• Proceedings of the KGS Conference
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• 2004.05a
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• pp.102-102
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• 2004

많은 데이터들이 데이터베이스로 구축되면서, 데이터로부터 의미 있는 정보나 지식을 도출하기 위한 새로운 분석법이 제기 되었는데, 그 중 하나가 데이터 마이닝이다. 데이터 마이닝은 급격하게 증가하는 데이터들을 보다 효과적으로 분석하여 유용하고 의미 있는 정보나 지식을 찾기 위해 수행하는 데이터 분석 방법이다. 하지만 이러한 방법이 공간데이터에 적용될 때는 공간 데이터의 특수성으로 인해 그 효과를 기대하기가 어렵다. (중략)

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.3 no.1
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• pp.41-60
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• 1991

Most of the PC users manipulate the computer by using a few commands which are familiar with them. However by using Hangul sentences instead of using DOS commands, the optimal commands can be generated and flexibility can be provided. For this purpose, the conversion method of the input sentence into DOS commands is studied by means of morphological analysis, syntactic analysis, semantic analysis, and conceptual analysis. Tabular parsing is used in morphological analysis. case grammar is used in syntactic and semantic analysis. Case grammar is used in syntactic and semantic analysis. The meaning of sentence is represeented by the semantic network, from which we can generate a sequence DOS commands.

• Journal of The Korean Association For Science Education
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• v.37 no.6
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• pp.1051-1061
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• 2017

An image is a comprehensive result that you have experienced about an object and means the image that you have on the surface of your consciousness. The image of the subject has an important influence on learning the subject. The image analysis of the subjects that the learners have will be good data to decide the direction of teaching and learning. The purpose of this study is to develop and apply measurement tools for physics image and discuss its educational implications. The research method is to develop the measurement tools for the physics image by semantic analysis method and apply it to the secondary pre-service physics teacher. The subjects of the study were 39 first graders, 31 second graders, 37 third graders, and 38 fourth graders at the University of Education, a total of 145 students, 82 of whom were male and 63 were female. The study results show that the image measurement tools for physics consisted of 25 items from five elements: 'interest,' 'feeling,' 'scope,' 'evaluation,' and 'viewpoint.' There were statistically significant differences between the male and female students in applying the measurement tools developed for the physics image of secondary pre-service physics teachers. Male students showed significantly higher statistical significance than female students in the 'interest' and 'feeling' elements of measurement tools for the physics image. In the 'scope' element of measurement tools for the physics image the second grade was statistically higher than the fourth grade. Finally, we discussed educational implications for image analysis of physics and the usefulness of using measurement tools in physics image.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.20 no.5
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• pp.527-534
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• 2016

This study is an analysis of Software image using the semantic differential scale with elementary students. We have selected the items in a total of 35 pairs of test about software-related image adjectives and are categorized into 7 main factors, and then analyzed the entire image with the students. The analysis of the differences between the software images of sex, the female students than male students were recognized the software is complex, slow and difficult and do not want to have. The analysis of the self-awareness on the software, the students who know that well recognized for the software select the positive term for the software. The inter-grade analysis are the older grade students were the answer to the objective features of the software like more difficult and complex.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.06a
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• pp.405-410
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• 2000

본 연구에서는 기능적 자기공명영상을 이용하여 한글 문장의 의미와 통사 처리에 관한 뇌의 활성화 양상을 비교함으로써 한글문장 이해의 과정에 대한 신경해부학적 증거를 찾고자하였다. 6명의 자원자를 대상으로 문장진위판다과제를 이용하여 활성화를 유도하였다. 1.5T 초전도 자기공명영상 장치에서 EPI로 BOLD 기법을 이용하여 기능적 영상을 얻었으며, 영상 후 처리는 SPM99 분석 프로그램을 이용하였다. 의미관련·통사관련 문장 모두 좌·우 전두회(frontal gyrus) 영역에서 활성화되었다. 의미와 통사처리 영역을 구분하기 위하여 감산법을 적용한 결과, 의미처리는 좌반구의 중측두회(middle temporal gyrus) 영역에서, 통사처리는 우반구의 하전두회(BA44) 부위에서 더 많이 활성화되었다. 의미처리에서 더 우세한 성향을 띠는 부위로 밝혀진 중측두회 영역은 의미처리시에 활성화되는 영역으로 보고하는 기존의 연구와 일치하는 결과이다. 의미와 통사 문장처리시의 뇌 활성화 양상은 뇌의 여러 영역에서 중첩되어 있기는 하지만, 특정영역에서의 차이를 보이고 있으므로, 의미와 통사처리기는 다른 기전(mechanism)에 의해서 일어남을 시사해 준다.

