• 한국과학교육학회지
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• 제36권1호
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• pp.159-166
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• 2016

과학수업에서의 거꾸로 수업에 대한 이해와 경험을 바탕으로 거꾸로 수업을 적용하는데 겪는 어려움을 면담조사방법을 활용하여 분석하였다. 면담자는 서울, 경기에 근무하고 있는 교사 중 거꾸로 수업 경력을 기준으로 과학 교과에 2년 이상 거꾸로 수업을 운영한 경험을 가진 교사와 올해 처음 거꾸로 수업을 운영하기 시작한 교사를 초 중 고 학교급별로 각 1명 씩 총 6명을 선정하였다. 참여한 교사들에게 3단계 면담 조사를 실시한 결과, 초중고 과학 수업에서 거꾸로 수업 수행에 매우 높은 만족감을 나타내었다. 특히 탐구활동에 거꾸로 수업이 많은 도움이 된다고 하였다. 그러나 교사들은 수업 준비에 부담감을 가지고 있었으며 수업 구성에 대한 어려움을 겪고 있었다. 거꾸로 수업의 어려움 해결 방안에 대한 탐색으로서 교과서 체제에 대한 논의를 통해 현재의 수업을 개선하는데 다양한 시사점을 도출할 수 있었다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제11권5호
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• pp.3-11
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• 2011

게임세대를 위한 효과적인 교육방법으로 게임을 통한 학습이 주목을 받고 있다. 기존 교육용 게임의 설계방법은 필요한 모든 학습요소들과 게임요소들을 동시에 한 게임 안에 수용하도록 설계하는 것이다. 그래서 동기유발과 학습효과를 동시에 달성해야 하는 교육용 게임을 설계하는 것은 일반적으로 어렵다. 교육용게임을 설계하기 어려움의 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 동기유발기제를 사용하여 게임플레이와 학습플레이를 연동하는 G러닝 모델인 IGLM을 제안하였다. 제안하는 모델 IGLM은 게임레벨들과 학습레벨들을 따로 독립적으로 구성하고 있고 동기유발기제의 연동 메커니즘으로 게임레벨들과 학습레벨들이 서로 연동되어 진행된다. 제안하는 IGLM의 설계방법의 설계 어려움에 대하여 기존 설계방법들과 비교분석하였다. 분석결과에 의하면, 제안하는 IGLM은 기존 방법들의 설계 어려움을 해결할 수 있을 뿐 아니라 구성요소들의 설계의 난이도, 자유도, 그리고 수용범위가 가장 우수한 방법임을 알 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.175-182
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• 2013

이 연구는 초등교육에서 사이버가정학습의 참여를 저해하는 요인을 도출함으로써, 참여율 제고를 위한 시사점을 제시하는데 목적이 있다. 연구목적을 달성하기 위해 선행연구 분석을 통해 8가지 잠정적 저해요인(학습동기 및 태도의 문제, 컴퓨터에 대한 부담감, 컴퓨터 사용의 어려움, 새로운 학습방법의 어려움, 학습설계의 문제, 상호작용의 어려움, 화면설계의 문제, 환경상의 문제)를 도출하였다. 이를 바탕으로 총 33개 문항으로 구성된 설문지를 제작하여 사이버가정학습을 실시하고 있는 초등학생 429명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 수집된 자료의 로지스틱 회귀분석 결과, 초등교육에서 사이버가정학습 참여 저해에 영향을 주는 요인으로 컴퓨터에 대한 부담감과 새로운 학습방법의 어려움이 유의한 결과를 보였다. 이중에서 참여저해에 대한 영향력은 컴퓨터에 대한 부담감, 새로운 학습방법에 대한 어려움 순으로 나타났다. 즉, 컴퓨터에 대한 부담감과 새로운 학습 방법에 대한 어려움이란 문제가 클수록 사이버가정학습에의 참여를 더욱 저해하는 것으로 나타났다. 연구결과를 토대로 결론삼아 다음과 같은 초등사이버가정학습 참여율을 제고방안을 제안할 수 있다. 첫째, 초등교육에서 사이버가정학습의 참여 저해요인에 가장 큰 영향을 미치는 요인으로 지적된 '컴퓨터에 대한 부담감'을 줄이기 위해 학습자가 컴퓨터에 대한 두려움을 없애주고 컴퓨터가 학습에 유용하다고 느낄 수 있도록 '사전 컴퓨터교육'을 실시할 필요가 있다. 둘째, 사이버가정학습이 학교교육의 연장선상에서 인식될 수 있도록 학생들을 안내할 필요가 있다. 셋째, 초등학생을 대상으로 한 사이버가정학습 운영 시 컴퓨터에 대한 부담감이나 새로운 학습방법에 대한 어려움이 있는지 고려해 초등학생에 맞는 적절한 학습설계를 제공해야 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.1277-1283
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• 2010

