• 한국학교수학회논문집
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• 제15권3호
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• pp.429-451
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• 2012

본 연구는 8명의 초임 초등 교사들을 대상으로 설문지와 전체 토의 과정에서의 응답을 중심으로 평면도형에 관한 학생들의 오류와 원인 그리고 오류에 대한 지도법 측면에서 교수학적 내용 지식을 분석하였다. 분석 결과 초임 교사들은 학생들의 오류 유형에 관해서 어느 정도 잘 예상하는 것으로 드러났지만, 그러한 오류의 원인에 대해서는 주로 학생들과 관련된 요인만 찾는 경향이 짙었다. 또한 오류에 대한 지도법에 관해서는 교사의 명확한 설명과 반복 그리고 학생들의 문제 풀이를 선호하였다. 한편, 수업 중 다양한 범례를 제시하거나 분류하기 그리기 만들기와 같은 활동의 중요성을 인식하였지만 이를 직접 실행하는 것에 대한 어려움을 토로하였다. 이러한 결과를 바탕으로 본 논문은 초임 초등 교사들의 전문성 발달 프로그램에 대한 시사점을 제공하고자 한다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제8권4호
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• pp.397-415
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• 2006

이 연구는 사칙 계산 과정에서 초등학생들이 공통적으로 0을 처리하는 것의 어려움을 느낀다는 점에 착안하여, 학생들의 0처리 오류의 기원을 찾고자 수학사 및 교과서 분석을 시도하였다. 그 결과 오늘날의 사람들이 가지고 있는 0에 대한 어려움이 역사적인 근원을 가지고 있음을 밝혀내었다. 또한 0의 지도라는 관점에서 수학 교과서 및 익힘책을 분석한 결과, 0의 도입 시기와 방법이 십진기수법에서의 0의 역할을 인식시키기에 미흡한 점이 있으며, 0을 대상으로 하는 간단한 계산이 부분적으로 다루어지고 있지 않음을 밝혀내었다. 또한 학생들이 자주 범하는 0처리 오류를 예방하기 위한 문항이 체계적으로 제시되어 있지 않았다. 이러한 문제점을 극복하기 위해, 이 연구에서는 일렬, 독일 교과서 등을 참고하여 0의 지도와 관련된 세 가지 방안을 제안하였다.

• 정보와 통신
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• 제32권6호
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• pp.30-38
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• 2015

오류정정부호는 정보를 부호화하여 데이터 전송 과정에서 발생하는 에러를 감소시킴으로써 통신 신뢰성을 향상시킨다. 이에 따라 에러를 효율적으로 검출 및 정정할 수 있는 부호(code)가 필수적이다. 반면 암호에서는 중요한 정보를 은닉하기 위한 목적으로 비밀정보에 인위적으로 오류를 주입한다. 따라서 기밀성을 유지하기 위해서는 위와는 반대로 오류정정이 어려운 부호를 필요로 한다. 본고에서는 오류정정의 어려움으로 메시지의 비밀성은 유지되고, 덧문(trapdoor)을 가지고 있어 비밀정보가 있을 때는 메시지가 복구되는 암호학적 응용이 가능한 랜덤선형부호의 복호화 문제와 그의 응용에 대해 살펴보고자 한다. 이 문제는 암호학에서 LPN/LWE 문제로 불리며, 최근 LPN문제의 일반화된 문제인 LWE문제가 Regev에 의해 소개되면서 동형암호, 기능암호 등에 광범위하게 응용되고 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.1097-1100
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• 2020

챗봇(Chatbot)은 자연어처리기술 등 인공지능 기술을 기반으로 한 사용자 친화적인 대화 방식 인터페이스를 제공하는 장점이 있어, 금융, 상담, 주문 등 다양한 산업 분야에서 적용되고 있다. 그러나, 챗봇의 응답이 사용자의 정신 모형과 불일치하는 경우, 다음 대화를 이어가는데 어려움을 야기하게 된다. 그러므로, 챗봇의 사용성을 확보하기 위해서는 응답 오류의 제거 또는 완화가 필수적이다. 기존의 챗봇의 사용성 개선과 관련된 연구들은 설문조사와 인터뷰 등 사용성 평가를 통해 상위 수준의 개선 방향만을 제안하고 있다. 따라서, 챗봇 개발 시, 실무자들이 응답 오류의 문제점을 분석하고, 이를 해결하기 위한 구체적인 개선 방안을 제시하는 데 한계가 있었다. 본 논문에서는 FMEA(Failure Modes and Effects Analysis) 기법을 활용해, 응답 오류의 치명도를 파악하고, 치명적인 오류들에 대해서는 FTA(Fault Tree Analysis) 기법을 기반으로 원인 분석을 실시하여 구체적으로 문제를 해결하기 위한 프로세스를 제안한다. 본 프로세스의 효용성을 검증하기 위해 주문 도메인의 챗봇에 적용해 보았다.

