• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2012년도 제45차 동계학술발표논문집 20권1호
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• pp.153-157
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• 2012

이 연구는 자기조절학습전략 활용 과제기반언어학습을 영어수업에 적용한 후 학업성취도와 영어 학습태도 차원에서 그 효과성을 규명하고자 하였다. 먼저 학습자의 능동적인 학습과정을 도울 수 있는 자기조절학습전략 활용 과제기반언어 교수 학습 모형을 도출하였다. 이어서 초등영어 5학년 정규교육과정운영 틀에서 자기조절학습전략 활용 과제기반언어학습 수업을 설계하고 실제 적용하였다. 연구결과 첫째, 자기조절학습전략 활용 과제기반언어학습은 학업성취 상위, 중위, 하위 집단에 따른 학업성취도 변화에 대한 분석 결과 학업성취 상위집단과 하위집단 간에 유의미한 차이를 보였다. 둘째, 자기조절학습전략 활용 과제기반언 어학습은 영어에 대한 자아개념, 영어에 대한 태도, 영어에 대한 학습 습관으로 정의된 영어 학습태도의 모든 영역에서 유의미한 차이가 있었다. 자기조절학습전략 활용 과제기반언어학습은 학습자 중심 교육이라는 초등영어교육 추세를 고려할 때 교육현장에 유용하므로 자기조절학습력과 실제적 의사소통능력에 초점을 둔 보다 다양한 교수설계 연구가 요청된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.215-216
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• 2019

테크놀로지의 발달에 따라 교육에서 테크놀로지의 중요성이 증가하였지만, 교사와 예비 교사의 테크놀로지에 대한 지식 부족으로 인하여 수업에 테크놀로지를 통합하는 것에 어려움을 겪고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 Kim과 Lee(2018)은 프로그래밍 기반 TPACK 교육 프로그램을 개발하였다. 개발한 TPACK 교육 프로그램은 예비 교사의 지식에 미치는 영향을 분석하는 연구는 진행되었지만, 예비 교사의 자기효능감에 미치는 영향을 명확히 규명하지 못하였다. 따라서 본 연구에서는 세 집단의 예비 교사를 대상으로 ICT 기반 TPACK 교육, 프로그래밍 교육, 프로그래밍 기반 TPACK 교육 프로그램을 실시하고, 예비 교사의 일반적 자기효능감과 특수적 자기효능감 변화를 관찰하였다. 연구 결과, ICT 기반 TPACK 교육과 프로그래밍 교육을 받은 예비 교사는 자기효능감의 변화가 관찰되지 않았지만, 프로그래밍 기반 TPACK 교육 프로그램을 받은 예비 교사는 일반적 자기효능감과 특수적 자기효능감 모두에서 유의한 향상이 나타났다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제15권3호
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• pp.161-176
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• 2015

본 연구의 목적은 인권 침해와 관련한 게임 기반 스크립트 중재가 초등 장애아동의 언어적 행동적 자기옹호의 습득과 유지에 미치는 영향을 알아보기 위함이었다. 지적장애 초등학생 4명을 대상으로 대상자간 중다 간헐 기초선 설계(multiple probe design across subjects)를 사용하여 게임에 기반한 스크립트 중재를 실시한 결과, 도움 요청하기, 의사표현, 폭력의 대응하기의 영역에서 연구 참여자 모두 언어적 자기옹호와 행동적 자기옹호의 긍정적 향상이 나타났으며 그 효과가 유지되었다. 또한 네 학생 모두 행동적 자기옹호보다 언어적 자기옹호에 있어 더 높은 효과가 나타났다. 본 연구는 기존 자기 결정의 하위 요소로만 다루어지던 자기옹호에 대해 인권 요소와 침해 사례를 기반으로 독립적인 자기옹호의 프로그램을 구조화하였다는 점에서 후속 연구에 유용한 정보를 제공한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.303-306
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• 2004

