• 산업융합연구
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• 제21권4호
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• pp.73-80
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• 2023

본 연구의 목적은 코로나 팬데믹기간에 온라인 학습 도구 패들랫(Padlet)을 활용하여 대면으로 수업한 교양 과목에 대한 학습자의 인식을 조사하는데 있다. 연구방법은 B대학 재학생 37명을 대상으로 패들렛 활용 수업에 대한 만족도, 참여도, 학습 효과와 동기에 대해 양적 조사와 질적 조사를 실시하였다. 수집된 설문 자료는 SPSS 19.0 프로그램으로 통계 처리하였고, 개방형 질문은 중심어 위주로 분류하여 데이터를 분석하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 패들렛을 활용한 대면 수업에 대해 학습자의 인식은 통계적으로 유의하였다(p< .001). 수업만족도가 제일 높았고, 이어서 학습 효과와 동기 순으로 높았고 반면, 수업 참여도는 제일 낮았다. 둘째, 성별비교에서는 여학생이 참여도를 제외한 만족도, 학습 효과, 동기에서 통계적으로 유의하게 높았다(p< .001). 셋째, 학년 간 비교에서는 1학년과 4학년이 통계적으로 유의하였고(p< .001), 만족도, 참여도, 학습 효과, 동기에서 모두 1학년이 4학년 보다 높았다. 넷째, 개방형 질문에서 패들렛 활용 학습에 대한 만족도, 참여도, 학습 효과, 동기에 대해 학습자들은 긍정적인 데이터를 보였다. 연구결과를 토대로 제언 및 교육적 함의가 논의되었다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제13권3호
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• pp.363-384
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• 2011

학교 수학에서 발견적 형성적 측면을 강조할 수 있는 교수학적 도구로 스프레드 시트의 활용에 대한 실증적인 분석이 필요하다는 인식하에 본 연구는 확률 통계 영역에서 스프레드시트를 활용할 수 있는 구체적인 방안에 대해서 알아보고, 이에 따라 확률 통계 영역에서 스프레드시트를 활용한 교수 학습 자료를 실제로 개발하기 위한 목적으로 수행되었다. 문헌 연구를 통해 확률 통계 영역의 개념과 내용중에서 스프레드시트를 활용한 학습경로를 구성했으며, 교수 실험에서 드러난 문제점을 보완하여 8차시 분량의 스프레드시트를 활용한 교수 학습 자료를 개발하였다. 교수 실험에 참여한 학생들은 "정보사회와 컴퓨터"과목의 정규 단원에서 스프레드 시트의 다양한 기능을 익혔고, 스프레드시트의 셀 기능과 수학함수, 통계함수의 기능을 사용할 수 있었다. 교수 실험 과정에서 스프레드시트를 활용한 교수 학습 자료는 학생들이 확률 통계적 상황의 여러 측면을 직관적으로 탐구하는 것을 가능하게 하였으며, 확률 통계적 추론을 경험하고 수학적 사고를 구성하는 데 긍정적인 역할을 하였다. 이 결과는 교실 수업에서 스프레드시트를 활용한 교수 학습 자료가 확률 통계적 상황과 상호 작용하는 기회를 제공할 수 있음을 시사한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.393-396
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• 2022

본 연구는 국방과학기술 분야의 특허 및 논문 실적을 이용하여 통계기반 기계학습 모델 4 종을 학습하고, 실제 분석 대상기관의 데이터 입력결과를 분석하여 실용성에 대한 한계점 분석을 목적으로 한다. 기존 연구에서는 특허분류코드를 기준으로 분류하여 특수 목적으로 활용하거나 세부 연구 범위 내 연구 주제탐색 및 특징연구 등 미시적인 관점에서의 상세연구 활용 목적인 반면, 본 연구는 거시적인 관점에서 연구의 전체적인 흐름과 경향성 파악을 목적으로 한다. 이에 ICT 기술 138 종의 특허 및 논문 30,965 건과 국방과학기술 192 종의 특허 및 논문 23,406 건을 학습데이터로 각 모델을 학습하였다. 비교한 통계기반 학습모델은 Support Vector Machines, Decision Tree, Naive Bayes, XGBoost 모델이다. 학습데이터에 대한 학습검증 단계에서는 최대 99.4%의 성능을 보였다. 다만, 실제 분석대상기관의 특허 및 논문 12,824 건으로 입력분석한 결과, 모델별 편향성 문제, 데이터 전처리 이슈, 다중클래스 및 다중레이블 문제를 확인, 도출한 문제에 대한 해결방안을 제시하고 추가 연구의 방향성을 제시한다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2003년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.35-37
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• 2003

