• 한국지역지리학회지
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• 제4권2호
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• pp.201-217
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• 1998

본 연구는 구성주의적 관점에서 사회과교육을 효율적으로 실현하기 위한 방안으로서 웹기반 가상공간에서 경험학습방안을 검토하였다. 구성주의적 관점에서 사회과교육은 인지적 구성주의에서 사회문화적 구성주의로, 사회문화적 구성주의에서 인지적 구성주의로, 공동구성주의로 이행되는 것이 사회과교육의 목적 내지 목표와 부합될 수 있다. 구성주의적 사회과교육의 목적 내지 목표를 실현할 교수-학습활동을 위해 웹활용 교육(Web-Based Instruction)은 효과적인 환경을 제공할 수 있다. 웹활용교육은 자칫하면 학습자가 수동적으로 될 위험성이 있으므로 교수-학습활동이 비구성적으로 되지 않도록 해야할 것이다. 구성주의 관점에서 사회과교육을 효과적으로 실현하기 위한 학습의 현장으로서 웹기반 가상공간은 특히 지역학습을 위한 장으로서 매우 유용하여 활용할 가치가 증대되며, 실제로 그 지역에 가지 않고서 답사와 조사를 할 수 있어 경험학습의 장으로 활용하기에 좋다.

• 동굴
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• 제44호
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• pp.27-36
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• 1995

외국의 자연학습원은 크게 나누어 구미 각국의 "자연교육센타" 개념과 일본의 "청소년자연의 집"의 개념으로 대별할 수 있다. 서구의 자연교육센터는 통상 원시림이나 교육적 가치가 큰 특수한 식생이 존재하는 지역에 관람객을 위한 써비스적 기능을 담당하는 건물(Nature Center)을 짓고 건물내에 그 지역의 자연자원을 설명하는 사진, 도표, 표본 및 팜플렛 등을 비치하여 전문안내원으로 하여금 구체적인 설명과 질문에 답하도록 하고 있다.(중략)

• 한국지역지리학회지
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• 제13권5호
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• pp.595-607
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• 2007

본 연구는 사회과 교수 학습에서 여러 협동학습 모형 중 GI 협동학습과 전통적 경쟁학습이 학생들의 학습태도에 미치는 영향을 비교 분석함으로써 특정 교수 학습 방법의 효율성을 탐색 해보려는데 그 목적이 있다. 지방 중소도시에 소재한 중학교 1학년을 대상으로 비교집단과 실험집단을 설정하고 일정 기간에 걸쳐 전통적 경쟁학습과 GI 협동 학습 모형을 투입 적용하였다. 두 그룹으로 나누어 한 그룹에 대해서는 실험수업을 적용한 후 t 검증을 통해서 각 수업모형별 학습태도 변화 여부를 확인하였다. 결론적으로 GI 협동학습은 전통적 경쟁학습보다 학생들의 학습 태도에 있어 긍정적 변화를 유도하는 것으로 나타났다. 이러한 변화는 GI 협동학습의 학습활동 과정에서 필연적으로 수반되는 학습에 대한 자신감 증진, 사회 교과에 대한 인식 변화, 집단 구성원간의 긍정적 상호작용 및 언어적 교류가 그 중요한 요인으로 작용한 결과로 보인다.

• 융합정보논문지
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• 제10권9호
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• pp.173-182
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• 2020

최근 대학수업에서 공유된 교육목표를 토대로 집단을 이루어 함께 학습하는 협력학습이 강조되고 있으며 그에 따른 집단지성에 대한 관심이 확산되고 있다. 이에 따라 협력학습에서 집단지성을 높일 수 있는 변인에 대한 연구의 필요성도 확대되고 있다. 본 연구는 학습자의 개인변인으로 개인창의성, 팀관련 변인으로 팀신뢰와 팀효능감, 학습성과변인으로 집단지성을 선정하여 구조적 관계를 살펴보았다. 이를 위해 협력학습에 참여한 경기지역 A대학교, 대전지역 H대학교 및 충청지역 K대학교의 학부생 770명을 대상으로 자료를 수집하였으며 구조방정식을 통해 변인 간의 관련성을 분석하였다. 연구결과, 개인창의성은 팀효능감과 집단지성에 긍정적 영향을 미쳤으며 팀신뢰는 팀효능감과 집단지성에 긍정적 영향을 미쳤다. 또한 팀효능감은 집단지성에 긍정적 영향을 미쳤다. 본 연구는 향후 대학 협력학습의 수업설계 및 운영전략을 수립하기 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 응용통계연구
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• 제26권5호
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• pp.847-856
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• 2013

