• 한국학교수학회논문집
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• 제10권4호
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• pp.487-504
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• 2007

다양한 수준의 학생들로 구성된 교실의 문제점을 개선하는 학습 지도 방안으로 학습자 개개인의 학습능력을 고려한 수준별 수업의 도입이 적극 권장되고 있으나 현실적인 많은 문제점들로 인하여 교사와 학생 모두에게 부담이 되고 있다. 이에 본 연구는 대안적인 학습 지도 방법으로 교사의 지원 감독 하에 학습능력이 우수한 학생들을 또래교수자(peer tutor)로 삼아 다른 또래학습자(peer tutee)를 지도하는 또래교수(Peer Tutoring) 지도 방법의 효율성을 조사하였다. 고등학교 2학년 정규학급의 전체 학생을 대상으로 또래교수 지도 방법을 적용한 결과 학생들의 수학교과목 학업성취도와 학습태도에 긍정적인 영향을 주었다. 특히 학습 집단을 삼대일과 일대일로 나누어 실험한 결과 삼대일 집단에서의 또래교수 학습이 일대일 학습 집단보다 더 효과적이었음을 알 수 있었다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제12C권5호
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• pp.649-658
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• 2005

네트워크 기반의 공격은 그 위험성과 피해의 규모가 크기 때문에 공격 초기에 빨리 탐지하는 것이 중요하다. 그러나 지도학습 데이터 마이닝을 이용한 네트워크상의 비정상 트래픽을 탐지하는 방법은 방대한 양의 데이터 전처리와 관리자의 분석이 요구되며 관리자의 분석이 정확하다는 보장이 없을 뿐만 아니라 각 네트워크의 실시간 특성을 고려하지 못하기 때문에 탐지의 어려움이 크다. 본 논문에서는 실시간 침입 탐지와 점진적 학습을 위해 비지도학습의 데이터마이닝 기법중 하나인 자기 조직화 지도를 기반으로 트래픽 속성 상관관계 메커니즘을 제안한다. 이는 세 단계로 이루어진다. 첫 번째 단계는 초기 학습이 이루어지는 단계로 비지도 학습을 통하여 성격이 비슷한 트래픽끼리 클러스터링 한 맵을 생성시킨다. 두 번째 단계는 맵의 각 클러스터가 정상과 비정상 트래픽의 클러스터로 구분되기 위해 각 공격별로 추출된 규칙(rule)을 적용하여 맵을 분석한다. 이 규칙은 지도 학습을 통한 규칙 기반의 방법으로, 각 데이터 항목마다 SOM을 이용한 속성별 맵의 상관관계(correlation) 분석을 통해 생성되었다. 마지막으로 분석된 맵을 이용하여 실시간 탐지와 함께 점진적 학습이 이루어지게 된다. 여러 실험을 통하여 비지도 학습과 지도 학습을 결합한 SOM 기반 트래픽 속성 상관관계 메커니즘이 지도 학습에 비해 실시간 탐지에 우수함을 증명하였다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2004년도 동계학술대회
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• pp.531-537
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• 2004

연구는 학습 지도안 작성의 효율성을 제고하고 교사 서로간의 수업 아이디어를 공유 할 수 있는 시스템의 개발을 목적으로 한다. 이를 위해 첫째 학습 지도안 구성방식에 대한 기존 연구 및 시스템에 대한 분석을 통하여 학습지도만 작성 지원 시스템이 갖추어야할 시사점을 추출한 후 시스템의 기본 방향을 다양한 수업 모형의 지원, 교사의 수업 아이디어 공유, 작성의 수월성에 두었다. 둘째 응용 프로그램 차원에서 본 시스템의 자원 활용을 원하는 다른 시스템을 위하여 데이터 전송방식을 XML로 서비스하도록 설계하였다. 셋째 실제 현장에서 활용 가능한 학습 지도안 작성 지원시스템을 실험적인 수준에서 구현하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제43권1호
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• pp.251-270
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• 2009

이 연구의 목적은 독서 동기 유발 매체인 학습만화의 효율성을 높일 수 있는 도서 및 비도서 자료와 학습 만화를 연계하여 독서지도 방안을 제시하는 것이다. 이를 위하여 충남 천안의 3개 중학교, 6개 반 학생 182명을 대상으로 설문조사를 실시하여, 독서의 동기 유발요인을 분석하였다. 학습만화와 연계한 도서 및 비도서 목록을 이용한 효율적인 독서지도 방안을 제시하여 청소년들의 올바른 독서 문화를 형성하는 데 도움이 되고자 한다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제11권
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• pp.201-233
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• 2001

보통 문장제(일량, 거리, 속도 문제, 시계 문제, 농도 문제, 개수 세기, 측도 영역)는 초등학교부터 반복하며 나오며 대학 수학 능력 시험에서는 외적 문제 해결능력으로 측정되기도 한다. 문장제를 해결하는데는 사고가 여러 단계로 이루어져야 한다. 따라서 일반적으로 문장제는 난해하므로, 조직적이고 전문적인 학습지도가 이루어져야 한다. 하지만 입시위주의 교육 등 여러 여건상 잘 이루어지지 않고 있는 것이 현실이다. 본 연구에서는 문장제의 문제 해결에 필요한 해결요소를 발견하고 저해 요인을 없앨 수 있는 지도 방안으로서 소집단 토의학습에 문제해결 전략을 이용하여, 효율적인 문장제 지도 방안을 연구하고 상이한 문제에 접근하는 방법, 문제를 이용하는 방법 등을 토의학습을 통하여 다양한 풀이방법을 해결하면서 이를 통하여 사고력을 신장할 수 있도록 연구한다.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.27-40
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• 2022