기존의 퍼지 규칙에 기반을 둔 퍼지 다항식 뉴론(FPN)들로 구성된 SOFPNN은 데이터 수가 적고 비선형 요소가 많은 시스템에 대한 체계적이고 효율적인 최적 모델 을 구축할 수 있었으며 각 층 노드의 선택 입력을 변화시킴으로써 네트워크 구조 전체의 적응능력을 향상 시켰다. 유전자 알고리즘을 이용하여 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크의 입력변수의 수와 이에 해당되는 입력변수 그리고 규칙 후반부 다항식의 차수를 탐색하여 최적 의 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크를 구축한다. 그러나, SOFPNN의 기본 뉴론인 퍼지 규칙 기반 다항식 뉴론의 경우 입력변수가 많아질수록 규칙수가 기하급수적으로 증가한다는 단점을 가지고 있으나 본 노문에서 제안한 퍼지 집합 기반 다항식 뉴론(FSPN)의 규칙수는 입력 변수들이 서로 독립적이므로 규칙의 증가가 퍼지 규칙 기반 다항식 뉴런보다는 적다는 장점을 가지고 있다. 이러한 특성을 기반으로 기존의 SOFPNN의 노드에 퍼지 규칙 기반 다항식 뉴런 대신에 퍼지 집합 기반 다항식 뉴런을 적용한 SOFPNN을 제안하여 기존의 SOFPNN과 성능을 비교하였다. 최적의 자기 구성 퍼지 집합기반 다항식 뉴럴 네트워크를 구축하기 위하여 SOFPNN에서처럼 유전자 알고리즘을 이용하여 네트워크의 입력변수의 수와 이에 해당되는 입력변수 그리고 규칙 후반부 다항식의 차수를 탐색하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.11-18
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• 2006

최근 웹 기반 학습의 장점을 극대화하고 단점을 극복하려는 연구가 많이 진행되고 있다. 하지만 웹 기반 학습의 문제점은 학습자의 중도 탈락률이 높다는 것이다. 교실 환경 수업에서 학습자의 만족도와 학습 유지 간에는 높은 상관관계가 있음이 알려져 있다. 과거 웹 기반 자기조절학습 시스템이 많이 연구되어 있으나 학습자 만족도와의 관계를 깊이 분석한 연구는 미비하다. 본 연구에서는 웹 기반 학습 환경에서 학습자 만족도에 영향을 미치는 자기조절학습 요인들을 도출하고 분석하였다. 웹 기반 자기조절학습 시스템을 학생들에게 적용한 결과 자기평가, 목표설정 및 계획, 정보탐색, 사회적도움, 자료검토이 직접적으로 학습자 만족도에 영향을 주는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 만족도 요인을 고려하여 학습 시스템을 개발한다면 학습 유지에 도움을 줄 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.115-122
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• 2018

본 연구의 목적은 치위생학과 팀기반 수업에서 지필시험, 팀별평가, 팀원평가, 자기평가 등 다양한 학생평가방법을 비교하는 것이다. 분석대상은 2016, 2017학년도에 '구강보건교육학 실습' 교과목을 수강한 학생들의 점수이고, 기술통계, Spearman 상관분석, 왜도와 첨도, Mann-Whitney U 검정 등의 분석방법을 사용하였다. 네 가지 학생평가방법 중 자기평가와 팀원평가만 정적인 상관관계를 보였고, 팀원평가보다 자기평가를 관대하게 하였으며, 자기평가점수가 가장 중심화되어 있었다. 자기평가 여부에 따라 동료평가 점수의 관대화와 중심화 경향을 비교한 결과, 자기평가를 실시한 그룹에서 팀원평가를 더 관대하게 했으며, 더 중심화되게 평가하는 것으로 나타났다. 본 연구는 치위생학과 팀기반 학습에서 각종 평가방법에 대해 비교하고 자기평가 여부에 따라 동료평가 결과에 차이가 있다는 것을 발견했다는 데에 의의가 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.1536-1540
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• 2010

