• 물과 미래
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• 제49권5호
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• pp.72-76
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• 2016

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권11호
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• pp.361-367
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• 2019

본 연구의 목적은 전문대학 교수의 산업체 연수를 활성화 할 수 있는 방안을 탐색하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 전문대학 유아교육과 교수가 협력적 실행연구를 활용하여 어떻게 산업체 연수를 진행하였는지에 대한 실제 사례를 제시하였다. 본 연구는 D시에 소재한 어린이집 만5세 학급에서 연구자가 산업체 연수기간 동안 학급 담당 교사와의 협력적 실행연구를 실시한 내용에 관한 것이다. 본 연구 진행을 위해 연구자와 교사는 협력적 실행연구 4단계를 거쳤고, 최종적으로 유아에게 적합한 기본운동기술이 포함된 구조화된 리듬동작 프로그램을 개발하였다. 본 연구진행을 위해 진행된 4단계는 다음과 같다. 첫 번째, 실천단계 1에서 교사와 연구자는 문제해결을 위한 상호집단을 형성하였다. 두 번째, 실천단계 2에서 교사와 연구자는 상호 호혜적 관계에서 교사의 문제를 파악하였다. 세 번째, 실천단계 3에서 교사와 연구자는 문제해결에 필요한 문헌연구를 하였다. 네 번째, 실천단계 4에서는 문제해결을 하였다. 이러한 산업체 연수 실천 사례로 얻어진 시사점으로는 첫 번째, 산업체 연수를 통하여 연구자는 실제와 이론을 강화할 수 있는 기회가 주어졌다는 것이고 두 번째, 산업체 연수 기간 동안 담당 학급 교사의 전문성도 함께 증진될 수 있었다는 것이다. 이러한 시사점은 연구자이며 직업교육자이기도 한 전문대학 교수의 다양한 산업체 연수방안이 어떻게 모색되어야 하는지에 대한 단초를 제공해 준다는데 그 의미가 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.343-345
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• 2002

개인화를 위한 협력적 추천의 대표적인 방법인 최근접 이웃 방법은 적용이 쉽지만, 사용자의 선호도 정보가 적을 경우 회소성(sparsity)문제와 사용자 수가 많은 경우 수행 속도가 느려지는 범위성(Scalability)문제 그리고 사용자간의 가중치가 결여되었다는 점에서 추천의 정확성이 떨어진다. 신경망 기반 추천은 자료의 유형에 상관없이 데이터의 처리가 용이하고, 사용자간의 가중치를 학습할 수 있으며, 내용 정보, 인구통계학적 정보 등을 입력 노드에 추가함으로써 희소성 문제를 해결할 수 있으나. 범위성 문제는 존재한다. 따라서 본 논문에서는 최근접 이웃 방법으로 클러스터링 한 유사한 사용자 또는 항목들을 고려한 신경망 기반 추천 방법을 제안하여 범위성 문제를 최소화시킴으로써 추천의 성능을 향상시키고 있다. 제안한 추천 방법의 타당성을 보이기 위해 EachMovie데이터를 이용하여 기존 신경망 추천과 비교 실험하여 성능을 분석한다.

• 창의정보문화연구
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• 제4권3호
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• pp.221-230
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• 2018

추천 시스템의 주요 방법인 협력 필터링 기술은 실제 상업용 온라인 시스템에서 성공적으로 구현되어 서비스가 제공되고 있다. 그러나, 이 기술은 본질적으로 여러 가지 단점을 내포하는데, 데이터 희소성, 콜드 스타트, 확장성 문제 등이 그 예이다. 확장성 문제를 해결하기 위하여 클러스터링 기법을 활용한 협력 필터링 방법이 연구되어 왔다. 본 연구에서 제안하는 협력 필터링 시스템에서는 가장 널리 활용되는 클러스터링 기법들 중 하나인 K-means 알고리즘의 단점을 개선하고자 유전자 알고리즘을 이용한다. 또한, 기존 연구에서 최적화된 클러스터링 결과를 추구하였던 것과는 달리, 제안 방법은 클러스터링 결과를 활용한 협력 필터링 시스템 성능의 최적화를 목표로 하므로, 실질적으로 시스템의 성능을 향상시킬 수 있다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제12A권6호
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• pp.547-556
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• 2005