최근 많은 발전을 이룬 의료 인공지능은 의사가 진단과 결정을 내리는 데 도움을 주는 등 중요한 역할을 수행하고 있다. 특히, 흉부 엑스레이 분야는 접근성 및 흉부질환 탐지에 유용함과 최근 COVID-19 상황이 도래함에 따라 많은 관심을 받고 있다. 그러나, 데이터의 수가 많음에도 레이블이 있는 데이터의 수가 부족하므로 효과적인 인공지능 모델을 만드는데 한계가 있다. 이러한 문제를 완화하는 방안으로 연합학습을 흉부 엑스레이 데이터에 적용한 연구가 등장했지만, 여전히 다음과 같은 문제를 내포하고 있다. 1) Non-IID 환경에서 발생할 수 있는 문제를 고려하지 않았다. 2) 연합학습 환경에서도 여전히 클라이언트의 레이블이 있는 데이터가 부족하다. 우리는 자기지도학습 모델을 연합학습의 Global 모델로 사용함으로써 위와 같은 문제를 해결하는 방법을 제안한다. 이를 위해 흉부 엑스레이 데이터를 사용한 연합학습에 알맞은 자기지도학습 방법론을 실험적으로 탐색하며, 자기지도학습 모델을 연합학습에 사용함으로써 얻을 수 있는 장점을 검증한다.

• 한국초등수학교육학회지
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• 제1권1호
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• pp.1-16
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• 1997

문제해결력 신장을 위해서는 아동 개개인에게 문제 해결 전략을 체득시키고, 의도적인 문제 해결 과정과 개별적인 문제 해결 경험의 기회가 주어져야 한다. 개별화를 지향하는 학습 지도 방안을 구성하기 위하여 문제 해결 학습 활동 형태를 개별 학습 활동 형태, 집단 학습을 곁들인 개별 학습 활동 형태, 팀 티칭의 형태로 구분하였다. 이러한 학습 활동을 지원하기 위하여 문제해결 지도 중점별 교수 학습 활동 흐름을 구체화한 후 구체물이나 반구체물 조작 방법과 여러 가지 문제 해결 전략 및 문제 해결 과정을 개별 지도하는 수업을 실시하여 그 결과를 분석하였다.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2005년도 추계학술대회
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• pp.49-57
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• 2005

지금의 교실 수업은 토론학습에 익숙한 학생들로 수업에 흥미를 가지는 수업에 관심을 많이 갖고 있으며 수준별 수업을 통한 심화.보충형과 특별 보충과정으로 학생 지도를 하고 있다. 교실마다 수학 학습을 기피하는 현상이 두드려지고 있으며 개인별 수준 차가 더욱 심한 상태라서 학생들에게 동기를 유발하여 수학에 대한 학습 의욕을 고취하고 교실 밖의 학습자를 교실내로 흡수하기 위한 방법론으로 모둠별 돌림수학, 수준별 모둠 구성을 통해 박수를 치기, 구구단을 이용한 학습과 수학 모둠 노래를 통하여 학습동기를 유발하는 학습 모형을 소개한다. 그리고 수행평가나 포트폴리오, 수학 감상문을 통해 동기 유발이 가능한 실제 학습을 개발하여 공교육의 내실화와 창의력을 유발하는 자아실현의 일환으로 신선한 교실 수업의 보탬이 되었으면 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.67-70
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• 2022

NLP 분야에서 적극 활용되기 시작한 Transformer 모델을 Vision 분야에서 적용하기 시작하면서 object detection과 segmentation 등 각종 분야에서 기존 CNN 기반 모델의 정체된 성능을 극복하며 향상되고 있다. 또한, label 데이터 없이 이미지들로만 자기지도학습을 한 ViT(Vision Transformer) 모델을 통해 이미지에 포함된 여러 중요한 객체의 영역을 검출하는 saliency map을 추출할 수 있게 되었으며, 이로 인해 ViT의 자기지도학습을 통한 object detection과 semantic segmentation 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 ViT 모델 뒤에 classifier를 붙인 모델에 일반 학습한 모델과 자기지도학습의 pretrained weight을 사용해서 전이학습한 모델의 시각화를 통해 각 saliency map들을 비교 분석하였다. 이를 통해, 클래스 분류 학습 기반 전이학습이 transformer의 saliency map에 미치는 영향을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.798-800
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• 2024

현대의 머신러닝 환경에서는 특히 모바일 컴퓨팅 및 사물 인터넷(IoT)의 애플리케이션 영역에서 개인 정보를 보호하고 효율적이며 확장 가능한 모델에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구는 연합 학습(FL)과 자기지도 학습(self-supervised learning)을 결합하여 이질적(heterogeneous)인 분산 자원에서 레이블이 없는 데이터를 활용하면서 사용자의 개인 정보를 보호하는 새로운 프레임워크를 소개한다. 이 프레임워크의 핵심은 SimCLR 과 같은 자기지도 학습 기법으로 학습된 공유 인코더로, 입력 데이터에서 고수준 특성을 추출하도록 설계되었다. 또한 이 구조를 통해 주석(annotation)이 없는 방대한 데이터셋을 활용하여 모델 성능을 향상시키고, 여러 개의 격리된 모델이 필요하지 않아 리소스를 크게 최적화할 수 있는 가능성을 확인했다. 본 연구를 통해 생성된 모델은 중앙 집중 방식(CL)이면서 자기지도학습으로 학습되지 않은 기존 모델과 비교하여 전체 평균 정확도가 14.488% 향상됐다.