• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.41-46
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• 2021

기계 독해는 문단과 질문이 주어질 때에 정답을 맞추는 자연어처리의 연구분야다. 최근 기계 독해 모델이 사람보다 높은 성능을 보여주고 있지만, 문단과 질의가 크게 변하지 않더라도 예상과 다른 결과를 만들어 성능에 영향을 주기도 한다. 본 논문에서는 문단과 질문 두 가지 관점에서 적대적 예시 데이터를 사용하여 보다 강건한 질의응답 모델을 훈련하는 방식을 제안한다. 트랜스포머 인코더 모델을 활용하였으며, 데이터를 생성하기 위해서 KorQuAD 1.0 데이터셋에 적대적 예시를 추가하여 실험을 진행하였다. 적대적 예시를 이용한 데이터로 실험한 결과, 기존 모델보다 1% 가량 높은 성능을 보였다. 또한 질의의 적대적 예시 데이터를 활용하였을 때, 기존 KorQuAD 1.0 데이터에 대한 성능 향상을 확인하였다.

• Communications of Mathematical Education
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• v.9
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• pp.115-152
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• 1999

본 연구에서는 새로운 평가 방안으로 소개되는 수행평가의 정의 및 의의, 특징과 수행평가의 여러 가지방법 등을 간략히 살펴보고, 수행평가의 채점방법, 수행평가에 적합하다고 생각되는 문항을 예시한다. 특히, 수행평가의 예시 문항들은 수행평가의 여러 가지 방법에 따라 개발하되, 어떤 한 가지 방법에 의하지 않고 여러 가지 방법으로 평가가 가능한 문항, 학생들의 조작과 생활 속에 관련된 수학을 발견하도록 하는 문항들을 개발 예시하였다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.25 no.3
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• pp.233-257
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• 2014

Category-based induction is one of major inferential reasoning methods used by humans. This research tested the effect of perceived within-category variability on the inductive generalization. Experiment 1 manipulated variability by directly presenting category exemplars. After displaying low variable (low variability condition) or highly variable exemplars (high variability condition) depending on condition, participants performed inductive generalization task about a category in question. The results showed that participants have greater confidence in generalization when category variability was low than when it was high. Rather than directly presenting category exemplars in Experiment 2, participants performed induction task after they formed category variability impression by categorization task of identifying category exemplars. Experiment 2 also found the tendency that participants have greater inductive confidence when category variability was low. The variability effect discovered in this research is distinct from the diversity effect in previous research and the category-based induction model proposed by Osherson et al. (1990) cannot fully account for the variability effect in this research. Test of variability effect in category-based induction is discussed in the general discussion section.

• Journal of the Korean School Mathematics Society
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• v.23 no.3
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• pp.299-321
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• 2020

PISA, organized by the OECD, started with the worries about what competencies students need in preparation for a changing future society. Starting with the first main survey in 2000, PISA, which was administered every three years, is preparing for the eighth cycle. PISA 2022 is a cycle in which mathematics becomes the main domain in 10 years, and the definition of mathematics literacy, mathematical framework, and illustrative examples were released. Therefore, in this study, the definition of PISA mathematics literacy and the trends on the mathematical framework were examined, and the characteristics of the illustrative examples introduced together with the PISA 2022 mathematical framework were analyzed. Through this, implications were drawn for the successful implementation of the 2015 revised curriculum and assessment.

• Journal of Korean Elementary Science Education
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• v.40 no.2
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• pp.191-209
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• 2021

This study analyzed how characteristics of process-focused assessment are implemented in the distributed process-focused assessment examples in elementary school science education. To this end, through a review of previous studies, the analysis perspectives on the characteristics of the process-focused assessment were extracted into six categories. Using the analysis framework, it was described how process-focused assessment examples in elementary school science education developed by metropolitan office of education reflected the characteristics of process-focused assessment. As a result of the study, the characteristics of process-focused assessment were often formally reflected in sample materials. For example, there was a lack of skills on how to effectively integrate instruction and evaluation in practical terms. In many cases, feedback simply induced a recall of a learned concept or simply guides a related scientific concept. In some cases, the characteristics of process-focused assessment did not appear prominently in the sample materials. Also the developed sample materials were divided into the same type as the existing science and performance assessment questionnaire, a narrative·essay type, and a type similar to experimental workbook.

