• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.186-186
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• 2022

강수 및 침투 등으로 발생하는 지하수위의 변동을 예측하는 것은 지하수 자원의 활용 및 관리에 필수적이다. 지하수위의 변동은 지하수 자원의 활용 및 관리뿐만이 아닌 홍수 발생과 지반의 응력상태 등에 직접적인 영향을 미치기 때문에 정확한 예측이 필요하다. 본 연구는 인공신경망 중 다층퍼셉트론(Multi Layer Perceptron, MLP)을 이용한 지하수위 예측성능 향상을 위해 MLP의 구조 중 Optimizer를 개량하였다. MLP는 입력자료와 출력자료간 최적의 상관관계(가중치 및 편향)를 찾는 Optimizer와 출력되는 값을 결정하는 활성화 함수의 연산을 반복하여 학습한다. 특히 Optimizer는 신경망의 출력값과 관측값의 오차가 최소가 되는 상관관계를 찾는 연산자로써 MLP의 학습 및 예측성능에 직접적인 영향을 미친다. 기존의 Optimizer는 경사하강법(Gradient Descent, GD)을 기반으로 하는 Optimizer를 사용했다. 하지만 기존의 Optimizer는 미분을 이용하여 상관관계를 찾기 때문에 지역탐색 위주로 진행되며 기존에 생성된 상관관계를 저장하는 구조가 없어 지역 최적해로 수렴할 가능성이 있다는 단점이 있다. 본 연구에서는 기존 Optimizer의 단점을 개선하기 위해 지역탐색과 전역탐색을 동시에 고려할 수 있으며 기존의 해를 저장하는 구조가 있는 메타휴리스틱 최적화 알고리즘을 이용하였다. 메타휴리스틱 최적화 알고리즘 중 구조가 간단한 화음탐색법(Harmony Search, HS)과 GD의 결합모형(HS-GD)을 MLP의 Optimizer로 사용하여 기존 Optimizer의 단점을 개선하였다. HS-GD를 이용한 MLP의 성능검토를 위해 이천시 지하수위 예측을 실시하였으며 예측 결과를 기존의 Optimizer를 이용한 MLP 및 HS를 이용한 MLP의 예측결과와 비교하였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제36권2호
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• pp.191-202
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• 2016

본 연구에서는 과학관 교육의 목적인 교육하기, 참여하기, 즐기기를 추구하고 인지적 영역과 정의적 영역의 학습 효과를 향상시키기 위해서 과학관 학습 모형을 개발하였다. 모형을 개발하기 위하여 기존의 박물관 교육 모형을 '요인 중심 박물관 교육 모형'과 '과정 중심 박물관 교육 모형'으로 구분하여 고찰하고 과학관 교육의 특성화 방법을 고찰하였다. 선행 연구에 근거하여 과학관 학습 모형에서 전시물, 스캐폴딩과 소집단 내 상호작용, 놀이에 중점을 두었고, 개인적, 사회적, 물리적 요인을 포함하였으며, 각 요인들이 인지적, 정의적 영역에 영향을 줄 수 있다는 것을 고려하였다. 본 연구에서 개발한 과학관 학습 모형은 놀이에 중점을 두고 있는 점을 반영하여 '과학관 놀이-학습 모형'이라고 명명하였다. 이 모형은 '준비', '전시물 탐색', '체험', '정리'의 교수 학습 단계를 중심축으로 양쪽에 학생과 교사의 활동이 나타난 형태이다. '준비' 단계는 개인적, 물리적 요인을 고려하고, 학생은 관련 지식을 형성하며 놀이를 준비한다. '전시물 탐색' 단계는 개인적, 사회적 요인을 고려하고, 전시물, 스캐폴딩과 소집단 내 상호작용, 놀이가 집약된 이 모형의 핵심 단계이다. 이 단계는 학생들이 공동의 문제를 해결하기 위해 전시물을 탐색하는 과정으로 이러한 활동을 묶는 수단이 놀이이다. 학생들은 소집단으로 활동하며 상호작용을 통해 문제를 해결하고, 해결되지 않으면 교사의 도움을 받게 된다. '체험'과 '정리' 단계는 개인적 요인을 고려한 것인데, '체험' 단계에서는 '전시물 탐색' 단계의 활동과 연계된 조작적 활동을 하고, '정리' 단계에서는 놀이를 통해 학습 내용을 정리한다. 과학관 교육은 다양한 형태로 실행되므로 과학관 학습 모형에 대한 지속적인 연구와 다양한 교육 프로그램의 개발이 필요하다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.594-603
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• 2021

