• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2012.07a
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• pp.457-458
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• 2012

본 논문에서는 실시간 원격 수업(Real-Time Distance Education) 환경 하에서 학생들의 수업 집중 및 효율적인 교수를 위한 버즈학습(Buzz Learning)의 필요성을 제안한다. 이 학습법은 실시간 원격 수업에서 일어날 수 있는 집중력 저하 및 수업참가율 저조를 최소화하고, 학습자 간의 협동 및 상호작용을 향상시킨다. 또한 버즈법에 의한 그룹 편성 및 학습형태는 각 그룹에서 토의한 결과를 다시 전체가 모여 토의함으로써 소집단의 토의결과를 종합 정리하고 결론을 도출해 내는 집단 토의 형태를 띤다. 토의학습은 흔히 몇몇 학생의 경우 토의에 참가하지 않거나 또는 한 명이 독무대화하는 경향이 있는데 여기서는 그룹 전원이 토론에 적극 참여할 수 있게 한다. 본 논문에서는 실시간 원격 수업을 통하여 이뤄지는 실제 강의에 적용된 버즈 학습이 학생들의 수업참여도 및 학습 향상 면에서 우수함을 보여준다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.262-267
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• 2022

이커머스 리뷰와 같은 특정 도메인의 경우, 텍스트 표현벡터 학습을 위한 양질의 오픈 학습 데이터를 구하기 어렵다. 또한 사람이 수동으로 검수하며 학습데이터를 만드는 경우, 많은 시간과 비용을 소모하게 된다. 따라서 본 논문에서는 수동으로 검수된 데이터없이 양질의 텍스트 표현벡터를 만들 수 있도록 두 단계의 대조 학습 시스템을 제안한다. 이 두 단계 대조 학습 시스템은 레이블링 된 학습데이터가 필요하지 않은 자기지도 학습 단계와 리뷰의 특성을 고려한 자동 레이블링 기반의 지도 학습 단계로 구성된다. 또한 노이즈에 강한 오류함수와 한국어에 유효한 데이터 증강 기법을 적용한다. 그 결과 스피어먼 상관 계수 기반의 성능 평가를 통해, 베이스 모델과 비교하여 성능을 14.03 향상하였다.