• 응용통계연구
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• 제32권1호
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• pp.41-68
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• 2019

멀티 뷰 기법은 데이터를 다양한 관점에서 보려는 접근 방법이며 데이터의 다양한 정보를 통합하여 사용하려는 시도이다. 최근 많은 연구가 진행되고 있는 멀티 뷰 기법에서는 단일 뷰 만을 이용하여 모형을 학습시켰을 때 보다 좋은 성과를 보인 경우가 많았다. 멀티 뷰 기법에서 딥 러닝 기법의 도입으로 이미지, 텍스트, 음성, 영상 등 다양한 분야에서 좋은 성과를 보였다. 본 연구에서는 멀티 뷰 기법이 인간 행동 인식, 의학, 정보 검색, 표정 인식 분야에서 직면한 여러 가지 문제들을 어떻게 해결하고 있는지 소개하였다. 또한 전통적인 멀티 뷰 기법들을 데이터 차원, 분류기 차원, 표현 간의 통합으로 분류하여 멀티 뷰 기법의 데이터 통합 원리를 리뷰 하였다. 마지막으로 딥 러닝 기법 중 가장 범용적으로 사용되고 있는 CNN, RNN, RBM, Autoencoder, GAN 등이 멀티 뷰 기법에 어떻게 응용되고 있는지를 살펴보았다. 이때 CNN, RNN 기반 학습 모형을 지도학습 기법으로, RBM, Autoencoder, GAN 기반 학습 모형을 비지도 학습 기법으로 분류하여 이 방법들이 대한 이해를 돕고자 하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제6권3호
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• pp.115-126
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• 2001

In constructive view, acquiring knowledge is made by experiences among members or elements. The knowledge in e-learning system can be extended up to knowledge of teachers and knowledge. of operating managers. We have many difficult problems to develop and manage e-1earning system because demanders on e-learning system have various. requirements. In traditional education system demanders are learners but in constructive view demanders can be extended to learners and teachers, operating mangers on e-learning system., In this study, we design and implement e-learning system named kedu V.1. Kedu V.1 is developed considering interactions of extended demanders of e-learning system in constructive view. And this system based on Linux operation system and MySQL, PHP. Also this system have efficient transplantation and portability capabilities and reduced cost and labor in implementation of real e-learning system

• 한국게임학회 논문지
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• 제11권3호
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• pp.3-8
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• 2011

게임세대를 위한 효과적인 교육방법으로 게임을 통한 학습이 주목을 받고 있다. 교육용 게임은 학습 스토리 전달을 위해, 게임화면에서 객관적 시점인 전지적인 뷰가 추가적으로 필요하다. 이 전지적인 뷰는 우수한 실시간 가독성과 학습내용에 대한 전체적이고 자세한 정보들을 체계적으로 제공하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 학습스토리텔링을 위해 필요한 전지적인 뷰로서 학습맵을 제안하였다. 제안하는 학습맵은 학습내용을 전지적으로 보여주기 위해, 지역별 학습맵, 주제별 학습맵, 그리고 진행별 학습맵으로 구성되어 있다. 우수한 실시간 가독성을 위하여, 제안하는 학습맵은 비주얼 다이어그램들로 표시된다. 제안한 학습맵은 게임미니맵을 사용하는 모든 교육용게임에 적용할 수 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권2호
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• pp.295-304
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• 2016

본 논문에서는 초등학생을 대상으로 수학관의 요인을 규명하고, 이들 하위 요인에 대해 학년 및 성별 차이를 알아보았다. 수학관의 하위요인들로는 자신감, 유용성, 수학의 거부감, 활용능력, 전통적 수학 학습관이라는 5개의 하위 요인으로 설명되어진다. 그리고 3학년, 6학년 각각을 대상으로 수학관에 대한 요인분석을 실시하여 학년 간 요인의 특성을 알아보았다. 분석 결과 요인들은 조사대상자가 처한 상황과 특성에 따라 다를 수 있음을 알 수 있었다. 3학년이 6학년보다 자신감과 활용능력 측면에서 보다 긍정적임을 알 수 있었으며, 이는 곧 현장의 수학교육은 수학함이 실행되고, 수학 학습 방법을 강화하여 지도하는 것이 필요함을 시사하는 것임을 알 수 있다.

• 대한화학회지
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• 제58권1호
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• pp.105-117
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• 2014

이 연구의 목적은 예비화학교사들이 사범대학에서 수강한 과학교육 과목은 학습관과 어떠한 관련성을 갖는지를 고찰하는 것이었다. 이를 위해, 예비교사 3인의 학습관 및 수강한 과학교육 과목과 관련한 설문과 면담을 실시하였다. 연구 결과, 예비교사들은 과학교육 과목의 수강을 통해 자신의 학습관을 변화, 수정하거나 유지, 강화하는 모습을 보였다. 과학교육 과목을 수강하기 전에 지녔던 예비교사 K와 P의 전통적 학습관은 과학교육 과목의 수강을 통해 구성주의적 학습관으로 변화하였다. 그러나 구성주의 학습관은, 학교 현장 실제성에 바탕을 둔 과학교육 과목 수강 이후에 다시 현장의 수업 상황을 고려하여 수정되고 변형되었다. 예비교사 H는 이전부터 지녔던 구성주의적 학습관에 전통적 학습관을 추가하여 지니게 되었다. 이로부터 정도와 방향의 차이는 있지만 예비교사 K, P, H 모두 과학교육 과목의 수강을 통해 학습관을 고찰하고 수정하는 것을 알 수 있다. 이러한 연구 결과는, 이론의 현장 적용을 강조한 과학교육 과목이 예비교사들로 하여금 자신의 학습관을 고찰하고 수정할 수 있는 기회를 제공한다는 것을 보여주는 것으로써, 교원 양성대학의 과학교육 과목의 내용에 현장성이 많이 반영되어야 할 것이며, 예비교사별 맞춤식 교수활동 및 학습관 정립을 위한 예비교사의 반성적 사고과정이 포함되어야 할 것임을 시사한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권9호
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• pp.4317-4335
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• 2018

