• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2007년도 하계학술대회
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• pp.129-134
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• 2007

학교 현장에서의 컴퓨터 교육은 여전히 시범실습위주로 이루어지고 있으며. 초등학교 컴퓨터 교육에서 많은 비중을 차지하는 소프트웨어 교육은 더욱 그러하다. 소프트웨어는 끊임없이 개발되거나 업그레이드 되고 있어 가르쳐야 할 내용이 많아져 새로운 학습방법이 필요하다. 즉 문제사태에서 필요한 기능을 찾아 스스로 문제를 해결하고 다른 응용소프트웨어에 전이 및 파지할 수 있는 능력을 길러주는 학습방법이 필요하다. 그 방법 중의 하나가 구성주의 학습 원리에 부합한 문제중심학습이며 학습의 효과를 높이기 위해서 온라인과 오프라인학습의 장점을 혼합한 B-러닝 방법이 필요하다. 따라서 본 연구는 응용소프트웨어의 적응력을 향상시키기 위해 한글 워드프로세서 학습내용을 학습자의 수준에 맞게 문제중심으로 재구성하고 온라인 학습을 위해 학급커뮤니티를 설계 및 구현하였다. 그리고 문제중심의 B-러닝에 적합한 학습모형을 설계하여 제시하였다. 문제중심의 B-러닝은 구성주의 학습 원리에 적합한 실생활의 문제를 학습내용으로 하고 면대면 교실수업의 장점과 온라인 학습의 장점을 혼합하여 자기주도적으로 탐구학습을 하는 것이므로 응용소프트웨어의 적응력은 향상될 것으로 기대한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.197-202
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• 2019

토큰화는 입력 텍스트를 더 작은 단위의 텍스트로 분절하는 과정으로 주로 기계 학습 과정의 효율화를 위해 수행되는 전처리 작업이다. 현재까지 자연어 처리 분야 과업에 적용하기 위해 다양한 토큰화 방법이 제안되어 왔으나, 주로 텍스트를 효율적으로 분절하는데 초점을 맞춘 연구만이 이루어져 왔을 뿐, 한국어 데이터를 대상으로 최신 기계 학습 기법을 적용하고자 할 때 적합한 토큰화 방법이 무엇일지 탐구 해보기 위한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 한국어 데이터를 대상으로 최신 기계 학습 기법인 전이 학습 기반의 자연어 처리 방법론을 적용하는데 있어 가장 적합한 토큰화 방법이 무엇인지 알아보기 위한 탐구 연구를 진행했다. 실험을 위해서는 대표적인 전이 학습 모형이면서 가장 좋은 성능을 보이고 있는 모형인 BERT를 이용했으며, 최종 성능 비교를 위해 토큰화 방법에 따라 성능이 크게 좌우되는 과업 중 하나인 기계 독해 과업을 채택했다. 비교 실험을 위한 토큰화 방법으로는 통상적으로 사용되는 음절, 어절, 형태소 단위뿐만 아니라 최근 각광을 받고 있는 토큰화 방식인 Byte Pair Encoding (BPE)를 채택했으며, 이와 더불어 새로운 토큰화 방법인 형태소 분절 단위 위에 BPE를 적용하는 혼합 토큰화 방법을 제안 한 뒤 성능 비교를 실시했다. 실험 결과, 어휘집 축소 효과 및 언어 모델의 퍼플렉시티 관점에서는 음절 단위 토큰화가 우수한 성능을 보였으나, 토큰 자체의 의미 내포 능력이 중요한 기계 독해 과업의 경우 형태소 단위의 토큰화가 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 또한, BPE 토큰화가 종합적으로 우수한 성능을 보이는 가운데, 본 연구에서 새로이 제안한 형태소 분절과 BPE를 동시에 이용하는 혼합 토큰화 방법이 가장 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권8호
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• pp.662-672
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• 2016

