• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제12권
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• pp.185-200
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• 2001

증명은 수학에서 기초적이고도 중요한 주제이다. 추측을 만들어내고 자신에게는 물론 타인에게까지 그 추측을 정리로서 확신시키는 활동은 수학활동에서의 핵심이라고 할 수 있다. 그러나 현재의 증명 학습지도에서는 학생들의 수준보다는 높은 증명 발달단계를 제시하고 있다는 보고와 함께 기존의 지도방법의 개선책을 요구하고 있다. 따라서 본고에서는 몇 가지 증명의 발달 단계를 정리해 보고 Balacheff의 증명 4단계를 토대로 하여 증명활동을 점진적인 구성으로 제시한다.

• 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.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2007년도 동계학술대회
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• pp.209-216
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• 2007

고도의 지식정보사회 속에서 논리적 사고력과 창의력, 문제해결력을 길러주는 프로그래밍 교육의 필요성은 더욱 강조되고 있다. 이에 본 연구에서는 초등학생들에게 적합한 교육용 프로그래밍 언어인 JavaMAL을 활용하여, 프로그래밍의 함수개념 형성을 위한 학습모형을 구안 적용하고 일반화 가능성을 탐색하고자 하였다. 먼저 기초적인 프로그래밍 요소 중 함수개념과 관련된 학습요소를 추출하여 차시별 지도계획을 수립하였다. 또한, 프로그래밍의 함수가 수학적 함수의 모방이라는 것에 착안하여 수학의 '규칙성과 함수'지도 단계를 LOGO의 문제해결력 수업모형인 안내된 발견식 교수법(guided discovery teaching method)에 강화한 후, 인터넷을 활용한 문제해결 수업모형을 구안하였다. 기본명령어와 변수개념을 이미 익힌 계발활동 부서 6학년 아동들을 지도 대상으로 한 달간 웹 기반 JavaMAL 환경에서 학습할 수 있도록 하였으며, 게시판 활동 및 활동지를 통해 함수개념 형성 여부를 측정하였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제12C권5호
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• pp.649-658
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• 2005

네트워크 기반의 공격은 그 위험성과 피해의 규모가 크기 때문에 공격 초기에 빨리 탐지하는 것이 중요하다. 그러나 지도학습 데이터 마이닝을 이용한 네트워크상의 비정상 트래픽을 탐지하는 방법은 방대한 양의 데이터 전처리와 관리자의 분석이 요구되며 관리자의 분석이 정확하다는 보장이 없을 뿐만 아니라 각 네트워크의 실시간 특성을 고려하지 못하기 때문에 탐지의 어려움이 크다. 본 논문에서는 실시간 침입 탐지와 점진적 학습을 위해 비지도학습의 데이터마이닝 기법중 하나인 자기 조직화 지도를 기반으로 트래픽 속성 상관관계 메커니즘을 제안한다. 이는 세 단계로 이루어진다. 첫 번째 단계는 초기 학습이 이루어지는 단계로 비지도 학습을 통하여 성격이 비슷한 트래픽끼리 클러스터링 한 맵을 생성시킨다. 두 번째 단계는 맵의 각 클러스터가 정상과 비정상 트래픽의 클러스터로 구분되기 위해 각 공격별로 추출된 규칙(rule)을 적용하여 맵을 분석한다. 이 규칙은 지도 학습을 통한 규칙 기반의 방법으로, 각 데이터 항목마다 SOM을 이용한 속성별 맵의 상관관계(correlation) 분석을 통해 생성되었다. 마지막으로 분석된 맵을 이용하여 실시간 탐지와 함께 점진적 학습이 이루어지게 된다. 여러 실험을 통하여 비지도 학습과 지도 학습을 결합한 SOM 기반 트래픽 속성 상관관계 메커니즘이 지도 학습에 비해 실시간 탐지에 우수함을 증명하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.694-696
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• 2001

