• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.813-816
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• 2006

정보화 역기능 현상에 대한 근본적인 대처 방안은 사용자의 정보 윤리적 관점에서 다각적으로 침해 사고에 대해 예측하고 평가하여 정보화 사회가 인간 중심의 바람직한 사회가 될 수 있도록 건전한 윤리 의식을 확립하는 것이다. 하지만, 현재의 정보통신윤리교육은 교육 목표와 내용에 있어서 균형성을 상실하여, 역기능 측면에만 치우치고, 학습자인 학생에게 자율적으로 선택하여 행동할 수 있는 능력을 키워주기보다는 일방적으로 설정된 내용을 전수하는 학습 형태를 벗어나지 못하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 정보통신윤리교육에 대한 자기주도적 학습 방법을 웹 기반에서 적용될 수 있는 학습 콘텐츠 모형을 구현한다. 이를 위해 웹 콘텐츠를 이용하여 학습자 스스로가 개별 학습을 수행할 수 있고, 학습내용에 대한 보충 심화 반복 등의 자기주도적인 학습이 가능하도록 설계하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11c
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• pp.1953-1956
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• 2002

웹 기반 컨텐츠는 사용자가 원하는 시간과 장소에서 학습자 스스로 수준별 학습이 가능하며 능동적으로 학습에 참여할 수 있다는 장점으로 현재 많은 분야에서 다양한 방법으로 웹 컨텐츠를 개발하여 학습에 활용하고 있다. 본 논문에서는 웹 기반 멀티미디어 교육 컨텐츠 개발 전략으로 사용자의 이벤트에 반응하는 대화형 웹 교육 컨텐츠의 개발 과정을 설계하였다.

• The Journal of Bigdata
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• v.7 no.2
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• pp.11-29
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• 2022

Pre-trained language models are the most important and widely used tools in natural language processing tasks. Since those have been pre-trained for a large amount of corpus, high performance can be expected even with fine-tuning learning using a small number of data. Since the elements necessary for implementation, such as a pre-trained tokenizer and a deep learning model including pre-trained weights, are distributed together, the cost and period of natural language processing has been greatly reduced. Transformer variants are the most representative pre-trained language models that provide these advantages. Those are being actively used in other fields such as computer vision and audio applications. In order to make it easier for researchers to understand the pre-trained language model and apply it to natural language processing tasks, this paper describes the definition of the language model and the pre-learning language model, and discusses the development process of the pre-trained language model and especially representative Transformer variants.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2010.05a
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• pp.469-474
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• 2010

본 연구에서는 보건기관이 효율적으로 고혈압 관리 대상자를 탐색하고, 고혈압 관련 요인에 대한 지식을 효과적으로 관리할 수 있도록 하는 고혈압 고위험군 추정 모형 및 우선 사업 대상자 탐색 모형을 제안한다. 특히, 대용량 데이터 처리 및 실시간 시스템 운영, 외부 환경 변화를 고려한 자동 학습과 같은 현실적인 제약 조건을 해결하는 모형을 개발하는 것을 주 목표로 한다. 지역 보건소에서 수집된 의료 데이터를 이용하여 최적의 파라미터 값을 설정한 고혈압 고위험군 탐색 모형을 도출하였으며, 모형의 검증을 위하여 고혈압 환자정보로 구성된 평가용 데이터를 사용하여 고혈압 자연 발병률 대비 약 2배 수준으로 향상된 고혈압 환자 예측 정확도가 얻어지는 것을 확인하였다. 시스템 운영과 유비보수 측면에서 현실적으로 중요한 문제인 대용량 데이터 처리 및 외부 환경 변화에 강인한 자동학습 이슈를 해결하기 위한 방안에 대해서도 설명하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.344-347
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• 2016

