• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.33-44
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• 2009

본 연구에서는 중학생의 알고리즘 학습을 효과적으로 지원하기 위한 도구로 교육용 로봇을 선택하고 로봇의 활용 효과를 최대화하기 위한 교수 학습 프로그램을 개발하였다. 해당 프로그램은 알고리즘 학습에 대한 내적 동기 유발 및 창의적 문제해결력 향상을 위한 교수 학습 전략을 반영하여 구성하였으며, 중학교 학습자의 인지적 발달 특성과 알고리즘 학습을 처음 접하는 초보 학습자라는 특성을 반영하였다. 개발한 프로그램을 실제 중학교 학습자들에게 적용한 결과, 로봇 활용 알고리즘 학습을 수행한 집단이 일반 프로그래밍 언어를 활용한 알고리즘 학습을 수행한 집단에 비해 내적 동기와 창의적 문제해결성향이 유의하게 높게 나타났음을 확인하였다. 이러한 연구 결과는 향후 새로운 교육과정이 시행될 경우, 중학생의 알고리즘 학습을 위한 교수 학습 도구의 선정 및 교수 학습 설계에 유용한 방향을 제공해 줄 수 있을 것이다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.31-41
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• 2000

소집단협동학습은 학습자가 지식의 습득과정에 적극적으로 참여하는 학습자 중심의 학습방법으로 학업 성취와 함께 상호작용 기술의 습득, 학습의 동기유발, 나아가 창의성을 향상할 수 있는 교수-학습법이다. 정보의 급증과 함께 학습자의 능동적인 참여를 요구하는 현 시점에서 교육현장에서 시행되는 협동학습은 더욱 많은 관심을 받고 있다. 특히 교수매체로서 통신망의 도입은 기존에 교실에서 수행되어온 소집단 협동학습에 새로운 조명을 가져온다. 그러나 통신망이 협동학습을 도와줄 수 있다는 교육적 기대에도 불구하고 이를 수행하기 위한 구체적인 지침 및 전략에 관한 연구는 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서는 소집단 협동학습에 유용한 통신망의 특성을 기반으로 기존의 협동학습 모형을 고찰하였다. 이를 기반으로 교실 수업에서 교수-학습의 도구로서 통신망기반 소집단 협동학습의 실천적인 전략을 제시하였다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2004년도 학술발표논문집
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• pp.259-263
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• 2004

통계학의 여러 개념들을 효과적으로 가르치기 위한 다양한 연구들이 진행되고 적용되고 있다. 그러나 기초통계학 교육에서 교수자와 학습자 모두 교수와 학습의 어려움을 끊임없이 제기하고 있다. 또한 기존의 교수학습 방법들을 현실에 적용하기에는 시간과 교구재 등 여러 가지 어려움이 있어서 실제 적용되지 못하고 있는 것이 현실이다. 본 연구에서는 기존의 연구들에서 주장하고 입증된 교수학습 방법들을 교실 현장에서 쉽게 적용할 수 있도록 하는 통계 교수학습 모형을 제시하고자 한다. 이를 위해 문제위주 학습과 협동학습 등을 통해 학습자의 참여를 높여 학습효과를 증대할 수 있는 구성 주의적 학습활동을 네트워크와 웹을 기반으로 수행하는 교수학습 모형을 제안한다

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.532-536
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• 2018

심층인공신경망을 이용한 대화 모델링 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 대화에서 발화의 감정과 화행을 분류하기 위해 멀티태스크(multitask) 학습을 이용한 End-to-End 시스템을 제안한다. 우리는 감정과 화행을 동시에 분류하는 시스템을 개발하기 위해 멀티태스크 학습을 수행한다. 또한 불균형 범주 분류를 위해 계단식분류(cascaded classification) 구조를 사용하였다. 일상대화 데이터셋을 사용하여 실험을 수행하였고 macro average precision으로 성능을 측정하여 감정 분류 60.43%, 화행 분류 74.29%를 각각 달성하였다. 이는 baseline 모델 대비 각각 29.00%, 1.54% 향상된 성능이다. 본 논문에서는 제안하는 구조를 이용하여, 발화의 감정 및 화행 분류가 End-to-End 방식으로 모델링 가능함을 보였다. 그리고, 두 분류 문제를 하나의 구조로 적절히 학습하기 위한 방법과 분류 문제에서의 범주 불균형 문제를 해결하기 위한 분류 방법을 제시하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제1호
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• pp.212-216
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• 2006