인터넷의 이용이 생활화되면서 학생들의 인터넷 이용능력은 점차 향상되어가고 있으며 그 이용시간도 증가하는 추세다. 인터넷은 접근하기가 편리하고 시간적, 공간적 제약을 극복할 수 있고, 경제적 이점도 가져다주므로 인터넷의 교육적 활용에 대한 연구가 필요하다. 본 논문은 인터넷에 기반한 교육적 활용의 한 모델로서 WEB기반 학습지도.평가 시스템의 설계 및 구현에 관한 것이다. 즉 가상의 공간에서 교사와 학생이 상호 작용하면서 교수 학습할 수 있는 방법에 주목하여 교사는 WEB상에서 문제를 출제하고 학생 역시 WEB을 통해 손쉽게 문제를 풀고 결과를 확인할 수 있게 하는 것이다. 제안한 시스템의 설계를 위해 기존의 유사시스템을 비교.분석하여 필수 구성요소를 모두 포함하면서 미래의 학습평가방식에 적합한 효율적이고 유연성있는 모델을 만들었다. 설문조사를 통한 평가에서는 시스템의 학습효과성과 발전가능성이 높은 것으로 나타났다. 향후 평가를 통해 나타난 문제점을 보완하고 새로운 기능에 대한 연구가 따른다면 교사와 학생 모두에게 새로운 학습도구로서 흥미를 불러일으킬 수 있고, 학습 도구에 관한 새로운 인식전환의 기회가 될 것으로 생각된다.

• 정보교육학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.291-302
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• 2009

자기주도적 학습을 통하여 학습효과를 극대화하고자 하는 교육현장에서는 컴퓨터 기능 습득을 중점으로 이루어지는 기존의 정보통신기술교육의 한계점을 인식하고 학습자 중심의 변화된 교육환경을 요구하고 있지만, 일선의 교육현장에서는 여전히 컴퓨터 기능 습득만을 컴퓨터교육내용의 전부로 인식하고 있다. 본 논문은 '울산 사이버가정학습'을 활용하여 학습자 중심의 'e-PBL환경'을 구축하고 효과적인 컴퓨터교과 지도방안을 설계한다. '울산 사이버가정학습'을 웹 환경으로 구축하고, 정보통신기술교육 교재 '우리 생활과 정보'의 각 단원을 재구성하여 학습자 중심의 효과적인 지도방안을 연구한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.798-800
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• 2024

현대의 머신러닝 환경에서는 특히 모바일 컴퓨팅 및 사물 인터넷(IoT)의 애플리케이션 영역에서 개인 정보를 보호하고 효율적이며 확장 가능한 모델에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구는 연합 학습(FL)과 자기지도 학습(self-supervised learning)을 결합하여 이질적(heterogeneous)인 분산 자원에서 레이블이 없는 데이터를 활용하면서 사용자의 개인 정보를 보호하는 새로운 프레임워크를 소개한다. 이 프레임워크의 핵심은 SimCLR 과 같은 자기지도 학습 기법으로 학습된 공유 인코더로, 입력 데이터에서 고수준 특성을 추출하도록 설계되었다. 또한 이 구조를 통해 주석(annotation)이 없는 방대한 데이터셋을 활용하여 모델 성능을 향상시키고, 여러 개의 격리된 모델이 필요하지 않아 리소스를 크게 최적화할 수 있는 가능성을 확인했다. 본 연구를 통해 생성된 모델은 중앙 집중 방식(CL)이면서 자기지도학습으로 학습되지 않은 기존 모델과 비교하여 전체 평균 정확도가 14.488% 향상됐다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.38-40
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• 2021

의료 데이터 분야는 레코드 수는 많지만 응답값이 없기 때문에 인공지능을 적극적으로 활용하지 못하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 자기지도학습(Self-Supervised learning)을 의료 분야에 적용하는 연구가 등장하고 있다. 자기지도학습은 model이 레이블링이 없는 데이터의 semantic 표현을 이해할 수 있도록 pretext task와 supervision을 학습한다. 그러나, 자기지도학습의 성능은 pretext task로 학습한 표현에 의존하므로 데이터의 특성에 적합한 pretext task를 정의할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 의학 데이터 중 활용도가 높은 x-ray 이미지에 적용할 수 있는 pretext task를 실험적으로 탐색하고 그 결과를 분석한다.

