• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.262-267
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• 2022

이커머스 리뷰와 같은 특정 도메인의 경우, 텍스트 표현벡터 학습을 위한 양질의 오픈 학습 데이터를 구하기 어렵다. 또한 사람이 수동으로 검수하며 학습데이터를 만드는 경우, 많은 시간과 비용을 소모하게 된다. 따라서 본 논문에서는 수동으로 검수된 데이터없이 양질의 텍스트 표현벡터를 만들 수 있도록 두 단계의 대조 학습 시스템을 제안한다. 이 두 단계 대조 학습 시스템은 레이블링 된 학습데이터가 필요하지 않은 자기지도 학습 단계와 리뷰의 특성을 고려한 자동 레이블링 기반의 지도 학습 단계로 구성된다. 또한 노이즈에 강한 오류함수와 한국어에 유효한 데이터 증강 기법을 적용한다. 그 결과 스피어먼 상관 계수 기반의 성능 평가를 통해, 베이스 모델과 비교하여 성능을 14.03 향상하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.107-112
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• 2023

라벨 데이터 수집의 어려움에 따라 라벨이 없는 데이터로 학습하는 준지도학습, 비지도학습에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 그의 일환으로 Novel Intent Category Discovery(NICD) 문제를 제안하고 NICD 연구의 베이스라인이 될 모델을 소개한다. NICD 문제는 라벨이 있는 데이터와 라벨이 없는 데이터의 클래스 셋이 겹치지 않는다는 점에서 기존 준지도학습의 문제들과 차이가 있다. 제안 모델은 RoBERTa를 기반으로 두 개의 분류기를 추가하여 구성되며 라벨이 있는 데이터셋과 라벨이 없는 데이터셋에서 각각 다른 분류기를 사용하여 라벨을 예측한다. 학습방법은 2단계로 먼저 라벨이 있는 데이터셋으로 요인표현을 학습한다. 두 번째 단계에서는 교차 엔트로피, 이항교차 엔트로피, 평균제곱오차, 지도 대조 손실함수를 NICD 문제에 맞게 변형하여 학습에 사용한다. 논문에서 제안된 모델은 라벨이 없는 데이터셋에 대해 이미지 최고성능 모델보다 24.74 더 높은 정확도를 기록했다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.473-476
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• 2022

문장 임베딩은 문장의 의미를 고려하여 모델이 적절하게 의미적인 벡터 공간에 표상하는 것이다. 문장 임베딩을 위해 다양한 방법들이 제안되었지만, 최근 가장 높은 성능을 보이는 방법은 대조적 학습 방법이다. 대조적 학습을 이용한 문장 임베딩은 문장의 의미가 의미적으로 유사하면 가까운 공간에 배치하고, 그렇지 않으면 멀게 배치하도록 학습하는 방법이다. 이러한 대조적 학습은 비지도와 지도 학습 방법이 존재하는데, 본 논문에서는 효과적인 비지도 학습방법을 제안한다. 기존의 비지도 학습 방법은 문장 표현을 학습하는 언어모델이 자체적인 정보를 활용하여 문장의 의미를 구별한다. 그러나, 하나의 모델이 판단하는 정보로만 문장 표현을 학습하는 것은 편향적으로 학습될 수 있기 때문에 한계가 존재한다. 따라서 본 논문에서는 Cross-Encoder의 Re-Ranker를 통한 의미 검색으로부터 추천된 문장 쌍을 학습하여 기존 모델의 성능을 개선한다. 결과적으로, STS 테스크에서 베이스라인보다 2% 정도 더 높은 성능을 보여준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.562-563
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• 2019

본 연구는 한국 프로 야구 선수 개인의 수치화된 데이터를 바탕으로 타석의 결과를 예측하고자 하는데 목적을 두고 있다. 연구의 방법은 2015시즌부터 2018시즌에 활약한 한국 프로 야구 소속의 투수와 타자의 유형을 군집화 하여 지도학습 모델을 만든다. 지도학습 모델과 현재까지 진행된 2019시즌의 결과를 비교·대조한다. 본 연구결과는 한국 프로 야구 10개 구단의 감독의 선수 선발 결정에 기여할 것으로 판단된다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권6호
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• pp.285-294
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• 2016

