• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.752-757
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• 2001

본 논문은 웹 상에서 자기 주도적 문제풀이 학습을 통하여 학습자가 자기 주도적으로 학습할 수학교과의 학습목표 및 내용, 관련된 학습자료를 탐색하고, 교수자나 다근 학습자와 서로 상호작용을 하여 문제를 해결하기 위한 원격강의 프로그램을 개발하고자 일반적인 멀티미디어 체계적 교수설계 모형을 기초로 웹 기반 코스웨어 설계모형을 제시하고 학습자 중심의 실시간 수학문제 풀이 원격학습 시스템을 구현하였다. 이는 웹 기반의 수학 코스웨어 및 텍스트 모드로 제작 설계되었으며 자기 주도적인 수학 문제 풀이 단계학습을 목적으로 한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.367-372
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• 2001

본 논문에서는 웹 상에서 자기 주도적 학습 능력을 필요로 하는 수학의 개념적 학습을 멀티미디어 체계적인 웹 기반 코스웨어 설계모형을 제시하였으며 학습자 중심의 교육 방법으로 원격지에서 멀티미디어 요소를 웹 기반으로 하는 실시간 수학문제 풀이 원격교육 시스템을 구현하였다. 이는 웹 기반의 수학 코스웨어(Coureware) 및 텍스트 모드로 제작 설계되었다. 이 수학 문제 풀이 원격교육 시스템은 자기 주도적 수학문제 푼이 단계학습을 목적으로 한다.

• Education of Primary School Mathematics
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• v.15 no.3
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• pp.219-233
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• 2012

Practicality and value of mathematics can be verified when different problems that we face in life are resolved through mathematical knowledge. This study intends to identify whether the fraction teaching is being taught and learned at current elementary schools for students to recognize practicality and value of mathematical knowledge and to have the ability to apply the concept when solving problems in the real world. Accordingly, contextual problems and noncontextual problems are proposed around fractional arithmetic area, and compared and analyze the achievement level and problem solving processes of them. Analysis showed that there was significant difference in achievement level and solving process between contextual problems and noncontextual problems. To instruct more meaningful learning for student, contextual problems including historical context or practical situation should be presented for students to experience mathematics of creating mathematical knowledge on their own.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.232-234
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• 2006

본 논문에서는 마르코프 결정 문제 (Markov decision problem)의 풀이 효율을 잴 수 있는 척도를 알아보기 위해 복잡계 네트워크 (complex network) 의 관점에서 MDP를 하나의 그래프로 나타내고, 그 그래프의 위상학적 성질들을 여러 네트워크 척도 (network measurements)들을 이용하여 측정하고 그 MDP의 풀이 효율과의 관계를 분석하였다. 실세계의 여러 문제들이 MDP로 표현될 수 있고, 모델이 알려진 경우에는 평가치 반복(value iteration)이나 모델이 알려지지 않은 경우에도 강화 학습(reinforcement learning) 알고리즘등을 사용하여 풀 수 있으나, 이들 알고리즘들은 시간 복잡도가 높아 크기가 큰 실세계 문제에 적용하기 쉽지 않다. 이 문제를 해결하기 위해 제안된 것이 MDP를 계층적으로 분할하거나, 여러 단계를 묶어서 수행하는 등의 시간적 추상화(temporal abstraction) 방법들이다. 시간적 추상화를 도입할 경우 MDP가 보다 효율적으로 풀리는 꼴로 바뀐다는 사실에 착안하여, MDP의 풀이 효율을 네트워크 척도를 이용하여 측정할 수 있는 여러 위상학적 성질들을 기반으로 분석하였다. 다양한 구조와 파라미터를 가진 MDP들을 사용해 네트워크 척도들과 MDP의 풀이 효율간의 관계를 분석해 본 결과, 네트워크 척도들 중 평균 측지 거리 (mean geodesic distance) 가 그 MDP의 풀이 효율을 결정하는 가장 중요한 기준이라는 사실을 알 수 있었다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.36 no.6
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• pp.479-490
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• 2009

A number of temporal abstraction approaches have been suggested so far to handle the high computational complexity of Markov decision problems (MDPs). Although the structure of temporal abstraction can significantly affect the efficiency of solving the MDP, to our knowledge none of current temporal abstraction approaches explicitly consider the relationship between topology and efficiency. In this paper, we first show that a topological measurement from complex network literature, mean geodesic distance, can reflect the efficiency of solving MDP. Based on this, we build an incremental method to systematically build temporal abstractions using a network model that guarantees a small mean geodesic distance. We test our algorithm on a realistic 3D game environment, and experimental results show that our model has subpolynomial growth of mean geodesic distance according to problem size, which enables efficient solving of resulting MDP.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.11a
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• pp.207-210
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• 2022

