• 정보교육학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.307-314
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• 2006

웹 기반 팀 학습환경에서 사회적 친밀감의 형성 정도와 학습자의 참여도, 개인 학습자의 과제수행, 팀 과제 수행이 어떤 상관관계를 나타내는지 파악해 보았다. 또 사회적 친밀감의 정도에 따라 두 집단으로 이원화하여 각 종속변인에 대한 집단 간의 차이도 분석해 보았다. 연구 결과에 따르면 웹 기반 팀 학습환경에서 사회적 친밀감이 높을수록 학습자의 참여도, 개인과제 수행, 팀 과제 수행은 정적인 상관관계를 맺고 있는 것으로 나타났다. 또 사회적 친밀감이 높은 집단일수록 참여도, 개인과제수행, 팀 과제수행이 유의미하게 높아지는 것으로 나타났다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권8호
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• pp.172-182
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• 2016

본 연구는 핵심기본간호술에 대한 학습경험, 중요도인식과 학습 자기효능감이 수행자신감에 미치는 영향을 알아보기 위해 질문지를 통해 조사 분석한 서술적 조사연구이다. 연구대상자는 D지역 소재 일개대학 간호학과에 재학중인 간호학생 231명이었으며, 자료수집은 2015년 5월11일에서 6월18일까지 실시하였다. 자료분석은 SPSS 21.0 Program을 이용하여 t-test, ANOVA, 피어슨 상관관계(Pearson's correlation coefficients), 다중회귀분석(Multiple regression) 통계방법을 활용하여 분석하였다. 연구결과를 살펴보면 학습경험은 활력징후, 근육주사, 피하주사 순으로 높았고, 중요성인식은 정맥요법, 근육주사, 활력징후 순으로 높았으며, 수행자신감은 활력징후, 격리실 출입시 보호 장구 착용 및 폐기물관리, 입원관리하기 순으로 높게 나타났다. 일반적 특성에 따른 학습경험은 학년, 학습 자기효능감과 수행자신감은 전공만족도와 실습만족도에 따라 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 핵심기본간호술에 대한 학습경험, 중요성인식, 학습 자기효능감, 수행자신감과의 상관관계에서는 학습경험과 수행자신감, 학습 자기효능감과 수행자신감에서 정적 상관관계를 보였고, 수행자신감에 영향을 미치는 요인은 학습 자기효능감과 학습경험 순으로 높게 나타났다. 따라서 본 연구결과를 근거로 핵심기본간호술 수행자신감을 향상시키기 위한 교육전략 수립 시 학습 자기효능감을 강화시키고, 학습경험을 증가시키는 방안이 필요할 것으로 사료된다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 1998년도 춘계학술발표논문집
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• pp.438-443
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• 1998

최근 멀티미디어 응용 기술을 기반한 컴퓨터 교육 매체 개발이 활발히 진행되어 왔다. 본 연구에서 수준별 개별 학습으로 학습 효과를 극대화하기 위한 지능형 멀티미디어 교습 시스템(IMTS)을 제안한다. 제안하는 시스템은 활발한 상호작용으로 학습자의 상태를 진단하고, 개별 학습자 수준을 고려한 동적인 학습 과정을 능동적으로 수립하면서 교습 활동을 전개해 나간다. 제안하는 시스템은 다양한 학습자 수준과 상태에 따른 적응적 교습 과정을 수행하기 위하여 학습자 모델을 유지 관리한다. 그리고 다수의 학습자를 위한 원격 교습 과정을 수행하기 위하여 학습자 모델을 유지 관리한다. 그리고 다수의 학습자를 위한 원격 교습 시스템을 효율적으로 운영하기 위하여 교습 과정에 필요한 모든 모듈을 에이전트로 대체하여 클라이언트/서버 환경에서 교습 활동을 효율적으로 수행하도록 설계하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.677-678
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• 2008

이 연구는 프로그래밍 교과의 수행평가에서 자기주도적 학습능력 촉진을 위하여 학업성취도를 분석 및 예측하는 시스템을 목적으로 하였다. 이 연구에서 학업성취도의 평가는 루브릭을 적용하여 프로그래밍 수행평가의 채점을 논리력, 문제해결력, 창의력으로 측정하였으며 학업성취도를 분석하기 위해 학습자별 학업성취도를 측정 준거 별로 그래프로 표현하며 이동평균법을 적용하여 향후 점수를 예측하였다. 이로 인해 학습자는 평가 결과 그래프로 현재 자신의 학습상태를 파악하고 예측 결과로 자신의 학습의 준거 별 장 단점을 분석하여 학습 방향 및 학습시간에 대한 자기 성찰에 도움을 주어 자기주도적 학습능력을 촉진시킬 수 있도록 하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.391-394
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• 2021

