• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.111-121
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• 2004

협동학습 모델 중에서 매우 간단하고 적용이 쉬운 구조중심 협동학습은 다양한 구조의 유기적 연결과 학습내용의 결합을 통해 교수학습이 이루어진다. 본 연구에서는 이러한 구조중심의 협동학습을 위한 교수-학습 모델을 제안하고, 이를 지원하는 웹기반 구조중심 협동학습 시스템을 설계 및 구현하였다. 본 연구에서 제안하는 구조중심 협동학습 모델에서는 교과학습에 적용할 수 있는 구체적인 틀을 제시하여 협동학습을 효과적으로 지원할 수 있도록 하였다. 또한 학습 내용과 형태에 따라 다른 구조를 적용할 수 있도록 지식 습득형, 탐구형, 기능 숙달형 구조로 분류하고 이에 따른 적용 모형들을 제시하고 있다. 이러한 모형들을 기반으로 실제 협동학습을 수행할 수 있도록 시스템을 구현하여, 수업에 적용한 후 그 효과를 분석해 보았다.

• 한국전자거래학회:학술대회논문집
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• 한국전자거래학회 2004년도 e-Biz World Conference
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• pp.294-301
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• 2004

·Text-mining approach to e-documents organization based on topic hierarchy - Machine-Learning ＆ information Theory-based ㆍ 'Category(topic) discovery' problem → document bundle-based user-constraint document clustering ㆍ 'Automatic categorization' problem → Accelerated EM with CU-based active learning → 'Hierarchy Construction' problem → Unsupervised learning of category subsumption relation

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.35-40
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• 2015

본 논문은 유전 알고리즘 기반 귀납적 학습 환경 하에서 메타 학습법을 이용한 다중 분류기 시스템의 구축에 관한 것이다. 메타 학습법을 이용한 다중 분류기 시스템의 구축에서 분류기는 일반 분류기와 메타 분류기로 구성된다. 메타 분류기는 사례에 대한 일반 분류기의 분류 결과에 학습 알고리즘을 적용하여 얻어진다. 분류시스템의 의사 결정과정에서 메타 분류기의 역할은 일반 분류기의 분류 결과를 평가하여 최종 의사 결정 과정에의 참여 여부를 결정하는 것이다. 분류 시스템은 분류기의 분류 결과가 옳은 것으로 평가된 결과들만 취합하여 이를 바탕으로 최종 분류 결과를 도출해 낸다. 메타 학습법이 다중 분류기 시스템의 성능에 미치는 영향을 다수의 사례 집합을 이용하여 평가하였다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제55권8호
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• pp.2854-2863
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• 2023

Objective: To present a hybrid approach that incorporates a constrained beam-hardening estimator (CBHE) and deep learning (DL)-based post-refinement for metal artifact reduction in dental cone-beam computed tomography (CBCT). Methods: Constrained beam-hardening estimator (CBHE) is derived from a polychromatic X-ray attenuation model with respect to X-ray transmission length, which calculates associated parameters numerically. Deep-learning-based post-refinement with an artifact disentanglement network (ADN) is performed to mitigate the remaining dark shading regions around a metal. Artifact disentanglement network (ADN) supports an unsupervised learning approach, in which no paired CBCT images are required. The network consists of an encoder that separates artifacts and content and a decoder for the content. Additionally, ADN with data normalization replaces metal regions with values from bone or soft tissue regions. Finally, the metal regions obtained from the CBHE are blended into reconstructed images. The proposed approach is systematically assessed using a dental phantom with two types of metal objects for qualitative and quantitative comparisons. Results: The proposed hybrid scheme provides improved image quality in areas surrounding the metal while preserving native structures. Conclusion: This study may significantly improve the detection of areas of interest in many dentomaxillofacial applications.

• 한국비블리아학회지
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• 제13권2호
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• pp.197-219
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• 2002

교육은 인간 행동의 계획적인 변화이다. 이러한 변화는 인간의 학습 과정을 통해 이루어진다. 학습이 이루어지는 과정과 그 심리적 기제를 설명하는 법칙이나 이론적 체계는 학습이론에 그 바탕을 두고 있다. 학교교육을 지원하는 기본 시설로서의 학교도서관은 교수-학습이론과 어떤 관련이 있고, 어떤 기여를 할 수 있는지, 그 방법은 어떻게 되어야 할 것인지에 대한 객관적 통찰은 학교도서관의 교육적 탐구와 학문적 탐구를 위한 기반이 된다. 본고에서는 학습이론의 큰 흐름인 행동주의 학습이론 인지주의 한습이론, 구성주의 학습이론 등을 중심으로 학교도서관의 교수-학습 이론적 기반을 고찰한다. 이를 바탕으로 학교도서관의 교육적 기초를 도서관기반교육접근법 (LBEA)으로 정립하고 있다.

