• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.443-448
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• 2018

웹검색 결과의 품질 향상을 위해서는 질의의 정확한 매칭 뿐만이 아니라, 서로 같은 대상을 지칭하는 한글 문자열과 영문 문자열(예: 네이버-naver)의 매칭과 같은 유연한 매칭 또한 중요하다. 본 논문에서는 문장대문장 학습을 통해 영문 문자열을 한글 문자열로 음차변환하는 방법론을 제시한다. 또한 음차변환 결과로 얻어진 한글 문자열을 동일 영문 문자열의 다양한 음차변환 결과와 매칭시킬 수 있는 발음 유사성 기반 부분 매칭 방법론을 제시하고, 위키피디아의 리다이렉트 키워드를 활용하여 이들의 성능을 정량적으로 평가하였다. 이를 통해 본 논문은 문장대문장 학습 기반의 음차 변환 결과가 복잡한 문맥을 고려할 수 있으며, Damerau-Levenshtein 거리의 계산에 자모 유사도를 활용하여 기존에 비해 효과적으로 한글 키워드들 간의 부분매칭이 가능함을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2010년도 제22회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.127-129
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• 2010

본 논문에서는 다양한 코퍼스를 통해 언어를 학습하는 과정을 모델링하여 무감독학습(Unsupervised learning)으로 문법적 패턴을 습득하는 방법론을 소개한다. 제안 방법에서는 적은 수의 특성 조합으로 잠재적 패턴의 부분만을 표현한 후 표현된 규칙을 조합하여 유의미한 문법적 패턴을 탐색한다. 본 논문에서 제안한 방법은 베이지만 추론(Bayesian Inference)과 MCMC (Markov Chain Mote Carlo) 샘플링에 기반하여 특성 조합을 유의미한 문법적 패턴으로 정제하는 방법으로, 랜덤하이퍼그래프(Random Hypergraph) 모델을 이용하여 많은 수의 하이퍼에지를 생성한 후 생성된 하이퍼에지의 가중치를 조정하여 유의미한 문법적 패턴을 탈색하는 방법론이다. 우리는 본 논문에서 유아용 비디오의 스크립트를 이용하여 다양한 유아용 비디오 스크립트에서 문법적 패턴을 습득하는 방법론을 소개한다.

• 한국과학교육학회지
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• 제31권5호
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• pp.734-744
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• 2011

본 연구의 목적은 중학생을 대상으로 판구조론 관련 개념에 대한 정신모형의 유형을 밝히고 학습양식에 따라 정신모형이 어떻게 다른지 조사하는 것이다. 중학교 3학년 94명을 대상으로 판구조론의 주요 개념인 판의 위치와 마그마 생성, 산맥의 생성, 지구의 내부 등 세 가지 주제에 대한 그리기 과제를 개발하여 실시하였다. 그리기 과제의 결과를 3명의 평가자가 분석하여 각 과제의 정신모형 유형과 유형별 준거를 설정하였다. 설정된 준거에 근거하여 전체 연구대상 학생들의 그리기 과제 결과를 정신모형 유형별로 분류하고 분석하였으며, 학습양식이 다른 학생들의 정신모형 빈도를 비교하였다. 정신모형의 유형은 각 주제의 특성에 따라 불안정 모형, 인과모형, 개념적 모형 또는 정적 불안정 모형, 동적 불안정 모형, 개념적 모형 등으로 분류되었다. 정신모형을 조사한 결과 나타난 불안정 모형에는 마그마가 핵이나 맨틀에서 생성된다는 대안개념과 판이 충돌하면서 판 자체의 표면부만 상승하여 산맥이 형성된다는 제한적인 사고등이 포함되어 있었다. 학습양식이 다른 학생들의 정신모형 유형별 비율을 비교한 결과, 세 가지 주제 모두 시각적 학습양식을 가진 학습자가 언어적 학습양식을 가진 학습자보다 개념적 모형의 비율이 높게 나타났고, 불안정 모형의 비율은 낮게 나타났다. 이로써 학습자의 학습양식에 따라 판구조론에 관한 정신모형에 차이가 있음이 확인되었으며, 학습양식을 고려한 교수전략 개발을 위한 근거자료가 된다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.101-125
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• 2022

