• 한국초등수학교육학회지
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• 제20권2호
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• pp.353-370
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• 2016

본 연구는 초등 수학 교사용지도서의 '수와 연산' 영역이 학습장애 학생과 학습부진 학생을 위한 증거기반교수 요인을 얼마나 포함하고 있는지 분석하였다. 분석은 선행연구를 기초로 제작된 분석기준을 활용하여 초등교사 3명이 실시하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 초등 수학 교사용지도서의 학습장애 학생 및 학습부진학생을 위한 증거기반교수 요인 포함수준은 전반적으로 중간정도였고, 학년별로 분석해본 결과 1~4학년 수학교사용지도서의 포함수준은 중간정도 5, 6학년 수학교사용지도서의 포함수준은 낮은 것으로 나타났다. 둘째, 증거기반 교수의 특징별로 분석해본 결과, '명확한 목표의 제시, 단일한 핵심개념 및 기술의 지도, 구체적 조작물과 반구체물의 사용, 명시적 교수, 관련된 예들의 제공, 충분한 독립적 연습기회의 제공 그리고 학생 진보의 확인'과 같은 요인들의 포함수준은 중간정도로 나타났고, '선수 수학 개념들 및 기술들의 복습, 오류 수정 및 교정적 피드백의 제공, 핵심어휘의 지도 그리고 전략들의 지도'와 같은 요인들의 포함수준은 낮은 것으로 나타났다. 셋째, 학년과 증거기반 교수특징의 포함수준 사이에 부적상관관계 (r= -.343)가 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 연구의 시사점을 논의하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.548-553
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• 2014

제조공정을 통해 생산된 화살의 성능을 평가하기 위한 방법으로, 활과 화살을 오랫동안 사용해 온 사냥꾼이나 레저 스포츠 용품을 만드는 기술자, 그리고 전문가의 개인적인 경험 등이 사용된다. 또한, 반복슈팅실험을 통해 얻어진 화살의 탄착점 집적도는 생산된 화살의 성능을 평가하기 위한 중요한 지표이다. 탄착점 집적도와 초고속카메라를 통해 촬영된 비행중인 화살의 이미지를 이용하여, 화살의 성능에 대한 연구가 수행되고 있다. 하지만, 화살의 특성(길이, 무게, 스파인, 오버랩, 곧기)과 탄착점의 분포간의 상관관계에 대한 연구는 부족하다. 본 논문에서는 탄착점 분포를 수치적으로 출력할 수 있는 시스템을 개발하고, 생산된 화살이 가지는 특성과 탄착점 사이의 상관관계모델을 구현하는 것이 목적이다. 모델의 입력은 화살이 가지는 특성(스파인, 곧기)이 사용되고, 출력은 화살의 노크 각도를 120도씩 회전시키면서 3번 반복 슈팅하여 얻어지는 삼각형 모양 좌표의 MAD(mean absolute distance)를 이용하였다. 상관관계 모델을 구현하기 위해서 입출력 학습데이터를 수집하였고, 모델의 구현을 위해서는 인공신경회로망(Artificial neural network, ANN)을 사용하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.11-20
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• 2018

2015 개정 교육과정이 컴퓨팅 사고력을 학생들의 필수 역량으로 정한 것은 컴퓨터교육에서 중대한 변화이다. 컴퓨팅 사고력을 크게 추상화와 자동화, 창의융합으로 분류한 중등 정보교과는 문제해결과 프로그래밍 영역을 교육과정 안에 포함하였다. 또한 컴퓨팅 사고력의 하위요소들 중에서 자료 표현은 학습자들의 문제해결을 위한 자료와 정보의 구조화 능력을 중요시 하고 있다. 대학에서 정보 과목 중등 예비교사들도 다이어그램 작성을 통해 정보 구조화 과정을 배우고 있다. 학생 간에는 다이어그램 구조화 능력에 차이를 보이고 있는데 학생들의 구조화 능력 계발에 도움이 되는 학습방법에 대한 연구는 드물다. 본 연구에서는 대학생들을 대상으로 어떤 학생들이 주어진 문제를 시각적 다이어그램으로 잘 구조화하는지 추상적 사고 성향과 성별 관점에서 차이 분석을 수행하였다. 그 결과 남학생에 비해 여학생이 구체적 사고 성향을 가지고 있으며 다이어그램의 특성에 따라 다른 사고가 요구되고 성별 차이가 있었다. 또한 추상적 사고 성향의 차이에 따라 다이어그램을 구조화하는데 차이를 보였다. 남녀 학생들의 사고 성향의 차이를 파악하여 이들을 보완할 수 있는 교육방법을 찾는다면 컴퓨팅 사고력 향상이라는 교육목적을 달성하는데 유용하다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.197-205
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• 2020

