• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권3_4호
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• pp.326-338
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• 2003

신경회로망 설계 및 모델선택의 목표는 최적의 구조를 가지는 일반화 성능이 우수한 네트워크를 구성하는 것이다. 하지만 학습데이타에는 노이즈(noise)가 존재하고, 그 수도 충분하지 않기 때문에 최종적으로 표현하고자 하는 진확률 분포와 학습 데이타에 의해 표현되는 경험확률분포(empirical probability density) 사이에는 차이가 발생한다. 이러한 차이 때문에 신경회로망을 학습데이타에 대하여 과다하게 적합(fitting)시키면, 학습데이타만의 확률분포를 잘 추정하도록 매개변수들이 조정되어 버리고, 진확률 분포로부터 멀어지게 된다. 이러한 현상을 과다학습이라고 하며, 과다학습된 신경회로망은 학습데이타에 대한 근사는 우수하지만, 새로운 데이타에 대한 예측은 떨어지게 된다. 또한 신경회로망의 복잡도가 증가 할수록 더 많은 매개변수들이 노이즈에 쉽게 적합되어 과다학습 현상은 더욱 심화된다. 본 논문에서는 통계적인 관점을 바탕으로 신경회로망의 일반화 성능을 향상시키는 신경회로 망의 설계 및 모델 선택의 통합적인 프로세스를 제안하고자 한다. 먼저 학습의 과정에서 적응적 정규화가 있는 자연기울기 학습을 통해 수렴속도의 향상과 동시에 과다학습을 방지하여 진확률 분포에 가까운 신경회로망을 얻는다. 이렇게 얻어진 신경회로망에 자연 프루닝(natural pruning) 방법을 적용하여 서로 다른 크기의 후보 신경회로망 모델을 얻는다. 이러한 학습과 복잡도 최적화의 통합 프로세스를 통하여 얻은 후보 모델들 중에서 최적의 모델을 베이시안 정보기준에 의해 선택함으로써 일반화 성능이 우수한 최적의 모델을 구성하는 방법을 제안한다. 또한 벤치마크 문제를 이용한 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여, 제안하는 학습 및 모델 선택의 통합프로세스의 일반화 성능과 구조 최적화 성능의 우수성을 검증한다.

• 대한화학회지
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• 제58권1호
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• pp.118-125
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• 2014

이 연구의 목적은 Nature-Study의 형성 과정을 역사적으로 고찰함으로써 오늘날 이루어지고 있는 과학교육의 방향과 의미를 재고하여 시사점을 찾는 것이다. Nature-Study의 사상은 실물 교육을 강조한 캄파넬라, 라트케, 코메니우스, 페스탈로치 등의 사상에 기초하고 쉘던의 사물학습, 아가시의 자연사, 파커의 진보주의에 의해 형성되었다. Nature-Study는 방법적 측면에서는 사물학습의 '실물 주제 중심의 학습', 내용적 측면에서는 자연사의 '자연에 대한 학습', 철학적 측면에서는 진보주의의 '학습자 중심의 학습'에 영향을 받아 발전해 나갔다. 아가시의 제자로 쉘던의 오스위고 사범학교와 파커의 쿡 카운티 사범학교에서 근무한 스트레이트는 이 세 영역을 종합화하여 Nature-Study 형성의 기틀을 마련하였다. 이어 쿡 카운티 사범학교의 잭만은 Nature-Study를 교과로서 확립시켰으며 코넬 대학의 베일리와 콤스톡은 미국 Nature-Study 협회를 구성하여 대중화에 공헌하였다. 그러나 교육자들이 점차 통합적인 Nature-Study를 거부하고 직접 경험보다 교과서를 중요하게 여기면서 1920년대 이후 Nature-Study가 쇠퇴하게 되었다. 과학교육에서 Nature-Study 정신은 통합과 실제적 학습을 강조하는 오늘날 과학교육에 있어 자연을 주제로 한 통합교육, 자기주도적 학습, 자연과의 교감, 학습자의 인격 형성에 큰 역할을 할 것으로 판단된다.

