• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1226-1229
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• 2013

우리의 교육은 다양한 매체의 등장과 기술의 발달로 인해 이러닝, 모바일 러닝, 소셜 러닝, 스마트 러닝에 이르기까지 다양한 방식으로 발전 하고 있다. 빠르게 변화하는 교육환경 속에서 우리가 지금 해야 하는 것은 기술의 발전이 가져다준 미래지향적인 교육 패러다임의 방향을 알고, 교육 현장에 적용하는 것이다. 스마트 시대에 적합한 학습환경을 마련하기 위해서는 이러닝의 주요 학습 환경 구성요소인 학습관리시스템(LMS: Learning Management Systems)의 변화가 매우 중요한 역할을 담당한다. 국내 외 이러닝 분야의 표준은 빠르게 신규 버전이 개발되고 새로운 영역의 표준들이 등장하고 있다. 본 논문에서는 디지털 콘텐츠 및 출판의 융합모델에 대한 표준으로 급부상중인 IMS의 Common Cartridge를 기반으로 하는 수준별 오답분석 시스템을 설계하였다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제31권3호
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• pp.149-163
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• 2024

As conversational AI systems such as ChatGPT have become more advanced, researchers are exploring ways to use them in education. However, we need effective ways to evaluate these systems before allowing them to help teach students. This study proposes a detailed framework for testing conversational AI across three important criteria as follow. First, specialized benchmarks that measure skills include giving clear explanations, adapting to context during long dialogues, and maintaining a consistent teaching personality. Second, adaptive standards check whether the systems meet the ethical requirements of privacy, fairness, and transparency. These standards are regularly updated to match societal expectations. Lastly, evaluations were conducted from three perspectives: technical accuracy on test datasets, performance during simulations with groups of virtual students, and feedback from real students and teachers using the system. This framework provides a robust methodology for identifying strengths and weaknesses of conversational AI before its deployment in schools. It emphasizes assessments tailored to the critical qualities of dialogic intelligence, user-centric metrics capturing real-world impact, and ethical alignment through participatory design. Responsible innovation by AI assistants requires evidence that they can enhance accessible, engaging, and personalized education without disrupting teaching effectiveness or student agency.

• 실천공학교육논문지
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• 제13권2호
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• pp.243-249
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• 2021

대학 자체로 선정한 대학 고유의 핵심 6개 역량들 중에서 측정된 부족한 사항들을 강화시켜 교육 목표에 도달하기 위해, 학생 융합적 사고 역량과 자기 계발 역량을 최대화하는 집중 이수형 과목 형태로 공학 관련 전공 콜라주 과목을 신설하였다. 학부/학과간 공유형 교육과정으로 진행하였고, 2020학년 1,2학기 각각에서 2개 이수 집단(전기전자제어공학부 전자공학전공; 26명, 광공학과; 28명) 54명을 대상으로 공통된20개 문항들의 설문 결과를 종합, 분석하였다. 그 결과 응답자75% 이상이 장소와 시간에 자유로운 온라인 학습에 긍정적이었고, 녹화된 동영상 학습 시간내 추가적인 상호작용 활동들과 팀티칭(team teaching) 방식을 보강한 집중 이수 형태는 학습 효과를 극대화할 수 있다고 판단한다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권4호
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• pp.13-18
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• 2019

본 연구는 컴퓨터기반 평가(CBA)의 효율적 사용 제고와 수업설계를 위하여 학생들의 CBA 인지유형과 학업성취도, 성격 5대 유형, 컴퓨터 효능감과의 관련성을 알아보았다. 이를 위해 온라인학습기반 시스템(LMS)을 바탕으로 CBA를 도입하고 있는 한 대학에서 CBA 수업을 50%이상 수강한 4학년 학생 50명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 그 결과, CBA 인지유형별로 학업성취도 (4년 평균학점)와 5대 성격 유형 간에는 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 즉, CBA 적응추구 유형의 학업성취도(GPA)가 가장 높았고 CBA 불만형/지필선호형의 평균평점이 가장 낮았다. 이와 비슷하게 성격 측면에서 CBA 적응추구형이 CBA 불만형보다 성실성 점수가 유의미하게 높았다. 또, 성실성, 친화성, 신경성이 높을수록 평균학점이 높게 나타났다. 본 연구는 CBA인지유형과 학업성취도, 성격 등의 연관성에 관한 최초의 시도라는 연구 의미가 있다.

