• 한국초등수학교육학회지
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• 제11권2호
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• pp.161-176
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• 2007

모든 학습에서 시간은 매우 중요한 자원이다. 수학학습에서는 더욱 더 그러하다. 본 논문에서는 수학학습에서 시간이 어떻게 사용되며 이와 관련된 수학학습과의 관계를 조사 분석하였다. 학습자에게 주어지는 학습 시간은 귀중하고 가치 있게 또한 의미 있는 시간을 영위하도록 학부모나 교사들은 배려해야만 한다. 학습자는 학습의 진정한 주체가 되어 자율적이고 연속적이며 끊임없는 진정한 수행이 되도록 노력해야 한다. 누구에게나 물리적 시간은 같지만 어떻게 보내느냐에 따라서 그 질 및 가치는 매우 다르기 때문이다. 이러한 맥락에서 본 논문이 수학학습의 질을 높이는데 기여하는데 그 의의를 두고자 한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권5호
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• pp.155-162
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• 2021

n-스텝 시간차 학습은 몬테카를로 방법과 1-스텝 시간차 학습을 결합한 것으로, 적절한 n을 선택할 경우 몬테카를로 방법과 1-스텝 시간차 학습보다 성능이 좋은 알고리즘으로 알려져 있지만 최적의 n을 선택하는 것에 어려움이 있다. n-스텝 시간차 학습에서 n값 선택의 어려움을 해소하기 위해, 본 논문에서는 Q의 과대평가가 초기 학습의 성능을 높일 수 있다는 특징과 Q ≈ Q^* 경우, 모든 n-스텝 누적 보상이 비슷한 값을 가진다는 성질을 이용하여 1 ≤ k ≤ n에 대한 모든 k-스텝 누적 보상의 최댓값과 평균으로 구성된 새로운 학습 타겟인 Ω-return을 제안한다. 마지막으로 OpenAI Gym의 Atari 게임 환경에서 n-스텝 시간차 학습과의 성능 비교 평가를 진행하여 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 n-스텝 시간차 학습 알고리즘보다 성능이 우수하다는 것을 입증한다.

• 한국아동복지학
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• 제56호
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• pp.101-132
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• 2016

팬덤 문화는 오늘날 한국 청소년 문화의 중요한 측면을 나타내는 의미있는 사회적 현상이다. 그러나 기존 연구들에서는 팬덤 활동을 일종의 일탈적 현상으로 여겨, 청소년들의 팬덤 활동에 대하여 부정적인 태도를 보이는 경우가 많았으며, 팬덤 활동의 긍정적인 영향에 초점을 둔 연구는 부족한 상황이다. 이에 본 연구에서는 팬덤 활동을 오프라인과 온라인 팬덤 활동으로 구분하여 팬덤 활동 빈도가 청소년 학습시간 관리능력에 미치는 영향을 살펴보고, 그 영향이 시간의 따라 다른지에 대해 분석하였다. 분석 자료로 한국청소년정책연구원(NYPI)에서 실시하는 한국아동 청소년 패널조사(KCYPS)의 중학교 1학년 패널의 1차 년도(2010) 데이터(N = 2,206), 3차 년도(2012) 데이터(N = 2,150), 5차 년도(2014) 데이터(N = 1,911)를 활용하였다. 종속변수를 학습시간 관리능력으로 설정하고, 독립변수를 오프라인 팬덤 활동 빈도와 온라인 팬덤 활동 빈도로, 통제변수를 보호자의 최종학력, 가구 연간소득, 성별, 자아존중감, 학교적응으로 설정한 뒤 다층성장모형을 적용하여 변인간의 관계를 종단적으로 살펴 본 결과는 다음과 같다. 첫째, 팬덤 활동에 참여하는 학생들이 과반수가 넘으며, 오프라인 팬덤 활동과 온라인 팬덤 활동을 병행하는 청소년의 비율이 가장 높은 것을 알 수 있었다. 둘째, 청소년의 학습시간 관리능력은 시간의 흐름에 따라 정적 변화가 있는 것으로 나타났다. 셋째, 초깃값에서 청소년의 오프라인 팬덤 활동 빈도와 온라인 팬덤 활동 빈도는 학습시간 관리능력과 정적 관계가 있는 것으로 나타났다. 그러나 중학교 1학년에서 중학교 3학년, 그리고 고등학교 2학년으로 학년이 증가함에 따라 팬덤 활동이 학습시간 관리능력에 미치는 정적 영향 크기는 감소하는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 청소년들의 주요한 문화인 팬덤 활동 및 팬덤 활동의 긍정적 측면에 대한 성인들의 이해와 적절한 개입을 강조하였으며, 학습시간 관리능력 교육의 실천적 제언을 제시하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2001년도 추계학술발표논문집
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• pp.724-729
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• 2001

