• 대한화학회지
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• 제63권2호
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• pp.123-133
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• 2019

이 연구에서는 H대학교 화학교육과 예비교사들을 대상으로 반응적 교수법의 효과를 알아보고자 하였다. 이를 위하여 토론을 학습자 생각의 본질 존중하기, 학습자 생각에서 학문적 연결 관계 인식하기, 학습자 생각의 본질 확장하기의 3단계로 구성하였다. 학습자 생각의 본질 존중하기 단계에서는 예비교사 20명을 대상으로 실시한 설문지를 분석하여 증발과 끓음에 관련된 예비교사들의 생각의 본질을 파악하였다. 이 중에서 5명의 예비교사를 선발하여 자신의 생각과 학문적 연결 관계를 인식하도록 하였다. 이러한 단계를 통해 예비교사들은 증발과 끓음에 대한 자신들의 생각의 본질을 파악하였으며, 이러한 생각의 본질을 학문적으로 연결하여 사고의 프레임을 수정하거나 확장하는 과정을 경험하였다. 또한 예비교사 스스로 자신의 개념이 역동적인 변화하는 과정을 직접 체험함으로써 반응적 교수법의 효과를 인식하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.66-71
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• 2021

본 연구는 한국어 자질 기반 감성분석(Feature-based Sentiment Analysis: FbSA)을 위한 대규모의 학습데이터 구축에 있어 반자동 언어데이터 증강 기법(SSP: Semi-automatic Symbolic Propagation)에 입각한 자질-감성 주석 데이터셋 FeSAD(Feature-Sentiment-Annotated Dataset)의 개발 과정과 성능 평가를 소개하는 것을 목표로 한다. FeSAD는 언어자원을 활용한 SSP 1단계 주석 이후, 작업자의 주석이 2단계에서 이루어지는 2-STEP 주석 과정을 통해 구축된다. SSP 주석을 위한 언어자원에는 부분 문법 그래프(Local Grammar Graph: LGG) 스키마와 한국어 기계가독형 전자사전 DECO(Dictionnaire Electronique du COréen)가 활용되며, 본 연구에서는 7개의 도메인(코스메틱, IT제품, 패션/의류, 푸드/배달음식, 가구/인테리어, 핀테크앱, KPOP)에 대해, 오피니언 트리플이 주석된 FeSAD 데이터셋을 구축하는 프로세싱을 소개하였다. 코스메틱(COS)과 푸드/배달음식(FOO) 두 도메인에 대해, 언어자원을 활용한 1단계 SSP 주석 성능을 평가한 결과, 각각 F1-score 0.93과 0.90의 성능을 보였으며, 이를 통해 FbSA용 학습데이터 주석을 위한 작업자의 작업이 기존 작업의 10% 이하의 비중으로 감소함으로써, 학습데이터 구축을 위한 프로세싱의 소요시간과 품질이 획기적으로 개선될 수 있음을 확인하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권6호
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• pp.35-46
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• 2011

본 논문에서는 피셔 선형 분리(FLD, Fisher's Linear Discriminant) 기반의 단계적 분류를 이용한 감성 인식 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 2종 이상의 감성에 대한 다중 클래스 분류 문제에 대하여, 이진 분류 모델의 연속적인 결합을 통해 단계적 분류 모델을 구성함으로써 복잡도 높은 특징 공간상의 다수의 감성 클래스에 대한 분류 성능을 향상시킨다. 이를 위하여, 각 계층 단계의 학습에서는 감성 클래스들로 이루어진 두 개의 클래스 그룹에 따라 피셔 선형분리 공간을 구성하며, 구성된 공간상에서 Adaboost 방식을 이용하여 이진 분류 모델을 학습하여 생성한다. 각 계층 단계의 학습 과정은 모든 감성 클래스가 구분이 완료되는 시점까지 반복 수행된다. 본 논문에서는 MIT 생체 신호 프로파일을 이용하여 제안하는 기법을 실험하였다. 실험 결과, 8종의 감성에 대한 분류 실험을 통해 약 72%의 분류 성능을 확인하였고, 특정 3종의 감성에 대한 분류 실험을 통해 약 93% 분류 성능을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.125-131
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• 2019

소실점이란 실제 공간의 평행한 선들이 영상 내에 투영되면서 한곳에 모이는 점으로, 도로 공간에서의 소실점은 매우 중요한 공간정보이다. 도로 공간에서의 소실점을 이용해 추출된 차선의 위치를 개선하거나, 깊이지도 영상을 생성할 수 있다. 본 논문에서는 자동차의 시점을 기준으로 도로를 촬영한 영상을 Deep Neural Network(DNN)과 Histogram of Oriented Gradient(HoG) Feature를 이용한 소실점 검출 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서는 영상을 블록별로 나눠서 주요 에지 방향을 추출하는 HoG Feature 추출 단계와 DNN 학습 단계, 그리고 Test 단계로 나뉜다. 학습단계에서는 자동차 시점으로 기준으로 도로 영상 2300장으로 학습을 진행한다. 그리고 Test 단계에서는 Normalized Euclidean Distance(NormDist) 방법을 사용하여 제안하는 알고리즘의 효율성을 측정한다.