본 연구에서는 Liu 등의 학습 알고리즘과 Wu와 Zhang의 초기 가중값의 범위 설정, 그리고 Gunaseeli와 Karthikeyan의 초기 가중값에 관한 연구 결과를 이용하여 일반화 네트워크를 구할 수 있는 개선된 학습을 제안하고, 최적화된 신경망 학습률들을 이용하여 개선된 학습 과정의 학습효율등을 비교해 본다. 제시된 알고리즘을 이용한 학습에서 학습 초기에는 가장 단순한 학습 패턴과 은닉층으로부터 학습을 시작한다. 신경망 학습과정 중에 지역 최소값에 수렴되는 경우에는 가중값 범위 조정을 통하여 지역 최소값 문제를 해결하고, 지역 최소값으로부터 탈출이 용이하지 않으면 은닉노드를 점차적으로 하나씩 추가하면서 학습한다. 각 단계에서 새롭게 추가된 노드에 대한 초기 가중값의 선택은 이차계획법을 이용한 최적 처리절차를 이용한다. 최적 처리절차는 은닉층의 노드가 추가된 후의 새로운 네트워크에서 학습회수를 단순히 증가시키지 않아도 주어진 학습 허용오차를 만족시킬 수 있다. 본 연구에서 적용한 개선된 알고리즘을 이용하면서 초기 가중값들에 관한 기존 연구들을 적용하면 신경망 학습시의 수렴 정도를 높여주고 최소한의 단순 구조를 갖는 일반화 네트워크로 추정할 수 있게 된다. 이러한 학습률들을 변화시키는 모의실험을 통하여 기존의 연구 결과와의 학습 효율을 비교하고 향후 연구 방향을 제시하고자 한다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2003년도 제10회 학술대회 논문집
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• pp.277-284
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• 2003

최근 평생교육기관으로서의 공공도서관의 기능이 확대되면서 몇몇 공공도서관이 평생학습관으로 바뀌었다. 이에 공공도서관과 평생학습관의 서비스기능 차이를 비교 분석하여 공공도서관의 정보제공기능 역할재정립, 공공도서관에서의 평생학습프로그램의 변화, 도서관행정체계의 단일화를 통한 지역사회에서의 공공도서관의 정체성을 확립하고자 하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권1호
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• pp.349-359
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• 2022

이 연구의 목적은 전문대학생용 학습전략 척도(K-Learning Strategy Scale for College)의 온라인 활용을 위해 학습인지와 학습정서 요인의 문항을 추가하고 재타당화하는 것이다. 전문대학생의 학습전략에 영향을 미칠 수 있는 학습인지, 학습행동, 학습정서의 하위요인을 각각의 항목별로 구체적으로 탐색하고 분석하는 것은 자기성찰과 학업성취도 향상을 위해 중요하다. 추가된 문항은 학습인지 요인의 학습정보처리 과정에서의 주의집중을 진단하는 2개 문항과 학습정서 요인의 타인에 대한 불안수준을 진단하는 대인불안 요인 2개 문항이다. 연구대상 지역은 전국 5개 지역으로 실시하였으며, 연구대상자는 불성실 응답 327명을 제외한 923명의 전문대학생이다. 수정된 K-LSS_r 척도는 학습인지(18문항), 학습정서(15문항), 학습행동(19문항)의 3개 영역 하위요소로 구성된 총 52문항의 전문대학생용 학습전략 진단 척도이며, 본 연구에서 일반화를 위한 신뢰도 검증 결과 척도 전체 Cronbach의 α 계수는 .896이었고, 3개 요인의 Cronbach의 α 계수는 .876에서 .910이었다. 척도의 반분신뢰도 계수는 전체가 .858이었고 3개 요인의 반분신뢰도계수는 .792에서 .843이었다. 5개 지역 소재 대학생 350명을 대상으로 3주간의 검사-재검사 신뢰도 검증 결과는 전체가 .884이었으며, 일반화를 위한 타당도 검증 결과에서 구인타당도가 통계적으로 유의한 정적상관을 나타내었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.230-230
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• 2023