• 건축사
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• 10호통권151호
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• pp.34-36
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• 1981

• 한국지구과학회:학술대회논문집
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• 한국지구과학회 2010년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.71-71
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• 2010

대학생들의 야외 지질 실습 전과 후에 퇴적층 형성에 대한 이해도 변화를 파악하기 위해 충남대학교 지질환경과학과 3학년 재학생 27명을 대상으로 3일 동안, 참여 학생들에게 매일 실습 전과 후로 나누어 6번의 설문 조사를 실시하였다. 설문 조사 문항은 모두 주관식이며, 3일에 걸쳐 총 68문항을 제공하였다. 제시된 문항은 퇴적층 형성과 관련된 기본개념 31문항과 조사 지역의 노두관찰 37문항으로 분류 된다. 야외 실습 전과 후의 개인별 점수를 각각 비교한 결과 실습에 참여한 모든 학생들의 점수가 향상되었다. 실습 3일에 대한 전체 학생들의 평균점수는 실습 전에 28.3점, 후에 51.6점으로 실습 전보다 후에 34.2% 향상되었다. 또한 전체 학생들의 기본개념 31문항에 대한 평균점수는 실습 전에 19.8점, 후에 26.9점으로 22.9%, 조사 지역 노두관찰 37문항에 대해서는 실습전에 8.5점, 후에 24.7점으로 43.8%가 각각 향상되었다. 퇴적층은 공간적으로 넓은 장소와 시간적으로 오랜 기간 동안에 걸쳐 형성되어 학생들은 광범위한 공간적, 시간적 개념을 이해하는 것이 필요하며 대학의 지질학 교육 과정에서 야외실습은 필수적인 요소이다. 야외 실습은 학습자가 직접 자연과 같은 실제 세계를 관찰하고 조사하는 활동으로 이루어지는 학습 방법으로 교실 밖에서 일어나는 모든 학습을 총칭한다고 할 수 있다. 본 연구 결과는 야외 실습 후에 학생들의 점수가 향상된 것을 보여주었다. 이런 결과는 야외 실습이 야외에서 학습자가 주체가 되어 적극적인 참여로 학습하는 학생 중심 학습이고, 자연 환경을 학습의 장으로 하여 실물을 활용한 직접적인 조사활동과 같은 경험에 의한 체험 학습이기 때문인 것으로 해석된다. 또한 야외 실습에서 그룹 활동은 학생들이 지질조사를 하면서 발견된 문제나 내용에 대해 공유할 수 있는 토론 학습인 동시에 야외 활동에서 교수는 전문가 혹은 학습 촉매자로서 문제에 대한 해결책을 주거나 학생들에게 질문이나 토론의 기회를 주어 학생들의 지적, 정신적 향상에 영향을 미치기 때문인 것으로 보인다. 그러므로 야외 실습은 계획, 실행, 정리 단계가 매우 중요하다. 우선 장소 선정에 있어 강의실에서 토론된 주제 및 개념과 관련된 장소를 선정해야 하며, 야외에서는 학생과 학생, 학생과 교수 간의 그룹 활동, 토의 및 질문 시간을 충분히 가져야 함은 물론 실습 후에는 세미나를 통해 야외 활동에서 새롭게 발견하거나 조사 및 학습한 내용, 해결하지 못한 문제 등을 토론하고 정리하는 과정을 갖는 것이 필요하다고 판단된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.130-137
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• 2001