• 한국과학교육학회지
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• 제27권4호
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• pp.309-317
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• 2007

이 연구는 우리 과학수업환경에 적합한 문제해결 모형 및 학습자의 문제해결 활동 단계를 안내하는 활동도구를 개발하고, 이를 과학수업에 적용하여 중학생들의 문제해결 활동에 대한 인식을 알아보는데 있다. IDEAL, CPS, SSCS 문제해결 모형을 고찰하여, 문제해결 단계를 문제탐색, 계획실행, 결과발표, 발표평가 등의 4단계 선정하였다. 그리고 문제해결 단계별 활동요소를 선정하여 각각의 문제해결 단계를 안내하는 활동도구를 각각 개발하였다. 중학교 1학년 2개 학급 과학수업에 개발한 문제해결 모형 및 활동도구를 적용하여 중학생들의 문제해결 활동에 대한 인식을 조사하였다. 문제해결 활동은 과학수업에 더 참여적이고, 흥미를 갖게 하며, 실생활의 문제를 해결하는데 도움을 준다고 응답하였다. 따라서 문제해결 활동은 중학생들의 과학수업에 대한 긍정적인 인식을 갖게 하는데 유용한 교수학습활동이며 또한 실생활 소재의 문제해결 활동은 생활 주위에서 일어나는 문제에 흥미와 호기심을 가지고 실생활의 문제를 해결하려는 태도를 기르는데 유용한 교수학습활동이라 사료된다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.71-83
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• 2008

정보기술의 발달로 컴퓨터과학에서 다루어지는 주제에 대한 다양한 교수-학습 자료들이 개발되어 왔다. 자료구조, 운영체제, 네트워크, 컴퓨터구조 등에 관련된 교수 학습 자료들은 많이 연구되고 있으나, 데이터베이스 분야는 다른 분야에 비해 미비하다. 데이터베이스 관련 주요 주제들에는 데이터 모델, DB 설계, 정규화, SQL, 질의 처리 기법, 병행제어 기법, 회복 기법 등이 있는데 이들 중 병행제어 기법과 회복 기법은 DBMS의 다른 기능들과 복합적으로 연관되어 있어 학습자들이 학습하는데 어려워하는 주제이다. 학습자들이 이러한 주제들을 보다 쉽게 학습할 수 있도록 하기 위해서는 이들 기법과 관련된 DBMS의 기능들과의 상호작용을 시각화하여 제공할 수 있는 교수-학습 자료가 보다 효과적이다. 본 연구에서는 2PLP 기반 병행제어 과정을 효과적으로 학습할 수 있도록 지원하는 시각화 시뮬레이터를 개발하였다. 제안하는 시뮬레이터는 학습자가 직접 트랜잭션을 작성할 수 있게 하고, 작성된 트랜잭션들을 2PLP에 따라 실행되는 과정을 학습자들에게 시각적으로 보여줌으로써 학습자의 참여를 유도하고, 흥미를 유발하여 2PLP 기반 병행제어에 대한 학습을 효과적으로 수행할 수 있도록 하였다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제24권3호
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• pp.225-239
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• 2012

이 연구는 학생 개개인의 수업과정을 종합적으로 평가할 수 있는 포트폴리오 평가를 가정 교과에 활용하고자 2007년 개정 교육과정의 기술 가정 교과의 8학년 '주거와 거주환경' 단원에 적용할 수 있는 교수 학습 과정안과 포트폴리오 평가 자료를 개발하여 실제로 교실 수업에 실행하여 평가가 통합된 수업을 실현하고 효과를 분석하는데 목적을 두고 있다. 이를 위해 ADDIE 교수설계모형에 따라 분석, 설계, 개발, 적용, 평가 단계로 연구를 진행하면서, 조한무의 포트폴리오 개발 단계가 포함되도록 하였다. 분석단계에서 교수 학습목표와 교수 학습내용을 선정하고. 설계단계에서는 교수 학습 과정안과, 포트폴리오 평가 자료 개발, 수업 실행 및 수업 평가에 대한 계획을 세웠다. 개발단계에서는 매 차시 작성한 활동자료를 모아 포트폴리오 결과물이 완성될 수 있도록 8차시 교수 학습 과정안과 포트폴리오 평가자료(읽기자료, 5개, 개인활동지 5개, 모둠활동지 2개, 주제활동지 3개, 자기평가지 8개)와 수업에 활용될 교수 학습자료(동영상 19개, 사진 8세트), 수업 평가용 설문지, 결과물 평가기준을 개발하였다. 이를 경기도 부천시 소재 K중학교 3학년 2학급 학생 74명을 대상으로 2011년 5월 16일~6월 17일에 실행하고 설문지 평가와 수업의 결과물인 포트폴리오에 대한 평가를 실시하였다. 질문지를 통해 알아본 수업에 대한 평가는 전반적인 소감, 평가를 겸한 수업과정, 학습목표달성도가 모두 높았으며, 세 가지 소단원 주제활동지를 포함한 포트폴리오 결과물도 평균 92점 정도로 우수하였다. 이러한 결과를 바탕으로 이 연구에서 포트폴리오 평가를 적용하여 개발한 교수 학습 과정안은 평가가 통합된 수업으로서 적정하고 효과적이었다고 결론내릴 수 있다. 이 연구에서 다루지 못한 통제집단과의 수업효과 비교, 포트폴리오 적용수업의 전후비교, 소수 어려움을 표시한 학생 지도방안, 개별학생의 지속적인 변화와 발달과정을 분석하는 후속연구를 제안한다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.39-50
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• 2019