최근 딥러닝(Deep Learning)을 활용하여 텍스트로 표현된 단어나 문장의 의미를 파악하기 위한 다양한 연구가 활발하게 수행되고 있다. 하지만, 딥러닝을 통해 특정 도메인에서 사용되는 언어를 이해하기 위해서는 해당 도메인의 충분한 데이터에 대해 오랜 시간 학습이 수행되어야 한다는 어려움이 있다. 이러한 어려움을 극복하고자, 최근에는 방대한 양의 데이터에 대한 학습 결과인 사전 학습 언어 모델(Pre-trained Language Model)을 다른 도메인의 학습에 적용하는 방법이 딥러닝 연구에서 많이 사용되고 있다. 이들 접근법은 사전 학습을 통해 단어의 일반적인 의미를 학습하고, 이후에 단어가 특정 도메인에서 갖는 의미를 파악하기 위해 추가적인 학습을 진행한다. 추가 학습에는 일반적으로 대표적인 사전 학습 언어 모델인 BERT의 MLM(Masked Language Model)이 다시 사용되며, 마스크(Mask) 되지 않은 단어들의 의미로부터 마스크 된 단어의 의미를 추론하는 형태로 학습이 이루어진다. 따라서 사전 학습을 통해 의미가 파악되어 있는 단어들이 마스크 되지 않고, 신조어와 같이 의미가 알려져 있지 않은 단어들이 마스크 되는 비율이 높을수록 단어 의미의 학습이 정확하게 이루어지게 된다. 하지만 기존의 MLM은 무작위로 마스크 대상 단어를 선정하므로, 사전 학습을 통해 의미가 파악된 단어와 사전 학습에 포함되지 않아 의미 파악이 이루어지지 않은 신조어가 별도의 구분 없이 마스크에 포함된다. 따라서 본 연구에서는 사전 학습에 포함되지 않았던 신조어에 대해서만 집중적으로 마스킹(Masking)을 수행하는 방안을 제시한다. 이를 통해 신조어의 의미 학습이 더욱 정확하게 이루어질 수 있고, 궁극적으로 이러한 학습 결과를 활용한 후속 분석의 품질도 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다. 영화 정보 제공 사이트인 N사로부터 영화 댓글 12만 건을 수집하여 실험을 수행한 결과, 제안하는 신조어 표적 마스킹(NTM: Newly Coined Words Target Masking)이 기존의 무작위 마스킹에 비해 감성 분석의 정확도 측면에서 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.329-330
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• 2020

본 논문에서는 Azure 클라우드 플랫폼의 가상서버 호스팅을 이용해 데이터 수집 환경을 구축하고, Azure에서 제공하는 자동화된 기계학습(Automated Machine Learning, AutoML)을 기반으로 데이터 분석 방법에 관한 연구를 수행했다. 가상 서버 호스팅 환경에 LAMP(Linux, Apache, MySQL, PHP)를 설치하여 데이터 수집환경을 구축했으며, 수집된 데이터를 Azure AutoML에 적용하여 자동화된 기계학습을 수행했다. Azure AutoML은 소모적이고 반복적인 기계학습 모델 개발을 자동화하는 프로세스로써 기계학습 솔루션 구현하는데 시간과 자원(Resource)를 절약할 수 있다. 특히, AutoML은 수집된 데이터를 분류와 회귀 및 예측하는데 있어서 학습점수(Training Score)를 기반으로 보유한 데이터에 가장 적합한 기계학습 모델의 순위를 제공한다. 이는 데이터 분석에 필요한 기계학습 모델을 개발하는데 있어서 개발 초기 단계부터 코드를 설계하지 않아도 되며, 전체 기계학습 시스템을 개발 및 구현하기 전에 모델의 구성과 시스템을 설계해볼 수 있기 때문에 매우 효율적으로 활용될 수 있다. 본 논문에서는 NPU(Neural Processing Unit) 학습에 필요한 데이터 수집 환경에 관한 연구를 수행했으며, Azure AutoML을 기반으로 데이터 분류와 회귀 등 가장 효율적인 알고리즘 선정에 관한 연구를 수행했다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.43-46
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• 2021

최근 기계 임무수행에 사용되는 데이터양이 증가함에 따라 기계를 위한 효율적인 영상 압축방식의 필요성이 높아졌다. 기존의 비디오 코덱은 HVS (Human Visual System) 특성을 고려한 기술이기 때문에 부호화 과정에서 기계 임무수행에 필요하지 않은 정보를 효과적으로 제거할 수 없다. 반면 심층신경망 기반 압축네트워크의 경우, 원본 영상으로부터 기계 임무수행에 필수적인 데이터만을 추출하여 부호화 하도록 학습할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 압축 심층신경망과 기계 임무수행 네트워크로 구성되는 VCM (Video Coding for Machine) 프레임워크를 제안하고 학습에 의한 압축효율 향상을 검증한다. 이를 위해 압축 심층신경망을 객체탐지 임무수행 네트워크와 함께 학습시킨 결과, VVC (Versatile Video Coding) 대비 평균 61.16%의 BD-rate 감소가 확인되었다. 뿐만 아니라, 학습된 압축 심층신경망은 객체분할 임무수행에서도 VVC 대비 평균 58.43%의 BD-rate 감소를 보여 다중 기계 임무의 효율적 수행이 가능함을 확인할 수 있었다.

