• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권9호
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• pp.467-475
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• 2013

마이크로티칭은 교사들의 모의수업을 녹화한 후 피드백 평가 성찰의 과정을 통하여 수업 스킬을 개선하도록 돕는 교수-학습방법이다. 마이크로티칭과 관련된 선행 연구를 분석한 결과, 마이크로티칭을 진행하면서 발생하는 시간적 물리적 부담을 줄이고, 더욱 의미 있는 성찰의 기회를 제공할 필요가 있음을 알 수 있었다. 이를 위하여 본 연구에서는 웹 기반 마이크로티칭 지원 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템을 통해 마이크로티칭 동영상을 공유하고, 전체 절차와 단계별 활동을 구조화할 수 있으며, 수업 계획서 업로드 체크리스트 등을 통해 마이크로티칭 활동이 보다 체계적이고 심도 있게 이루어지도록 하였다. 또한 다양한 유형의 피드백을 원하는 시점에 정확하게 입력할 수 있는 기능을 지원하였다. 이 시스템은 교사들의 수업스킬 증진뿐만 아니라 프레젠테이션, 면접 스킬을 향상시키는 데 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 공학교육연구
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• 제12권2호
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• pp.96-106
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• 2009

본 논문은 공학교육에서 PBL을 실천하기 위한 문제개발 전략을 제시하는데 목적이 있다. 이를 위해 문제개발 경험이 없는 교수들에게 'PBL의 실천과 문제개발을 위한 프로그램'을 제공하여 실제적 문제를 개발하는 경험을 갖게 한 후 이들의 문제개발 과정과 개발된 문제의 특성에 대한 분석 결과를 공학 분야의 실제 업무 과정 및 각 과정의 성과물과 비교하여 문제 개발 시 고려해야 할 사항을 추출하였다. 연구결과, 개발된 문제는 PBL 문제의 주요 특성 중 '실제성'이 부족하였다. 따라서 문제의 실제성을 높이기 위해서는 실제 맥락에서 이루어지는 업무의 단계와 각 단계에서 산출되는 산출물이 문제에 충분히 반영되어야 하고, 학년의 구분없이 모든 교과목에서 활용되어야 할 것이다. 따라서 공학교육의 목적에 부합한 PBL 문제를 개발하기 위해서는 교수들에게 그들의 요구처럼 전공별로 다양한 실제적 문제 사례를 경험해 불 수 있도록 하는 지원이 필요하다고 할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.31-34
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• 2024

태양광 에너지는 탄소 중립 이행을 위한 주요 방안으로 많은 주목을 받고 있다. 태양광 발전량은 여러 환경적 요인에 따라 크게 달라질 수 있으므로, 정확한 발전량 예측은 전력 네트워크의 안정성과 효율적인 에너지 관리에 근본적으로 중요하다. 대표적인 인공지능 기술인 신경망(Neural Network)은 불안정한 환경 변수와 복잡한 상호작용을 효과적으로 학습할 수 있어 태양광 발전량 예측에서 우수한 성능을 도출하였다. 하지만, 신경망은 모델의 구조나 초매개변수(Hyperparameter)를 최적화하는 것은 복잡하고 시간이 많이 드는 작업이므로, 에너지 분야에서 실제 산업 적용에 한계가 존재한다. 본 논문은 2단계 신경망 최적화를 통한 태양광 발전량 예측 기법을 제안한다. 먼저, 태양광 발전량 데이터 셋을 훈련 집합과 평가 집합으로 분할한다. 훈련 집합에서, 각기 다른 은닉층의 개수로 구성된 여러 신경망 모델을 구성하고, 모델별로 Optuna를 적용하여 최적의 초매개변숫값을 선정한다. 다음으로, 은닉층별 최적화된 신경망 모델을 이용해 훈련과 평가 집합에서는 각각 5겹 교차검증을 적용한 발전량 추정값과 예측값을 출력한다. 마지막으로, 스태킹 앙상블 방식을 채택해 기본 초매개변숫값으로 설정해도 우수한 성능을 도출하는 랜덤 포레스트를 이용하여 추정값을 학습하고, 평가 집합의 예측값을 입력으로 받아 최종 태양광 발전량을 예측한다. 인천 지역으로 실험한 결과, 제안한 방식은 모델링이 간편할 뿐만 아니라 여러 신경망 모델보다 우수한 예측 성능을 도출하였으며, 이를 바탕으로 국내 에너지 산업에 이바지할 수 있을 것으로 기대한다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권2호
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• pp.243-248
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• 2013