최대 엔트로피 모델(maximum entropy model)은 여러 가지 자연언어 문제를 학습하는데 성공적으로 적용되어 왔지만, 두 가지의 주요한 문제점을 가지고 있다. 그 첫번째 문제는 해당 언어에 대한 많은 사전 지식(prior knowledge)이 필요하다는 것이고, 두번째 문제는 계산량이 너무 많다는 것이다. 본 논문에서는 텍스트 단위화(text chunking)에 최대 엔트로피 모델을 적용하는 데 나타나는 이 문제점들을 해소하기 위해 새로운 방법을 제시한다. 사전 지식으로, 간단한 언어 모델로부터 쉽게 생성된 결정트리(decision tree)에서 자동적으로 만들어진 규칙을 사용한다. 따라서, 제시된 방법에서의 최대 엔트로피 모델은 결정트리를 보강하는 방법으로 간주될 수 있다. 계산론적 복잡도를 줄이기 위해서, 최대 엔트로피 모델을 학습할 때 일종의 능동 학습(active learning) 방법을 사용한다. 전체 학습 데이터가 아닌 일부분만을 사용함으로써 계산 비용은 크게 줄어 들 수 있다. 실험 결과, 제시된 방법으로 결정트리의 오류의 수가 반으로 줄었다. 대부분의 자연언어 데이터가 매우 불균형을 이루므로, 학습된 모델을 부스팅(boosting)으로 강화할 수 있다. 부스팅을 한 후 제시된 방법은 전문가에 의해 선택된 자질로 학습된 최대 엔트로피 모델보다 졸은 성능을 보이며 지금까지 보고된 기계 학습 알고리즘 중 가장 성능이 좋은 방법과 비슷한 성능을 보인다 텍스트 단위화가 일반적으로 전체 구문분석의 전 단계이고 이 단계에서의 오류가 다음 단계에서 복구될 수 없으므로 이 성능은 텍스트 단위화에서 매우 의미가 길다.

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 1997년도 7월 학술대회지
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• pp.230-241
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• 1997

효과적으로 외국어 교육을 하려면 학습자가 지속적으로 흥미를 갖고 수업에 임하게 하고 이미 학습한 내용을 자연스럽게 직접 사용해 봄으로써 강화할 수 있도록 유도하여야 한다. 노래와 첸트, 게임은 특히 초등학교 영어교육시 중점적으로 사용하고 있는데 보다 많은 교육효과를 내기 위해서는 이들을 보다 체계적인 방법으로 활용할 필요가 있다. 이에 본 워크샵에서는 초등학교 어린이를 대상으로 영어에 대한 흥미를 북돋우면서 효과적으로 영어발음을 지도하기 위하여 어린이들에게 맞는 영어노래와 게임을 사용하는 방법 즉 노래와 게임을 이용한 학습목표 세우기, 노래 및 게임 고르기, 노래와 게임 소개하기, 여러 가지 수업활동과 접목시키는 방법 둥을 소개하고 한국인 초등학교 영어교사들을 위해 노래와 게임을 지도할 때 사용함으로써 자연스럽게 어린이들의 영어듣기 및 말하기 능력을 신장시키는 데 필요한 영어표현을 소개한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제30권2호
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• pp.21-29
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• 2024

최근 자연스러운 모션 데이터에 대한 수요가 늘고 있지만, 클라이밍 모션을 정확하게 캡처하는 것은 가려진 부분이 많은 클라이밍 동작의 특성상 쉽지 않다. 또한 벽 구조물의 스캔이나 다양한 암벽 코스 준비 등 필요한 데이터를 수집하는 과정이 쉽지 않다. 본 논문에서는 강화학습을 이용한 클라이밍 모션 합성 방법론을 제안한다. 학습 과정은 두 단계의 난이도로 구성되어 있다. 첫 번째 단계는 매달리기 정책을 학습하는 것이다. 매달리기 정책은 자연스러운 자세로 홀드를 잡는 방법을 학습한다. 이후 추론 단계를 통해 위치, 자세, 잡기 상태를 다양하게 추출한 초기 상태 데이터세트를 만든다. 두 번째 단계에서는 이 초기 상태 데이터세트를 사용해서 실제 클라이밍을 수행하는 태스크를 학습한다. 클라이밍 정책은 자연스러운 자세로 타겟 위치로 이동하는 방법을 학습한다. 실험을 통해 제안하는 방법이 클라이밍 하기 위한 좋은 자세를 효과적으로 탐색할 수 있는 것을 보였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.2-2
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• 2023

