• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.334-337
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• 2012

우리나라 고령층 정보화 교육은 1999년부터 시작되어 왔다. 그러나 현재까지도 정보화 수준은 기초적인 수준을 벗어나지 못하고 있는 실정이다. 문제점으로는 정보화 교육이란 다른 일반적인 교육과 달리 고령층에게는 일반적인 교육 방법으로는 높은 수준을 기대하기가 어렵다. 따라서 본 논문에서는 현행의 문제점을 파악하고 학습자와 교수자간에 연계할 수 있는 학습방법과 Blended Learning을 고령층 정보화교육에 접목시켜 변화 해 온 8여년간 고령층 정보화 교육의 수준 향샹된 연구 결과를 나타내보기로 한다.

• 공학교육연구
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• 제13권1호
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• pp.62-69
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• 2010

공학인증에서 사용되는 프로그램 학습성과는 학생들에게 제공되는 교육의 품질을 파악하고 이를 통하여 교육의 개선을 할 수 있는 수단으로 사용되고 있다. 따라서 학습성과를 향상시킬수 있는 방법이 모색되고 있으며 캡스톤 디자인 교과목은 그 특성상 가장 효율적인 향상 방법으로 고려되고 있다. 본 연구에서는 캡스톤 디자인 교과목의 교과목 내용을 개선하여 프로그램의 학습성과를 향상시키기 위한 것으로 이를 위하여 형성평가를 도입하였다. 형성평가를 효율적으로 도입하기 위하여 형성평가의 핵심 요소인 피드백 과정의 구조를 정의하였는데 최적의 효과를 내기 위하여 교사 주도형과 학생 교정형을 혼합한 형식을 사용하였다. 또한 형성평가가 이루어지는 시점인 세부 단원을 정의하기 위하여 소프트웨어 공학을 도입하였으며 여섯 단계의 세부 단계를 통하여 캡스톤 디자인 과목에서의 형성평가가 구현되었다. 각 세부단계에서의 평가 항목과 평가 기준들은 교과목 진행중에 학생들에게 공개되며 본 연구에서 제안한 피드백 과정을 통하여 학생들이 평가기준에 맞는 결과를 내기위하여 학습을 하도록 교과목을 구성, 운영하였다. 실제 2학기동안 실험을 실시해본 결과 형성평가를 도입하지 않았을 때보다 주목할 만한 향상을 보이고 있음을 발견할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권10호
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• pp.778-787
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• 2022

본 연구에서는 수업 유형에 따른 수업설계 및 교수전략 수립을 위한 기반 자료를 얻기 위하여 동일 교수자의 동일 강좌에 대한 서로 다른 수업 유형의 강의 평가 결과를 비교 분석하였다. 콘텐츠 수업, 온라인 실시간 수업, 온라인과 대면 혼합 수업, 대면 수업 등 4가지 수업 유형으로 나누어, 이에 따른 학습자 만족도를 비교 분석하고 각 유형에 대한 학습자의 요구를 확인하였다. 연구 결과, 강의 진행 적절성에 대한 강의 평가 영역에서 수업 유형별 만족도 차이가 나타났다. 즉, 온라인 실시간 수업 유형에서의 강의 진행에 대한 만족도가 콘텐츠 수업, 혼합 수업, 대면 수업의 만족도에 비해 낮게 나타났다. 서술형 강의 평가 분석 결과, 학습자들은 콘텐츠 수업에서는 쉽게 이해 가능하고 재미있는 설명에 만족한다고 응답하였다. 온라인 실시간 수업의 경우, 학생들은 철저한 준비와 원활한 소통에 만족한다고 평가하였다. 혼합 수업에서는 체계적 수업과 열정적 강의에 만족한다고 하였으며, 대면수업에서는 상호작용의 즐거움과 교수자의 열정을 만족도의 주된 이유로 표현하였다. 네 가지 수업 형태에서 공통적으로 도출된 만족도 특성은 교수자의 열정이라고 분석되었다. 연구 결과는 각각의 수업 유형에 따른 수업 설계와 교수 전략 수립에 시사점을 제공할 것으로 기대된다.