정보기술의 발전은 학습자와 교수자에게 새롭고 다양한 교육매체를 활용할 수 있는 기회를 제공하고 있다. 가상대학이나 사이버 교육 등과 같은 온-라인 교육 뿐 아니라 교수자와 학습자가 같은 공간에서 이루어지는 전통적인 교육 현장에서도 다양하게 활용되고 있다. 그러나 이러한 연구들의 대부분은 학습자의 학습 상태를 이해하고 적전한 피드백을 주기위한 방법들이 제한적이고 부족한 면이 많다고 할 수 있다. 본 연구에서는 전동적인 교실 수업에서 학습자들의 학습정도에 대한 교수자의 이해를 돕고 학습자들이 보다 적극적으로 수업에 임할 수 있도록 실시간 평가시스템을 활용하는 방안을 제안하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제44차 하계학술발표논문집 19권2호
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• pp.245-248
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• 2011

본 연구의 목적은 초등 컴퓨터교육에서 디지털마인드맵을 활용한 컴퓨터 수업이 학습자의 학습흥미도와 초인지 향상에 미치는 효과를 알아보기 위한 것이다. 이를 위해 수원시에 소재한 S초등학교 6학년 1개 학급 26명을 실험집단으로 선정하였다. 실험은 매주 1차시 정보재량시간을 이용하여 4차시에 걸쳐서 진행하였으며, 실험 사전 사후에 학습자들의 학습흥미도와 초인지 검사도구를 통하여 조사하였다. 디지털마인드맵을 활용한 수업이 실제로 학습자의 학습흥미도와 초인지 향상에 효과를 미쳤는지를 확인하기 위하여 면담을 통한 질적평가도 실시하였다. 검사도구를 통해 수집된 자료를 가지고 사전-사후 학습흥미도와 초인지의 평균차이가 통계적으로 유의미한지 확인하기 위해 두 종속표본 t검정을 실시하였다. 연구결과, 디지털마인드맵을 활용한 컴퓨터수업은 초등학생의 학습흥미도 향상에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 확인되었지만 초인지 향상 면에서 통계적으로 유의미한 차이는 나타나지 않았다. 그러나 면담결과로 미루어 보아 일정부분 초인지 향상에 긍정적인 효과가 있음을 유추해 볼 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제35권6호
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• pp.739-754
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• 2022

텍스트 데이터는 일반적으로 많은 변수를 포함하고 있으며 변수들 사이의 연관성도 높아 통계 분석의 정확성, 효율성 등에서 문제가 생길 수 있다. 이러한 문제점에 대처하기 위해 목표 변수가 주어진 지도 학습에서는 목표 변수를 잘 설명할 수 있는 단어들을 선택하여 이 단어들만 통계 분석에 이용하기도 한다. 반면, 비지도 학습에서는 목표 변수가 주어지지 않으므로 지도 학습에서와 같은 단어 선택 절차를 활용하기 어렵다. 이 연구에서는 토픽 모형을 이용하여 지도 학습에서의 목표 변수를 대신할 수 있는 토픽을 생성하고 각 토픽별로 연관성이 높은 단어들을 선택하는 단어 선택 절차를 제안한다. 제안된 절차를 실제 텍스트 데이터에 적용한 결과, 단어 선택 절차를 이용하면 많은 토픽에서 공통적으로 자주 등장하는 단어들을 제거함으로써 토픽을 더 명확하게 식별할 수 있었다. 또한, 군집 분석에 적용한 결과, 군집과 범주 사이에 높은 연관성을 가지는 군집 분석 결과를 얻을 수 있는 것으로 나타났다. 목표 변수에 대한 정보없이 토픽 모형을 이용하여 선택한 단어들을 분류 분석에 적용하였을 때 목표 변수를 이용하여 단어들을 선택한 경우와 비슷한 분류 정확성을 얻을 수 있음도 확인하였다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2000년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.17-22
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• 2000