본 연구의 목적은 간호 대학생을 대상으로 표준화환자를 활용한 통합시뮬레이션실습프로그램을 개발 및 적용하여 그 효과를 평가하기 위함이다. 본 연구는 일 종합대학 간호학과 4학년 30명을 대상으로 한 단일군 사전사후설계로 지역사회에 거주하는 당뇨를 동반한 만성알코올중독대상자 간호를 위한 시나리오를 개발하였다. 연구결과 통합시뮬레이션실습프로그램 후 의사소통 능력은 프로그램 실시 전보다 유의하게 향상하였으나(t=4.24, p<.001) 전이동기와 학습 자기효능감은 프로그램 전과 후를 비교하였을 때 통계적으로 유의한 향상을 나타내지 못하였다. 또한 의사소통능력과 학습자기효능감, 의사소통능력과 전이동기 사이의 상관관계는 유의하지 않았으나, 학습효능감과 전이동기 사이에는 양적 상관관계가 측정되었다(r=.758, p<.01). 이는 학생들의 학년과 실습경험을 바탕으로 한 적절한 사례를 개발하여 적용함으로서 전이동기를 높이고 문제해결을 통한 학습자기효능감을 증가시키는 것을 알 수 있었다. 본 연구를 통해 표준화환자를 활용한 시뮬레이션학습은 의사소통 능력과 같은 대상자중심의 간호능력을 향상시킬 수 있는 통합실습프로그램으로서 유용함을 확인하였으며, 향후 의사소통능력 뿐 아니라 학습 자기효능감과 전이동기의 향상을 위한 다양한 통합시뮬레이션학습 시나리오개발에 관한 연구가 필요하다.

• 산업융합연구
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• 제20권2호
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• pp.61-70
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• 2022

본 연구는 COVID-19 pandemic으로 간호대학생의 정신간호학 임상실습이 제한되면서 블랜디드 러닝을 기반으로 한 정신간호학실습 프로그램을 개발하고 의사소통 능력, 협력적 자기효능감 및 학습전이동기에 미치는 효과를 확인하기 위한 연구이다. 연구는 2021년 10월 18일부터 2021년 12월 11일까지 간호대학생 64명이 참여하였으며 온라인 구글설문지를 이용하여 실습 전과 실습 후에 설문지를 완성하였다. 수집된 자료는 SPSS 25.0 프로그램을 이용하여 기술적 통계, paired t-test로 분석하였다. 연구결과, 대상자는 블렌디드 러닝을 기반으로 한 정신간호학실습프로그램 전에 비해 후에 의사소통 능력, 협력적 자기효능감과 학습전이동기가 유의미하게 상승되었다. 본 연구결과를 통하여 블렌디드 러닝을 기반으로 한 정신간호학실습프로그램의 효과를 확인할 수 있었다. 추후 포스트 코로나 상황에서도 임상현장실습을 대체하여 적용할 수 있는 정신간호학실습교육의 실행성과 후속연구의 근거자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.639-646
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• 2022

딥러닝의 발전으로 딥러닝 모델들이 이미지 인식, 음성 인식 등 여러 분야에서 활발하게 사용 중이다. 하지만 이 딥러닝을 효과적으로 사용하기 위해서는 대형 데이터 세트가 필요하지만 이를 구축하기에는 많은 시간과 노력 그리고 비용이 필요하다. 본 논문에서는 웹 크롤링이라는 이미지 수집 방법을 통해서 이미지를 수집하고 데이터 전처리 과정을 거쳐 이미지 분류 모델에 사용할 수 있게 데이터 세트를 구축한다. 더 나아가 전이학습을 이미지 분류 모델에 접목해 카테고리값을 넣어 자동으로 이미지를 분류할 수 있는 경량화된 모델과 적은 훈련 시간 및 높은 정확도를 얻을 수 있는 이미지 분류 모델을 제안한다.

• 인지과학
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• 제15권3호
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• pp.1-14
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• 2004

본 연구에서는 순차적으로 자극이 제시되는 시각 구별 과제에서 개인차가 기술의 습득과 전이에 어떻게 영향을 미치는지 알아보았다. 여기서는 개인 차이를 세 가지 측면에서 측정하였는데 인지 양식의 차이, 작업 기억 용량의 수준, 그리고 의사 결정 방식의 차이를 가지고 개인 차이를 분류하였다. 시각 구별 과제에서는 크게 훈련 과정과 전이 과정으로 나누어 훈련 과정의 난이도가 전이 과정에서 어떠한 영향을 미치는지 알아보았는데, 특히 훈련 난이도는 인지 양식과 그리고 작업 기억 용량과의 상호 작용을 통하여 전이 과제에서의 정확도에 영향을 미친 것으로 나타났다. 본 연구에서 얻어진 결과는 시각 구별과 관련한 인터페이스를 디자인하는데 있어서 개인차를 고려하는 것이 필요함을 시사하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.685-687
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• 1999

