• 대한수학교육학회지:학교수학
• /
• 제18권4호
• /
• pp.773-791
• /
• 2016

교사의 주목하기 능력은 교수의 질을 결정하는 중요한 요소 중의 하나로 언급되어 오고 있다. 주목하기는 수업 중 이루어지는 교사의 순간적인 의사결정과 밀접히 관련되어 있으며, 다차원성과 동시성의 특징을 가진 수업 상황에서 교사는 능동적으로 환경을 만들고 상호작용하면서 주목하기를 실행한다. 수학 교사가 전문가로서 수업 상황에서 주목해야만 하는 중요한 측면 중의 하나는 학생의 수학 학습이다. 이에 본 연구는 학생들이 목표로 하는 수학적 지식을 학습하면서 보일 수 있는 전형적인 전략과 어려움 등을 예상하고 적절한 대응을 예측해보는 교사의 사전 주목하기 활동이 실제 수업에서 학생의 학습에 대한 교사의 주목하기에 어떻게 반영되어 드러나는지를 조사하였다. 그 결과 오개념이나 오류를 이해 형성의 기회로 활용하는 주목하기, 학생들의 사전지식에 기초하여 학습기회 창출을 시도하는 주목하기, 학생들의 불완전한 추론을 개선하기 위한 주목하기의 세 가지 형태로 교사의 주목하기가 실행되었다. 본 연구 결과를 바탕으로 사전 주목하기 활동이 실제 수업에서 발생하는 교사 주목하기에 미치는 긍정적인 영향과 학생들의 학습을 돕기 위해 교사들이 주목해야만 하는 측면들에 대한 교사의 인식을 강화시키기 위해 사전 주목하기 전략이 유용할 수 있음을 논의하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
• /
• pp.1187-1190
• /
• 2015

최근에 비정형 데이터의 잠재적 가치를 유용한 데이터로써 사용하려는 경우가 많아지고 있다. 특히 트위터는 사용자의 상태나 이벤트가 잘 나타나 있어서 하나의 사용자의 이벤트로서 간주될 수 있다. 본 논문은 트위터에서 발생하는 이벤트에 주목하여, 감기라는 이벤트를 트위터 내에서 추적하고자 한다. 추적을 위해서는 트위터를 판단할 필요가 있는데, 이를 위해 기존의 감성 사전 방식 중 하나인 통계적 사전 구축을 기반으로 키워드를 활용하여 감기 판단 사전을 구축하는 방식을 제안한다.

• 항공우주정책ㆍ법학회지
• /
• 제26권1호
• /
• pp.241-269
• /
• 2011

우주공간의 물리적 변화는 지구를 둘러싼 우주전자파에 영향을 주어서 방송, 통신, 위치측정 및 자원탐사 등을 위한 인공위성에 장애를 일으킨다. 이러한 우주전파 재난은 언제, 어느 정도의 규모로 일어날지가 불확실하다는 특성을 갖고 있다. 최근 국제연합을 비롯한 논의의 장에서 전문가들은 지속가능한 우주환경보호의 차원에서 그러한 재난에 대해서 주목하기 시작했다. 특히 국제연합의 우주의 평화적 이용위원회(Committee on the Peaceful Uses of Outer Space, COPUOS)는 모든 국가가 우주기술을 이용할 수 있는 지속가능한 우주환경의 조성에 유해한 영향을 미칠수 있는 재난의 하나로서 우주전파재난에 주목하기 시작하였다. 불확실성을 특징으로 하는 재난에 대해서 각국의 국내법 및 환경관련 국제 규범은 이른바 사전주의 원칙에 기초한 제도를 운용하고 있다. 사전주의 원칙은 현대형 위험관리 이론으로서, 종래의 전통적인 경찰법제에 의해 관리될 수 없는 위험인 과학적으로 불확실하고, 중대하고 회복할 수 없는 손해를 발생시킬 수 있는 위험을 관리하여야 한다는 사전주의(사전배려)의무의 도덕적, 법적 근거로 파악된다. 일련의 보고서와 전문가들의 의견은 1967년 우주조약을 비롯한 각종 우주법 관련 규범에서 그와 같은 불확실한 재난에 대비하기 위해서 원용될 수 있는 우주법차원의 법 원리를 조심스럽게 주장하고 있다. 우주법의 기본 원칙은 우주공간의 자유로운 항행과 전 국가를 위한 이용을 규정하고 있다. 지속가능한 우주환경은 그러한 항행과 이용을 위해 필요한 것이라는 점에서 의의를 갖는다. 따라서 우주환경의 지속가능성을 저해하는 우주전파재난에 대한 법제도는 우주법의 기본 원칙에 기초한다. 아울러 우주전파재난의 불확실성이 고려될 때에, 현 시점에서 강구될수 있는 법제도가 사전주의 원칙이라면, 그 원칙도 우주법의 기본 원칙에 기초한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.86-90
• /
• 2023

