• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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• pp.263-268
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• 1999

지능형 교육 시스템에서 학습자 모델은 학습자의 반응을 토대로 교수모듈과 전문가 모듈을 연계하여 새로운 학습자 모델을 제시하는 역할을 수행하고 있으며, 이는 성공적인 지능형 교육 시스템의 구현에 있어서 핵심적인 부분이다. 따라서 많은 대학교 및 연구소에서 그동안 학습자 모형에 관한 많은 연구가 이루어져오고 있다. 그러나 대부분의 연구는 단일 학습자 모형을 기반으로 두고 있으며, 이러한 단일 학습자 모형을 이용한 시스템들은 학습자의 지식 또는 학습자의 성향을 정확히 파악하기는 어려움을 갖고 있을 뿐만 아니라 다른 모듈과의 인터페이스 부분에서 중복된 많은 정보를 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 학습자의 지식을 정확하게 진단하고 각 모듈간의 중복된 정보를 보완할 수 있는 다중 학습자 모형을 개발하여 구현하였다. 또한 이러한 다중 학습자 모형을 최적으로 수행할 수 있도록 하기위하여 agent기법을 적용하였다. Agent를 이용한 다중 학습자 모형을 적용하여 구현한 시스템은 첫째, 단계적인 접근 방법으로 보다 정확한 학습자의 지식 진단이 가능하다. 둘째, 학습과정중 학습자의 심리 상태 및 학습자의 선호도 등 파악이 용이하다. 셋째, 교수모듈과 전문가 모듈과의 연계에 있어서 정보의 중복됨의 최소화 등의 장점을 제공한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.167-176
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• 2004

정보통신기술의 발달로 교육환경에서도 많은 변화가 일어나 ICT 활용 교육을 통한 다양한 형태의 교수 학습 유형이 논의되고 있으며 최근에 급격히 발달하고 있는 인터넷을 활용한 원격교육이 급격히 확산되고 있는 실정이다. 하지만 교사가 일방적으로 과제를 제시하고 학생들은 인터넷 사이트를 활용하여 정보를 수집하여 가공하는 보여주기식에 그쳐 학생간 교사간의 상호작용이 부족하여 인터넷 활용 학습의 장점을 살리지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 웹과의 통합적 또는 보완적 차원에서 가장 적합하다고 여겨지는 구성주의의 문제중 심학습 이론을 기반으로 하여 화상통신기술을 활용한 문제중심학습 환경을 구현하고 초등학교 현장에 적용하여 그 결과를 분석하였다. 그 결과 교사와 학습자간 학습자 동료 집단간의 상호작용에 효과가 있었으며 학습자의 수업에 대한 참여 태도 및 흥미, 집중력에 긍정적인 효과를 가져왔다. 또한 면대면 학습에서 부족했던 부분을 사이버 학습을 통해 보완할 수 있었으며 문제중심 학습모형의 장점을 살릴 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.271-273
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• 2004

최근 초고속 통신망의 보급과 World Wide Web의 눈부신 발달로 인하여 상호작용적인 웹 기반 협동학습이 활성화되고 있다. 그러나 기존 웹 기반 협동학습 시스템의 대부분은 일정한 기준이 없이 그룹이 편성되거나 오프라인에서 그룹이 편성되도록 되어있다. 또한, 협동학습 이후 평가가 없거나 오프라인에서 평가를 하도록 구성되어 있다. 그러므로 기존의 웹 기반 협동학습은 외형상으로는 협동학습을 표방하지만 완벽한 웹 기반 협동학습이 될 수 없었다. 본 논문에서는 이러한 웹 기반 협동학습의 단점들을 보완하여 학습자의 적극적 협동수행 유도와 학습효과의 증진이 가능하도록 하였다. 그룹 구성부터 시작하여 평가에 이르기까지 모든 것이 웹 상에서 가능한 시스템을 설계하였다. 일정한 기준을 통한 성향조사를 통해 교수자가 웹 상에서 동질적, 이질적 성향의 그룹 편성을 가능하게 하였으며 교수자가 학습자의 성향을 모르는 상황에서도 적당한 그룹의 편성이 가능하도록 하였다. 웹 기반 협동학습 종결 후 자기평가, 동료평가, 그룹평가, 그리고 교수자 평가와 같은 다양한 평가방법을 도입하였다. 이러한 다양한 평가에 의한 피드백을 통하여 학습자가 새로운 협동학습에서 보다 더 적극적이고 능동적인 협동학습을 하도록 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.977-979
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• 2022