최근 컴퓨팅 기술의 발전과 클라우드 환경의 개선에 따라 딥 러닝 기술이 발전하게 되었으며, 다양한 분야에 딥 러닝을 적용하려는 시도가 많아지고 있다. 대표적인 예로 정상적인 데이터에서 벗어나는 값이나 패턴을 식별하는 기법인 이상 탐지가 있으며, 이상 탐지의 대표적 유형인 점 이상, 집단적 이상, 맥락적 이중 특히 전반적인 상황을 파악해야 하는 맥락적 이상을 탐지하는 것은 매우 어려운 것으로 알려져 있다. 일반적으로 이미지 데이터의 이상 상황 탐지는 대용량 데이터로 학습된 사전학습 모델을 사용하여 이루어진다. 하지만 이러한 사전학습 모델은 이미지의 객체 클래스 분류에 초점을 두어 생성되었기 때문에, 다양한 객체들이 만들어내는 복잡한 상황을 탐지해야 하는 이상 상황 탐지에 그대로 적용되기에는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 객체 클래스 분류를 학습한 사전학습 모델을 기반으로 이미지 캡셔닝 학습을 추가적으로 수행하여, 객체 파악뿐만 아니라 객체들이 만들어내는 상황까지 이해해야 하는 이상 상황 탐지에 적절한 2 단계 사전학습 모델 구축 방법론을 제안한다. 구체적으로 제안 방법론은 ImageNet 데이터로 클래스 분류를 학습한 사전학습 모델을 이미지 캡셔닝 모델에 전이하고, 이미지가 나타내는 상황을 설명한 캡션을 입력 데이터로 사용하여 학습을 진행한다. 이후 이미지와 캡션을 통해 상황 특질을 학습한 가중치를 추출하고 이에 대한 미세 조정을 수행하여 이상 상황 탐지 모델을 생성한다. 제안 방법론의 성능을 평가하기 위해 직접 구축한 데이터 셋인 상황 이미지 400장에 대해 이상 탐지 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안 방법론이 기존의 단순 사전학습 모델에 비해 이상 상황 탐지 정확도와 F1-score 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권3호
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• pp.205-213
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• 2010

본 논문에서는 단어간 관계 패턴을 학습한 후 이에 기반하여 자연 언어 문장을 생성하는 방법을 소개한다. 기존의 문장 생성 방법론에서는 내재된 문법 규칙의 존재를 가정하거나 템플릿을 사용하고 있으나, 본 논문에서 소개하는 방법론에서는 태깅 등의 부가 정보 없이 단어의 동시 등장 빈도만을 활용하여 단어간 관계 패턴을 학습한다. 단어간 관계 패턴은 하이퍼네트워크 방법론에 기반하여 학습되었다. 학습이 진행됨에 따라 하이퍼네트워크의 복잡도가 높아지며, 학습 모델에 축적되는 언어 관계 패턴의 수가 증가한다. 학습된 모텔의 유효성은 학습 패턴에 기반한 자연 언어 문장 생성을 통해 확인하였다. 실험 결과 학습이 진행됨에 따라 문법적으로 성립하는 문장의 비율이 향상하였다. 파서를 이용하여 생성된 문장을 구성하는 문법 규칙을 분석한 후 문법 규칙의 분포를 학습에 사용한 코퍼스의 문법 규칙 분포와 비교한 결과 학습에 사용된 코퍼스의 문법적 특성을 학습할 수 있는 잠재력을 갖고 있음을 확인하였다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권6호
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• pp.115-123
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• 2017

본 연구는 한국 내 중국 유학생의 학습태도 유형을 분석하고, 각 유형별 특징을 파악하는데 목적이 있다. 이를 위해 질적 연구방법과 양적 연구방법의 장점을 갖춘 방법론으로 개인의 생각이나 태도와 같은 주관적 행위를 객관적으로 측정할 수 있는 Q방법론을 적용하였다. 연구의 결과 중국 유학생의 학습태도 유형은 네 가지로 분류되었다. 제1유형은 자기 자신에 대하여 만족감을 느끼지만, 학습 환경 및 자원에 대하여 불만이 있는 '학습 환경 불만형', 제2유형은 대학생활에 잘 적응하면서 즐겁게 공부하는 '적극융합형', 제3유형은 학위취득의 목표를 두지만 학습을 위한 의지가 부족한 '학습동력 부족형', 제4유형은 자신의 생각과 행동이 다르게 나타나는 '갈등·혼란형'이다. 논의 결과 중국 유학생이 고향에 떠나 외국에 유학하는 과정에서 성공적인 학습을 위하여 학습에 대한 동기를 명확하게 가지고, 한국어 능력을 더 높여야 하며, 학습방법의 정확한 이해와 활용이 필요하였다. 향후 중국인 유학생이 더욱 늘어나 것에 대비해 학습태도 조절과 학업의 적응을 위한 노력이 대학과 국가적 차원에서 지원할 수 있는 여건을 보다 적극적으로 행할 필요가 있다.

• 한국과학교육학회지
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• 제24권6호
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• pp.1158-1172
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• 2004

이 연구는 중등학생들이 가지고 있는 자연에 대한 관점중 인식론적 관점과 존재론적 관점과 그러한 관점의 원인을 알아보고자 하였다. 156명의 중등학생들이 참여했고, 자료는 설문지를 통해 수집되었다. 이 설문지는 선행연구에 기초하여 연구자들에 의해 개발되었다. 연구 결과, 중등학생들의 자연에 대한 관점 중에는 자연은 알 수 없다는 인식론적 관점이 가장 많았다. 이러한 관점의 근원은 자연의 규칙성과 조화, 예측 가능한 자연 현상, 자연 현상의 순환 과정이나 인과 관계, 자연과 인간과의 관계 등으로 매우 다양하였다. 중등학생들의 존재론적 관점에는 초자연적인 관점이 가장 많았다. 존재론적 관점들 중에서 학생들의 초자연적 관점은 그들의 신학적 측면의 영향이 광범위하게 나타났다. 과학이 다루는 세상이면서 동시에 과학의 대상물이 존재하는 물질세계인 자연에 대한 인식론적 관점과 존재론적 관점은 학습자가 과학 학습을 어떻게 이해하는지에 대한 바탕을 제공하는 중요한 자료가 된다. 앞으로 학생들이 가지고 있는 자연에 대한 인식론적 관점과 존재론적 관점과 그들의 과학 학습 과정 사이의 관련성의 연구가 필요하다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.535-546
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• 2022