지식기반사회에서 새로운 교육형태로 대두되고 있는 온라인 협력학습은 실제적이고 고차원적인 문제해결 능력을 향상시키며 학습의 몰입을 촉진하는 효과적인 방안으로 활발하게 논의되고 있다. 협력학습은 개인학습과 달리 팀을 구성하여 공동의 목적을 설정하고 과제를 수행하면서 산출물을 생성하는 복잡한 절차를 거치게 되며, 성공적인 협력학습을 위해 협력학습과정에서 학습자의 자기주도학습 능력, 그룹간 상호작용, 학습자료의 공유 촉진 전략이 필요하다. 그러나 교수자가 모든 학습자의 협력활동을 모니터하고 문제점에 대해 적극적인 조언자 역할을 수행하기에 어려운 실정이며, 기존의 협력학습지원 도구만으로는 학생들의 협력활동을 촉진시키기에는 제한적이다 따라서 본 연구에서는 온라인 협력학습에서의 상호작용을 모니터하고 촉진하기 위해 협력학습지원 에이전트(ECOLA)를 개발하였다. 협력학습지원 에이전트(ECOLA)는 협력학습모델과 협력학습 촉진전략에 기반한 모니터링 에이전트와 촉진자 에이전트로 구현되었다.

• 경영과정보연구
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• 제32권1호
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• pp.241-258
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• 2013

HRD 프로페셔널은 계획, 조직 개발, 조직 디자인 등과 같은 전략적인 경영 협력 활동을 통해 생산성의 향상을 도모한다. 특정한 개입 방안만을 제시하는 것은 조직의 기본적인 시스템을 변화시키거나 향상시킬 수 없으므로 시스템적 관점을 지향하는 것은 전략 개발에 중요하다. 조직을 시스템적으로 운영하기 위해 HRD 프로페셔널은 문제해결에 있어서의 조직 내 저항을 잘 다룰 뿐만 아니라 변화관련당사자와의 협업을 통해 제시된 문제해결의 효과를 양적으로 측정할 수 있는 방법을 밝힐 수 있어야한다. 또한 HRD 프로페셔널은 경영 목표들간의 일치 혹은 통일성, 프로세스 디자인, 프로세스 운영에서 핵심적인 역할을 할 필요가 있다. 성과에 대한 정책과 실행을 지역의 문화적 특성을 고려하여 기획하는 것 역시 중요한 과제 중의 하나이다.

• 정보교육학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.99-106
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• 2012

본 연구에서는 디지털교과서를 이용하고 있는 초등 6학년 24명을 대상으로 협력학습에서 디지털 잉킹을 활용하였을 경우 문제해결력에 미치는 영향을 분석하였다. 실험 집단은 디지털교과서의 기본 콘텐츠와 디지털 잉킹기법을 적용하였고, 통제집단은 디지털교과서의 기본적인 콘텐츠를 활용하였다. 이를 비교 분석한 결과 디지털 교과서의 디지털 잉킹 기능은 학습자의 문제해결력 향상에 영향을 미치는 주요한 요인임을 확인하였다. 그 결과 본 연구는 향후 스마트교육 및 e-교과서 연구에 효과적으로 적용 가능할 것으로 예상한다.

• KDI북한경제리뷰
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• 제21권10호
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• pp.3-28
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• 2019

