• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권8호
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• pp.3169-3181
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• 2015

Nowadays, online word-of-mouth has become a powerful influencer to marketing and sales in business. Opinion mining and sentiment analysis is frequently adopted at market research and business analytics field for analyzing word-of-mouth content. However, there still remain several challengeable areas for 1) sentiment analysis aiming for Korean word-of-mouth content in film market, 2) availability of machine learning models only using linguistic features, 3) effect of the size of the feature set. This study took a sample of 10,000 movie reviews which had posted extremely negative/positive rating in a movie portal site, and conducted sentiment analysis with four machine learning algorithms: naïve Bayesian, decision tree, neural network, and support vector machines. We found neural network and support vector machine produced better accuracy than naïve Bayesian and decision tree on every size of the feature set. Besides, the performance of them was boosting with increasing of the feature set size.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.79-89
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• 2007

지식정보 사회의 도래는 새로운 교육 패러다임에 적합한 교수-학습 과정을 지원하기 위해 다양한 형태의 e-러닝의 모형과 시스템을 요구하며, 이에 따라 인터넷과 지능형 교육 시스템(ITS; intelligent tutoring system)을 적용한 e-러닝 환경의 교수-학습 시스템에 대한 연구가 지속적으로 진행되어 왔다. 그러나 현재 운영되고 있는 교육 현장의 인프라와 u-러닝의 개념 사이에는 상당한 격차가 존재한다. 이에 따라 본 연구에서는 현재 구축된 교육 현장의 인프라에서 u-러닝의 개념을 적용할 수 있는 학습자의 인지구조에 기반한 ITS 교수-학습 모형과 시스템을 개발하고, 타당성을 검증하였다. 또한 본 연구에서 제안하는 지식표현기법을 통해 개별화 학습이 효과적으로 적용될 수 있도록 학습자 인지구조를 표현하였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제9A권1호
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• pp.105-112
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• 2002

본 논문은 지리학습의 시각 및 공간의 학습효과를 향상시키기 위해 지리정보시스템 기반의 코스웨어를 개발하는데 목적을 둔다. 기존의 코스웨어는 학습자에게 단순히 텍스트나 이미지와 같은 시각적인 정보만을 제공하기 위해 학습자의 학습의욕을 제어할 수 있도록 했다. 이러한 코스웨어를 본 논문에서는 지리학습 시스템으로 정의한다. 본 지리학습시스템은 학습평가 후에 이루어지는 피드백을 통해 완전학습과 반복학습이 가능하다. 또한 학습자는 구현한 지리학습 응용모듈을 이용하여 직접적인 학습참여와 웹사이트에서의 정보검색이 가능하다.

• Educational Technology International
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• 제8권2호
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• pp.1-19
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• 2007

This study is to analyze the implications of effective learning in a ubiquitous environment. Research proceeded according to the multiple case study analysis method. This paper is one result of the Korean case study to examine the effectiveness of and satisfaction with u-learning. We will introduce necessary conditions for effective learning in a ubiquitous environment. Each condition was elicited through the case study, and the analyzing framework was classified into hardware related to infra structure; software such as learning contents, teaching-learning activity and support, and class management; human-ware related to learner and teacher; system-ware as an education system, and administrative supporting.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권7호
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• pp.931-938
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• 2006

통합 운영의 중요성이 대두되고 있으나 기존 교육 정보 시스템은 표준화 기반으로 개발되지 못하고 있다. 이로 인해 교육적 Asset의 필요성과 재사용 가능한 교육 서비스의 확보가 시급한 실정이다. 이미 개발된 컨텐츠의 활용도를 높이기 위해 특히 국제적 표준인 Sharable Content Object Reference Model(SCORM)을 기반으로 컨텐츠를 관리하고, 교육용 어플리케이션 개발도 재사용이 가능한 Asset을 이용하여 조립, 생산할 수 있는 방안이 필요하다. 본 논문에서는 체계적인 교육자원을 개발하고 지원하기 위한 교수-학습지원 시스템 개발에 초점을 두었다. 교육적 도메인의 접근과 Model Driven Architecture(MDA) 개발 프로세스의 각 단계별 Asset을 통해 시스템을 개발한다. 또한, 학습 컨텐츠 메타 모델을 기반으로 컨텐츠 저장소에 관한 분석과 설계를 통하여 MDA 자동화 도구를 이용한 교수-학습지원 시스템을 개발하고자 한다. 이를 통해 교수자와 학습자가 필요로 하는 교육컨텐츠 재사용성을 높이고 전체 개발 프로세스의 Asset을 이용하여 교육용 응용소프트웨어 개발 기간의 단축과 개발비용의 절약 및 생산성을 높일 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권1호
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• pp.35-40
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• 2022

본 논문에서는 임상 의사 결정 지원을 위하여 의학 지식을 통해 임상 관계를 추출하고 딥러닝 모델을 이용하여 질병을 예측하는 방법을 제안한다. 의학 사전인 UMLS(Unified Medical Language System)와 암 관련 의학 지식에 포함된 임상 용어를 5가지로 분류한다. 분류된 임상 용어들을 사용하여 위키피디아 의학 문서를 추출한다. 추출한 위키피디아 의학 문서와 추출한 임상 용어를 매칭하여 임상 관계를 구축한다. 구축한 임상 관계를 이용하여 딥러닝 학습을 진행한 후 질의에서 표현된 의학 용어를 바탕으로 질의와 연관된 질병을 예측한다. 이후, 예측한 질병과 관계가 있는 의학 용어를 확장 질의로 선택한 뒤 질의를 확장한다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 TREC Clinical Decision Support(CDS), TREC Precision Medicine(PM) 테스트 컬렉션에 대해 비교 평가한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권12호
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• pp.780-788
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• 2019