• 정보화정책
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• 제31권1호
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• pp.32-52
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• 2024

이 연구는 가상현실 에이전트 외국어 강사를 활용한 외국어 학습 효과를 검증하는 것을 목표로 한다. 외국어 학습맥락을 고려해 가상현실 에이전트를 원어민과 비원어민으로 구분해 이를 실험자 간 요인으로, 에이전트의 역할은 교사와 판매원으로 나누어 실험자 내 요인으로 설정한 후, 몰입형 가상환경 콘텐츠를 직접 개발하고, 2×2 혼합요인설계를 하여 실험을 진행했다. 자발적으로 참여한 72명의 대학생을 대상으로 실험을 한 결과, 학습만족감, 기억, 회상에서 에이전트의 원어민 여부와 역할간 상호작용 효과가 통계적으로 유의미하게 나타났으나, 학습자신감, 프레즌스는 상호작용 효과와 주효과 모두에서 유의미한 차이를 보이지 않았다. 가상환경에서의 맥락적 학습이 학습 효과와 만족감을 증진한다는 결과와 에이전트의 역할이 학습자의 기억에 영향력을 미친다는 결과는 가상현실 에이전트 외국어 강사를 활용한 외국어 학습 효과의 유효성을 증명한 것으로, 가상현실 에이전트를 활용한 다양한 처치 결과가 학습자의 인지 및 정서적 반응에 긍정적 효과를 줄 수 있다는 중요한 이론적, 실증적 함의를 제공한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.333-336
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• 2022

2021년에 발표된 재활용 가능 자원의 분리수거 관한 정부 지침으로 투명 페트병은 유색 플라스틱과 구분되어 분리배출하는 것이 의무화되었다. 그러나 제도가 시행된 지 반년이 지났지만, 혼합 배출률이 크게 줄지 않았고 아파트에서는 미화원들이 일일이 투명 페트병을 분리하고 있는 등 주민들의 불편함은 커지고 있다. 본 논문에서는 기존 분리수거장에 쉽게 설치 가능한 보급형 페트병 분리수거 시스템을 개발하여 분리수거 효율성을 높이고자 한다. 우리는 AlexNet, GoogleNet 알고리즘을 이용하여 딥러닝 모델을 이용하고 자체 제작한 데이터셋으로 학습시켜 하드웨어에 적용함으로써 보급형 페트병 분리수거 시스템을 설계하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회 및 제1회 형태소 분석기 및 품사태거 평가 워크숍
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• pp.60-75
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• 1999

품사 태깅은 자연 언어 처리의 가장 기본이 되는 부분으로 상위 자연 언어 처리 부분인 구문 분석, 의미 분석의 전처리로 사용되고, 독립된 응용으로 언어의 정보를 추출하거나 정보 검색 등의 응용에 사용되어 진다. 품사 태깅은 크게 통계에 기반한 방법, 규칙에 기반한 방법, 이 둘을 모두 이용하는 혼합형 방법 등으로 나누어 연구되고 있다. 포항공대 자연언어처리 연구실의 자연 언어 처리 엔진(SKOPE)의 품사 태깅 시스템 POSTAG는 미등록어 추정이 강화된 혼합형 품사 태깅 시스템이다 본 시스템은 형태소 분석기, 통계적 품사 태거, 에러 수정 규칙 후처리기로 구성되어 있다. 이들은 각각 단순히 직렬 연결되어 있는 것이 아니라 형태소 접속 테이블을 기준으로 분석 과정에서 형태소 접속 그래프를 생성하고 처리하면서 상호 밀접한 연관을 가진다. 그리고, 미등록어용 패턴사전에 의해 등록어와 동일한 방법으로 미등록어를 처리함으로써 효율적이고 강건한 품사 태깅을 한다. 한편, POSTAG에서 사용되는 태그세트와 한국전자통신연구원(ETRI)의 표준 태그세트 간에 양방향으로 태그세트 매핑을 함으로써, 표준 태그세트로 태깅된 코퍼스로부터 POSTAC를 위한 대용량 학습자료를 얻고 POSTAG에서 두 가지 태그세트로 품사 태깅 결과 출력이 가능하다. 본 시스템은 MATEC '99'에서 제공된 30000어절에 대하여 표준 태그세트로 출력한 결과 95%의 형태소단위 정확률을 보였으며, 태그세트 매핑을 제외한 POSTAG의 품사 태깅 결과 97%의 정확률을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (하)
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• pp.1033-1036
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• 2002

