• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2012년도 제46차 하계학술발표논문집 20권2호
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• pp.253-254
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• 2012

피아노 학습프로그램은 PC기반 자율학습의 형태로서 프로그램을 이용하여 효율적인 학습 성취도와 학습만족 도를 충족시키기는 데에 그 목적이 있다. 본 논문에서는 피아노 자율 학습프로그램의 체계, 기능설계, 모듈설계 등의 내용을 기술하고 있다. 프로그램은 올바른 학습과 평가 기준에 부합되도록 프로그램에서 정한 이수체계에 따라 각 단계마다 이론학습과 평가과정으로 구성되도록 개발하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제49차 동계학술대회논문집 22권1호
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• pp.245-246
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• 2014

본 논문에서는 외장 전자 바이올린과 PC기반 자율학습 프로그램을 이용한 바이올린 연주 자율학습 방법을 제안한다. 외장 전자바이올린은 ATmega128 마이크로컨트롤러, 버튼, 그리고 전선으로 운지, 현과 활을 구현하였고, 블루투스 무선통신으로 PC와 데이터통신을 수행한다. PC 프로그램은 외장 전자바이올린의 연주정보를 수신하고 MIDI를 이용하여 바이올린 소리를 출력한다. 그리고 바이올린 연주에 필요한 정보를 화면에 출력하고 연주 오류 여부를 제시함으로써 저학년 학생이 바이올린 자율학습하는데 어려움 없이 이용할 수 있도록 하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.85-93
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• 2011

음악교육은 창의력, 사회성, 학업 성취도를 향상시킨다. 음악교육에 있어서 학습자들이 수동적으로 지식을 전달 받기보다는 자기 수준에 맞는 내용을 선택하여 자신의 학습속도에 맞춰 스스로 학습할 수 있는 학습자 중심의 교육이 강조되고 있다. 이에 따라 자신의 학습 수준, 속도에 맞게 학습할 수 있는 학습도구의 개발이 요구되고 있고, 특히 자율학습이 가능한 전자 악기 HW, SW에 대한 요구가 높아지고 있다. 그러나 기존의 전자악기와 PC MIDI를 이용한 software들은 초등학교 저학년 학생들이 악기연주 자율학습에 활용하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 이들 문제점들을 해결하기 위해 PC 환경에서 PC와 USB Interface로 통신 가능한 외장 전자 건반악기와 PC 기반 software로 구성되는 악기연주 자율학습 지원도구 구현방법을 제안한다. 외장 전자건반모듈은 USB를 지원하는 PIC18F4550 MCU를 활용함으로써 간결한 구조와 저비용으로 구현하였다. 그리고 PC상에서 수행되는 software는 악보편집, MIDI정보 처리, 외장 전자건반모듈과의 상호연동을 통하여 건반악기와 유사한 환경을 지원함으로써 향후 자율학습용 컨텐츠가 추가될 경우 전자건반악기 연주 자율학습에 활용이 가능하다고 판단된다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권10호
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• pp.523-531
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• 2018

본 연구는 간호대학생의 성취목표가 자기조절학습능력에 미치는 영향과 교수자의 자율성지지의 매개효과를 확인하고자 시도된 서술적 조사연구이다. 2018년 4월부터 5월까지 C도에 소재하는 대학의 간호학과 학생들을 편의표집하여 수집된 294명의 자료를 SPSS/WIN 21.0 프로그램을 이용하여 분석하였다. 연구결과 성취목표와 교수자의 자율성지지는 자기조절학습능력에 유의한 영향을 주는 요인이었으며, 성취목표의 하부요인 중 숙달목표(r=.626, p<.001)와 수행접근목표(r=.553, p<.001)는 자기조절학습능력과 정적 상관, 수행회피목표와 자기조절학습능력과는 부적 상관(r=-.326, p<.001)이 있었다. 교수자의 자율성지지의 매개효과를 확인하기 위해 2단계의 회귀분석을 실시한 결과 부분매개효과가 있었으며, Sobel test로 검정한 결과 교수자의 자율성지지는 숙달목표가 자기조절학습능력에 미치는 영향에 부분매개효과가 있었다(Z=3.922, p<.001). 본 연구는 자기조절학습능력을 강화하기 위한 한 가지 방법을 모색했다는 점에서 의의가 있으며, 자기조절학습능력 강화와 관련된 요인을 확인하는 후속연구를 통해서 관련요인들의 융합을 통한 새로운 교수법이 개발되어야 할 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권3호
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• pp.99-106
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• 2017

본 연구는 직업전문학교 재학생의 학습동기와 학습 자율성이 직무창의성과 전공만족도 및 학교만족도와 어떤 영향관계인지 파악하는 것을 연구목적으로 하였다, 국내 전문직업학교가 비교적 최근에 활성화되었고 학술적 연구가 매우 부족한 현실이다. 직업전문학교 제과제빵 전공 재학생 설문조사를 통해 이론적 선행연구에 근거한 연구가 설들을 검증하였다. 직무창의성은 학생의 학습동기와 학습 자율성의 복합적인 영향을 받는 것으로 나타났다. 내재적 학습동기와 학습 자율성은 전공만족도에 유의한 수준의 긍정적 영향을 미치나 외재적 학습동기는 전공만족도에 부적 영향관계를 보였다, 직업전문학교 교육은 실무중심의 기술전달 방식 위주라서 본 연구는 학습동기, 창의성, 학습 자율성 등의 심리적 성향이 학생 만족도에 미치는 영향을 파악하였고 교과정책 반영에 참고할 결과를 제시하였다. 향후 신입생 홍보나 교과운영, 학사관리를 위하여 더 체계적이며 복합적인 연구가 필요하다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권6호
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• pp.675-684
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• 2001

