본 논문에서는 효과적인 앙상블 머신의 구축을 위한 새로운 방안을 제시한다. 효과적인 앙상블의 구축을 위해서는 앙상블 멤버들간의 상관관계가 아주 낮아야 하며 또한 각 앙상블 멤버들은 전체 문제를 어느 정도는 정확하게 학습하면서도 서로들간의 불일치 하는 부분이 존재해야 한다는 것이 여러 논문들에 발표되었다. 본 논문에서는 주어진 문제의 다양한 면을 학습한 다수의 앙상블 후보 네트웍을 생성하기 위하여 건설적 학습 알고리즘과 능동 학습 알고리즘을 결합한 형태의 신경망 학습 알고리즘을 이용한다. 이 신경망의 학습은 최소 은닉 노드에서 최대 은닉노드까지 점진적으로 은닉노드를 늘려나감과 동시에 후보 데이타 집합에서 학습에 사용할 훈련 데이타를 점진적으로 선택해 나가면서 이루어진다. 은닉 노드의 증가시점에서 앙상블의 후부 네트웍이 생성된다. 이러한 한 차례의 학습 진행을 한 chain이라 정의한다. 다수의 chain을 통하여 다양한 형태의 네트웍 크기와 다양한 형태의 데이타 분포를 학습한 후보 내트웍들이 생성된다. 이렇게 생성된 후보 네트웍들은 확률적 비례 선택법에 의해 선택된 후 generalized ensemble method (GEM)에 의해 결합되어 최종적인 앙상블 성능을 보여준다. 제안된 알고리즘은 한개의 인공 데이타와 한 개의 실세계 데이타에 적용되었다. 실험을 통하여 제안된 알고리즘에 의해 구성된 앙상블의 최대 일반화 성능은 다른 알고리즘에 의한 그것보다 우수함을 알 수 있다.
간접광고의 한형태인 영화나 드라마 속에 제품배치(PPL)는 온셋 배치와 크리에이티브 배치로 분류할 수 있다. 온셋 배치(on-set placement)는 맥락효과 속에 전경(foreground)에 해당되며, 크리에이티브 배치(creative placement)는 배경에 해당되기 때문에 소비자의 정보처리에 의한 기억효과가 다르게 나타난다. 온셋배치의 경우 자극의 현저성으로 인하여 정교화 가능성 모델이론의 설득의 중심경로를 통한 정보처리효과가 나타나기 때문에 명시적 학습을 하게 된다. 반면에 드라마 배경에 해당하는 PPL의 크리에이티브 배치는 정교화의 수단이 낮아서 배경의 여러 단서들과 함께 설득의 주변경로를 통한 정보처리를 할 것이다. 따라서 암묵적 학습을 할 가능성이 높게 나타나게 된다. 이러한 제품배치의 형태에 따른 학습기억의 형태는 조절변수인 관여도에 따라 다르게 나타날 것이다. 제품관여도가 높은 경우에는 크리에이티브 배치를 하여도 명시적 학습을 할 가능성이 많은 반면 제품관여도가 낮은 경우 크리에이티브 배치를 하게 되면, 암묵적 학습효과가 미약하거나 일어나지 않을 가능성이 많다. 그러므로 제품관여도가 낮은 상품의 경우에는 제품배치시 가능한한 크리에이티브 배치피하는 것이 유리 할 것이다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10a
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pp.580-582
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2003
정보화 시대의 요구에 대한 교육적 대응은 학습자 중심의 교육이며, 정보통신기술을 기반으로 한 원격교육이다. 특히 인터넷에서 가장 활발하게 사용되고 있는 웹은 그 특성상 구성주의 학습 원리를 실현하는데 적절한 환경을 제공하고 있으며, 교육 시스템의 변화를 가져오고 있다. WBI(Web Based Instruction)는 웹을 매체로 활용하여 원거리에 있는 학습자를 교육시키는 형태로서 교수자와 학습자간 상호작용을 가능하게 하고 다양한 형태의 학습자료를 제공하며, 공간적 제약을 극복할 수 있다는 장점이 있다. 본 논문에서는 웹에 기반한 교육적 활용의 한 모델로서 학습자의 자기 주도적이고 적극적인 학습을 촉진하기 위한 자기 주도적 학습이론과 학습자의 개인차를 고려한 수준별 학습이론을 적용하여 효율적인 웹 기반 학습이 가능하도록 하였으며 이러한 학습이론을 웹에 기반한 정보처리 기능사 필기시험에 적용함으로써 실업계 고등학교 교육현장의 비효율성과 기존의 문제은행 시스템의 문제점을 보완하여 시험준비에 보다 효율적으로 대비하도록 설계 및 구현하였다.
