• 한국학교수학회논문집
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• 제16권4호
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• pp.821-840
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• 2013

중학교 기하에서 등장하는 도형의 정의는 그 모양에서 시각적으로 확인할 수 있는 단순한 용어의 뜻으로만 생각하기 쉽다. 그러나 도형의 정의에 대한 낮은 이해도는 이와 같은 도형 정의에 대한 도구적 이해의 한계를 보여주고 있다. 이 연구는 영재중학생들을 대상으로, Freudenthal이 주장했던 도형 성질의 논리적 조직화에 의한 정의의 재발명과정을 구체적으로 실행하여 분석하였다. 그 결과 영재 학생 중 상당수가 도형 성질의 논리적 조직화 경험을 통하여, 도형을 왜 그렇게 정의하는 것인가, 또 다른 성질로는 정의할 수 없는가와 같은 도형 정의의 관계적 이해와 관련된 질문에 대해 깊이 이해하고 있음을 확인할 수 있었다. 이 연구에서 분석한 논리적 조직화에 의한 정의의 재발명과정은 중학교 기하교육의 문제를 반성하고 새로운 대안을 모색하는데 도움이 될 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2006년도 제18회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.125-132
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• 2006

한국어의 자연어처리 및 정보검색분야에서 자동 띄어쓰기는 매우 중요한 문제이다. 신문기사에서조차 잘못된 띄어쓰기를 발견할 수 있을 정도로 띄어쓰기가 어려운 경우가 많다. 본 논문에서는 자기 조직화 n-gram모델을 이용해 자동 띄어쓰기의 정확도를 높이는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 문맥의 길이를 바꿀 수 있는 가변길이 n-gram모델을 기본으로 하여 모델이 자동으로 문맥의 길이를 결정하도록 한 것으로, 일반적인 n-gram모델에 비해 더욱 높은 성능을 얻을 수 있다. 자기조직화 n-gram모델은 최적의 문맥의 길이를 찾기 위해 문맥의 길이를 늘였을 때 나타나는 확률분포와 문맥의 길이를 늘이지 않았을 태의 확률분포를 비교하여 그 차이가 크다면 문맥의 길이를 늘이고, 그렇지 않다면 문맥의 길이를 자동으로 줄인다. 즉, 더 많은 정보가 필요한 경우는 데이터의 차원을 높여 정확도를 올리며, 이로 인해 증가된 계산량은 필요 없는 데이터의 양을 줄임으로써 줄일 수 있다. 본 논문에서는 실험을 통해 n-gram모델의 자기 조직화 구조가 기본적인 모델보다 성능이 뛰어나다는 것을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.802-805
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• 2015

본 논문은 인공신경망(artificial neural network)의 한 종류인 자기조직화 지도(self-organizing map)를 이용하여 비교말뭉치(comparable corpora)로부터 이중언어사전(bilingual lexicon)을 자동으로 구축하는 방법에 대하여 기술한다. 일반적으로 우리가 대상으로 하는 언어 쌍마다 말뭉치 혹은 초기사전과 같은 언어 자원을 수집하고 그것을 필요에 맞게 가공하는 것은 매우 어려운 일이다. 이런 관점에서 볼 때, 비지도학습(unsupervised learning) 방법 중 하나인 자기조직화 지도를 이용하여 사전을 구축하면 다른 방법에 비해 적은 노력으로도 더 높은 성능을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 한국어와 불어에 대하여 실험을 하였고, 그 결과 적은 양의 초기사전으로도 주목할 만한 정확도를 얻을 수 있었다. 향후 연구로는 학습 파라미터에 대해 좀 더 다양한 실험을 하고, 다른 언어 쌍으로의 적용 및 기존의 평가사전을 확장하여 더 많은 경우에 대해 실험하는 것을 들 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.489-496
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• 2010