기후변화가 가속화로 인해 수재해의 빈도와 강도 예측이 어려워짐에 따라 실시간 홍수 모니터링에 대한 수요가 증가하고 있다. 합성개구레이다는 광원과 날씨에 무관하게 촬영이 가능하여 수재해 발생시에도 영상을 확보할 수 있다. 합성개구레이다를 활용한 수체 탐지 알고리즘 개발이 활발히 연구되어 왔고, 딥러닝의 발달로 CNN을 활용하여 높은 정확도로 수체 탐지가 기능해졌다. 하지만, CNN 기반 수체 탐지 모델은 훈련시 높은 정량적 정확성 지표를 달성하여도 추론 후 정성적 평가시 경계와 소하천에 대한 탐지 정확성이 떨어진다. 홍수 모니터링에서 특히 중요한 정보인 경계와 좁은 하천에 대해서 정확성이 떨어짐에 따라 실생활 적용이 어렵다. 이에 경계를 강화한 적대적 학습 기반의 수체 탐지 모델을 개발하여 더 세밀하고 정확하게 탐지하고자 한다. 적대적 학습은 생성적 적대 신경망(GAN)의 두 개의 모델인 생성자와 판별자가 서로 관여하며 더 높은 정확도를 달성할 수 있도록 학습이다. 이러한 적대적 학습 개념을 수체 탐지 모델에 처음으로 도입하여, 생성자는 실제 라벨 데이터와 유사하게 수체 경계와 소하천까지 탐지하고자 학습한다. 반면 판별자는 경계 거리 변환 맵과 합성개구레이다 영상을 기반으로 라벨데이터와 수체 탐지 결과를 구분한다. 경계가 강화될 수 있도록, 면적과 경계를 모두 고려할 수 있는 손실함수 조합을 구성하였다. 제안 모델이 경계와 소하천을 정확히 탐지하는지 판단하기 위해, 정량적 지표로 F1-score를 사용하였으며, 육안 판독을 통해 정성적 평가도 진행하였다. 기존 U-Net 모델이 탐지하지 못하던 영역에 대해 제안한 경계 강화 적대적 수체 탐지 모델이 수체의 세밀한 부분까지 탐지할 수 있음을 증명하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.848-851
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• 2003

제17차 교육과정에서는 ICT 활용교육을 기본적인 정보소양 능력을 바탕으로 학습 및 일상 문제해결에 정보통신 기술을 적극적으로 활용하여 자연스럽게 학생들의 정보소양을 함양시키도록 함에 따라 이러한 웹기반의 ICT 활용교육에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 지금까지의 중학교 컴퓨터 교과의 ICT활용교육에 대한 연구는 각종 멀티미디어나 웹기반 교수-학습매체들의 개발을 강조하였으며 실질적인 활용방안에 대한 연구는 미비하였다. 따라서 본 논문에서는 중학교 컴퓨터교과의 ICT활용교육에 대한 중학교 컴퓨터교과의 실태를 분석하여 자기주도적 학습을 위한 문제해결력 향상에 대한 교수-학습모형을 제시하고 웹 기반 교수학습매체를 개발하여 학습의 효과와 학업성취도를 평가하고자 한다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2006년도 하계학술대회
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• pp.143-148
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• 2006

정보 통신 기술의 발달과 학습자의 다양한 요구에 따라 온라인을 통한 웹기반 학습에 이어 휴대인터넷 (WiBro)과 UMPC (Ultra Mobile PC)를 비롯한 모바일 환경에서의 학습 시대가 열리게 되었다. 본 연구에서는 학습자의 특성을 고려하여 자기 주도적 학습 형태인 모바일 학습에서 학습자의 학습동기를 유발, 지속시키기 위한 방안으로써 Keller의 동기 유발 이론에 기초하여 학생들이 흥미를 잃지 않고 스스로 학습할 수 있도록 모바일 학습에 적합한 새로운 동기 모형을 제시하고자 한다. 본 동기 모형의 특징은 다음과 같다. 첫째, 교사들이 현장에서 이 모형을 바로 사용할 수 있도록 현실적이고 꼭 필요한 절차만 거치도록 하였다. 둘째, 다양한 평가 과정을 절차에 삽입함으로써 학습활동에 대한 보상과 강화를 학습중에 얻도록 하였다. 셋째, 개발된 콘텐츠를 수업안에 바로 적용시킴으로써 자연스러운 수업이 될 수 있도록 구성하였다. 넷째, 개별화에 중점을 두어 자기주도적인 학습이 가능하도록 하였다.