• 한국융합학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.209-217
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• 2022

가상현실은 오큘러스로 대표되는 웨어러블 장치의 도입과 함께 새로운 국면을 맞이하였다. 이에 본 연구에서는 영어학습을 위해 1인칭 시점으로 가상현실에 직접 몰입을 가능하게 하는 오큘러스 리프트(Oculus Rift) 기반의 몰입형 가상현실을 제안한다. 학습자 시점 기반의 몰입형 가상현실에 대한 전반적이고 통합적인 고찰을 통해, 언어학습을 위한 교수설계 시 고려할 사항을 제공하는 것은 의미 있는 일이다. 따라서 본 연구는 몰입형 가상현실의 언어교육 적용의 극대화 방안을 모색하는 것을 목적으로 한다. 이러한 연구 목적을 위하여 그간의 몰입형 가상현실의 교육적 활용 사례들을 살펴보았다. 그리고 몰입형 가상현실 기반 영어학습을 위한 설계 요소의 적용을 목적으로 학습이론의 설정, 학습의 차이 고려, 학습과제 선정, 교사의 영향력 규정, 적용 감각의 종류 결정, 설계의 융통성, 사용환경을 제안하였다. 그 결과들을 통합하여 교수설계에 대한 다양한 논의와 방향성을 제시하였다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제5권2호
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• pp.157-165
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• 2015

본 연구는 다문화가정 아동의 문식성을 알아보고 문식성에 영향을 주는 인지-언어적 변인이 무엇인지 밝히고자 하는 목적이 있다. 연구대상은 전라남도에 거주하는 초등 저학년 46명, 초등 고학년 39명, 전체 85명이다. 다문화가정 어머니의 한국 거주기간은 4~16년이고, 국적은 필리핀, 일본, 중국, 베트남, 캄보디아, 태국, 우즈베키스탄, 스리랑카이다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 다문화가정 아동의 읽기, 쓰기, 인지-언어적 변인들은 학년이 높을수록 수행능력이 높았다. 둘째, 다문화가정 아동의 읽기 예언변인이 시지각 하위변인인 시각형태항상성으로 나타난 것은 읽기의 선행조건에서 세부특징이 중요하다는 것을 의미한다. 따라서 다문화가정 아동의 읽기는 친숙한 단어보다는 세부특징에 대한 단서를 잘 아는 것이 중요하다고 할 수 있다. 한글을 처음 배우는 단계에서 통글자 위주의 지도보다는 자음과 모음의 특징을 인식시키는 훈련이 먼저 필요함을 시사한다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권11호
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• pp.235-244
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• 2017

본 논문은 모래 상자 놀이에서의 심리 진단을 위한 시스템을 규칙 기반 전문가 시스템을 적용하여 설계하고자 한다. 모래 상자 놀이는 놀이 치료 중 하나이며 모래와 여러 종류의 피규어들을 이용한 심리 진단과 치료를 병행할 수 있는 기법이다. 이 기법에서 심리 진단 요소에 초점을 맞추어 입력 값이 주어지면 자동으로 심리 유형을 진단해 주는 시스템을 구현하고자 한다. 이에 진단 기법에서 기준 요소로 이용되는 모래 상자에 배치한 피규어들의 종류, 피규어들의 배열 상태, 제작 시간을 6가지의 언어 객체를 설정하고 그에 따른 규칙을 생성한다. 본 시스템에서는 내담자가 완성한 모래 상자를 센서 장치로 인식 한다 가정한다. 그리고 인식한 상태가 입력 값으로 들어오면 언어 객체를 기반으로 한 규칙들이 차례로 점화된다. 이를 통해 내담자에게 26가지의 심리 유형중 하나를 진단해 준다. 결과적으로 진단과정을 간편화 하고 자동화하려 한다. 그리고 보다 세분화된 심리 진단을 내려주어 그에 맞춘 치료가 가능하게 하는 것이 목적이다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권11호
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• pp.515-524
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• 2017

