• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2010년도 제42차 하계학술발표논문집 18권2호
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• pp.471-474
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• 2010

본 연구는 비동시적 온라인 토론 환경에서 학습자의 참여에 영향을 미치는 요인들간의 관계를 보다 포괄적으로 규명하기 위한 기초 연구로 수행되었다. 이를 위해 온라인 토론과 관련된 선행연구 분석을 통해 교수학습설계요인, 동기적 요인, 사회-정서적 요인을 영향요인으로 도출하였으며, 영향요인들과 학습자의 인지적 참여(과정)와 학습(결과)간의 구조적 관계를 나타내는 이론적 연구모형을 제안하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2016년도 제53차 동계학술대회논문집 24권1호
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• pp.183-186
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• 2016

본 연구에서는 컴퓨터공학의 대표적인 교과목인 알고리즘 교과목에 대하여 거꾸로 학습을 적용한 결과를 보여준다. 학생들은 집에서 온라인 컨텐츠로 학습을 하고 수업 시간에는 숙제를 수행하는 방식으로 수업을 진행하였다. 수업시간에 진행하는 과제는 그룹 과제와 개인 과제로 구성되어 있어, 토론을 활성화 하여 학습 효과를 높이도록 하였다. 성과 분석 결과, 거꾸로 학습이 전통적인 수업에 비하여 동등하거나 또는 더 나은 효과가 있음을 보여 주었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권8호
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• pp.331-341
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• 2018

본 연구는 간호대학 입학예정인 학생의 성공적인 대학생활을 위한 다양한 교육전략 및 정책수립에 활용할 기초자료를 제공하기 위하여 학습동기유발 프로그램을 개발하고 그 효과를 검정하기 위해 시도되었다. 학습동기유발 프로그램 개발을 위해 현황조사 및 문헌고찰을 통해 프로그램의 내용에 학습역량, 자기주도적 역량, 사회적 역량이 증진될 수 있도록 구성하였으며, 이에 대한 내용을 전문가들에게 내용타당도를 수행하였다. 개발된 학습동기유발 프로그램은 간호대학 입학예정학생 121명에게 3주간 진행되었다. 그 결과 학습동기유발 프로그램 수행 전 보다 후에 학습동기, 핵심역량, 시간관리, 진로태도 성숙이 증가하였으며, 프로그램 종료 4주 후에도 학습동기(F=3.45, p=.033), 핵심역량(F=7.35, p=.001), 시간관리(F=9.80, p<.001), 진로태도성숙(F=19.83, p<.001)이 유의하게 증가하였다. 이는 학습동기유발 프로그램이 전공수업과 달리 다양한 학습전략을 포함하였기 때문으로 사료된다. 따라서 학습동기를 증진시킬 수 있는 자기주도적 학습방법 교육이 필요할 것으로 보인다.

• 공학교육연구
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• 제14권2호
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• pp.13-20
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• 2011

본 연구의 목적은 한국과 미국의 프로그램 학습성과 평가체계 사례를 비교 분석함으로써 프로그램 학습성과 평가체계 개선을 위한 시사점을 제공하는 것이다. 연구의 목적을 달성하기 위해 사례연구방법이 적용되었다. 미국에서 공학교육인증을 우수하게 수행하고 있는 5개 대학 프로그램과 한국에서 공학교육혁신센터를 주축으로 연구를 수행하여 프로그램 학습성과 평가체계를 개선한 3개 대학을 선정하여 각각의 프로그램 학습성과 평가체계 사례를 분석하였다. 분석 결과 각 프로그램에서 설정한 학습성과, 학습성과를 평가하는 수준, 학생의 학습성과 달성도 평가 방법, 분석 및 개선 실적 측면에서 차이가 있는 것으로 나타났다. 연구 결과에 기반하여 프로그램 학습성과 평가체계 개선을 위해서는 학생의 학습성과 달성도 평가방법에 대한 관심보다는 프로그램의 특성이 반영된 학습성과 설정, 학습성과 평가결과 분석 및 개선에 대한 보다 구체적인 계획 수립, 수집된 자료에 근거하여 교육과정을 지속적으로 개선하는 데 보다 노력을 기울일 것을 제안하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.265-270
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• 2010

강화학습(reinforcement learning)은 동적 환경과 시행-착오를 통해 상호 작용하면서 학습을 수행한다. 그러므로 동적 환경에서 TD-학습과 TD(${\lambda}$)-학습과 같은 강화학습 방법들은 전통적인 통계적 학습 방법보다 더 빠르게 학습을 할 수 있다. 그러나 제안된 대부분의 강화학습 알고리즘들은 학습을 수행하는 에이전트(agent)가 목표 상태에 도달하였을 때만 강화 값(reinforcement value)이 주어지기 때문에 최적 해에 매우 늦게 수렴한다. 본 논문에서는 미로 환경(maze environment)에서 최단 경로를 빠르게 찾을 수 있는 강화학습 방법(GORLS : Goal-Directed Reinforcement Learning System)을 제안하였다. GDRLS 미로 환경에서 최단 경로가 될 수 있는 후보 상태들을 선택한다. 그리고 나서 최단 경로를 탐색하기 위해 후보 상태들을 학습한다. 실험을 통해, GDRLS는 미로 환경에서 TD-학습과 TD(${\lambda}$)-학습보다 더 빠르게 최단 경로를 탐색할 수 있음을 알 수 있다.

