• 한국지구과학회지
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• 제25권5호
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• pp.303-314
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• 2004

이 연구의 목적은 학습자의 특성에 따라 한자로 된 지구과학 용어에 대한 고등학생의 이해 수준을 알아보는데 있다. 문항에 대한 학생들의 응답이 학습자 특성에 따라 어떻게 다른지 알아보기 위하여, 연구 대상 한자 과학용어를 선정한 후, 한글 표기형, 그림 표현형, 한글 ${\cdot}$ 한자 병행 표기형의 질문지를 개발하여 충북 제천시 소재 인문계 고등학교 2학년 학생 15명을 대상으로 면담법을 병행한 지필 평가를 실시하였다. 연구 결과, 형식적 논리 조작 수준의 학습자와 장 독립성학습자의 완전 이해의 응답률이 높았으며, 그림 기억 응답률도 높은 것으로 나타났다. 또한, 한자의 쓰임을 참고하여 개념 발전된 응답률이 높았으며, 그 쓰임이 부정적 영향을 미친 응답률은 상대적으로 낮게 나타났다. 따라서 과학 교과서에 제시되는 지구과학 관련 영역의 한자 과학 용어를 학습함에 있어 한자의 음과 뜻풀이를 병행하고, 한자 과학 용어의 특징이 잘 나타나는 그림으로 표현할 시간적 여유를 학생들에게 제공하면 효과적인 한자 과학 용어 학습이 될 수 있을 것이다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제23권1호
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• pp.85-108
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• 2009

본 연구에서는 전통적인 증명 지도 방안의 대안으로 Freudenthal의 안내된 재발명 원리를 적용한 증명 지도 방안을 개발 적용하여 안내된 재발명 원리에 토대를 둔 증명 지도 방안이 중학교 2학년 학생들의 증명 능력 및 증명 학습 태도에 어떤 영향을 미치는지를 조사하였다. 안내된 재발명 원리를 적용한 증명 지도는 다양한 활동을 통해 학생들 스스로 명제를 만들어 보고 증명해 보는 경험을 제공하는데 주안점을 두었다. 본 연구 결과, 안내된 재발명 원리를 적용한 증명 지도 방안으로 학습한 실험반과 교사의 설명에 의존하는 전통적인 증명 지도 방안으로 학습한 비교반이 사후 증명 능력 검사에서 통계적으로 유의미한 차이를 보여주었다. 특히, 사후 증명 능력 검사 문항 중 그림이 제시되지 않고 완전한 증명 과정을 요구하는 문항에서 두 집단 사이에 큰 차이가 발견되었고 비교반의 무응답 비율이 실험반보다 현저히 높게 나타났다. 또한, 증명 학습 태도 검사에서는 실험반 학생들이 비교반 학생들보다 증명 학습에 대해서 상대적으로 더 긍정적인 태도를 갖고 있음을 알 수 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제40권2호
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• pp.91-108
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• 2022

대부분의 경우 광학 RGB 영상을 딥러닝(DL: Deep learning)의 학습 데이터로 사용하여 객체탐지, 인식, 식별, 분류, 의미적 분할 및 객체 분할 등을 수행하지만, 실세계의 3차원 객체들을 2차원 영상으로 완전하게 파악하는 것은 한계가 있다. 그러므로 대표적인 3차원 지형 공간정보인 수치표면모델(DSM: Digital Surface Model)과 더불어 DSM에 내재된 특성정보를 이용하여 3차원 지형지물을 분석하는 것이 효과적이다. 건물과 같이 기하학적으로 정형화된 형태의 인공구조물은 3차원 공간데이터로부터 얻을 수 있는 기하학적 요소와 특성을 이용하여 객체의 분류와 형상 묘사가 가능하다. 이 연구는 고차원 시각정보(high-level visual information) 시스템에서 중요한 역할을 하는 내재된 고유의 특성정보(intrinsic information)를 기반으로 하며, 이를 위하여 객체의 기하학적 요소인 경사와 주향을 DSM으로부터 도출하고, 다방향에서 생성한 음영기복영상(SRI: Shaded Relief Image)과 함께 DL 모델의 학습 수행에 사용하였다. 실험은 ISPRS (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing)에서 제공하는 데이터 셋 중에서 DSM과 레이블 데이터를 객체의 의미적 분류를 위해 개발된 합성곱 기반의 SegNet 학습에 사용하였다. 지형지물을 분류하고 분류 결과를 이용하여 건물을 추출하였다. 특히 DL 모델의 학습 성능 향상을 위해 학습 데이터의 여러 조합에 따른 시너지 효과를 분석하는 것에 핵심이다. 제안한 방법은 건물 분류와 추출에 효과적임을 보여주고 있다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제18권3호통권20호
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• pp.103-116
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• 2004

