• 인간행동과 음악연구
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• 제3권1호
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• pp.63-76
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• 2006

1980년대 이후 음악과 학습에 관한 많은 연구들은 다양한 학습 기술에 필요한 인지기술의 영역에 대한 음악의 효과성을 계속해서 입증해 오고 있다. 음악과 학습에 관한 많은 연구들은 주로 음악의 인지기술과 학습의 세부적 기술들을 개별적으로 연관 지어 다루고 있으며, 음악이 비음악적 능력에 어떠한 영향을 미치는 지에 관심을 두고 있다. 이에 본 연구는 인지 학습기술과 음악적 인지기술과의 상관관계를 설명하고 있는 다양한 이론 및 연구들을 소개하고, 이를 통해 음악이 비음악적 능력 중 학습 기술에 어떠한 영향을 미치는 지를 정리해 보고자 하였다. 먼저 음악적 능력과 공간 지각력과의 상관관계를 설명하는 두 가지 이론으로서, "신경적 연계성(neural theories)" 이론과 "근접적 전이(near transfer)" 이론에 대해 살펴보았다. 이를 통해 음악적 기술과 공간적 기술을 담당하는 대뇌의 신경망 구조에서 음악 정보를 처리하는 과정이 어떻게 공간적-시간적 정보처리 과정과 연계되는 지를 설명하였다. 또한 음악이 학습과정에 필요한 주의력, 관찰력, 독립적 사고, 문제해결력, 비판적 사고 등을 강화시킨다고 제안하는 "동기이론"을 소개하였다. 이러한 이론들에 근거하여 음악과 학습기술과의 상관관계를 메타분석한 연구들을 살펴보았다. 많은 연구들이 음악기술과 학습기술의 상관관계는 물론 유의미한 인과 관계가 있음을 보여주었으며 이러한 결과들은 음악적 훈련 과정에서 습득되는 음악의 공간적, 시간적 개념이 학습기술에 긍정적인 영향을 미친다는 점을 지지한다. 다양한 학습기술에서도 공간 지각 능력을 주로 사용하는 수학과 읽기에 관한 연구가 많았는데, 특히 수학적 개념 중에서 분수나 집합 개념과 같은 추상적 개념들이 가장 높은 상관관계가 있었으며 읽기 능력에서는 시간적 개념에 근거한 단어 나열, 문자로 상징된 언어를 해석(decode)하는 기술이 강화된다는 점을 보여주었다. 음악과 학습과의 관계를 설명한 많은 연구들은 음악의 지각인지 기술이 다른 학습 분야에 전이된다는 사실을 이론적으로 지지하며, 또한 이러한 현상을 설명하는 세 가지 가설은 구조화된 음악활동이 학습 현장에 있는 아동들에게 효율적인 치료 교육적 개입이 될 수 있다는 근거를 제공할 수 있을 것이다.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제47권1호
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• pp.22-33
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• 2010

본 연구의 목적은 전문대학 공학계열 학생들의 학업성취와 자기조절학습전략의 향상을 위하여 성찰저널을 수업에 적용하고 그 효과성을 검증하는 데 있다. 본 연구에서 사용한 성찰저널은 학생들의 학업성취와 자기조절학습전략, 특히 메타인지와 비판적 사고 등을 향상시키기 위한 인지도구로서 (1) 5점 Likert 척도로 된 자기평가, (2) 수업에세이, (3) 동료와의 대화, (4) 교수님과의 대화 등으로 구성되어 있는 '구조화된 성찰저널'이다. 이러한 성찰저널의 효과를 검증하기 위하여 2009년 8월 24일부터 10월 16일까지 총 8주 동안 공학계열 1학년 94명(이론반 42명, 실험실습반 52명)을 연구반(성찰저널 적용 수업)과 비교반(성찰저널을 적용하지 않는 반)으로 구분하여 수업을 진행하고, 이러한 수업 유형에 따라 사전과 사후의 학업성취도와 자기조절학습전략의 차이가 있는지를 검증하기 위해 공분산 분석(analysis of covariance)을 실시하였다. 연구 결과, 성찰저널이 공학계열 신입생들의 학업성취도와 자기조절학습전략을 향상시키는 데 긍정적인 효과가 있음이 증명되었다.