최근 생성형 언어 모델이 주목받고 있으며, 이와 관련된 과제 또한 주목받고 있다. 언어 생성과 관련하여 많은 연구가 진행된 분야 중 하나가 '번역'이다. 번역과 관련하여, 최근 인공신경망 기반의 신경망 기계 번역(NMT)가 주로 연구되고 있으며, 뛰어난 성능을 보여주고 있다. 하지만 교착어인 한국어에서 언어유형학 상의 다른 분류에 속한 언어로 번역은 매끄럽게 번역되지 않는다는 한계가 여전하다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 한-영 사전을 통한 번역 품질 향상 방법을 제안한다. 또한 출력과 관련하여 소형 언어모델(sLLM)을 통해 CoT데이터셋을 구축하고 이를 기반으로 조정 학습하여 성능을 평가할 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.802-805
• /
• 2015

본 논문은 인공신경망(artificial neural network)의 한 종류인 자기조직화 지도(self-organizing map)를 이용하여 비교말뭉치(comparable corpora)로부터 이중언어사전(bilingual lexicon)을 자동으로 구축하는 방법에 대하여 기술한다. 일반적으로 우리가 대상으로 하는 언어 쌍마다 말뭉치 혹은 초기사전과 같은 언어 자원을 수집하고 그것을 필요에 맞게 가공하는 것은 매우 어려운 일이다. 이런 관점에서 볼 때, 비지도학습(unsupervised learning) 방법 중 하나인 자기조직화 지도를 이용하여 사전을 구축하면 다른 방법에 비해 적은 노력으로도 더 높은 성능을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 한국어와 불어에 대하여 실험을 하였고, 그 결과 적은 양의 초기사전으로도 주목할 만한 정확도를 얻을 수 있었다. 향후 연구로는 학습 파라미터에 대해 좀 더 다양한 실험을 하고, 다른 언어 쌍으로의 적용 및 기존의 평가사전을 확장하여 더 많은 경우에 대해 실험하는 것을 들 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.320-325
• /
• 2021

BERT는 사전 학습 단계에서 다음 문장 예측 문제와 마스킹된 단어에 대한 예측 문제를 학습하여 여러 자연어 다운스트림 태스크에서 높은 성능을 보였다. 본 연구에서는 BERT의 사전 학습 문제 중 다음 문장 예측 문제에 대해 주목했다. 다음 문장 예측 문제는 자연어 추론 문제와 질의 응답 문제와 같이 임의의 두 문장 사이의 관계를 모델링하는 문제들에 성능 향상을 위해 사용되었다. 하지만 BERT의 다음 문장 예측 문제는 두 문장을 특수 토큰으로 분리하여 단일 문자열 형태로 모델에 입력으로 주어지는 cross-encoding 방식만을 학습하기 때문에 문장을 각각 인코딩하는 bi-encoding 방식의 다운스트림 태스크를 고려하지 않은 점에서 아쉬움이 있다. 본 논문에서는 기존 BERT의 다음 문장 예측 문제를 확장하여 bi-encoding 방식의 다음 문장 예측 문제를 추가적으로 사전 학습하여 단일 문장 분류 문제와 문장 임베딩을 활용하는 문제에서 성능을 향상 시키는 Bi-Cross 사전 학습 기법을 소개한다. Bi-Cross 학습 기법은 영화 리뷰 감성 분류 데이터 셋인 NSMC 데이터 셋에 대해 학습 데이터의 0.1%만 사용하는 학습 환경에서 Bi-Cross 사전 학습 기법 적용 전 모델 대비 5점 가량의 성능 향상이 있었다. 또한 KorSTS의 bi-encoding 방식의 문장 임베딩 성능 평가에서 Bi-Cross 사전 학습 기법 적용 전 모델 대비 1.5점의 성능 향상을 보였다.