본 논문에서는 복잡한 배경에서의 사람의 머리 추적에 있어서 효과적인 Adaptive Boosting에 의한 방법을 제안한다. 하나의 특징 추출 방법은 사람의 머리를 모델링하기에는 부족하다. 따라서 본 연구에서는 여러 가지 특징 추출 방법을 병행하여 정확한 머리 검출을 시도하였다. 머리 영상의 특징 추출은 sub-region과 Haar 웨이블릿 변환(Haar wavelet transform)을 이용하였다. Sub-region은 머리의 지역적인 특징을 나타내고, Haar 웨이블릿 변환은 얼굴의 주파수 특성을 나타내기 때문에 이들을 이용하여 특징을 추출하면 효과적인 모델링이 가능해 진다. 실시간으로 입력되는 영상에서 사람의 머리를 추적하기 위하여 제안하는 방법에서는 3가지 형태의 Harr-wavelet 특징을 AdaBoosting 알고리즘으로 학습한 후 결과를 이용하였다. 원래 AdaBoosting 알고리즘은 학습시간이 매우 길며 학습데이터가 변하면 다시 학습을 수행해야 하는 단점이 존재한다. 이 단점을 극복하기 위하여 제안하는 방법에서는 캐스케이드를 이용한 AdaBoosting의 효율적인 학습방법을 제안한다. 이 방법은 머리 영상에 대한 학습시간은 감소시키며, 학습데이터의 변화에도 효율적으로 대처할 수 있다. 이 방법은 학습과정을 레벨별로 분리한 후 중요도가 높은 학습데이터를 다음 단계에 반복적으로 적용시킨다. 제안하는 방법이 적은 학습 시간과 학습 데이터를 사용해서 우수한 성능을 가지는 분류기를 생성하였다. 또한, 이 방법은 다양한 머리데이터를 가진 실시간 영상데이터에 적용한 결과 다양한 머리를 정확하게 검출 및 추적하였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.375-385
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• 2011

컴퓨터 교육은 기능 중심의 교육에서 창의력과 문제해결력을 신장시킬 수 있는 방향으로 전환되며 프로그래밍이 새롭게 주목받고 있다. 그러나 기존의 프로그래밍 교육은 여전히 문법 위주의 언어 지식 교육에 치우쳐 있어 한계가 있었다. 로봇 프로그래밍은 그 자체가 문제해결과정이며 프로그래밍 결과를 로봇이라는 구체물을 통해 직접 확인할 수 있으므로 학습자들의 흥미와 동기유발에 도움을 줄 수 있다. 그러나 실제 로봇 프로그래밍 교육을 실시해 보면 학습자들이 여러 가지 오류 때문에 어려움에 직면하는 것을 볼 수 있다. 따라서 본 연구에서는 로봇 프로그래밍에서 학습자들이 발생시키는 오류들을 유형별로 나누어 분석하고 이를 기초로 오류 해결지원 도구를 개발하였다. 개발된 오류 해결 지원 도구는 발생되는 오류를 감소시키고 오류 해결을 쉽게 할 수 있도록 명령어의 세트화, 언어 및 오류 메시지의 한글화, 학습단계별 예제소스 및 도움말, 주요 코딩 오류 제거기능, 코드정렬 및 행번호 표시 기능 등을 제공하였다. 투입 결과 오류 해결 지원 도구는 오류 감소와 오류 해결에 도움이 됨을 확인할 수 있었다.

• 한국과학교육학회지
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• 제18권3호
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• pp.337-345
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• 1998

본 연구에서는 CAl가 고등학생들의 개념 이해도, 수리문제 해결능력, 학습 동기, 그리고 화학에 대한 태도에 미치는 효과를 조사하였다. CAl 프로그램은 물질의 동적인 입자성을 강조하기 위해 애니메이션을 사용하여 분자 운동을 제시하였고, 이해-계획-풀이-검토의 4단계 문제 해결 전략에 대하여 학습자의 반응 유형에 따라 각 단체별로 즉각적인 피드백을 주도록 구성하였다. 서울시에 소재한 여자 고등학교 두 반을 선택하여 기체 법칙에 대하여 4차시 동안 CAl와 전통적 수업을 실시하였다. 분석 결과 화학 개념 검사, 화학 수리문제 해결능력 검사에서 CAl 집단 학생들의 검사 점수가 통제 집단에 비해 유의미하게 높았다. 또한, CAl 집단 학생들의 학습 동기 및 화학 수업에 대한 태도가 통제 집단 학생들에 비해 유의미하게 향상되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권9호
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• pp.1165-1171
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• 2018