MLP는 뛰어난 학습능력으로 인하여 많은 분야에 성공적으로 적용되고 있다. 그러나, 학습 방법으로서 최급경사법에 근거한 오차역전파 알고리즘을 적용하기 때문에 학습시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 또한 입력차원의 크기가 크거나 클래스간 학습데이터의 유사성이 클 경우 최적의 파라미터를 구하는데는 한계가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 LDA와 local MLP을 이용한 새로운 얼굴인식시스템을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 우선 LDA 기법에 의해 차원이 축소된 얼굴의 특징벡터를 계산한다. 다음 단계로서 전체 학습영상을 사용하기 보다는 그룹별로 분할된 얼굴영상에 대해 MLP를 수행하므로서 그룹별로 최적인 파라미터를 결정한다. 마지막 단계로 그룹별로 수행된 local MLP를 결합함으로써 전체 얼굴인식 시스템을 구성한다. 제안된 방법의 타당성을 보이기 위해 ORL 얼굴영상을 대상으로 실험한 결과 기존 방법인 PCA나 LDA에 비해 향상된 결과를 보임을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제49차 동계학술대회논문집 22권1호
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• pp.327-332
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• 2014

본 논문에서는 Unity 3D 엔진을 이용하여 게임개발을 위한 학습용 앱의 구현 내용을 소개하였다. Unity 엔진을 이용하면 필드의 제작, 캐릭터 애니메이션 세팅, 스크립트 작성, Asset 관리, 레벨 디자인 등 많은 작업을 하나의 통합 환경에서 수행할 수 있다. 또한 컴파일 과정을 거치지 않아도 게임을 제작하는 도중 언제라도 실행해 볼 수 있기 때문에 개발에 걸리는 시간을 단축할 수 있다. 본 연구의 과정은 게임 앱 설계 관련 프로젝트의 수행이나 학습용 게임 개발의 학습 모형을 제시한 사례로 활용할 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2006년도 제18회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2004년도 춘계종합학술대회
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• pp.158-161
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• 2004

RBF 네트워크의 중간층은 클러스터링하는 층이다. 즉, 이 충의 목적은 주어진 자료 집합을 유사한 클러스터들(homogenous cluster)로 분류하는 것이다. 여기서 유사하다는 것은 입력 데이터들에 대한 특징 벡터 공간사이에서 한 클러스터내의 벡터들 간에 거리를 측정하여 정해진 반경 내에 존재하면 같은 클러스터로 분류하고 정해진 반경 내에 존재하지 않으면 다른 클러스터로 분류한다. 그러나 정해진 반경 내에서 클러스터링하는 것은 잘못된 클러스터를 선택하는 단점을 가지게 된다. 그러므로 중간층을 결정하는 .것은 RBF 네트워크의 전반적인 효율성에 큰 영향을 준다. 따라서 본 논문에서는 효율적으로 중간층을 결정하기 위한 방법으로 퍼지 C-Means 클러스터링 알고리즘을 적용한 퍼지 RBF 네트워크를 제안한다. 제안된 퍼지 RBF 네트워크의 학습은 크게 두 단계로 구분된다. 첫 번째 단계는 입력층과 중간층 사이에 퍼지 C-Means 알고리즘이 수행되고, 두 번째 단계는 중간층과 출력층 사이에 지도학습이 수행된다. 제안된 방법의 학습 성능을 평가하기 위하여 실제 주민등록증에서 추출한 숫자패턴에 적용한 결과, 기존의 RBF네트워크 보다 학습 성능이 개선된 것을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.400-402
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• 2012

서비스 로봇이 인간과의 상호작용을 하기 위해서는 상호작용에 필요한 동작들을 학습할 수 있는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 서비스 로봇에게 동작 학습을 시키기 위한 모방학습 프레임 워크의 구축에 관한 연구를 진행한다. 모방학습에는 로봇이 행동을 수행하기 위한 모터 프리미티브가 필요하므로 본 연구에서는 선행자가 로봇을 직접 움직여 생성한 모터 프리미티브를 데이터 파일로 저장 하여 로봇에게 전송하면 로봇이 스스로 모터 프리미티브를 수행하도록 하는 모터 프리미티브 생성 시스템을 설계한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.403-404
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• 2022

초보 학습자의 프로그래밍 과정에서 발생하는 오류는 다양하며 학습자가 스스로 오류 분석을 하거나 수정은 어렵다. 이에 본 논문은 블록 프로그래밍 기반의 교육 플랫폼인 에듀비를 활용하여 오류 분석 방안을 제시하고자 한다. 분석 방안의 활용 가능성을 확인하기 위해 실제 학습자들이 분류모델을 생성하고 평가하는 과제를 수행하였고 학습자들이 과제를 수행하면서 발생한 오류사례에 대해 분석하였다.