• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.343-344
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• 2019

본 논문에서는 교수자에게 큰 부담을 주지 않으면서 학습 효과를 높이기 위한 방법으로 문제풀이 기반의 자발적 복습을 지원하는 교수학습 모형을 제안하고 이를 수업 운영에 적용하였다. 학습자들에게 배포한 수업내용을 복습할 수 있는 문제들로 구성한 유인물은 단순히 해당 요일의 수업을 되풀이하여 익히는 소극적 의미에서의 복습이 아니라 이전 수업 내용들 간의 연관성을 이해할 수 있도록 문제를 구성하고 학습자들의 복습시 발생하는 어려움을 해결할 수 있도록 교수 전략을 수립한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.97-98
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• 2021

학습에 대한 적극적인 참여는 학업에서 중요한 행동이며 높은 학업 참여는 성공적인 학업성취와 밀접한 관계가 있다. 학업 참여는 학자들의 관점에 따라 행동적 참여, 정서적 참여, 인지적 참여로 구분된다. 행동적 참여는 학생들이 실제 학습활동과 과제 수행에 어떻게 참여하는가로 정의한다. 그러나 온라인 학습 환경에서는 학생들의 학습활동을 평가하는 데 어려움이 존재하여 관련된 연구의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 영상 분석을 이용한 양방향 Convolutional LSTM 모델을 기반으로 온라인 수업 상에서 학습활동 중 하나인 손들기 행동을 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 방법으로 학습활동 중 하나인 손들기 행동의 인식 정확도는 88%이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.63-66
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• 2022

본 논문에서는 분자의 특성을 정확하게 예측하기 위해 효과적인 사전학습(pretraining) 전략과 트랜스포머(Transformer) 모델을 활용한 방법을 제시한다. 딥러닝을 활용한 분자의 성능을 예측하는 연구는 그동안 레이블이 부족한 분자데이터의 특성에 의해 학습 때 사용된 데이터이외의 분자데이터에 대해 일반화 능력이 떨어지는 어려움을 겪었다. 이 논문에서 제시한 모델은 사전학습(pretraining)을 수행할 때 자기지도학습(self-supervised training)을 사용하여 부족한 레이블에 의한 문제점을 피할 수 있다. 대규모 분자 데이터셋으로부터 학습된 이 모델은 4가지 다운스트림 데이터셋에 대해 모두 우수한 성능을 보여주어 일반화 성능이 뛰어나며 효과적인 분자표현을 얻을 수 있음을 보인다.

• 한국컴퓨터교육학회 학술대회
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• 한국컴퓨터교육학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.63-64
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• 2017

정보 기술의 끊임없는 발전에 따라 광범위한 분야에서 방대한 양의 데이터가 발생하게 되면서 이를 처리하기 위한 빅 데이터에 대한 연구 및 교육이 활발히 진행되고 있다. 이를 위하여 데이터 분석 및 처리를 위한 고성능의 서버 및 분산 처리를 위한 다수의 컴퓨터가 필요하며 이는, 개인 혹은 저사양의 수업 환경에서 빅 데이터를 학습하는 데에 어려움을 겪게 한다. 때문에 가상 환경에서 원활한 빅 데이터 학습을 위한 클라우드 기반의 시스템이 필요하다. 이에 본 논문에서는, 빅 데이터 처리 기술의 하나인 Spark를 이용한 빅 데이터 플랫폼 구축에 대하여 기술한다.

• 한국원자력학회:학술대회논문집
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• 한국원자력학회 1995년도 추계학술발표회논문집(1)
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• pp.159-165
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• 1995

본 연구에서는 비선형 동적장치에 의해 발생하는 비안정 신호의 비선형 적응 예측을 위한 효과적 방법을 서술한다. 이 방법을 실제 원자력 발전소의 데이타를 이용하여 이상연상(hetero-association) 방식의 예측을 수행하였다. 다입력/다출력의 신경망은 이러한 비선형 예측에 이용할 수 있으나 학습되지 않은 상황에 대한 예측에는 어려움이 있었다. 본 연구에서 서술한 방법은 학습과 실행이 동시에 가능한 형태로 역전파 학습 (backpropagation learning) 알고리듬을 이용한 다층 인식자 (multilayer perceptron) 신경망과 비교하여 비성형 비안정 신호에 대한 우수한 예측 능력을 보여 주었다.

• 방송과미디어
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• 제27권2호
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• pp.43-50
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• 2022

한 장의 이미지로부터 장면의 깊이 정보를 추정하는 기술은 자율 주행, 실내외 로봇 기반 서비스 등 다양한 응용 분야에서 널리 적용되고 있다. 심층 학습을 이용한 알고리즘이 활발히 연구되면서 이러한 단안 깊이 추정 기술의 산업 분야 적용 범위는 확대되고 있는 추세이다. 그러나, 깊이 경계 정보를 정밀하게 예측하는데 여전히 많은 어려움이 있으며, 다양한 실제 환경에서 획득한 3차원 깊이 정보 구축 또한 많은 비용이 소모되는 문제점이 있다. 본 고에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 활발히 연구되고 있는 심층신경망 기반 단안 깊이 추정 연구의 최신 동향을 소개하고자 한다. 지도 학습 기반 방법부터 최근 활발히 연구되고 있는 비지도 학습 방법까지 상세히 살펴본다. 이와 더불어 대표 방법에 대한 성능 평가 결과도 간략히 제시하고자 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.404-408
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• 2019

비지도 학습 모델인 GAN은 학습 데이터 구축이 어려운 여러 분야에 활용되고 있으며, 알려진 문제점들을 보완하기 위해 다양한 모델 결합 및 변형으로 발전하고 있다. 하지만 문장을 생성하는 GAN은 풀어야 할 문제가 많다. 그중에서도 문제가 되는 것은 완성도가 높은 문장을 생성하는데 어려움이 있다는 것이다. 본 논문에서는 단어 그래프를 구성하여 GAN의 학습에 도움을 주며 완성도가 높은 문장을 생성하는 방법을 제안한다.

