• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2011년도 춘계학술논문집 1부
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• pp.226-228
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• 2011

본 논문에서는 산업혁명 이후 근 현대 도시화와 국토개발 등을 통해 빠르게 변화하고 있는 거주 공간 및 자연환경의 원형을 사이버공간에 재현하여 환경교육 학습 자료로 활용하기 위한 콘텐츠로 조선시대 마을의 거주 공간 및 자연환경의 원형, 생활환경, 지구분야를 QUEST 3D 기술을 이용하여 환경호르몬에 대한 환경교육용 콘텐츠 개발하고 실험 평가 및 분석을 하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.1385-1395
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• 2017

본 논문에서는 정상과 이상 트래픽이 불균형적으로 발생하는 상황에서 기계 학습 기반의 효과적인 침입 탐지 시스템에 관한 연구 결과를 소개한다. 훈련 데이터의 패턴을 학습하여 정상/이상 패킷을 탐지하는 기계 학습 기반의 IDS에서는 훈련 데이터의 클래스 불균형 정도에 따라 탐지 성능이 현저히 차이가 날 수 있으나, IDS 개발 시 이러한 문제에 대한 고려는 부족한 실정이다. 클래스 불균형 데이터가 발생하는 환경에서도 우수한 탐지 성능을 제공하는 기계 학습 알고리즘을 선정하기 위하여, 본 논문에서는 Kyoto 2006+ 데이터셋을 이용하여 정상 대 침입 클래스 비율이 서로 다른 클래스 불균형 훈련 데이터를 구축하고 다양한 기계 학습 알고리즘의 인식 성능을 분석하였다. 실험 결과, 대부분의 지도 학습 알고리즘이 좋은 성능을 보인 가운데, Random Forest 알고리즘이 다양한 실험 환경에서 최고의 성능을 보였다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제8권
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• pp.17-32
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• 1999

본 논문의 목적은 Cabri II 를 이용하여 형식적이고 연역적인 증명수업 방법의 대안을 찾는 데 있다. 형식적인 증명을 하기 전에 탐구와 추측을 통한 발견과 그 결과에 대한 비형식적인 증명 활동을 강조한다. 역동적인 기하소프트웨어인 Cabri II 는 작도가 편리하고 다양한 예를 제공하여 추측과 탐구 그리고 그 결과의 확인을 위한 풍부한 환경을 제공할 수 있으며, 끌기 기능을 이용한 삼각형의 변화과정에서 관찰할 수 있는 불변의 성질이 형식적인 증명에 중요한 역할을 한다. 또한 도형에 기호를 붙이는 활동은 형식적인 증명을 어렵게 만드는 요인 중의 하나인 명제나 정리의 기호적 표현을 보다 자연스럽게 할 수 있게 해 준다. 그러나, 학생들이 증명은 더 이상 필요 없으며, 실험을 통한 확인만으로도 추측의 정당성을 보장받을 수 있다는 그릇된 ·인식을 심어줄 수도 있다. 따라서 모든 경우에 성립하는 지를 실험과 실측으로 확인할 수는 없다는 점을 강조하여 학생들에게 형식적인 증명의 중요성과 필요성을 인식시킬 필요가 있다. 본 연구에 대한 다음과 같은 후속연구가 필요하다. 첫째, Cabri II 를 이용한 증명 수업이 학생들의 증명 수행 능력 또는 증명에 대한 이해에 어떤 영향을 끼치는지 특히, van Hiele의 기하학습 수준이론에 어떻게 작용하는 지를 연구할 필요가 있다. 둘째, 본 연구에서 제시한 Cabri II 를 이용한 증명 교수학습 방법에 대한 구체적인 사례연구가 요구되며, 특히 탐구, 추측을 통한 비형식적인 중명에서 형식적 증명으로의 전이 과정에서 나타날 수 있는 학생들의 반응에 대한 조사연구가 필요하다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.334-344
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• 2020

본 연구는 PBL(Problem Based Learning) 수업에서 학생들에 수행하는 과제에 켈러의 ARCS에 의해 동기설계를 반영하였을 때, 학습자의 교과흥미와 과제난이도 인식 수준에 미치는 영향을 탐색하기 위해서 수행되었다. 이를 위해서 일반교직을 전공하는 대학생 79명을 대상으로 수행되었다. 연구를 위해서 실험집단과 비교집단을 구성하였다. 교과 흥미와 과제난이도 인식 수준의 사전 수준을 측정하기 위해 1차 PBL 과제를 수행하였다. 다음으로 동기 설계가 반영된 과제의 영향을 검증하기 위해 2차 PBL 활동 수행하였다. 실험집단은 동기설계가 반영된 과제를 수행하였고, 비교집단은 동기설계가 반영이 되지 않은 과제를 수행하였다. 2차 PBL 활동이 종료된 후에 교과흥미와 과제난이도 인식 수준을 측정하였다. 수집된 자료는 사전 수준을 공변량으로 선정하여 ANCOVA를 사용하여 자료를 분석하였다. 그 결과 실험집단의 교과흥미 수준이 통계적으로 유의미하게 향상되었고, 과제난이도 인식 수준은 통계적으로 유의미하게 낮아진 것으로 검증되었다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.215-220
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• 2002