본 연구는 예비교사들의 원격 PBL 수업에서 학습자의 몰입에 대한 학습동기와 흥미의 영향을 인식된 과제 난이도가 조절효과를 가지는지 탐색하고자 수행되었다. 이를 위해서 선행연구 탐색을 통해서 연구모형을 구성하였다. 연구모형의 검증을 위해 교육과정 수업을 수강하는 사범학부 학생 105명을 대상으로 원격PBL을 운영하였다. 원격PBL은 실시간 화상 회의 시스템을 이용하여, 실시간으로 협업 활동을 수행하였다. 원격PBL 활동이 종료된 이후에, 학습동기, 흥미, 몰입, 과제난이도 인식 수준을 측정하였다. 수집된 자료는 구조방정식 모형을 이용한 집단 간 비교(test of the structural model invariance across the groups) 분석을 수행하여, 측정모형 간의 경로계수의 차이를 검증하여 과제난이도에 따른 조절효과를 검증하였다. 그 결과 몰입에 대한 학습동기의 영향을 흥미가 매개하는 것으로 나타났으며, 인식된 과제난이도 수준에 의해서 학습동기에서 흥미로 향하는 경로가 조절되는 것으로 나타났다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.517-535
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• 2021

디지털 기술 발달은 우리의 삶뿐만 아니라, 온라인 교육 환경에도 많은 변화를 가져오게 되었다. 개별 학습자들에게 맞춤화된 내용을 필요한 즉시 제공 받기를 원하는 학습자들의 요구에 따라 마이크로러닝이 등장하게 되었다. 마이크로러닝은 개인에게 맞춤화된 콘텐츠를 적시에 빠르게 학습이 제공된다는 의미에서 '적응형(adaptive)' 교육이라고 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 적응형 마이크로러닝의 개발원칙이 무엇인지 살펴보고자 하였다. 이를 위해 문헌 연구 및 사례 분석을 통해 적응형 마이크로러닝 개발원칙을 탐색하였다. 그 결과, 개발원칙을 적응형 학습 환경, 적응형 학습 콘텐츠, 적응형 학습 시퀀스, 적응형 학습 평가의 네 가지 측면으로 구분하고 각각에 대한 세부요소를 제시하였다. 마이크로러닝이 현 사회적 요구를 반영한 새로운 이러닝의 형태인 만큼, 본 연구는 앞으로의 후속연구를 위한 방향성을 제안하는 탐색연구로서의 의미를 찾고자 한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2004년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.636-639
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• 2004

본 논문은 웹 도큐먼트를 기반으로 사용자에게 의미 있는 정보를 찾아주기 위한 연관 객체 추출 기법인 PMPL(Personalized Multi-Strategey Pattern Loaming) 시스템을 제안하고자 한다. PMPL 모듈은 인터넷의 정보를 여과하여 필터링하고, 사용자 개인화의 키워드를 중심으로 연관된 객체를 추출한다. 이때 연관된 객체 추출 시 대용량 데이터에서 시간적, 공간적면에서 효율적인 연관 탐색 기법인 Fp-Tree와 Fp-Growth 알고리즘을 적용시켰으며, 연관규칙 탐색을 보완하기 위해 가중치 기법인 만유인력 기법을 적용시켰다. PMPL 시스템을 실행한 결과 개인화된 사용자 중심어 기초로 기존의 단일 학습 기법에 비해 더 많은 의미 있는 연관 지식을 추출한 결과가 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.483-486
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• 2009

본 논문은 클러스터링 탐색 방법과 온톨로지 학습 방법을 융합하여 보다 더 효율적인 검색 방안을 제안한다. 이를 통해 키워드가 정확하게 일치하지 않더라도 사용자가 원하는 웹 서비스를 검색할 수 있고, 반대로 키워드가 일치하지만 사용자가 의도하지 않은 웹 서비스는 검색 결과에서 제거할 수 있다. 주된 아이디어는 매개변수들 사이의 숨은 시맨틱 개념을 찾아내어 온톨로지를 학습하고, 확장된 키워드 탐색 방법과 온톨로지 활용 방법을 혼합 사용하여 보다 지능적인 웹 서비스 매칭을 수행하는 것이다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.35-50
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• 2018

학습자중심 학습 환경에서 온라인 대시보드는 학습자 스스로 자신의 활동을 점검, 재구성하는 학습자 중심의 과정을 지원한다. 이때 대시보드 상의 학습정보는 집약적인 형태로 제시되는 특성을 가지고 있으며 다양한 학습자의 개별적인 요구에 맞춤화되어야 한다. 따라서 대시보드가 어떠한 핵심정보를 제공해야 하는지에 대한 탐색이 필요하며, 이를 위해 본 연구에서는 문헌과 대시보드 사례 그리고 학습자 경험을 질적으로 분석하였다. 분석을 통해 도출된 정보의 공통적인 속성을 중심으로 범주화한 결과, 학습준비, 학습참여, 상호작용, 학습성과의 4가지 정보유형 및 11개의 하위범주로 분류할 수 있었다. 이 같은 결과를 토대로 학습자중심 학습 환경에서의 온라인 대시보드 설계 및 구조화에 있어 시사점을 논의하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.85-98
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• 2002