• 정보교육학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.413-422
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• 2014

로봇교육과 프로그래밍교육이 학습자들에게 미치는 긍정적인 효과는 거의 동일하지만, 로봇교육은 프로그래밍교육에 비하여 로봇구입이라는 경제적 비용과 학습자의 인지적 부담을 증가시키는 로봇 제작 과정이 포함되기도 하는 차이점이 있다. 이러한 차이점으로 인하여 모든 학교급 또는 모든 학습 목표에 대하여 프로그래밍교육이 동일한 효과를 갖지 않을 수도 있을 것이다. 이러한 가정을 확인하기 위하여 본 연구에서는 국내에서 발표된 로봇교육의 효과에 대한 논문을 메타분석하여 효과크기를 산출하고 프로그래밍교육의 효과크기와 비교한다. 비교 결과를 바탕으로 로봇교육의 방향을 제시하고자 한다. 로봇교육과 프로그래밍교육의 평균 효과크기는 각각 0.6664과 0.4060로 유의미한 차이를 보였다. 초등학생의 경우 평균 효과크기가 로봇교육은 0.373, 프로그래밍교육은 0.667로 유의미한 차이를 보였다. 중학생이 로봇교육과 프로그래밍교육 모두에서 가장 큰 효과를 보였으며, 학교급이 높아질수록 프로그래밍교육에 비하여 로봇교육의 효과가 커짐을 알 수 있었다. 목적별 분석 결과 프로그래밍교육은 모든 영역에 고르게 중간의 효과를 보인 반면 로봇교육은 인지적 영역보다 정의적 영역에 더 큰 효과가 있었다. 교육방법별로 분석한 결과 로봇제작의 효과크기는 1.3294로 높은 효과를 보이며, 로봇제작과 프로그래밍, 로봇프로그래밍, 로봇활용의 순으로 중간의 효과를 보였다. 본 연구의 결과에 따라, 프로그래밍교육이 로봇교육에 비하여 전반적으로 효과가 크고, 로봇교육은 중학생 이상의 대상에 대하여 프로그래밍 교육보다 효과가 크며, 로봇교육은 정의적 영역의 향상에 효과가 있다. 또한 로봇교육은 단순 로봇활용보다는 로봇제작, 로봇프로그래밍을 포함하여, 다양한 주제에 적용할 때 더 큰 효과가 있음을 알 수 있다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.160-165
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• 2023

본 연구에서는 SNS와 같이 이미지와 함께 글을 작성하는 활동을 보조하기 위해 YOLO와 GPT를 활용한 SNS 문장 작성 보조 시스템을 제안한다. YOLO 모델을 활용하여 글 작성 시 삽입되는 이미지에서 객체를 추출하고 메타정보인 GPS 정보, 생성 시간 정보도 추출하여 함께 GPT의 프롬프트 값으로 사용한다. YOLO 모델을 사용하기 위해 양식 이미지 데이터로 학습하여 사용했으며 해당 모델의 mAP score는 평균 약 0.25이다. GPT는 '맛집 리뷰' 주제의 1,000개의 블로그 텍스트 데이터를 학습하였으며, 본 연구에서 학습된 모델을 사용하여 이미지에서 추출한 2가지 타입의 키워드로 문장을 생성하였다. 생성된 문장의 실용성을 평가하기 위해 설문을 진행하였으며 설문 결과의 명확한 분석을 위해 폐쇄형 설문을 진행하였다. 삽입한 이미지와 키워드 문장을 제공하여 질문에 대해 3가지 평가 항목을 두어 진행하였다. 설문 결과 이미지의 핵심 키워드 경우 유의미한 문장을 생성한다는 결과를 얻을 수 있었다. 본 연구를 통해서 이미지 기반 문장 생성 시 이미지 키워드와 GPT 학습 내용과의 관계에 따라 결과물의 정확성이 달라진다는 결과를 얻을 수 있었다.

