 눈동자 추적 시스템은 휴먼 컴퓨터 인터랙션 분야에 효과적으로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.505-509
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• 2023

개체명 인식은 주어진 텍스트에서 특정 유형의 개체들을 식별하고 추출하는 작업이다. 일반적인 딥러닝 기반 개체명 인식은 사전에 개체명들을 모두 정의한 뒤 모델을 학습한다. 하지만 실제 학습 환경에서는 지속적으로 새로운 개체명이 등장할 수 있을뿐더러 기존 개체명을 학습한 데이터가 접근이 불가할 수 있다. 또한, 새로 모델을 학습하기 위해 새로운 데이터에 기존 개체명을 수동 태깅하기엔 많은 시간과 비용이 든다. 해결 방안으로 여러 방법론이 제시되었지만 새로운 개체명을 학습하는 과정에서 기존 개체명 지식에 대한 망각 현상이 나타났다. 본 논문에서는 지식증류를 활용한 지속학습이 한국어 개체명 인식에서 기존 지식에 대한 망각을 줄이고 새로운 지식을 학습하는데 효과적임을 보인다. 국립국어원에서 제공한 개체명 인식 데이터로 실험과 평가를 진행하여 성능의 우수성을 보인다.

• 한국과학교육학회지
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• 제18권2호
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• pp.201-208
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• 1998

일반적으로 협동학습이 학업 성취에 효과적이라고 보고되지만, 과학 실험 수업에서의 학업 성취 및 상위 수준 학생에 대한 효과는 일관되지 않다. 본 연구에서는 실험 수업에서 필요한 고급 사고 수준의 활동이 포함된 과제를 소집단 활동 중심으로 해결하도록 한 협동학습을 초등학교 자연 수업에 적용하여 그 효과률 조사하였다.5학년의 '용해와 용액' 단원 총 16차시에 대하여 전통적 수업과 협동학습을 실시한 후 학업 성취도, 탐구 사고력, 자연 수업에 대한 태도, 수업 환경에 대한 인식등을 비교하였다. 이원 공변량 분석 결과, 협동학습 집단의 학업 성취도와 탐구 사고력이 전통적 수업 집단에 비하여 유의미하게 높았으며, 수업 처치와 성취 수준 사이의 상호작용은 나타나지 않았다. 수업 환경에 대환 인식 중 마찰도에 대한 인식은 협동학습 집단이 높았으며, 자연 수업에 대한 태도와 참여도에 대한 인식에는 두 집단사이에 차이가 없었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.515-517
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• 2013

본 논문에서는 잡음 환경 하에서 남녀 성별인식이 가능한 신경회로망에 의한 화자종속 음성인식 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 음성인식 알고리즘은 남성화자 및 여성화자를 인식하기 위하여 LPC 켑스트럼 계수를 사용하여 신경회로망에 의하여 학습된다. 본 실험에서는 백색잡음 및 자동차잡음에 대하여 신경회로망의 네크워크에 대한 인식결과를 나타낸다. 인식실험의 결과로부터 백색잡음에 대해서는 최대 96% 이상의 인식률, 자동차잡음에 대해서는 최대 88% 이상의 인식률을 구하였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제35권1호
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• pp.27-35
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• 2015

학교 교육은 디지털 시대로의 교육환경의 변화 및 학습자 중심의 교육에 대한 강조와 그에 따른 교사 역할의 변화 등을 받아들이면서 변화하고 있다. 이런 변화에서 e-learning은 적절한 학습 환경으로 각광받아왔으나, 학습에서 중요한 요소인 상호작용의 부재로 인한 문제점이 드러났다. 그리하여 이 연구에서는 학생들에게 학교 홈페이지를 활용한 학습에 대한 설문 조사를 토대로, 교사와 학생 간 상호작용을 강조한 수업 환경 조성을 위해 가상 공간과 물리적 공간을 오가며 학습하는 혼합형 학습을 실시하였다. 연구를 위해 G중학교 2학년에서 비교집단 1개 반(40명)과 실험집단 1개 반(40명)을 선정하였다. 비교집단에서는 강의 및 토의식 수업을 실시하였고, 실험집단에서는 교사와 학생의 상호작용이 강조된 혼합형 학습 수업을 실시하였다. 실험처치는 '물질의 특성' 단원 중 8차시에 걸쳐 진행되었다. 혼합형 학습에 대한 인식과 효과를 알아보기 위하여 사전 사후에 설문조사와 과학 관련 태도 검사를 실시하였다. 검사 결과, 실험집단이 비교집단에 비해 과학적 사고와 태도가 자극되어 과학 학습에 대한 흥미와 자신감을 가지게 되었다. 이러한 검사 결과는 비교집단에 비해 실험집단은 혼합형 학습을 통해 교사의 안내 및 피드백을 더 쉽게 제공 받음으로써 교사와 학생 간 상호작용의 기회를 더욱 부여받을 수 있었기 때문이다. 혼합형 학습은 학생들로 하여금 시간과 공간의 제약 없이 자신의 경험을 표현할 수 있게 하고, 교사와 학생의 학습 관련 상호작용을 촉진시키므로 학생들의 과학 관련 태도 향상에 도움이 되는 학습 방법으로 제안될 수 있다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제18권2호
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• pp.29-45
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• 2006