유비쿼터스 환경 시대에 맞춰 현재 스마트 디바이스의 발달과 시장의 확대로 스마트 미디어 기기의 보급이 급속도로 확산되고 있으며 많은 교육용 어플리케이션 또한 개발되고 있는 중이다. 이러한 교육용 어플리케이션들은 지식기반사회의 학습도구로서 지식접근 및 창출에 중요한 요소인 인터넷과 웹을 활용하게 되고 이동성과 편의성을 추구하는 모바일기기를 통해 학습이 가능하도록 지원하는 프로그램이다. 본 연구는 모바일러닝 기반의 '창의적 문제해결(CPS, Creative Problem Solving)' 모형을 활용하는 교육용 앱에 대한 설계방안을 제시하고자 하며 연구의 목적은 대학 교육에서 학생들의 창의적 사고와 문제해결능력 향상을 돕는 모바일러닝 기반의 학습환경을 설계하는 데 있다. 제안하는 학습지원 도구는 모바일 앱 형태로 제작되며 학습활동에 있어 다양한 창의적 사고과정 활동과 표현방식, 상호작용성 등의 기능을 통해 학습자의 고차원적인 사고능력을 향상시키는 인지적 도구로서 활용될 수 있도록 설계하였다. 개발환경은 안드로이드용 앱 인벤터 프로그램을 사용하였으며 앱 인벤터 서버환경에서 제공되는 컴포넌트와 이벤트 핸들러를 이용하여 교수자모드와 학습자모드의 앱을 각각 설계하였다. 교수자 앱은 학습활동 제공을 의미하는 프로바이더(Provider) 모드 기능이 포함되며 학습자 앱은 CPS 활동을 위한 학습활동 모드 기능이 설계된다. 대부분의 창의성 관련 앱들은 그래픽작업을 통한 두뇌활동 향상 프로그램, 체험활동 위주의 프로그램 등으로 출시가 되어 있으나 교수-학습 활동을 위한 창의적 문제해결활동 관련 앱은 존재하지 않는 상태이므로 수업활동에서의 활용측면에서 가치가 있을 것으로 기대된다.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.22 no.3
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• pp.297-305
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• 2018

Physical computing is the concept of expanding computing to humans, environments, and objects. It draws attention as a programming learning medium based on physical outputs in integration of hardware and software. This study developed a programming learning model based on interactive prototyping using the characteristics of physical computing with a high degree of technical freedom and analyzed its learning effect in an experiment. To examine the effect of the experimental treatment, this researcher divided fifty nine 5th-grade elementary students into an experimental group and into a control group. the interactive prototyping programming learning model was applied to the experimental group, and a linear sequential programming learning model was applied to the control group. Information Science Creative Personality Test was conducted before and after the experimental treatment. Analysis of Covariance was conducted with the pre-test scores of the two groups. As a result, it was proved that there was the effect of learning at the significance level of .05. It indicates that the physical computing based interactive prototyping programming learning model is applicable to the programming learning for 5th-grade elementary students.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2005.08a
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• pp.13-20
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• 2005

본 논문에서는 on-line을 통한 교육방법의 하나인 e-learning(Web Based Instruction)을 활용한 음악과 수업모형을 개발하여 교육적 활용 효과를 검증하였다. 웹 기반 교수학습 자료를 구축하고 각종 학습 자료를 탑재하여 수업에 활용하였으며, 교육 효과를 보다 정확히 알아보기 위해 수준별(상,중,하) 3개 그룹으로 나누어 e-learning 기법을 적용 사전평가 및 사후평가를 통하여 얻어진 결과를 통계 처리하여 검증하였다. 본 논문에서는 학습자의 능력과 필요에 따라 능동적인 학습이 이루어지도록 하였다. 개별학습, 반복학습 및 자기주도적 학습을 진행할 수 있도록 구성하였으며, 그 결과 구체적이고 실질적인 학습 효과를 얻을 수 있었다. e-learning 활용수업을 실시한 실험 집단 전체에서 off-line 수업을 실시한 통제집단보다 학습 성취도에 있어서 효과적인 것을 확인할 수 있었다. 상위, 중위 그룹의 학생들에게는 웹 기반 교수학습 활용수업이 학습효과에 있어서 큰 차이가 없었지만 하위 그룹의 학생들에게는 크게 효과적인 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.03a
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• pp.271-280
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• 1999