기존 교수 연수체제는 전이 효과가 떨어지며 교사의 업무에 지장을 초래하게 된다. 이에 선정된 컴퓨터교육내용을 원격교육체제로 전환하여 기존 교사 연수의 단점을 극복하여, 효율성을 기할 수 있다. 컴퓨터교육내용을 원격 교육체제로 구축함에 있어서 다양한 원격교육매체의 특징과 가능한 학습 활동, 컴퓨터교육 내용의 특징에 따라서 원격 컴퓨터교육의 모형을 탐색하여 보았다. 그 모형은 자기주도적 학습활동에 기반한 코스웨어 모형, 토의 학습활동에 기반한 토의학습 모형, 대체 학습모형으로 일체학습 모형, 원격 교육의 모든 매체를 활용할 수 있는 문제결학습모형으로 분류하여 제시하여 보았다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.809-812
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• 2021

PCB를 코팅하는 과정에서 기포가 발생하면 회로 오작동의 원인이 되기 때문에 기포 검출은 컨포멀 코팅 검사에서 매우 중요한 작업이다. 이전 연구에서는 기포의 밝기 특성을 이용하여 기포의 후보를 추출하고, 합성곱 신경망(CNN: Convolutional Neural Networks)을 이용하여 추출된 후보를 검증하였다. 본 논문에서는 전이학습 기반의 합성곱 신경망 모델을 이용하여 기포를 검출하는 방법을 제안한다. 이를 위해 합성곱 신경망 모델로 VGGNet을 사용하고, 분류층(Classification Layer)으로 시그모이드(Sigmoid)를 적용하였으며, 마지막 합성곱층(Convolutional Layer)과 분류층을 함께 학습하는 전이학습 방법을 적용하였다. 제안하는 방법의 기포 검출 성능은 F1-score 0.9044로서 이전 연구 대비 약 0.17의 개선 효과를 나타내었다.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제15권1호
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• pp.57-74
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• 2005

본 연구는 최근 여러 분야에서 관심이 되고 있는 Vygotsky의 근접발달영역 이론에 기초한 비계설정을 통한 수학 교수-학습 지도의 효과를 살펴보는 데 그 목적이 있다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 Vygotsky의 근접발달영역 이론과 이를 근거로 학생들의 발달을 촉진하기 위한 비계설정 이론을 고찰하여 비계설정을 통한 수학 교수-학습과정을 개발한 후에, 이러한 과정에 따라 초등학교 5학년 학생들을 대상으로 분수 내용을 지도한 후에 수업 과정을 분석하고, 학생들의 수학 학습 능력과 수학적 태도에 미치는 영향을 분석하였다. 그 결과 교사에 의한 비계설정은 학습 효과를 높일 뿐만 아니라 학생과 학생 사이의 비계설정으로 전이되며, 학생들의 수학 학습 능력을 향상시키는 데 효과적이며, 수학적 태도를 긍정적으로 변화 시킴을 알 수 있었다.

• 정보교육학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.363-371
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• 2012

본 연구는 프로그래밍 교육에 구성주의 교수-학습을 적용하여 프로그래밍 습득 및 전이에 미치는 영향을 분석해 보는데 목적이 있다. 이에 따라 프로그래밍 학습을 위한 구성주의 기반 교수 환경을 설계하고 이러한 환경에서 실제로 수업을 실시하였다. 본 연구의 목적 및 선행 연구에 기초하여 고안된 연구 도구를 사용하여 프로그래밍 학습 및 태도에 미치는 효과 및 관련 변인들을 측정 분석하였다. 분석 결과 구성주의 기반 프로그래밍 교수-학습 과정에서 연구 대상의 학년 및 교수 환경에 따라 유의미한 효과가 있었으며 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과에 대한 시사점 및 후속 연구에 대한 제언을 제시하였다.