한국어는 자음과 모음과 같은 음소 단위의 발음은 고정되어 있고 표기에 대응하는 발음은 변하지 않기 때문에 외국인 학습자가 쉽게 접근할 수 있다. 그러나 단어와 어구, 문장을 말할 때는 음절과 음절의 경계에서 소리의 변동이 다양하고 복잡하며 표기와 발음이 일치하지 않기 때문에 외국어로서의 한국어 표준 발음 학습은 어려운 면이 있다. 그러나 영어 같은 다른 언어와 달리 한국어의 표기와 발음의 관계는 논리적인 원리에 따라 예외 없이 규칙화 할 수 있는 장점이 있으므로 발음오류에 대해 체계적인 분석이 가능한 것으로 여겨진다. 본 연구에서는 오류 발음과 표준 발음의 차이를 컴퓨터 화면상의 상대적 거리로 표현하여 시각화하는 모델을 제시한다. 기존 연구에서는 발음의 특징을 단지 컬러 또는 3차원 그래픽으로 표현하거나 입과 구강의 변화하는 형태를 애니메이션으로 보여 주는 방식에 머물러 있으며 추출하는 음성의 특징도 구간의 평균과 같은 점 데이터를 이용하는데 그치고 있다. 본 연구에서는 시계열로 표현되는 음성데이터의 특성 및 구조를 요약하거나 변형하지 않고 직접 이용하는 방법을 제시한다. 이를 위해서 딥러닝 기법을 토대로 자기조직화 알고리즘과 variational autoencoder(VAE) 모델 및 마코브 확률모델을 결합한 확률적 SOM-VAE 기법을 사용하여 클러스터링 성능을 향상시켰다.

• 디자인학연구
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• 제17권1호
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• pp.309-318
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• 2004

모바일 기기 사용의 확대와 시장 세분화로 인하여 다양한 모바일 컨텐츠 수요가 출현하기 시작하면서, 무선인터넷이 탑재된 휴대용 게임기에 적합한 어린이용 컨텐츠의 개발이 요구되고 있다. 요즘 어린이들은 컴퓨터 게임에 가장 관심이 많으며 바쁜 스케줄로 인해 또래친구들과 함께 어울려 놀 시간이 부족하다. 이러한 사용자의 요구에 따라, 어린이들에게 부족한 또래와의 상호작용을 보충하고 학습의 효과와 게임의 흥미를 줄 수 있는 무선인터넷 기반의 에듀테인먼트 게임 컨텐츠를 개발하고자 한다. 본 연구는 동향조사(state-of-art), 문헌 및 인터뷰와 설문을 통한 사용자 요구 사항 조사(User Research), 아이디어 발상을 통한 게임 컨텐츠 개발, 그리고 일단 제안된 컨텐츠 수정을 위한 행동관찰 프로토타입 테스트 등의 사용자 중심의 컨텐츠 디자인 프로세스를 거쳐 진행되는 과정을 개발 사례 통하여 제시한다. 개발된 게임 컨텐츠는 어린이들이 자신의 장래희망인 직업에 관한 지식을 습득하고 미리 체험할 수 있는 직업 시뮬레이션 게임 컨텐츠이다. 실세계에서의 어린이들의 놀이가 대부분 역할놀이라는 점에 착안하여 선정된 게임 형식이며, 무선인터넷을 기반으로 사용자간의 상호작용을 통하여 플레이하도록 유도하기 위해 플레이어들 간의 커뮤니케이션을 통한 도움주고 받기를 게임의 중요한 진행 요소로 설정하였다. 본 연구의 결과물은 새로운 매체를 위한 에듀테인먼트 컨텐츠의 방향을 제시하며, 어린이를 위한 사용자 중심 컨텐츠 설계 프로세스의 전형을 제시하는데 의의가 있다고 할 수 있다.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제21권4호
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• pp.445-459
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• 2018

