• 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.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2005.08a
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• pp.183-192
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• 2005

이동 통신 가입자 수가 빠르게 늘어가면서 무선 인터넷 기술은 다양한 형태의 데이터 제공이 가능해 지고 이에 대한 교육적 활용에 대한 관심이 증대되고 있다. 이에 따라 무선 인터넷만의 장점인 이동성, 실시간성, 휴대성, 편리성, 개별화, 차별화 등을 이용하여 학습에 적용하는 것은 매우 중요한 의미를 지닌다. 또한 학습에 있어서 학습하고자 하는 욕구인 동기가 중요시되어야 하며 이에 따라 학습 성취도는 큰 영향을 가진다. 따라서, 본 논문에서는 보편적으로 잘 알려진 Keller의 ARCS 모형을 기반으로 하여 무선 인터넷 환경에 적합하도록 수정, 보완하여 동기 모형을 제시하고 적용하고자 한다. 본 모형의 특징은 다음과 같다. 첫째, 개별화 및 차별화에 중점을 두었다. 모바일 환경의 가장 큰 특징인 개별화, 차별성을 부각시켜 동기 전략에 적용하였다. 둘째, 학습자 진단에 비중을 두어 설계하였다. 모바일에서 개별화의 가장 큰 기준이 되므로 정확한 진단을 할 수 있도록 한다. 셋째, 무선 인터넷에 적합한 동기 전략을 제시하여 단계별 적용을 용이하도록 하였다. 넷째, 평가 및 피드백 후 교사에 의한 학생 개개인의 결과를 제시하도록 하였으며, 이를 통해 후속 학습에 도움이 되도록 하였다. 또한, 본 동기 모형을 초등학교 3학년 쓰기 활동에 적용하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.694-696
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• 2001

인터넷의 이용이 생활화되면서 학생들의 인터넷 이용능력은 점차 향상되어가고 있으며 그 이용시간도 증가하는 추세다. 인터넷은 접근하기가 편리하고 시간적, 공간적 제약을 극복할 수 있고, 경제적 이점도 가져다주므로 인터넷의 교육적 활용에 대한 연구가 필요하다. 본 논문은 인터넷에 기반한 교육적 활용의 한 모델로서 WEB기반 학습지도.평가 시스템의 설계 및 구현에 관한 것이다. 즉 가상의 공간에서 교사와 학생이 상호 작용하면서 교수 학습할 수 있는 방법에 주목하여 교사는 WEB상에서 문제를 출제하고 학생 역시 WEB을 통해 손쉽게 문제를 풀고 결과를 확인할 수 있게 하는 것이다. 제안한 시스템의 설계를 위해 기존의 유사시스템을 비교.분석하여 필수 구성요소를 모두 포함하면서 미래의 학습평가방식에 적합한 효율적이고 유연성있는 모델을 만들었다. 설문조사를 통한 평가에서는 시스템의 학습효과성과 발전가능성이 높은 것으로 나타났다. 향후 평가를 통해 나타난 문제점을 보완하고 새로운 기능에 대한 연구가 따른다면 교사와 학생 모두에게 새로운 학습도구로서 흥미를 불러일으킬 수 있고, 학습 도구에 관한 새로운 인식전환의 기회가 될 것으로 생각된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.03a
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• pp.53-56
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• 1998

본 논문에서의 공학적인 체계성을 갖고 초기 연결 가중치 및 임계치를 결정해 주면서, 학습까지 가능한 신경망을 제안한다. 기존의 오류 역전파 신경망을 적용할 때 경험에 의하여 은닉층 노드수를 결정하거나 임의의 실수 값으로 초기 연결 가중치 및 임계값을 주었을 때 자주 발생하는 학습 마비 현상을 피할 수 있고, Bose가 제안된 Voronoi 공간 분류에 의한 신경망 구성에서 학습이 불가능하다는 제안적인 단점을 보안하였다. 초기 가중치는 Voronoi 공간 분류가 이루어져 있다고 할 때 Bose가 제안한 초기 가중치 결정법을 개선하여 사용하고, Bose의 경우 신경망 노드가 Step function을 이용하여 정보를 전달하였으나 본 연구에서는 학습이 가능한 함수인 Sigmoid function을 이용하였다. 제안된 새로운 신경망의 성능 및 효율성을 비교하기 위하여 선형분리가 불가능한 XOR문제를 실험한 결과, 기존의 학습 가능한 EBP에서 허용오차 0.05 수준일 때 80%정도 학습마비 현상이 발생하였던 심각한 문제점을 보완할 수 있었고, 또한 학습 속도면에서 8~9배 정도 빠른 성능을 나타내었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.10a
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• pp.768-769
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• 2013

e-learning platform need some Online's merit. Nowadays e-learning is widely using. at this time, It need some various educational model. futhermore, It is essential that korean competitive educational environment. one of the solution, suggest the 'QBS' system.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.257-262
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• 2016

본 논문은 비구조적인 자연어 문장으로부터 두 개체 사이의 관계를 표현하는 구조적인 트리플을 밝히는 관계추출에 관한 연구를 기술한다. 사람이 직접 언어적 분석을 통해 트리플이 표현되는 형식을 입력하여 관계를 추출하는 규칙 기반 접근법에 비해 기계가 데이터로부터 표현 형식을 학습하는 기계학습 기반 접근법은 더 다양한 표현 형식을 확보할 수 있다. 기계학습을 이용하려면 모델을 훈련하기 위한 학습 데이터가 필요한데 학습 데이터가 수집되는 방식에 따라 지도 학습, 원격지도 학습 등으로 구분할 수 있다. 지도 학습은 사람이 학습 데이터를 만들어야하므로 사람의 노력이 많이 필요한 단점이 있지만 양질의 데이터를 사용하는 만큼 고성능의 관계추출 모델을 만들기 용이하다. 원격지도 학습은 사람의 노력을 필요로 하지 않고 학습 데이터를 만들 수 있지만 데이터의 질이 떨어지는 만큼 높은 관계추출 모델의 성능을 기대하기 어렵다. 본 연구는 기계학습을 통해 관계추출 모델을 훈련하는데 있어 지도 학습과 원격지도 학습이 가지는 단점을 서로 보완하여 타협점을 제시하는 학습 방법을 제안한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.257-262
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• 2016

