• Proceedings of the Korean Society of Applied Pharmacology
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• 1994.04a
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• pp.233-233
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• 1994

인삼 성분이 학습 및 기억력 중진에 미치는 효과를 연구하기 위하여, 학습 및 기억력 저하를 유발하는 약물들에 대한 아답타겐 (상품명) 과 인삼 수 엑기스산의 효과를 관찰하였다. Ethylcholine aziridium ion(AF64A), scopolamine 및 morphine을 쥐 및 생쥐의 해마와 복강에 각 각 주입하여 학습 및 기억력 저하를 유발한 후 아답타겐을 경구 투여하여 학습 및 기억력에 미치는 효과를 수로시험을 통하여 측정하였다. 또한 인삼 수 엑기스산을 일주일 동안 복강 주사하여 각 효과를 수로시험을 통하여 측정하였다. 또한 인삼 수 엑기스산을 일주일동안 복강 주사하여 각종 신경계에 미치는 변화를 효소 활성도, 신경전달물질의 농도, 수용체 결합을 지표로 하여 살펴보았다. AF64A 투여군 중 플랫폼을 전혀 인지치 못한 군에 아답타겐을 투여시에는 투여 횟수에 따라 플랫폼을 인지하는 비율이 증가했다. 연습 후 일주일간 물을 투여한 대조군의 도달 시간에 큰 변화가 없음에 반해, 아답타겐을 투여시에는 3일 투여 후 최대 시간이 걸리고, 투여횟수가 증가할수록 점차 도달 시간이 단축되었다. 인공 뇌척수액 및 AF64A의 투여군에서 아답타겐을 5일간 투여한 경우 대조군보다 각각 3배 빠른 속도로 플랫폼을 기억하였다. 한편 scopola mine 투여시에는 아답타겐을 투여한 군이 투여하지 않은 군보다 약 3배 빨리 플랫폼에 도달하였으나 각 투여군의 매일의 도달 시간 차이에는 변화를 나타내지 않았다. 또한 4일 전에 아답타겐을 투여시에는 saline 및 merphine 투여시 약 1.4배 빨리 플랫폼을 인지하였다. 인삼 추출물을 7일 투여 했을 경우 선조체에서 도파민 합성 효소인 tyrosine hydroxylase 활성이 유의성 있게 증가했으며, 대사체인 DOPAC의 농도도 증가를 나타냈다. 그러나, 도파민, HVA및 대사율인 DOPAC/DA와 HVA/DA에는 변화를 보이지 않았다. 또한 선조체의 GABA농도는 약 66%로 낮아졌지만 AChE의 활성도는 변화가 없었다. 인삼 수 추출물을 2주일 투여시 선조체의 도파민 수용체의 특성변화는, D1 수용체의 친화력에는 변화가 없는 반면, 최대 결합 수용체 수는 약간 낮아졌고, D2 수용체의 경우 최대 결합 수용체수는 변화가 없었으나 친화력은 감소하였다. 또한 피질의 benzodiazipine수용체 결합 친화력에는 변화가 없는 반면 최대 결합 수용체 수는 약 15%의 증가를 나타내었고 연수의 benzodiazepine 및 피질의 GABA 수용체의 특성에는 에는 변화를 나타내지 않았다. 이상의 결과, AF64A, 아급성 scopolamine 및 급성 morphine꽈 투여로 학습능이 저하되고 아답타겐을 경구 투여시엔 저하된 학습능력 빛 기억력의 증가를 보였다. 또한 본 결과는 인삼성분 중에는 도파민 및 GABA신경계에 영향을 주는 성분이 있음을 제시하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.289-294
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• 2022

