• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.26 no.1
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• pp.27-35
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• 2021

In this paper, we propose a new stacking ensemble framework for deep learning models which reflects the distribution of label embeddings. Our ensemble framework consists of two phases: training the baseline deep learning classifier, and training the sub-classifiers based on the clustering results of label embeddings. Our framework aims to divide a multi-class classification problem into small sub-problems based on the clustering results. The clustering is conducted on the label embeddings obtained from the weight of the last layer of the baseline classifier. After clustering, sub-classifiers are constructed to classify the sub-classes in each cluster. From the experimental results, we found that the label embeddings well reflect the relationships between classification labels, and our ensemble framework can improve the classification performance on a CIFAR 100 dataset.

• Journal of Korea Game Society
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• v.15 no.2
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• pp.53-62
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• 2015

This paper introduces an educational game development method for the purpose of designing game as part of school curriculum activities, base on experimental case of making history learning game for private elementary schools in Korea. Our first approach was to define a game as a educational learning tool like any other media and mediating platform such as smart phones or other applications. We regard user as a player, and students as a end user and decision making-customers. Unlike other game development process we brought service design methode to the development process, making a game platform that is specially designed for teachers' teaching tool, which is easy and effective to use to ther subject of teacher's intention. Based on our research case, we suggest educational games development methodology which can be better suited for games with school curriculum in learning environment.

• Journal of The Korean Association For Science Education
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• v.42 no.2
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• pp.277-287
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• 2022

This study aims to investigate the main effects and interaction effects of individual variables on the epistemological beliefs of elementary school science teachers. For this purpose, a survey was conducted on 338 elementary science teachers in the metropolitan area on gender, teaching career, and epistemological beliefs. Epistemological beliefs show significant differences not only in gender and teaching career, but also in the interaction between gender and teaching career. Depending on gender, female teachers are more integrated in knowledge than male teachers, and process is more important than outcome in learning. Depending on the teaching career, it was found that high-career teachers generally value the process rather than the results, as knowledge is integrated and constantly evolving, knowledge is acquired by individual reasoning and justified through external interaction. On the other hand, teachers with low career perceive that efforts are indispensable in learning compared to other groups. Depending on the interaction between gender and teaching career, elementary school teachers believe that the higher the teaching career, the more integrated and constantly evolved, but low-career male teachers believed that learning ability was born with experience, while high-career male teachers value the learning process. Based on this study, it is expected that many training sessions aimed at improving the quality of teaching and learning will provide more effective opportunities to develop elementary science teachers' epistemological beliefs, considering teachers' personal characteristics.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.5 no.3
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• pp.659-673
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• 1998

표본조사 교육의 효과적인 학습을 위하여 최근 많은 연구가 진행되고 있는 하이퍼미디어 시스템과 전문가 시스템의 특성을 적절히 결합하여 표본조사에 대한 교육과 응용분야에서 활용할 수 있는 표본조사론의 학습 및 실습을 위한 하이퍼미디어 전문가시스템의 개발을 시도해 보았다. 본 논문에서 구현한 하이퍼미디어 시스템은 멀티미디어 툴과 통계패키지를 결합한 시스템으로써 표본조사에 관한 전문적인 지식이 없고 통계 패키지의 사용에 익숙하지 않는 비전문가들에게 표본조사방법론에 대한 이론 학습 및 실습을 통하여 표본추출과정, 모수 추정, 표본크기의 결정 등 표본조사론 교육을 체계적이고 효과적으로 습득하게 해줄 뿐 아니라 실제 표본 조사된 자료로부터 실시간으로 모수를 추정할 수 있도록 해 주기 때문에 각종 표본조사에 보다 쉽게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.671-672
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• 2020

발달 장애 아동은 사회생활을 위한 언어 훈련을 진행하고 있다. 언어 훈련은 상황에 맞는 질문에 대한 답변과 행동을 위한 교육이다. 본 연구는 발달 장애 아동의 발음학습을 위해 가상상담 시스템 구축 방법론을 적용한다. 발달 장애 아동 교육을 위해서는 각 상황에 맞는 질문과 답변 등을 구성하여 교육한다. 가상상담 구축도 시나리오 형태로 시스템을 구축한다. 본 연구는 가상상담 시스템 구축 방법론을 활용하여 발달 장애 아동 발음학습을 구현하는 방법을 제시하도록 하겠다.