본 논문은 비구조적인 자연어 문장으로부터 두 개체 사이의 관계를 표현하는 구조적인 트리플을 밝히는 관계추출에 관한 연구를 기술한다. 사람이 직접 언어적 분석을 통해 트리플이 표현되는 형식을 입력하여 관계를 추출하는 규칙 기반 접근법에 비해 기계가 데이터로부터 표현 형식을 학습하는 기계학습 기반 접근법은 더 다양한 표현 형식을 확보할 수 있다. 기계학습을 이용하려면 모델을 훈련하기 위한 학습 데이터가 필요한데 학습 데이터가 수집되는 방식에 따라 지도 학습, 원격지도 학습 등으로 구분할 수 있다. 지도 학습은 사람이 학습 데이터를 만들어야하므로 사람의 노력이 많이 필요한 단점이 있지만 양질의 데이터를 사용하는 만큼 고성능의 관계추출 모델을 만들기 용이하다. 원격지도 학습은 사람의 노력을 필요로 하지 않고 학습 데이터를 만들 수 있지만 데이터의 질이 떨어지는 만큼 높은 관계추출 모델의 성능을 기대하기 어렵다. 본 연구는 기계학습을 통해 관계추출 모델을 훈련하는데 있어 지도 학습과 원격지도 학습이 가지는 단점을 서로 보완하여 타협점을 제시하는 학습 방법을 제안한다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.21 no.1
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• pp.181-187
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• 2021

Recently, various air pollution factors have been measured and analyzed to reduce damages caused by it. In this process, many missing values occur due to various causes. To compensate for this, basically a vast amount of training data is required. This paper proposes a statistical techniques that effectively compensates for missing values generated in the process of measuring ozone, carbon dioxide, and ultra-fine dust using a small amount of learning data. The proposed algorithm first extracts a group of meteorological data that is expected to have positive effects on the correction of missing values through statistical information analysis such as the correlation between meteorological data and air pollution level factors, p-value, etc. It is a technique that efficiently and effectively compensates for missing values by analyzing them. In order to confirm the performance of the proposed algorithm, we analyze its characteristics through various experiments and compare the performance of the well-known representative algorithms with ours.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1998.10c
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• pp.335-340
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• 1998

최근 컴퓨터 통신 기술의 발달로 인하여 교육분야에서의 컴퓨터 통신망을 이용한 학습의 효율성 증대에 대한 연구가 활발하다. 지금까지의 학습 방식은 교과목 특성의 개별성을 인식하지 못하거나 혹은 기술적인 문제점 등으로 인하여 학습자들에게 일관된 단답형이나 선다형의 학습 방식을 요구하여 왔다. 웹을 기반으로 한 원격 교육으로의 활용 측면에서 프랑스어와 같은 제2외국어의 경우, 한국어 환경에서의 프랑스어 악상 문자 입력이나 개별화된 저작 언어 개발 등의 문제점이 제기된다. $\lceil$Voila-web$\rfloor$ 은 한국어를 모국어로 하는 프랑스어 학습자들을 위한 교육 시스템으로 개별 교과목의 특성을 반영하고 능동적인 학습 방식을 통한 학습의 효율성 증대를 위한 시스템이다. 학습자들에게는 학습 자료의 전체적인 내용 흐름만을 제시하고 영역별 구체적인 자료의 전개는 다양한 교과 내용을 자유 항해할 수 있도록 설계되어 있다. 이는 학습자들로 하여금 통신망을 통한 컴퓨터 이용 학습의 장점을 기존의 학습 방식에 보완하여 보다 능동적인 학습 방식을 유도하여 학습의 효율성을 증대시킬 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.23-26
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• 2006

최근 대부분의 이러닝(E-Learning)을 교육하는 사이트는 학습 콘텐츠를 검색하는 방법이 단순한 리스트의 나열과 택스트 매칭(Text matching)방법을 사용하는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해 좀 더 컴퓨터가 정보 데이터의 의미를 분석하여 검색이 가능하도록 개념 네트워크인 시맨틱웹(Semantic Web)이 등장하였다. 본 논문에서는 이러한 시맨틱웹의 온톨로지(Ontology) 언어 중에 토픽맵(Topic Maps)을 사용하여 많은 양의 학습 정보 데이터를 쉽고도 정확하게 연결 지어 학습 콘텐츠에 대한 정보를 표현하고, 구조화할 수 있는 방법을 모색해 보고자 한다. 학습자의 관심분야 정보, 학습객체의 학습 권장자의 정보와 함께 학습 경험과 검색 빈도수를 분석한 협력 필터링과 학습 에이전트의 개인화 기법을 동시에 사용하여 선호도를 분석한다. 이 선호도를 가지고 학습자의 메타데이터를 생성하고, 로그 데이터를 따로 데이터베이스에 저장한다. 이러한 학습자의 정보와 학습 콘텐츠간의 정보를 상호 연결하여, 그 토픽맵을 사용하여 연관관계를 정의해 줌으로써 학업성취도를 높이고, 학습자 개개인의 성향에 가장 알맞은 학습 콘텐츠를 탐색해가는 네비게이터(Navigator)를 설계하였다.