• Journal of the Korean School Mathematics Society
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• v.23 no.3
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• pp.277-297
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• 2020

The purpose of this study is to understand how the shift of the Pythagorean theorem influenced the representation of irrational numbers in the 3rd grade textbook of 2015 revised mathematics curriculum by textbook analysis. Specifically, the changes in the representation of irrational numbers were examined in two aspects based on the nature of irrational numbers and the teaching and learning methods of the 2015 revised mathematics curriculum. First, we analyzed the learning opportunities related to the existence of irrational numbers that were potentially provided by treating irrational numbers as geometric representations in textbooks, and confirmed that Pythagorean theorem was used. Next, we analyzed opportunities to recognize the necessity of irrational numbers provided by numerical representations of irrational numbers. This study has significance in that it confirmed the possibility and limitation of learning opportunities related to the existence and necessity of irrational numbers that were potentially provided by changes in irrational number representations in the 2015 revised textbooks.

• Journal of Korea Entertainment Industry Association
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• v.15 no.7
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• pp.137-143
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• 2021

This discussion can be said to be a qualitative study on the possibility of linking communication education for college students and literacy education for Korean language-linked educators based on the theory of interpretation of cognitive meaning of media text containing complex mechanisms. The implicit meaning of media content expression used as an interactive communication strategy will be accepted as a multilateral interpretation according to the individual learner's cognitive environment. If so, how is the general media content meaning intended by the content creator being accepted? These doubts are the starting point for discussion. To solve the problem, I leaned on the experimental pragmatic methodology of cognitive aesthetics and applied a model of relevance of cognitive linguistics to connect learners' creative cognitive environment and present content to find a contrast. As a result of the discussion, it was possible to establish a basic framework for learners to express their subjectivity and creative thinking that could connect the cognitive environment and present content themselves. In particular, active and positive learners also revealed direct descriptive expressions to build a new cognitive environment, such as suggesting a third alternative to argue the ability to question produced media texts and the validity of the meaning implied in the text. In the future, since media text containing complex mechanisms is an indirect and persuasive communication behavior that occurs easily through various media in modern society, the universal communication principle of reliable conversation between media text creators and audiences should exist.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2008.06a
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• pp.677-678
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• 2008

이 연구는 프로그래밍 교과의 수행평가에서 자기주도적 학습능력 촉진을 위하여 학업성취도를 분석 및 예측하는 시스템을 목적으로 하였다. 이 연구에서 학업성취도의 평가는 루브릭을 적용하여 프로그래밍 수행평가의 채점을 논리력, 문제해결력, 창의력으로 측정하였으며 학업성취도를 분석하기 위해 학습자별 학업성취도를 측정 준거 별로 그래프로 표현하며 이동평균법을 적용하여 향후 점수를 예측하였다. 이로 인해 학습자는 평가 결과 그래프로 현재 자신의 학습상태를 파악하고 예측 결과로 자신의 학습의 준거 별 장 단점을 분석하여 학습 방향 및 학습시간에 대한 자기 성찰에 도움을 주어 자기주도적 학습능력을 촉진시킬 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.429-431
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• 2012

하이퍼네트워크를 학습하는 기존의 방법은 데이터의 분포를 학습하기 위하여 주로 하이퍼에지의 적절한 조합을 찾는데 초점을 맞추었다. 반면 본 논문에서는 주어진 하이퍼에지의 조합 내에서 가중치를 조절하여 데이터의 분포를 학습하도록 하는 방법을 제안한다. 이 방법은 분류 문제에서 하이퍼네트워크가 표현하고 있는 클래스 y에 대한 데이터 x의 조건부 우도(Conditional Likelihood)를 대화하는 방식으로 학습을 진행한다. 본 논문에서는 제안된 학습 방법이 기존의 학습 방법보다 개선된 학습 성능을 보일 뿐만아니라, 제안된 가중치 학습 방법이 기존의 가중치 학습 방법을 포함하는 관계임을 논증한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.107-112
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• 2023

라벨 데이터 수집의 어려움에 따라 라벨이 없는 데이터로 학습하는 준지도학습, 비지도학습에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 그의 일환으로 Novel Intent Category Discovery(NICD) 문제를 제안하고 NICD 연구의 베이스라인이 될 모델을 소개한다. NICD 문제는 라벨이 있는 데이터와 라벨이 없는 데이터의 클래스 셋이 겹치지 않는다는 점에서 기존 준지도학습의 문제들과 차이가 있다. 제안 모델은 RoBERTa를 기반으로 두 개의 분류기를 추가하여 구성되며 라벨이 있는 데이터셋과 라벨이 없는 데이터셋에서 각각 다른 분류기를 사용하여 라벨을 예측한다. 학습방법은 2단계로 먼저 라벨이 있는 데이터셋으로 요인표현을 학습한다. 두 번째 단계에서는 교차 엔트로피, 이항교차 엔트로피, 평균제곱오차, 지도 대조 손실함수를 NICD 문제에 맞게 변형하여 학습에 사용한다. 논문에서 제안된 모델은 라벨이 없는 데이터셋에 대해 이미지 최고성능 모델보다 24.74 더 높은 정확도를 기록했다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.675-677
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• 2024