• School Mathematics
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• v.5 no.1
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• pp.59-76
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• 2003

Algebraic signs are important on learning and problem solving of algebra. This study investigated the contents of letters and expressions in textbooks by syntactics, semantics and pragmatics, and considered the introduction and extension processes of algebraic signs didactically. We also categorized the signs, and looked into textbook problems in view of semiotic. The result is that textbook is constructed in syntactics and semantics. Finally, the assessment of 7th grade students' competence in syntactics, semantics, syntactics+- semantics, pragmatics, and problem solving shows that students' ability in syntactics and pragmatics Is a predictive variable for algebraic problem solving.

• Proceedings of The KACE
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• 2017.08a
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• pp.227-230
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• 2017

전 세계적으로 과학, 기술, 공학, 예술, 수학이 융합된 STEAM교육이 강조되고 있는 가운데 우리나라도 STEAM교육의 효율성을 높여줄 수 있는 콘텐츠에 대한 관심과 적용이 늘어가고 있다. 본 논문은 "공업입지론" 내용을 바탕으로 개발된 에듀테인먼트 콘텐츠의 교육적 효과를 향상시키고자 분석 피드백 기능을 강화하였다. 강화된 분석 피드백 기능은 첫째, 학습자가 공장 선택 조건과 각 공장의 장점 확인, 둘째, 상품의 운송조건 제시, 셋째, 학습 결과에 대한 분석이다. 이에 학습자가 콘텐츠를 통해 학습하는 과정에서 분석 피드백을 제공 받아 학습에 대한 이해도 등 교육적 효과를 향상 시키고자 한다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2007.11a
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• pp.353-356
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• 2007

환경규제 강화와 화석연료에 대한 대안으로 신/재생에너지에 대한 관심이 고조 되고 있다. 그 중 하나인 풍력발전은 각국마다 풍황 조건과 정책에 의해 다양한 시장을 만들어 내고 있다. 본 연구는 해상풍력발전시스템의 투자 전망에 대하여 기존의 재무적 평가기법에 학습곡선효과를 가미하는 방법론을 제시하고자 하였다. NPV 등의 가치 평가기법이 할인된 현금흐름 분석을 하는 것이라면 이에 더하여 현금의 유출에 있어서 학습율을 반영한 원가를 반영하는 것이 제시하고자 하는 연구 방법론의 핵심이다. 해상풍력발전을 투자자 입장에서 모의 해본 결과 국내 풍력발전은 80% 학습율 수준 정도의 혁신적 개선 없이는 투자 타당성을 찾기 어려우며 이러한 현실적인 문제점을 정책적으로 보완해야 할 수 있는 것이 발전가격을 중심으로 하는 정부의 지원제도임을 제시 하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2006.10e
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• pp.98-106
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• 2006

문서분류기의 개발에 있어 교사학습기법을 이용할 경우 많은 양의 사람에 의한 범주 부착 말뭉치가 필요하다. 그러나 이의 구축은 많은 시간과 노력을 필요로 한다. 최근 이러한 범주 부착 말뭉치 대신 원시말뭉치와 범주마다 약간의 씨앗 정보를 이용하여 학습을 수행하여 문서분류기를 개발하는 방법론이 제시되었다. 본 논문에서는 이 방법론 하에서 다른 연구에서의 결과보다 좋은 성능을 나타내는 비교사 학습 기법을 소개한다. 본 논문에서 제시하는 기법의 특징은 씨앗 단어에서 출발하여 평균상호정보를 이용하여 다른 대표단어 및 그들의 가중치를 학습한 다음, 정보검색에서 많이 사용하는 기술을 이용하여 그 가중치를 갱신하는 것이다. 그리고 이 과정을 반복 수행하여 최종적으로 높은 성능의 시스템을 개발할 수 있음을 제시하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.463-467
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• 2023

사전 학습 모델을 특정 데이터에 미세 조정할 때, 최대 길이는 사전 학습에 사용한 최대 길이 파라미터를 그대로 사용해야 한다. 이는 상대적으로 긴 시퀀스의 처리를 요구하는 일부 작업에서 단점으로 작용한다. 본 연구는 상대적으로 긴 시퀀스의 처리를 요구하는 질의 응답(Question Answering, QA) 작업에서 사전 학습 모델을 활용할 때 발생하는 시퀀스 길이 제한에 따른 성능 저하 문제를 극복하는 방법론을 제시한다. KorQuAD v1.0과 AIHub에서 확보한 데이터셋 4종에 대하여 BERT와 RoBERTa를 이용해 성능을 검증하였으며, 실험 결과, 평균적으로 길이가 긴 문서를 보유한 데이터에 대해 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.