• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.21-28
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• 2015

특징 정규화는 인식기를 적용하기 이전의 전처리 단계로 특징 차원에 따라 서로 다른 스케일에 의해 발생하는 오류를 줄이기 위해 널리 사용된다. 하지만 기존 정규화 방법은 클래스 라벨을 고려하지 않으므로 정규화 결과가 인식률에서 최적임을 보장하지 못하는 문제점이 있다. 이를 개선하기 위해 클래스 라벨을 사용하여 정규화를 시행하는 교사 정규화 방법이 제안되었고 기존 정규화 방법에 비해 나은 성능을 보임이 입증되었다. 이 논문에서는 교사 랭크 정규화 방법에 학습 샘플 선택 방법을 적용함으로써 교사 랭크 정규화 방법을 더욱 개선할 수 있는 방법을 제안한다. 학습 샘플 선택은 잡음이 많은 샘플을 학습에서 제외함으로써 잡음에 보다 강한 분류기를 학습시키는 전처리 단계로 많이 사용되며 랭크 정규화에서도 역시 사용될 수 있다. 학습 샘플 선택은 이웃한 샘플이 속하는 클래스와 이웃한 샘플까지의 거리를 바탕으로 하는 두 가지 척도를 제안하였고, 두 가지 척도 모두에서 기존 정규화 방법에 비해 인식률이 향상되었음을 실험 결과를 통해 확인할 수 있었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.467-474
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• 2018

다양한 업무 수행에 있어서 회의나 토론 등의 내용을 정리하여 문서화하는 것의 중요성은 매우 높다. 그러나 기존에는 사람이 직접 내용에 대한 정리를 수작업으로 수행하였다. 본 논문에서는 TextRank 알고리즘을 이용하여 자동으로 회의록을 생성하는 시스템의 개발에 대하여 설명한다. 제안한 시스템은 발언자의 모든 발언 내용을 실시간으로 기록하고, 문장들을 출현 빈도수에 기초하여 유사도를 계산한 후, 문서 데이터 안에서 문장들 간의 관계를 찾아내는 비지도 학습 알고리즘을 통해 중요 단어 혹은 문장을 추출함으로서 자동으로 회의록을 생성하도록 하였다. 특히, PageRank 알고리즘을 단어와 문장에 적합하도록 재구성한 TextRank 알고리즘에 대하여 핵심어의 가중치 조정 기법을 도입함으로서 성능 향상을 모색하였다.

• International Journal of Contents
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• 제5권2호
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• pp.1-5
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• 2009

This study was to analyze important dimensions and its factors of micro level of e-learning determining the quality of e-learning. E-learning dimensions and their factors were identified and developed from the analytical review of related researches. From literature review and survey as well as expert interview, six categories of e-learning identified from this study were: 1) curriculum content, 2) usability, 3) instructional design, 4) evaluation -both process and results, 5) management, and 6) refinement and improvement. A total of thirty-seven factors determining the quality of the e-learning six categories were identified. The rank order and contribution rates for each categories and factors were calculated to explain how importantly they contribute to the quality of e-learning. Also three dimensions such as controlling the e-learning quality, e-learning fundamental dimension e-learning process dimension, and e-learning product dimension, were explained. This study suggests a useful guidance for e-learning quality and evaluation framework for better results.

• 한국게임학회 논문지
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• 제21권4호
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• pp.3-12
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• 2021

본 연구에서는 게임 초반 10분의 데이터를 이용하여 리그오브레전드 게임의 최종승패를 랭크별로 예측하고, 구축된 승패예측 모형으로부터 변수중요도를 추출하여 승리를 위한 초반 게임운영의 방향성을 알아보았다. 그 결과 모든 랭크에서 70% 이상의 정확도로 승패를 예측할 수 있었다. 이는 경기 양상이 대부분 뒤집히지 않고 최종승패로 이어지는 것을 의미하며, 이러한 경향성은 상위 랭크로 갈수록 더욱 강하게 나타났다. 랭크와 무관하게 킬(데스)가 초반 게임에서 최종승패에 가장 큰 영향을 미치는 요소로 나타났으나, 일부 변수는 랭크에 따라 중요도 순위가 변화하였고 이는 유저가 속한 랭크에 따라 승리에 효과적인 초반 전략방향에 차이가 있음을 시사한다.

• 한국학교수학회논문집
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• 제19권2호
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• pp.177-196
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• 2016

본 연구에서는 수능의 수학영역의 출제 유형이나 난이도 등이 고등학교 문과계열 수학 교수 학습과정에 어떠한 영향을 미치는지 알아보기 위하여 최근 5년간(2012~2016학년도) 수능 수학 A형(나형)의 출제유형과 난이도를 살펴보고, 출제유형과 난이도가 고등학교 문과계열 수학 내신 상위권 학생들의 수학 학습 내용에 어떠한 영향을 미치는지에 대해 연구하였다. 그 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 고등학교 수학 내신이 상위권인 학생들의 수능등급을 결정하는 오답률 90% 이상인 문항은 지수함수와 로그함수 단원에 편중되어 출제되었다. 둘째, 수능 상위권 학생들은 수능 등급 향상을 위하여 지수함수와 로그함수 단원을 중점적으로 학습해야 할 단원으로 인식하고 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권5호
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• pp.2381-2399
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• 2019

Traditional recommendation algorithms on Collaborative Filtering (CF) mainly focus on the rating prediction with explicit ratings, and cannot be applied to the top-N recommendation with implicit feedbacks. To tackle this problem, we propose a new collaborative filtering approach namely Maximize MAP with Matrix Factorization (MFMAP). In addition, in order to solve the problem of non-smoothing loss function in learning to rank (LTR) algorithm based on pairwise, we also propose a smooth MAP measure which can be easily implemented by standard optimization approaches. We perform experiments on three different datasets, and the experimental results show that the performance of MFMAP is significantly better than other recommendation approaches.