영재교육진흥법과 그 시행령이 발표된 이래 2003년 현재 초등의 경우 91개의 영재교육원과 101개의 영재학급에서 전체 학생의 약 0.22%가 교육을 받고 있으며, 점차 그 대상이 확대 운영될 예정이다. 영재교육을 실시함에 있어서 우선적으로 해결할 문제는 '어떤 사람이 영재이며, 영재를 어떻게 판별할 것인가?' 그리고 '그들에게는 어떤 교수 ${\cdot}$ 학습 프로그램을 제공할 것인가?'이다. 그러나, 현재 영재에 대한완전한 정의가 내려지지 못했으므로 표준화 될 수 있는 판별 모델도 없다. 본 연구에서는 영재 판별에 관한 문헌 연구 및 현재 실시중인 영재교육원 중 몇 곳의 영재 선발 과정 비교 ${\cdot}$ 분석을 통하여 우리 실정에서 실현 가능한 영재 판별 방법 및 절차에 관한 모델, 판별 시 고려사항 등을 알아본다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.266-268
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• 2011

스마트폰을 비롯한 모바일 기기에 내장된 다양한 센서들로부터 수집되는 개인의 일상에 대한 정보인 모바일 라이프로그를 관리하고 검색하는 다양한 연구가 진행되고 있다. 기존에는 에피소딕 메모리 형태로 저장된 모바일 라이프로그 상에서 사용자가 과거 정보를 찾고 회상하는 방법이 일반적으로 사용되었다. 이러한 방법에서는 사용자가 원하는 데이터를 찾기 위해서는 정확하고 충분한 데이터를 사전에 알고 있어야 한다. 하지만 사람은 처음부터 완전한 정보를 가지고 검색을 하는 것이 아니고 검색을 수행하면서 데이터간의 연관도를 바탕으로 추가적인 정보를 떠올리는 연관 검색을 수행한다. 본 논문에서는 연관도 기반 검색을 위해 인지구조를 바탕으로 모바일 라이프로그를 표현하는 시맨틱 네트워크를 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 정의된 구조를 바탕으로 네트워크를 구성하고 관계의 빈도수와 가중치 공유를 통하여 관계의 가중치를 학습한다. 구성된 시맨틱 네트워크상에서 활성화 확산을 기반으로 연관 검색을 수행함으로 방법의 유용성을 입증하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.55-66
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• 2016

본 논문에서는 79편의 문헌연구를 통하여 99개의 웹사이트 품질평가 요인을 도출하였으며, 이들 중에서 7개 이상의 문헌에서 인용된 요인 19개를 요약하여 두었는데, 이들은 다음과 같다. (1)신뢰성(도), (2)사용의 편리성, (3)디자인(시각적/미학적), (4)응답속도(시간), (5)정보품질, (6)학습성, (7)접근성(정보접근의 용이성), (8)유용성, (9)항해성, (10)감성(감정모습), (11)정확성, (12)콘텐츠, (13)심미성, (14)완전성, (15)공감성, (16)보안성, (17)전달성, (18)상호작용성, (19)책임성.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.754-757
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• 2016

