• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.1115-1117
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• 2020

환경 문제는 사람들이 직접적으로 보지 못하면 쉽게 이해하기 어렵다. 그리고 오랜 시간 동안 아주 조금씩 환경 파괴가 발생하는 경우가 많기 때문에, 실질적으로 환경 문제를 체감하는 것이 쉽지 않다. 본 연구에서는 몰입형 가상현실 시스템을 이용해서 기후변화의 원인인 지구온난화로 인해 북극과 남극의 바다 빙하가 녹고 있는 문제를 체험할 수 있도록 Melting Sea Ice 를 개발하였다. 사용자들은 몰입형 가상현실 장치를 착용하고 시간의 흐름에 따라 남극 북극 빙하가 녹은 모습과 해빙에 따른 생태 환경의 변화를 직접 돌아다니면서 관찰할 수 있다. 본 연구에서는 Melting Sea Ice 가상현실 콘텐츠를 통하여 기후 변화로 인한 환경 파괴 문제를 직관적으로 인식시키고 환경 문제를 해결하고자 하는 동기부여를 목적으로 두고 있다.

• 한국학교수학회논문집
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• 제17권4호
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• pp.697-716
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• 2014

이 연구에서는 GeoGebra를 활용한 극한 학습과정에서 나타나는 고등학생들의 학습 특성을 확인하고자 한다. 또한, GeoGebra를 활용한 극한 지도가 고등학생들의 정의적 특성에 어떤 영향을 미치는지를 분석하고자 한다. 이를 위해, 세 명의 고등학생들을 연구참여자로 선정하여 GeoGebra를 활용한 극한 학습을 수행하게 하고 그들의 문제해결 과정을 관찰하였다. 연구참여자들의 문제해결 과정을 그들이 수행한 활동지와 연계하여 분석함으로써 다음을 확인하였다. 첫째, 학생들은 함수의 극한을 구할 때 수학적 성질이나 주어진 자료에 근거하여 논리적으로 접근하기보다는 직관적이고 자의적으로 판단하는 경향이 있다. 둘째, 고등학생들의 학습에서 전 단계의 추론이 다음 단계의 추론을 방해할 수 있다. 셋째, GeoGebra를 활용한 삼각함수의 극한 학습은 학생들의 극한 학습과 관련된 오류를 확인하고 교정하는데 도움을 준다. 넷째, GeoGebra를 활용한 삼각함수 극한 학습은 학생들의 정의적 영역에 긍정적인 영향을 미친다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.722-729
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• 2010

예측 문제를 해결하기 위한 데이타마이닝 기법은 다양한 분야에서 주목받고 있다. 이것에 대한 한 예로 컴퓨터-기반의 질병의 예측 혹은 진단은 CDSS(Clinical Decision support System)에서 가장 중요한 요소이기도 하다. 이러한 예측 문제를 해결하기 위해서 RBF커널 같은 비선형 커널을 사용한 SVM이 가장 널리 사용되고 있는데, 이는 비선형 SVM이 어떠한 다른 분류기법보다 정확한 성능을 보이기 때문이다. 하지만 비선형 SVM을 사용한 경우에는 모델내부를 시각화하는 일이 어려워서 예측결과에 대한 직관적인 이해가 힘들고, 의학 전문가들은 이러한 비선형 SVM의 사용을 기피하고 있는 실정이다. Nomogram은 SVM을 시각화하기 위해 제안된 기법이다. 하지만 이는 선형 SVM의 경우에만 사용이 가능하고. 이 문제를 해결하기 위해서 LRBF 커널이 제안된 바 있다. LRBF 커널은 기존의 RBF 커널을 사용한 SVM과 대등한 결과를 보이면서도 예측결과의 선형적 분석도 가능하게 한다. 본 논문에서는 노모그램(Nomogram)과 LRBF 커널을 사용한 SVM이 통합되어 있는 예측 툴 VRIFA를 제안한다. 이 툴은 사용자와 상호작용하며 비선형 SVM 모델의 내부구조를 데이타의 각 속성별로 보여주는 방법으로 사용자가 예측결과를 직관적으로 이해하도록 도와준다. VRIFA는 Nomogram기반의 피쳐선택(feature selection) 기능도 포함하고 있는데, 이 기능은 예측결과에 부정적인 영향을 끼치거나 중복된 연관성을 보이는 속성을 제거함으로써 모델의 정확도를 높이는 데 기여한다. 그리고 데이터에 포함된 클래스의 비율이 한 쪽으로 치우쳐져 있는 경우에는 ROC 곡선 넓이(AUC)를 예측결과를 평가하기 위한 측도로 사용할 수 있다. 이 툴은 컴퓨터-기반의 질병 예측 혹은 질병의 위험 요소 분석에 대해 연구하는 연구자들에게 유용하게 사용될 것으로 전망하는 바이다.