본 연구는 간호대학생을 대상으로 기관내 흡인실습교육을 중심으로 스마트폰 동영상과 형성적 피드백을 활용한 핵심기본간호술 교육이 대상자의 핵심기본간호술 지식, 핵심기본간호술 수행능력, 자기효능감, 학습동기에 미치는 효과를 파악하기 위해 시도되었다. 간호대학 2학년 학생 54명이 모집되었으며, 실험군과 대조군으로 각각 27명씩 구성되었다. 실험군에게는 핵심기본간호술 지도 시 개별적인 형성적 피드백을 제공하였고, 수행과정을 스마트폰 동영상으로 촬영한 교육을 실시하였다. 대조군에게는 일반적 실습교육인 4시간 자율실습을 실시하였다. 연구결과 실험군의 핵심기본간호술 지식, 핵심기본간호술 수행능력, 자기효능감, 학습동기가 대조군에 비해 유의하게 향상되었다. 본 연구결과를 바탕으로 향후 간호대학에서 핵심기본간호술 교육 시 스마트폰 동영상을 활용한 반복학습과 형성적 피드백을 통한 정교한 학습이 이뤄질 수 있도록 교육현장에서 활발하게 활용되기를 고대한다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제19권3호
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• pp.133-147
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• 2007

본 연구는 학생과 학부모의 의복태도를 중심으로 여교사의 외모관리가 역할수행(학습지도, 생활지도, 인간관계형성, 학급경영)능력에 미치는 효과를 파악하고자 하였다. 이를 위해 광주광역시에 소재한 중 고등학생 및 학부모 398명으로부터 자료를 수집하여, 요인분석, 군집분석, ANOVA와 Duncan-test, t-test, 기술통계를 이용하여 분석한 결과를 통해 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다. 첫째, 여교사의 역할수행능력 평가는 4요인으로 설명할 수 있었으며 학습지도능력, 생활지도능력, 인간관계능력, 학급경영능력으로 명명하였다. 그리고 학생과 학부모의 의복태도는 개성추구, 유행관심, 의복 중요성, 정숙성 요인으로 명명하였고 이 요인들에 의해 의복태도 유형은, 의복중시 지향집단, 유행 개성 지향집단, 정숙성지향 집단으로 분류하였다. 둘째, 학생의 경우 유행 개성 지향 집단이 여교사의 학습지도능력, 인간관계능력에서 여교사의 외모가 유의한 영향을 미친다고 평가하는 것으로 나타났다. 따라서 여교사는 학생의 의복태도를 잘 파악하고 역할수행에 맞는 옷차림 및 외모관리로 효율적인 역할수행을 할 필요가 있을 것이다. 또한 학부모의 경우 의복태도에 따른 여교사가 역할수행능력 평가에 있어 관련성이 적거나 관련이 있더라도 학습 지도 역할을 할 때 보통 정도의 영향을 미친다고 생각하므로 여교사는 학습지도를 할 때 외모관리에 더욱 관심을 기울여야 할 것으로 사료된다. 셋째, 학생과 학부모의 여교사 옷차림에 대한 관심도는 여교사의 외모에 따른 역할수행능력평가에 영향을 미치므로 여교사 옷차림에 대한 관심도가 높은 학생집단의 지도시에 여교사는 학습지도활동 및 인간관계형성, 학급경영활동을 하는데 있어 여교사 본인의 외모에 신경을 쓸 필요가 있을 것이다. 이상과 같이 학생과 학부모는 자신의 의복태도에 따라 여교사의 외모가 역할수행능력에 영향을 미치고 있다고 평가하고 있음이 확인되었다.다. 학생들의 가치관이 다양화되고 있는 만큼 의생활에 흥미와 관심과 의욕을 가질 수 있도록 충실한 의생활교육이 요구되는 시대에 맞게, 내용은 물론 수업체제를 발전시키는 것이 큰 과제라고 할 수 있다. 이렇게 변화하는 사회, 생활에 학교교육이 발맞춰 나가기 위해서는 교육과정의 틀을 바꾸는 것은 쉬운 일이 아니므로, 교과서의 내용을 교육과정 개정주기보다 자주 정기적으로 개편하여 내용을 수정, 보완할 수 있도록 그 방법을 모색해야 할 것이다.1{\pm}10.8%$, 여자 $54.6{\pm}9.9%$로 조사되었다. 칼슘의 섭취량은 평균필요량에 비해 전체 $74.9{\pm}31.9%$로 나타났다. 에너지 섭취량에 있어서 남자 노인들은 모두가 필요추정량의 75% 미만을 섭취하고 있었고 여자 노인의 경우에도 97%가 필요추정량의 75% 미만을 섭취하여 에너지 섭취량이 매우 낮았다 반면에 단백질 섭취량에 있어서는 남자 노인의 경우 100%가 평균필요량의 125%를 초과하였고, 여자 노인의 경우에는 91%가 평균필요량의 125%를 초과하여 대조적이었다. 비타민 A와 E는 각각 평균필요량과 충분섭취량의 125%를 초과하는 비율이 높게 나타난 반면에 비타민 $B_2$는 특히 남자 노인에서 평균필요량의 75%미만을 섭취한 비율이 높게 나타났다. 엽산 섭취량에 있어서는 평균필요량의 75% 미만을 섭취한 비율이 전체 96%로 나타나 심각한 부족상태로 조사되었다 반면에 철의 섭취량은 남녀 모두 100%가 평균필요량의 125%를 초과하여 섭취한 것으로 나타났다. 아연의 섭취량은 남자 17%,여자 15%가 평균필요량의 75% 미만을 섭취한 것으로 조사되었다. 에너지와 엽산은 모든 노인들에서 평균필요량에 미달되게 섭취한 것으로 나타났다. 반면에 단백질과 철분은 남녀 노인 모두에서 평균필요량 보다 적게 섭취한 대상자가 없는 것으로

