• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2012년도 제45차 동계학술발표논문집 20권1호
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• pp.119-122
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• 2012

정보화시대에 요구하는 인재는 문제를 인식하고 이런 문제를 풀기 위해 다양한 전문가들과 함께 창의적인 사고를 통해 해결책을 제시하는 인물이다. 정보영재교육의 목표 역시 창의적 인재를 기르는 데 있으나, 프로그래밍과 알고리즘 교육은 특정 프로그래밍 언어의 사용법이나 문법 위주의 교육, 정렬 및 탐색과 같은 알고리즘 그 자체에 치중함으로서 이러한 목표에 도달하고 있지 못하다는 지적이 많다. 이에 본 논문에서는 창의적인 알고리즘을 설계하고 개발하는데 필요한 사고력, 즉 사고 과정에 대해 안내하고 생각하는 알고리즘적 사고력을 기르기 위한 방안으로 실생활 주제의 이야기 쓰기를 활용하는 교수 학습 프로그램을 제안하였다. 반성적 사고와 창의성을 기르는 데 효과적인 것으로 알려진 이야기 쓰기 활동에서 출발하여 사건 요소 추출과 시간적 질서 분석하기, 순서도로 알고리즘 표현하기, 동료 학습자와 토의하기 등의 과정을 통해 알고리즘적 사고력을 향상시킬 수 있도록 하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.1-8
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• 2003

본 논문에서는 frequent itemset을 빠르게 발견해내기 위한 효율적인 vertical 마이닝 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 frequent itemset을 구하기 위해 아이템들을 Least Support Itemset(LSI) 과의 유사도에 의해 올림차순으로 정렬하여 탐색 트리를 구축하여 보다 빠르고 효율적으로 frequent itemset을 찾아낸다. 또한, 트리를 탐색 시, 2가지의 휴리스틱 방법을 사용하여 탐색의 초기에 많은 후보 아이템들을 탐색 트리로부터 제거함으로써 탐색 공간을 크게 줄인다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 이전의 알고리즘들과 비교해, long pattern을 가지는 데이터 베이스에서 보다 빠르게 frequent itemset을 발견해 냄을 실험을 통해 발견하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.597-600
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• 2008

스타(star) 네트워크는 노드 대칭성, 최대 고장 허용도, 계층적 분할 성질을 갖고, 하이퍼큐브보다 망 비용이 개선 된 상호 연결망이다. 본 연구에서는 상호연결망으로 널리 알려진 스타네트워크와 RFM, 버블정렬네트워크 사이의 임베딩 방법을 제안하고, 임베딩의 연장율 비용을 분석한다. 연구 결과로 버블정렬(Bubblesort) 그래프 $B_N$을 RFM 그래프 $R_N$에 연장비율 2, 버블정렬(Bubblesort) 그래프 $B_N$을 스타그래프 $S_N$에 연장율 3에 임베딩 할 수 있다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.9-18
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• 2013

정보 교과는 정보과학적 사고와 원리를 통해 창의적 문제해결력 함양을 교육목표로 하며, 문제 해결 방법과 절차 단원을 통하여 알고리즘 학습을 강조한다. 알고리즘 학습이 문제해결력 향상에 효과가 있다는 선행연구들을 바탕으로 창의적 문제해결력 향상에도 효과를 입증하는 연구들이 이루어지고 있다. 그러나 이러한 연구들이 알고리즘 내용보다는 CPS와 같은 교수학습 모형이나 콘텐츠에 의존하고 있기 때문에 알고리즘 학습의 중요성이 상대적으로 약해질 수 있다. 본 연구는 일반적인 문제해결과정과 창의적 문제해결과정이 동일하다는 관점에서 알고리즘 학습이 창의적 문제해결력 향상에 효과가 있음을 검증한다. 이를 위하여 일반적인 사고 가운데 창의적인 사고로 간주되는 유추 추론(analogical reasoning)에 대하여 살펴보고, 유추 추론에 필요한 바탕 지식으로 분할 정복 알고리즘을 선택하였다. 퀵 정렬 알고리즘 학습 실험 결과, 분할 정복 알고리즘의 원리 학습한 실험집단과 알고리즘의 절차만 학습한 통제집단이 퀵 정렬 문제를 해결하는 비율에는 차이가 없었으나, 탐색 문제에서는 실험집단이 통제집단 보다 이진 탐색을 사용하는 비율이 더 높았다. 이는 분할 정복과 같은 추상적인 원리를 포함하는 알고리즘 학습이 새로운 영역의 문제를 해결하는 유추 추론에 효과가 있으며, 이는 창의적 문제해결력 향상으로 이어질 수 있음을 의미한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2007년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.903-907
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• 2007

