• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.22 no.5
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• pp.590-596
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• 2012

This paper proposes SERO note system which supports collaborative learning between teachers and learners by using the learner's internal and external environment information. The proposed system defines the learner's internal environment depending on desire for relearning assessment questions, and the learner's external environment depending on a percentage of correct answers. The purpose of educational evaluation through SERO typing of each question is reflected in collaborative learning between teachers and learners. As the results of SERO typing of each question are accumulated on DB and used, a variety of feedback chances can be offered to teachers and learners.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.589-591
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• 2003

현재 대부분 e-Learning에서 이루어지고 있는 교육은 학습(Loaming)이 아닌 단순 훈련(Trainning)만이 이루어지고 있다. e-Learning에서 진정한 학습이 이루어지기 위해서는 학습자의 수준에 맞는 적응적(Adaptive), 적시적(Just-in-Time) 학습이 단편적이 아닌 연속적, 통합적으로 이루어져야 한다. 이를 위해서는 기술적 관점뿐만 아니라, 발견적 학습(heuristic learning)관점에서 학습자원이 기술되고, 컴퓨터(에이전트)가 학습자원의 구성요소인 학습목표(Goal), 학습내용(Content), 학습맥락(Context), 학습구조(Structure), 학습전략(Strategy)의 의미(Semantic)와 관계(Relation)를 이해해 학습자에게 필요한 정보만을 검색, 추론해주고 이를 학습자 수준에 맞게 재가공해 학습자에게 지식(Knowledge)을 적응적(Adaptive), 적시적(Just-in-Time)으로 전달해주는 e-Learning 학습 환경이 필수적이다. 메타데이터(RDF), 온톨로지(Ontology), 에이전트(Agent) 매커니즘의 시멘틱 웹을 e-Learning 환경에 적용함으로써 학습자원의 구성요소의 의미와 관계를 파악해 적응적(Adaptive)으로 지식을 전달해 주어 자기 주도적 학습(Self-directed Loaming)을 실현해 줄 수 있다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.25 no.5
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• pp.457-463
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• 2015

This paper presents the need for the concept of collective intelligence based system for the timely learning and incorrect notes show the utilization and satisfaction. The old wrong answer note system is characterized by the provision of uniform right answer explanations for the questions whose answers were wrong by checking whether the evaluation items were answered right or wrong. The characteristic requires a lot of improvements in terms of wrong answer analysis and feedback since it cannot properly receive feedback on the items that a learner got right by luck in spite of poor understanding of them and on the errors in the selection process of wrong answers by individual learners. The SERO wrong answer note was designed to propose new ways to identify and capture such "score errors" and compensate for the practical weaknesses of learners. The Stability Emergency Risk Opportunity (SERO) wrong answer note is based on a method of categorizing and analyzing evaluation items answered by the examinee into four types (S, E, R and O type), and commentary correct as well as incorrect answers by presenting a variety of commentary notes using the collective intelligence of the study show that satisfaction is high.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.01a
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• pp.103-104
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• 2018

이 연구는 디지털 네트워크 세상으로 인한 새로운 학습이론인 커넥티비즘을 알아보고 SW 교육이 나가야할 방향을 알아보았다. 커넥티비즘에서 학습은 지식이나 정보를 연결하는 과정으로 정의하고 학습자가 기존에 알고 있는 지식을 바탕으로 새로운 지식을 끊임없이 연결하거나 단절시키는 과정이 반복된다고 말한다. 커넥티비즘에 따른 SW 교육의 새로운 방향을 제시하면, 1)SW 학습 목표는 지식의 연결과정으로 다양성과 가변성을 내포하여 설정하고, 2)현재 정보 교과서 개발 체재의 변화와, 3)협업과 네트워킹이 강조되는 도구를 활용한 SW 교육 활동을 지향하며, 4)교육 비용 절감을 위한 적시학습(just-in-time learning) 지향 및 5)SW 교육 목적에 합리적 의사결정을 통한 연결 지식 배양 역량을 추가하고, 6)문제 해결학습 보다는 문제발견학습을 중시하도록 설정해야 한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.729-732
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• 2004

최근 e-Learning에 대한 관심이 많아지고 있는 가운데, 기존의 e-Learning은 웹에서의 설계방식이 주류를 이루었다. 이러한 웹 기반에서 사용되는 LCMS(Learning Contents Management System)는 LMS(learning Management System)와 CMS(Contents Management System)를 통합할 수 있고, 다양한 학습 콘텐츠를 부분적으로 업그레이드하고 재구성할 수 있는 환경으로 확대되고 있다. 하지만, 웹 기반의 e-Learning 설계는 유비쿼터스 환경에는 적합하지 않다. 기존 웹 기반의 LCMS은 다양한 학습기기를 사용할 수 없으며, 적시성(Just-in-time)이 이루어지지 않아, 학습시 불편함이 발생된다. 이에 본 논문에서는 다양한 학습기기와 적시성에 대한 문제를 해결할 수 있도록 유비쿼터스 환경에 적용될 수 있는 LCMS 기반의 e-Learning 설계 방법을 제시 하고자 한다.