CNN은 객체의 특징을 추출하는 과정에서 많은 계산량과 메모리를 요구하고 있다. 또한 사용자에 의해 네트워크가 고정되어 학습되기 때문에 학습 도중에 네트워크의 형태를 수정할 수 없다는 것과 컴퓨팅 자원이 부족한 모바일 디바이스에서 사용하기 어렵다는 단점이 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해, 우리는 사전 학습된 가중치 파일에 가지치기 방법을 적용하여 연산량과 메모리 요구량을 줄이고자 한다. 이 방법은 3단계로 이루어져 있다. 먼저, 기존에 학습된 네트워크 파일의 모든 가중치를 각 계층 별로 불러온다. 두 번째로, 각 계층의 가중치에 절댓값을 취한 후 평균을 구한다. 평균을 임계값으로 설정한 뒤, 임계 값 이하 가중치를 제거한다. 마지막으로 가지치기 방법을 적용한 네트워크 파일을 재학습한다. 우리는 LeNet-5와 AlexNet을 대상으로 실험을 하였으며, LeNet-5에서 31x, AlexNet에서 12x의 압축률을 달성 하였다

• 재활복지공학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.49-54
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• 2012

본 연구에서는 정신지체 아동들의 직업재활 훈련을 위한 e-러닝 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 단계별 학습을 통하여 지식을 1차적으로 습득하고 문제 풀이와 시범 영상을 통하여 복습하도록 구성되어 있다. 또한, 리허설 기능을 통하여 습득된 정보가 올바르게 습득되었는지 점검할 수 있도록 구성하였다. 리허설을 위한 기기는 수신부와 송신부로 나누어 제작되었다. 송신부는 대상자의 작업을 감지하기 위한 적외선 센서와 압력센서 그리고 무선통신을 위한 블루투스 모듈로 구성하였다. 수신부는 무선통신을 위한 블루투스 모듈과 컴퓨터와의 통신을 위한 USB 입력 부분으로 제작되었다.

• 기술경영경제학회:학술대회논문집
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• 기술경영경제학회 1997년도 제12회 동계학술발표회 논문집
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• pp.45-69
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• 1997

최근들어 환경변화가 가속화되고 기업의 환경적응성이 중요해짐에 따라 R&D 활동의 평가과정이 학습의 핵심적인 단계로서 새롭게 부각되고 있다. 또한 R&D 활동에서 결과 중심적 접근, 사업부와의 연계 등이 강조되면서 구체적 R&D 성과평가가 연구관리(R&D management)의 중요한 이슈가 되고있다. 그러나 그동안 R&D 성과평가는 R&D 활동 자체가 불확실성을 가지는 특성으로 인하여 체계적 접근이 이루어지지 못하여 왔으며 최근에 들어 R&D 성과평가 부문이 연구관리 및 기술경영분야의 도전적 연구과제가 되고 있다. 본 연구는 이러한 R&D 성과평가를 어떻게 접근할 것인지에 대한 접근방법과 성과 지표의 내용, 성과지표의 선택 및 개발절차, 향후 연구과제를 중심으로 제시한다. 본 연구의 세부내용은 다음과 같다. 첫째, 민간기업 연구개발활동의 성과평가에 적용가능한 평가의 분석틀(framework) 및 관점(perspective)을 제시하였다. 기존 평가모형에 대한 문헌고찰을 바탕으로 종합적, 체계적인 평가분석틀을 도출하고, 측정가능한 성과지표군을 제시하였다. 또한 성과지표들을 다양한 기준에 따라 분류하고 각 분류에 따라 적용가능한 성과지표군을 제시하였다. 둘째, 각 기업별 특성을 고려하고 경영전략과의 연계를 명확히 할 수 있는 구체적인 성과지표를 개발하기 위하여 4단계의 R&D 성과 평가지표 개발절차를 도출하였다. 셋째, 향후연구를 위한 성과평가 연구분야의 주요 연구과제들을 5가지로 정리하여 제시하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권4호
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• pp.407-414
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• 2002

최근 자신의 건강에 관한 관심이 고조됨에 따라 웹 상에서 많은 증상 진단 사이트들이 대두되고 있다. 그러나 기존의 건강정보 사이트들은 사용자에게 매우 제한된 기능만을 제공하고 있다. 본 논문에서는 신경망의 학습 효과를(전문가의 지식이 아니라) 진단 과정에 통합되도록 함으로써 유연한 증상-진단 도구를 제안한다. 즉 사용자(흑은 전문가)가 웹 상에서 단계별로 지정한 증상들을 바탕으로 하여 신경망 모델에 적용함으로써 보다 유연하게 사용자의 질병을 예측할 수 있는 새로운 알고리즘을 개발한다. 제안한 알고리즘은 두 가지 중요한 특징을 가진다 : 1) 일반 사용자들은 조기에 자신의 질병에 대한 진단을 받을 수 있고, 2) 전문가는 예상 질병 목록과 함께 각 질병의 가능성(확률)을 참조함으로써 진단의 정확성을 높일 수 있다는 점이다.