본 논문에서는 시중에서 판매되는 점자학습 기기의 단점들을 보완한 점자학습 보드를 제안한다. 학습 보드는 다음과 같은 기능을 수행한다. 첫째, 자음, 모음 등의 기초적인 글자 학습, 단어와 문장 학습, 게임학습, 총 세 가지의 학습 모드를 지원하는 기능. 둘째, 사용자의 학습 데이터를 분석하여 마지막 학습 일자, 학습 진행 상황 등의 다양한 요소를 고려한 학습, 복습 내용을 자동으로 업로드하는 기능. 셋째, 기기에 연동된 애플리케이션을 통해 학습상태를 확인하고 기기를 조작하는 기능. 넷째, 학습 보드와 앱의 음성안내, 생체인식을 사용한 로그인, 음성인식을 통한 언어 변환, 보드 자동 교체 등의 사용자 편의성을 위한 기능이다. 본 논문은 이를 통해 점자학습에 대한 접근성을 높여 시각장애인의 문맹률 감소를 목표로 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권8호
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• pp.245-252
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• 2016

본 연구는 현재 운영 중인 자동기상관측장비인 ASOS와 AWS의 결측에 대해 안공신경망을 활용하여 주변 관측값을 기반으로 결측을 보완하기 위한 연구이다. 2011년부터 2015년까지 수집된 서울지역 기온, 습도, 풍속을 대상으로 학습데이터를 구성하고 인공신경망을 통해 학습모델을 구축하였으며, 서울관측소를 결측으로 가정하고 학습 모델에 대한 검증을 수행하였다. 학습횟수 증가에 따른 민감도 실험 결과 초기종료는 학습횟수 2,000회에서 나타났다. 관측과 추정치의 상관관계는 모든 기상변수에서 0.6이상이었으며 기온과 습도의 경우 각각 0.9, 0.8 이상의 높은 상관성을 보였다. RMSE는 대부분 기상변수에 대해 학습횟수가 증가함에 따라 꾸준히 감소하지만 풍속의 경우 뚜렷한 증감 경향이 나타나지 않았다. 학습시간은 학습횟수가 증가할수록 지수함수적으로 증가하는 경향을 보였다. 학습 횟수 40회의 ANN 성능은 초기종료 시점까지 향상된 결과에 80%이상의 효과를 볼 수 있으며 2초 내의 빠른 학습시간으로 신속한 결측 보완을 통해 보다 상세한 기상정보의 활용이 가능할 것으로 기대된다.

• 디자인학연구
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• 제15권2호
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• pp.253-266
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• 2002

디자인은 주어진 어떤 목적을 달성하기 위하여 여러 조형요소(造形要素) 가운데서 의도적으로 선택하여 그것을 합리적으로 구성하여 유기적인 통일을 얻기 위한 창조활동이며, 디자인교육은 기술공학, 예술, 인간학, 과학 등 여러 학문분야와 연계된 협업을 통한 문제점 발견, 이해(심화)하고, 문제해결능력을 배양하는 것이라 하겠다. 한편, 지식은 개인의 인지적 작용과 개인이 속한 사회에의 참여라는 두 요소의 상호작용에 의해 지속적으로 변화, 수정, 보완을 통해 구성되어 가는 것이고, 학습은 제시된 정보를 그대로 재생하는 것이 아니라 주어진 정보를 뛰어넘어 새로운 의미를 채워나가는 과정이라고 파악하는 구성주의적 학습관은 교수와 학습의 중심이 교수자중심, 지식전달위주의 교육에서 자연스럽게 학습자 중심, 학습자 주 도의 정보습득과정으로 바뀌어 간다. 오늘날 인터넷에 접속할수 있는 가장 쉽고, 가장 인기 있는 방법인 '웹을 이용한 교수학습(Web Based Instruction: WBI)'이 디자인의 특성과 디자인 교육의 특이성과도 부합할 것인가. 또한 만약 WBI가 디자인 교육에 부합한다고 하더라도 그것이 가지는 한계와 문제점은 무엇인가. 먼저 WBI의 디자인교육에의 적용 또는 웹기반교육과 디자인교육의 연계문제에 관하여는 리챠드 브랜햄(Richard Branham)의 예견에 따라, 학습자 중심의 학습은 앞으로 디자인 교육의 지배적인 교수방법이 되어 있음을 이 미 현실화한 국내의 여러 선례에서 확인할 수 있었다. 디자인 교육은 문제의 해결책을 그대로 가르쳐주는 보완적 전략(supplantive strategies) 보다는 직접경험학습을 통한 탐구적 전략(generative strategies)을 취하는 교육이라는 점에서 웹기반교육의 장점을 십분 살릴 수 있다. 그러나 웹기반 디자인교육은 그 속성상 몇 가지 문제점을 안고 있거니와 무엇보다도그것이 온라인 상에서 이루어진다는 데에서 그 한계도 지닌다. 교수자의 적극적인 참여와 안내가 있어야 하고, 학습자의 참여도를 교육에 반영하는 원칙과 방법의 모색, 학습동기를 유발할 수 있는 유연한 피드 백 외에도 오프라인 수업을 병행하는 보완이 요구된다는 점을 지적된다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2000년도 춘계 학술대회
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• pp.37-40
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• 2000