컴퓨터를 활용한 학습이 확대되면서 다양한 형태로 보급되어지고 있다. 그러나 교사와 학생간에 직접적인 학습형태가 아니라 네트워크와 여러 가지 매체를 통한 학습이기 때문에 교사가 학생에게 효율적으로 학습을 지도할 수 있는 교수 방법에 대한 피드백이 부족할 수 밖에 없다. 학생 입장에서는 일방적인 내용 전달 방법으로 학습의 동기를 저하시킬 수 있다. 따라서 본 연구는 Keller의 ARCS 모형의 전략 적용을 통해서 학습자가 컴퓨터를 사용하면서 스스로 동기를 유발하고 지속적, 체계적인 학습자 중심의 자기 주도적인 사이버 가정학습 인터페이스 학습 환경을 제공하고자 한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.04b
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pp.699-701
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2000
기존의 대부분 웹기반 문항평가시스템의 경우 CGI나 자바 스트립트를 이용한 너무나 순차적이며 제한된 평가문항들만 제시함으로써 학습에 흥미도가 떨어지고 학습자 주도의 창의적인 학습을 저해하는 요인이 되었다. 본 논문에서는 저작도구 PASS2000의 웹연동 방법을 통하여 학습자가 보다 흥미를 느끼고 학습자 수준에 적합한 동적인 다양한 형태의 평가문항 제시와 학습자가 제시된 문항에 대한 학습후에는 자동채점이 가능하며 즉각적인 결과확인이 가능하도록 하였다. 아울러 학습한 평가문항들을 문항평가지 형태로 출력하여 지속적이고 반복적인 개별화 학습을 할 수 있도록 하였다. 이는 장차 보편화될 원격교육시스템에서 학생들의 학습이해능력을 평가할 수 있는 원격 웹기반 문항평가시스템을 구현하여, 언제 어디서나 시간과 공간의 제한을 받지 않고 학습할 수 있는 체제가 되도록 하는데 있다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2018.05a
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pp.244-246
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2018
학습관리시스템의 도입으로 학습자들은 다양한 형태로 학습하게 되고 데이터를 남기게 된다. 교육데이터마이닝은 다양한 형태로 기록되는 교육 데이터를 분석해서 유의미한 정보를 찾아 내는 방법이다. 교육데이터마이님을 활용하면 학생 개인의 학습성과 향상에 도움을 주거나 학습성과 예측 결과를 참고하여 부족한 부분을 지원해 줄 수도 있다. 기존 연구에서는 학습자의 행동 영역 특징이 학습성과에 영향을 끼친다는 것을 검증하기 위하여 나이브 베이즈, 의사결정트리, 신경망 기계학습알고리즘으로 데이터를 분석했다. 따라서 본 연구에서는 기존 연구를 확장하여 학습자의 행동 영역 특징이 학부모 학교 만족도에 영향을 끼치는지 여부를 확인하는 실험을 수행했으며 kNN, 의사결정트리, SVM 기계학습 알고리즘으로 데이터를 분석하였다. 분석결과 학습자의 행동 영역 특정이 학부모 학교 만족도에 영향을 미치는 것을 확인했다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1999.10c
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pp.483-485
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1999
인터넷의 자유로운 접근을 통해 웹기반의 가상 교육이 널리 퍼지게 되었고, 웹에서의 교육이 하나의 교육의 형태로 자리잡게 되었다. 따라서 가상 교육을 통한 새로운 지식창조를 위한 인재양성을 위하여 정보 인프라와 정보서비스의 활용이 중요시되는 지식기반사호로 진입하고 있다는 점에서 종래의 단순한 지식 전달에만 중요시되었던 가상교육의 학습형태에서 벗어나 새로운 지식의 창출을 도와주는 바람직한 지식정보화 방향정립이 필요하다. 이를 통해 본 논문은 학습 정보를 구조적으로 구성하고 관리하여 학습자에게 빠른 피드백과 적응적인 학습물을 제공한다. 또한, 능동적인 학습내용의 체계화로 학습자 스스로 학습에 대한 주도적인 역할하며 전달받은 정보를 자신의 내면적 지식으로 바꿀 수 있는 빠른 학습효과를 가져올 수 있다.