딥러닝 알고리즘 중 과거의 정보를 저장하는 문제(장기종속성 문제)가 있는 단순 RNN(Simple Recurrent Neural Network)의 단점을 해결한 LSTM(Long short-term memory)이 등장하면서 특정한 유역의 강우-유출 모형을 구축하는 연구가 증가하고 있다. 그러나 하나의 모형으로 모든 유역에 대한 유출을 예측하는 지역화 강우-유출 모형은 서로 다른 유역의 식생, 지형 등의 차이에서 발생하는 수문학적 행동의 차이를 학습해야 하므로 모형 구축에 어려움이 있다. 따라서, 본 연구에서는 국내 12개의 유역에 대하여 LSTM 기반 분포형 지역화 강우-유출 모형을 구축한 이후 강우 이외의 보조 자료에 따른 정확도를 살펴보았다. 국내 12개 유역의 7년 (2012.01.01-2018.12.31) 동안의 49개 격자(4km²)에 대한 10분 간격 레이더 강우, MODIS 위성 이미지 영상을 활용한 식생지수 (Normalized Difference Vegetation Index), 10분 간격 기온, 유역 평균 경사, 단순 하천 경사를 입력자료로 활용하였으며 10분 간격 유량 자료를 출력 자료로 사용하여 LSTM 기반 분포형 지역화 강우-유출 모형을 구축하였다. 이후 구축된 모형의 성능을 검증하기 위해 학습에 사용되지 않은 3개의 유역에 대한 자료를 활용하여 Nash-Sutcliffe Model Efficiency Coefficient (NSE)를 확인하였다. 식생지수를 보조 자료를 활용하였을 경우 제안한 모형은 3개의 검증 유역에 대하여 하천 흐름을 높은 정확도로 예측하였으며 딥러닝 모형이 위성 자료를 통하여 식생에 의한 차단 및 토양 침투와 같은 동적 요소의 학습이 가능함을 나타낸다.

• 융합정보논문지
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• 제8권6호
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• pp.67-74
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• 2018

본 연구의 목적은 지역사회치위생학 교과목의 현장실습과 연계한 프로젝트기반 수업을 적용하여 의사소통능력과 문제해결능력의 차이를 검증하고자 하였다. 이를 위해 수강생 30명을 대상으로 프로젝트학습을 경험하기 전과 후에 대한 동일한 검사지를 이용하여 학생의 의사소통능력과 문제해결능력에 대해 측정하였다. 그리고 사전검사와 사후검사결과의 유의성을 확인하기 위해 SPSS를 이용하여 대응표본 T-검정법으로 분석하였다. 분석결과 프로젝트 학습법이 지역사회치위생학 수업에서 의사소통능력과 문제해결능력의 향상에 효과가 있음을 확인하였다. 본 연구결과를 근거로 의사소통능력과 문제해결능력을 향상시키기위해 지역사회치위생학 교과목뿐만 아니라 다른 전공교과목에도 자기주도적이며 능동적인 학습법을 활성화하여 융합역량을 개발할 필요가 있겠다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.142-144
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• 2003

유전자 알고리즘을 사용하여 신경망의 가중치를 학습하는 방법은 역전파 알고리즘이 가지는 여러 가지 문제점을 해결하기 위해 제안되었으나, 유전자 알고리즘 역시 전역 탐색이 아니기 때문에 실세계의 데이터에 적용하기 어려운 가장 큰 장애 요소인 지역 최소점 문제를 완벽하게 해결할 수는 없다. 이러한 지역 최소점 문제를 완화하기 위해 본 논문에서는 기생체-숙주 공진화 현상을 기반으로 한 유전자 알고리즘을 사용한 경쟁 공진화 신경망 학습 방법을 제시하고 있다. 경쟁 공진화는 서로 다를 개체간의 경쟁적인 진화를 통해 궁극적으로 보다 적합도가 높은 개체가 생성되는 이론을 기반으로 하고 있다. 이러한 경쟁 공진화를 통한 신경망 가중치의 학습이 일반적인 유전자 알고리즘을 사용하여 신경망을 학습시키는 것보다 더욱 우수한 가중치 집단을 탐색할 수 있음을 두 종류의 기계 학습 데이터를 통해 입증하였다.