• 한국과학교육학회지
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• 제34권4호
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• pp.335-347
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• 2014

관찰과 측정을 기본으로 하는 과학의 교과에서 "크기(size)"와 그를 나타내는 "척도(scale)"는 물질의 물리적 속성과 과학적 현상을 이해하도록 돕는 중요한 개념이다. 또한, 사물의 수, 크기나 양을 어림잡거나 그것을 정확하게 표현하는 것은 수학에서 수의 개념 형성과 발달, 표현법의 습득, 나아가서는 연산에 관한 사고로의 발전과 관련되어있는 문제라고 볼 수 있어 "크기와 척도" 개념은 수학과 과학의 기본이며 동시에 두 교과를 연결하는 개념이다. 일반적으로 "크기와 척도"는 쉬운 개념이라 생각되지만, 실제 학생들은 물질의 크기를 제대로 이해하지 못하거나 척도로 나타내는 것을 어려워하는 것을 알 수 있다. 이는 단지 물질의 크기를 정확히 알지 못하는 정확성에 관한 오류로만 그치는 것이 아니라 종종 연관된 개념을 추론하거나 개념을 확장해 과학의 현상을 이해하는 과정에서의 어려움으로 이어진다. 이와 관련해 수와 연산에 관한 개념이해와 학습의 어려움에 관한 수학교육분야의 연구는 다양하게 진행되었지만, 과학교육분야에서의 연구는 많지 않았다. 본 연구에서는 "크기와 척도"에 관한 학생들의 사고를 더 잘 이해하고 과학 학습의 어려움에 관한 원인을 분석하기 위해 수학적 구조분석을 적용하였다. 수학교육에서 설명한 수 개념의 발달에 따른 사고유형(덧셈이전의 사고, 덧셈적 사고-additive reasoning, 곱셈적 사고-multiplicative reasoning)을 적용하여 7단계의 수학적 구조를 만들고 이를 이용하여 "크기와 척도"와 관련된 과제를 수행한 학생들의 인터뷰 데이터를 체계적으로 분석하였다. 수학적 구조를 바탕으로 한 개념 틀은 다양한 학생들의 사고를 분석하는 기준이 되었고, 또한 학생들이 겪는 개념이해의 어려움을 해석하는 도구가 되었다. 수 개념의 발달에 맞춘 수학적 사고구조를 적용한 분석은 학생들의 개념 유형의 구분을 명확히 하였고 설명이 모호했던 전환 단계(transition stage) 유형을 밝혀내어 수업에서 고려되어야 할 점들을 구체적으로 드러내었다. 이는 수학과 과학, 두 교과 간의 틈을 줄일 뿐 아니라 연결점을 찾아 학생들의 개념이해와 어려움의 원인을 분석하는데 폭넓은 시각을 제공한다는 점에서 최근 많은 관심을 받고 있는 STEM 혹은 수학과 과학의 융합 수업을 위한 소재로의 가능성을 제시해준다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권7호
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• pp.55-64
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• 2017

본 연구의 목적은 프로그래밍을 처음 접하는 학습자들의 어려움을 파악하여 비전공 대학생들을 위한 대학 교양기초 소프트웨어교육 운영 방안을 모색하는 데 있다. 이를 위해 다양한 전공자들로 구성된 H 대학의 파이썬 프로그래밍 수업에서 수업시간 전 온라인으로 제출한 수강생들의 질문과 수업 후 설문조사를 통하여 체감난이도와 체감이해도를 분석하였다. 비전공자들을 위한 효율적인 수업을 위해 플립드 수업으로 진행하였으며, 오프라인 수업에서는 사전질문을 활용한 학습자 맞춤형 피드백 방식 강의로 진행하였다. 분석결과 프로그래밍 수업을 처음 접하는 학습자들을 위해서는 컴퓨터 언어의 기본개념을 배우기 전에 교육과정 초반에 문제 파악을 통한 논리적인 추상화 과정을 배정하고, 코딩 실습 전에 단원마다 그에 대한 이해를 돕는 상향식(bottom-up) 문제풀이를 통한 충분한 연습이 필요하다. 또한, 학습자의 전공계열 및 수업 내용과 학습자의 진행 단계를 반영한 정밀한 교육과정 설계가 선행되어야 한다.

• 융합정보논문지
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• 제11권10호
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• pp.171-181
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• 2021

본 연구는 코로나19로 인한 대학의 원격수업이 장기화하고 교수자와 학습자의 어려움이 계속됨에 따라, 여러 기술이 결합 된 기술융합 부문 공업계 대학 교수자와 학습자의 인식 파악을 통하여 개선 방안을 도출하고자 하였다. 이를 위해 2020학년도 2학기 종료 시기에 자동차 계열 교수와 학생들을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였다. 설문조사 분석 결과, 교수와 학생은 온라인 수업의 장점 측면에 대해서는 시공간의 자유로움, 반복 학습 가능, 재활용 등 유사한 인식을 하는 것으로 나타났다. 애로사항 측면에서는 학생은 현장감 부족으로 학습몰입 떨어짐을, 교수와 학생 모두는 상호작용의 어려움을 상대적으로 크게 느끼는 것으로 나타났다. 본 연구는 기복이 있는 코로나 상황과 코로나 이후 공업계 대학의 온라인 교육에 대하여 대학 정책지원에 관한 제언과 기본자료를 마련한다는 의의가 있다.