• 한국음향학회지
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• 제38권6호
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• pp.703-709
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• 2019

본 논문에서는 구개인두부전증(VeloPharyngeal Insufficiency, VPI) 환자의 음성을 효과적으로 인식하기 위해 컨볼루션 신경망 (Convolutional Neural Network, CNN), 장단기 모델(Long Short Term Memory, LSTM) 구조 신경망을 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model, HMM)과 결합한 하이브리드 구조의 음성 인식 시스템을 구축하고 모델 적응 기법을 적용하여, 기존 Gaussian Mixture Model(GMM-HMM), 완전 연결형 Deep Neural Network(DNN-HMM) 기반의 음성 인식 시스템과 성능을 비교한다. 정상인 화자가 PBW452단어를 발화한 데이터를 이용하여 초기 모델을 학습하고 정상인 화자의 VPI 모의 음성을 이용하여 화자 적응의 사전 모델을 생성한 후에 VPI 환자들의 음성으로 추가 적응 학습을 진행한다. VPI환자의 화자 적응 시에 CNN-HMM 기반 모델에서는 일부층만 적응 학습하고, LSTM-HMM 기반 모델의 경우에는 드롭 아웃 규제기법을 적용하여 성능을 관찰한 결과 기존 완전 연결형 DNN-HMM 인식기보다 3.68 % 향상된 음성 인식 성능을 나타낸다. 이러한 결과는 본 논문에서 제안하는 LSTM-HMM 기반의 하이브리드 음성 인식 기법이 많은 데이터를 확보하기 어려운 VPI 환자 음성에 대해 보다 향상된 인식률의 음성 인식 시스템을 구축하는데 효과적임을 입증한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.274-289
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• 2017

본 연구는 직업기초능력에 영향을 미치는 변인으로 행동의 선택과 지속성을 유지하는 자기효능감의 영향관계와 자기효능감과 직업기초능력의 관계에서 간호전문직관의 매개효과와 간호전문직관에 대한 인식을 통해 형성되는 주도적인 학습능력이 직업기초능력에 미치는 영향관계를 실증적으로 검증하는데 목적을 두었다. 이를 위해 J도 소재 3개 전문대학의 간호학과 학생 396명을 대상으로 편의표집 하였다. 각각의 잠재변인은 직업기초능력, 자기효능감, 간호전문직관, 자기주도학습능력을 설정하여 측정하였다. 수집된 자료는 구조방정식모형(Structural Equation Modeling)을 이용하여 분석하였으며, 구체적인 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 간호대학생의 직업기초능력과 자기효능감, 간호전문직관 및 자기주도학습능력 간의 인과모형의 적합도가 양호한 것으로 나타나 변인 간의 인과관계를 타당하게 예측하였다. 둘째, 간호대학생의 자기효능감은 직업기초능력에 직접적으로 영향을 주지 않고 간호전문직관과 자기주도학습능력을 완전매개로 간접적으로 정적인 영향을 미쳤다. 셋째, 간호전문직관은 직업기초능력에 직접적으로 영향을 미쳤으며 자기주도학습능력을 매개로 간접적으로 정적인 영향을 미쳤다. 넷째, 자기주도학습능력은 직업기초능력에 직접적으로 정적인 영향을 미쳤다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.191-201
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• 2014

본 연구에서는 퍼즐 기반 학습에서 이루어지는 초등정보영재의 컴퓨팅적 문제 해결 접근법을 분석함으로써 퍼즐 기반 학습의 체계적 개선을 위한 시사점을 도출하고자 하였다. 이를 위해, 제약조건, 최적화, 확률, 통계, 패턴인식, 전략의 6가지 유형별 교육용 퍼즐을 구성하고 초등정보영재를 대상으로 퍼즐 기반 학습을 수행하였다. 또한 각 퍼즐 유형에 따른 학습자의 문제 해결 접근법을 확인하기 위해 사전 사후검사 결과의 정답률 및 정답자와 오답자의 문제 해결 접근법을 비교 분석하였다. 연구 결과, 각 퍼즐 유형별 빈번한 오류 발생의 원인인 몇 가지 양식 오류와 다양한 직관들을 확인하였으며, 오답자들은 '백트래킹', '동적 프로그래밍', '추상화', '모델링', '문제 축소'와 같은 컴퓨팅적 전략을 적용하지 못함으로 인해 완전한 해법에 도달하지 못한다는 것을 확인하였다. 이러한 분석 결과를 토대로 퍼즐 문제 표현 방식의 개선, 인지적 피드백의 적시 제공, 퍼즐 기반 학습 지원을 위한 웹 기반 시스템 개발 등 퍼즐 기반 학습 개선 방안을 제안하였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제35권5호
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• pp.895-905
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• 2015