• 과학교육연구지
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• 제44권2호
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• pp.240-258
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• 2020

과학 기술의 발전은 온라인 학습과 오프라인 학습을 조합한 플립 러닝(flipped-learning)이라는 새로운 형태의 수업 방법을 가져 왔다. 플립 러닝은 오늘날 교육 분야에서 보편적으로 활용되는 혼합 학습의 한 형태이다. 의학 교육과정에서 의료 인문학의 중요성을 강조하고 있음에도 불구하고 교육의 목적을 실현하기 위한 효과적인 교수 및 학습 모형이 없었다. 이 연구는 의료 인문학 수업에 플립 러닝을 적용하기 위해 수업을 설계하고 학습자의 인식을 분석하였다. 수업은 설계-개발-실행-평가의 5 단계 분석으로 구성된 ADDIE 모델을 기반으로 설계하였고, 의료인문학 도입의 목적과 의료인이 가져야 할 역량을 고려하여 수업을 재구성하고 학습자와 학습 환경을 분석했다. 교수자는 강의 영상을 제작하여 수업 전과 후에 LMS를 사용할 수 있도록 하였으며, 수업 중에 학습자와 학습자, 학습자와 교수자의 상호작용이 활발하게 이루어지도록 토론 수업을 실시하였다. 플립 러닝 의료 인문학 수업 결과는 다음과 같다. 첫째, 의학 인문 교육의 본질을 실현할 수 있다. 둘째, 의료인의 역량 강화에 기여한다. 셋째, 플립 러닝은 의학 인문학 교육의 새로운 교수 전략으로 활용할 수 있다. 이 연구의 결과는 향후 의료 인문학 수업에서 플립 러닝의 설계와 운영을 위하여 실천 방안을 제공하고 현재 이루어지는 전통적 방식의 의료인문학 수업에서 새로운 교수법 도입의 방향성을 제시하는 데 기여할 것으로 기대된다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2000년도 추계정기학술대회:지능형기술과 CRM
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• pp.397-406
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• 2000

대부분의 국방정보시스템의 소프트웨어는 높은 가용성, 신뢰성, 신속성, 정확성 등을 요구하는 대규모이면서 복잡한 실시간 시스템이다. 이러한 국방정보시스템의 소프트웨어 개발사업에 있어서 저비용 고효율의 미개국방경영 건설을 위하고 강한 전투력을 육성하기 위해서는 국방정보시스템의 효율적인 소프트웨어 개발사법이 요구된다. 따라서, 국방정보시스템의 소프트웨어 사업관리자가 개발사업을 관리하고 감독하는데 있어서 개발자와 사용자간의 조정 및 통제 기능을 수행하고 해당 국방정보시스템의 특성을 파악하여 성공적인 사업수행을 할 수 있도록 기술적인 사업관리 측면에서 구체적이고 상세화된 방안/지침을 제공하기 위한 전문가시스템의 지식베이스 도메인 지식개발에 관한 연구이다. 기존의 국방정보시스템의 사업관리자가 경험을 동해 축적해 온 기술, 정책, 아이디어, 노하우 등에 대한 지식을 습득하고 사업 관련자료에서 제시한 소프트웨어 생명주기 단계별 방안이나 지침 등을 바탕으로 하여 식별된 사실이나 내용을 지식베이스로 구축하여 국방정보시스템의 사업관리자가 필요로 할 때 설명모듈을 거쳐 임무 및 세부활동사항을 게시하여 줌으로써 사업관리 경험이 부족하거나 사업관리자가 교체되었을 때 사업관리자들이 업무를 지속적으로 연계시켜 임무수행이 가능하도록 기초/기반 여건을 제공하고자 한다. 본 논문은 국방정보시스템의 소프트웨어 개발사업에서 소프트웨어 생명주기 단계별 사업관리자의 임무 및 세부활동사항 지원용 전문가시스템을 개발할 때 이용할 수 있도록 도메인 지식을 개발하는 것이며 논문의 결과를 활용시 기대되는 효과는 본문을 참고 바란다.의 장점을 취합하여 설계되었다. 본 시스템은 기존의 UN/EDIFACT표준을 사용하고 있는 EDI환경과 기존 VAN 방식의 EDI 중계 시스템과 연동되며, 향후 관세청의 XML/EDI 표준 시행을 미리 대비하는 선도연구로서 자리매김이 된다. 본 연구에서는 개발된 XML/EDI 통관시스템은 향후, 서비스의 최대 걸림돌이 되어왔던 값비싼 EDI 사용료의 부담에서 벗어날 수 있게 할 것이며, 저렴한 EDI구축/운영 비용으로 전자문서교환의 활성화와 XML이 인터넷 기반의 문서유통 표준으로 자리매김할 수 있는 중요한 계기가 될 것이다.재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2000년도 추계정기학술대회:지능형기술과 CRM
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• pp.247-256
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• 2000