웹기반 수업(Web-Based Introduction: WBI)은 학습자의 지식이나 능력을 향상시키기 위하여 의도적인 상호작용을 웹을 통해 전달하는 활동으로서 자기주도적학습을 가능하게 하고 통시적 커뮤니케이션 통로를 제공하며 다양한 학습 지원 도구를 제공한다. 따라서 본 연구는 시간과 공간의 제약을 받지 않고 학습자가 원하는 시간에 원하는 시간만큼 학습할 수 있는 인격강의시스템을 현장에 도입하여 수업운영에 효과적으로 활용하고자 한다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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• pp.142-142
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• 2017

본 연구에서는 파프리카를 자동 수확하기 위한 시스템 개발의 일환으로 파프리카 재배환경에서 획득한 영상 내에 존재하는 파프리카 영역과 비 파프리카 영역의 RGB 정보를 입력으로 하는 인공신경망을 설계하고 학습을 수행하고자 하였다. 학습된 신경망을 이용하여 영상 내 파프리카 영역과 비 파프리카 영역의 구분이 가능 할 것으로 사료된다. 심층 신경망을 설계하기 위하여 MS Visual studio 2015의 C++, MFC와 Python 및 TensorFlow를 사용하였다. 먼저, 심층 신경망은 입력층과 출력층, 그리고 은닉층 8개를 가지는 형태로 입력 뉴런 3개, 출력 뉴런 4개, 각 은닉층의 뉴런은 5개로 설계하였다. 일반적으로 심층 신경망에서는 은닉층이 깊을수록 적은 입력으로 좋은 학습 결과를 기대 할 수 있지만 소요되는 시간이 길고 오버 피팅이 일어날 가능성이 높아진다. 따라서 본 연구에서는 소요시간을 줄이기 위하여 Xavier 초기화를 사용하였으며, 오버 피팅을 줄이기 위하여 ReLU 함수를 활성화 함수로 사용하였다. 파프리카 재배환경에서 획득한 영상에서 파프리카 영역과 비 파프리카 영역의 RGB 정보를 추출하여 학습의 입력으로 하고 기대 출력으로 붉은색 파프리카의 경우 [0 0 1], 노란색 파프리카의 경우 [0 1 0], 비 파프리카 영역의 경우 [1 0 0]으로 하는 형태로 3538개의 학습 셋을 만들었다. 학습 후 학습 결과를 평가하기 위하여 30개의 테스트 셋을 사용하였다. 학습 셋을 이용하여 학습을 수행하기 위해 학습률을 변경하면서 학습 결과를 확인하였다. 학습률을 0.01 이상으로 설정한 경우 학습이 이루어지지 않았다. 이는 학습률에 의해 결정되는 가중치의 변화량이 너무 커서 비용 함수의 결과가 0에 수렴하지 않고 발산하는 경향에 의한 것으로 사료된다. 학습률을 0.005, 0.001로 설정 한 경우 학습에 성공하였다. 학습률 0.005의 경우 학습 횟수 3146회, 소요시간 20.48초, 학습 정확도 99.77%, 테스트 정확도 100%였으며, 학습률 0.001의 경우 학습 횟수 38931회, 소요시간 181.39초, 학습 정확도 99.95%, 테스트 정확도 100%였다. 학습률이 작을수록 더욱 정확한 학습이 가능하지만 소요되는 시간이 크고 국부 최소점에 빠질 확률이 높았다. 학습률이 큰 경우 학습 소요 시간이 줄어드는 반면 학습 과정에서 비용이 발산하여 학습이 이루어지지 않는 경우가 많음을 확인 하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.64-64
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• 2022