과학적 소양의 함양을 과학 교육의 목표로 둘 때, 과학의 본성에 대한 이해는 학생들이 갖추어야 할 능력으로서 빠뜨릴 수 없는 요소 중 하나이다. 과학의 본성에 대한 이해를 높이기 위한 다양한 학습전략이 논의되는 가운데, 다수의 연구에서 과학의 본성에 대한 명시적-반성적 접근이 가장 효율적인 전략이라는 결과가 제시된다. 과학관련 사회쟁점(SSI)은 다양한 원인이 작용하여 발생하며, 발달하고 있는 현대 과학기술과 관련하여 발생하는 경우가 많아, 단 하나의 확실한 해결책이 존재하지 않는 특성을 가지고 있다. 과학관련 사회쟁점에 대한 논의과정에 참여하는 학생들은 완전하지 않은 과학지식을 바탕으로 추론하여 쟁점에 대한 주장과 근거를 마련해야한다. 따라서 본 연구는 과학관련 사회쟁점을 활용한 수업이 과학의 본성에 대한 반성적 사고를 촉진할 수 있는 훌륭한 학습 전략이라는 것을 전제로 한다. SSI에 대한 논의 과정에서 과학의 본성에 대한 이해가 매우 중요한 역할을 하고 있음에도 불구하고 SSI를 이용한 학습활동과 학생들의 과학의 본성에 대한 이해 사이의 관계에 대해서는 아직도 논란이 존재한다. 이것은 과학의 본성을 일반화된 맥락에서 명시적으로 접근하고 과학관련 사회쟁점과 관련된 맥락에서 반성할 기회를 제공하지 않은 것에 기인한다. SSI를 통한 학습 환경이 과학의 본성을 이해하는 데 어떠한 영향을 주는지 탐색하기 위해서는 맥락화된 상황에서 과학의 본성에 대해 반성할 수 있는 기회를 학생들에게 충분히 제공한 후, 맥락화된 상황에서의 과학의 본성에 대한 이해가 일반화된 상황으로 전이될 수 있는지 탐색해보아야 한다. 따라서 본 연구에서는 SSI 학습 맥락에서 과학의 본성에 대해 충분히 반성할 수 있는 교육 프로그램을 개발하고 적용하여 그 효과를 탐색하는 것을 목표로 하였다. 경기도 소재 고등학교에 재학 중인 71명의 학생이 연구에 참여하였다. 학생들의 과학의 본성에 대한 인식의 변화를 살펴보기 위하여 SSI 프로그램 적용 전과 후에 VNOS-C 설문을 실시하였으며, 보다 심층적인 분석을 위하여 반구조화된 면접을 실시하였다. 연구 결과, 학생들은 맥락화된 상황에서 과학의 본성을 학습하였음에도 불구하고 일반화된 상황에서도 과학의 본성에 대한 이해의 향상을 나타냈다. SSI 자체가 가지고 있는 속성이 학생들의 과학의 본성에 대한 이해의 향상에 큰 영향을 미쳤으며, 지속적으로 반성할 수 있는 기회와 학습 자료를 제공한 것이 과학의 본성에 대한 이해를 전이하는 데 도움이 되었다.