본 연구에서는 Newton 기법과 모멘트에 기초를 둔 fixed point 알고리즘의 신경망 기반 독립성분분석기법을 제안하였다. 여기서 Newton 기법은 함수의 접선에 기초를 둔 해를 구하는 방법으로 역혼합행렬의 빠른 경신을 위함이고, 모멘트는 접선을 구하는 과정에서 함수의 기울기변화 계산으로 발생하는 발진을 줄여 좀 더 빠른 학습을 위함이다. 제안된 기법을 $256{\times}256$ 픽셀(pixel)의 12개 지문영상으로부터 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 영상들을 각각 대상으로 시뮬레이션 한 결과, 기존의 Fixed point 알고리즘에 의한 결과보다 우수한 분리성능과 빠른 학습속도가 있음을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제6권2호
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• pp.67-74
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• 2017

본 논문은 손목 착용형 웨어러블 기기를 착용한 사용자의 걸음걸이에서 흔들리는 팔의 패턴을 통하여 사용자를 인증하는 방법을 제안한다. 기기에 내장된 가속도 센서를 이용하여 샘플링된 3축 가속도 센서 데이터를 수집한다. 수집한 데이터를 신호처리 기법을 통해 변환하여 걸음의 주기를 찾고, 푸리에 변환으로 걸음걸이의 주파수와 크기를 특징으로 추출하여, 2D 혼합 가우시안 모델(GMM)로 학습한 뒤, 신뢰구간 검증 방식으로 테스트한다. 실험결과 95%의 신뢰구간에서 사용자 평균 92%로 사용자를 인증함을 보였다.

• 경영정보학연구
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• 제21권1호
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• pp.39-59
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• 2019

이러닝은 전통적인 주입식 교육에서 벗어나 언제 어디서나 원하는 학습을 가능하게 하여 교육 효과를 높였다. 그러나 효과적으로 정보시스템을 활용하기 위해서는 사용자의 만족을 평가하여 피드백을 반영하는 것이 중요하다. 학습은 유무형의 요소를 많이 포함하기 때문에 이러닝의 만족 요인을 명확하게 규명할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 혼합방법론을 사용하여 이러닝 학습 만족도 증진 방안을 도출하고 이러닝 만족도 모델 제안을 목적으로 한다. 따라서 본 연구는 실제 학습자 대상으로 1:1 심층 인터뷰를 하고, Udemy 사이트의 온라인 학습자 후기를 텍스트 마이닝하여 상위평점 강의와 하위평점 강의를 분지한 것을 바탕으로 토픽 모델링을 하였다. 분석 결과 학습자들이 이러닝 학습에 대하여 어떠한 부분을 긍정 혹은 부정적으로 느끼고 이용하는지 파악하고자 한다. 기존에는 설문 기반의 연구가 주로 이루어졌던 것에 반해 본 연구는 학습자가 직접 작성한 실제 데이터를 수집하였다. 이것을 정보시스템 성공 모델을 기반으로 토픽 모델링을 통해 도출된 결과와 접목하였다는 것에서 학술적 의의가 있다고 할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.23-26
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• 2024

본 논문에서는 그래프 구조의 데이터에서 각 노드의 신호를 예측하는 연구를 진행하였다. 이를 위해 분석하고자 하는 그래프에 대해 연결 관계를 기반으로 각 노드에 비-유클리드 공간 상에서의 좌표를 부여하여 그래프의 공간적 임베딩을 얻은 뒤, 각 노드의 공간적 임베딩을 입력으로 받고 해당 노드의 신호를 예측하는 그래프 암시적 신경 표현 모델을 제안 하였다. 제안된 모델의 검증을 위해 네트워크형 데이터와 3차원 메시 데이터 두 종류의 그래프 데이터에 대하여 신호 학습, 신호 예측 및 메시 데이터의 초해상도 과정 실험들을 진행하였다. 전반적으로 기존의 그래프 암시적 신경 표현 모델과 비교하였을 때 비슷하거나 더 우수한 성능을 보였으며, 특히 네트워크형 그래프 데이터 신호 예측 실험에서 큰 성능 향상을 보였다.