• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.498-511
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• 2013

최근 급격히 팽창한 한국영화산업에도 이제 다시 한 번 대대적인 정비가 필요한 시점이 왔다. 그 중에서도 영화 현장인력 교육의 기반을 마련하여 전문화된 스텝을 양성하는 일은 무엇보다 시급한 과제이다. 이를 위해서는 오랜 시간동안 한국 영화산업의 주된 교육 제도였던 도제 제도를 새롭게 조탁하여, 그 한계를 극복하고 장점을 계승할 수 있는 합리적인 제도를 마련할 필요가 있다. 즉 도제 제도의 근간인 서열적인 직급을 수평적인 전문직 스텝 체계로 전환하고, 현장인력들의 현황 파악, 경력 및 그에 따른 승급과 임금까지도 총괄적으로 관리해주는 산업 정보망을 구축해야 한다. 본 논문은 영화 현장인력 교육의 새로운 체계로서 일터학습과 멘토링 제도의 도입을 제안함으로써, 도제 제도의 장점인 풍부한 현장 경험과 동료 간의 정서적 유대감을 유지하고, 보다 체계적이며 전문적인 현장 학습이 이루어질 수 있는 교육 체제를 마련하고자 한다.

• 한국과학교육학회지
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• 제24권4호
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• pp.785-801
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• 2004

A Typically-Perceived-Situation(TPS) is a situation which might be useful for conceptual learning of science, rising spontaneously in an individual's mind when someone is thinking about, or in relation to, any object such as physical object, concept, situation, etc. But, for a discussion about the TPS' usefulness in depth, we need to analyze the specific features of the TPS in relation to conceptual learning of science. This study investigated four elementary school students' TPSs related to the topic of the action of force, especially (a) 'the situation where force is being acted on an object', and (b) 'the situation where force is not being acted on an object', with an interview as well as with a drawing-and-explanation type questionnaire. Their TPSs were then compared with their concepts, checked by a misconception questionnaire of choice-and-explanation type. The results showed that the students' TPSs illustrated not only their conceptions about the action of force, but also gave more fruitful details of their ideas, including (a) clues of their conceptions, (b) concrete situations, and (c) their past experiences with emotional components. On the whole, the TPS's appeared to be rather stable, affected by their past experiences, and needed to be analyzed into their sub-units for more subtle details. Finally, some practical ways of how to apply the ideas of the TPS to the conceptual learning of science are suggested.

• 디지털융복합연구
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• 제15권4호
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• pp.27-34
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• 2017

IT의 급격한 발전과 더불어 소셜미디어가 많은 사용자들에게 보급되었으며, 교육적 활용가능성에 대한 논의도 지속적으로 확장되고 있다. 학습의 관점에서 소셜미디어는 학습공동체를 형성하여 집단지성을 발현하는데 기여할 수 있는 도구로 평가받는다. 본 연구에서는 대학 이러닝 환경에서 학습자들이 실시간 소셜미디어와 비실시간 소셜미디어를 활용하는 양태를 비교분석하였다. 내용분석 결과 소셜미디어의 활용유형은 크게 '학습내용', '학습지원', '형용적 표현', '잡담'으로 나뉘어졌다. 실시간과 비실시간 소셜미디어 활용결과는 학습내용, 형용적 표현, 잡담 요인에서 통계적으로 유의미하게 실시간 소셜미디어의 활용성이 높은 것으로 나타났다. 질적 인터뷰에서는 학습자들이 실시간 및 소셜미디어의 특징에 대한 다양한 의견을 제시하였다. 결론적으로, 학습자들은 대체적으로 실시간 소셜미디어를 선호하는 경향이 있었으며, 비실시간 소셜미디어는 숙고와 정리를 위해 체계적으로 활용되었다. 마지막으로 디지털 및 소셜미디어 세대에 대응하는 교육적 지원방안이 제언으로 논의되었다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권9호
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• pp.1-8
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• 2021