• 지적과 국토정보
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• 제50권1호
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• pp.181-200
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• 2020

본 연구는 OLS모형을 적용하여 주택보유기간에 영향을 미치는 결정요인을 추정한 후 SVM, Decision Tree, Random Forest, Gradient Boosting, XGBoost, LightGBM을 통해 각 모형별 예측력을 비교하였다. 예측력이 가장 높은 모델을 기반모델 삼아 앙상블 모형 중 하나인 Stacking모형을 적용하여 더욱 예측력이 높은 모형을 구축하여 주택시장의 주택거래량을 파악할 수 있다는 점에 선행 연구와의 차이가 있다. OLS분석 결과 매도이익, 주택가격, 가구원 수, 거주주택형태(단독주택, 아파트)이 주택보유기간에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, RMSE를 기준삼아 각 머신러닝 모형과 예측력 비교한 결과 머신러닝 모델의 예측력이 더 높은 것으로 나타났다. 이후, 영향을 미치는 변수로 데이터를 재구축한 후 각 머신러닝을 적용하여 예측력을 비교하였으며, 분석 결과 Random Forest의 예측력이 가장 우수한 것으로 나타났다. 또한 예측력이 가장 높은 Random Forest, Decision Tree, Gradient Boosting, XGBoost모형을 개별모형으로 적용하고, Linear, Ridge, Lasso모형을 메타모델로 하여 Stacking 모형을 구축하였다. 분석 결과, Ridge모형일 때 RMSE값이 0.5181으로 가장 낮게 나타나 예측력이 가장 높은 모델을 구축하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.203-211
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• 2008

프로슈머의 등장과 동영상 콘텐츠가 디지털 방식으로 제작되면서 기존의 동영상을 다양한 방법으로 편집하는 UCC가 활성화되었다. 수많은 UCC가 제작되면서 저작권 문제, 복사에 따른 중복성 문제 그리고 저작물의 내용 문제 등이 대두되었다. 또한 기존의 동영상을 재구성할 경우 동영상 제작과정을 체계적으로 관리하고 동영상 콘텐츠를 표준화하여 재구성 및 재사용성에 따른 생산성을 높일 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 UCC에 적합한 동영상 콘텐츠의 검색, 재사용성 그리고 저작권 등의 중요성을 인식하고, 동영상 콘텐츠의 제작 유통 재편집을 고려하여 e-Learning에 널리 채택되고 있는 SCORM 표준안을 기반으로 동영상 재사용 시스템을 구축하였다. 콘텐츠 객체의 메타데이터를 이용하여 동영상 콘텐츠의 검색과 재사용을 용이하게 할 뿐만 아니라 제작자 및 일반 사용자들이 자신의 취향에 따라 콘텐츠 객체들을 선택하고 재구성하여 자신만의 창의적 동영상 UCC를 쉽게 제작할 수 있다. Scene 단위의 동영상 객체별로 저작권을 관리하여 저작권 문제를 해소하는데 효과가 있을 것으로 본다. 인터랙티브 스토리텔링 기법의 하나로 SCORM의 시퀀싱 기능을 사용하여 사용자의 기호에 따라 맞춤형으로 동영상을 감상할 수 있는 개별화된 동영상 콘텐츠의 제작도 가능하다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.992-999
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• 2014

단백질이 존재하는 세포내의 다중 위치를 정확하게 예측하기 위하여 다중레이블 학습 방법을 광범위하게 비교한다. 이를 위하여 다중레이블 분류의 접근 방법인 알고리즘 적응, 문제 변환, 메타 학습의 여러 방법을 비교 평가한다. 다양한 관점에서 다중레이블 분류 방법의 특성을 평가하기 위하여 12가지 평가 척도를 사용하였고, 최적의 성능을 보이는 방법을 찾기 위하여 새로운 요약 척도를 사용하였다. 비교 실험 결과, 흔하지 않은 다중레이블 집합을 가지치기 하는 멱집합 방법과, 관련 레이블들을 추가된 특징으로 나타내는 분류기-체인 방법의 성능이 높았다. 또한, 이들 방법들로 구성된 여러 개의 분류기를 조합하면 더욱 성능이 향상되었다. 즉, 세포내 위치간의 연관관계를 사용하는 것이 예측에 효과적인데, 특정 생물학적 기능을 수행하는 단백질의 세포내 위치들의 관계는 독립적이지 않고 서로 관련되어 있기 때문이라 판단된다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권7호
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• pp.680-685
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• 2017