• 영재교육연구
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• 제17권1호
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• pp.1-26
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• 2007

본 연구의 목적은 중학교 수학 영재를 수학 창의적 문제해결력 검사로 판별할 때, 유창성만을 기준으로 수학 창의적 문제해결력을 채점하는 방식의 신뢰도와 타당도를 검증하는데 있다. 이를 위해서 수학영역에서의 직관적 통찰능력, 정보의 조직화 능력, 추론능력, 일반화 및 적용능력, 추상화능력, 공간화/시각화 능력, 반성적 사고력을 요구하는 문항들로 구성된 검사를 개발했다. 고급한 수학적 사고력을 요구하며 정답이 하나인 폐쇄적인 수학문항 10개와 다양한 답이 가능한 개방적인 수학 문항 5개를 영재교육기관의 교육대상자 선발과정에 지원한 중학교 1학년 1,032명에게 실시했다. 교사들은 각 문제에 대해 타당한 답을 제시한 빈도로 유창성을 채점했다. 학생들의 반응을 Rasch의 1모수 문항반응모형을 기반으로 한 BIGSTEPS로 분석했다. 문항반응 분석결과, 유창성만으로 측정한 창의성을 기준으로 한 영재교육대상자 선발의 신뢰도, 타당도, 난이도, 변별도가 모두 양호한 것으로 나타났다. 특히 덜 정의되고, 덜 구조화되고, 신선한 문제일수록 영재교육대상자 선발과정에 지원한 학생들의 수학 창의적 문제해결력을 평가하는데 양호한 문제임이 확인되었다. 이 검사는 영재교육원 지원생들이 영재학급 지원생들보다 창의적 문제해결력에서 더 우수함을 확인해주었다. 이로써 유창성만을 기준으로 수학 창의적 문제해결력을 채점하는 방식이 효율적이며, 타당하고 신뢰로울 수 있음을 확인해 주었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권4호
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• pp.327-331
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• 2009

퍼지 논리에서 불확실성의 병합은 일반적으로 t-norm 과 t-conorm 같은 연산자에 의해 수행된다. 그러나 기존의 병합 연산자는 다음과 같은 단점을 가지고 있다 : 첫째, 그들은 상황에 독립적이다. 결과적으로 동적 병합 과정에 적절히 적용하기 어렵다. 둘째, 의사결정 과정에의 직관적 연결성을 제공하지 못한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 의사결정 과정에서 옵션들의 강점 정도를 반영해 주는 퍼지 다차원 의사결정분석에 기반을 둔 $\varepsilon$-AMDA 알고리즘을 제안한다. $\varepsilon$-AMDA 알고리즘은 옵션의 강점 정도를 나타내 주는 매개변수의 값에 따라 최소값(옵션의 최약점)과 최대값(옵션의 최강점) 사이에서 적응적인 병합 결과를 생성한다. 이러한 관점에서 이는 동적 병합에 적용될 수 있다. 또한, 의사결정을 위한 퍼지 다차원 의사결정 분석에 대한 메커니즘을 제공하고 의사결정 과정에의 직관적 연결성을 제공한다. 결과적으로 제안된 방법은 의사결정자가 옵션의 강점 정도에 따라 적절한 의사결정을 하도록 지원할 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.243-250
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• 2008

본 논문에서는 은닉 마코프 모델을 이용하여 논문 모집 공고에서 정보를 추출하는 시스템을 제안한다. 논문 모집 공고는 완전히 정형화된 형식을 가지지는 않지만, 내용의 출현 순서에 따른 흐름이 어느 정도 존재한다. 따라서 순차적인 데이터를 해석하는데 강점을 지닌 은닉 마코프 모델을 논문 모집 공고를 분석하는데 사용한다. 하지만, 논문 모집 공고를 은닉 마코프 모델로 직관적으로 모델링하면 정보 경계가 정확히 인식되지 않는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 2-단계의 은닉 마코프 모델을 사용한다. 즉, 첫 번째 단계에서, 문서를 구로 모델링한 P-HMM(Phrase hidden Markov model)이 지역적으로 문서를 인식한다. 그리고 두 번째 단계에서 D-HMM(Document hidden Markov model)은 문서가 가진 전체적인 구조와 정보의 흐름을 파악한다. 웹에서 수집된 400개의 논문 모집 공고에 대한 실험 결과, F-measure 성능이 0.49를 보인다. 이는 직관적인 은닉 마코프 모델보다 F-measure로 0.15 정도 향상된 결과이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.268-279
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• 2020

본 연구는 한 학기 동안 시뮬레이션 교육과정을 이수한 간호학생들을 대상으로, 이들의 간호 전문직관 인식 경험을 파악함으로써, 향후 긍정적 간호 전문직관을 형성을 돕는 시뮬레이션 교과목 운영의 방향성을 제시하는 데 근거자료를 마련하고자 수행하였다. 2019년 6월부터 7월까지 서울시에 소재한 일개 간호대학에서 한 학기 동안 시뮬레이션 기반 실습교과목에 참여한 4학년 간호 대학생을 대상으로 포커스 그룹 면담을 실시하였다. 연구 참여자들의 포커스 그룹 인터뷰 후, 자료질적내용분석 방법에 따라 의미있는 개념을 확인하고, 개념들의 비교하며 범주화하는 과정을 통하여 17개의 의미 범주와 6개의 주제가 도출되었다. 시뮬레이션 기반 교육 후 간호학생의 인식한 간호 전문직관은 '전문직임을 실감함', '인간 대상 전문직으로서의 윤리의식과 정서', '의사소통 능력의 함양', '문제해결을 위한 통합적 사고', '근거기반 지식체의 중요성', '자기 역량에 대한 성찰' 이었다. 연구의 결과는 간호 전문직관의 5개 영역인 전문직 자아개념, 사회적 인식, 간호의 전문성, 간호실무역할, 간호의 독자성을 반영하였다. 시뮬레이션 기반 실습교육을 통하여 간호학생들에게 간호 전문직관을 경험할 수 있도록 하였다는 점에서, 시뮬레이션 교육을 통하여 향후 긍정적 간호 전문직관을 형성하기 위한 교과목의 수정과 적용이 적극적으로 시도되어야 할 필요가 있다.

