• 지식경영연구
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• 제24권2호
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• pp.161-183
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• 2023

소셜 Q&A 사이트에서는 사용자들이 서로 질문하고 답변한 내용들이 실시간으로 저장되어, 지식 저장소로서 중요한 역할을 수행한다. 이러한 소셜 Q&A 사이트가 지속적으로 성장하려면 신규 질문자와 답변자가 지속적으로 유입되어야 한다. 하지만 선행 연구는 기존 사용자, 그 중에서도 답변자의 자발적 지식 공유에 주로 초점을 맞추었고, 신규 참여자에 대한 관심이 부족했다. 본 연구는 동기부여 어포던스 이론과 자기결정이론을 이론적 근거로 하여 신규 참여자들이 소셜 Q&A 사이트를 지속적으로 사용하도록 하는 요인에 대해서 살펴보았으며, 신규 참여자가 질문자인지 답변자인지에 따라 영향요인에 차이가 있는지도 알아보았다. 추가적으로, 전환 비용의 개념을 활용하여 신규 사용자의 다른 멤버 사이트에 대한 사전 경험이 지속사용 영향요인에 대해서 가지는 조절효과도 확인해 보았다. Stack Exchange Network의 5개 주요 사이트에서 수집된 25,000명의 온라인 활동 데이터를 로지스틱 회귀분석과 XGBoost 기법을 통해 분석한 결과, 자기결정 이론에서 제시하는 근본적인 욕구 세가지(역량, 자율, 관계)와 연관된 동기부여 어포던스들이 신규사용자의 지속사용 행위에 유의한 영향력을 보여주었다. 멤버 사이트 사용 경험은 사용자들의 전환비용을 높여서 지속사용 선행요인들의 영향력을 약화시켰다. 흥미로운 점으로, 규제 관련 어포던스는 신규 사용자 전체를 대상으로 한 분석에서 유의하지 않은 결과를 보였으나, 질문자와 답변자를 구분한 분석에서는 서로 반대 방향으로 유의한 영향력을 보였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.79-89
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• 2007

10대 학생들의 지속적인 인터넷 이용률 상승과 높은 온라인 커뮤니티 참여율을 고려할 때, 그들이 인터넷 이용을 통해 경험할 수 있는 역기능을 최소화하고 긍정적인 경험을 쌓을 수 있도록 지도하는 것이 필요하다. 학생들은 온라인 커뮤니티 활동을 통해서 다양한 사회성을 경험하고, 자아성을 탐색할 수 있다. 그러나 다른 한편으로, 학생들을 대상으로 하는 상당수의 온라인 커뮤니티들이 사회적인 배려와 관심을 제공하지 못하여 학생들의 가치관 혼란이나 잘못된 행동을 유도하기도 한다. 이러한 문제를 고려하여, 본 연구는 10대 학생들의 요구를 수용하면서 동시에 그들의 요구를 학습 활동과 연계할 수 있는 온라인 학습 커뮤니티에 초점을 두고, 활발한 공동체 활동과 학습 활동을 진행할 수 있는 온라인 학습 커뮤니티를 설계하고 개발하였다. 커뮤니티는 운영 취지를 소개하고, 알림방, 요구함 등을 제시하는 'e-Tivity소개', '이벤트홀' '자료파크' 'e-Tivity센터' 등으로 구성된 커뮤니티 활동 공간, '교사연구실' '관리실'로 구성된 교사와 관리자 공간, 'My Room' 아바타 꾸미기 등의 기능을 제공하는 학생 개인 공간 등으로 구성되었다.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.571-578
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• 2021

본 연구는 SW기반 메이커교육을 비대면 온라인 환경에서 블렌디드 러닝 전략에 따라 다르게 적용한 후 자기효능감, 학습동기, 흥미도의 관점에서 비교한 것이다. 먼저 온라인 교육을 위한 SW 메이커 프로그램을 개발하고 이를 실시간 쌍방향을 포함하는 라이브세미나형 수업과 온라인콘텐츠와 질의응답으로 이루어진 지원제공형 수업으로 각각 적용하였다. 사전, 사후로 나누어 두 전략에 따른 학생들의 차이를 비교한 결과 자기효능감 부분에서는 라이브세미나 형태가 긍정적 효능감과 전체 평균 변화 부분에서 유의미한 차이가 있었고, 학습동기 부분에서는 라이브세미나 형태가 자신감 부분에서 유의미하게 높았으며 흥미 부분에서는 지원제공형 형태가 도구적 흥미와 긴장 부분에서 유의하게 높은 평균을 보여주었다. 비대면 온라인 학습에서 기존 대면상황과 같은 메이커 활동의 효과를 유지하기 위해서는 학생 간 공유 시간 증대와 통합적인 학습 환경, 탐색시간과 학습 자료의 충분한 제공이 필요하다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 A
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• pp.250-251
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• 2006