이 연구의 목적은 영어쓰기 교과목에서 자동쓰기평가(AWE) 프로그램의 사용자 만족도가 영어쓰기 자기효능감을 매개로 학습자의 학습성취감에 미치는 영향을 알아보기 위한 것이다. AWE는 쓰기 결과물에 대해 인공지능 기술에 의해 자동으로 피드백을 제공하는 프로그램이다. 영어쓰기 교과목을 수강하는 대학생을 대상으로 각 주제별로 작문을 하고 AWE 프로그램을 사용하여 피드백을 받은 후 그것을 참고하여 최종 수정본을 제출하도록 하였다. 설문지를 통해 수집된 데이터(n=99)를 SPSS, Smart PLS-SEM으로 분석하였다. 연구결과, 첫째, AWE의 사용 편의성과 유용성은 재사용 의지에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, AWE 사용 만족도는 영어쓰기 자기효능감에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 영어쓰기 자기효능감은 언어적, 정서적 측면에서 학업 성취감에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 4차 산업 및 인공지능 기술 발달에 따라 영어교육에 AWE와 같은 새로운 학습재료 도입을 권장한다.

• 데이타베이스연구회지:데이타베이스연구
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• 제34권3호
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• pp.3-13
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• 2018

자동문서분류(Text Classification)는 주어진 텍스트 문서를 이에 적합한 카테고리로 분류하는 텍스트 마이닝 기술 중의 하나로서 스팸메일 탐지, 뉴스분류, 자동응답, 감성분석, 쳇봇 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 일반적으로 자동문서분류 시스템은 기계학습 알고리즘을 활용하며, 이 중에서 텍스트 데이터에 적합한 알고리즘인 나이브베이즈(Naive Bayes), 지지벡터머신(Support Vector Machine) 등이 합리적 수준의 성능을 보이는 것으로 알려져 있다. 최근 딥러닝 기술의 발전에 따라 자동문서분류 시스템의 성능을 개선하기 위해 순환신경망(Recurrent Neural Network)과 콘볼루션 신경망(Convolutional Neural Network)을 적용하는 연구가 소개되고 있다. 그러나 이러한 최신 기법들이 아직 완벽한 수준의 문서분류에는 미치지 못하고 있다. 본 논문은 그 이유가 텍스트 데이터가 단어 차원 중심의 벡터로 표현되어 텍스트에 내재한 의미 정보를 훼손하는데 주목하고, 선행 연구에서 그 효능이 검증된 시멘틱 텐서공간모델에 기반하여 심층 신경망 아키텍처를 제안하고 이를 활용한 문서분류기의 성능이 대폭 상승함을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.333-340
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• 2022

코로나19는 모두로 하여금 초조하고 불안하게 만들고, 사람들간에는 거리두기가 필요하다. 코로나19로 인해 심리적으로 초조하고 불안 해 지고 거리두기가 필요해졌다. 대학교에서는 학기 초에 정신건강에 대한 단체 평가와 검사가 이루어진다. 본 연구에서는 다층감지기 신경망 모델을 채택하고 훈련시켜 딥러닝을 진행했다. 훈련이 끝난 후, 실제 사진과 동영상을 입력하고, 안면탐지를 진행하고, 표본에 있는 사람의 얼굴 위치를 알아낸 후, 그 감정을 다시 분류하고, 그 표본의 예측한 감정 결과를 그림으로 보여주었다. 결과는 다음과 같다. 테스트 시험에서는 93.2%의 정확도를 얻었고, 실제 사용에서는 95.57%의 정확도를 얻었다. 그중 분노의 식별율은 95%, 혐오의 식별율은 97%, 행복의 식별율은 96%, 공포의 식별율은 96%, 슬픔의 식별율은 97%, 놀라움의 식별율은 95%, 중립의 식별율은 93%이었다. 본 연구의 고효율적 정서 식별 기술은 학생들의 부정적 정서를 포착하는 객관적 데이터를 제공 할 수 있다. 딥러닝의 감정식별 시스템은 심리건강을 향상하기 위한 데이터들을 제공할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.6-8
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• 2022