기존 번호판 인식은 직접 특징 추출 알고리즘을 개발하여 완전 연결 신경망으로 특징을 분류하는 방법이 보편적이다. 본 연구는 전처리 과정에서 번호판 후보군 검출 및 세그먼테이션을 수행하고 특징 추출 없이 미리 학습된 심층 컨볼루션 신경망을 통해 문자를 분류하는 방법을 제안한다. 직접 수집한 2,900장의 번호판 데이터베이스를 이용하여 훈련 집합 및 검증 집합을 구성하였다. 훈련 집합과 검증 집합에 대해 실험한 결과 번호판 후보군 검출률은 97%를 얻을 수 있었고, 이에 대한 인식률은 95%를 얻었다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 추계종합학술대회논문집
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• pp.177-180
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• 2000

최근에 음성인식의 상용화가 급격히 추진되고 있다. 그러나 음성인식 응용제품의 부족과 음성인식 시스템의 성능문제로 인하여 일반인의 이용은 그다지 많지 않다. 본 논문에서는 연구실에서 만든 가변 어휘 음성인식기를 이용하여 음성인식 끝말 이어가기 게임을 구현하였다. 가변어휘 음성 인식기는 VCCV(Vowel＋consonant＋Consonant＋vowel) 기반의 화자독립으로 구현하였다. 끝말 이어가기 게임을 위해서 약 500만 어절이 포함된 문장에서 추출한 단어의 일부를 이용하여 사전을 구축하였고, 같은 음절로 시작하는 단어가 많은 경우에는 그 수를 제안하였다. 본 연구에서 구현한 음성인식 끝말 이어가기 게임은 제한된 단어사전을 이용하도록 하였으나 음성인식기의 성능향상과 완전한 사전구축이 이루어지면 음성인식을 이용한 언어 학습기나 게임 등의 개발과 이용의 활성화에 크게 기여할 것이라 생각된다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제21권5호
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• pp.487-494
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• 2000

본 논문에서는 배경잡음이 섞여 있는 QRS 파의 증대를 위해 신경망에 근거한 적응라인증대기(ALE) 적용을 다루고 있다. Elman과 Jordan RNN 구조의 합성형태를 갖는 수정된 완전연결 리커런트 신경망이 ALE의 비션형 적응필터로 사용되고 있다. 신경망 노드사이의 연결계수와 이득, 기울기, 지연과 같은 노드 활성함수의 변수들이 기울기 강하 알고리즘을 사용하여 학습이 반복될 때마다 갱신된다. 수정된 신경망은 먼저 미지의 선형과 비선형 시스템 identification을 수행함으로써 평가하였다. 그리고 미약한 QRS를 증대시키기 위해서 적당한 크기의 잡음과 매우 심한 잡음이 포함된 실제의 ECG 신호를 비선형 신경망 적응필처를 사용하는 ALE에 입력하였다. 수정된 신경망은 시스템 identification에 사용하기가 적합함을 확인하였으며, 시뮬레이션 결과에 의하면 신경망 ALE는 잡음 ECG 신호로부터 QRS 파를 증대를 잘 수행하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.942-945
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• 2019

현재 딥러닝은 컴퓨터 분야에서 이미지 처리 방법으로 활용도가 높아지면서 딥러닝 모델 개발 연구가 활발히 진행되고 있다. 딥러닝 모델 중에서 이미지 생성모델은 대표적으로 GAN(Generative Adversarial Network, 생성적 적대 신경망) 모델을 활용하고 있다. GAN은 생성기 네트워크와 판별기 네트워크를 이용하여 진짜 같은 이미지를 생성한다. 생성된 이미지는 실제 이미지와의 오차를 최소화해야 하며 이때 사용하는 함수를 손실함수라고 한다. GAN에서 손실함수는 이미지를 생성하는 학습이 불안정하여 이미지 품질이 떨어지는 문제가 있다. 개선된 GAN 관련 연구가 진행되고 있지만 완전한 문제 해결에는 부족하다. 본 논문은 7개의 GAN 모델에서 사용하는 손실함수를 분류하고 특징을 분석한다.