시계열 자료를 분석할 때 쉽게 접근하는 통계적 방법은 ARMA 모형이며 신경망 학습 방법 중에서는 다층 퍼셉트론에서의 Back-propagation 알고리즘이 일반적이다. Back-propagation을 비롯한 신경망 학습의 구조는 자료의 특성에 따라 경험적으로 결정하는 것으로 알려져 있다. 그러나 바로 이 점이 신경망 학습방법의 이용을 어렵게 하는 요인이기도 하다. 본 연구는 ARMA 모형 중 몇 개 유형의 자료에 대하여 Back-propagation 알고리즘을 적용함에 있어 어떠한 구조로 학습하는 것이 효율적인가를 입력층과 은닉층의 크기, 활성화 함수를 중심으로 검토하였다.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2003년도 춘계학술대회
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• pp.57-63
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• 2003

시대적으로 요구되는 수요자(학습자) 중심 교육의 구현과 교육 공급자(학교)는 학습자의 적성, 능력, 흥미, 진로에 부합하는 교육과정을 개방하고 이에 적합한 교육환경을 제공하여 학습 주체인 학습자가 교육을 통해 생활에 필요한 능력과 적성에 맞는 진로를 찾을 수 있도록 교육과정을 운영하는 것이 제7차 교육 과정의 핵심이다. 1997년부터 시행되어 2002년 고등학교에서 처음 실시한 수학과교육과정 속의 초등 및 중등학교 통계교육과정의 개요와 특성을 살펴보고 문제점을 제시한다.

• 벤처혁신연구
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• 제4권1호
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• pp.23-38
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• 2021

본 연구는 비대면 교육서비스 품질 구성요소인 시스템 편리성, 시스템품질, 상호작용성이 학생이 지각하는 교육서비스 가치와 학습몰입과 전공만족도에 영향을 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 본 연구를 통해 다음과 같은 연구결과를 도출할 수 있었다. 첫째, 비대면 교육서비스품질의 구성요소인 시스템편리성, 시스템품질, 상호작용성의 3가지 요인이 교육서비스가치에 통계적으로 유의한 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 둘째, 비대면 교육서비스품질의 구성요소인 시스템편리성, 시스템품질, 상호작용성의 3가지 요인중에서 시스템품질과 상호작용성은 학습몰입에 통계적으로 유의한 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 셋째, 비대면 교육서비스 가치가 전공만족도에 미치는 영향을 분석한 결과, 교육서비스가치는 전공만족도에 통계적으로 유의한 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 넷째, 학습몰입이 전공만족도에 미치는 영향을 분석한 결과, 학습몰입은 전공만족도에 통계적으로 유의한 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1995년도 제7회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.169-174
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• 1995

품사 태깅은 형태소 분석 이후 발생한 모호성을 제거하는 것으로, 통계적 방법과 규칙에 기 반한 방법이 널리 사용되고 있다. 하지만, 이들 방법론에는 각기 한계점을 지니고 있다. 통계적인 방법인 은닉 마코프 모델(Hidden Markov Model)은 유연성(flexibility)을 지니지만, 교착어(agglutinative language)인 한국어에 있어서 제한된 윈도우로 인하여, 중의성 해결의 실마리가 되는 어휘나 품사별 제대로 참조하지 못하는 경우가 있다. 반면, 규칙에 기반한 방법은 차체가 품사에 영향을 받으므로 인하여, 새로운 태그집합(tagset)이나 언어에 대하여 유연성이나 정확성을 제공해 주지 못한다. 이러한 각기 서로 다른 방법론의 한계를 극복하기 위하여, 본 논문에서는 통계와 규칙을 통합한 한국어 태깅 모델을 제안한다. 즉 통계적 학습을 통한 통계 모델이후에 2차적으로 규칙을 자동학습 하게 하여, 통계모델이 다루지 못하는 범위의 규칙을 생성하게 된다. 이처럼 2단계의 통계와 규칙의 자동 학습단계를 거치게 됨으로써, 두개 모델의 단점을 보강한 높은 정확도를 가지는 한국어 태거를 개발할 수 있게 하였다.