본 논문에서는 준감독 학습 알고리즘(Semi-Supervised Learning Algorithm)의 학습데이터에 필요한 소수의 레이블 데이터를 능동적으로 선택하기 위한 무감독경쟁학습 알고리즘인 VCNN(Vector Centroid Neural Network)을 제안한다. 준감독 학습 알고리즘에서 레이블 데이터의 선택은 학습 결과 큰 영향을 미치고, 레이블 데이터를 선택하는데 있어 많은 비용과 전문적인 지식이 필요하다. 본 논문에서 능동적이고 효율적인 레이블 데이터 선택을 검증하기 위하여 UCI database 와 caltech dataset 을 이용하여 실험한 결과, 기존의 레이블 데이터 선택 방법과 비교하여 안정된 분류 결과와 최소의 오차율을 나타냈다.
본 논문에서는 클래스 불균형 학습을 위한 이차 최적화 문제의 해를 구하는 개선된 SMO 학습 알고리즘을 제안한다. 클래스에 서로 다른 정규화 값이 부여되는 지지벡터기계의 최적화 문제의 구현에 SMO 알고리즘이 적합하며, 제안된 알고리즘은 서로 다른 클래스에서 선택된 두 라그랑지 변수의 현재 해를 구하는 학습 단계를 반복한다. 제안된 학습 알고리즘은 UCI 벤치마킹 문제에서 테스트되어 클래스 불균형 분포를 반영하는 g-mean 평가를 이용한 일반화 성능이 SMO 알고리즘과 비교되었다. 실험 결과에서 제안된 알고리즘은 SMO에 비해 적은 클래스 데이터의 예측율을 높이고 학습시간을 단축시킬 수 있다.
본 논문에서는 영상의 대역분할 부호화를 위한 다중비트율 트리구조 벡터양자화를 제안하였다. 영상의 대역분할은 원영상을 특정 대역과 방향성을 갖는 대역성분들로 분리하므로, 대역분할을 거친 각 대역성분을 학습영상으로 사용하여 다중비트율 트리구조 벡터양자화기를 설계하였다. 대역분할을 거친 각 대역성분에 대한 최적비트할당은 원하는 비트율과 왜곡을 갖는 다중 비트율 트리구조 벡터양자화기의 전정서브트리를 선택하는 문제로 귀착된다.
본 논문에서는 기존의 수동적인 이러닝 학습환경의 한계를 극복하기 위해 웹 2.0에서 도래된 이러닝 2.0 학습환경을 위한 표준안을 제시한다. 이러닝 체제를 관리하는 기존의 LMS/LCMS는 동영상 학습 시 다양한 인터렉티브 요소 제공에 한계가 느껴지는 점이 있어 동영상에 있는 콘텐츠 운영시 교수자-학습자, 학습자-학습자 사이에 실시간성 및 상호작용성이 부족하고, 교수-학습간에 학습자의 정확한 진도율 측정이 힘든 점 등이 있었다. 때문에 이러한 이러닝의 한계를 극복하고 학습효과를 극대화 시킬 수 있는 방법으로 학습자와 교수자간 실시간으로 상호작용할 수 있는 멀티미디어 콘텐츠(양방향 학습요소)를 설계한다. 이를 위해 현재 LMS/LCMS 제작 시 사용되고 있는 SCORM 표준을 확장한 표준안을 설계하고, 제시한 내용을 바탕으로 이러닝 멀티미디어 환경을 구현한다.
본 연구는 원어민화상수업이 초등학생의 인지양식에 따라 전통적 원어민협력수업에 비해 자기효능감에 어떻게 영향을 미치는지를 검증해보았다. 먼저, 개별학습형 원어민화상수업과 교실학습형 원어민화상수업은 전통학습형 원어민협력수업에 비해 자기효능감을 높이는데 효과적이었다. 그러나 학습자의 자기효능감 향상은 인지양식에 따른 차이가 보이지 않았다. 그리고 원어민화상수업 유형별 효과는 학습자 인지양식에 따라 다르게 나타났다. 이러한 결과를 통해 장중립형 학습자에게는 개별학습형 원어민화상수업 방법이, 장의존형 학습자에게는 교실학습형 원어민화상수업 방법이 학습자의 자기효능감을 향상시키는데 효과적인 수업방법이라는 결론을 얻었다. 이러한 결과는 원어민화상수업에 있어서 학생들의 자기효능감을 향상시키기 위해 인지양식에 따른 수업방법을 다르게 적용해야 효과가 있음을 시사해 준다.