Kim So-Hee;Choi Seong-Man;Yoo Cheol-Jung;Chang Ok-Bae
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.11b
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pp.823-825
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2005
기존의 인터넷과 컴퓨터 등의 발달로 교육현장에서도 많은 WBI (Web-Based Instruct ion)들이 개발되고 사용되고 있으나 교육사이트의 컨텐츠를 살펴보면 대부분이 행동주의 심리학에 근거를 둔 프로그램 형태를 벗어나지 못하고 있어서 학습자에게 의미있는 학습을 유발시키기 보다는 제시된 정보의 기계적 재생에 그치고 있다는 비판을 받고 있다. 이러한 한계를 극복하는 대안으로는 학습자의 외형적이고 기계적인 면보다는 학습자의 인지활동을 강조하는 인지론적 접근이 필요하다고 본다. 인지심리학의 이러한 측면을 잘 반영하는 학습이론으로서 발견학습 이론을 들 수 있다. 발견학습을 적용시킨 모듈부분은 사용자의 편의에 따라 활용하지 않고 그래프의 탐색이 가능하도록 설계되므로 교사 개개인 수업의 형태에 따라 다양하게 적용할 수 있다. 따라서 온라인과 오프라인상의 모든 현장에서 교수-학습지도에 기절할 것이다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2012.07a
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pp.457-458
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2012
본 논문에서는 실시간 원격 수업(Real-Time Distance Education) 환경 하에서 학생들의 수업 집중 및 효율적인 교수를 위한 버즈학습(Buzz Learning)의 필요성을 제안한다. 이 학습법은 실시간 원격 수업에서 일어날 수 있는 집중력 저하 및 수업참가율 저조를 최소화하고, 학습자 간의 협동 및 상호작용을 향상시킨다. 또한 버즈법에 의한 그룹 편성 및 학습형태는 각 그룹에서 토의한 결과를 다시 전체가 모여 토의함으로써 소집단의 토의결과를 종합 정리하고 결론을 도출해 내는 집단 토의 형태를 띤다. 토의학습은 흔히 몇몇 학생의 경우 토의에 참가하지 않거나 또는 한 명이 독무대화하는 경향이 있는데 여기서는 그룹 전원이 토론에 적극 참여할 수 있게 한다. 본 논문에서는 실시간 원격 수업을 통하여 이뤄지는 실제 강의에 적용된 버즈 학습이 학생들의 수업참여도 및 학습 향상 면에서 우수함을 보여준다.
Kim, Sung-Ju;Suh, Soo-Bin;Park, Jin-Seong;Park, Sung-Hyun;Jeon, Dong-Hyeon;Kim, Seon-Hoon;Kim, Kyung-Duk;Kang, In-Ho
Annual Conference on Human and Language Technology
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2020.10a
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pp.32-36
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2020
문장의 의미를 잘 임베딩하는 문장 인코더를 만들기 위해 비지도 학습과 지도 학습 기반의 여러 방법이 연구되고 있다. 지도 학습 방식은 충분한 양의 정답을 구축하는데 어려움이 있다는 한계가 있다. 반면 지금까지의 비지도 학습은 단일 형식의 말뭉치에 한정해서 입력된 현재 문장의 다음 문장을 생성 또는 예측하는 형식으로 문제를 정의하였다. 본 논문에서는 위키피디아, 뉴스, 지식 백과 등 문서 형태의 말뭉치에 더해 지식인이나 검색 클릭 로그와 같은 구성이 다양한 이종의 대량 말뭉치를 활용하는 자기 지도 학습 방법을 제안한다. 각 형태의 말뭉치에 적합한 자기 지도 학습 문제를 설계하고 학습한 경우 KorSTS 데이셋의 비지도 모델 성능 평가에서 기준 모델 대비 7점 가량의 성능 향상이 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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