본 논문의 연구 목적은 공개 학습활동관리시스템 종류 중 하나 인 LAMS를 이용하여 학습자들의 알고리즘적인 사고력을 키우며 다양한 학습 활동을 통하여 학습에 대한 흥미를 느끼게 해주는 데 있다. LAMS는 다양한 학습 환경에서 교수자가 설계한 대로 학습자가 학습할 수 있도록 시각적인 학습 디자인 제작 환경을 제공하며 또한 순차적인 학습 환경을 제공한다. 본 논문에서는 학습자의 논리적인 사고를 향상시키기 위해 컴퓨터의 기본이 되는 데이터 정렬 알고리즘을 적용하였다. 설계한 콘텐츠를 초등학생을 대상으로 학습을 수행 한 후 설문조사를 실시한 결과 대다수의 응답자들이 긍정적인 반응을 보였다. 반면 데이터 정렬 알고리즘뿐만 아니라 컴퓨터와 관련된 다양한 종류의 콘텐츠들이 제공 되었으면 좋겠다라고 응답한 응답자도 있었다. 향후에는 초 중등 교과 과정에서 컴퓨터 교육에 대한 콘텐츠와 개념적인 원리가 추가, 수정되어야 할 필요가 있으며, 또한 대중적인 학습관리시스템을 만들기 위해 노력할 것이다.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제27권1호
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• pp.57-74
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• 2024

본 연구는 2020년 발행된 일본 초등학교 수학 교과서 2종의 프로그래밍 교육 관련 특화 차시를 지도 시기 및 주제, 지도 내용의 수학적 구성, 지도 맥락 및 활동 구성의 측면에서 분석하였다. 프로그래밍 교육 관련 특화 차시의 경우, 교과서에 따라 1~6학년 모두에 제시되어 있거나 5~6학년에 집중적으로 제시되어 있었다. 주제는 로봇 이동 시키기, 한붓그리기, 정다각형 그리기, 수 정렬하기 등으로 다양했다. 내용 영역 측면에서는 도형과 측정 영역이 가장 많이 제시되었으며, 수학적 요소로는 순서, 논리, 알고리즘 등의 요소가 가장 많이 구현되었다. 실제 프로그래밍을 구현한 디지털 콘텐츠에는 교과서에 제시된 내용보다 많은 내용들이 포함되어 있었으며, 학생들이 스스로 할 수 있도록 단계별로 매우 상세하게 제시되어 있었다. 마지막으로 코드 블록의 경우 동작, 연산, 선택 블록 등을 많이 사용되었다. 이러한 연구 결과를 토대로 우리나라 초등 수학 교육에서의 프로그래밍 교육에 대한 시사점을 제공하고자 한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제30권3호
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• pp.1-8
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• 2024

본 연구는 자율 주행을 위한 과수원 내 2차원 지도를 생성하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 과수원의 과수가 일반적으로 열로 정렬되어 있다는 특성에 기반하여, 나무 열을 감지하고 이 정보를 지도에 투영하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 본 연구는 우선 점 구름 데이터에서 점들의 분포를 분석하여 나무를 인식하는 방법을 제안한다. 또한, 인식된 과수의 위치를 기반으로 과수 열을 추출하는 방법을 소개하고, 이를 2차원 과수원 지도에 통합한다. 본 연구는 LiDAR를 통해 획득한 실제 과수원 점 구름 데이터를 사용하여 제안하는 알고리즘을 검증하였다. 그 결과, 90%의 높은 과수 감지 정확도와 정밀한 과수 열 맵핑 결과를 보여주었다. 또한, 생성된 지도가 과수원의 구조에 맞춘 자연스러운 자율 주행 경로를 생성하는 데 도움을 주는 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.727-729
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• 2004

최근 논문의 표절 및 저작권과 관련하여 여러 가지 사건들이 일어나 많은 관심과 우려를 불러일으키고 있다. 특히 인터넷 통신의 발달 및 워드프로세서의 기능 향상으로 인해 일선 교육현장에서의 표절에 간한 문제는 더욱 커지고 있다. 하지만 문서의 표절 여부를 가려내는 작업은 쉬운 일이 아니다. 과제로 제출되는 일반 문서의 경우 본문의 내용이나 문서의 개수를 고려해 볼 때 사람이 직접 표절 여부를 검사하는 것은 매우 힘든 작업이다. 그리고 어간, 어미의 변형이 쉽게 일어날 수 있는 한글의 경우에는 영어에서처럼 어절 단위로 두 문서를 비교하여 표절여부를 판정하는 기존의 방법은 적합하지가 않다 본 논문에서는 한글로 작성된 텍스트 문서의 표절 여부를 효과적으로 검출해 내기 위한 새로운 방법들을 제시하고 있다. 그리고 실제로 수집된 다양한 문서 데이터 집합들에 대해 각각의 방법들을 테스트해 보고 실제 데이터에서 가장 효율적인 방범이 어떤 깃인지 제시한다