그래프 학습 기술은 실세계의 네트워크를 그래프로 모델링하여 분석함으로써, 네트워크에 내재된 유용한 정보를 도출하는 핵심적인 역할을 한다. 그러나 기존의 그래프 학습 기술에는 두 가지 한계점이 존재한다: (1) 그룹 정보 표현의 한계 및 (2) 동적 관계 학습의 한계. 각 한계를 극복하기 위해 하이퍼그래프 학습 기술과 동적 그래프 학습 기술이 활발하게 연구되었지만, 두 가지 한계를 동시에 극복하기 위한 연구들은 아직까지 충분히 수행되지 못했다. 이러한 동기로부터, 본 논문은 실세계 네트워크를 동적인 하이퍼그래프로 모델링하여, 동적 그래프 학습 기술, 정적 하이퍼그래프 학습 기술, 그리고 동적 하이퍼그래프 학습 기술들의 성능에 대해 비교 분석하고자 한다. 실험 결과, 시간에 따라 변화하는 실세계의 복잡한 관계를 정확하게 포착하는 데는 동적 하이퍼그래프 학습 기술이 가장 효과적이라는 것을 확인하였다.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.2 no.3
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• pp.297-308
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• 2001

We propose an algorithm which can reconstruct the 3D information from geographical information. The conventional techniques, the triangular patches and the Random Fractal Midpoint Displacement (RFMD) method, etc., have often been used to reconstruct natural images. While the RFMD method using Gaussian distribution obtains good results for the symmetric images, it is not reliable on asymmetric images immanent in the nature. Our proposed algorithm employs neural networks for the RFMD method to present the asymmetrical images. By using a neural network for reconstructing the 3D images, we can utilize statistical characteristics of irregular data. We show that our algorithm has a better performance than others by the point of view on the similarity evaluation. And, it seems that our method is more efficient for the mountainous topography which is more rough and irregular.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.81-84
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• 2019

자연어 문장으로 작성된 문서들에는 대체적으로 시간에 관련된 정보가 포함되어 있을 뿐만 아니라, 문서의 전체 내용과 문맥을 이해하기 위해서 이러한 정보를 정확하게 인식하는 것이 중요하다. 주어진 문서 내에서 시간 정보를 발견하기 위한 작업으로는 시간적인 표현(time expression) 자체를 인식하거나, 시간 표현과 연관성이 있는 사건(event)을 찾거나, 시간 표현 또는 사건 간에서 발생하는 시간적 연관 관계(temporal relationship)를 추출하는 것이 있다. 문서에 사용된 언어에 따라 고유한 언어적 특성이 다르기 때문에, 만약 시간 정보에 대한 관계성을 고려하지 않는다면 주어진 문장들로부터 모든 시간 정보를 추출해내는 것은 상당히 어려운 일이다. 본 논문에서는, 양방향 구조로 학습된 심층 신경망 기반 언어 모델을 활용하여 한국어 입력문장들로부터 시간 정보를 발견하는 작업 중 하나인 시간 관계정보를 추출하는 기법을 제안한다. 이 기법은 주어진 단일 문장을 개별 단어 토큰들로 분리하여 임베딩 벡터로 변환하며, 각 토큰들의 잠재적 정보를 고려하여 문장 내에 어떤 유형의 시간 관계정보가 존재하는지를 인식하도록 학습시킨다. 또한, 한국어 시간 정보 주석 말뭉치를 활용한 실험을 수행하여 제안 기법의 시간 관계정보 인식 정확도를 확인한다.

• Communications of Mathematical Education
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• v.15
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• pp.105-111
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• 2003

본 연구자는 아동이 분수 개념을 이해하는 정신모델 속에서 인지과정이 어떻게 나타나며, 적용되는지, 그리고 이를 바탕으로 분수 학습에 표현되는 정신모델 구성을 위한 유추의 역할을 살펴보고자 하는 것이 본 연구의 목적이다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 1998.04a
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• pp.308-313
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• 1998

본 논문에서는 WWW를 기반으로 하여 초등학교 수학의 도형부문 학습을 위한 양방향 원격교육 시스템을 구현하였다. 다양한 멀티미디어 관련 기술을 이용하여 학습 자료를 표현함으로서 학습자의 학습효율을 높이도록 하였으며, 데이터베이스에서 관리되는 학습자의 학습성취도를 분석하여 개인의 능력과 특성에 맞는 교육계획을 제시하고, 테스트 결과에 따른 추론적 진단을 통하여 재교육 영역을 정하도록 하였다. 구현한 원격교육 시스템의 서버는 Windows NT에서 IIS 3.0 웹서버와 MS SQL Server를 이용하여 구현하였으며, 동적인 학습과 사용자와의 양방향 학습을 위하여 Dynamic HTML, JavaScript, VBScript, Java Applet, ASP 등의 기법들을 사용하였다.