• Child Health Nursing Research
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• 제19권1호
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• pp.1-11
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• 2013

목적 본 연구의 목적은 간호대학생을 대상으로 신생아 중환자실에 입원한 호흡곤란증후군 환아 사례의 시뮬레이션 학습 시나리오를 개발하여 지식 적용-기술 수행, 문제 해결 능력, 학습만족도를 파악하는 데 있다. 방법 단일군 사후설계를 적용하였으며, 고위험 아동간호학을 수강하고 있는 간호학과 4학년 55명을 대상으로 총 17개조를 구성하여 매주 3개조(4-5명/조)로 시뮬레이션 운영 후 디브리핑을 60분간 실시하였으며, 자신의 실습 수행에 대한 문제해결능력과 학습만족도를 평가하였다. 결과 시나리오는 간호진단을 포함하여 6단계로 구성하였으며, 20분의 운영 시간 내에 호흡곤란 증후군 환아에 대한 지식 적용 및 기술 수행 능력, OSCE 수행 능력을 평가할 수 있도록 개발하였다. 지식 적용-기술 수행 평가에서 간호진단을 제외한 5개의 범주 중 평가 단계가 지식 적용과 기술 수행 모두 가장 높게 나타났다. 지식 적용에서 가장 높은 평균 점수를 보인 항목은 사정 단계에서 산소포화도 관찰, 평가 단계에서 산소분압과 산소포화도 확인이었고, 기술 수행에서는 중재 단계의 호흡곤란 완화 간호가 높았다. 사정 단계의 검사 확인은 지식 적용 및 기술 수행 영역에서 모두 낮게 나타났다. OSCE 수행 평가에서는 흡인 수행 능력에서는 사용한 물품 정리 및 수행 후 손씻기, 산소 공급에서는 급습기 멸균증류수 확인이 가장 부족한 것으로 나타났으며, 잘 수행된 항목보다 수행되지 못한 항목이 흡인과 산소 공급 모두 많은 것으로 나타나 기본간호술기의 중요성을 확인할 수 있었다. 문제 해결 능력과 학습 만족도는 양의 상관관계가 있는 것으로 나타나 문제 해결 능력이 높을수록 학습만족도가 높은 것으로 나타났다. 결론 시뮬레이션 교육 시행 후 문제 해결 능력에 따라 학습 만족도가 높으므로 문제 해결 능력을 높일 수 있도록 아동간호영역에서 다양한 시뮬레이션 교육 프로그램이 개발될 필요가 있으며, 기본간호술기 수행 능력을 증진할 수 있는 교육 프로그램이 더욱 활발히 운영되어야 한다고 생각된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.251-254
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• 2001

인터넷의 발달로 등장한 가상강의에서는 기존의 교사중심의 강의가 아닌 학습자의 입장을 고려할 수 있는 강의를 요구하게 되었다. 이런 관점에서 학습이 이루어지기 위해서는 학습자의 지식수준과 이해력 그리고 학습자가 처해 있는 환경에 대한 배려가 필요하다. 학습자가 학습을 진행함에 있어서 학습의 계획을 설정하고 학습방법을 제시해 주는 역할을 수행하는 교사가 필요하다. 본 논문에서는 이런 교사로서의 역할을 수행하는 Tutor 에이전트를 제안한다. Tutor 에이전트는 학습형태를 난이도별로 나누고 학습자에 맞는 난이도의 학습을 선택한다. 그리고 Tutor 에이전트는 학습자의 학습결과를 추론 알고리즘으로 학습자 수준을 결정하여 새로운 학습모델을 구성한다. 새롭게 구성된 학습모델은 학습자의 수준에 적응하는 학습이 이루어지게 한다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.33-39
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• 2009

알고리즘의 추상적 속성은 학습자의 동기와 학습 증진을 저해하는 요소로 작용할 수 있다. 따라서 학습자의 내적 인지 부담을 감소시키고 동기를 유발하기 위한 교수 학습 방법에 관한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 전문계 고등학생들의 동기와 성취수준 향상을 위해 놀이를 통한 알고리즘 교수 학습 프로그램을 개발하였다. 개발한 프로그램을 적용한 결과, 놀이 중심 알고리즘 학습 프로그램을 수행한 집단이 전통적인 알고리즘 학습을 수행한 집단에 비해 학습동기와 학업성취 면에서 유의한 차이를 나타냈다. 이는 놀이와 같은 구체적인 활동 수행이 추상적이고 어려운 개념 학습에 긍정적인 영향을 준 것으로 해석할 수 있다.