의존구문분석은 문장을 의존관계(의존소-지배소)로 분석하는 구문분석 방법론이다. 현재 사전학습모델을 사용한 전이 학습의 딥러닝이 좋은 성능을 보이며 많이 연구되지만, 데이터셋에 의존적이며 그로 인한 자료부족 문제와 과적합의 문제가 발생한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 언어학적 지식에 기반한 강화된 지배소-의존소 제약규칙 에지 알고리즘을 심층학습과 결합한 모델을 제안한다. TTAS 표준 가이드라인 기반 모두의 말뭉치로 평가한 결과, 최대 UAS 96.28, LAS 93.19의 성능을 보였으며, 선행연구 대비 UAS 2.21%, LAS 1.84%의 향상된 결과를 보였다. 또한 적은 데이터셋으로 학습했음에도 8배 많은 데이터셋 학습모델 대비 UAS 0.95%의 향상과 11배 빠른 학습 시간을 보였다. 이를 통해 심층학습과 언어지식의 결합이 딥러닝의 문제점을 해결할 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.11a
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• pp.409-412
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• 2000

본 논문에서는 기존의 결정론적 볼츠만 머신의 학습알고리듬을 수정하여 양자화결합을 갖는 볼츠만 머신에도 적용할 수 있는 알고리듬을 제안하였다. 제안한 알고리듬은 2-입력 XOR문제와 3-입력 패리티문제에 적용하여 성능을 분석하였다. 그 결과 하중이 대폭적으로 양자화된 네트워크도 학습이 가능하다는 것은 은닉 뉴런수를 증가시키면 한정된 하중값의 범위로 유지할 수 있다는 것을 보여주었다. 또한 1회에 갱신하는 하중의 개수 m$_{s}$를 제어함으로써 학습계수를 제어하는 효과가 얻어지는 것을 확인하였다..

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.8B no.3
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• pp.237-242
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• 2001

고전적인 GLA 알고리즘과 마찬가지로 Kohonen 학습법은 경도 강하법으로 오차함수의 해에 접근해 나간다. 따라서 KLA의 이러한 문제를 극복하기 위해 모의 담금질법의 일종인 Cauchy 학습법을 응용을 제안한다. 그러나 이 방법은 학습시간이 느리다고 하는 단점이 있다. 본 논문 이 점을 개선시키기 위해 Cauchy 학습법과 Kohonen 학습법을 순차 결합시킨 또 다른 학습법을 제안한다. 그 결과 코시 학습법과 마찬가지로 국부최적 문제를 극복하면서도 삭습시간을 단축할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.559-562
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• 2020

시각-언어 이동 문제는 시각 이해와 언어 이해 능력을 함께 요구하는 복합 지능 문제이다. 본 논문에서는 시각-언어 이동 에이전트를 위한 새로운 학습 모델을 제안한다. 이 모델은 데모 데이터에 기초한 모방 학습과 행동 보상에 기초한 강화 학습을 함께 결합한 복합 학습을 채택하고 있다. 따라서 이 모델은 데모 데이타에 편향될 수 있는 모방 학습의 문제와 상대적으로 낮은 데이터 효율성을 갖는 강화 학습의 문제를 상호 보완적으로 해소할 수 있다. 또한, 제안 모델은 서로 다른 두 학습 간에 발생 가능한 학습 불균형도 고려하여 손실 정규화를 포함하고 있다. 또, 제안 모델에서는 기존 연구들에서 사용되어온 목적지 기반 보상 함수의 문제점을 발견하고, 이를 해결하기 위해 설계된 새로은 최적 경로 기반 보상 함수를 이용한다. 본 논문에서는 Matterport3D 시뮬레이션 환경과 R2R 벤치마크 데이터 집합을 이용한 다양한 실들을 통해, 제안 모델의 높은 성능을 입증하였다.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.16 no.4
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• pp.419-427
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• 2012

This paper presents the effect of a interactive learning experience and student's response to technological components We develop the interactive learning environment and learning model in lessons relying on educational robots and augmented reality in the school classroom. The developed learning model is based on the problem-based learning model. The experiments of the study conduct with 18 students, the $5^{th}$ and $6^{th}$ graders of an elementary school for 8 weeks using developed system. We find out the interactive learning experiences have an influence on the creative ability of children. We know that students who scored lower on the school exam scored higher on the score of creativity compared to top students through educational robots and augmented reality.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.1097-1100
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• 2002