• Proceedings of the Korea Society of Elementary Mathematics Education
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• 2010.08a
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• pp.157-172
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• 2010

본 연구는 현행 초등학교에서 이루어지고 있는 서술형 평가의 유형과 문제점을 분석해 보고 2007개정 교육과정에 따른 수학과 서술형 예시 평가 문항을 개발해 보는데 목표가 있다. 학교에서 시행되고 있는 평가 자료의 분석은 수학교과서, 국가수준 학업성취도 평가지, 서울시 교육청 보급 2010 장학자료집, 서울시내 학교에서 시행되고 있는 평가 문항을 분석해 보았다. 그리고 예시 서술형 평가 문항개발은 2007개정 교육과정에 따른 수학과 4학년을 대상으로 하였다. 평가 문항 분석의 결과는 문항 유형이 단순하고 교과서와 장학자료집의 수준을 벗어나지 못하고 있으며 창의성 영역의 평가는 거의 이루어지고 있지 않았다. 서술형 예시평가 문항의 개발은 수학과의 내용영역과 인지적 영역뿐 아니라 교육계의 화두가 되고 있는 창의성 영역까지 평가내용으로 포함시키고자 노력하였으며 영역별 1-2 문항을 개발하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.1339-1342
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• 2022

예술적 스타일 전이는 예술 작품이 지닌 특징을 다른 이미지에 적용하는 이미지 처리의 오랜 화두 중 하나로, 최근에는 StyleGAN 과 같이 미리 학습된 GAN(생성적 적대 신경망)을 통해 제한된 데이터로도 고해상도의 예술적 초상화를 생성하도록 학습하는 연구가 다양한 방면에서 성과를 내고 있다. 본 논문에서는 2 가지 경로의 StyleGAN과 Facial Destylization 을 통해 고해상도의 예시 기반 스타일 전이를 달성한 DualStyleGAN 연구에 대해 소개하고, 기존 연구에서 사용된 Facial Destylization 방법이 지닌 한계점을 분석한 뒤, 이를 개선한 새로운 방법, Re-Destyle을 제안한다. 새로운 Re-Destyle 방법으로 Facial Destylization 을 적용할 경우 학습 시간을 기존 연구의 방법보다 20 배 이상 개선할 수 있으며 그 결과 1000 개 이하의 적은 데이터와 1~2 시간의 추가 학습만으로도 원하는 타겟 초상화 스타일에 대해 1024×1024 수준의 고해상도의 예시 기반 초상화 스타일 전이 및 이미지 생성 모델을 학습할 수 있다.

• Journal of the Korean Chemical Society
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• v.62 no.4
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• pp.279-287
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• 2018

In this study, we analyzed the explanations and examples of Brønsted-Lowry model in Chemistry I and Chemistry II textbooks of the 2009 revised curriculum. In particular, the definition of the Brønsted-Lowry model, the examples, and the content of experiments were analyzed by the process perspective of chemical equilibrium, emergent process. The analyzed textbooks were 4 kinds of Chemistry I textbooks and 4 kinds of Chemistry II textbooks in 2009 revision curriculum. As a result, Chemical I textbooks did not adequately show the chemical equilibrium viewpoint when explaining the Brønsted-Lowry model. In the Chemistry II textbooks, the examples of Brønsted-Lowry model were not present emergent process viewpoint, and those were described as sequential viewpoint of Arrhenius model. In addition, examples of experiments to demonstrate the Brønsted-Lowry model of Chemistry II textbooks were insufficient. The experimental examples related to the definition of acid bases were at the level of classification by the color change of indicators. The experimental examples for explaining the strength of acid and base were to compare current intensity or amount of hydrogen gas generated from the reaction with metal. In addition, all textbooks presented the state of aqueous solution when describing the Brønsted-Lowry model, causing problems with differentiation from the Arrhenius model. Therefore, it is necessary to develop examples of experiments to help students understand Brønsted-Lowry model by presenting acid and base reaction in the non-aqueous solution state.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.28 no.2
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• pp.307-332
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• 2022

One of the most intensively conducted research areas in business application study is a bankruptcy prediction model, a representative classification problem related to loan lending, investment decision making, and profitability to financial institutions. Many research demonstrated outstanding performance for bankruptcy prediction models using artificial intelligence techniques. However, since most machine learning algorithms are "black-box," AI has been identified as a prominent research topic for providing users with an explanation. Although there are many different approaches for explanations, this study focuses on explaining a bankruptcy prediction model using a counterfactual example. Users can obtain desired output from the model by using a counterfactual-based explanation, which provides an alternative case. This study introduces a counterfactual generation technique based on a genetic algorithm (GA) that leverages both domain knowledge (i.e., causal feasibility) and feature importance from a black-box model along with other critical counterfactual variables, including proximity, distribution, and sparsity. The proposed method was evaluated quantitatively and qualitatively to measure the quality and the validity.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.26 no.4
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• pp.40-47
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• 2021

디지털 트윈, 메타버스 등의 시대적 흐름에 대응하기 위해, 1)실사와 같은 실감성을 갖추고, 2)데이터 취득이 용이하며, 3)가벼운 데이터 저장 및 활용이 가능한 실내 공간 모델링의 필요성이 증대되고 있다. 본 기고에서는 상기 세 가지 조건을 만족하는 TeeVR이라는 기술에 대해 소개하고, 기술의 혁신을 가능하게 한 "구조 기반 접근법"에 대해 소개한다. 마지막으로 아파트에서 전시홀에 이르는 scalable한 적용 예시와 웹(web)이나 스마트 폰과 같은 제한된 환경에서도 사용자 만족도가 높은 다양한 응용 예시를 설명한다.