• 한국학교수학회논문집
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• 제20권4호
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• pp.521-536
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• 2017

교사가 수업에서 느끼는 큰 어려운 점 중의 하나는 배우고자 하는 의욕과 동기를 상실한 학습부진아를 수업에 참여시키는 것이다. 수학학습부진아는 평균 혹은 평균 이상의 능력을 가지고 있지만 교사의 노력에도 불구하고 수학 학습에 많은 어려움을 느낀 학생들이다. 이 학생들에 대한 수학학습지도 전략은 수학학습에 대한 동기를 부여하고 수학에서의 학업 성취도의 향상을 경험하게 하는 것이다. 본 연구는 수학학습 부진아들의 기초수학 학습지도 전략방안으로 거꾸로 교실 수업을 선택하고 이를 수학학습부진아 수업에 적용한 후 이 학생들의 수학에 대한 학업성취도와 수학적 성향에서의 변화를 분석함으로써 수학학습 부진아에 대한 거꾸로 교실 적용 가능성을 확인하고자 하였다. 연구의 결과, 첫째, 거꾸로 교실을 활용한 수학학습부진아의 기초수학 학습 지도 후 수학학업성취도에 긍정적인 유의미한 변화가 있음을 확인 할 수 있었다. 둘째, 거꾸로 교실을 활용한 수학학습부진아의 기초수학 학습 지도 후 수학에 대한 자신감, 융통성, 의지력, 호기심, 반성, 수학적 가치의식 등 수학적 성향에서도 유의미한 긍정적 변화가 있었다. 특히, 수학의 가치에 대한 생각과 수학문제 풀이에 대한 의지 부분에서 가장 두드러진 변화를 보였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2005년도 공동추계학술대회
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• pp.500-506
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• 2005

본 논문에서는 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 이용한 운송 컨테이너 식별자 인식 시스템을 제안한다. 일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 글자의 색이 검정색 또는 흰색으로 이루어져 있는 특정이 있다. 이러한 특성을 고려하여 원 컨테이너 영상에 대해 검은색과 흰색을 제외하고는 모든 부분을 잡음으로 처리하기 위해 퍼지 추론 방법을 이용하여 식별자 영역과 바탕영역을 구별한다. 식별자 영역으로 구분 된 영역은 그대로 두고, 바탕 영역으로 구분된 영역 은 전체 영상의 평균 픽셀 값으로 대체시킨다. 그리고 Sobel 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 추출된 에지를 이용하여 수직 블록과 수평 블록을 검출 하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 이진화한다. 이진화 된 식별자 영역에 대해 검정색의 빈도수를 이용하여 흰바탕과 민바탕을 구분하고 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출 한다. 개별 식별자 인식을 위해 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 제안하여 개별 식별자 인식에 적용한다. 제안된 자가 생성 지도 학습 알고리즘은 입력층과 은닉층 사이의 구조를 ART-l을 개선하여 적용하고 은닉층과 출력층 사이에는 일반화된 델타 학습 방법과 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습 및 인식 성능을 개선한다. 실제 80 개의 컨테이너 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 식별자 추출 방법이 이전의 개별 추출 방법보다 추출률이 개선되었고 FCM 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘보다 제안된 자가 생성 지도 학습 알고리즘이 컨테이너 식별자의 학습 및 인식에 있어서 개선된 것을 확인하였다.색 문제를 해결하고자 하는 것이 연구의 목적이다. 정보추출은 사용자의 관심사에 적합한 문서들로부터 어떤 구체적인 사실이나 관계를 정확히 추출하는 작업을 가리킨다.앞으로 e-메일, 매신저, 전자결재, 지식관리시스템, 인터넷 방송 시스템의 기반 구조 역할을 할 수 있다. 현재 오픈웨어에 적용하기 위한 P2P 기반의 지능형 BPM(Business Process Management)에 관한 연구와 X인터넷 기술을 이용한 RIA (Rich Internet Application) 기반 웹인터페이스 연구를 진행하고 있다.태도와 유아의 창의성간에는 상관이 없는 것으로 나타났고, 일반 유아의 아버지 양육태도와 유아의 창의성간의 상관에서는 아버지 양육태도의 성취-비성취 요인에서와 창의성제목의 추상성요인에서 상관이 있는 것으로 나타났다. 따라서 창의성이 높은 아동의 아버지의 양육태도는 일반 유아의 아버지와 보다 더 애정적이며 자율성이 높지만 창의성이 높은 아동의 집단내에서 창의성에 특별한 영향을 더 미치는 아버지의 양육방식은 발견되지 않았다. 반면 일반 유아의 경우 아버지의 성취지향성이 낮을 때 자녀의 창의성을 향상시킬 수 있는 것으로 나타났다. 이상에서 자녀의 창의성을 향상시키는 중요한 양육차원은 애정성이나 비성취지향성으로 나타나고 있어 정서적인 측면의 지원인 것으로 밝혀졌다.징에서 나타나는 AD-SR맥락의 반성적 탐구가 자주 나타났다. 반성적 탐구 척도 두 그룹을 비교 했을 때 CON 상호작용의 특징이 낮게 나타나는 N그룹이 양적으로 그리고 내용적으로 더 의미 있는 반성적 탐구를 했다용을 지원하는 홈페이지를 만들어 자료