온라인 소셜미디어의 등장으로 방대한 사용자 데이터가 수집되고 이는 루머의 탐지와 같은 복잡하고 도전적인 사회 문제를 자료 기반 기법으로 해결할 수 있게끔 한다. 최근 딥러닝 기반 모델들이 이러한 문제를 해결하기 위한 빠르고 정확한 기법 중의 하나로서 소개되었다. 하지만 기존에 제시된 모델들은 전파 종료 후 작동하거나 오랜 관찰기간을 필요로 하여 활용성이 제한된다. 이 연구에서는 초기 소량 데이터만을 활용하는 recurrent neural networks (RNNs) 기반의 빠른 루머 분류 알고리즘을 제안한다. 제시된 모델은 소셜미디어 스트림을 시계열 자료로 변환하여 사용하며, 이 때 시계열 데이터는 팔로워 수와 같이 정보 전파자 관련 정보는 물론 주어진 컨텐츠에서 추론한 언어심리학적 감성의 점수로 구성된다. 수백만의 트윗을 포함하는 498개의 실제 루머 및 494개의 비루머 사례 분석을 통해 이 연구는 제안하는 RNN 기반 모델이 초기 30개의 트윗 만으로도 (초기 수시간) 0.74 F1의 높은 성능을 보임을 확인한다. 이러한 결과는 실제 응용가능한 수준의 빠르고 효율적인 루머 분류 알고리즘 개발의 초석이 된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.505-517
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• 2011

햅틱 감각은 인간 오감의 하나로 인지적 발달과 일상적 생활에 영향을 주는 필수적인 감각이다. 최근 햅틱 테크놀로지에 대한 논의와 연구가 활발해지기 시작하였는데, 본 논문에서는 햅틱의 의미와 학습에 있어서의 중요성을 살펴보고, 이를 교육에 활용한 콘텐츠의 사례를 연구한 후, 햅틱 테크놀로지를 장애아동의 교육에 활용할 수 있는 방법을 논하였다. 그 방법으로, 국 내외 데이터베이스를 검색하여 햅틱을 교육에 활용한 논문만을 선정하여 이를 메타분석적 방법으로 분석하였다. 햅틱 테크놀로지를 이용한 몇 안되는 연구는 일반학생의 과학과 수학 학습에 집중되어 있었으나, 햅틱 테크놀로지는 감각적, 학습적, 인지적 장애를 포함한 다양한 장애와 특성을 가진 아동의 교육에 유용한 도구가 될 수 있으며, 과학, 수학 뿐아니라 음악, 미술, 역사 등 교과의 여러 분야에 걸쳐 활용될 수 있을 것이다.

• 대한화학회지
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• 제64권3호
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• pp.189-195
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• 2020

이 연구에서는 외국어 고등학교의 화학 I 수업에서 거꾸로 수업의 효과를 탐색하였다. 광역시에 소재한 외국어 고등학교의 1학년 176명(남학생 43명, 여학생 133명)을 대상으로 한 학기 동안 거꾸로 수업을 적용한 후 그 효과를 인지적·정의적 측면에서 조사하였다. 수업 전에 학생들에게 활동지를 제공하여 학습 내용을 요약하도록 하였고 수업 중에는 학생 참여형 활동을 진행하였다. 한 학기 동안 거꾸로 수업을 운영한 후, 중간고사 및 기말고사 점수를 분석하였고, 화학 교과 및 수업 방식에 대한 인식을 설문을 통해 조사하였다. 중간고사 및 기말고사 점수를 분석한 결과, 거꾸로 수업이 인지적 측면에서 효과적일 가능성을 보여주었으며, 화학 교과 및 거꾸로 수업에 대한 태도와 같이 정의적 측면에서도 긍정적인 인식이 조사되었다. 특히 학생들은 거꾸로 수업이 자기 주도 학습과 메타학습을 증진시켰다고 응답하였다. 이러한 결과를 바탕으로 교육학적 함의를 논의하였다.