• 정보교육학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.375-385
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• 2011

컴퓨터 교육은 기능 중심의 교육에서 창의력과 문제해결력을 신장시킬 수 있는 방향으로 전환되며 프로그래밍이 새롭게 주목받고 있다. 그러나 기존의 프로그래밍 교육은 여전히 문법 위주의 언어 지식 교육에 치우쳐 있어 한계가 있었다. 로봇 프로그래밍은 그 자체가 문제해결과정이며 프로그래밍 결과를 로봇이라는 구체물을 통해 직접 확인할 수 있으므로 학습자들의 흥미와 동기유발에 도움을 줄 수 있다. 그러나 실제 로봇 프로그래밍 교육을 실시해 보면 학습자들이 여러 가지 오류 때문에 어려움에 직면하는 것을 볼 수 있다. 따라서 본 연구에서는 로봇 프로그래밍에서 학습자들이 발생시키는 오류들을 유형별로 나누어 분석하고 이를 기초로 오류 해결지원 도구를 개발하였다. 개발된 오류 해결 지원 도구는 발생되는 오류를 감소시키고 오류 해결을 쉽게 할 수 있도록 명령어의 세트화, 언어 및 오류 메시지의 한글화, 학습단계별 예제소스 및 도움말, 주요 코딩 오류 제거기능, 코드정렬 및 행번호 표시 기능 등을 제공하였다. 투입 결과 오류 해결 지원 도구는 오류 감소와 오류 해결에 도움이 됨을 확인할 수 있었다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제12권
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• pp.103-124
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• 2001

수학은 계통성이 강한 학문이다. 이러한 수학의 특성은 학습의 결손이 있거나 학습속도가 느린 학생들에게 수학을 학습하는 데 어려움의 근원이 된다. 특히 중학교 수학에서는 처음으로 형식적인 수학이 도입되기 때문에, 중학교 1학년에서 수학을 제대로 이해하지 못할 경우 그 학생은 수학 장애아, 수학부진아로 전락할 가능성이 있다. 그러나 학교에서의 개별지도는 어려운 실정이다. 따라서 수학 부진아를 선정하여 수학학습에서의 어려움을 진단하고, 학생의 오개념과 오류를 분석한 후, 그 학생에게 맞는 학습전략을 선택하여 처방 지도하고자 한다. 이를 통해 학생의 이해와 사고과정을 알아보고 태도변화를 고찰하는 것을 목적으로 한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.65-74
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• 2021

최근 기계 번역 기술과 자동 노이즈 생성 방법론을 기반으로 한국어 맞춤법 교정 연구가 활발히 이루어지고 있다. 해당 방법론들은 노이즈를 생성하여 학습 셋과 데이터 셋으로 사용한다. 이는 학습에 사용된 노이즈 외의 노이즈가 테스트 셋에 포함될 가능성이 낮아 정확한 성능 측정이 어렵다는 한계점이 존재한다. 또한 실제적인 오류 유형 분류 기준이 없어 연구마다 사용하는 오류 유형이 다르므로 질적 분석에 어려움을 겪고 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 딥러닝 기반 한국어 맞춤법 교정 연구를 위한 새로운 '오류 유형 분류 체계'를 제안하며 이를 바탕으로 기존 상용화 한국어 맞춤법 교정기(시스템 A, 시스템 B, 시스템 C)에 대한 오류 분석을 수행하였다. 분석결과, 세 가지 교정 시스템들이 띄어쓰기 오류 외에 본 논문에서 제시한 다른 오류 유형은 교정을 잘 수행하지 못했으며 어순 오류나 시제 오류의 경우 오류 인식을 거의 하지 못함을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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• pp.794-798
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• 2007

정보기술이 발달함에 따라 보안 사고가 증가되면서 시스템에 대한 침입을 방어하기 위한 여러 도구들이 개발되어왔다. 시스템에 대한 불법침입을 탐지하는 침입탐지시스템은 과다한 오류경고메시지 발생으로 인하여 침입 판단의 어려움이 따르고 있다. 본 연구는 오류경고메시지의 축소를 위한 방법으로 네트워크 내부에서 발생하는 긍정오류 탐지를 축소하고, 판단자의 불확실성을 감소시키기 위하여 퍼지기법을 적용한 긍정오류 경고메시지를 축소시킬 수 있는 모델을 설계하여 탐지의 정확성 향상에 활용할 수 있을 것이다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2000년도 춘계 학술대회
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• pp.303-308
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• 2000