많은 이러닝 시스템들은 맞춤형 서비스를 위해 SCORM(Sharable Content Object Reference Model)을 표준으로 채택하고 있다. 이러닝 시스템들은 학습자의 학습 효율을 높이기 위해서 학습 난이도를 평가하여 적용하고 있다. 그러나 SCORM은 런-타임 시 학습자의 수준 변화에 따른 맞춤형 콘텐츠 제공이 어렵고, 선택적 학습을 제어하기 어렵다는 단점 때문에 학습도중에 난이도를 변경하면서 학습 콘텐츠를 제공하기 어렵다. 본 논문에서는 이러한 SCORM의 단점을 보완하기 위하여, 학습 도중 학습자의 수준 변화에 따른 학습자의 수준을 재평가하여, 변화된 수준에 적합한 학습 콘텐츠를 제공하는 수준별 콘텐트 구성 시스템(SCOS)을 설계 및 구현하였다. 본 논문에서 구현한 시스템 단원 학습 도중 퀴즈가 제시되는 시점을 불규칙적으로 지정함으로써 학습자의 학습 몰입도를 높이고자 하였으며. 향후에는 보다 정밀한 수준 평가를 기반으로 학습자에게 최적화된 피드백을 제공할 수 있도록 보완할 계획이다.

• Smart Structures and Systems
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• 제29권1호
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• pp.195-206
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• 2022

Crack detection is essential for inspection of existing structures and crack segmentation based on deep learning is a significant solution. However, datasets are usually one of the key issues. When building a new dataset for deep learning, laborious and time-consuming annotation of a large number of crack images is an obstacle. The aim of this study is to develop an approach that can automatically select a small portion of the most informative crack images from a large pool in order to annotate them, not to label all crack images. An active learning method with difficulty learning mechanism for crack segmentation tasks is proposed. Experiments are carried out on a crack image dataset of a steel box girder, which contains 500 images of 320×320 size for training, 100 for validation, and 190 for testing. In active learning experiments, the 500 images for training are acted as unlabeled image. The acquisition function in our method is compared with traditional acquisition functions, i.e., Query-By-Committee (QBC), Entropy, and Core-set. Further, comparisons are made on four common segmentation networks: U-Net, DeepLabV3, Feature Pyramid Network (FPN), and PSPNet. The results show that when training occurs with 200 (40%) of the most informative crack images that are selected by our method, the four segmentation networks can achieve 92%-95% of the obtained performance when training takes place with 500 (100%) crack images. The acquisition function in our method shows more accurate measurements of informativeness for unlabeled crack images compared to the four traditional acquisition functions at most active learning stages. Our method can select the most informative images for annotation from many unlabeled crack images automatically and accurately. Additionally, the dataset built after selecting 40% of all crack images can support crack segmentation networks that perform more than 92% when all the images are used.

• 대한토목학회논문집
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• 제43권6호
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• pp.851-863
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• 2023

일정 규모 이상의 공공 건설 프로젝트에 대한 BIM(Building Information Model) 적용이 의무화됨에 따라 입찰단계에서부터 BIM 요구사항에 대한 관련 절차 및 기술에 대한 폭넓은 이해가 요구되고 있다. 그러나 대부분의 중소 시공 및 엔지니어링 기업은 BIM 수행역량이 낮고 관련 기존 업무 프로세스의 BIM 적용에 대한 이해 높지 않아, 입찰 요구사항에 대한 인지가 어렵고 입찰단계의 합리적인 의사결정이 쉽지 않다. 따라서 본 연구는 BIM 입찰문서 용어를 포함한 형태소 분석기를 딥러닝 모델에 결합하여 입찰문서의 BIM 요구사항의 난이도 판별 방법을 제시한다. 제안된 딥러닝 모델의 매개변수 영향이 조사되었으며 예측 결과의 타당성이 검토되었다. 그 결과, 제안된 모델이 시험 데이터에 대해 F1-score 0.83의 성능을 가지며, 모델의 판별 결과 또한 실제 BIM 수행 난이도를 타당하게 반영하고 있음을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.43-54
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• 2024