현대 전력산업은 IEC61850의 표준화작업이 한창 진행중이다. IEC61850-7-4는 전력설비 요소마다 Logical Node를 선언해 놓았다. 현재의 Logical Node는 보호, 제어, 인터페이스, 기록, 자동, 측정, 센서 & 모니터링, 변전기기 등의 그룹으로 나뉘어져 있다. 그러나 본 논문에서 대상으로 하는 GIS 예방진단 시스템에 관한 Logical Node와 공통 데이터 클레스(CDC: Common Data Class)가 명확히 선언되지 않았다. 1993년 IEC61850의 객체모델이 제안될 때부터 변전소의 다양한 설비를 완벽하게 객체화 할 수 있는가에 대한 의문이 있었으며 현재에서 이런 의문점을 개선하기 위하여 TC57위원회에서는 지속적인 모델 수정 및 정비 작업을 수행하였다. 실제로 현재에도 전력품질에 대한 logical node가 'Q'그룹으로 새롭게 제시되고 있고 풍력발전이나 분산전원에 대한 logical node가 추가되거나 기존의 IEC61850-7-4의 내용이 수정되고 있는 실정이다. 본 연구는 이와 같이 변전설비 자동화에 필요하지만 IEC TC57에서 표준화되지 않은 온라인 GIS 예방진단용 설비에 대한 표준모델을 제시하였고 모델에 대한 logical node나 CDC를 구성하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제30권1호
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• pp.1-22
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• 2016

본 연구에서는 문헌 및 사례 분석을 통해 효과적인 플립드러닝 강의 모델을 모색해 보고, 그간 대학에서의 '선형대수학' 강좌를 위하여 시도한 다양한 플립드러닝 강의 경험을 정리하여 '선형대수학' 강의 모델을 개발하고 실제 강의 현장에 적용해 플립드러닝의 효과를 연구자의 입장에서 뿐만 아니라 학습자의 관점에서도 그 과정과 결과를 분석하며 검증하였다. 그 결과, 플립드러닝은 학생들이 미리 온라인 동영상 강의를 듣고 수업에 참여하므로 다양한 학습자 중심의 활동으로 구성이 가능하며, 따라서 수학적 지식 습득에 성취감을 고취시킬 뿐 아니라 학생들의 참여도와 자신감 그리고 도전의욕 증가에 유의미한 영향을 준 것을 충분한 데이터와 설문조사를 최신 통계기법을 활용하여 분석함으로 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.602-608
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• 2011

본 논문에서는, 신경망을 이용한 뉴로 인터페이스 설계를 통해 논홀로노믹 이동 로봇을 제어하는 방법을 제시하였다. 특히, 가상의 마스터-슬레이브 로봇 개념을 이용하여, 부분적으로 안정된 마스터 로봇의 역 동적모델이 피드백-에러 학습법을 적용한 신경망을 통해 온라인으로 획득되도록 하였다. 이 피드백 제어기는 PD 보상기에 기초를 두고 있다. 온라인 학습을 위한 신경망은 입력층이 6개의 입력세포들($x_i$, i=1~6)로 구성되어있으며, 1개의 은닉층에는 2개의 은닉세포($o_j$, j=1~2), 출력층은 2개의 출력세포(${\tau}_k$, k=1~2)로 구성되었고, 신경망의 온라인 학습을 위하여 최소자승법에 의한 오류역전파 알고리즘을 이용하였다. 본 연구에서 개발된 뉴로 인터페이스의 경로추적제어에 관한 성능은 2-wheel 독립구동이 가능한 논홀로노믹 이동 로봇의 시뮬레이션으로 증명하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.635-642
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• 2003