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2006년도 춘계학술대회
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• pp.336-343
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• 2006

본 논문에서는 여권 영 상에서 PCA 알고리즘을 이용한 얼굴 인증과 개선된 퍼지 신경망을 이용한 여권 코드 인식 방법을 제안한다. 본 논문에서는 여권영상에 대해 소벨 연산자를 이용하여 에지를 추출하고 에지가 추출된 영상을 수평 스미어링하여 여권코드 영역을 추출한다. 추출된 여권 코드 영역의 기울기를 검사하여 기울기 보정을 하고, 여권 코드 영역을 이진화 한다. 이진화된 여권 코드 영역에 대하여 8방향윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 여권 코드를 추출한다. 추출된 여권 코드는 퍼지 신경망을 개선하여 여권 코드 인식에 적용한다. 개선된 퍼지 신경 망은 입력층과 중간층 사이의 학습 구조로는 FCM 클러스터링 알고리즘을 적용하고 중간층과 출력층 사이의 학습은 일반화된 델타학습 방법을 적용한다. 그리고 학습 성능을 개선하기 위하여 중간층과 출력층의 가중치 조정에 적용되는 학습률을 동적으로 조정하기 위해 퍼지 제어 시스템을 적용한다. 제안된 퍼지 신경망은 목표값과 출력값의 차이에 대한 절대값이 ${\epsilon}$ 보다 적거나 같으면 정확으로 분류하고 크면 부정확으로 분류하여 정확의 총 개수를 퍼지 제어 시스템에 적용하여 학습률과 모멘텀을 동적으로 조정한다. 여권의 주어진 규격에 근거하여 사진 영역을 추출하고 추출된 사진 영역에 대하여 YCbCr와 RGB 정보를 이용하여 얼굴영역을 추출한다. 추출된 얼굴 영역을 PCA 알고리즘과 스냅샷(Snap-Shot) 방법을 적용하여 얼굴 영역의 위조를 판별한다. 제안된 방법의 여권 코드 인식과 얼굴 인증의 성능을 평가하기 위하여 실제 여권 영상에 적용한 결과, 기존의 방법보다 여권 코드 인식과 얼굴 인증에 있어서 효율적인 것을 확인하였다.s, whereas AVs provide much better security.크는 기준년도부터 2031년까지 5년 단위로 계획된 장래도로를 반영하여 구축된다. 교통주제도 및 교통분석용 네트워크는 국가교통DB구축사업을 통해 구축된 자료로서 교통체계효율화법 제9조의4에 따라 공공기관이 교통정책 및 계획수립 등에 활용할 수 있도록 제공하고 있다. 건설교통부의 승인절차를 거쳐 제공하며 활용 후에는 갱신자료 및 활용결과를 통보하는 과정을 거치도록 되어있다. 교통주제도는 국가의 교통정책결정과 관련분야의 기초자료로서 다양하게 활용되고 있으며, 특히 ITS 노드/링크 기본지도로 활용되는 등 교통 분야의 중요한 지리정보로서 구축되고 있다..20{\pm}0.37L$, 72시간에 $1.33{\pm}0.33L$로 유의한 차이를 보였으므로(F=6.153, P=0.004), 술 후 폐환기능 회복에 효과가 있다. 4) 실험군과 대조군의 수술 후 노력성 폐활량은 수술 후 72시간에서 실험군이 $1.90{\pm}0.61L$, 대조군이 $1.51{\pm}0.38L$로 유의한 차이를 보였다(t=2.620, P=0.013). 5) 실험군과 대조군의 수술 후 일초 노력성 호기량은 수술 후 24시간에서 $1.33{\pm}0.56L,\;1.00{\ge}0.28L$로 유의한 차이를 보였고(t=2.530, P=0.017), 술 후 72시간에서 $1.72{\pm}0.65L,\;1.33{\pm}0.3L$로 유의한 차이를 보였다(t=2.540, P=0.016). 6) 대상자의 술 후 폐환기능에 영향을 미치는 요인은 성별로 나타났다. 이에 따