최근 언어모델을 활용하기 위한 연구가 활발히 이루어지며, 큰 규모의 언어모델이 다양한 과제에서 혁신적인 성과를 달성하고 있다. 하지만 실제 현장은 거대 언어모델 활용에 필요한 자원과 비용이 한정적이라는 한계를 접하면서, 최근에는 주어진 자원 내에서 모델을 효과적으로 활용할 수 있는 방법에 주목하고 있다. 대표적으로 학습 데이터를 난이도에 따라 구분한 뒤 순차적으로 학습하는 방법론인 커리큘럼 러닝이 주목받고 있지만, 난이도를 측정하는 방법이 복잡하거나 범용적이지 않다는 한계를 지닌다. 따라서, 본 연구에서는 신뢰할 수 있는 사전 정보를 통해 데이터의 학습 난이도를 측정하고, 이를 다양한 과제에 쉽게 활용할 수 있는 데이터 이질성 기반 커리큘럼 러닝 방법론을 제안한다. 제안방법론의 성능 평가를 위해 국가 R&D 과제 전문 문서 중 정보통신 분야 전문 문서 5,000건, 보건의료전문 문서 데이터 4,917건을 적용하여 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 LoRA 미세조정과 전체 미세조정 모두에서 전통적인 미세조정에 비해 분류 정확도 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인했다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2011년도 동계학술대회
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• pp.23-28
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• 2011

현재 교육대학교의 컴퓨터교육 전공에서 알고리즘 및 문제해결력 향상을 위해 프로그래밍교육을 실시하고 있다. 기존의 프로그래밍언어를 도구로 하는 학습은 오타 등 다량의 오류발생, 문법 표현 및 이해의 어려움, 알고리즘 표현의 난해함 등 많은 구조적인 문제점이 있어 프로그램학습 본래의 목적을 달성하기가 어렵다. 최근 ICT의 급속한 발전으로 프로그램학습을 교육용로봇을 활용할 수 있다. 본 연구에서는 교육용로봇 중 가장 많이 사용되고 있는 Mindstorms로봇의 NXT소프트웨어를 이용하여 컴퓨터교육 전공 학생들이 쉽게 프로그래밍학습을 할 수 있게 학습모형(교육과정 및 교재)을 개발하였다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제2권2호
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• pp.80-83
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• 2004

The core purpose of the system proposed in this paper is to help learners pursue proactive and self-oriented education by allowing learners to proactively configure their own content, that is, learners no longer have to be restricted by prescribed sequence of lectures. Although a variety of standardization and Learning Management System (LMS) were produced to develop and effectively manage web contents in response to active diffusion of internet application, practical changes to assist online learners are not yet to be found. In this paper, I would like to introduce a LMS that can support self-leading education by providing various types of learners at Virtual University with delicately organized educational contents for maximum efficiency. The system allows a learner to select a lecture or a chapter which has been presorted to meet his educational needs and intellectual ability. In general, most LMSs cannot meet every individual's educational needs because they structure their programs by letting learners simply choose from a list of available lectures at prescribed level or difficulty. However the Self-Leading LMS eliminates such boundaries by allowing learners to choose contents and difficulty within the limit set by their own educational competence.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제24권5호특별호
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• pp.531-538
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• 2005

The primary purpose of the study was to investigate the degree of difficulty and the causes of the difficulties in science instruction reported by elementary teachers and students. The secondary purpose was to suggest the effective methods to both of them to improve the efficiency of science instruction. For this study, the survey was carried out on 322 students and 156 teachers in the 3rd, 4th, and 5th grades. The questionnaires consisted of interest, difficulty and its factors. The results of this investigation are summarized as follows; 1. Teachers had relatively higher interest than students in science instruction content(textbook). Furthermore, the units that teachers showed interest differed from those that students had. This means that there is a significant difference of interest in instruction process between teachers and students. 2. Teachers felt much higher difficulty than students in the content of science instruction. This shows that the degree of interest might have little relation with that of difficulty, and that teaching of science seemed more difficult than teaming. Moreover, there was a difference of difficulty in the units between the teachers and students. The result shows a distinctive difference of difficulty in 8 units of the 3rd grade, 9 units n the 4th grade, and 12 units in the 5th grade (p<.05, p<.001, p<.005, respectively). It means that the difficulty depended on the units. 3. Students responded that they are responsible for difficulty factors of teaming, otherwise teachers thought that students are responsible for it, when the factors were divided into student factor, teacher factor, and curriculum factor. 4. Students demanded many experiments in the lab as well as easy and interesting instructions in order to reduce the degree of difficulty and to improve the condition of science instructions. However, teachers demanded the expansion of experimental equipments and materials as well as the improvement of the lab condition.