• Journal of Practical Engineering Education
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• v.12 no.1
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• pp.11-21
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• 2020

This study is a phenomenological study that aimed to understand the meaning of nursing students' experience of class using flipped learning method. The participants are 8 senior nursing students. The data collected by individual in-depth interviews and analyzed by Colaizzi's method. As a result of this study, 35 key themes and 11 clusters of themes were derived. The 11 thematic categories are classified in pre-education, in-classroom, and post-education. At the pre-education, the theme clusters are 'lack of information', 'psychological burden', 'different teaching methods', 'improvement of self-directed learning ability', and 'different learner's achievement'. At the in-class, the theme clusters are 'efficient teaching direction' and 'confidence improvement'. At the post-education stage, the theme clusters are 'positive influence on class', 'strengthening self-pay', 'not preferred', and 'lecture preference'. Therefore, a more diversified and in-depth repetitive study is suggested in order to apply the flipped learning method to the nursing major.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2000.11a
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• pp.13-19
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• 2000

본 연구에서는 시각 표시정보 중에서 제목용 한글에 대하여 감성어휘들을 조사하고, 의미분별법을 이용하여 한글의 설계요소들과 감성어휘들간의 관계를 다변량 통계방법을 통하여 분석하였다. 제목용 글자는 가로와 세로의 크기가 동일한 정체 중 크기가 24poin1인 낱 글자와 두 글자 단어를 이용하였다. 한글의 설계요소는 네모 형태이면서 글자 줄기에 세리프가 있는 명조 설계요소, 직각 형태인 고딕 설계요소, 둥근 형태인 굴림 설계요소와 탈 네모 형태이면서 세리프가 있는 공한 설계요소로 한정하였다. 총 420명(남자 210명, 여자 210명)의 피실험자를 대상으로 하여, 각 설계요소별로 요인분석을 통한 의미공간과 요인과 감성어휘 간의 관계를 파악하였다. 그리고 설계요소별로 23개의 감성어휘에 대한 감성차이와 남녀 간의 감성차이를 파악하기 위하여 ANOVA와 T-TEST 분석을 하였다.

• Language and Information
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• v.4 no.1
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• pp.92-100
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• 2000

본 논문에서는 컴퓨터를 이용하여 문장을 분석하기 위해 통합기반법이 구현된 PATR라는 문법형식을 살펴보고, 국어문장분석을 지원해 주는 사전을 계승메니카니즘이 가능한 형태로 구축하여 사전의 효율적인 구성을 제시하고, 사전과 구문분석기사이의 인터페이스가 어떻게 가능할 수 있는 지를 보여주고자 한다.

• Journal of Educational Research in Mathematics
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• v.19 no.2
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• pp.185-206
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• 2009

In the study, I conducted the teaching experiment designed to instruct proof to four 7th grade students by utilizing the analysis method. As the results of this study I could identified that it is effective to teach and learn to find proof methods using the analysis. The results of the study showed that four 7th grade students succeeded in finding the proof methods by utilizing the analysis and representing the proof after 15 hours of the teaching experiment. In addition to the difficulties that students faced in learning proof utilizing the analysis were related to the search for the light conditions for triangles to be congruent, symbolic representation of the proof methods, reinterpretation of drawings given in the proof problems.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.391-394
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• 2021

최근 딥러닝(Deep Learning)을 활용하여 텍스트로 표현된 단어나 문장의 의미를 파악하기 위한 다양한 연구가 활발하게 수행되고 있다. 하지만, 딥러닝을 통해 특정 도메인에서 사용되는 언어를 이해하기 위해서는 해당 도메인의 충분한 데이터에 대해 오랜 시간 학습이 수행되어야 한다는 어려움이 있다. 이러한 어려움을 극복하고자, 최근에는 방대한 양의 데이터에 대한 학습 결과인 사전 학습 언어 모델(Pre-trained Language Model)을 다른 도메인의 학습에 적용하는 방법이 딥러닝 연구에서 많이 사용되고 있다. 이들 접근법은 사전 학습을 통해 단어의 일반적인 의미를 학습하고, 이후에 단어가 특정 도메인에서 갖는 의미를 파악하기 위해 추가적인 학습을 진행한다. 추가 학습에는 일반적으로 대표적인 사전 학습 언어 모델인 BERT의 MLM(Masked Language Model)이 다시 사용되며, 마스크(Mask) 되지 않은 단어들의 의미로부터 마스크 된 단어의 의미를 추론하는 형태로 학습이 이루어진다. 따라서 사전 학습을 통해 의미가 파악되어 있는 단어들이 마스크 되지 않고, 신조어와 같이 의미가 알려져 있지 않은 단어들이 마스크 되는 비율이 높을수록 단어 의미의 학습이 정확하게 이루어지게 된다. 하지만 기존의 MLM은 무작위로 마스크 대상 단어를 선정하므로, 사전 학습을 통해 의미가 파악된 단어와 사전 학습에 포함되지 않아 의미 파악이 이루어지지 않은 신조어가 별도의 구분 없이 마스크에 포함된다. 따라서 본 연구에서는 사전 학습에 포함되지 않았던 신조어에 대해서만 집중적으로 마스킹(Masking)을 수행하는 방안을 제시한다. 이를 통해 신조어의 의미 학습이 더욱 정확하게 이루어질 수 있고, 궁극적으로 이러한 학습 결과를 활용한 후속 분석의 품질도 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다. 영화 정보 제공 사이트인 N사로부터 영화 댓글 12만 건을 수집하여 실험을 수행한 결과, 제안하는 신조어 표적 마스킹(NTM: Newly Coined Words Target Masking)이 기존의 무작위 마스킹에 비해 감성 분석의 정확도 측면에서 우수한 성능을 보임을 확인하였다.