본 논문은 태그가 없는 단순 말뭉치만을 가지고 자율학습을 이용하여 정보 검색을 위한 색인어의 추출 등에 이용될 수 있도록 한국어의 실질 형태소와 형식 형태소를 분리해내는 기법에 대하여 기술한다. 본 기법은 사전 등의 언어 관련 지식을 요구하지 않으며 오직 단순 말뭉치만을 필요로 한다. 또한 자율학습을 이용함으로써 사람의 간섭이 필요하지 않아 학습에 필요한 시간과 노력이 거의 들지 않는다. 본 방식은 잘 확립된 통계적 방법론을 이용하기 때문에 일반적인 휴리스틱과는 달리 이론적인 기반이 확고하여 확장 및 발전이 용이하다. 본 결과는 한국어에 우선 적용되었으나 한국어에 종속적인 방법이 아니어서 다른 교착어에도 쉽게 적용될 수 있을 것이다.

• 응용통계연구
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• 제15권2호
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• pp.251-267
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• 2002

Kohonen이 제안한 자기조직화 지도(Self Organizing Maps : SOM)는 매우 빠른 신경망 모형이다. 하지만 다른 신경망 모형과 마찬가지로 학습 결과에 대한 명확한 규칙을 제시하지 못할 뿐만 아니라 지역적 최적값으로 빠지는 경우가 종종 있다. 본 논문에서는 이러한 자기조직화 지도의 모형에 대한 설명력을 부여하고 전역 최적값으로 수렴할 수 있는 예측 성능을 갖는 모형으로서 자율학습 신경망에 베이지안 추론을 결합한 자기조직화 지도를 위한 베이지안 학습(Bayesian Learning for Self Organizing Maps ; BLSOM)을 제안한다. 이 방법은 기존의 자기조직화 지도가 지역적 해에 머물러 있는 것에 비해서 언제든지 전역적 해로 수렴함이 실험을 통하여 밝혀졌다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권9호
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• pp.999-1004
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• 2014

본 논문에서는 초보자들도 건반악기의 연주 방법을 쉽고, 효과적으로 학습할 수 있도록 건반악기 자율 학습 시스템을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 지능형 건반악기 자율 학습시스템은 스마트폰 기반의 학습 어플리케이션과 건반악기 보조 모듈로 구성된다. 건반악기 보조 모듈은 스마트폰 어플리케이션과 블루투스 통신을 통하여 악기 연주 정보를 수신한 후, LED에 표시해 줌으로써 초보자도 쉽게 건반과 음계의 상관관계를 숙지할 수 있도록 하였다. 또한 사용자의 연주정보를 저장하고, 분석 정보를 제공하여 효과적인 학습이 가능하도록 구현하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.261-262
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• 2019

본 논문에서는 신경망 모델에 키보드를 통한 주행 학습을 이용하여 자율 주행을 할 수 있는 시스템을 개발하였다. 주어진 트랙에서 키보드의 방향키를 통해 전진, 후진 등 5가지의 상태로 RC카를 수동 제어하고, 제어시 카메라를 통해 얻어진 이미지를 저장해, 키 제어 데이터와 이미지 데이터를 학습시켜서 자율 주행을 할 수 있는 시스템을 구현하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.87-88
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• 2019

최근 기계학습 기술의 급속한 발전에 힘입어 자율주행을 위한 객체 인식 및 처리 기술 역시 비약적으로 발전하고 있다. 그러나 이러한 기계학습의 성능은 모델의 구조와 학습용 데이터의 품질에 영향을 받는다. 특히 주행환경을 잘 표현하는 학습데이터가 중요한데 전혀 새로운 도로, 주행환경, 장애물, 정적 혹은 동적 객체 등을 마주하면 정확도와 안정성에서 부정적인 영향을 받을 수 있는 것이다. 해외의 주행 데이터들에 크게 의존하고 있는 우리나라의 현실에 비춰 볼 때 국내 환경에 맞는 학습데이터를 쉽고 효율적으로 확보/관리/분석할 수 있게 하는 환경의 구축이 시급하다. 따라서 본 논문에서는 자율주행을 위한 기계학습 데이터를 효과적으로 관리하고 분석하기 위한 소프트웨어를 설계하고 개발하였다. 구체적으로는 수집된 영상들을 관리하는 기능, 영상에 존재하는 노이즈 제거 및 화질 개선 처리 기능, 학습 및 검증을 위한 메타 정보 태깅 기능, 태깅 정보의 통계적 분석 기능들을 포함한다. 개발한 소프트웨어는 우리나라에서 자체 촬영한 자율주행 학습 영상들에 대해 딥러닝 모델들을 학습하고 검증하는데 활용할 예정이다.