• 인지과학
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• 제31권3호
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• pp.55-76
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• 2020

사회성은 인간 삶의 고유 영역이자 종합적인 능력으로서 중요한 가치를 지닌다. 일반 통념상 사회성 부족이 게임 이용의 대표적인 문제점으로 지적되는 가운데, 본 문헌 고찰에서는 비디오 게임 중 온라인 비디오 게임을 대상으로 사회적 역량과의 관계를 살펴본 연구들을 분석했다. 해당 분야에는 현재 온라인 게임 안의 관계가 실제 관계를 대체하거나 보완하여 사회성 발달을 저해할 것이라는 견해와 온라인 비디오 게임이 직접적으로 사회성에 악영향을 미치지 않으며 오히려 사회적 학습의 공간을 제공함으로써 유익한 결과를 낼 수 있다는 주장이 팽팽하게 맞서고 있다. 또한 온라인 게임 이용과 심리특성 및 사회적 역량을 측정한 대규모 설문 조사에서도 게임 이용과 사회성 저하 간의 뚜렷한 관계성이 관찰되지 않았다. 이에 본 문헌 고찰 연구를 통해 온라인 게임 플레이가 사회성 저하를 초래한다는 고정관념에서 벗어날 것과 관련 연구의 타당성을 높이기 위한 노력이 필요함을 제안한다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권3호
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• pp.415-422
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• 2022

본 연구는 4차산업혁명과 글로벌 팬데믹이라는 시대적 요구에 대학에도 새로운 패러다임이 필요한 현 상황을 배경으로 이에 따른 평생교육으로서의 온라인 대학원 신설을 위한 교육 방안을 제안하였다. 연구 방법으로는 학자와 전문가들의 미래 교육에 대한 시사점과 의견을 종합하고 이를 활용한 해외 대학의 사례들을 분석하여 온라인 대학원 교육 방안을 제안하였다. 연구 결과 온라인 대학원은 평생교육으로서 새로운 기회를 제공하는 장이 되어 다양성이 필요하고 이를 실현하기 위해서 마이크로 크레디트(Micro Credit) 학사 운영 방식을 활용한다. 또한, 다양하고 융합 전공 프로그램에 상응하고 이를 더 발전시킬 수 있도록 문제해결 중심의 교수 방법으로 학생들의 융합적 문제해결 능력과 더불어 능동적인 학습과 학생 간, 교수 간 상호작용을 높이도록 한다. 추후 온라인 대학원의 더 세부적인 교과과정 연구가 필요하며 본 연구를 토대로 온라인 대학원 교육 발전 연구에 기여하길 바란다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제19A권3호
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• pp.147-154
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• 2012

창의력이나 문제해결력과 같은 고차원적인 사고 능력은 주어진 문제의 정 오답만으로는 진단이 어려우며, 진단을 위해서는 교수자가 학습자의 문제 해결 과정을 지켜보거나 해결 과정에 대한 학습자의 보고 과정이 요구된다. 더구나 교수자의 학습자에 대한 관찰이 불가능한 온라인 학습이나 버추얼 클래스와 같은 환경에서는 학습자의 문제 해결 과정을 평가하거나 학습자 스스로 자신의 부족한 부분을 진단하는 것은 더욱 어려워진다. 이러한 문제를 해결하는 최선의 방법은 학습자가 문제를 해결하는 동안을 추적하여 그 과정을 보고해 주는 것이라 할 수 있다. 본 연구에서는 MS 오피스군의 소프트웨어를 활용하여 주어진 문제를 해결하는 동안 학습자의 작업 내역을 트레이싱하여 최종적으로 학습자에게 자신의 부족한 부분을 진단해 주고 자신의 능숙도와 소프트웨어를 응용하여 주어진 문제를 해결하는 과정에 대한 평가를 해주는 모듈을 개발하였으며, 본 진단 모듈의 효용성 평가를 위하여 실제 MOS 시험을 준비하는 학습자 81명에 대한 적용 및 만족도 조사를 통하여 통계적으로도 유의미한 효과가 있음을 확인하였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제37권5호
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• pp.879-889
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• 2017