2000년부터 적용되고 있는 7차 교육과정은 학습자 중심의 교육과정이다. 이를 실행하기 위해 수준별 교육과정과 과정을 중시하는 수행평가가 도입되었다. 본 논문은 컴퓨터 교과의 수행평가와 수준별 학습의 문제점을 분석하고 이를 해결하기 위하여 수행평가와 수준별 학습이 결합된 학습모형을 제안하다. 이 학습모형을 따르면 수준에 맞는 개별화 학습이 이루어져 능동적인 완전학습이 이루어지고 교사는 수행되는 과정을 관찰하여 학생의 수준을 잘 파악할 수 있어 보다 객관적이고 정확한 평가를 할 수 있다.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.23 no.12
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• pp.698-702
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• 2017

Since the introduction of Deep Neural Networks to the Natural Language Processing field, two major approaches have been considered for modeling text. One method involved learning embeddings, i.e. the distributed representations containing abstract semantics of words or sentences, with the textual context. The other strategy consisted of composing the embeddings trained by the above to get embeddings of longer texts. However, most studies of the composition methods just adopt word embeddings without consideration of the optimal embedding unit and the optimal method of composition. In this paper, we conducted experiments to analyze the optimal embedding unit and the optimal composition method for modeling longer texts, such as documents. In addition, we suggest a new discourse-based composition to overcome the limitation of the sequential composition method on composing sentence embeddings.

• Journal of The Korean Association For Science Education
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• v.42 no.3
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• pp.357-370
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• 2022

In this paper, we developed an augmented reality learning tool suitable for chemical bond learning and proposed a process-oriented guided inquiry learning using mobile augmented reality (POGIL-MAR) to find out how it affects science achievement, science learning motivation and learning flow. Participants were 139 10^th-grade students from a coeducational high school in Gyeonggi-do, and they were randomly assigned to the control group (TL), the treatment group 1 (POGIL), and the treatment group 2 (POGIL-MAR). They learned the concept of the chemical bond from the Integrated Science subject for four class periods. Results of two-way ANCOVA revealed that the POGIL-MAR group scored significantly higher than the other groups in a science achievement test, science learning motivation test, and learning flow test, regardless of their prior science achievement. In addition, in the case of the low-level group, the POGIL-MAR group showed a statistically significant improvement in achievement compared to the TL and POGIL groups. The MANCOVA analysis for sub-factors of science learning motivation show that the POGIL-MAR group had significantly higher scores in intrinsic motivation, career motivation, self-determination, self-efficacy, and grade motivation. In particular, the interaction effect between the teaching and learning method and the level of prior achievement was significant in the intrinsic motivation. Meanwhile, the MANCOVA analysis for sub-factors of learning flow show that the POGIL-MAR group had significantly higher scores in clear goals, unambiguous feedback, action-awareness merging, sense of control, and autotelic experience. Based on the results, educational implications for effective teaching and learning strategy using mobile augmented reality are discussed.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2010.01a
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• pp.263-268
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• 2010

다양한 사회의 문제를 여러 각도에서 담고 있는 신문은 교과서의 한계를 보완하고자 하고 다양한 교수학습방법을 필요로 하는 교육계의 요구와 결합하며 NIE학습을 등장시켰다. 정보통신기술의 발달과 시대적 요구에 의해 종이 신문은 인터넷 신문으로 변화하였고, NIE학습은 정보통신기술의 인프라 기반이 완비된 학교, 가정에서 지식정보화 사회의 급변하는 환경 변화에 능동적으로 대응해 나갈 수 있는 창의적이고 전문적인 인적자원의 육성을 목적으로 하는 이러닝(e-learning)의 학습방법과 결합하여 e-NIE로 발전하였다. e-NIE학습이 이루어지기 위한 필요조건을 알아보고, 기존의 NIE학습이 가지고 있던 장점을 살리면서 이러닝의 환경 속에서 보다 효과적으로 활용할 수 있는 e-NIE의 학습 활동 종류를 4가지 영역으로 나누어 각 영역의 활동을 구체적으로 제시해 보았다.