• 정보기술과데이타베이스저널
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• 제4권1호
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• pp.65-77
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• 1997

This paper describes and effective teaching approach to an undergraduate database course. This research draws on practical experience based on the hands-on practice approach which leads students to develop a database application utilizing various tools. Students not only learn concepts, methodologies and tools of database technology in class and through online multimedia learning aids, but also practice how to integrate them through collaborative team projects. The course employs collaborative learning approach and multimedia and internet technologies. Students are encouraged to work collaboratively on assignments and projects and to learn independently through online multimedia learning aids.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.9-16
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• 2016

Collaborative filtering(CF) uses the purchase or item rating history of other users, but does not need additional properties or attributes of users and items. Hence CF is known th be the most successful recommendation technology. But conventional CF approach has some significant weakness, such as the new user problem. In this paper, we propose a approach using word embedding with skip-gram for learning distributed item representations. In particular, we show that this approach can be used to capture precise item for solving the "new user problem." The proposed approach has been tested on the Movielens databases. We compare the performance of the user based CF, item based CF and our approach by observing the change of recommendation results according to the different number of item rating information. The experimental results shows the improvement in our approach in measuring the precision applied to new user problem situations.

• 정보교육학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.497-506
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• 2013

본 연구의 목적은 스마트 테크놀로지를 활용한 팀 기반 학습(Smart technology-enhanced Team-Based Learning, S-TBL) 모형 설계를 위한 디자인 원칙과 S-TBL의 개요, 절차 및 활동을 개념화하는 것이다. 이를 위해 기존의 팀 기반 학습(Team-Based Learning, TBL) 모형을 기반으로 모바일 테크놀로지, 협력학습, 문제해결학습과 다양한 평가 모형들을 종합한 학습 모형을 설계하였다. 기존의 TBL 모형을 기반으로 스마트 테크놀로지 학습 환경에서 적용 가능한 학습 모형을 설계함에 있어 1) 학습 자원, 평가 도구, 문제해결상황과 문제해결과정을 통합하는 총체적인 학습 환경을 제공하고, 2) 팀 구성원 간 및 교수자와 학습자 간 협력과 커뮤니케이션을 증대시킬 수 있는 환경 개발에 중점을 두었다. 이러한 S-TBL 모형은 1) 개별 학습과 협력적인 팀 학습을 통합하고, 2) 개념 학습과 문제해결 및 비판적 사고력 신장을 위한 학습을 통합하며, 3) 개별 평가와 그룹 평가를 통합하고, 4) 자기주도적 학습과 강의식 설명 학습을 통합하고, 5) 개인적 성찰과 산출물의 공유를 통합할 수 있도록 설계되었다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제18권2호
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• pp.268-281
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• 2022

The development of information technology is bringing many changes to everyday life, and machine learning can be used as a technique to solve a wide range of real-world problems. Analysis and utilization of data are essential processes in applying machine learning to real-world problems. As a method of processing data in machine learning, we propose an approach based on applying multiple linear regression models by interlacing data to the task of classifying similar software. Linear regression is widely used in estimation problems to model the relationship between input and output data. In our approach, multiple linear regression models are generated by training on interlaced feature data. A combination of these multiple models is then used as the prediction model for classifying similar software. Experiments are performed to evaluate the proposed approach as compared to conventional linear regression, and the experimental results show that the proposed method classifies similar software more accurately than the conventional model. We anticipate the proposed approach to be applied to various kinds of classification problems to improve the accuracy of conventional linear regression.

• ETRI Journal
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• 제46권1호
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• pp.137-153
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• 2024

This study introduces a new approach in Korean morphological analysis combining dictionary-based techniques with Transformer-based deep learning models. The key innovation is the use of a BERT-based reranking system, significantly enhancing the accuracy of traditional morphological analysis. The method generates multiple suboptimal paths, then employs BERT models for reranking, leveraging their advanced language comprehension. Results show remarkable performance improvements, with the first-stage reranking achieving over 20% improvement in error reduction rate compared with existing models. The second stage, using another BERT variant, further increases this improvement to over 30%. This indicates a significant leap in accuracy, validating the effectiveness of merging dictionary-based analysis with contemporary deep learning. The study suggests future exploration in refined integrations of dictionary and deep learning methods as well as using probabilistic models for enhanced morphological analysis. This hybrid approach sets a new benchmark in the field and offers insights for similar challenges in language processing applications.