• 실천공학교육논문지
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• 제8권1호
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• pp.69-73
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• 2016

대학교육력 강화와 질 제고에 대한 관심이 증대되면서 학습자의 학업성취와 학습과정, 다양한 학습활동이 대학교육의 주요한 성과변인으로 작용하고 있다. 이러한 맥락에서 공학교육의 질적 제고를 위해서 학습성과, 교육여건, 교육환경 뿐 아니라 공학교육에 참여하는 학습자 중심으로 그들이 어떠한 학습을 하고 있는지 관심을 기울일 필요가 있다. 본 논문에서는 공과대학 학생들의 전반적인 수업 내 활동은 어떠한지 살펴보고, 수업 내 학습활동 촉진을 위한 교수-학습지원 방안을 제안하고자 하였다. 연구결과 공과대학 학생들은 수업에서 교수들이 요구하는 활동에는 활발히 참여하나 그에 반해 자기주도적인 학습 참여는 덜한 편이었다. 과제수행에 관한 사고력 증진 활동은 자주 수행하였으나, 일상생활에 응용하거나 비판적 사고 활동은 많이 하지 않는 것으로 나타났다. 수업내 수강생들과 활발한 협력이 이루어졌고, 수업에 대한 태도가 성실한 편이었다. 이러한 결과를 바탕으로 공과대 수업내 학습활동을 촉진하기 위해서는 학습자의 자기주도적 학습 및 사고력 증진을 위한 교수-학습지원이 필요하다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제9A권4호
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• pp.621-630
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• 2002

웹 기반 교수-학습 시스템은 상호작용을 부가하여 학습자 위주의 교육 환경에 변화를 가져왔다. 학습자 능력 중심의 교육으로부터 학습자 중심적인 교육의 필요성과 학습자간의 협동 활동의 의미가 점차 증대되고 있다. 프로젝트 교육 시스템은 학습자와 학습자 및 학습자와 교수자의 상호 참여를 통하여, 수행하게 될 직무를 이해하고 능력의 점증적인 발전을 도모하게 된다. 시대적 요구에 부응하여 컴퓨터 및 인터넷이 대중화되어 가는 시점에서 프로젝트 수행을 효율적으로 진행할 수 있으므로 본 논문에서는 산업체의 업무 처리 체계를 실현 목표로 한 프로젝트 교육 학습체계를 제시한다. 본 논문에서 제시하는 프로젝트 시스템은 교수자가 프로젝트의 주관자적인 입장에서 문제를 제시하고 교육을 진행하며, 학습자는 학습자 중심의 비교 학습 및 패턴화의 장점을 극대화 시켜서 학습의 효율성을 극대화 할 수 있는 방안을 제시하였다.

• 대한공업교육학회지
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• 제38권2호
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• pp.1-26
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• 2013

이 연구는 기계설계 분야의 중견엔지니어 한 사람을 중심으로 그가 수행하는 구체적인 과업은 무엇이며 그와 관련하여 이루어지는 학습은 무엇인지, 일터에서 이루어지는 직무관련 학습의 맥락은 무엇인지 내러티브 연구방법에 의해 탐구하였으며, 이것이 공학교육에 주는 시사점을 논의하였다. 연구결과 연구참여자는 취업 후 수입대체를 위한 초창기 반도체 검사장비 개발을 위해 독립적으로 개발할 장비에 관한 기초지식을 습득하고 장비의 개념설계를 하였으며, 볼 타입 반도체 검사장비개발 동료들과 함께 장비의 구체설계를 하였고, 근무하던 회사의 폐업 후 잔류 엔지니어들과 함께 창업, 인터뷰 당시 이 기업의 경영자로 일하였다. 그가 엔지니어로서 수행한 주요 실무는 공학적 문제해결이었으며, 비형식적 학습의 과정이었다. 그는 실무수행 과정에서 프로젝트 관리, 자기주도적 과업수행, 기능분석, 추론과 검증, 긴밀한 협동, 대화와 토론, 시행착오, 암묵적 경험지식의 체계화, 총체적 사고, 환경변화의 지각과 기술수요 예측, 인간관계와 업무의 조화, 리더십 등을 경험하였다. 이를 바탕으로 공학교육이 프로젝트 학습, 자기주도적 학습, 대화와 토론 능력 교육을 위한 협동학습, 성찰학습, 실무적 경험을 이론화하는 학습, 인간관계와 리더십 교육 등을 강화해야 한다는 시사점을 얻었다.