본 연구에서는 문제기반 탐구학습으로 설계된 초등학교 및 중학교 온라인 과학 과목을 대상으로 고차적인 사고력을 평가할 수 있도록 개발된 평가문제에 대해 목표 분류학에 기반하여 평가하고자 하는 사고력을 도출하고 이를 구조화함으로써 평가준거를 개발하고자 하였다. 평가준거의 개발 과정은 다음과 같다. 먼저, 선행 연구 및 문헌분석, 전문가 타당화를 거쳐 6개의 평가요소 즉, 지식, 논리 분석적 사고, 비판적 사고, 탐구능력, 문제해결, 창의적 사고를 도출하였다. 다음으로, 평가요소의 정의, 하위 요소 및 평가 기준 등을 연구진이 수립하였고 2차에 걸친 전문가 타당화를 통해 수정, 보완하여 평가 기준안을 개발하였다. 마지막으로, 이와 같이 개발된 평가 기준안을 실제 온라인 탐구 과제 24종에 적용하여 과제별 평가 루브릭을 개발하였으며, 이 과정에서 수정, 보완할 영역을 도출하고, 개선하여 최종 평가 기준안을 완성하였다. 본 연구에서 개발한 평가 기준안은 평가문제가 평가하고자 하는 내용과 함께 그 문제가 요구하는 사고기능이 무엇인지 확인함으로써 내용 영역의 학습과 함께 사고기능의 개발효과를 확인할 수 있는 평가준거가 될 것이며, 다양한 탐구 중심의 학습 방법과 과학적 사고력, 과학적 문제 해결력 등의 핵심역량을 요구하는 교육 현장에 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.1830-1837
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• 2008

지식 정보화 사회의 발달은 교육자나 교육 기관 중심의 교육에서 학습자 중심의 자기 주도적 학습을 중심으로 하는 교육으로 변화하게 되었다. 이는 학습자의 특성과 교육 의도가 학습 성과에 가장 중요한 요인으로 작용함을 의미한다. 특히 학습자들간의 학습, 온라인 커뮤너티, 멀티미디어 중심 교육 등이 혼합되어 있는 사이버 대학이 가장 대표적인 새로운 교육 패러다임을 활용한 예로 들 수 있다. 본 연구는 서울에 있는 4년제 대학에서 병설한 사이버 대학교 재학생 1620명을 대상으로 사이버 교육에 대한 만족도 조사를 실시하였다. 조사 분야는 입학 프로세스 및 대학 교육에 대한 기대 수준 등을 위시한 개인적 측면의 인구 통계적 분야와 수업 및 교육환경, 학습 과정 등에 관한 기관과 관련한 만족도 수준을 측정하였다. 연구 결과는 사이버 대학 교육이 원천적으로 사회 재교육을 위한 평생 교육법에 의거하여 설립된 것과 같은 맥락으로 학습과 교육에 대한 만족도는 나이와 직업 유무와 높은 상관 관계가 없었다. 특히 컴퓨터 리터러시와 매우 깊이 관련되는 나이는 학습 만족도와는 상관 관계가 없었고, 오히려 50세 이상의 계층에서 높은 수준의 학업 만족도를 보였다. 그러나 궁극적으로 사이버 교육에 익숙하여지면서 오히려 사이버 교육에 관한 만족도가 저하되는 현상은 앞으로 사이버대학이 해결해야 할 과제로 제기 되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.627-630
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• 2022

Over the past few years, fake news has become one of the most significant problems. Since it is impossible to prevent people from spreading misinformation, people should analyze the news themselves. However, this process takes some time and effort, so the routine part of this analysis should be automated. There are many different approaches to this problem, but they only analyze the text and messages, ignoring the images. The fake news problem should be solved using a complex analysis tool to reach better performance. In this paper, we propose the approach of training an Artificial Intelligence using an unsupervised learning algorithm, combined with online data parsing tools, providing independence from subjective data set. Therefore it will be more difficult to spread fake news since people could quickly check if the news or article is trustworthy.

• 지능정보연구
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• 제27권2호
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• pp.1-15
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• 2021

추천시스템은 사용자의 기호를 파악하여 물품 구매 결정을 도와주는 역할을 할 뿐만 아니라, 비즈니스 전략의 관점에서도 중요한 역할을 하기에 많은 기업과 기관에서 관심을 갖고 있다. 최근에는 다양한 추천시스템 연구 중에서도 NLP와 딥러닝 등을 결합한 하이브리드 추천시스템 연구가 증가하고 있다. NLP를 이용한 감성분석은 사용자 리뷰 데이터가 증가함에 따라 2000년대 중반부터 활용되기 시작하였지만, 기계학습 기반 텍스트 분류를 통해서는 텍스트의 특성을 완전히 고려하기 어렵기 때문에 리뷰의 정보를 식별하기 어려운 단점을 갖고 있다. 본 연구에서는 기계학습의 단점을 보완하기 위하여 BERT 기반 감성분석을 활용한 추천시스템을 제안하고자 한다. 비교 모형은 Naive-CF(collaborative filtering), SVD(singular value decomposition)-CF, MF(matrix factorization)-CF, BPR-MF(Bayesian personalized ranking matrix factorization)-CF, LSTM, CNN-LSTM, GRU(Gated Recurrent Units)를 기반으로 하는 추천 모형이며, 실제 데이터에 대한 분석 결과, BERT를 기반으로 하는 추천시스템의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제4권2호
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• pp.23-34
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• 2019