• 한국과학교육학회지
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• 제24권5호
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• pp.987-995
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• 2004

이 연구에서는 초등학교 5학년을 대상으로 인지 수준 및 정보 처리 유형에 따른 비례, 보상 문제 해결 정도를 알아보고, 문제 해결 전략 및 해결 과정에서의 주요 오류를 분석하였다. 연구 결과 인지 수준이 구체적 조작 중기 이상이면 곤란도가 낮거나 높은 비례 문제와 곤란도가 낮은 보상 문제를 해결할 수 있었고, 곤란도가 높은 보상 문제는 대부분의 학생들이 문제 해결에 실패하였다. 정보 처리 능력이 높을수록 문제 해결 시간이 짧아지는 경향을 보였다. 비례, 보상 문제를 해결할 때는 변화 요인, building-up과 같은 직관적인 전략과 곱하기 연산과 같은 형식적인 전략을 주로 사용하였다. 비례, 보상 문제를 해결 과정에서 나타나는 주요 오류는 스키마 지식, 절차지식, 전략 지식에서 나타났으며, 스키마 지식의 결여로 기존에 사용했던 비례 전략을 적용하려는 Einstellung 현상이 뚜렷하였다. 특히 동일한 스키마 지식이 적용되는 문항에서 곤란도가 높아지면 스키마 지식의 오류로 인하여 문제 해결에 실패하는 경우가 많았다. 따라서, 비례, 보상 논리 문제 해결력의 향상을 위해서는 동일한 스키마 지식이 요구되는 구조와 곤란도가 다양한 문제 해결 경험의 제공이 필요할 것이다.

• 한국초등수학교육학회지
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• 제17권1호
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• pp.67-86
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• 2013

본 연구는 수학영재학생들의 뇌선호유형에 따라 그들이 문제를 해결하는 과정에서 Schoenfeld의 문제해결 행동요인 4가지가 어떻게 활용되고 있는지를 분석하고 이를 통해 수학영재 수업 시 고려해야 될 뇌기능 분화와 관련된 교육적 시사점을 찾아보고자 하는 것이다. 연구 대상자는 BPI검사를 통해 좌, 우뇌별 선호도가 높은 6학년 영재학급 학생 4명이다. 분석 결과 좌뇌선호형 학생들의 경우 객관적이고 논리적인 판단을 좋아하는 좌뇌의 특성이, 우뇌선호형 학생들의 경우 주관적이고 직관적인 판단을 좋아하는 우뇌의 특성이 많이 관찰되었다. 또한 문제해결과정에 나타나는 Schoenfeld의 문제해결 행동요인도 뇌선호유형의 특성에 맞게 서로 다른 것들이 주로 선택되는 것을 확인하였다. 따라서 좌뇌선호형 학생들과 우뇌선호형 학생들이 각각 선택한 문제해결 행동요인을 분석하고 그들에게 상호 보완될 수 있는 문제해결 행동요인을 안내 및 제안해 줌으로써 뇌선호유형별 학생들의 문제해결지도에 활용할 수 있을 것이다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.1447-1457
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• 1999

최근 제안된 시각 객체 질의어(VOQL)는 시각 질의어로 스키마 정보가 시각적으로 질의 표현에 포함되므로 복잡한 구조의 데이터에 대한 질의를 효과적으로 표현할 수 있는 객체 지향 데이터베이스 질의어이다. VOQL은 귀납적으로 정의된 시맨턱을 갖는 그래프 기반 언어로 다양한 텍스트 경로식들을 그래프로 간결하게 표현 할 뿐 아니라 복잡한 경로식의 시맨틱을 명확하게 전달한다. 그러나 기존의 VOQL은 모든 속성을 다중 값으로 가정하고 있고, 객체변수의 바인딩 개념을 시각화하고 있지 못하고 있다. 이로 인해 VOQL 질의문의 표현이 직관적이지 못할 뿐 아니라 이론적 확장이 쉽지 않다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하도록 VOQL을 개선하고 한다. 단일 값과 다중 값을 갖는 속성의 결과를 각각 시각 요소와 서브 블랍을 통해 시각화하고, 시각변수를 도입하여 객체 변수의 바인딩을 명시화하여 질의문의 시맨틱을 직관적이고, 명확하게 하고 있다.