본 연구에서는 다중채널 뇌파에서 특징 파라미터로 선형 예측기 계수(Linear predictor coefficients)를 추출하고, 패턴인식기로는 신경회로망을 이용한 쾌적성 분류 알고리즘을 개발하여 다중 템플릿 방법으로 쾌적성 분류 실험을 하고자 하였다. 뇌파 데이터는 대학생 10명으로부터 쾌적한 환경과 불쾌적한 환경에서의 데이터를 수집하였으며, 전극 위치는 Fpl, Fp2, F3, F4, T3, T4, P3, P4, O1, O2를 사용하였다. 수집된 뇌파는 전처리를 거친 후 특징 파라미터를 추출하고 패턴 분류기로 사용된 신경회로망의 입력으로 사용하였다. 쾌적성 분류 방법은 다중템플릿 방법으로 여러 명의 피검자를 각각 학습시켜 이로부터 생성되는 신경회로망의 가중치들을 템플릿에 저장한다. 그리고 테스트를 할 때에는 먼저 처음의 안정 상태의 뇌파를 이용하여 템플릿 검색을 하고 가장 가까운 템플릿을 선택한다. 그리고 선택된 템플릿을 이용하여 다른 감정에 대한 쾌적성 분류 실험을 하게 된다. 쾌적성 분류 실험 결과 평균 인식률이 약 75%의 성능을 나타내었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.597-602
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• 2014

본 논문은 대학의 복도와 같은 넓고 복잡한 환경에서 레이저 스캐너와 이미지 센서와 같은 다중센서 데이터 융합을 이용한 복수의 사람들에 대한 동작 인식 및 패턴 분석을 소개하였다. 제안한 방법의 인식 시스템은 첫째, 인물 추적을 위한 전 처리 기능과 둘째 이동궤적 특징, 보행특징, 이미지 특징, 환경(글로벌) 특징을 요구하는 특징부 추출에 대한 이론적 근거를 제시하였다. 최적의 영상을 기반으로 한 복잡환경 내에서의 복수의 사람들을 인식하고 움직임에 대한 패턴은 HMM과 SVM을 통한 학습 및 식별을 수행하였다. 학습 및 식별에서는 HMM을 이용한 이동 경로의 추정과 SVM을 이용한 비정상 보행 검색의 실례를 제시하였다. 또한 제안 방법을 검증하기 위하여 대학교의 복도에서 실시한 실험결과를 통해 타당성을 검증하였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제26권2호
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• pp.129-152
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• 2024

터널 내 CCTV를 통한 딥러닝 객체인식 적용에 있어서 터널의 열악한 환경조건, 즉 낮은 조도 및 심한 원근현상으로 인해 오탐지가 대량 발생한다. 이 문제는 객체인식 성능에 기반한 영상유고시스템의 신뢰성 문제로 직결되므로 정탐지 향상과 더불어 오탐지의 저감 방안이 더욱 필요한 상황이다. 이에 본 논문은 딥러닝 객체인식 모델을 기반으로, 오탐지 데이터의 재학습을 통해 오탐지의 저감뿐만 아니라 정탐지 성능 향상도 함께 추구하는 오탐지 학습법을 제안한다. 본 논문의 오탐지 학습법은 객체인식 단계를 기반으로 진행되며, 학습용 데이터셋 초기학습 - 검증용 데이터셋 추론 - 오탐지 데이터 정정 및 데이터셋 구성 - 학습용 데이터셋에 추가 후 재학습으로 이어진다. 본 논문은 이에 대한 성능을 검증하기 위해 실험을 진행하였으며, 우선 선행 실험을 통해 본 실험에 적용할 딥러닝 객체인식 모델의 최적 하이퍼파라미터를 결정하였다. 그리고 본 실험에서는 학습영상 포맷을 결정하기 위한 실험, 반복적인 오탐지 데이터셋의 재학습을 통해 장기적인 성능향상을 확인하기 위한 실험을 순차적으로 진행하였다. 그 결과, 첫 번째 본 실험에서는 추론된 영상 내에서 객체를 제외한 배경을 제거시키는 경우보다 배경을 포함시키는 경우가 객체인식 성능에 유리한 것으로 나타났으며, 두 번째 본 실험에서는 재학습 차수별 독립적으로 오탐지 데이터를 재학습시키는 경우보다 차수마다 발생하는 오탐지 데이터를 누적시켜 재학습 시키는 경우가 지속적인 객체인식 성능 향상 측면에서 유리한 것으로 나타났다. 두 실험을 통해 결정된 방법으로 오탐지 데이터 재학습을 진행한 결과, 차량 객체 클래스는 1차 재학습 이후부터 AP값이 0.95 이상 우수한 추론 성능이 발현되었으며, 5차 재학습까지 초기 추론 대비 약 1.06배 추론성능이 향상되었다. 보행자 객체 클래스는 재학습이 진행됨에 따라 지속적으로 추론 성능이 향상되었으며, 18차 재학습까지 초기 추론대비 2.3배 이상 추론성능이 자가 향상될 수 있음을 보였다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제17권2호
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• pp.157-178
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• 2015