• 정보화사회
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• s.138
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• pp.44-47
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• 2000

사이버교육의 가장 큰 매력은 시간과 공간의 제약을 받지 않는다는 것과 학습자(수요자) 중심의 학습이 가능하다는 것이다. 사이버교육은 인터넷이 접속 가능한 환경에서는 언제 어디서나 자신의 필요에 따라 (on-demand), 적시에(just-in-time)교육을 받을 수 있기 때문에 접근성이 높다. 특정 시간에 특정 강의실을 찾아야 하는 전통 교육 방식과 비교했을 때, 시간과 비용의 불필요한 낭비를 제거하고, 교육 기회를 넓혀 준다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.01a
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• pp.137-140
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• 2011

시설의 안전성 평가에 대한 연구는 안전성에 영향을 주는 데이터를 정량화하여 획일적인 자동 수행하는 안전관리가 주를 이루고 있다. 이와 달리 자율수행은 수집 된 상황 정보나 상태 데이터를 이용하여 안전성을 예측하고 사고 위험성을 경보하여 사고를 예방 할 수 있다. 본 연구에서는 다양한 시설물 중에서 가스배관의 부식에 대한 판단을 위해서 신경망의 대표적 비지도학습인 자기조직화지도를 적용한다. SOM의 적용에서는 주변효과를 보완하기 위해서 관계적관점지도로 맵을 구성한다. 학습 할 데이터는 가스배관의 방식전위이다. 배관의 부식상태를 확인하기 위하여 수집 된 데이터인 방식전위에는 부식에 대한 위험요인이 내재되어 있다. 학습 후 새로운 데이터가 입력되면 각 상태 군집의 중심뉴런과 맵핑된 뉴런의 유사도를 측정하여 배관의 부식상태를 결정한다. 제안 된 방법으로 판단 된 결과를 기존에 사람이 판단한 결과와 비교하여 검증한다. 이를 통해 배관의 부식상태를 자율적이고 신속하게 판단하여 지능화 된 가스배관 관리로 활용한다.

• Digital Contents
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• no.4 s.143
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• pp.62-63
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• 2005

학습자가 원하는 학습자원을 컴퓨터가 스스로 찾아내서 학습자에게 전달해주고, 더 나아가 새로운 지식까지 추론해서 제공해 줄 수는 없을까? 살아 있는 e러닝이 되기 위해서는 컴퓨터가 학습자가 원하는 학습자원의 의미를 이해하고, 적시적(Just-in-time)으로 학습자에게 맞는 형태(Just-for-me)로 학습자원을 제공해 주어 학습이 단편적이 아닌 연속적, 통합적으로 이뤄질 수 있는 적응적 학습 환경이 필요하다.의미의 웹이라 불리 우고 있는 시멘틱 웹(Semantic Web)은 의미적으로 연결돼 있는 학습 정보를 컴퓨터가 의미를 이해해서 학습자가 원하는, 학습자 수준에 맞는 정보를 제공해주고, 더 나아가 지식까지도 추론해서 학습자에게 가장 적합한 형태로 전달해 줄 수 있는 강력한 매카니즘으로 부각되고 있다. 이에 필자는 살이 있는 e러닝이 되기 위해서는 시멘틱 웹과의 통합이 필요하다고 생각해 2회에 걸쳐 시멘틱 웹과, 시멘틱 웹을 e러닝에 어떻게 적용할 것인지에 대해 애기해 보고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.43-44
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• 2022

기존 자연어 처리 모델은 문맥 단위 단어 임베딩을 처리하지 못하는 한계점을 가지고 있는 한편 최근 BERT 기반 사전학습 모델들은 문장 단위 임베딩이 가능하고 사전학습을 통해 학습 효율이 비약적으로 개선되었다는 특징이 있다. 본 논문에서는 사전학습 언어 모델들을 이용하여 음식점, 배달전문점 등 음식 업종에서 발생한 고객 발화 의도를 분류하고 모델별 성능을 비교하여 최적의 모델을 제안하고자 한다. 연구결과, 사전학습 모델의 한국어 코퍼스와 Vocab 사이즈가 클수록 고객의 발화 의도를 잘 예측하였다. 한편, 본 연구에서 발화자의 의도를 크게 문의와 요청으로 구분하여 진행하였는데, 문의와 요청의 큰 차이점인 '물음표'를 제거한 후 성능을 비교해본 결과, 물음표가 존재할 때 발화자 의도 예측에 좋은 성능을 보였다. 이를 통해 음식 업종에서 발화자의 의도를 예측하는 시스템을 개발하고 챗봇 시스템 등에 활용한다면, 발화자의 의도에 적합한 서비스를 정확하게 적시에 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2004.08a
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• pp.605-613
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• 2004

인터넷 등 각종 미디어의 발달은 정보에 대한 접근과 취득을 용이하게 만들었고 교육내용의 유용한 전달수단으로 자리 잡았다. 그러나 인터넷의 수많은 정보 중에서 단순한 정보의 취득만으로는 비구조적이고 복잡 다양한 여러 문제를 해결하는데 큰 효과를 발휘하지 못하므로 정보를 가공하여 도출되는 결과물인 지식을 취득하고 활용하여 문제를 해결하는 방안을 제시하였다. 인터넷의 엄청나 정보량은 어떤 정보가 학습자에게 필요한지 파악하기 어려우며 또, 원하는 정보를 적시에 손쉽게 취득하여 학습자가 원하는 지식으로 조합할 수 있는 방법에 익숙치 못하다. 지식검색 서비스는 간단한 키워드의 사용만으로 다양한 지식을 정보의 형태가 아니라 지식의 형태로 제공하기 때문에 빠르고 간편하게 문제를 해결하는 방법으로 지식검색 서비스 활용도는 매우 커지고 있다. 그러나 새로운 지식습득 방법으로 제시되는 지식검색 서비스가 과연 문제중심학습 등에서 문제를 해결할 수 있을 정도로 제공되는 지식이 정확성을 가지고 있는지, 다양한 범위를 가지는지, 손쉽게 사용할 수 있는지 등을 검증할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 기존의 전통적인 검색방법을 이용한 지식습득과 지식검색 서비스를 이용한 지식의 습득에서 오는 차이를 분석하여 문제중심학습 등에 적용 가능한 현실적인 지식습득 방법과 개선책을 제시하고자 한다.