• 제어로봇시스템학회지
• /
• 제22권2호
• /
• pp.29-33
• /
• 2016

본 기술 특집호에서는 최근메 강인제어 분야에서 많이 주목받고 있는 사전규정 오차 구속제어기법들메 대해 기본적인 개념과 각 구속제어 기법들이 특징들을 소개한다. 기존의 제어기법들은 안정도 및 일정한 출력성능은 보장하지만 선정된 제어기 게인 값에 따라 추종성능이 민감하게 변하며 안전을 위한 제약이 없는데 반해 이러한 구속제어는 최소한의 게인 선정으로 오버슈트, 정상오차 등에 대해 사전에 규정한 성능범위를 만족하도록 강제로 구속시켜 출력성능 및 안전성이 동시에 보장되도록 한다. 이러한 구속제어는 오버슈트에 크게 영향을 받는 정밀기기 위치제어, 힘 제어에서 안전성을 확보해주며 외란이나 시스템 불확실성에 매우 강인한 특성을 갖는다. 가장 먼저 연구된 구속제어는 funnel 제어로서 시스템의 동적 모델을 포함하지 않는 비모델 기준 제어기법이다. 추종오차의 초기값이 오차에 대한 사전 구속함수로 구성된 funnel (깔데기) 안에 있으면 항상 사전메 규정된 오차범위 내에 머물도록 funnel 제어기가 작동하며 PD 제어와 구조가 유사하다. 다음으로 tanh 함수와 추종오차 변환을 결합한 방법으로서 전통적인 순환적 (recursive) 제어방법인 backstepping 제어와 결합하는 방법이다. 최종적므로 좀더 단순한 오차변환을 통해 오차에 대한 switching을 이용한 기법은 제어기 구조를 단순하게 만들고 기존의 제어기와 편리하게 결합할 수 있다. 이러한 구속제어 기법들은 또한 미지의 시스템에 특성에 대해 관측기나 지능제어를 이용한 근사함수를 요구하지 않는다. 본 특집호에서는 최근까지 연구된 구속제어에 대한 간단한 이론과 적용 결과들을 제시하기로 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
• /
• pp.225-226
• /
• 2019

오피니언 마이닝은 온라인 문서의 감성을 추출하여 분석하는 기법이다. 별도의 여론조사 없이 감성을 분석 가능하므로, 최근 활발한 연구 분야이다. 그러나 소셜미디어에는 신조어 등이 많이 포함되어 있어 기존 감성분석 시스템으로는 정확한 분석이 어려울 뿐만 아니라, 복합적인 감성에 대한 분석을 내리기에 불리하다. 이에 본 연구에서는 직관적인 감성모델을 제안하고 SNS에서 주목받는 다양한 신조어를 수용한 감성단어사전을 구축한 후, 이를 적용하여 소셜미디어에 나타나는 복합적인 감성을 분석하는 감성분석시스템을 설계한다.

• 한국학교수학회논문집
• /
• 제25권3호
• /
• pp.279-306
• /
• 2022

본 연구의 목적은 실제 수업 및 수업 전후 진행된 학습공동체 회의에 참여하는 과정에서 나타나는 초등 예비교사의 주목하기 특징의 변화를 분석하여, 초등 예비교사 교육에 대한 시사점을 도출하고자 하는 것이다. 이를 위하여 본 연구에서는 연구 참여자인 초등 예비교사와 연구진들로 구성된 학습공동체를 구성하였다. 분석 자료로 초등 예비교사의 실제 수업과 학습공동체 사전, 사후회의 과정 전체에 대한 녹화 및 녹음 자료와 이들에 대한 전사 자료, 초등 예비교사의 반성일지와 사후 인터뷰, 연구자의 관찰일지, 학생의 학습지 등이 수집되었으며, 분석 방법으로 해석적 사례연구가 수행되었다. 연구 결과, 초등 예비교사의 주목하기의 특징이 주의 기울이기, 해석하기, 반응 결정하기의 각 요소에서 다음과 같이 변화하였으며, 이와 같은 변화에 학습공동체가 기여하였음을 확인할 수 있었다. 첫째, 초등 예비교사의 주의 기울이기 대상이 과제 결과물에서 학생의 통계적 사고로 변화하였다. 둘째, 초등 예비교사의 해석하기가 구체적인 근거가 부족한 상태에서 근거의 다양성과 구체성이 갖추어진 상태로 변화하였다. 셋째, 초등 예비교사의 반응 결정하기가 생산적이지 못한 반응 결정하기에서 생산적인 반응 결정하기로 변화하였다.

• 치위생과학회지
• /
• 제9권5호
• /
• pp.587-592
• /
• 2009

본 연구는 치과 의료 소비자가 의료기관 선택을 위해 탐색하는 정보원의 중요 요인이 무엇이며, 인구사회학적 특성에 따른 정보탐색 행태를 파악하여 향후 치과의료기관에서 의료소비자의 선택에 영향을 미칠 수 있는 정보원을 개발하는 것을 주목적으로 실시하였다. 연구의 결과는 다음과 같다. 1. 치과를 방문하기 전 정보습득은 습득한다가 37.2%, 습득하지 않는다가 62.8%로 조사되었다. 2. 정보습득경로로는 지인의 소개가 77.3%, 인터넷 정보 이용이 33.6%로 조사되었다. 3. 성별에 따라 사전정보 습득 여부(p=0.000), 사전정보가 치료에 미치는 영향(p=0.000)에 유의미한 차이가 있는 것으로 분석되었다. 4. 연령에 따라서는 사전정보의 정확성에서 차이를 보였다.(p=0.010) 5. 최근 방문에서는 사전정보습득에 차이를 보였다(p=0.049). 6. 인터넷 정보 이용은 성별(p=0.048), 연령(p=0.000), 교육정도(p=0.004)에서 유의미한 차이가 있는 것으로 분석되었다.