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제23권2호
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• pp.117-133
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• 2013

수학적 오개념은 학습 부진 학생들이 올바른 수학 학습을 하는 데 큰 방해 요소 중 하나이다. 오개념의 발생을 줄이고 올바른 개념 형성을 돕고자 중학교 수학 학습에서 흔히 발생하는 수학적 오개념을 정리하여 '중학교 수학과 학습 부진 학생 지도를 위한 맞춤형 교수 학습 방법 자료'를 개발하였다. 이는 수학과 학습 부진 학생 지도를 담당한 교사들에게 교수 학습에 필요한 주요 교육 내용과 창의적이고 흥미 있는 수업 아이디어를 제공하기 위한 자료이다. 뿐만 아니라 오개념을 가진 학생들이나 학습부진아 학생들의 수업자료로 사용하거나, 교사들의 연수 자료로도 사용할 수 있을 것이다.

• 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.

• 정보교육학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.395-404
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• 2010

수학 교육이 해결해야하는 과제 중 하나는 학습 부진아 문제이다. 이러한 문제를 개선하고 효율적인 학습 부진아 지도를 위해 '도형아 놀자'라는 교수.학습 시스템을 개발하였다. 도형아 놀자 교수학습 시스템은 학습 부진아의 수준에 맞는 맞춤식 교육을 목표로 도형영역의 내용을 5단계로 재구성하였다. 이를 바탕으로 학습부진아에게 도형에 대한 흥미 및 자기 주도적 학습 능력을 길러주기 위해 학년 구분 없이 수준에 따라 재구성하고 학습 부진아들이 자기 수준에 맞는 단원을 선택하여 스스로 문제를 해결해갈 수 있도록 시스템을 구성하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.227-230
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• 2022

본 연구에서는 실질적 학습자가 교수자로 착각을 한 상태에서 아바타를 학습시키는 과정을 통해 학습이 되게 하는 구조를 설계하고 제안하였다. 시스템 관리자와 교육자료 형성자를 제외하면, 교수자로 착각하고 있는 '학습자'와 학습자의 공부를 위해 노력하는 학습 가이드 역할을 '학습 관찰자', 학습이 되는 아바타로 구성된다. '학습 관찰자'는 학습 방향을 제시하여 아바타가 활동하는 방향을 지시하게 되며, 아바타는 지시된 방향에서 1:1 학습과 같은 형태로 교수자 입장 학습자에게 공부도움을 요청하게 된다. 아바타의 학습은 인공지능 지도 학습 방법을 이용하여 학습되도록 하며, 교수자로 착각하는 학습자는 아바타 학습 시 아바타에 의해 슬며시 제공되는 학습 자료를 참고하며 아바타를 공부시키게 되는 데 아바타를 공부시킨다고 노력하는 과정이 교수자로 착각된 학습자가 공부가 되는 것이다. 또한 이렇게 학습하는 과정을 거쳐 지식이 성장한 아바타는 아바타들이 경쟁하는 경진 대회에 참가하게 되며 교육자로 착각하는 학습자는 관전 또는 코치를 하며 학습을 하게 된다. 이러한 방법을 통해 교육자로 착각하는 학습자는 부모의 마음으로 적극적으로 공부를 하게 유도하며, 흥미를 갖고 공부를 하게 할 뿐 아니라, 가르치는 사람에 준하는 깊이 있는 지식을 갖도록 유도하며, 본 시스템과 온라인 오프라인을 통해 연결 되게 한 운동 기구 및 운동 환경을 이용하여 운동 하도록 유도하고 파워가 되도록 하여 운동 활동을 유도하며, 단계 마다 적당한 보상 점수들이 제공되도록 하여 지덕체가 성장되도록 하는 설계이다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2005년도 하계학술대회
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• pp.153-160
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• 2005

프로젝트 학습은 구성원간의 협동을 통해 문제를 해결해 나가는 학습형태로 학습자의 문제해결력을 높일 수 있는 방법이며, 프로젝트 학습에서의 평가는 교사의 조언과 지도를 통해 학생의 학습 능력을 향상시키는데 도움을 준다. 그러나, 협동학습에서는 일명 '무임승차'라는 문제점이 발생할 수 있어 오프라인 상태에서의 학습활동시 교사가 학생 개개인의 프로젝트 학습 능력을 측정 및 관리하기가 정확하게 이루어지기에 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 웹상에서 이루어지는 프로젝트 학습시, 학습자에게 효과적으로 조언과 지도를 통하여 학습수행능력을 향상시킬 목적으로 개별 학습자의 프로젝트활동을 효과적으로 평가할 수 있는 평가시스템을 설계하고자 한다. 평가는 프로젝트 중 평가와 프로젝트 후 평가로 이루어지며, 단계별 평가 기준 관점은 Chard가 제시한 프로젝트 활동 평가 준거를 참고하여 정하였고, 루브릭 평가 방법을 도입하여 세 가지 단계로 제시하였다.

• 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.