딥러닝을 활용한 객체 인식으로 이미지를 사용하는 많은 시스템에서 기존에 제공하던 방식을 넘어서 다양한 솔루션이 제공되고 있다. 많은 연구를 통하여 그 활용성을 입증하고 있으며, 실제 관제 시스템에서는 이를 사용하여 사람의 업무를 더욱 편리하게 하는 등 가능성을 보여주고 있다. 하지만, 하드웨어에 집중된 성능에 따라 모델의 개발도 일부 한계를 맞이하고 있으며 새롭게 업데이트되지 못한 많은 모델의 사용과 추가적 활용에 따른 용이성이 떨어지고 있다. 본 논문에서는 기존의 정형화된 객체 인식의 결괏값 이후에 인식된 국소 이미지 데이터의 HSV 색상 히스토그램을 통한 학습과 가중치를 활용하여 색상의 감성적 영역 및 객체의 추가적 정보를 제공하여 활용도와 정확성을 높일 방법을 제안한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.445-458
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• 2016

이 연구는 21세기 변화하는 미래사회를 준비하기 위해 국내 청소년들이 갖추어야 할 생애학습역량의 개념과 이를 구성하는 구성요인들을 선정하고 이에 대한 타당성과 신뢰성을 검증하는데 목적이 있었다. 이를 위해 청소년 생애학습역량을 개념화 하였으며, 이를 구성하는 하위 역량요인을 도출하였다. 도출한 생애학습역량의 구성체제의 타당성을 검증하기 위해 전문가 패널 및 중고등학생 대상으로 타당성 조사를 실시하였다. 전문가 패널 대상 생애학습역량지수의 타당성 조사는 청소년 관련 전문가 총 28명으로 구성하여 2차에 걸쳐 진행하였다. 전문가 패널 대상 타당성 조사를 통해 수정 보완된 생애학습역량지수의 타당성을 검증하기 위해 중고등학생을 대상으로 타당성 조사를 실시하였다. 타당성 조사에 참여한 연구대상은 서울, 경기, 인천지역 중고등학생 719명이었다. 연구결과 총 3개 역량에 9개의 하위역량이 개발되었는데 청소년 생애학습역량은 사고력(통합적 사고력, 비판적 사고력, 감성적 사고력), 지적도구활용(언어능력, 수리과학능력, 정보통신활용능력), 학습적응성(변화수용력, 지적호기심, 학습주도성) 등이 도출되었다. 도출된 지수의 구성체제에 대한 신뢰도와 타당도 또한 적합한 것으로 판명되었으며, 연구결과를 바탕으로 기존 생애학습역량과의 차별성, 생애학습역량을 바라보는 관점, 그리고 추후 연구에 대한 시사점을 제시하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(A)
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• pp.255-258
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• 2011

An application of Gammatone auditory filterbank for emotion recognition from speech is described in this paper. Gammatone filterbank is a bank of Gammatone filters which are used as a preprocessing stage before applying feature extraction methods to get the most relevant features for emotion recognition from speech. In the feature extraction step, the energy value of output signal of each filter is computed and combined with other of all filters to produce a feature vector for the learning step. A feature vector is estimated in a short time period of input speech signal to take the advantage of dependence on time domain. Finally, in the learning step, Hidden Markov Model (HMM) is used to create a model for each emotion class and recognize a particular input emotional speech. In the experiment, feature extraction based on Gammatone filterbank (GTF) shows the better outcomes in comparison with features based on Mel-Frequency Cepstral Coefficient (MFCC) which is a well-known feature extraction for speech recognition as well as emotion recognition from speech.

• 한국간호교육학회지
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• 제24권2호
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• pp.137-148
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• 2018

Purpose: The purpose of this study was to explore the monitoring experience of nursing students and to suggest considerations when developing mentoring programs. Methods: This qualitative study was conducted by online surveys and individual interviews with 7 nursing students who participated in the health promotion program as mentors. Data were analyzed using qualitative content analysis to identify motives for participating in mentoring and to explore their changes through mentoring. Results: The results were as follows: Motives for participating were 'inquisitiveness about children', 'interest in mentoring activities' and 'curiosity about research'. Recognition of mentor roles were 'actively involved guide', 'exemplary role model' and 'empathetic emotional supporter'. Changes through mentoring experiences were revealed by 'understanding the characteristics of children', 'improvement of interaction ability with children', 'understanding self and changes' and 'recognition of excellence in forest activities'. Conclusion: Nursing students had opportunities to learn the characteristics of general children and to understand themselves through natural interaction. Participation in mentoring has the potential to be a creative educational method of field learning as a form of service learning.