사회적기업, 협동조합, 소셜벤처 등 사회적경제의 부상으로 이들이 전체 경제에서 차지하는 비중이 커지고 있어 북한, 통일 관련 연구에서도 접목이 필요하다. 사회적경제는 북한·통일 문제와 어떤 연관이 있는지에 대해 통일정책과 통일 역량 강화의 측면에서 나누어 고찰했다. 전자에 포괄되는 주제로는 통일국가의 미래상, 북한경제의 유사성 및 변화가 있다. 후자와 관련되는 주제로는 남북교류협력, 북한이탈주민정책, 통일교육에 대한 함의를 다뤘다. 통일국가의 미래상과 관련하여 사회적경제는 통일경제의 부작용에 대한 완충기제로 작동할 수 있을 것으로 예상된다. 사회적경제는 자본주의의 발전에 따라 제기되는 사회적 문제를 해결하고자 하는 보완적 성격의 경제활동으로 이해된다. 따라서 향후 자유시장경제 방식의 통일이 진행되는 경우, 남한 자본주의의 문제점이 전 한반도로 확산되는 부작용에 대한 대안적 해결방안으로 작동할 수 있을 것으로 기대된다. 사회적경제가 북한경제, 나아가 사회주의 경제와 유사성이 있는지에 대해서는 논란이 있다. 향후 이에 대한 연구 성과에 따라 북한경제의 변화를 추동하는 동력으로서 사회적경제의 영향력을 가늠할 수 있을 것이다. 남북교류협력과 관련해서는 우선, 교류협력이 재개되는 경우 사회적경제기업의 참여를 어떻게 추동하고 지원할 것인지에 대한 대안을 내놓을 필요가 있다. 일반 기업 또한 사회적경제 관점을 활용해 북한 진출에 나설 수 있을 것으로 예상할 수 있고, 이 때 중요한 사회적경제의 키워드는 BOP 시장이다. 사회적경제는 북한이탈주민을 취약계층으로 자리매김하고 있는데, 향후에는 적극적으로 사회적경제의 창업의 주체로 육성할 필요성이 있다는 점도 제기하였다. 통일교육과 관련해서는 대상, 주체, 내용과 관련한 시론적 차원의 접근을 정리하였다. 사회적경제의 부상이 북한학 연구에 미치는 영향에 대해서는 더 많은 새로운 상상력의 발휘가 요구된다.

• 정보교육학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.113-122
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• 2018

성공적인 학습 성과를 위해 동료 학습자간의 상호 협력 및 도움은 매우 중요한 요소이지만 학생들은 점점 혼자 해결하려는 경향이 나타나므로 학생들의 컴퓨터 문제해결 선호 방법 및 상호 관계성 등을 조사하여 이에 관한 학생들의 생각을 파악하고 학생들에게 알맞은 실습지도를 할 필요가 있다. 그러므로 본 논문에서는 K교육대학교 학생 231명을 대상으로 컴퓨터 사용 중 어려움을 겪을 때 선호하는 해결 방법 및 학생들 상호 관계성을 분석한 결과, 컴퓨터 사용 중 어려움 발생정도가 적을수록 컴퓨터 활용능력이 높을수록 학년이 올라갈수록 스스로 해결하는 방법을 선호하였다. 그리고 가족 및 친척 등 친밀도가 높은 혈연관계에게 직접 물어보는 방법과 인터넷을 활용하여 스스로 해결하는 방법에 만족도가 높았다. 또한, 학과동기생 사회연결망 분석을 통해 학과 안에서 컴퓨터 문제해결 관계망을 파악할 수 있어 동료 학습자 선정시 참고자료로 활용할 수 있으므로 개인별 맞춤형 컴퓨터 교육실습 운영에 도움을 줄 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제9권3호
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• pp.117-135
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• 2003

개인화 된 정보를 제공하기 위한 협력 여과 기법에 대한 많은 연구가 이루어지고 있는데, 유사 사용자들을 찾는 과정에서 상관계수와 같은 유사성 척도를 이용하여 모든 사용자와의 유사성을 계산하는 과정을 거친다. 이때 사용자 수가 많아지게 되면, 계산의 복잡도가 지수적으로 증가하게 되는 규모의 문제가 발생한다. 본 연구는 협력 여과 기법에서 주로 사용하는 유사성 척도가 사용자 집단이 커짐에 따라 계산의 복잡도가 지수적으로 증가하는 문제를 해결하기 위한 방안을 제시하는 것이 주목적이다. 규모의 문제를 해결하기 위해 클러스터링 모델 기반 접근 방식을 사용하고 아이템의 선호도 계산을 위해 RPM(Recency, Frequency, Momentary) 기준의 사용을 제안한다. 먼저 SOM을 이용하여 전체 사용자를 사용자 집단으로 클러스터링하고 사용자 집단별로 RFM 기준에 의해 아이템의 점수를 계산하여 선호도가 높은 순으로 정렬하여 저장한다. 사용자가 로그인하면 학습된 SOM을 이용하여 대상 사용자 집단을 선정하고 미리 저장된 추천 아이템을 추천한다. 추천결과에 대해 사용자가 평가하면 그 결과를 이용하여 현 시스템의 개정 여부를 결정한다. 제안한 방안에 대해 MovieLens 데이터 셋에 적용하여 실험한 결과 기존의 협력적 여과 기법에 비해 추천 성능이 비교적 우수하면서도 추천 시스템 운용시의 계산 복잡도를 일정하게 유지시킬 수 있음을 보였다.