최근 자연어 처리 분야에서 기계학습 독해 관련 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 그 중에서 한국어 기계독해 학습을 통해 문제풀이에 적용한 사례를 찾아보기 힘들었다. 기존 연구에서도 수능 영어와 수능 수학 문제를 인공지능(AI) 모델을 활용하여 문제풀이에 적용했던 사례는 있었지만, 수능 국어에 이를 적용하였던 사례는 존재하지 않았다. 또한, 수능 영어와 수능 수학 문제를 AI 문제풀이를 통해 도출한 결괏값이 각각 12점, 16점으로 객관식이라는 수능의 특수성을 고려했을 때 기대에 못 미치는 결과를 나타냈다. 이에 본 논문은 한국어 기계독해 데이터셋을 트랜스포머(Transformer) 기반 모델에 학습하여 수능 국어 문제 풀이에 적용하였다. 이를 위해 객관식으로 이루어진 수능 문항의 각각의 선택지들을 질문 형태로 변형하여 모델이 답을 도출해낼 수 있도록 데이터셋을 변형하였다. 또한 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformer)가 가진 입력값 개수의 한계를 극복하기 위해 더 큰 입력값을 처리할 수 있는 트랜스포머 기반 모델 중에서 한국어 기계독해 학습에 적합한 KoBigBird를 사전학습모델로 설정하여 성능을 높였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.568-571
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• 2022

본 논문에서는 서술형 수학 문제의 자동 풀이 기술 개발을 위한 데이터 증강 기법인 MOO 를 제안한다. 서술형 수학 문제는 일상에서의 상황을 수학적으로 기술한 자연어 문제로, 인공지능 모델로 이 문제를 풀이하는 기술은 활용 가능성이 높아 국내외에서 다양하게 연구되고 있으나 데이터의 부족으로 인해 성능 향상에서의 한계가 늘 존재해 왔다. 본 논문은 이를 해결하기 위해 시중의 수학 문제들을 수집하여 템플릿을 구축하고, 템플릿에 적합한 풀이계획을 생성할 수 있는 중간 언어인 MOOLang 을 통해 생성된 문제에 대응하는 Python 코드 형태의 풀이와 정답을 생성할 수 있는 데이터 증강 방법을 고안하였다. 이 기법을 통해 생성된 데이터로 기존의 최고 성능 모델인 KoEPT를 통해 학습을 시도해본 결과, 생성된 데이터셋을 통해 모델이 원활하게 데이터셋의 분포를 학습할 수 있다는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.362-365
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• 2021

이 논문에서는 자연어로 구성된 수학 문장제 문제를 자동으로 풀이하기 위한 Transformer 기반의 생성 모델인 KoEPT를 제안한다. 수학 문장제 문제는 일상 상황을 수학적 형식으로 표현한 자연어 문제로, 문장제 문제 풀이 기술은 실생활에 응용 가능성이 많아 국내외에서 다양하게 연구된 바 있다. 한국어의 경우 지금까지의 연구는 문제를 유형으로 분류하여 풀이하는 기법들이 주로 시도되었으나, 이러한 기법은 다양한 수식을 포괄하여 분류 난도가 높은 데이터셋에 적용하기 어렵다는 한계가 있다. 본 논문은 이를 해결하기 위해 우선 현존하는 한국어 수학 문장제 문제 데이터셋인 CC, IL, ALG514의 분류 난도를 측정한 후 5겹 교차 검증 기법을 사용하여 KoEPT의 성능을 평가하였다. 평가에 사용된 한국어 데이터셋들에 대하여, KoEPT는 CC에서는 기존 최고 성능과 대등한 99.1%, IL과 ALG514에서 각각 89.3%, 80.5%로 새로운 최고 성능을 얻었다. 뿐만 아니라 평가 결과 KoEPT는 분류 난도가 높은 데이터셋에 대해 상대적으로 개선된 성능을 보였다.

• Journal of the Korean Chemical Society
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• v.46 no.4
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• pp.353-363
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• 2002

In this study, characteristics of the problem solving process of the balancing redox equations was ana-lyzed by mental capacity and problem solving methods, and the pertinent teaching and learning guidance for oxidation-reduction unit was suggested. Participants were 79 senior high school students and 57 science high school students. Tests were conducted to measure the mental capacity, the understanding of the oxidation-reduction concepts and the com-pletion of the balancing redox equations. The framework was made to find the patterns of failure and success. As the analysis of the influence on the performance of mental capacity,understanding of the oxidation-reduction concepts, and problem solving methods, students who had lower understanding of oxidation-reduction concepts selected the trial and error method, and their performance were influenced by mental capacity. The students that had higher understanding of the oxidation-reduction concepts had good performance by using oxidation number method regardless of their mental capacity. As the results of analysis for the patterns, the success patterns of solving the problems, those of mostly the sci-ence high school students, were the cases of using oxidation number method well and lessening problem solving steps. The patterns of failure in solving problems by using trial and error method showed that students had mistakes in cal-culating, errors in making unknown equations, no consideration for all variables, or stopped solving the complicated problems. The patterns of failure in solving problems by using oxidation number method showed that many students had wrong oxidation number or no consideration for mass and charge balance.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.310-315
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• 2018

본 논문에서는 한국어 수학 문장제 문제 자동 풀이를 위한 방법을 소개한다. 수학 문장제 문제란 수학적 관계가 언어와 숫자로 주어질 때, 문제에서 요구하는 정보를 도출하는 수학 문제로, 언어 의미 분석과 수학적 관계 추출이 요구된다. 본 논문에서는 이원 일차 연립 방정식을 포함한 514 문제의 영어 데이터셋을 번역해 한국어 문제를 확보하였다. 또한 한국어의 수학적 관계 표현과 언어 유형적 특성을 고려한 자질 추출을 제안하고, 템플릿 기반 Log-linear 모델이 정답 방정식을 분류하도록 학습하였다. 5겹 교차 검증을 실시한 결과, 영어 문제를 풀이한 선행 연구의 정답률 79.7% 대비 1%p 낮은 78.6%의 정답률을 보였다.