본 논문은 3D 환경에서의 스웜시스템을 위한 자기조직화 방법을 제시한다. 스웜 시스템의 자기조직화를 위하여 인력과 척력을 이용하는 인공 포텐셜 함수(Artificial Potential Function, 이하 APF)를 사용하였다. 제안된 연구에서는 2D 환경에서 자기조직화를 위해 사용되어왔던 다양한 포텐셜들을 3D 환경에 맞게 확장 설계한다. 지면이나 수면 등의 경계면을 가지는 3D 환경의 특성을 고려하여 지면 포텐셜(Ground Potential)을 제안한다. 지면 포텐셜을 고려하지 않았을 때와 고려할 때의 비교 결과를 통해 지면 포텐셜의 필요성과 효과를 보여준다. 마지막으로, 다양한 시뮬레이션 결과를 통해 3D 환경에서 확장된 인공포텐셜과 그 성질의 효율성을 보여준다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권5호
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• pp.515-522
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• 2001

특징정보를 기반으로 한 유사화상 검색은 화상 데이터베이스에 있어서 중요한 과제의 하나이다. 화상 데이터의 특징정보를 각 화상을 식별하는데 유용한 정보이다. 본 논문에서는 자기조직화 맵기반의 고속 k-NN 탐색 알고리즘을 제안한다. 자기조직화 맵은 학습을 통하여 고차원 특징벡터를 2차원 공간에 맵핑함으로서 위상 특징맵을 생성한다. 위상 특징맵은 입력 데이터의 특징공간의 상호간의 유사성을 가지고 있으며, 각 노드는 노드벡터와 각 노드벡터에 가장 가까운 유사화상이 분류된다. 이러한 자기조직화 맴에 의한 유사화상 분류결과에 대한 k-NN 탐색을 구현하기 위한여, (1) 위상특징 맵에 대한 접근방법, (2) 고속탐색을 위한 pruning strategy의 적용을 실현하였다. 본 연구에서는 실험을 통하여 실제화상으로부터 추출한 색상 특징을 사용하여 제안한 알고리즘의 성능을 평가함으로써 유사화상 검색에 유효한 결과를 얻을 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제33권5호
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• pp.591-601
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• 2020

자기조직화지도는 고차원의 원자료를 노드들로 이루어진 저차원의 공간으로 투영하는 비지도학습 방법이다. 이 방법은 고차원의 자료를 노드들을 사용하여 2 또는 3차원의 공간에서 시각화할 수 있고, 이를 통해 자료의 특성을 탐색하는데 유용하다. 자료의 구조를 파악하기 위해 종종 노드들에 대한 군집분석을 시도하는데, 군집분석의 중요한 문제중 하나는 군집의 개수를 결정하는 것이다. 이 문제를 해결하기 위해 다양한 군집타당성지수들이 지금까지 개발되어 왔고, 이러한 지수들은 자기조직화지도의 노드들의 군집분석에 직접적으로 적용될 수 있다. 그러나, 자기조직화 지도가 원자료의 위상적 특성을 저차원 공간에 반영할 수 있다는 특징을 갖는데 반해, 이러한 일반적인 지수들은 이를 고려하지 않는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 원자료의 위상적 특성을 고려한 노드들 사이의 연결강도를 기반으로 하는 군집타당성지수를 제안한다. 이 새로운 군집타당성지수의 성능은 모의실험을 통해 기존의 군집타당성지수들과의 비교되고 검증된다.

• 산업진흥연구
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• 제1권1호
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• pp.65-70
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• 2016

본 연구는 학습조직화 사업에서 상사의 강한 리더십이 조직원들의 학습동기에 미치는 영향과 학습조직 구축수준의 조절효과를 검증하였다. 학습조직화 사업에 참여하는 제조업종의 중소기업을 대상으로 설문조사를 실시한 결과 강한 리더십이 학습동기에 유의한 영향(p<.001, ${\beta}=.425$)을 미쳤으며, 강한 리더십의 구성요인 중 비전관련 행동이 학습동기의 구성요인인 과제가치에 유의한 영향을 미쳤다. 또한 학습조직 구축수준에 따라 강한 리더십이 학습동기에 미치는 영향이 달라지는 조절효과가 나타났으며, 학습조직 구축수준의 구성요인 중 자아완성과 팀학습의 조절작용이 확인되었다. 본 연구결과를 통해 강한 리더십과 학습조직 구축수준이 학습조직화 사업에 참여하는 조직원들의 학습동기에 미치는 영향을 밝힘으로써 성공적인 학습조직 운영을 위한 시사점을 제공한 데 그 의의가 있다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제15권
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• pp.161-166
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• 2003

