• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.687-689
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• 2000

정보사회가 되면서 새로운 교수방법들이 많이 개발되었고, 컴퓨터의 발전으로 과거에는 나타날 수 없었던 새로운 형태의 게임들도 존재한다. 본 논문은 컴퓨터 학습을 하는 방법에 있어 캐릭터를 활용한 온라인 퀴즈게임을 이용하였다. 퀴즈게임은 학습자의 흥미도를 높일 수 있고, 계속적인 학습자 관찰이 가능하여 학부모와 교사에게 전자우편으로 결과를 피드백 해줄 수 있는 특징이 있다. 이 퀴즈 게임을 개발하는데 요구되는 사항과 특징들을 설계 상에서 살펴보고, 아이템과 시스템에 요구되는 각종 자료 구조를 설계하였다. 이 시스템을 통하여 학생들은 서로 협동하게 되고, 경쟁을 통하여 학습의 효과를 높일 수 있을 것이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.284-288
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• 2022

최근 다양한 언어모델의 구축 및 발전으로 개체명 인식 시스템의 성능은 최고 수준에 도달했다. 하지만 이와 관련된 대부분의 연구는 데이터가 충분한 언어에 대해서만 다루기 때문에, 양질의 지도학습 데이터의 존재를 가정한다. 대부분의 언어에서는 개체 유형에 대한 언어의 잠재적 특성을 충분히 학습할 수 있는 지도학습 데이터가 부족하기 때문에, 종종 자원 부족의 어려움에 직면한다. 본 논문에서는 Masked language modeling 기반 언어 간 전이학습을 이용한 개체명 인식 방법론에 대한 분석을 수행한다. 이를 위해 전이를 수행하는 소스 언어는 고자원 언어로 가정하며, 전이를 받는 타겟 언어는 저자원 언어로 가정한다. 본 논문에서는 언어모델의 토큰 사전에 언어 독립적인 가상의 자질인 개체 유형에 대한 프롬프트 토큰을 추가하고 이를 소스 언어로 학습한 뒤, 타겟 언어로 전이하는 상황에서 제안하는 방법론에 대한 평가를 수행한다. 실험 결과, 제안하는 방법론은 일반적인 미세조정 방법론보다 높은 성능을 보였으며, 한국어에서 가장 큰 영향을 받은 타겟 언어는 네덜란드어, 한국어로 전이할 때 가장 큰 영향을 준 소스 언어는 중국어인 결과를 보였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.13 no.1
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• pp.213-218
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• 2008

Through the development of computer and multimedia, many different kinds of theories about instructional method are presented. Especially, many lectures in associated with E-learning are done. In mathematics teaching, mathematica-algebra system lecturing, computer and Maple Matlab lecturing etc, are accomplished. There are many controversies among educators in problems originated by computer teaching. In this paper, we going to make a research about problems which are caused by mathematics computer-based education and present a desirable way of computer based education through studying comprehension rate and application ability among learner who uses omputer learning and other learner who uses exiting blackboard-based learning with statistical analysis after sampling test

• Proceedings of The KACE
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• 2017.08a
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• pp.221-224
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• 2017

본 논문은 사용자 수준에 적합한 맞춤형 학습코스를 추천하여 학습효과를 향상시킬 수 있는 추천모델을 개발하고, 효과분석을 위한 방안을 제시한다. 학습자 개개인의 학습수준이나 학습내용 등에 따라 적합한 학습주제를 선정하여 제공하는 것은 중요하나, 일반적인 추천은 전문가 그룹을 활용한 사람중심의 추천으로 시간이 오래 걸리는 등 자원의 비효율적 한계점[1]을 가지고 있다. 이를 극복하기 위해, TF-IDF를 이용해 단어별 가중치를 계산하여 고빈도 단어를 추출하여 벡터 공간에 배치시키고, Cosine Similarity 기법을 이용해 벡터간의 유사도를 측정하였다. 학습자 프로파일을 분석하고, 학습스킬간의 연관성을 고려하여 맞춤형 학습코스를 추천하기 위해, 워드 임베딩 기법을 적용하였고, 이를 위해 오픈소스 Gensim[2]을 이용하였다. 맞춤형 학습코스 추천 모델의 효과를 분석하기 위한 실험을 설계하고 평가 문항지를 개발하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2012.07a
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• pp.253-254
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• 2012

피아노 학습프로그램은 PC기반 자율학습의 형태로서 프로그램을 이용하여 효율적인 학습 성취도와 학습만족 도를 충족시키기는 데에 그 목적이 있다. 본 논문에서는 피아노 자율 학습프로그램의 체계, 기능설계, 모듈설계 등의 내용을 기술하고 있다. 프로그램은 올바른 학습과 평가 기준에 부합되도록 프로그램에서 정한 이수체계에 따라 각 단계마다 이론학습과 평가과정으로 구성되도록 개발하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.272-275
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• 2019