본 연구는 최근 대학에서 학습자 중심 수업방법으로 각광받고 있는 플립러닝 수업활동을 문화역사적 활동이론 관점에서 분석하고자 하였다. A대학교에서 2018학년도 2학기에 개설된 [교육방법 및 교육공학]을 플립러닝으로 개발하여 운영하였고, 교과목 담당교수와 수강학생을 대상으로 설문조사와 참여관찰을 실시하였다. 활동이론은 복합적이고 다각적인 교육현상을 활동체제의 구성요소와 이들 간 상호작용, 매개되는 도구 등을 중심으로 분석하는 틀을 제공한다. 따라서 Engestrőm의 활동체제 모형을 근거로 플립러닝 수업활동의 구성요소를 주체, 객체, 학습도구, 수업 규칙, 학습공동체, 역할 분담으로 분석하였고, 그 과정에서 나타난 모순과 역동성을 분석하였다. 학습자 중심 수업방식인 플립러닝에 대해 교수자와 학습자 모두 전반적으로 높은 만족감을 보였고, 학습내용 이해와 학습목표 성취에 도움이 되었다는 반응을 보였다. 보다 발전적인 플립러닝 활동체제를 위한 시사점으로 교수자와 학습자의 진정한 주체 인식과 역할 수행, 온라인과 오프라인 활동의 유기적 연계 강화, 수업준비 및 학습준비 부담 완화를 위한 지원, 원활한 운영을 지원하는 시스템 정비를 제안하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.209-219
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• 2011

컴퓨터 기반의 원격교육 시스템의 대부분은 학생이 강의자에 의해 이미 강의된 내용을 서버로부터 다운로드하여 보는 형태의 비동기식(asynchronous) 원격 교육 시스템이다. 이러한 비동기적인 시스템의 경우, 시간에 구애 받지 않고 강의 내용을 볼 수 있다는 장점이 있는 반면, 학생과 강의자간의 실시간 상호작용 등을 지원하지 않음으로 인하여 학습 효과가 떨어질 수 있다. 본 논문에서는 학생과 강의자 간의 협업 세션(collaboration session) 모델을 기반으로 하여, 학생과 강의자간의 실시간 상호작용, 강의 중의 인지 정보, 그리고 학생으로부터의 피드백을 지원하는 협업 세션 중심의 동기식 원격 교육 시스템(collaboration session-centric synchronous distance learning system)을 제안하였다. 제안된 시스템의 기본 기능에는 음성 및 화상 회의(audio and video conferencing), 텍스트 기반 채트, 주석(annotation)이 가능한 공유 슬라이드가 포함된다.

• 융합정보논문지
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• 제10권6호
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• pp.59-69
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• 2020

본 연구는 블렌디드 러닝에 대한 간호학과 학생들의 인식을 파악하기 위하여 포커스 그룹 인터뷰를 적용한 질적연구이다. 간호학과 4학년 학생 21명을 4개의 그룹으로 나누어 인터뷰를 통해 자료를 수집하고 내용분석을 실시하였다. 연구결과, 블렌디드 러닝에 대한 간호학생의 인식은 '철저히 준비 되지 않은 적용과 운영', '방향감 상실과 학습 이탈', '일방향 듣기', '편리함'이라는 4개의 주제로 범주화되었다. 학생들은 블렌디드 러닝에 대해 시·공간의 제약없는 반복학습에 대한 만족감을 느끼고 있었지만, 온라인 콘텐츠의 질적 수준, 시스템, 블렌디드 러닝을 적용하기 위한 준비 등에 있어서 미흡함과 불만족스러움을 느끼고 있었다. 향후 간호학 수업에서 블렌디드 러닝의 적용을 위해 먼저 교과과정을 고려한 온·오프라인 수업의 효과적인 설계를 기반으로 수준 높은 온라인 콘텐츠가 개발되어야 한다. 또한 온라인 과정을 지원할 수 있는 시스템적, 행정적, 재정적, 제도적 기반이 마련되어야 할 것이며, 학생들의 자기주도 학습활동을 가이드 해 줄 수 있는 온라인 지원체계가 만들어져야 할 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.13-22
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• 2021

임상의사결정시스템은 누적된 의료 데이터를 활용하여 머신러닝으로 학습된 AI 모델을 환자의 진단 및 진료 예측에 적용한다. 그러나 기존의 블랙박스 기반의 AI 응용은 시스템이 예측한 결과에 대해 타당한 이유를 제시하지 못하여 설명성이 부족한 한계점이 존재한다. 이와 같은 문제점을 보완하기 위해 이 논문에서는 임상의사결정시스템의 개발 단계에서 설명이 가능한 XAI를 적용하는 시스템 모델을 제안한다. 제안 모델은 기존의 AI모델에 설명성이 가능한 특정 XAI 기술을 추가로 적용시켜 블랙박스의 한계점을 보완할 수 있다. 제안 모델의 적용을 보이기 위해 LIME과 SHAP을 활용한 XAI 적용 사례를 제시한다. 테스트를 통해 데이터들이 모델의 예측 결과에 어떤 영향을 미치는지 다양한 관점에서 설명할 수 있다. 제안된 모델은 사용자에게 구체적인 이유를 제시함으로써 사용자의 신뢰를 높일 수 있는 장점을 가진다. 아울러 XAI의 적극적인 활용을 통해 기존 임상의사결정시스템의 한계를 극복하고 더 나은 진단 및 의사결정 지원을 가능하게 할 것으로 기대한다.