• 기독교교육논총
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• 제67권
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• pp.117-156
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• 2021

본 연구는 가정사역 교육 프로그램에 참여한 부부의 학습참여동기에 대해 공동체 의식과 부부 친밀감이 미치는 상호작용 효과의 검증을 목적으로 한다. 이를 위해 교회 및 단체에서 진행하고 있는 가정사역 프로그램에 참여한 경험이 있는 부부를 연구대상으로 자료를 수집해 남성 302명, 여성 305명으로 총 607명을 대상으로 자료를 수집했다. 측정도구로는 학습참여동기의 하위요인으로 계속동기, 내적동기, 외적동기로 구성되었고, 공동체의식의 하위요인은 구성원의식, 상호영향의식, 욕구의 통합과 충족 그리고 정서적 연대로 구성되었다. 마지막으로 부부 친밀감의 하위요인은 인지영역, 성적영역, 정서적영역으로 구성했다. 학습참여동기에 대해 공동체 의식과 부부 친밀감이 미치는 상호작용 효과를 검증하기 위해서 먼저 측정된 변수들의 경향성을 파악하기 위해 기술통계 분석을 수행했고, 두 번째, 학습참여동기에 대해 공동체의식과 부부 친밀감의 하위요인들의 영향을 검증하기 위해 다중회기분석(단계적선택)을 수행했다. 마지막으로 학습참여동기에 대해 공동체 의식과 부부 친밀감이 미치는 상호작용 효과를 검증하기 위해서 위계적 회귀분석을 수행했다. 연구결과 첫째, 학습참여동기에 대한 공동체 의식과 부부 친밀감의 다중회기 분석 결과 계속동기에는 정서영역, 내적동기에는 구성원 의식, 외적동기에는 상호영향의식이 높은 영향을 주는 것으로 나타났다. 둘째, 학습참여동기에 대한 공동체의식과 부부 친밀감의 상호작용 효과 분석을 위한 위계적 회기 분석을 수행한 결과 계속동기와 외적동기에 대해 공동체의식과 부부 친밀감이 상호작용 효과가 있는 것으로 확인되었으나 내적동기에 대해서는 효과성이 검증되지 않았다. 본 연구는 가정사역의 학습참여동기에 대한 기초연구로서 평생학습 시대 속의 기독교 가정사역 프로그램 개발이 귀하게 활용될 수 있기를 소망한다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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• pp.166-166
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• 2017

모돈의 건강 상태를 정량 지수화 하기 위한 연구를 수행 중이다. 지제이상, 섭식 불량, 수면 패턴 등의 운동 특성 분석을 위하여 복수의 초음파 센서를 이용하였다. 시계열 계측 신호를 분석하여 정량 지수화를 수행하는 과정에서 주파수 도메인 분석을 시도하였다. 이 과정에서 주파수 도메인의 분해능에 따른 편차 극복을 위한 비선형 모델링을 수행하였다. 또한 인접한 시계열 데이터 구간 간의 상관성 분석이 가능하면 대용량 데이터의 실시간 처리로 인한 지연 시간 극복 및 기대되는 예후에 대한 조기 진단이 가능할 것이다. 본 연구에서는 구글에서 제공하는 Tensorflow와 NVIDIA에서 제공하는 CUDA 엔진을 동시 적용한 심층 학습 시스템을 이용하였다. 전 처리를 위하여 주파수 분해능 (2분, 3분, 5분, 7분, 11분, 13분, 17분, 19분)에 따른 데이터 집합을 1단계로 두고, 상위 10 순위 안에 드는 파워 스펙트럼 밀도의 크기를 2단계로 하여, 총 2~10개의 입력 노드를 순차적으로 선정하였고, 동일한 방식으로 인접한 시계열의 파워 스펙터럼 밀도를 순위를 변화시켜 지정하였다. 대표적인 심층학습 모델인 Softmax regression with a multilayer convolutional network를 이용하여 Recursive feature selection 경우의 수를 $8{\times}9{\times}9$로 총 648 가지 선정하고, Epoch는 10,000회로 지정하였다. Calibration 모델링의 경우 Cost function이 10% 이하인 경우 해당 경우의 학습을 중단하였으며, 모델 간 상호 교차 검증을 수행하기 위하여 $_8C_2{\times}_8C_2{\times}_8C_2$ 경우의 수에 대한 Verification test를 수행하였다. Calibration 과정 상 모든 경우에 대하여 10% 이하의 Cost function 값을 보였으나, 검증 테스트 과정에서 모든 경우에 대하여 $r^2$ < 0.5 인 결정 계수 값이 나타났다. 단적으로 심층학습 모델의 과도한 적합(Over fitting) 방식의 한계를 보인 것이라 판단할 수 있다. 적합한 Feature selection 및 심층 학습 모델에 대한 지속적이고 추가적인 고려를 통해 과도적합을 해소함과 동시에 실효적이고 활용 가능한 Classification을 위한 입, 출력 노드 단의 전후 Indexing, Quantization에 대한 고려가 필요할 것이다. 이를 통해 모돈 생체 정보 정량화를 위한 지능형 현장 진단 기술 연구를 지속할 것이다.