• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.39 no.6 s.105
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• pp.971-983
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• 2004

It is increasingly clear that student mastery of concepts and skills in geographic education is based on a complex set of variables. Sex and gender are the key variables. Much has been written about biological sex differences in learning, but less attention has been paid to the impacts of socio-cultural gender on learning geography. As such, the aims of this paper are two-fold. First, to examine theories which seek to explain why males and females might differ in their geographic and spatial knowledge or skill. Second, to examine the extent of sex differences and gender traits in the geographic learning. The results of study illustrate clearly that there are more similarities than differences between the sexes. Therefore, there are significant gender differences between the preferences of regions, contents, activities in the secondary geographic learning. The results also provide insights into improving contents and method of geographic education.

• Proceedings of The KACE
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• 2017.08a
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• pp.221-224
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• 2017

본 논문은 사용자 수준에 적합한 맞춤형 학습코스를 추천하여 학습효과를 향상시킬 수 있는 추천모델을 개발하고, 효과분석을 위한 방안을 제시한다. 학습자 개개인의 학습수준이나 학습내용 등에 따라 적합한 학습주제를 선정하여 제공하는 것은 중요하나, 일반적인 추천은 전문가 그룹을 활용한 사람중심의 추천으로 시간이 오래 걸리는 등 자원의 비효율적 한계점[1]을 가지고 있다. 이를 극복하기 위해, TF-IDF를 이용해 단어별 가중치를 계산하여 고빈도 단어를 추출하여 벡터 공간에 배치시키고, Cosine Similarity 기법을 이용해 벡터간의 유사도를 측정하였다. 학습자 프로파일을 분석하고, 학습스킬간의 연관성을 고려하여 맞춤형 학습코스를 추천하기 위해, 워드 임베딩 기법을 적용하였고, 이를 위해 오픈소스 Gensim[2]을 이용하였다. 맞춤형 학습코스 추천 모델의 효과를 분석하기 위한 실험을 설계하고 평가 문항지를 개발하였다.

• Communications of Mathematical Education
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• v.35 no.3
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• pp.323-340
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• 2021

The purpose of this case study is to explore the similarities revealed in the process of solving and generalizing word problems related to systems of linear equations in two variables according to covariational reasoning. As a result, student S, who reasoned with coordination of value level, had a static image of the quantities given in the situation. student D, who reasoned with smooth continuous covariation level, had a dynamic image of the quantities in the problem situation and constructed an invariant relationship between the quantities. The results of this study suggest that the activity that constructs the relationship between the quantities in solving word problems helps to strengthen the mathematical problem solving ability, and that teaching methods should be prepared to strengthen students' covariational reasoning in algebra learning.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2014.10a
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• pp.156-160
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• 2014

본 논문은 사전 데이터를 바탕으로 한글 뜻풀이를 하여 한글 단어를 맞추는 앱 어플리케이션 '한글아 놀자'의 설계에 대하여 서술한다. '한글아 놀자'는 게임을 통하여 사용자가 쉽게 한글 단어를 학습 할 수 있도록 만들어진 앱 어플리케이션으로 기존의 유아를 대상으로 하는 유사한 어플리케이션들과 달리 특정 층을 대상으로 잡지 않아, 일반인도 흥미를 가지고 학습 할 수 있고 따라서 다양한 사용자 층을 확보 하여 한글 학습의 접근성을 향상 시킬 수 있도록 하였다. 또한 어플리케이션의 중요한 특징 중 하나로 게임을 진행 하며 잘 몰랐던 단어들은 오답 노트를 통하여 피드백을 해주고, 사용자의 선택에 따라 자신의 단어장에 추가하여 언제든지 복습해 볼 수 있도록 하여 지속적인 학습이 가능하도록 하였다. 그 외에도 '한글아 놀자'는 사전 데이터를 가지고 동작하기 때문에 일상생활에서 잘 쓰이지 않는 단어, 옛말, 사자성어등도 학습이 가능하도록 하여 한글의 활용성을 높이고 사용자가 접하는 단어의 다양성을 높이는데 주력하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.601-603
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• 2012

본 논문에서는 의료영상의 특성을 반영하여 영상의 그래디언트 방향 값을 특징으로 하는 Oriented Center Symmetric Local Binary Patterns (OCS-LBP) 특징을 개발하고 추출된 특징 값에 대해 차원을 줄이고 의미 있는 특징 단위로 재 생성하기 위해 Bag-of-Feature (BoF)를 적용하였다. 검색을 위해서는 기존의 영상 검색 방법과는 다르게, 학습 영상을 이용하여 랜덤 포리스트 (Random Forest)를 사전에 학습시켜 데이터베이스 영상을 N 개의 클래스로 자동 분류 시키고, 질의로 입력된 영상을 같은 방법으로 랜덤 포리스트에 적용하여 상위 확률 값을 갖는 2 개의 클래스에서만 K-nearest neighbor 방법으로 유사 영상을 검색결과로 제시하는 새로운 영상검색 방법을 제시하였다. 실험결과에서 본 논문의 우수성을 증명하기 위해 일반적인 유사성 측정 방법과 랜덤 포리스트를 이용한 방법의 검색 성능 및 시간을 비교하였고, 검색 성능과 시간 면에서 상대적으로 매우 우수한 성능을 보여줌을 증명하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.05a
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• pp.187-191
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• 2006