• 한국학교수학회논문집
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• 제20권4호
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• pp.521-536
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• 2017

교사가 수업에서 느끼는 큰 어려운 점 중의 하나는 배우고자 하는 의욕과 동기를 상실한 학습부진아를 수업에 참여시키는 것이다. 수학학습부진아는 평균 혹은 평균 이상의 능력을 가지고 있지만 교사의 노력에도 불구하고 수학 학습에 많은 어려움을 느낀 학생들이다. 이 학생들에 대한 수학학습지도 전략은 수학학습에 대한 동기를 부여하고 수학에서의 학업 성취도의 향상을 경험하게 하는 것이다. 본 연구는 수학학습 부진아들의 기초수학 학습지도 전략방안으로 거꾸로 교실 수업을 선택하고 이를 수학학습부진아 수업에 적용한 후 이 학생들의 수학에 대한 학업성취도와 수학적 성향에서의 변화를 분석함으로써 수학학습 부진아에 대한 거꾸로 교실 적용 가능성을 확인하고자 하였다. 연구의 결과, 첫째, 거꾸로 교실을 활용한 수학학습부진아의 기초수학 학습 지도 후 수학학업성취도에 긍정적인 유의미한 변화가 있음을 확인 할 수 있었다. 둘째, 거꾸로 교실을 활용한 수학학습부진아의 기초수학 학습 지도 후 수학에 대한 자신감, 융통성, 의지력, 호기심, 반성, 수학적 가치의식 등 수학적 성향에서도 유의미한 긍정적 변화가 있었다. 특히, 수학의 가치에 대한 생각과 수학문제 풀이에 대한 의지 부분에서 가장 두드러진 변화를 보였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.9-17
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• 2021

본 논문에서는 확률적 모델예측제어(model predictive control) 기법을 이용하여 예제 동작 데이터가 주어지면 물리 기반 시뮬레이션 환경에서 그 동작을 모방할 수 있는 캐릭터 동작 제어기를 빠르게 학습할 수 있는 간편한 지도 학습(supervised learning) 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크는 크게 학습 데이터 생성과 오프라인 학습의 두 컴포넌트로 구성된다. 첫번째 컴포넌트는 예제 동작 데이터가 주어지면 확률적 모델예측제어를 통해 그 동작 데이터를 추적하기 위한 최적 제어기를 캐릭터의 현재 상태로부터 시작하여 가까운 미래 상태까지의 시간 윈도우에 대해 주기적으로 업데이트하면서 그 최적 제어기를 통해 캐릭터의 동작을 확률적으로 제어한다. 이러한 주기적인 최적 제어기의 업데이트와 확률적 제어는 주어진 예제 동작 데이터를 모방하는 동안 캐릭터가 가질 수 있는 다양한 상태들을 효과적으로 탐색하게 하여 지도 학습에 유용한 학습 데이터를 수집할 수 있게 해준다. 이렇게 학습 데이터가 수집되면, 오프라인 학습 컴포넌트에서는 그 수집된 데이터를 정규화 시켜서 데이터에 내제된 크기와 단위의 차이를 조정하고 지도 학습을 통해 제어기를 위한 간단한 구조의 인공 신경망을 학습시킨다. 걷기 동작과 달리기 동작에 대한 실험은 본 논문에서 제안한 학습 프레임워크가 물리 기반 캐릭터 동작 제어기를 빠르고 효과적으로 생성할 수 있음을 보여준다.