• 감성과학
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• 제27권1호
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• pp.47-58
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• 2024

이 연구의 목적은 기술이 매개하는 비대면 교육 환경에서 학습자의 즉시성이 수업 중 긍정적 정서경험에 미치는 영향성을 확인하는 데 있다. 구체적으로, 수업 중에 경험하는 사회적 실재감이 즉시성과 긍정적 정서 경험 간의 관계를 매개할 것으로 보았고, 즉시성과 사회적 실재감 간의 관계는 개개인의 기술준비도에 의해 조절될 것으로 예측하였다. 이를 위하여 비대면 수업에 참여한 경험이 있는 대학생 500여 명을 대상으로 설문조사를 시행하였다. 분석 결과, 즉시성과 긍정적 정서 경험 간의 관계는 사회적 실재감에 의해 완전매개 되었다. 즉, 즉시성이 높은 학생들은 비대면 수업 중에 더 높은 사회적 실재감을 경험했고, 그 결과 부정적인 정서에 비해 긍정적인 정서를 더 많이 경험하는 경향성을 보인 것이다. 또한 즉시성과 사회적 실재감 간의 관계는 기술준비도에 의해 조절되었다. 본 연구는 교수자의 즉시성이 학습자에게 미치는 긍정적 영향에 관한 기존 연구와 달리, 학습자 자신의 즉시성도 학습 과정에 긍정적 영향이 있음을 증명했다는 점에서 의의를 지닌다. 그 뿐 아니라 팬데믹 이후 변화된 학습자의 참여도와 만족도 등을 예측하기 위하여 학습자의 커뮤니케이션 능력의 변화를 확인하는 것도 중요한 요인이 될 수 있음을 보인 결과라 하겠다.

• 정보교육학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.33-45
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• 2001

21세기는 정보화 사회로 필요한 정보를 빠르게 찾아 자신의 문제를 스스로 해결해 나갈 수 있는 능력을 갖추지 않으면 적응하기 어렵게 될 것이다. 학교 현장에서 이러한 정보화 사회에 대처할 수 있도록 학습자 자신이 교육의 주체가 되어 스스로 학습 계획을 세우고, 다양한 방법으로 정보를 수집, 검토하여 문제를 해결해 나가는 능력을 기를 수 있도록 교육이 이루어져야 한다. 이것을 가능하게 하는 것이 컴퓨터를 활용한 학습 특히, 웹(Web)을 활용한 자기 주도적 학습이다. 즉, Web을 활용하여 지식과 정보를 학습자가 자율적으로 수집, 활용하여 독자성과 창조성을 기를 수 있는 자기 주도적 학습을 할 수 있는 프로그램이 필요하다. 따라서 본 논문은 Web를 활용하여 초등학교 수학과 도형 영역을 5단계로 재구성하고 1단계는 '여러가지 모양'에 관한 학습 단계로 도형이 무엇이고 실생활에 어떻게 활용되는지 알게 하였고, 2단계는 '점 선분 각'에 관한 학습 단계로 도형 학습의 기초를 다지게 하고 각과 도형간의 관계를 인식할 수 있도록 하였다. 3단계는 '평면도형'에 관한 학습단계로 평면도형들 간의 관계와 여러 가지 형태를 가진 도형의 넓이를 자르거나 붙여서 계산 할 수 있도록 하였으며, 4단계는 '합동과 대칭'에 관한 학습단계로 합동, 축소, 확대된 도형을 알고 실생활에 어떻게 활용되는지 알 수 있도록 하였다. 5단계는 '입체도형'에 관한 학습단계로 평면도형, 입체도형, 뿔, 회전체와의 관계를 학습할 수 있도록 하였다. 이렇게 개발한 프로그램은 Web을 기반으로 학습이 진행되므로 학습 시간과 장소의 제한에서 벗어나 언제, 어디서나 학습할 수 있으며, 학습자의 능력에 따라 학습 흐름을 조절하여 학습함으로써 완전학습은 물론, 학년의 벽을 넘어 학습할 수 있다. 또한, 프로그램 진행이 학습자 스스로 문제를 해결하게 하여 자기 주도적 학습력을 길러나갈 수 있도록 하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.703-704
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• 2018