단어 중의성 해소 방법은 지식 정보를 활용하여 문제를 해결하는 지식 기반 방법과 각종 기계학습 모델을 이용하여 문제를 해결하는 지도학습 방법이 있다. 지도학습 방법은 높은 성능을 보이지만 대량의 정제된 학습 데이터가 필요하다. 반대로 지식 기반 방법은 대량의 정제된 학습데이터는 필요없지만 높은 성능을 기대할수 없다. 최근에는 이러한 문제를 보완하기 위해 지식내에 있는 정보와 정제된 학습데이터를 기계학습 모델에 학습하여 단어 중의성 해소 방법을 해결하고 있다. 가장 많이 활용하고 있는 지식 정보는 상위어(Hypernym)와 하위어(Hyponym), 동의어(Synonym)가 가지는 의미설명(Gloss)정보이다. 이 정보의 표상을 기존의 문장의 표상과 같이 활용하여 중의성 단어가 가지는 의미를 파악한다. 하지만 정확한 문장의 표상을 얻기 위해서는 단어의 표상을 잘 만들어줘야 하는데 기존의 방법론들은 모두 문장내의 문맥정보만을 파악하여 표현하였기 때문에 정확한 의미를 반영하는데 한계가 있었다. 본 논문에서는 의미정보와 문맥정보를 담은 단어의 표상정보를 만들기 위해 구문정보, 의미관계 그래프정보를 GCN(Graph Convolutional Network)를 활용하여 임베딩을 표현하였고, 기존의 모델에 반영하여 문맥정보만을 활용한 단어 표상보다 높은 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.43-44
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• 2022

기존 자연어 처리 모델은 문맥 단위 단어 임베딩을 처리하지 못하는 한계점을 가지고 있는 한편 최근 BERT 기반 사전학습 모델들은 문장 단위 임베딩이 가능하고 사전학습을 통해 학습 효율이 비약적으로 개선되었다는 특징이 있다. 본 논문에서는 사전학습 언어 모델들을 이용하여 음식점, 배달전문점 등 음식 업종에서 발생한 고객 발화 의도를 분류하고 모델별 성능을 비교하여 최적의 모델을 제안하고자 한다. 연구결과, 사전학습 모델의 한국어 코퍼스와 Vocab 사이즈가 클수록 고객의 발화 의도를 잘 예측하였다. 한편, 본 연구에서 발화자의 의도를 크게 문의와 요청으로 구분하여 진행하였는데, 문의와 요청의 큰 차이점인 '물음표'를 제거한 후 성능을 비교해본 결과, 물음표가 존재할 때 발화자 의도 예측에 좋은 성능을 보였다. 이를 통해 음식 업종에서 발화자의 의도를 예측하는 시스템을 개발하고 챗봇 시스템 등에 활용한다면, 발화자의 의도에 적합한 서비스를 정확하게 적시에 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.261-262
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• 2019

본 논문에서는 신경망 모델에 키보드를 통한 주행 학습을 이용하여 자율 주행을 할 수 있는 시스템을 개발하였다. 주어진 트랙에서 키보드의 방향키를 통해 전진, 후진 등 5가지의 상태로 RC카를 수동 제어하고, 제어시 카메라를 통해 얻어진 이미지를 저장해, 키 제어 데이터와 이미지 데이터를 학습시켜서 자율 주행을 할 수 있는 시스템을 구현하였다.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.15 no.4
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• pp.603-612
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• 2011

This study suggested an educational curriculum(12 class periods) in order for higher level elementary school students to learn programming in discretionary activity hours using a line tracer and evaluated achievement level based on the outcome of learning by class period to assess the possibility of success. As a result, it could confirm that the programming learning using the line tracer was more excellent in creativity than the computer programming learning. In addition, it has been found that the programming learning method using the line tracer had a potential to be successful as a new creative tool that could replace the computer.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.568-570
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• 2003

현대에는 학습자에 대한 교육 방법으로 여러 전달 매체를 통한 원격교육이 중요하게 인식되고 있으며, 그중 컴퓨터를 이용한 원격교육이 많이 도입되고 있다. 여기에 고성능 컴퓨터의 보급과 초고속통신망의 구축으로 하드웨어적 환경이 뒷받침되면서 전통적인 교육방식인 면대면 수업과 같은 효율적이고 생동감 있는 학습의 전달이 가능해졌다. 그러나 웹 기반 원격교육은 일반적으로 상업성에 기초를 두고 있으므로 학습자의 요구와 특성에 따라 교과 내용이 결정되어 학습자가 원하지 않는, 듣기 싫은 과목 등에 대해서는 최소한의 학습을 보장하지 못하고 있다. 그리고 현재 이루어지고 있는 대부분의 원격교육에서는 교과목마다의 특성을 무시하고 일률적인 화면구성을 사용하는 경우가 대부분이다. 또한 멀티미디어 객체들 간의 시간적 연관성을 무시하고 각 멀티미디어 객체들을 독립적으로 표현하여 멀티미디어 교육의 장점을 잘 활용하지 못하고 있다. 본 논문에서는 위와 같은 문제점을 해결하고자 스케줄러를 설계, 구현하여 학습자는 최소한의 학습진도를 유지할 수 있도록 하였고, 교수자는 담당 교과목이 재생될 때 학습자의 질의에 대해 즉각적으로 응답할 수 있도록 하였다. 또한 SMIL을 이용해서 다중사용자 환경을 표현하고 이에 포함된 멀티미디어 객체들의 시간적 동시성과 연관성을 제시하여 학습자의 학습 능력과 집중력을 높일 수 있도록 하였다.