• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.139-141
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• 2015

본 논문은 커뮤니티 기반의 질의-응답 서비스에서 사용자 질의의 주제를 분류하는 시스템을 소개한다. 커뮤니티 기반의 질의-응답 서비스는 분야에 따라 다양한 주제를 가질 수 있으며 오늘 날 사용자 질의의 주제 분류에는 통계 기반의 분류 방법이 많이 이용되고 있다. 통계 기반의 분류 방법으로 사용자 질의를 분류하기 위해서는 주제에 적합한 대량의 학습 말뭉치가 필요하다. 주제에 적합한 대량의 학습 말뭉치를 사람이 직접 구축하는 것은 많은 시간과 비용이 든다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 위키피디아 문서를 Supervised K-means Clustering 기법으로 주제별로 분류함으로써 학습 말뭉치를 반자동으로 구축하는 방법을 제안한다. 그 다음, 생성된 학습 말뭉치로 지지 벡터 기계를 학습하여 사용자 질의의 주제를 분류하게 된다. 위키피디아 문서와 사용자 질의는 다른 도메인의 문서임에도 불구하고 본 논문의 시스템으로 사용자 질의의 주제를 분류한 결과 77.33%의 정확도를 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (A)
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• pp.113-118
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• 2006

고등학교 수학과 교육과정에서의 ‘확률과 통계'단원은 실제로 자료의 수집과 요약을 통하여 자료 분석방법을 배우고 사회와 자연현상을 인식하고 추론하는 능력을 기르는데 목표를 두고 있다. 추상적인 수학내용을 직접 시도하거나 학생들이 실제적인 자료를 수집하고 직접 자료를 해석하고 추론해 보는 경험과정은 수학실험과 시뮬레이션이라는 컴퓨터 학습을 통해 가능하고 개념학습의 전 단계에서 보다 구성적이고 탐구적인 활동을 강화할 수 있다. 본 논문에서는 ‘확률과 통계'의 교수-학습과정에서 수학적 시뮬레이션을 활용한 웹 기반 학습모형을 제시하여 학습자들에게 수학적 내용과 관련된 구체적 매체를 조작하는 컴퓨터 실험 활동을 통하여 수학에서의 원리발견과 통계적 추론을 경험하고 유도할 수 있는 탐구적 학습 환경을 조성해 보고자 한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.107-119
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• 2016

본 연구는 기본간호학 이론과목에 팀 기반수업을 적용한 후 간호학생들의 자기주도적 학습, 학업적 자기효능감, 학습만족도에 미치는 효과를 탐색한 서술적 조사연구이다. 연구대상자는 G지역 소재 일개대학 간호학과에 재학중인 2학년 간호학생 104명이었으며, 자료수집은 2016년 3월2일 부터 6월15일까지 실시하였다. 자료는 SPSS 21.0 Program을 이용하여 t-test와 one-way ANOVA, paired t-test, 피어슨 상관관계(Pearson's correlation coefficients) 통계방법을 활용하여 분석하였다. 연구결과를 살펴보면 일반적인 특성에 따른 학습만족도의 차이에서 입학 시 간호사에 대한 생각(F=3.751, p<.05), 기본 간호학 실습수업에 대한 흥미 정도에서 통계적으로 유의한 차이를 보였다(t=4.410, p<.05). 자기주도적 학습은 팀기반 학습적용 전 평균 3.39점에서 적용 후 평균 3.50점으로 0.11점 상승하였으며, 통계적으로 유의한 차이를 나타냈고(t=-2.083, p=<.05), 학업적 자기효능감도 팀기반 학습 적용 후 3.12점에서 3.65점으로 0.53점 상승하였으며, 통계적으로 유의한 차이를 나타냈다(t=-14.175, p=<.001). 팀기반 학습 적용에 대한 학습만족도는 평균 3.73점으로 중간이상으로 나타났고, 팀기반 학습 적용 후 자기주도적 학습은 학업적 자기효능감(r=.512, p<.001), 학습만족도(r=.421, p<.001)와 중간정도 크기의 양의 상관관계를 보였다. 본 연구결과 팀기반 학습은 자기주도적 학습, 학업적 자기효능감, 학습만족도를 높여주는 교수법으로 급변하는 의료환경에서 간호학생들에게 졸업과 동시에 요구되는 임상수행능력을 발휘하고 다양한 간호상황에 대응하여 임상문제를 효과적으로 해결할 수 있는 역량을 함양시킬 수 있는 학습방법임을 입증하였다. 본 연구결과를 근거로 기본간호학 뿐만 아니라 다양한 간호학의 교과목 특성에 맞는 팀기반 학습법을 적용해볼 것을 제언한다.

• 응용통계연구
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• 제11권1호
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• pp.5-12
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• 1998

최근의 교육 방식은 교수 중심에서 학습 중심으로 변화하고 있으며, 여러 매체의 교육적 활용이 강조되고 있다. 본 연구는 웹상에서 14면 주사위 모의실험을 통하여 통계학의 기본 개념들을 학습할 수 있는 전자교재 "CyberStat"을 소개한다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2004년도 학술발표논문집
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• pp.255-257
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• 2004

본 연구에서는 기존 연구들에서 제기된 중등교육과정 통계교육의 여러 가지 문제점을 정리해보고, 통계교육에 도움을 제공할 수 있는 웹사이트의 구축 방안을 탐색해 보고자 한다.