이상기후로 인해 돌발적이고 국지적인 호우 발생의 빈도가 증가하게 되면서 짧은 선행시간(~3 시간) 범위에서 수치예보보다 높은 정확도를 갖는 초단시간 강우예측자료가 돌발홍수 및 도시홍수의 조기경보를 위해 유용하게 사용되고 있다. 일반적으로 초단시간 강우예측 정보는 레이더를 활용하여 외삽 및 이동벡터 기반의 예측기법으로 산정한다. 최근에는 장기간 레이더 관측자료의 확보와 충분한 컴퓨터 연산자원으로 인해 레이더 자료를 활용한 인공지능 심층학습 기반(RNN(Recurrent Neural Network), CNN(Convolutional Neural Network), Conv-LSTM 등)의 강우예측이 국외에서 확대되고 있고, 국내에서도 ConvLSTM 등을 활용한 연구들이 진행되었다. CNN 심층신경망 기반의 초단기 예측 모델의 경우 대체적으로 외삽기반의 예측성능보다 우수한 경향이 있었으나, 예측시간이 길어질수록 공간 평활화되는 경향이 크게 나타나므로 고강도의 뚜렷한 강수 특징을 예측하기 힘들어 예측정확도를 향상시키는데 중요한 소규모 기상현상을 왜곡하게 된다. 본 연구에서는 이러한 한계를 보완하기 위해 적대적 생성 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)을 적용한 초단시간 예측기법을 활용하고자 한다. GAN은 생성모형과 판별모형이라는 두 신경망이 서로간의 적대적인 경쟁을 통해 학습하는 신경망으로, 데이터의 확률분포를 학습하고 학습된 분포에서 샘플을 쉽게 생성할 수 있는 기법이다. 본 연구에서는 2017년부터 2021년까지의 환경부 대형 강우레이더 합성장을 수집하고, 강우발생 사례를 대상으로 학습을 수행하여 신경망을 최적화하고자 한다. 학습된 신경망으로 강우예측을 수행하여, 국내 기상청과 환경부에서 생산한 레이더 초단시간 예측강우와 정량적인 정확도를 비교평가 하고자 한다.

• 한국심리학회지 : 코칭
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• 제6권1호
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• pp.33-55
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• 2022

본 연구의 목적은 일반 대학생을 위한 1:1 온라인 학습코칭 프로그램이 자기주도학습능력, 학습동기, 시간관리행동에 미치는 영향을 검증하는 것이었다. 본 연구에서 적용한 코칭 프로그램은 자기주도학습능력의 하위 요인인 동기, 행동, 인지조절로 구성되었고, 총 7회기(각 회기 80분)에 걸쳐 진행되었다. 총 16명 중 코칭을 원하는 참가자 7명이 실험집단에 할당되었다. 실험설계는 비동등 통제집단 설계가 적용되었다. 사전 사후에 자기주도학습능력, 학습동기, 시간관리행동을 설문지로 측정하였고, 코칭 종료 후 만족도 조사와 사후 인터뷰를 실시하였다. 프로그램의 효과 검증을 위해 사전 점수를 통제한 ANCOVA를 사용하였다. 연구 결과, 실험집단과 통제집단 간에 자기주도학습능력과 외적 학습동기 평균 점수에 유의미한 차이가 있었다. 내적 학습동기와 시간관리행동의 경우, 코칭 적용 집단의 평균 점수가 증가하였지만 집단 간에 유의미한 차이는 없었다. 사후 설문 결과 코칭에 대한 만족도는 평균 4.85점이었고, 인터뷰 내용 확인 결과, 코칭 프로그램이 참가자의 자기주도 학습과 학습동기, 시간관리에 긍정적인 영향을 미쳤다는 것을 알 수 있었다. 이러한 결과들을 종합했을 때, 본 연구에서 적용한 학습 코칭 프로그램이 대학생의 자기주도학습능력과, 학습동기 증진에 유의미한 영향을 미치고 시간관리행동에는 부분적으로 긍정적인 효과를 가진다고 할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.643-655
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• 2022