본 논문에서는 비전 기술에 기반을 둔 손 모양 인식 시스템의 성능 향상을 위해 학습을 통해 손 모양과 손 구조 간 유사도를 결정하는 방법을 제안한다. 비전 센서에 기반을 둔 손 모양 인식은 손의 높은 자유도로 인한 자체 가림 현상과 관찰 방향 변화에 따른 입력 영상의 다양함으로 인해 인식에 어려움이 따른다. 따라서 비전 기반 손 모양 인식의 경우, 카메라와 손 간의 상대적인 각도에 제한을 두거나 여러 대의 카메라를 배치하는 것이 일반적이다. 그러나 카메라와 손 간의 상대적 각도에 제한을 두는 경우에는 사용자의 움직임에 제약이 따르게 되며, 여러 대의 카메라를 사용할 경우에는 각 입력된 영상에 대한 인식 결과를 최종 인식 결과에 반영하는 방식에 대해서 추가적으로 고려해야 한다. 본 논문에서는 비전 기반 손 모양 인식의 이러한 문제점을 개선하기 위하여 인식의 과정에서 사용되는 손 모양 특징을 손 구조적인 각도 정보와 손 영상 특징으로 나누고, 학습을 통해 각 특징 간 연관성을 정의한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.181-183
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• 2015

최근 자연어 처리 분야에서 딥 러닝이 많이 사용되고 있다. 자연어 처리에서 딥 러닝의 성능 향상을 위해 단어의 표현이 중요하다. 단어 임베딩은 단어 표현을 인공 신경망을 이용해 다차원 벡터로 표현한다. 본 논문에서는 word2vec의 Skip-gram과 negative-sampling을 이용하여 단어 임베딩 학습을 한다. 단어 임베딩 학습 데이터로 한국어 어휘지도 UWordMap의 용언의 필수논항 의미 제약 정보를 이용하여 구성했으며 250,183개의 단어 사전을 구축해 학습한다. 실험 결과로는 의미 제약 정보를 이용한 단어 임베딩이 유사성을 가진 단어들이 인접해 있음을 보인다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.11 no.8
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• pp.99-106
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• 2020

The purpose of this study is to find out whether image similarity between celebrities and brands on social network service be a determinant to predict advertising effectiveness. To this end, an advertising effect prediction model for celebrity endorsed advertising was created and its validity was verified through a machine learning method which is a big data analysis technique. Firstly, the celebrity-brand image similarity, which was used as an independent variable, was quantified by the association network theory with social big data, and secondly a multiple regression model which used data representing advertising effects as a dependent variable was repeatedly conducted to generate an advertising effect prediction model. The accuracy of the prediction model was decided by comparing the prediction results with the survey outcomes. As for a result, it was proved that the validity of the predictive modeling of advertising effects was secured since the classification accuracy of 75%, which is a criterion for judging validity, was shown. This study suggested a new methodological alternative and direction for big data-based modeling research through celebrity-brand image similarity structure based on social network theory, and effect prediction modeling by machine learning.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.667-669
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• 2001

현재, 사회가 정보화 되어감에 따라 교육분야에서 컴퓨터의 가치는 더욱 높아지고 있으며, 기존의 교실위주의 수업보다 시간적 공간적 제약을 덜 받게 되는 WBI(Web Based Instruction)는 무한한 발전 가능성을 가지고 있다. 하지만 기존의 WBI에서는 교수의 강의가 끝나면 수업 평가 후 학생에게 수업의 결과를 알려주는 형식이었고, 도한 학습자에게는 일률적으로 평가가 적용되어 학생의 수준에 맞는 수업을 할 수가 없었으며, 교수의 입장에서도 학생들의 평가 결과가 수업의 질을 높이거나 내용을 변경시킬 근거가 될 수는 없었다. 따라서 수준별 학습을 위한 단계별 예비 테스트와 학습 후 테스트의 평가내용을 다양한 방법으로 시각적으로 제시하고, 또한 교수가 평가의 준거를 입력하고 학습자의 평가결과와 교수자의 평가준거를 비교할 수 있는 교수지원 컴포넌트를 작성하고자 한다. 이는 체계적인 평가 방법론이 되고 학습의 패러다임을 바꾸거나 과목을 변경할 경우, 그 결과에 따라 교수 방법의 변화나 수업내용을 변경하고자할 때 용이하다. 또한 유사한 다른 패러다임의 WBI 시스템에서도 이미 개발된 컴포넌트를 사용함으로써, 사용의 용이성과 이식성, 재사용성을 높일 수 있게 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.429-430
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• 2019

본 논문에서는 최적화 기법에 기반한 지능형 시스템의 재무응용사례를 다룬다. 본 연구에서 제안하는 모형은 대표적인 최적화 기법 중 하나인 시뮬레이티드 어니일링인데 이는 유전자 알고리듬과 유사한 최적화 성능을 가지고 있는 것으로 알려져 있으나 재무분야에서 응용된 사례가 거의 없다. 본 연구에서 제안하는 지능형 시스템은 시뮬레이티드 어니일링과 기계학습 기법을 결합한 것이다. 일반적으로 최적화와 기계학습 기법을 결합하는 방법은 특징선택(feature selection), 특징 가중치 최적화(feature weighting), 사례선택(instance selection), 모수 최적화(parameter optimization) 등의 방법이 있는데 선행연구에서 가장 많이 사용된 것은 특징선택에 두 기법을 결합하는 방식이다. 본 연구에서도 기계학습 기법을 재무 문제에 활용함에 있어서 최적의 특징선택을 위해 시뮬레이티드 어니일링을 결합하는 방식을 사용한다. 본 연구에서 제안된 기법의 유용성을 확인하기 위하여 실제 재무분야의 데이터를 활용하여 예측 정확도를 확인하였으며 그 결과를 통하여 제안하는 모형의 유용성을 확인할 수 있었다.