본 연구는 제 7차 교육과정에 의해 통합된 중학교 $\ulcorner$기술 가정$\lrcorner$ 교과에 대한 학습자의 흥미도와 실험 실습의 가치 또는 중요성과 실생활 활용도 등에 대한 학습자 인식을 알아보고자 실시되었다. $\ulcorner$기술 가정$\lrcorner$ 교과에 대한 흥미도는 성별에 따라 차이가 있었다. $\ulcorner$기술 가정$\lrcorner$ 교과에 대해서는 여학생들이 남학생들보다 더 많은 흥미를 보였으나, 영역별로 보면 가정영역에서는 성차가 없었으나, 기술영역에서는 남학생들이 여학생들보다 흥미도가 더 높았다. 학습자들은 $\ulcorner$기술 가정$\lrcorner$ 교과의 내용 이해나 동기 유발을 위해 실험 실습의 중요성을 인식하고 있었고 그에 비해 운영되는 실험 실습의 양에 관해서는 부족함을 보고하였다. $\ulcorner$기술 가정$\lrcorner$ 교과의 실험 실습의 중요도를 높게 인식할수록 실생활에서의 활용도도 높게 나타났다. 특히, 학습자가 활용도를 가장 높게 인식한 단원은 타 단원에 비해 '청소년의 영양과 식사', '컴퓨터와 정보처리'였으며, 활용도를 가장 낮게 인식한 단원은 주로 '자원관리와 환경', '제도의 기초'와 '기계의 이해'로 나타났다. 이러한 결과는 기술 가정 교과에 대한 학습자의 흥미도와 실생활에서의 활용도를 높이기 위해서, 실험 실습의 중요성을 부각시키되 학습자의 성별에 따른 단원별 활용도에서 인식 차이를 고려한 실험 실습의 운영 방안이 강구되어야 함을 시사해준다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제46권2호
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• pp.19-26
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• 2009

본 논문은 PCA기반 얼굴인식 알고리즘에서 조명 변화에 따른 인식율의 변화 및 Cumulative Match Characteristic을 이용한 누적 식별 값 측정을 통해 알고리즘의 신뢰도를 확인하였다. 이를 위해 본 논문에서는 한 사람당 하나의 학습 영상만을 사용하는 경우뿐만 아니라 조명 조건이 다른 다중 학습 영상을 사용하여 실험하였고, 입력 영상 또한 다양한 조명 조건의 영상을 사용함으로서 학습 영상의 선택과 입력 영상의 조명 변화에 따른 알고리즘의 신뢰도에 관해 연구하였다. 실험 결과, 한사람 당 하나의 정면조명조건 학습 영상을 사용한 방식에 비하여 다중 학습 영상 사용 시 인식율은 떨어졌다. 그러나 학습 영상의 개수와 입력 영상의 조명 변화 범위에 관계없이 상위 유사도군에 들어가는 비율은 높은 양상을 보임으로서 조명 변화 환경에서 PCA 알고리즘의 인식 결과에 대한 신뢰도를 확인 할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1354-1357
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• 2013

최근 다양한 센서들이 일상생활에 활용되어, 일정한 환경에서 사람의 행동을 분류하고 인식하기 위한 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 2개의 진동센서 값과 1개의 적외선 센서 값을 은닉 마코프 모델에 적용하여 침대 위에 있는 사람의 3가지 행동유형-눕기, 뒤척임, 일어나기-을 분류하고자 한다. 3개 센서 값의 특징들을 기초로 은닉 마코프 모델에 학습시키고, 특징집합과 학습 데이터량을 변화시키면서 사람의 행동유형에 대한 인식 실험을 수행하였다. 특징 개수 혼합에 따른 인식률의 차이는 거의 없는 것으로 나타났으나, 학습 데이터량을 증가시켜 가면서 수행한 실험에서는 인식률이 평균 78.127%로 향상되는 성과를 거두었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
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• pp.315-318
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• 2006

본 논문에서는 TV OSD(On Screen Display) 메뉴 자동검증 시스템에서 문자패턴의 실시간 인식을 위한 방법론을 고찰한다. 이는 일반적인 문자인식 문제와는 달리 시스템 환경에 대한 몇 가지 가정과 제약조건을 고려해야 한다. 예컨대 문제의 특성상 카메라 및 TV 제어 기기부의 동작과 연동하는 작업 스케쥴링 기능과 실시간 분석기능 등의 요건은 시스템개발을 복잡하게 하는 반면, 주어진 OSD 메뉴 데이터로부터 검증과정은 미지 패턴에 대한 인식과정을 단순화하여 일종의 판정(decision) 문제로 고려될 수 있게 한다. 본 연구에서는 인식의 방법론으로서 수정된 구조의 FMM 신경망을 적용한다. 이는 하이퍼박스 기반의 패턴 분류기로서 간결하면서도 강력한 학습기능을 제공한다. 기존의 FMM 모델이 갖는 단점인 학습패턴에서 특징분포와 빈도를 고려하지 못한다는 점을 개선하여, 특징과 하이퍼박스간의 가중치 요소를 고려한 활성화 특성을 정의한다. 또한 실제 데이터를 사용한 실험결과를 통해 제안된 이론의 유용성을 고찰한다.