• 한국융합학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.183-189
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• 2020

본 연구는 성인 학습자의 영어 패턴 연습에 대한 측정 시기별 습득 효과를 알아보고자 40대와 65세 이상의 성인 기초 영어 학습자 집단과 유사한 영어 수준에 있는 8세 아동 집단을 대조군으로 하여 패턴 연습으로 학습한 내용을 측정 시기를 달리하여 진단하였다. 먼저, 연구 참여자를 대상으로 사전 테스트 실시 후 유사한 영어 수준에 있는 학습자를 선정하여 인칭 일치와 시제의 학습 내용을 패턴 연습으로 지도 한 후 사후 테스트를 하였고, 4주 후 다시 지연 테스트를 실시하였다. 그 결과 성인 학습자의 경우 사후 테스트에서는 40대 학습자가 가장 높은 상승폭을 보여주었고, 65세 이상의 성인 학습자도 아동과 비교하면 더 우수한 습득 효과를 보여주었지만, 지연 테스트에서는 타 연령에 비해 가장 큰 하락폭이 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 성인 학습자의 특성을 이해하고 약점을 보완한 교수법 연구가 필요하다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.285-292
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• 2023

With the wide spread of smart farms and the advancements in IoT technology, it is easy to obtain additional data in addition to crop images. Consequently, deep learning-based crop disease diagnosis research utilizing multimodal data has become important. This study proposes a crop disease diagnosis method using multimodal supervised contrastive learning by expanding upon the multimodal self-supervised learning. RandAugment method was used to augment crop image and time series of environment data. These augmented data passed through encoder and projection head for each modality, yielding low-dimensional features. Subsequently, the proposed multimodal supervised contrastive loss helped features from the same class get closer while pushing apart those from different classes. Following this, the pretrained model was fine-tuned for crop disease diagnosis. The visualization of t-SNE result and comparative assessments of crop disease diagnosis performance substantiate that the proposed method has superior performance than multimodal self-supervised learning.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제43권1호
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• pp.18-34
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• 2024

본 연구는 데이터 시각화에 기반한 과학 학습 프로그램이 초등학교 과학영재의 과학 탐구 능력과 창의적 문제해결능력에 미치는 영향을 탐색하고자 한 것이다. 이를 위해 총 12차시의 테블로를 활용한 데이터 시각화 과학 학습 프로그램을 개발하였다. 연구 대상은 연구자가 지도하고 있는 3개의 영재학급 학생 61명으로 하였으며, 환경과 상황에 맞게 수정된 과학 탐구 능력 검사지와 창의적 문제해결력 검사지를 사전, 사후에 투입하였다. 연구 결과 데이터 시각화에 기반한 과학 학습은 과학 탐구 능력 중 기초탐구 능력에는 별다른 영향을 미치지 못하였다. 다만 하위영역 중 추리 영역에서만 유의미한 결과가 나타났다. 반면 기초 탐구 능력과 대조적으로 통합 탐구 능력에는 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 5개의 하위영역 중 자료변환, 자료해석, 변인통제 3개의 영역에서 유의미한 결과가 나타났다. 하지만 변인통제와 연관이 있는 가설설정의 경우 학생들이 변인통제 과정과 가설설정의 정확한 개념을 혼동한 것으로 나타났다. 한편, 프로그램 적용을 통해 창의적 문제해결력에 미치는 영향을 탐색하였는데 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 4개의 하위영역 모두에서 유의미한 결과가 나왔다. 테블로의 기능을 학생들이 능숙하게 익히게 된 것과 토의 토론하는 협력학습, 절차적 사고를 중시하는 데이터 시각화 프로그램의 주제적 영향이 이와 같은 결과에 기인한 것으로 해석되었다. 본 연구를 통해 데이터 시각화에 기반한 과학 학습과 앞으로의 미래교육 방향에 대하여 시사점을 얻을 수 있었다.