이 논문에서는 계산기에 대하여 복잡한 계산 수행 뿐 아니라 수학적 개념, 원리, 법칙을 탐구할 수 있는 인지적 학습 도구로서의 가능성을 탐구하였다. 계산기가 인지적 공학 도구이며 교수-학습 도구임을 밝혔으며, 국내외의 수학교육과정에서의 계산기 활용 실태를 살펴보았다. 실제적으로 인지적 학습 도구로서의 계산기의 역할을 관찰하기 위하여, 초등학교 수학에서 계산기 활동 자료를 개발하고 이를 3학년, 5학년 학생들에게 적용한 실험 활동을 실시하였다. 활동 결과, 사칙계산기가 지필환경에서는 가능하지 않은 패턴 인식을 통한 귀납, 추론, 원리 탐구를 용이하게 한다는 것을 확인하였다. 이에 비추어 지필환경에서 이루어지는 기존 교과서의 제시 방식에 대안이 될 수 있는 발견적 방식을 대비하여 논의하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권11호
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• pp.617-624
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• 2017

음성 인식은 HCI 분야에서 널리 사용되는 기술 중 하나이다. 가정 자동화, 자동 통역, 차량 내비게이션 등 음성 인식 기술이 적용될 수 있는 많은 응용들이 현재 개발되고 있다. 또한, 모바일 환경에서 작동 가능한 음성 인식 시스템에 대한 수요도 급속히 증대되고 있다. 본 논문은 한국어 음성 인식 시스템의 일부로서, 한국어 모음 'ㅡ'를 빠르게 인식할 수 있는 방안을 제시한다. 제안하는 방식은 주파수 영역 대신, 시간 영역에서 계산되는 지표인 벌크 지표를 사용하므로, 인식을 위한 계산 비용을 절감할 수 있다. 모음 'ㅡ'의 전형적인 시퀀스 패턴들을 표현하는 벌크 지표들에 대한 신경망 학습을 수행하며, 최종적인 인식을 위해 학습된 신경망을 사용한다. 실험 결과를 통해, 제안하는 방식이 모음 'ㅡ'를 88.7%의 정확도로 인식할 수 있음을 확인하였고, 인식 속도는 어절 당 0.74msec이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.6475-6482
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• 2015

본 연구의 목적은 형태초점 교수법과 오류수정 피드백이 영어 구문 학습에 효과적인지를 살펴보고, 이에 대한 학생들의 반응을 파악하기 위함이다. 연구 참여자들은 필수과목인 영어회화 강좌를 수강하는 8개 분반의 초급수준의 대학교 1학년 학생 122명이다. 이들 여덟 개 분반을 무작위로 세 그룹 즉 시각적 입력강화 집단(TIE group), 출력강화 집단(DICT group)과 통제집단(CG group)으로 나누어 사전 사후 평가 및 설문조사를 실시하였다. SPSS 21.0 for Window 프로그램을 사용하여 형태초점 교수법과 오류수정 피드백의 효과와 학생들의 영어수업에 대한 인식과 태도의 변화를 분석하였다. 연구결과, 본 연구에 활용된 형태초점 교수활동인 입력강화 및 출력강화 활동과 오류수정 피드백 모두가 학생들이 문법형태에 대한 지식을 향상시키는데 효과가 있는 것으로 나타났으며, 실험집단 모두가 형태초점 교수법과 오류수정 피드백에 긍정적인 인식과 태도를 보였고, 실험에 참여한 모든 학생들이 짝 활동(pair work)을 선호하였다. 또한, 통제집단(CG group)을 제외한 대부분의 시각적 입력강화 집단(TIE group)과 출력강화 집단(DICT group) 학생들은 영어수업에 대한 만족과 흥미를 보였던 것으로 나타났다. 이러한 실험 결과에 의거하여, 한국의 EFL 학습 환경에 있는 학생들의 영어 학습에 대한 개인적인 선호도를 고려하여 짝 활동 (pair work)의 형태로 목표문법형태 학습에 적절한 형태초점 교수법을 적용할 것을 제안한다.