본 논문에서는 ADHD 진단을 해주는 전문가시스템을 설계 및 구현한다. DSM-IV-TR을 이용하여 ADHD 진단기준을 연령대에 따라 단어를 바꾸어 구체화한다. 이 진단지를 가지고 오브젝트와 해당 값을 설정하고 규칙을 생성한다. 그리고 'ADHD 진단 시스템 엔진'과 '사용자 질의응답 프로그램'으로 구성된 진단시스템을 설계한다. 'ADHD 진단 시스템 엔진'은 규칙 기반 추론 엔진으로 Prolog 언어로 구현하여, INPUT을 '사용자 질의응답 프로그램'으로부터 받는다. INPUT에 의해 규칙은 ADHD 진단기준을 기반으로 점화되며 진단결과를 추론해서 OUTPUT을 다시 '사용자 질의응답 프로그램'으로 보낸다. '사용자 질의응답 프로그램'은 Python 언어로 구현하여 사용자와의 대화를 처리하는 인터페이스 역할을 한다. 'ADHD 진단 시스템 엔진'과 '사용자 질의응답 프로그램'의 중간다리 역할을 Pyswip 라이브러리를 통해서 수행한다. 결과적으로 ADHD 진단 전문가시스템을 통해 진단비용 절감과 간편한 이용으로 치료계획에 도움을 주고자한다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권12호
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• pp.371-380
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• 2017

본 연구는 대학 교양영어 교육에서 영어학습 부진아 학생들을 대상으로 목표어의 유창성과 정확성을 모두 얻기 위해서 언어의 형식적인 특성을 체계적으로 지도해야 할 필요성을 느끼고 기능 중심의 교양영어 교육을 하면서 기본적인 언어 요소인 문법과 어휘를 강화시키는 방법인 'focus on form'(FnF)를 투입하여 그 효과성을 알아보고자 하였다. 동질성이 검증된 3개 집단을 선정하여 의미중심의 의사소통 수업의 비교반과 FnF의 입력 강화 과제 방식 수업의 실험 A반, FnF의 출력 강화 수업의 실험 B반으로 구성하여 13주 실험을 실시하였다. 그 결과, 입력 강화의 실험 A반은 비교반에 비해 문법 습득에 유의한 효과가 있었고, 출력 강화의 실험 B반은 비교반에 비해 어휘 습득에 유의한 효과가 있었다. 그러나 어휘와 문법 습득에서 FnF의 두 방식의 통계적 차이는 나타나지 않았다. 따라서 교양영어수업에서 부진아 학생들에게 문법 항목과 관련해서는 인지적 부담이 낮은 입력 강화를 적용한 수업을 하고, 어휘 항목은 출력 강화를 적용한 FnF수업을 섞어서 할 필요가 있다는 것을 본 연구의 결과가 시사한다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권4호
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• pp.235-242
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• 2017

본 논문은 음성 신호의 Average Magnitude Difference Function (AMDF)에서 peaks (혹은 nulls)들을 찾는 알고리즘들을 제안하였다. AMDF 함수는 Autocorrelation Function (ACF)과 같이 음성 신호의 피치를 추정하는 함수로 널리 사용 하고 있다. 음성신호에서 fundamental frequency (F0)를 estimation하는 것은 매우 중요한 task이며 또한 상당한 어려움이 따른다는 것이 여러 연구들을 통해서 잘 알려진 사실이다. 본 논문에서는 AMDF 함수의 특성을 이용하여 개발한 두 가지의 알고리즘을 제시하였다. 첫째는 Local Minima에 Threshold 값을 적용하여 피치 주기를 측정 할 수 있는 nulls들을 찾아내는 알고리즘이고, 다음은 AMDF 함수와 ACF 함수 사이의 관계식을 응용한 알고리즘이다. 한국어의 감정 표현 언어들로 구성된 제시문을 널리 사용하고 있는 상용 기기로 녹음한 음성 신호를 본 논문이 제안한 알고리즘들에 적용하여서 시뮬레이션을 통해 음성 신호의 피치 주기를 측정하여서 그 성능을 알아보았다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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• pp.123-129
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• 2021

최근 인공지능 교육을 위한 다양한 플랫폼과 컨텐츠가 개발되고 있지만, 초등 저학년 학습자를 위한 인공지능 교육 프로그램은 미비한 상황이다. 이에 본 연구는 초등학교 저학년 학습자를 위한 인공지능 교육 프로그램을 개발하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 노벨 엔지니어링 기법을 활용하여 교육 프로그램을 설계하였고 전문가 타당도 검사로 타당도를 검증하였다. 그 결과 한글 해득 과정 중인 저학년 학습자 수준을 고려하여 문자 언어보다는 음성 언어를 기반으로 한 프로그램을 구성하고, 교과 간 통합으로 교육 시수를 확보할 필요가 있었다. 이를 반영하여 정보 교과가 별도로 신설되어 있지 않은 초등 저학년의 교육과정을 고려하여 국어, 수학, 통합 교과와 융합하여 인공지능 교육 프로그램을 설계하였다. 노벨 엔지니어링은 그동안 소프트웨어 교육을 위한 다양한 융합교육 연구사례가 있었고 그 효과가 검증되었다. 학습의 풍부한 맥락을 제공하여 주는 노벨 엔지니어링을 통해 초등 저학년을 위한 인공지능교육의 새로운 방향성을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국의류학회지
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• 제48권1호
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• pp.140-156
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• 2024