본 연구에서는 사이버교육 시스템에서 학습자의 개인적인 특성에 맞추어 학습할 수 있는 코스웨어를 개발하기 위해 먼저 학습자 특성 분석 및 프로파일 관리 소프트웨어 모듈을 개발하였다. 본 연구에서 분석한 학습자의 특성요인으로서는 개인신상정보, 학습성취도 정보, 학습 특성 및 수행성과 포트폴리오 정보 등이며 이를 학습자 프로파일 관리 DB에서 학습자 특성에 대한 정교한 분석을 기반으로 관리하였다. 또한 교육과정 구조화 소프트웨어 모듈을 구성하였으며 이는 High level & Low level 구조화 기법을 활용하고, 학습 주제와 세부 학습과제로 계열화하여 학습내용을 정교하게 구성할수 있도록 하였다. 이를 기반으로 적응적 탐색지원과 규칙기반 기법을 활용한 조언 알고리듬 모듈을 구현하였다. 이 연구는 앞으로 인터넷 환경에서 교육용컨텐츠를 다양한 매체로 학습할 때 학습자 개개인의 개별학습을 위주로 한 자기주도학습을 구현하는 기반으로 활용될 수 있다.

• 한국지구과학회지
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• 제43권3호
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• pp.430-445
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• 2022

이 연구는 광물과 암석을 주제로 진행된 야외지질학습에 참여한 초등학생들의 학습 효과를 생소한 경험 공간(Novelty space) 개념을 중심으로 탐색하는 것을 목적으로 한다. 방과 후 자율 동아리 활동 형식으로 서울의 한 공립초등학교에서 진행된 본 프로그램에 6학년 학생 총 10명이 참여하였다. 학생들은 교실 학습 환경에서 광물과 암석 표본을, 야외 학습 환경에서 노두에 노출되었거나 정원석 등으로 쓰이고 있는 광물과 암석을 각각 관찰하였다. 저자들은 각 차시별 연구 참여자들이 작성한 활동지(글, 그림), 연구자 참여 노트, 연구 참여자의 활동이 담긴 영상 및 음성 자료와 사후 인터뷰 자료를 수집하였다. 인지적 영역에서 학생들의 학습 효과를 분석하기 위해 Remmen and Frøyland (2020)의 암석 분류를 위한 관찰 분석틀과 Oh (2020)의 암석 기술어 분석틀을 활용하였다. 또한 심리 및 지리적 영역의 학습 효과를 탐색하기 위해 학생들의 그림과 담화 및 면담 자료를 귀납적으로 분석하였다. 연구 결과 학생들은 교실 학습 환경에서 '일상적', '과도기적' 관찰 양상을 보였으며 야외 학습 환경에서(학교 운동장, 지역사회)는 '과도기적' 및 '과학적' 관찰 단계까지 발전하는 모습을 나타냈다. 덧붙여 과학적 관찰 단계로 갈수록 더 많은 종류의 암석 기술어가 사용되는 것 또한 확인되었다. 심리, 지리적 측면에서 학생들은 익숙한 야외 학습 환경으로의 답사 장소 선정, 야외지질학습에 대한 긍정적인 인식, 심미적 감상 등을 표현하였다. 끝으로 이 연구는 학생들의 학습 효과 분석을 위한 도구로써 생소한 경험 공간 개념이 유용한 도구가 될 수 있음을 강조하며 아울러 가상야외지질학습과 같은 새로운 학습환경을 고려하는 학술적인 접근이 필요함을 제안하는 바이다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2018년도 제25회 학술대회 논문집
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• pp.65-68
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• 2018

본 연구는 학교도서관 독서 기반 프로젝트 학습에 대한 학생들의 인식을 탐색하는 데에 그 목적이 있다. 이를 위해 중학교 사회 교과 연계 독서 기반 프로젝트 학습을 구안하여 실시하고, 이에 지속해서 참여한 학생 여덟 명을 대상으로 심층 면담을 진행하였다. 그 결과 교과연계 독서와 수업 공간으로서의 도서관 등 학교도서관의 프로젝트 학습 전반에 대한 인식을 파악하였다. 이를 바탕으로 학습자의 요구를 반영하여 교과 연계 독서기반 프로젝트 학습의 활성화 방안을 논의하였다.