용언은 그 어간이 여러 문법소와 결합하면서 자동적 음운 변동을 제외한 형태 변동이 있는가, 없는가에 의해 규칙 용언/불규칙 용언으로 구분할 수 있다. 이러한 불규칙 용언은 심성 어휘집에 어떤 형태로 저장되어 있으며, 규칙 용언과는 어떠한 관계가 있는지, 나아가 실어증 환자의 경우에는 정상인에 비해 어떤 행동장애를 보이며, 장애가 있다면 어느 경로의 손상으로 인한 장애인지를 알아보는 것이 본 연구의 목적이다. 이를 위해 이해성 실어증 환자 한 명과 음어적 실행증 현상을 동반한 경미한 정도의 실어증 환자를 피험자로 하였다. 실험 과제는 단어 채워 넣기 과제(word completion task)를 사용하였다. 즉 주어진 기본형 용언을 검사 문장의 문맥에 맞게 활용하여 채워 넣는 것이다. 실험 결과에 의하면 환자들은 규칙용언의 활용(예. 먹다/먹는)과 불규칙 용언 중 형태를 유지한 채로 활용하는 경우(예. 줍다/줍고)에는 거의 오류가 없었으나, 불규칙 용언이 형태 변화를 겪어야 할 경우(예. 줍다/주워)에는 대부분 오류를 보였다. 또 이때는 기본형(basic form)을 그대로 유지하는 오류 방향성을 관찰할 수 있었다. 이는 그간 문법으로 구분되어 오던 규칙 용언/불규칙 용언의 정보 처리보다는 형태 유지/형태 변화 정보 처리의 영향이 크다는 것을 알 수 있다. 특히 이해성 실어증 환자는 전체적인 오류율이 매우 높았는데, 규칙 용언의 경우에도 오류를 보였다. 이때, 용언의 어간에 해당하는 부분에는 오류가 없고, 뒤에 따르는 내용과의 관계를 파악해야 하는 문법 기능소, 즉 연결 어미에서 오류를 보여 정보의 유지, 통합에 문제가 있다는 기존의 연구와도 일치하는 결과를 나타냈다.환자는 시제 선어말 어미를 선택하는데도 어려움을 보임이 확인되었다. 실험 3 역시 실험 1과 실험2에서와 동일하게 처리의 어려움을 보였다. 이러한 실험 결과들은 국어의 존칭과 시제 선어말 어미가 통사부에서 구(XP)와 결합하여 새로운 구를 형성하는 통사적 접사로 해석할 수 있으며 Grodzinsky의 가설을 지지하는 결과를 보여 줌으로서 국어에서도 AgrP, TP, CP 사이의 통사적 위계가 있음을 뒷받침하는 증거가 된다.전처리한 Group 3에서는 IL-2와 IL-4의 수준이 유의성있게 억제되어 발현되었다 (p < 0.05). 이러한 결과를 통하여 T. denticola에서 추출된 면역억제 단백질이 Th1과 Th2의 cytokine 분비 기능을 억제하는 것으로 확인 되었으며 이 기전이 감염 근관에서 발견되는 T. denticola의 치수 및 치근단 질환에 대한 병인기전과 관련이 있는 것으로 사료된다.을 보였다. 본 실험 결과, $Depulpin^{\circledR}은{\;}Tempcanal^{\circledR}와{\;}Vitapex^{\circledR}$에 비해 높은 세포 독성을 보여주공 있으나, 좀 더 많은 임상적 검증이 필요할 것으로 사료된다.중요한 역할을 하는 것으로 추론할 수 있다.근관벽을 처리하는 것이 필요하다고 사료된다.크기에 의존하며, 또한 이러한 영향은 $(Ti_{1-x}AI_{x})N$ 피막에 존재하는 AI의 함량이 높고, 초기에 증착된 막의 업자 크기가 작을 수록 클 것으로 여겨진다. 그리고 환경의 의미의 차이에 따라 경관의 미학적 평가가 달라진 것으로 나타났다.corner$적 의도에 의한 경관구성의 일면을 확인

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 추계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.53-56
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• 2003

유사도 혹은 자료간의 거리 개념은 많은 기계학습 알고리즘에서 사용되고 있는 중요한 측정개념이다 하지만 입력되는 자료의 속성들중 순서가 정의되지 않은 범주형 속성이 포함되어 있는 경우, 자료간의 유사도나 거리 측정에 어려움이 따른다. 비거리 기반의 알고리즘들의 경우-C4.5, CART-거리의 측정없이 작동할 수 있지만, 거리기반의 알고리즘들의 경우 범주형 속성의 거리 정보 결여로 효과적으로 적용될 수 없는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 범주형 자료들간 거리 측정을 자료 집합의 특성을 충분히 고려한 방법을 제안한다. 이를 위해 자료 집합의 선험적인 정보를 필요로 한다. 이런 선험적 정보인 조건부 확률을 기반으로한 거리 측정방법을 제시하고 오류 피드백을 통해서 속성 간 거리 측정을 최적화 하려고 노력한다. 주어진 자료 집합에 대해 서로 다른 두 범주형 값이 목적 속성에 대해서 유사한 분포를 보인다면 이들 값들은 비교적 가까운 거리로 결정한다 이렇게 결정된 거리를 기반으로 학습 단계를 진행하며 이때 발생한 오류들에 대해 피드백 작업을 진행한다. UCI Machine Learning Repository의 자료들을 이용한 실험 결과를 통해 제안한 거리 측정 방법의 우수한 성능을 확인하였다.