인공신경망을 시계열예측에 적용하는 경우에 고려되어야 할 문제중, 특히 모형에 적합한 입력변수의 생성이 중요시되고 있는데, 이러한 분야는 인공신경망의 모형생성과정에서 입력변수에 대한 전처리기법으로써 다양하게 제시되어 왔다. 가장 최근의 입력변수 전처리기법으로써 제시되고 있는 신호처리기법은 전통적 주기분할처리방법인 푸리에변환기법(Fourier transforms)을 비롯하여 이를 확장시킨 개념인 웨이블릿변환기법(wavelet transforms) 등으로 대별될 수 있다. 이는 기본적으로 시계열이 다수의 주기(cycle)들로 구성된 상이한 시계열들의 집합이라는 가정에서 출발하고 있다. 전통적으로 이러한 시계열은 전기 또는 전자공학에서 주파수영역분할, 즉 고주파 및 저주파수를 분할하기 위한 기법에 적용되어 왔다. 그러나, 최근에는 이러한 연구가 다양한 분야에 활발하게 응용되기 시작하였으며, 그 중의 대표적인 예가 바로 경영분야의 재무시계열에 대한 분석이다. 전통적으로 재무시계열은 장, 단기의사결정을 가진 시장참여자들간의 거래특성이 시계열에 각기 달리 가격으로 반영되기 때문에 이러한 상이한 집단들의 고요한 거래움직임으로 말미암아 예를 들어, 주식시장이 프랙탈구조를 가지고 있다고 보기도 한다. 이처럼 재무시계열은 다양한 사회현상의 집합체라고 볼 수 있으며, 그만큼 예측모형을 구축하는데 어려움이 따른다. 본 연구는 이러한 시계열의 주기적 특성에 기반을 둔 신호처리분석으로서 기존의 시계열로부터 노이즈를 줄여 주면서 보다 의미있는 정보로 변환시켜줄 수 있는 웨이블릿분석 방법론을 새로운 필터링기법으로 사용하여 현재 많은 연구가 진행되고 있는 인공신경망의 모형결합을 통해 기존연구과는 다른 새로운 통합예측방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 제시하는 통합방법론은 크게 2단계 과정을 거쳐 예측모형으로 완성이 된다. 즉, 1차 모형단계에서 원시 재무시계열은 먼저 웨이브릿분석을 통해서 노이즈가 필터링 되는 동시에, 과거 재무시계열의 프랙탈 구조, 즉 비선형적인 움직임을 보다 잘 반영시켜 주는 다차원 주기요소를 가지는 시계열로 분해, 생성되며, 이렇게 주기에 따라 장단기로 분할된 시계열들은 2차 모형단계에서 신경망의 새로운 입력변수로서 사용되어 최종적인 인공 신경망모델을 구축하는 데 반영된다. 기존의 주기분할방법론은 모형개발자입장에서 여러 가지 통계기준치중에서 최적의 기준치를 합리적으로 선택해야 하는 문제가 추가적으로 발생하며, 본 연구에서는 이상의 제반 문제들을 개선시키기 위해 통합방법론으로서 기존의 인공신경망모형을 구조적으로 확장시켰다. 이 모형에서 기존의 입력층 이전단계에 새로운 층이 정의된다. 이렇게 해서 생성된 새로운 통합모형은 기존모형에서 생성되는 기본적인 학습파라미터와 더불어, 본 연구에서 새롭게 제시된 주기분할층의 파라미터들이 모형의 학습성과를 높이기 위해 함께 고려된다. 한편, 이러한 학습과정에서 추가적으로 고려해야 할 파라미터 갯수가 증가함에 따라서, 본 모델의 학습성과가 local minimum에 빠지는 문제점이 발생될 수 있다. 즉, 웨이블릿분석과 인공신경망모형을 모두 전역적으로 최적화시켜야 하는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해서, 최근 local minimum의 가능성을 최소화하여 전역적인 학습성과를 높여 주는 인공지능기법으로서 유전자알고리즘기법을 본 연구이 통합모델에 반영하였다. 이에 대한 실증사례 분석결과는 일일 환율예측문제를 적용하였을 경우, 기존의 방법론보다 더 나운 예측성과를 타나내었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.440-441
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• 2023

가치주와 성장주의 정의는 모호하다. 그렇기에 사회에 다양한 혼란이 빚어지고 있다. 본 연구에서는 그 모호성으로 인해 생기는 혼란을 줄이고자 새로운 주식 종목 분류 모형을 제안한다. 유명 성장 지수와 가치 지수 내 종목을 통해 지도 학습이 가능한 환경에서, 종목들의 주가 등에서 새로운 지표를 만들어낸 후, 그 지표를 LSTM 모델을 통한 기계학습으로 학습하는데 활용한다. 보이지 않는 패턴을 학습한 모델을 검증기에 부착해 모호한 주식을 분류하는데 응용할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.1645-1648
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• 2012

스마트 러닝에 대표적으로 사용되는 스마트 보드는 학생들에게 향상된 동기부여와, 적극적인 수업 참여를 불러일으키고, 어플리케이션을 직접 조작함으로서 흥미를 주고, 주의집중도를 향상시키며, 개인차를 고려하여 학습에 기여했다. 그러나 학생들에게 환영을 받았던 스마트 보드의 새롭고 흥미로운 이점들은 오래가지 못했다. 학생들의 동기부여는 지속되지 못했으며, 어떠한 성과도 나타나지 않았다. 그러므로, 스마트 보드는 적절한 가르침의 전략과, 방법, 기술을 조화롭게 사용하여 바라는 영향을 달성해야 한다.