본 연구는 시각적 표현의 활용이 비례식과 비례배분 학습에 미치는 영향을 탐구하고자 수행하였다. 이를 위해 시각적 표현에 집중하여 싱가포르 교과서와 한국 교과서의 '비례식과 비례배분'단원을 분석하고, 분석 결과를 바탕으로 한국 교과서를 시각적 표현을 중심으로 재구성하였으며, 재구성한 교재를 활용한 집단과 기존의 한국 교과서를 활용한 집단의 성취도 차이를 분석하였다. 먼저 두 교과서의 분석에서 한국 교과서는 총 85면에 6종 38개의 시각적 표현이 제시되어 있었고, 싱가포르 교과서에는 127면에 8종 152개의 시각적 표현이 활용되고 있었다. 이 결과를 바탕으로 한국 교과서를 재구성하였는데, 재구성한 단원에는 14면에 8종, 49개의 시각적 표현이 포함되었다. 마지막으로 재구성한 교재를 활용한 집단과 기존 교과서를 활용한 집단 간의 학습의 차이를 알아보기 위한 평가 후 결과를 독립표본 t-검정으로 분석한 결과 두 집단 간의 평균에 유의미한 차이를 확인할 수 있었다. 그룹간 성취 변화를 비교하고자 Mann-Whiteny 검사를 실시하였고, 상 중 하 수준별 집단 중 중위집단에서 가장 많은 효과가 있는 것으로 드러났다. 본 연구는 교과서의 시각적 표현을 분석하고 이를 통해 교재를 재구성, 현장에 투입함으로써 시각적 표현이 비례식과 비례배분의 학습에 긍정적 영향을 준다는 것을 밝혀냈다는 점에서 의의를 찾을 수 있다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제9권8호
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• pp.783-790
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• 2019

인공 신경망의 성공을 토대로 인지과학에서 인간 지능을 설명하려는 시도가 연결주의이다. 딥러닝 등 신경망 컴퓨터의 성과는 연결주의에 대한 전망도 낙관적일 것으로 보여준다. 그러나 고전적 계산주의, 또는 기호주의를 옹호하는 학자들(포더, 필리신, 맥래플린)은 인간의 언어와 사고의 관계를 토대로 연결주의는 성공할 수 없다고 주장하여 왔다. 연결주의에 대한 비판의 핵심은, 인공 신경망에는 체계성이 없기 때문에 신경망의 결과물은 우연적인 연합이나 조합에 불과하다는 것이다. 저자는 이 연구에서 연결주의에 대한 고전적 계산주의의 비판을 검토하고 연결주의가 인공 지능의 이론뿐 아니라 인간 지능의 이론으로서 여전히 확장될 수 있는 가능성을 제시한다. 이 연구의 구조는 다음과 같다. 첫째, 인공 신경망의 구조와 함께 연결주의에 대한 이해를 제시한다. 둘째, 고전적 계산주의자가 연결주의에 제기한 체계성 문제가 무엇인지를 소개한다. 셋째, 그 문제에 대한 연결주의의 대응으로 스몰렌스키의 벡터곱 이론을 소개한다. 넷째, 계산주의와 연결주의의 논쟁을 검토하여 체계성 문제가 어떤 방향으로 갈 때 연결주의와 고전적 계산주의 모두에게 발전적인 논의가 될 수 있는지를 모색한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.65-74
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• 2021