• 디지털융복합연구
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• 제18권5호
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• pp.279-285
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• 2020

본 연구는 문제중심학습이 간호대학생의 비판적 사고성향, 학업적 자기효능감 및 셀프리더십에 미치는 효과를 규명하기 위해 시도되었다. 단일군 사전 -사후 설계로 26명의 간호대학생을 대상으로 진단검사와 간호 교과목에 총 4회기 8시간을 적용하였다. 자료수집은 2019년 8월 29일부터 12월 10까지로 수집된 자료는 SPSS/WIN 23.0을 이용하여 빈도, Kolmogorov-Smirnov, paried t-test, Wilcoxon signed-rank test로 분석하였다. 연구결과 문제중심 학습후 비판적 사고성향(t=-2.16, p=.041)과 학업적 자기효능감(z=-2.36, p=.018)은 유의하게 증가하였으나 셀프리더십(t=-.16, p=.875)은 유의하게 증가하지 않았다. 그러므로 이 연구결과를 바탕으로 다양한 교과목에 문제중심학습을 적용하여 간호대학생이 간호사 핵심역량을 함양하도록 하여야 할 것을 제언한다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제37권1호
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• pp.21-45
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• 2023

본 연구는 수학교육에서 영향력 있는 논문을 판별하는 기계학습 프로그램 개발 연구이다. 이를 위하여 과학계량학의 관점에서 논문의 영향력을 조명하고, 수학교육 연구 네트워크를 구성하고, 네트워크 중심성 지수인 PageRank로 수학교육 연구의 영향력으로 정의하였다. 영향력 있는 수학교육 연구를 판별하기 위하여 기계학습 모델을 설계하였으며, 이를 이용하여 영향력 있는 논문이 게재된 비율이 높은 학술지를 조사한 결과 Journal for Research in Mathematics Education(25.66%), Educational Studies in Mathematics(22.12%), Zentralblatt für Didaktik der Mathematik(8.46%), Journal of Mathematics Teacher Education(5.8%), Journal of Mathematical Behavior(5.51%) 순으로 나타났다. 수학교육 전문가들이 직접 논문을 읽고 질적으로 평가한 선행연구 결과와 유사한 결과를 기계학습 프로그램으로 도출할 수 있었다. 많은 인원과 시간이 필요했던 수학교육 연구의 영향력 평가를 인공지능을 이용하여 효율적으로 실시할 수 있었다는 점에서 의의가 있다.

• 실천공학교육논문지
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• 제15권2호
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• pp.509-517
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• 2023

TextRank 알고리즘을 활용한 연관 단어 추천 시스템과 사용자가 선택한 단어 기반 아이디어 생성 서비스를 반응형 웹으로 제공한다. 연관 단어 추천 시스템에서는 TextRank 알고리즘을 이용한 단어별 가중치 부여 방법 및 SoftMax를 적용한 확률 출력 방법을 논한다. 아이디어 생성 서비스에서는 mini-GPT를 이용한 아이디어 생성 방법과 인공지능 강화학습 방법에 대해 논한다. 반응형 웹에 대해서는 React와 Spring Boot, Flask 간의 연동 과정에 대해 논하며 전체적인 구동 방식에 대해 서술한다. 사용자가 원하는 주제를 입력하면 연관된 단어를 제공한다. 사용자는 연관된 단어를 선택하거나 원하는 단어를 추가하여 마인드맵을 구성한다. 사용자가 구성된 마인드맵에서 조합할 단어를 선택하면 새로 생성된 아이디어와 그와 연관된 특허를 제공한다. 본 웹서비스는 생성된 아이디어에 대해 다른 사용자와 공유할 수 있으며, 별점으로 사용자 피드백을 받아 인공지능을 개선한다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권3호
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• pp.331-340
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• 2019

본 연구의 목적은 병리학 교과목에 부분 적용한 학습자질문중심학습법이 간호대학생의 학습동기, 의사소통, 문제해결능력에 미치는 효과를 파악하는 것이다. 일개 대학 간호학과 2학년 106명을 대상으로 단일군 사전사후 설계를 적용하여 본 연구를 수행하였다. 수집된 자료는 SPSS 20.0 프로그램을 활용하여 Wilcoxon-signed rank test로 분석하였다. 연구 결과 학기 초에 비하여 학기 말에 의사소통과 문제해결능력이 유의하게 향상되었으며, 학습동기의 하위 항목인 주의력과 만족도도 유의하게 향상된 것을 알 수 있었다. 본 연구 결과는 학습자질문중심학습법이 간호대학생의 의사소통과 문제해결능력 향상에 효과적인 방법이 될 수 있음을 보여주었다. 앞으로 이와 같은 간호대학생의 핵심 역량을 계발하기 위해 다양한 전략이 융합된 교수학습방법의 개발 및 적용이 필요하다.