본 연구에서는 보행자의 이동(Navigation)지원을 목적으로 한 감성검색시스템의 구축(Implementation)에 있어 시스템의 주요 구성요소 중의 하나인 보행자 감성모델을 사용자의 감성에 일치시키는 방법에 대해 제안하고, 평가실험을 통하여 모델의 타당성을 검증하였다. 가상의 목적지를 의미하는 인테리어 이미지 화상을 이용하여 데이터베이스를 작성한 후 10명의 실험 참가자를 대상으로 각각 5회에 걸쳐 목적지 검색과 만족도에 대한 평가실험을 실시하였다. 실험 참가자에게는 각 실험단계마다의 검색결과에 대해 만족도를 평가하도록 하였으며, 피험자로부터의 피드백 데이터를 이용하여 데이터베이스에 구축된 보행자 감성모델을 반복적으로 학습하도록 하였다. 평가실험 종료 후 보행자 감성모델의 학습효과를 확인하기 위하여 재현율(Recall ratio), 적합율(Precision ratio), 검색순위(Retrieval ranking), 만족도(Satisfaction level)를 비교하였다. 실험결과 5회의 학습을 통하여 재현율, 적합율, 검색순위, 만족도 등이 모두 유의미한 수준으로 상승된 것으로 나타나 본 논문에서 제안하는 보행자 감성모델의 학습방법이 개인의 감성을 획득하는 방법으로서 유효하다는 점을 확인하였다. 또한 본 연구에서 제안한 보행자 감성모델은 상업공간의 인테리어와 같은 시각적 이미지 화상을 대상으로 한 모바일 콘텐츠 제공시스템의 개발에 있어서도 유효하다는 점을 확인하였다. 향후 다양한 분야의 정보기기 콘텐츠의 개발에 있어 본 연구에서 제안한 보행자 감성모델이 사용자 개인의 감성을 획득하는 방법론으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 저선량 흉부 CT 영상을 이용하여 VGGNet을 학습시키고 폐기종 검출 모델을 구현하고 성능을 확인하고자 한다. 연구에 사용된 저선량 흉부 CT 영상은 정상 진단 8000장, 폐기종 진단 3189장이며, 모델 학습을 위해 정상 데이터와 폐기종 데이터를 train, validation, test dataset으로 각각 60%, 24%, 16%로 무작위 추출하여 구분하였다. 학습을 위한 인공신경망은 VGGNet 중 VGG16과 VGG19를 사용하였으며, 학습이 완료된 모델 평가를 위해 정확도, 손실율, 오차 행렬, 정밀도, 재현율, 특이도, F1-score의 평가지표를 사용하였다. 폐기종 검출 정확도와 손실율은 VGG16과 VGG19 각각 92.35%, 95.88%, 0.21%, 0.09%, 정밀도는 91.60%, 96.55%, 재현율은 98.36%, 97.39%, 특이도는 77.08%, 92.72%, F1-score는 94.86%, 96.97%였다. 위의 평가지표를 통해 VGG19 모델의 폐기종 검출 성능이 VGG16 모델에 비해 우수하다고 판단된다. 본 연구를 통해 VGGNet과 인공신경망을 이용한 폐기종 검출 모델 연구에 기초자료로 사용할 수 있을 것으로 사료된다.