강화학습은 제어, 스케쥴링 등 많은 응용분야에서 성공적인 학습 결과를 얻었다. 기본적인 강화학습 알고리즘인 Q-Learning, TD(λ), SARSA 등의 학습 속도의 개선과 기억장소 등의 문제를 해결하기 위해서 여러 함수 근사방법(function approximation methods)이 연구되었다. 대부분의 함수 근사 방법들은 가정을 통하여 강화학습의 일부 특성을 제거하고 사전지식과 사전처리가 필요하다. 예로 Fuzzy Q-Learning은 퍼지 변수를 정의하기 위한 사전 처리가 필요하고, 국소 최소 자승법은 훈련 예제집합을 이용한다. 본 논문에서는 온-라인 퍼지 클러스터링을 이용한 함수 근사 방법인 Fuzzy Q-Map을 제안하다. Fuzzy Q-Map은 사전 지식이 최소한으로 주어진 환경에서, 온라인으로 주어지는 상태를 거리에 따른 소속도(membership degree)를 이용하여 분류하고 행동을 예측한다. Fuzzy Q-Map과 다른 함수 근사 방법인 CMAC와 LWR을 마운틴 카 문제에 적용하여 실험 한 결과 Fuzzy Q-Map은 훈련예제를 사용하지 않는 CMAC보다는 빠르게 최고 예측율에 도달하였고, 훈련 예제를 사용한 LWR보다는 낮은 예측율을 보였다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제26권4호
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• pp.285-301
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• 2017

Purpose In this paper we verified the reliabilities of healthcare-related information provided by various users on the site of Naver Jisikin, a Korean typical search platform. Based on Q&A contents we validated answers' reliabilities to the asked questions about a lung cancer with the help of professors at a medical school. Design/methodology/approach The content analysis includes that the types of questions are classified into symptom/diagnosis, therapy, prognosis, after-management and so on. The answers contains advice, advertisement, oriental medicine, and religion as well as the above 5 question categories. The validation results of medical evidence about each answer show that only 49% among all answers have medical grounds. Findings We classified the medical grounded answers into three levels; high, medium and low. Among all answers we need to find out the answers including advertisement because the answers can be harmful to patients. We found the method to select the answers containing advertisement contents with the help of text mining research. The selection model presents high performance as 84% classification accuracy.

• 한국건축시공학회지
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• 제21권1호
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• pp.71-78
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• 2021

코로나 팬데믹과 4차산업혁명의 도래는 대학교육에도 영향을 미쳐, 많은 변화가 유발되고 있다. 이러한 변화의 하나로 온라인 교육의 확대가 있다. 본 연구는 국내대학에서 급격하게 확대된 온라인교육으로 인한 학습자들의 어려움을 분석하고, 학습 지원방안을 모색하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 국내 대학의 건축공학전공 학생들을 대상으로 설문을 하였다. 그 결과 준비가 부족한 상황에서 급격히 확대된 온라인교육으로 인해, 교수와 학생의 상호작용에서 어려움이 있었던 것으로 나타났다. 비대면 온라인교육으로 인한 의사소통의 기회가 충분하지 못했고, 질의응답이나 피드백을 신속하게 받지 못한 것으로 분석되었다. 또한 본 연구는 온라인교육 학습의 어려움을 지원하기 위한 방법을 조사하였다. 학생들은 '강의일정과 같은 공지사항의 적절한 안내', '교수자의 강의노트를 학습자료로 제공' 등의 항목에서 높은 선호도를 보였다.

• Journal of Platform Technology
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• 제10권3호
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• pp.51-59
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• 2022

최근 혁신적으로 발전하고 있는 기계학습은 다양한 최적화 문제를 해결할 수 있는 중요한 기술이 되었다. 본 논문에서는 기계학습을 활용하여 이종망의 채널 공용화 문제를 해결하는 최신 연구 논문들을 소개하고 주된 기술의 특성을 분석하여 향후 연구 방향에 대해 가이드를 제시한다. 기존 연구들은 대체로 온라인 및 오프라인으로 빠른 학습이 가능한 Q-learning을 활용하는 경우가 많았다. 반면 다양한 공존 시나리오를 고려하지 않거나 망 성능에 큰 영향을 줄 수 있는 기계학습 컨트롤러의 위치에 대한 고려는 제한적이었다. 이런 단점을 극복할 수 있는 유력한 방안으로는 ITU에서 제안한 기계학습용 논리적 망구조를 기반으로 망 환경 변화에 따라 기계학습 알고리즘을 선택적으로 사용할 수 있는 방법이 있다.