본 논문에서는 효과적인 컴퓨터 프로그래밍 학습을 위하여 팀 프로젝트 기반 학습을 설계하여 적용하고 학습효과에 미치는 영향을 분석하였다. 이론 강의 및 실습 최소화, 무작위 추첨에 의한 팀 구성, 각 팀원별 책임과 권한의 설정, 주어진 과제에 대한 경쟁 방식 문제 해결 프로젝트 진행, 팀 프로젝트가 끝날 때까지 매주 단계별 진행사항 발표를 통한 자연스러운 정보 공유 및 학습 사이클 반복 등을 통하여 학생들이 능동적으로 학습에 참여하는 모습이 관찰되었다. 과정 종료 후, 학습효과에 대한 분석을 위하여 학습자를 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 그 결과 팀 프로젝트 기반 교육이 컴퓨터 프로그래밍 학습에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 파악되었다. 본 논문에서는 도출된 요인 간 관계분석을 바탕으로 보다 효과적인 컴퓨터 프로그래밍 학습 방법을 논하고자 한다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2005년도 하계학술대회
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• pp.51-60
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• 2005

현대 사회에서 정보는 학생들의 생활에 큰 영향을 주고 있으며, 정보화 사회의 주역이 될 학생들에게 정보화 교육은 절실하게 필요하다. 2003년 이후로 초등학교에서 정보통신기술이 전면적으로 실시된 이후 여러 방면에서 활발한 논의가 이루어지고 있지만, 교육 목표에 대한 학생들의 학업 성취 수준을 평가하는 것은 간과되어 왔다. 본 논문에서는 초등학교 2, 4, 6학년 학생들의 정보통신기술교육에 대한 학습 목표 성취도를 살펴보고, 학생들의 학습 경로와 교육목표 성취도 간의 관계를 분석하여 더 나은 ICT 교육의 방향을 제시해 보고자 한다. 먼저, 단계별 학습 영역에 따른 학습 내용을 추출하고 평가 기준을 세운 후 해당 학생들의 학습 정도와 학습 내용의 습득 경로를 평가지를 통하여 조사하였다. 조사 내용을 영역별로 분석한 결과 컴퓨터 교육의 인지적인 부분이 기능적인 부분보다 상대적으로 교육목표 성취도가 낮으며, 학습 경로를 분석한 결과 수업 시간보다는 집에서 가족에게 배우거나 스스로 익히는 경우가 더 많은 것으로 조사되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.44-49
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• 2021

최근 COVID-19로 인해 마스크 착용 여부 자동 검사 시스템에 신경망 기술들을 적용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 신경망 적용 방식에 있어서 1단계 검출 방식 또는 2단계 검출 방식을 사용하며, 데이터를 충분히 확보할 수 없는 경우 사전 학습된 신경망에 대해 가중치 미세 조절 기법을 적용하여 학습한다. 본 논문에서는 얼굴 인식부와 마스크 검출부로 구성되는 2단계 검출 방식을 적용하였으며, 얼굴 인식부에는 MTCNN 모델, 마스크 검출부에는 ResNet 모델을 사용하였다. 마스크 검출부는 다양한 실 상황에서의 인식률과 추론 속도 향상을 위하여 5개의 ResNet모델을 적용하여 실험하였다. 학습 데이터는 웹 크롤러를 이용하여 수집한 17,219개의 정지 영상을 이용하였으며, 1,913개의 정지 영상과 1분 동영상 2개에 대해 각각 추론을 실시하였다. 실험 결과 정지 영상인 경우 96.39%, 동영상인 경우 92.98%의 높은 정확도를 보였고, 동영상 추론 속도는 10.78fps임을 확인하였다.