본 연구의 목적은 청소년들의 시간관리능력이 대면 및 비대면 학습몰입에 미치는 영향에서 부모 학습관여의 조절효과를 검증하는 것이다. 연구 대상자는 중·고등학교 청소년 363명이었고, 온라인 설문조사를 통해 자료를 수집하였다. 주요 통계 분석 방법은 분산분석, 상관관계분석 및 회귀분석이었다. 연구결과, 첫째, 비대면 수업보다 대면 수업에서 학습몰입이 유의하게 높았다. 둘째, 시간관리능력, 부모 학습관여 및 학습몰입 간에 유의한 정적 상관관계가 있었다. 셋째, 시간관리능력이 대면 학습몰입에 미치는 영향에서 부모 학습관여의 조절효과는 유의하였다. 넷째, 시간관리능력이 비대면 학습몰입에 미치는 영향에서 부모 학습관여의 조절효과는 유의하였다. 즉, 부모의 긍정적 학습관여가 높아질수록 청소년들의 시간관리능력이 학습몰입에 미치는 영향을 더욱 강하게 하였다. 마지막으로 청소년들의 학습몰입의 증진을 위한 부모의 긍정적 관여의 중요성과 시간관리능력 증진 방법을 논의하였다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2022년 정기학술대회 논문집
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• pp.83-84
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• 2022

이 연구에서는 건축물 화재 시, 허용피난시간을 예측하기 위한 예측모델을 개발하는 것을 목표로 한다. 실제 건축물을 대상으로 화재시뮬레이션을 수행하여 FDS 데이터베이스를 구축하였으며, FDS데이터를 학습하여 설계단계에서 건축물 특성을 학습변수로 하여 기계학습을 통해 ASET을 도출하는 예측모델을 제안하였다. 예측모델은 학습데이터와 비교하였을 때 0.9 이상의 높은 R²값을 나타내었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제47차 동계학술대회논문집 21권1호
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• pp.169-171
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• 2013

본 연구는 초등학생을 대상으로 전자교육 학습자의 학습이력에 따른 중도탈락 원인들을 규명하고 재수강 의사 결정에 차이를 보이는지 분석을 통해 학습자의 재수강을 높일 수 있는 방안을 검토하고 효율적인 전자교육 프로그램을 운영할 수 있도록 시사점을 제공하기 위한 것이다. 구체적으로는 초등 전자교육에서 학습이력별 중도탈락 원인을 규명하고 재수강 의사 결정에 차이가 있는지 분석하였다. 연구결과 첫째, 초등전자교육에서 학습자의 학습이력 중 특히 학습자의 이수율이 중도탈락율과 관련 있으며, 유의한 원인은 시간부족, 교육내용 방법 평가로 나타났다. 둘째, 시간이 부족하거나 교육내용 방법 평가 방법이 적절하지 않아 중도탈락한 학습자들의 50% 이상이 재수강 의사를 밝혔으며, 중도탈락 원인 중 학업능력은 재수강을 결정하는데 유의한 원인으로 파악되었다. 셋째, 중도 탈락자의 재수강을 유도하는 방안으로서는 초등 전자교육 수강자는 온라인 플래너를 활용하여 매일 1시간씩 학습 시간을 관리하는 것이 필요하며, 선행학습은 한 학기 전까지 다루는 것이 좋은 것으로 나타났다.