3차원 형상 복원(3D reconstruction)은 이미지 또는 영상 속 물체를 3차원 형상으로 복원하는 것을 말한다. 본 연구는 물체의 전반적 형상을 넘어 세부적인 모습까지 복원할 수 있는 표현력을 가진 3차원 형상 복원 네트워크인, 점진적 점유 네트워크를 제안한다. 본 연구가 제안하는 네트워크는 이미지 전체의 정보를 담고 있는 특징(feature)을 사용하는 기존 점유 네트워크와 달리, 수용 영역(receptive field)의 크기에 따라 다양한 수준의 이미지 특징을 추출해서 사용한다. 그리고, 다양한 수준의 이미지 특징을 디코더(decoder) 내 디코더 블록(decoder block)들에 순차적으로 반영하여, 형상 복원의 품질이 단계적으로 개선하는 네트워크 구조를 제안한다. 본 연구는 또한, 다양한 수준의 이미지 특징을 적절히 조합하여 사용하는 디코더 블록구조를 제안한다. 본 연구는 제안하는 네트워크의 성능 검증을 위해 ShapeNet 데이터 세트를 사용하였으며, 기존의 점유 네트워크(ONet) 및 다양한 수준의 이미지 특징을 사용하는 최신 연구(DISN)와 성능 비교하였다. 그 결과, 기존 점유 네트워크 대비 세 가지 검증 지표 모두에서 높은 성능을 달성하였으며, DISN과는 대등한 수준의 성능을 보여주었다. 그리고 복원 형상의 시각적 비교 결과, 본 연구의 점진적 점유 네트워크가 기존 점유 네트워크 대비, 물체의 세부 모습을 잘 복원하는 것을 확인하였다. 또한, DISN이 복원 실패한 물체의 얇은 부분 또는 이미지에서 가려진 부분을 본 연구의 네트워크는 잘 잡아내는 결과를 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 본 연구가 제안하는 점진적 점유 네트워크의 유용성을 검증하는 결과다.

• 정보보호학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.183-190
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• 2011

감시카메라 환경에서 군중의 비정상 집단행동 탐지란 감시카메라로부터 유입되는 영상에서 다중 객체가 위험에 처한 상황을 신속하고 정확하게 탐지하는 분야를 말한다. 본 논문에서는 CCTV 등과 같은 감시카메라 환경에서 움직임 벡터와 SVDD를 이용하여 집단내의 비정상 상황을 탐지하는 프로토타입 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 H.264 압축과정에서의 움직임 벡터 정보를 이용하여 영상내의 움직임 정보를 추출 표현하였으며, 비정상 집단행동의 판별 문제를 실용적 차원의 단일 클래스 분류 문제로 재해석하여 단일 클래스 SVM의 대표적 모델인 SVDD를 탐지기로 설계하였다. 제안된 시스템은 H.264 압축 과정에서 얻어지는 움직임 벡터를 이용함으로써, 실시간성을 보장하며 SVDD의 점증적 갱신 학습 능력으로 인하여 비정상 집단행동 데이터베이스의 변화에도 능동적으로 적응할 수 있다. 공개적으로 사용 가능한 벤치마크 데이터 셋인 PETS 2009와 UMN을 이용하여 본 논문에서 제안한 비정상 집단행동 탐지 시스템의 성능을 실험적으로 검증한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.63-70
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• 2022

2D 객체 감지 시스템은 최근 몇 년 동안 심층 신경망과 대규모 이미지 데이터세트의 사용으로 크게 개선되었지만, 아직도 범주 내에서 데이터 부족, 다양한 외관 및 객체 형상 때문에 자율 탐색 등과 같은 로봇 공학과 관련된 응용에서 2D 물체 감지 시스템은 적절하지 않다. 최근에 소개되고 있는 구글 Objectron 또한 증강 현실 세션 데이터를 사용하는 새로운 데이터 파이프라인이라는 점에서 도약이라 할 수 있지만, 3D 공간에서 2D 객체 이해라는 측면에서 마찬가지로 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 더 성숙한 2D 물체 감지 방법을 Objectron에 도입하는 3D 물체 감지 시스템을 나타낸다. 대부분의 객체 감지 방법은 경계 상자를 사용하여 객체 모양과 위치를 인코딩한다. 본 작업에서는 가우스 분포를 사용하여 객체 영역의 확률적 표현을 탐색하는데, 일종의 확률적 IoU라 할 수 있는 Hellinger 거리를 기반으로 하는 가우스 분포에 대한 유사성 측도를 제시한다. 이러한 2D 표현은 모든 객체 감지기에 원활하게 통합할 수 있으며, 실험 결과 데이터 집합에서 주석이 달린 분할 영역에 더 가까워서 Objectron의 단점이라 할 수 있는 3D 감지 정확도를 높일 수 있다.