자료기반 수문예측 모형은 서로 자기상관이 다른 자료계열에 대해 예측결과만으로 모형의 성능에 대한 상대비교가 어렵다. 그러나 관측치와 예측치간의 평균 오차만을 기준으로 판단하는 기존의 모형 성능평가 기법은 대부분 이러한 자료기반 예측모형의 특성을 고려하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 자료기반 수문 예측모형의 성능을 보다 객관적으로 평가할 수 있는 새로운 모형 성능평가 기법인 상대 상관계수(Relative Correlation Coefficient; RCC) 제시하였다. RCC는 자기상관계수에 대한 관측치와 예측치간의 상관계수의 비로 산정되며, 자기상관정도에 따라 예측성능의 결과가 달라진다. 본 논문에서는 다양한 자기상관을 가지는 선형, 비선형 자료계열에 대해 자료기반 수문모형을 적용하여 기존 모형평가 기법의 한계를 제시하였다. 그리고 기존의 성능평가 기법과 RCC를 비교분석하여 자료기반 수문예측모형의 성능평가에 있어 RCC가 보다 객관적이고 일관성 있는 성능평가가 가능함을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.373-376
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• 2022

본 논문에서는 삼각형 메쉬 기반에서 옷감 시뮬레이션(Cloth simulation)에서 계산양이 큰 자기충돌(Self-collision) 처리를 GPU기반으로 가속화시킬 수 있는 방법에 대해 소개한다. CUDA기반으로 병렬 최적화하기 위해 본 논문에서는 1)재귀적으로 계산하여 충돌판정을 하는 BVH(Bounding volume hierarchy) 트리를 GPU기반에서 효율적으로 빌드, 업데이트, 트리 순회하는 방법을 제안하고, 2)삼각형 메쉬 기반에서는 중복되는 프리미티브(Primitive) 충돌검사를 최소화하기 위해 R-Triangle기법을 GPU에서 최적화 시키는 방법을 소개한다. 결과적으로 본 논문에서 제안하는 기법은 GPU 환경에서 옷감 시뮬레이션의 자기충돌과 객체충돌 처리를 빠르고 효율적으로 처리할 수 있도록 하였고, 다양한 장면에서 실험한 결과 모든 결과에서 빠른 시뮬레이션 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국디지털정책학회:학술대회논문집
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• 한국디지털정책학회 2004년도 춘계학술대회
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• pp.277-288
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• 2004

컴퓨터를 통한 원격교육의 등장은 학습자에게 다양한 능력을 요구하고 이러한 것들이 성공적인 학업을 이루는 중요한 열쇠가 된다. 이런 시대적 흐름에 따라 학습자에게 요구되는 능력 중 하나가 자기조절 학습 (Self - Regulated Learning)이다. 이에 본 연구는 자기조절학습 (Self - Regulated Learning)을 지원하는 웹기반 학습 (WBI) 시스템에 대하여 연구하였다. 자기조절학습은 매우 긍정적인 학습효과를 제공할 뿐 아니라, 세분화된 학습절차에 의한 학습 구조를 가지며 절차마다 구분된 공간이 필요하므로 웹에 적용하기에 적절하다. 따라서, 본 연구에서는 자기조절학습 모형을 웹에 접목시킨 학습시스템을 개발한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.1-9
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• 2002

본 논문에서는 웹 기반 자기 주도적 학습을 위한 시스템을 설계하였다. 시스템 설계를 위해 먼저, 웹 기반의 자기 주도적 학습에서 활용되는 교수 학습 과정안을 탐색하였다. 그리 그 교수학습 과정안을 웹 기반의 공간에서 수행하는데 필요한 시스템의 요구 사항을 파악하고 그 요구 사항에 적절한 시스템을 설계하였다. 또한, 설계한 시스템을 적절하게 운영할 수 있는 방안을 모색하여 학습의 효과를 높일 수 있도록 하였다. 본 논문에서 설계한 웹 기반 자기 주도적 학습 시스템을 방과 후, 방학, 현장 학습 등에 적절히 활용할 경우 교수 학습에 효과가 클 것으로 기대된다.