본 연구는 학습 구조차트 구성을 통하여 고등학교 수학의 학습내용을 구조적 ${\cdot}$ 체계적으로 조직화시켜 학생들로 하여금 학습 내용의 효과적인 이해와 상호 관련성을 촉진시키고 학습 내용의 조직화 및 구조화 활동이 고등학생들의 학업에 미치는 영향을 조사하는데 그 목적이 있다. 본 연구에 따르면 수학 학업성취도가 상인 학생은 문제풀이시 머릿속에서 차트를 그리게 되고 여러 가지 개념을 나열하여 조작할 수 있는 능력이 생겼으며 문제 유형에 맞춘 학습 보다는 어떤 개념들이 문제풀이에 사용되었으며 이러한 개념들이 어떻게 나열되는지에 대한 학습으로 관심이 전환되었다. 수학학업 성취도가 하인 학생들은 학습 구조차트의 구성에만 만족하는 편이며 선행지식의 부족으로 복합적인 개념의 문제풀이에 있어서는 여전히 어려움을 경험하고 있었다. 성적이 낮은 학생일수록 개념에 대한 구조화와 조직화에 대한 어려움이 많은 것으로 보여 이들 학생들에 대한 장기적인 연구가 필요하다고 본다.

• 과학기술학연구
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• 제7권2호
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• pp.91-124
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• 2007

이 논문은 우리나라의 물리학, 화학, 생물학 분야의 과학자들을 대상으로 한 설문조사를 바탕으로 머튼이 과학자사회의 규범구조로 정식화한 네 가지 규범들-보편성, 공유성, 탈이해관계, 조직화된 회의-과 국가주의 가치관이 실제 과학자사회에서 어느정도 작동하고 있는지를 분석하였다. 전반적으로 응답자들은 한국 과학자사회에서 출신대학과 해외학위라는 귀속적 지위의 영향으로 보편성 규범이 제대로 작동하지 않는 것으로 평가했고, 여성의 경우 성의 영향도 큰 것으로 평가하고 있었다. 공유성과 탈이해관계 규범의 경우 한편으로 공유성과 탈이해관계라는 전통적인 규범이 그리고 다른 한편으로는 비밀주의와 연구주제 선정에 있어서 산업적 응용성과 국가적 필요를 강조하는 국가주의적 가치가 공존하고 있었다. 조직화된 회의 규범의 경우 특히 과학적 증거 이외의 다른 권위들에 대해 회의적인 태도를 견지해야 한다는 규범이 제대로 작동되지 않는다는 평가가 대다수였다. 과학자사회의 규범과 가치에 대한 평가는 각 과학자들의 연구환경에 따라 상이한 모습을 보여주는데 특히 젊은 세대의 과학자들이 보편성과 조직화된 회의 규범의 위반을 더 강도 있게 지적하는 반면 연구 주제의 선정에 있어서 탈이해관계 규범은 부정하는 경향을 보여주고 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2516-2518
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• 2003

본 논문은 고차 뉴런의 문제점으로 지적되고 있는 뉴런이 방대하게 증가하는 문제를 해결하고자, 최적의 뉴런을 생성하고 생성되어진 고차 뉴런 중 일정 비율로 뉴런의 연결강도를 도태시켜 감에 따라 네트워크상에 나타나는 특성을 비교하였다. 본 논문은 고차 뉴런을 이용한 Kohonen의 자기 조직화 맵의 고차 뉴런부에 일정 비율로 연결강도를 도태한 후 인식률을 얻는 형태로 시뮬레이션을 하였다. 특히, 종래 형태의 고차 뉴런을 이용한 Kohonen 자기 조직화 맵의 알고리즘을 변형없이 사용하였으며 중복되는 뉴런을 최대한 억제하기 위해 2차 뉴런만을 생성한 네트워크 구조 위에 입력 데이터의 특징을 유지하고 고차 뉴런의 특징을 더욱 활성화하기 위해 일정한 양의 연결강도를 도태시킴으로써 출력면에서 국소집중 반응에 의한 정확한 인식률 향상 등을 조사하는 시뮬레이션을 하였다. 본 제안 모델의 특성을 살펴보기 위해 60개의 데이터로 이루어진 금속 소나 음데이터와 암석 소나 음 데이터를 이용하여 금속인지 암석인지를 판별하는 시뮬레이션을 하였다.