오늘날의 기업은 상품을 판매하는 것 뿐만 아니라 기업의 신용과 이미지를 위해 그 상품에 대한 사후처리(After Service) 업무에 많은 투자를 하고 있다. 이러한 양질의 사후서비스를 고객에게 공급하기 위해서는 많은 인력을 합리적으로 관리해야 하고 요청되는 고장수리 서비스 업무를 빠르게 해결하기 위해서는 업무를 인력들에게 합리적으로 배정을 하고 회사의 비용을 최소화하면서 정해진 시간에 요청된 작업을 처리하기 위해서는 인력들에게 작업을 배정하고 스케줄링하는 문제가 발생된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 화학계기의 A/S 작업을 인력에게 합리적으로 배정하는 스케줄링 시스템에 관한 연구이다. 먼저 스케줄링 모델을 HP 사의 화학분석 및 시스템을 판매, 유지보수 해 주는 "영진과학(주)"회사의 작업 스케줄을 분석하여 필요한 도메인과 고객서비스전략과 인력관리전략에서 제약조건을 추출하였고 여기에 스케줄링 문제를 해결하기 위한 방법으로 제약만족문제(CSP) 해결기법인 도메인 여과기법을 적용하였다. 도메인 여과기법은 제약조건에 의해 변수가 갖는 도메인의 불필요한 부분을 여과하는 것으로 제약조건과 관련되어 있는 변수의 도메인이 축소되는 것이다. 또한, 스케줄링을 하는데에 있어서 비용적인 측면에서의 스케줄링방법과 고객 만족도에서의 스케줄링 방법을 비교하여 가장 이상적인 해를 찾는데 트래이드오프(Trade-off)를 이용하여 최적의 해를 구했으며 실험을 통해 인력에게 더욱 효율적으로 작업들을 배정 할 수 있었고 또한, 정해진 시간에 많은 작업을 처리 할 수 있었으며 작업을 처리하는데 있어 소요되는 비용을 감소하는 결과를 얻을 수 있었다. 검증하였다.를, 지지도(support), 신뢰도(confidence), 리프트(lift), 컨빅션(conviction)등의 관계를 통해 다양한 방법으로 모색해본다. 이 연구에서 제안하는 이러한 개념계층상의 흥미로운 부분의 탐색은, 전자 상거래에서의 CRM(Customer Relationship Management)나 틈새시장(niche market) 마케팅 등에 적용가능하리라 여겨진다.선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without complexity

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
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• pp.357-364
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• 2000

기존의 웹 디자인은 웹이라는 매체의 특성 상 디자인적인 요소가 매우 중요함에도 불구하고 디자인은 위한 구체적인 방법론이 미약하다. 특히, 많은 소비자들을 유인하고 구매를 촉발시켜야 하는 인터넷 쇼핑몰의 경우에는 더욱 더 그럼하에도 불구하고 이를 위한 전략적인 방법론이 부족하다. 즉, 기존 연구들은 제품의 다양성, 서비스, 촉진, 항해량, 편리성, 사용자 인터페이스 등이 중요하다고 하였지만 실제 인터넷 쇼핑몰을 디자인하는 입장에서는 활용하기가 상당히 애매하다. 그 이유는 이들 요인들은 서로 영향관계를 가지고 있어서 사용자 인터페이스가 복잡하면 항해량이 늘어나 편리성이 감소하고, 제품이 늘어나더라도 검색엔진을 사용하면 상대적으로 항해량이 감소하게 되어 편리성이 증가한다. 따라서, 이들 요인을 활용하여 인터넷 쇼핑몰을 구축하려면 요인간의 영향관계를 면밀히 파악하고 이 영향요인이 소비자의 구매행동에 어떠한 영향을 주는지가 충분히 검토되어야 한다.이에 본 연구에서는 퍼지인식도를 이용하여 인터넷 쇼핑몰 상에서 소비자의 구매행동에 영향을 주는 요인을 추출하고 이들 요인간의 인과관계를 도출하여 보다 구체적이고 전략적으로 인터넷 쇼핑몰을 디자인할 수 있는 방법으로 web-Cogmulator를 제시한다. Web-Cogmulator는 소비자의 쇼핑몰에 대한 암묵지식 형태의 구매행동을 형태지식화하여 지식베이스 형태로 가지고 있기 때문에 인터넷 쇼핑몰의 다양한 요인의 변화에 따른 소비자의 구매행동을 추론 시뮬레이션하는 것이 가능하다. 이에 본 연구에서는 기본적인 인터넷 쇼핑몰 시나리오를 바탕으로 추론 시뮬레이션을 실시하여 Web-Cogmulator의 유용성을 검증하였다.를, 지지도(support), 신뢰도(confidence), 리프트(lift), 컨빅션(conviction)등의 관계를 통해 다양한 방법으로 모색해본다. 이 연구에서 제안하는 이러한 개념계층상의 흥미로운 부분의 탐색은, 전자 상거래에서의 CRM(Customer Relationship Management)나 틈새시장(niche market) 마케팅 등에 적용가능하리라 여겨진다.선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without complexity of computati