본 논문은 몸을 움직이지 못하는 루게릭병 환자들을 위해 눈동자를 추적하여 의사소통 시스템에 필요한 눈동자의 위치를 파악해주는 인공신경망 설계에 대해 소개한다. Tensorflow를 이용해 신경망 생성 및 학습하고 학습된 신경망을 통하여 눈동자의 위치를 파악한다. 본 논문에서는 컨볼루션계층 2단계와 완전연결계층 2단계로 구성된 Convolution Neural Network(CNN)을 사용해서 구현했다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제39권9호
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• pp.37-44
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• 2002

학습된 신경망(Pre-trained neural network)은 고정된 가중치(weight)를 갖는다. 이 논문에서는 이러한 특성을 이용하여 신경망의 효과적인 디지털 하드웨어의 설계방법을 제안한다. 이를 위해 신경망의 PEs(Processing Elements)연산은 행렬-벡터 곱셈으로 표하고 고정된 가중치와 입력 데이터의 관계를 비트-레벨 어레이(array) 구조로 표현하여, 노드 소거와 가중치 비트 패턴에 따른 공유 노드 설정을 통한 최적화로 연산에 필요한 노드를 최소화한다. FPGA 시뮬레이션 결과, 완전한 정확성에 기반한 하드웨어를 설계하는 경우, 하드웨어 비용을 상당부분 줄였고 동작 주파수가 높다는 것을 확인하였다. 또한, 제안한 설계방법은 한정된 공간 내에서 많은 수의 PEs 구현이 가능함으로, 큰 신경망 모델에 대한 온-칩(on-chip) 구현이 가능하다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.129-131
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• 2021

본 논문에서는 심층 특징 앙상블을 사용하여 목조 문화재의 변위 현상 중 하나인 배부름 현상을 감지할 수 있는 모델을 제안한다. 우선 총 4개의 서로 다른 사전 학습된 합성 곱 신경망을 사용하여 입력 영상에 대한 심층 특징들을 추출한다. 그 이후 4개의 서로 다른 심층 특징들을 결합하여 하나의 특징 벡터를 생성한다. 그 이후 합쳐진 특징 벡터는 완전 연결 계층의 입력 값으로 들어와서 최종적으로 변위가 존재하는지 아닌지에 대한 예측을 수행하게 된다. 데이터 셋으로는 충주시 근처의 문화재에 방문해서 수집한 목조 문화재 이미지를 가지고 정상 및 비정상으로 구분한 데이터 셋을 사용하였다. 실험 결과 심층 특징 앙상블 기법을 사용한 모델이 앙상블 기법을 사용하지 않은 모델보다 더 좋은 성능을 나타냄을 확인하였다. 이러한 결과로 부터 우리가 제안한 방법이 목재 문화재의 배부름 현상에 대한 변위 검출에 있어서 매우 적합함을 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.137-139
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• 2021

본 논문에서는 목조 문화재 영상에서의 변위를 효율적으로 감지하기 위한 객체 중심 증강 기법을 사용한 모델을 제안한다. 우선 객체 중심 증강 기법을 적용하여 변위 객체들이 이미지 공간상의 어느 곳이든 위치할 수 있게끔 데이터를 구성한 이후 사전 학습된 합성 곱 신경망을 사용하여 입력 이미지에 대한 심층 특징 벡터를 추출한다. 그 이후 심층 특징 벡터는 완전 연결 계층의 입력 값으로 들어와서 최종적으로 변위가 존재하는지 아닌지에 대한 예측을 수행하게 된다. 데이터 셋으로는 충주시 근처의 문화재에 방문해서 수집한 목조 문화재 이미지를 가지고 정상 및 비정상으로 구분한 데이터 셋을 사용하였다. 실험 결과 우리가 제안한 객체 중심 증강 기법을 사용한 모델이 객체 중심 증강 기법을 사용하지 않은 모델보다 목조 문화재에서 변위 영역을 더 잘 감지함을 확인하였다. 이러한 결과로부터 우리가 제안한 방법이 목재 문화재의 변위 검출에 있어서 매우 적합함을 보여준다.