'바른 우리글 쓰기' 학습시스템은 우리말 작문 학습에 필요한 지식을 익히도록 하고자 만들었다. 이 논문의 궁극적인 목표는 한국어 철자/문법 검사기와 국어 학습시스템을 연계하여 학습자가 적극적으로 학습에 참여하도록 동기를 부여하는 능동적인 언어 학습 시스템의 구현이다. 흔히 웹에 기반한 학습시스템에서 학습자는 일방적으로 정보를 제공받거나 독립적인 위치에서 자율적인 학습을 해나가야 하므로 끊임없는 흥미와 관심이 없이는 효율적인 성과를 거두기 어렵다. 이와 같은 약점을 보완하려는 맥락에서 이 학습시스템은 학습자가 스스로 학습한 후 그 결과를 평가 문제나 한국어 철자/문법 검사기를 통해 즉각적으로 확인해 보고 부족한 내용을 공부할 수 있도록 한다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2007년도 추계학술대회
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• pp.357-362
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• 2007

본 연구는 e러닝 환경에서 웹 기반 학습자간 상호작용 학습증진을 위한 스터디 그룹 활동지원시스템 개발을 위한 실질적 사례를 제시하는 데 있다. e러닝 환경 웹 기반학습의 단점을 보완하기 위하여 함께 학습이 가능하도록 제안되었고, 학습자들간의 상호작용을 증진시킬 수 있는 자료실 정보교환, 화상토론, 동영상강좌 동시 시청 가능도 설계되었다. 대학생 254명 대상 49개 그룹으로 학습자간의 상호작용을 통한 학습만족도를 조사하고 그 결과를 분석 해보았다. 또한 협동학습을 통한 스터디 그룹 활동은 개인별 상호작용 활동지수로 나타내어 학습만족도와의 상관관계를 증가시킬 수 있는 하나의 온라인 학습 커뮤니티 모형을 제시함으로서 e러닝 사이트나 학습 시스템을 설자하고 구현하는데 참고가 될 수 있으리라 기대한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.580-582
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• 2003

정보화 시대의 요구에 대한 교육적 대응은 학습자 중심의 교육이며, 정보통신기술을 기반으로 한 원격교육이다. 특히 인터넷에서 가장 활발하게 사용되고 있는 웹은 그 특성상 구성주의 학습 원리를 실현하는데 적절한 환경을 제공하고 있으며, 교육 시스템의 변화를 가져오고 있다. WBI(Web Based Instruction)는 웹을 매체로 활용하여 원거리에 있는 학습자를 교육시키는 형태로서 교수자와 학습자간 상호작용을 가능하게 하고 다양한 형태의 학습자료를 제공하며, 공간적 제약을 극복할 수 있다는 장점이 있다. 본 논문에서는 웹에 기반한 교육적 활용의 한 모델로서 학습자의 자기 주도적이고 적극적인 학습을 촉진하기 위한 자기 주도적 학습이론과 학습자의 개인차를 고려한 수준별 학습이론을 적용하여 효율적인 웹 기반 학습이 가능하도록 하였으며 이러한 학습이론을 웹에 기반한 정보처리 기능사 필기시험에 적용함으로써 실업계 고등학교 교육현장의 비효율성과 기존의 문제은행 시스템의 문제점을 보완하여 시험준비에 보다 효율적으로 대비하도록 설계 및 구현하였다.

• 한국측량학회지
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• 제38권6호
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• pp.499-509
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• 2020

본 연구에서는 최근 영상판독 분야에서 활발히 연구되고, 활용성이 발전하고 있는 인공지능 기반 객체분류 학습 데이터 구축에 관한 내용을 다룬다. 영상판독분야에서 인공지능을 활용하여 정확도 높은 객체를 인식, 추출하기 위해서는 알고리즘에 적용할 많은 양의 학습데이터가 필수적으로 요구된다. 하지만, 현재 공동활용 가능한 데이터 셋이 부족할 뿐만 아니라 데이터 생성을 위해서는 많은 시간과 인력 및 고비용을 필요로 하는 것이 현실이다. 따라서 본 연구에서는 소량의 초기 항공영상 학습데이터를 GAN (Generative Adversarial Network) 기반의 생성기 신경망을 활용하여 오버샘플 영상 학습데이터를 구축하고, 품질을 평가함으로써 추가적 학습 데이터 셋으로 활용하기 위한 실험을 진행하였다. GAN을 이용하여 오버샘플 학습데이터를 생성하는 기법은 딥러닝 성능에 매우 중요한 영향을 미치는 학습데이터의 양을 획기적으로 보완할 수 있으므로 초기 데이터가 부족한 경우에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.