This study examined how the motivational language of instructors in senior fashion model classes affects learners' achievement goal orientation and interpersonal competence, as well as their intention to continue participating. The participants in this study were active seniors aged 50 and above, and the analysis was conducted using PLS-SEM and bootstrapping for mediation effects. It was found that autonomous motivation had a significant impact on task achievement goals and interpersonal competence, but not on ego achievement goals. On the other hand, controlled motivation only had a significant impact on ego achievement goals. Additionally, interpersonal competence had a significant impact on the intention to continue participating, and task achievement goals were found to mediate the relationship between autonomous motivation and interpersonal competence. This study aimed to promote understanding of the importance of instructors' motivational language in senior fashion model education and learners' psychology and to provide information that can help develop a fashion-related leisure activity curriculum. It also suggests efficient instructional directions for instructors in senior education, and it is expected to be utilized in the development of fashion-related leisure activity program curricula in the future.

• 한국과학교육학회지
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• 제38권4호
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• pp.575-585
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• 2018

본 연구에서는 과학교육에서 그 동안 주목받지 못했던 과학언어 및 과학용어에 대한 연구를 체계적으로 수행하기 위한 목적으로 지난 20년간의 과학교과서 텍스트를 한 자리에 모아 과학교과서 말뭉치를 구축함으로써 다각도로 분석 가능한 형태의 언어 자원을 생성하였다. 말뭉치 구축 대상 자료는 6차 교육과정, 7차 교육과정, 2009 개정교육과정의 초등학교에서부터 고등학교까지 모든 과학교과서를 수집하고 이 가운데 두 개의 출판사에 해당하는 132권에 대한 말뭉치를 구축하였다. 원시말뭉치, 형태주석 말뭉치, 용어주석 말뭉치의 총 3단계로 구축하였다. 최종적으로 구축된 과학교과서 말뭉치를 K-STeC(Korea - Science Textbook Corpus)이라 명명하였다. K-STeC은 과학용어에 대한 의미 구분과 분야가 표지된 의미 주석 말뭉치로서 교육과정, 과목, 학년, 출판사의 서지 정보와 대단원, 중단원, 소단원의 단원 정보, 페이지, 문장번호의 위치 정보와 함께 본문, 탐구활동, 참고자료, 제목 등의 텍스트 구조 정보를 메타정보로 마크업 하였다. 총 3년여에 걸친 연구 기간 동안 언어정보학, 컴퓨터공학, 과학교육학의 세 분야 전문가들의 노하우를 융합하여 새로운 연구 방법을 창출하였고, 다수의 전문 인력들이 투입되어 노동집약적 결과물을 내었다. 본 원고에서는 전체적인 연구 절차와 방법을 조망함으로써 새로운 연구 방법론 및 결과물을 소개하고 향후 과학언어 연구의 발전 가능성 및 결과물의 활용방안에 대해 논의하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제6권4호
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• pp.225-230
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• 2020

인공지능, 딥러닝, 머신러닝 등이 괄목할만한 발전을 이루면서 2016년경부터 100여개의 언어를 비롯하여 가장 보편적으로 사용되어 온 Google Translate (구글기계번역기)는 자연언어처리(NLP) 분야와 외국어 학습 등 언어활용 분야에 독보적인 역할을 하고 있다. 본 논문은 구글기계번역기, Google Translate에 있어서, 영어모국어화자가 가진 통사문법적-범주적 지식의 중요성과 그 영향력에 대해 살펴보고자 한다. Jackendoff (1999)는 맹인을 위한 독서기계(Reading Machine)등을 구축하려면 통사구조적 지식과 문법적 분해력(parsing)이 매우 중요하고, 적어도 현재의 컴퓨터는 엄청난 발전을 이루기는 하였으나, 인간의 두뇌를 따라갈 수 없다는 결론을 내렸다. Jackendoff가 논의했던 몇 가지 어휘항목과 통사구조적 중의성을 활용하여, Google Translate 기계발음번역기를 통해 그의 주장을 확인하는 실험을 실시하고, 그 결과를 분석하는 것이 이 논문의 목표이다. 이 연구는 Jackendoff의 주장처럼 L1 화자가 내재화한 통사문법적, 범주-구조적 지식은 NLP, 혹은 "독서기계"등의 구축에서 중요하며, 이는 Chomsky (1986, 2005)등에서 논의된 내재적언어 (I-language)의 핵심이라는 점을 시사한다.