Semi-supervised multi-view latent space learning is gaining considerable popularity recently in many machine learning applications due to the high cost and difficulty to obtain the large amount of label information of data. Although some semi-supervised multi-view latent space learning methods have been presented, there is still much space for improvement: 1) How to learn latent discriminant intact feature representations by employing data of multiple views; 2) How to exploit the manifold structure of both labeled and unlabeled point in the learned latent intact space effectively. To address the above issues, we propose an approach called semi-supervised multi-view manifold discriminant intact space learning ($SM^2DIS$) for image classification in this paper. $SM^2DIS$ aims to seek a manifold discriminant intact space for data of different views by making use of both the discriminant information of labeled data and the manifold structure of both labeled and unlabeled data. Experimental results on MNIST, COIL-20, Multi-PIE, and Caltech-101 databases demonstrate the effectiveness and robustness of our proposed approach.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권11호
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• pp.5546-5559
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• 2019

Facial action units (AUs) have recently drawn increased attention because they can be used to recognize facial expressions. A variety of methods have been designed for frontal-view AU detection, but few have been able to handle multi-view face images. In this paper we propose a method for multi-view facial AU detection using a fused multilayer, multi-task, and multi-label deep learning network. The network can complete two tasks: AU detection and facial view detection. AU detection is a multi-label problem and facial view detection is a single-label problem. A residual network and multilayer fusion are applied to obtain more representative features. Our method is effective and performs well. The F1 score on FERA 2017 is 13.1% higher than the baseline. The facial view recognition accuracy is 0.991. This shows that our multi-task, multi-label model could achieve good performance on the two tasks.

• 대한화학회지
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• 제57권6호
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• pp.830-844
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• 2013

이 연구의 목적은 예비화학교사들의 실습 수업을 관찰하여 특징을 분석하고, 실습 수업의 특징이 그들의 학습관과 어떠한 관련성을 갖는지를 고찰하는 것이었다. 이를 위해, 교육실습 과정 중에 촬영한 예비교사 3인의 실습수업 동영상 9편을 분석하고, 학습관과 관련한 설문과 면담을 실시하였다. 예비화학교사들의 학습관이 실습수업에 미친 영향을 분석한 결과, 학습관은 대부분 그대로 실습수업의 특징에 반영되는 모습을 보였다. 예비교사 K는 비교적 구성주의적 학습관을 지니고 있었고 실습수업에서도 구성주의적 특징이 많이 나타났으며, M은 다른 예비교사들보다 전통적 학습관을 많이 지녔고, 실습수업에서 전통적인 특징이 많이 나타났다. 그러나 몇 가지 외적 요인에 의해 예비화학교사들의 학습관은 제한적으로 반영되기도 하였다. 특히 구성주의적 학습관이 수업에 반영되지 않은 몇 가지 사례가 예비교사들의 실습수업에서 나타났고, 특히 예비교사 H에게서 많이 나타났는데, 이는 학습관의 내면화 미흡, 실습학교의 여건, 실습 지도교사의 영향 등이 큰 요인이었다. 이러한 연구 결과는, 예비화학교사들이 지닌 학습관은 실습수업의 실행에 많은 영향을 준다는 것을 보여주는 것으로써, 교육실습을 책임지는 사범대학교와 교육실습학교, 지도교수와 지도교사가 예비교사들을 이해하고 수업을 지원하는 데에 시사점을 준다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권5호
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• pp.1179-1191
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• 2019

We design an ingenious view-pooling method named learning-based multiple pooling fusion (LMPF), and apply it to multi-view convolutional neural network (MVCNN) for 3D model classification or retrieval. By this means, multi-view feature maps projected from a 3D model can be compiled as a simple and effective feature descriptor. The LMPF method fuses the max pooling method and the mean pooling method by learning a set of optimal weights. Compared with the hand-crafted approaches such as max pooling and mean pooling, the LMPF method can decrease the information loss effectively because of its "learning" ability. Experiments on ModelNet40 dataset and McGill dataset are presented and the results verify that LMPF can outperform those previous methods to a great extent.

• 한국초등수학교육학회지
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• 제24권3호
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• pp.259-277
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• 2020

본 연구의 목적은 초등학교 교사들의 수학적 신념 측정도구를 개발하는 것이다. 초등학교 교사 299명의 수학적 신념을 30문항을 통해 분석하였다: 수학에 대한 신념 12 문항, 수학 교수에 관한 신념 18 문항. 탐색적 요인분석을 통해 (n = 149) 수학적 신념의 요인 구조를 탐색하였다. 또한 확인적 요인분석을 통해 (n = 150) 서로 다른 세 모델의 요인 구조를 비교 분석하였다. 분석 결과 14개 문항으로 구성된 네 개의 요인 구조가 데이타를 가장 잘 설명하는 것으로 나타났다: 전달적 수학관(transmissive view of mathematics), 구성주의적 수학관(constructivist view of mathematics), 전달적 수학 교수관(transmissive view of teaching and learning), 구성주의적 수학 교수관(constructivist view of teaching and learning). 본 연구의 결과를 바탕으로 개발된 측정도구가 초등학교 교사의 수학적 신념을 측정하기 위한 타당성과 신뢰성을 갖춘 것으로 나타났다. 이를 토대로 본 연구의 시사점을 논의하였다.