본 연구는 S 대학교의 온라인 협력학습 질의응답에 관한 설문조사 결과를 바탕으로 온라인 비대면 교육 학업성취도 향상을 위한 요소들을 탐색하고자 하였다. 코로나 상황으로 전면 비대면 온라인 수업 시행으로 인한 교수자와 학습자 모두 심리적 고립감을 느끼기 쉬우며 학습 무기력 상태에서 혼자 공부하여야 하고 문제를 해결해 가야 하는 어려운 시기에 온라인 교육의 장점은 살리고 단점은 최소화하는 방법의 하나로 온라인 협력 학습 방법론을 적용한 수업 사례를 공유함으로써 여러 교수자와 학습자에게 미래 교육의 방향성을 제시하고자 하였다. 비대면 온라인 학습과 온라인 협력학습, 학습 촉진 방법론에 관한 선행연구를 검토하였고 구체적인 학습 촉진 방법으로 온라인 질의응답 방법론을 채택하여 연구를 진행하였다. 묻고 답하기(Q&A) 과정에서 학습자는 자신의 학습 내용을 점검하고 지식을 나누고 소통할 기회를 가질 수 있었으며, 질문자와 답변자의 익명성 보장, 향상점수제, 절대평가와 같은 성과평가 관련 요소들이 질의응답을 활용한 온라인 협력학습의 성공 요소로 설문 분석 결과 밝혀졌다. 온라인 비대면 학습이 지속될 가능성이 큰 미래에 실제 적용 가능한 작은 변화이지만 유의미한 교수방법론 적용사례를 공유함으로써 교수자와 학습자 모두에게 능동적이고 적극적으로 학습 현장을 바꾸고 보완해 함께 실력을 향상해 나갈 방법 및 방향성을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국지구과학회지
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• 제35권6호
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• pp.484-497
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• 2014

이 연구는 판 구조론에 대한 학생들의 개념을 알아보는 것이다. 이를 위해 충청도에 위치한 고등학교 2학년 70명의 학생들을 대상으로 판 구조론에 대한 시각적 표상의 개념 검사를 실시하였으며, 이중 10명의 학생들을 대상으로 반구조화된 면담을 진행하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 연구 참여자들은 판 구조론을 학습한 후에도 용어 및 색상의 의미, 판의 이동, 판의 경계, 용융의 위치 및 원인, 맨틀의 물리적 상태 및 판 운동의 원동력과 관련된 대안 개념을 가지고 있으며, 학생들이 가진 색상의 의미, 맨틀의 물리적 상태, 판 운동의 원동력 개념들은 유기적으로 관련되어 있었다. 또한 판 구조론 학습에 사용되는 시각적 표상은 용어, 판의 경계, 용융의 위치 및 맨틀의 물리적 특성에 대한 학생응답에 영향을 주었으며, 판 구조론 학습에서 학습자에게 대안 개념을 유발하는 시각적 표상의 요소들이 있는 것으로 나타났다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.732-735
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• 2020

기존에 지도학습 방법은 성능은 좋지만, 학습할 때 비디오 데이터와 정답 라벨이 있어야 한다. 그러나 이러한 데이터의 라벨을 수동으로 붙여줘야 하는 문제점과 그에 필요한 시간과 돈이 크다는 것이다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 다양한 방법 중 자기지도학습(Self-Supervised Learning) 중 하나인 회전 방법을 비디오 데이터에 적용하여 학습하는 연구를 진행하였다. 본 연구에서는 두가지 방법을 제안한다. 먼저 기존의 비디오 데이터를 입력으로 받으면 단순히 비디오 자체를 회전시키는 것이 아닌 입력으로 들어온 비디오의 각각 프레임이 시간이 지나면서 일정한 속도로 회전을 시킨다. 이때의 회전은 총 네 가지 각도[0, 90, 180, 270]를 분류하도록 하는 방법론이다. 두 번째로 비디오의 프레임이 시간이 지나면서 변할 때 프레임 별로 고정된 각도로 회전시키는데 이때 회전하는 속도 네 가지 [1x, 0.5x, 0.25x, 0.125]를 분류하도록 하는 방법론이다. 이와 같은 제안하는 pretext task들을 통해 네트워크를 학습한 뒤, 학습된 모델을 fine tune 시켜 비디오 분류에 대한 실험을 수행 및 결과를 도출하였다.