최근 디지털 플랫폼을 활용한 민생 위협 범죄는 '15년 약 14만여 건, '16년 약 15만여 건 등 사이버범죄 지속 증가 추이이며 전통적인 수사기법을 통한 온라인 범죄 대응에 한계가 있다고 판단되고 있다. 현행 수기 온라인 검색 및 인지 수사 방식만으로는 빠르게 변화하는 민생 위협 범죄에 능동적으로 대처 할 수 없으며, 소셜 미디어 특성상 불특정 다수에게 게시되는 콘텐츠로 이루어 졌다는 점에서 더욱 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 민생 침해 범죄가 발생하는 온라인 미디어의 특성을 고려한 콘텐츠 웹 수집 방식 중 사이트 중심의 수집과 Open API를 통한 방식을 제시한다. 또한 불법콘텐츠의 특성상 신속히 게시되고 삭제되며 신조어, 변조어 등이 다양하고 빠르게 생성되기 때문에 수작업 등록을 통한 사전 기반 형태소 분석으로는 빠른 인지가 어려운 상황이다. 이를 해소 하고자 온라인에서 벌어지는 민생 침해 범죄를 게시하는 불법 콘텐츠를 빠르게 인지하고 대응하기 위한 데이터 전처리인 WPM(Word Piece Model)을 통하여 기존의 사전 기반의 형태소 분석에서 토크나이징 방식을 제시한다. 데이터의 분석은 불법 콘텐츠의 수사를 위한 지도학습 기반의 분류 알고리즘 모델을 활용, 투표 기반(Voting) 앙상블 메소드를 통하여 최적의 정확도를 검증하고 있다. 본 연구에서는 민생경제를 침해하는 범죄를 사전에 인지하기 위하여 불법 다단계에 대한 사례를 중심으로 분류 알고리즘 모델을 활용하고, 소셜 데이터의 수집과 콘텐츠 수사에 대하여 효과적으로 대응하기 위한 실증 연구를 제시하고 있다.

• 한국보육지원학회지
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• 제8권1호
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• pp.145-167
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• 2012

본 연구는 보육교사양성과정의 아동안전관리 수업에 문제중심학습을 적용하는 과정에서 예비보육교사들에게 주어지는 의미가 무엇인지를 찾아보고자 하였다. 이를 위해 본 연구는 아동안전관리 교과목을 수강하는 사회복지과 2학년 35명을 대상으로 15주간 진행되었다. 연구참여자들에게 총 5개의 문제가 주어졌고, 문제를 해결하는 과정에서 수집된 성찰저널, 조별 면담 및 개별수시 면담 자료, 그리고 온라인으로 진행된 그룹별 커뮤니티 자료 등을 통해 예비보육교사들이 가지게 되는 경험들을 살펴보았다. 연구결과 예비보육교사는 첫째, 자신에 대한 발견으로 자신감을 회복하고 인정받는 자신, 공부하고 있는 자신을 발견하고 둘째, 자신과 문제중심학습과 그룹 구성원들간의 끊임없는 갈등을 경험하였으며 마지막으로, 서로 협력하는 학습을 통하여 그룹 구성원간의 조력과 상호작용을 경험하고, 그룹 간의 비교와 참조를 통해서 협동학습이 주는 의미를 깨닫는 것으로 나타났다. 결론적으로 본 연구를 통해 보육교사 양성과정에서의 PBL 적용가능성이 확인되었고 추후 PBL 적용에서 갈등을 완화시킬 수 있는 다양한 방안 모색이 요구됨을 알 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권10호
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• pp.5112-5128
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• 2016

Tracking human body is an important problem in computer vision field. Tracking failures caused by occlusion can lead to wrong rectification of the target position. In this paper, a robust human tracking algorithm is proposed to address the problem of occlusion, rotation and improve the tracking accuracy. It is based on Tracking-Learning-Detection framework. The key auxiliary information is used in the framework which motivated by the fact that a tracking target is usually embedded in the context that provides useful information. First, face localization method is utilized to find key face location information. Second, the relative position relationship is established between the auxiliary information and the target location. With the relevant model, the key face information will get the current target position when a target has disappeared. Thus, the target can be stably tracked even when it is partially or fully occluded. Experiments are conducted in various challenging videos. In conjunction with online update, the results demonstrate that the proposed method outperforms the traditional TLD algorithm, and it has a relatively better tracking performance than other state-of-the-art methods.