이 연구는 우리 나라 여학생들에게 취약한 과학 학습의 특징을 파악하고 개선 방향을 제시하기 위한 목적을 가진다. TIMSS 2003 과학 공개 문항 95개를 분석한 결과, 우리 나라 여학생들에게 유리한 문항은 추론과 분석 관련 문항, 아주 어렵거나 아주 쉬운 문항, 이미 학교에서 학습한 문항, 순수 과학적 상황의 문항 등이었다. 우리 나라 여학생들은 개념 이해나 사실적 지식 관련 문항에서 취약했는데, 여학생에게 유리한 추론과 분석 문항 중에서도 과학 지식이 개입될 경우 여학생에게 불리하게 작용했다. 정답율에 있어서도 정답율 80% 이상을 받은 쉬운 문항 또는 정답율이 20% 미만인 어려운 문항에서 여학생들이 상대적으로 유리했다. 한편, 학교 과학 교육의 과정에서 학습하지 않은 내용의 문항에서 남학생에 비해 현저하게 낮은 정답율을 보였는데, 이는 여학생들이 과학에 대한 전반적인 관심과 흥미 부족에서 기인할 수 있다. 또한, 여학생들은 상황적 지식보다는 탈상황적 지식에서 강해 과학에 대한 진정한 의미의 지식을 남학생보다 덜 갖추고 있음도 드러났다. 문항 분석 결과를 바탕으로, 여학생을 배려하는 과학 교육으로 개선되기 위해서 우선 여학생들도 학교 밖에서 이루어지는 일상생활에서 자연스럽게 과학을 경험할 수 있는 분위기를 조성하고, 여학생에게 취약한 과학 개념에 대한 교수-학습 프로그램을 개발해야 하며, 과학 교육에서 의 성 차이 쟁점을 교육 과정 개편이나 교사 교육 과정에 적극적으로 반영해야 할 것을 제안한다.
학생들의 '비와 비율 개념의 발달 과정'에서 변화율 개념이 어떻게 드러나는지에 대한 연구는 추후 변화율 관점에서 미분의 원리를 지도하는 연구에 중요한 기초연구가 될 수 있다. 특히 비율 개념 이해의 상태에 따라 이후 변화율 개념 발달에 장애물 혹은 중요한 개념적 발판이 될 수 있는지에 대하여, 학생을 대상으로 확인한 연구가 드물다는 점에서, 비율 개념과 변화율 개념의 관계에 대한 교수실험은 이후 변화율 관점에서의 미분 학습 관련 연구에 의미 있는 연구 자료를 제공해줄 것으로 보인다. 본 연구는 비율 개념이 변화율 관점에서 함수의 변화를 인식하는데 영향을 준다는 가설을 확인하기 위한 연구이자, 내포량에 해당하는 농도의 변화 과정에 대한 탐구과정을 통하여 학습자의 비율 개념에서 변화율 개념 형성 과정에 대한 이해의 폭을 넓히기 위한 기초연구이다. 세 명의 고등학교 1학년 학생들을 대상으로 그들이 가지고 있는 비율 개념을 확인하고 과제 수행과정에서 비율 개념의 변화를 관찰했다. 또한 비가 변하는 상황 속에서 비율로 함수의 변화를 설명하는 활동을 통하여, 참여 학생들이 변화율 관점에서 함수의 변화를 인식하고 표현하는 것을 관찰한 결과, 비율 개념의 변화가 변화율 관점에서 함수의 변화를 인식하는 것에 변화를 가져올 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 중학생들이 증명학습을 할 때 범하는 수학적 오류를 교수학적으로 처방할 뿐만 아니라 올바른 증명의 역할과 본질을 이해하여 증명과정을 스스로 구성할 수 있도록, '생성-수렴 모형에 의한 증명학습'이라는 증명 학습-지도 방법을 제시하였다. 이 수업모형을 8학년 학생 160명을 대상으로 10주 동안 40시간에 걸쳐 여러 가지 사각형의 성질과 관계를 학습할 때 적용하여 학생들의 증명능력 향상과 오류 교정에 미치는 효과 및 학생들의 정당화 유형 양상으로 세분화하여 그 결과를 살펴보았다. 첫째, 생성-수렴 모형에 의한 증명학습을 실시한 실험집단의 학생들은 통제집단의 학생들보다 증명능력 검사에서 평균점수는 높았다. 그러나 유의수준 .01에서 통계적 검정을 실시한 결과, 두 집단 간의 증명능력은 유의적인 차이가 없었다. 둘째, 학생들은 논증기하 영역에서 증명을 할 때 범하는 오류 교정율에 있어서 생성-수렴 모형에 의한 증명학습을 한 학생들의 오류 교정율이 통제집단보다 더 큰폭으로 감소하였다. 셋째, 학생들의 정당화 유형은 실험집단과 통제집단 모두 경험적 정당화에서 분석적 정당화로의 이행을 보였으나, 생성-수렴 모형에 의한 증명학습을 한 학생들이 통제집단의 학생들보다 분석적 정당화를 구성하는 학생들이 현저하게 증가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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