• 직업교육연구
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• 제35권4호
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• pp.89-107
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• 2016

본 연구는 서울지역 중 고등학생의 자기주도학습능력과 진로성숙도 간 종단관계를 살펴보기 위해 서울교육종단연구 데이터를 활용하여 자기회귀교차지연 모형검증을 실시하였다. 분석 결과를 종합하면 다음과 같다. 첫째, 자기주도학습능력 변인의 경우, 1차년도에서 6차년도에 이르는 시간경로에 따라 통계적으로 유의미한 정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 진로성숙도 변인 역시 1차년도에서 6차년도에 이르는 시간경로에 따라 통계적으로 유의미한 정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 자기주도학습능력이 진로성숙도에 미치는 영향은 시간 흐름에 따라 통계적으로 유의미한 정적 영향관계를 보인 반면, 진로성숙도가 자기주도학습능력에 미치는 영향은 통계적으로 유의미한 결과를 보이지 않았다. 연구 결과를 바탕으로 중학교에서의 자기주도학습 강화 프로그램 정착, 입시제도가 아닌 진로발달단계를 고려한 진로지도 및 진로교육, 중 고등학교에의 진로진학상담교사 추가 배치 등을 제안하였다.

• 응용통계연구
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• 제32권1호
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• pp.41-68
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• 2019

멀티 뷰 기법은 데이터를 다양한 관점에서 보려는 접근 방법이며 데이터의 다양한 정보를 통합하여 사용하려는 시도이다. 최근 많은 연구가 진행되고 있는 멀티 뷰 기법에서는 단일 뷰 만을 이용하여 모형을 학습시켰을 때 보다 좋은 성과를 보인 경우가 많았다. 멀티 뷰 기법에서 딥 러닝 기법의 도입으로 이미지, 텍스트, 음성, 영상 등 다양한 분야에서 좋은 성과를 보였다. 본 연구에서는 멀티 뷰 기법이 인간 행동 인식, 의학, 정보 검색, 표정 인식 분야에서 직면한 여러 가지 문제들을 어떻게 해결하고 있는지 소개하였다. 또한 전통적인 멀티 뷰 기법들을 데이터 차원, 분류기 차원, 표현 간의 통합으로 분류하여 멀티 뷰 기법의 데이터 통합 원리를 리뷰 하였다. 마지막으로 딥 러닝 기법 중 가장 범용적으로 사용되고 있는 CNN, RNN, RBM, Autoencoder, GAN 등이 멀티 뷰 기법에 어떻게 응용되고 있는지를 살펴보았다. 이때 CNN, RNN 기반 학습 모형을 지도학습 기법으로, RBM, Autoencoder, GAN 기반 학습 모형을 비지도 학습 기법으로 분류하여 이 방법들이 대한 이해를 돕고자 하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권1호
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• pp.58-66
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• 2022

인터넷 기술이 발전함에 따라 SNS 사용자가 늘어나고 있다. SNS의 대중화가 진행되면서 소셜 네트워크의 영향력과 익명성을 활용한 SNS형 범죄가 나날이 증가하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 인스타그램에서 SNS형 범죄에 주로 이용되는 가짜 계정 분류를 위해 통계 데이터와 이미지 데이터를 이용하여 각각 기계학습 및 딥러닝(deep learning) 기법을 활용한 가짜 계정 분류 방법을 제안한다. 모델 학습에 사용된 SNS 계정 데이터는 자체적으로 수집하였으며, 수집된 데이터는 통계 데이터 및 이미지 데이터에 기반한다. 통계 데이터의 경우에는 기계학습 및 다층 퍼셉트론 기반으로 학습을 진행하였고, 이미지 데이터의 경우에는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 기반으로 학습을 진행하였다. 학습을 진행한 결과 계정 분류에 대하여 정확도가 전반적으로 높게 나온 것을 확인하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제18권1호
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• pp.137-155
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• 2004

현실적 수학교육은 탐구학습, 열린학습 등을 통해 수학적 사고력, 문제해결력을 신장하려는 최근의 수학교육의 방향에 걸맞는 새로운 교수${\cdot}$학습 방법의 하나로 주목받고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 고등학교 확률과 통계 영역에서 현실적 수학교육을 적용하기 위한 문맥을 개발하였다. 이 문맥들은 수학사, 자연 및 사회 현상, 실생활의 상황, 타 교과에서의 활용 상황 등 다양한 분야에서 고등학교 2${\sim}$2학년 수준에 알맞게 개발되었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.467-469
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• 1999

Independent component analysis (ICA)는 주어진 데이터를 통계적으로 독립인 요소들의 선형 결합으로 표시하는 통계학적 방법이다. ICA의 주요한 적용분야중의 하나는 source들의 선형 mixture로부터 어떠한 서전 정보도 없는 상태에서 원래의 통계학적 독립변수인 source를 복원하는 blind separation이다. ICA와 source separation을 위한 다양한 신경 학습 알고리듬이 제시되어왔다. ICA의 학습 알고리듬에서는 비선형 함수가 중요한 역할을 한다. 이 논문에서는 generalized 가우시안 prior를 도입하여 다양한 확률분포를 갖는 source들의 mixture를 분리하는 효율적인 source separation 알고리즘을 제시한다. 모의실험을 통하여 제안된 방법의 우수성을 살펴본다.