• 한국전자거래학회지
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• 제25권3호
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• pp.1-13
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• 2020

기계학습(machine learning)이란 주어진 데이터에 대한 일반화 과정으로부터 특정 문제를 해결할 수 있는 모델(model) 생성 기술을 의미한다. 우수한 성능의 모델을 생성하기 위해서는 양질의 학습데이터와 일반화 과정을 위한 학습 알고리즘이 준비되어야 한다. 성능 개선을 위한 한 가지 방법으로서 앙상블(Ensemble) 기법은 단일 모델(single model)을 생성하기보다 다중 모델을 생성하며, 이는 배깅(Bagging), 부스팅(Boosting), 스태킹(Stacking) 학습 기법을 포함한다. 본 논문은 기존 스태킹 기법을 개선한 다중 스태킹 앙상블(Multiple Stacking Ensemble) 학습 기법을 제안한다. 다중 스태킹 앙상블 기법의 학습 구조는 딥러닝 구조와 유사하고 각 레이어가 스태킹 모델의 조합으로 구성되며 계층의 수를 증가시켜 각 계층의 오분류율을 최소화하여 성능을 개선한다. 4가지 유형의 데이터셋을 이용한 실험을 통해 제안 기법이 기존 기법에 비해 분류 성능이 우수함을 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권8호
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• pp.309-323
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• 2009

경영 시뮬레이션 학습은 경영학 교육에 응용되는 교육용 게임 소프트웨어를 활용하는 교수방법으로 기업경영활동을 유사하게 모의화 하여 가상기업들을 경영하면서 경영학 지식, 경영관리 능력, 그리고 문제 해결 능력을 체험하며 학습하는 경영교육 도구로써 관심이 증대되고 있다. 이에 본 연구는 경영 시뮬레이션 학습에 대한 수업 타당성 분석과 교수모형의 설계를 목적으로 이뤄졌으며 경영 시뮬레이션 학습 교육과정의 대학 도입 및 운영을 위한 사전 단계의 연구로써 경영 시뮬레이션 학습의 동향과 연구현황 조사, 필요성 인식 조사 및 수업 가능성에 관한 문헌조사 그리고 대학 학부생과 기업체 임원에 대한 설문 수요조사 및 분석 연구를 수행함으로써 산업계와 대학교육에서의 경영 시뮬레이션 학습에 대한 필요성과 가능성을 논의하였다. 또한 문헌조사와 수요조사의 분석결과를 활용하여 대학의 경영교육을 위한 경영 시뮬레이션 학습의 교과과정을 설계하고 교수모형으로 제시하였다.

• 기술혁신학회지
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• 제17권1호
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• pp.219-241
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• 2014

일반적으로 혁신체제론은 혁신주체, 제도 및 상호 네트워킹을 통한 상호학습을 통해 혁신역량이 향상되게 되며, 궁극적으로 이를 통해 혁신체제 자체가 진화한다고 설명하고 있다. 본 연구는 기존 산업들과 정책적 산업적 차별화된 특성을 갖는 고령친화산업이라는 신산업 분야에 대한 '혁신체제의 형성 및 진화과정'을 동태적 관점에서 살펴봄으로써 향후 사회문제 해결과 관련된 유사분야(보건, 환경, 안전 등)의 혁신활동 수행에 따른 국가 R&D 정책에 시사점을 제시하는데 그 목적을 두고 있다. 연구결과, 공공성과 수익성의 결합이라는 고령친화산업의 특성으로 인해 기존 산업과 상이한 새로운 혁신체제의 형성 및 진화과정을 확인할 수 있었다. 또한 본 연구는 기존의 전통산업에 치우쳐져 있던 혁신체제 연구에 있어 새로운 산업분야를 소개함으로써 보다 다양한 산업에 대한 혁신체제연구의 확장에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.2298-2304
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• 2017

온라인 서명 검증은 간단하면서도 효율적인 본인 확인 방법의 하나로 다른 생체 인식 기술에 비해 거부감이 적은 장점이 있다. 서명 검증 모델을 학습하기 위해서는 모조서명이 필요하지만 대부분의 실용적인 응용에서는 모조서명을 확보하기가 쉽지 않다. 이 논문에서는 이러한 모조서명 확보 문제를 해결할 수 있는 방법의 하나로 다른 사람의 서명을 활용하는 방법을 제시한다. 검증 과정에서는 서명의 형태적 특징을 추출하고 이를 SVM을 이용하여 검증하였다. SVM은 특징 벡터를 고차원으로 사상하고 사상된 공간에서 선형 분리를 시도하는 방법으로 인식기 중 범용적이면서 높은 성능을 보이는 것으로 알려져 있다. 모델 생성 과정에서 모조서명으로 검증하고자 하는 사람의 서명과 형태적인 유사점을 찾을 수 없는 서명, 즉, 일반 필기 데이터를 사용함으로써, 모조서명의 확보가 어려운 경우에도 검증률을 개선할 수 있음을 실험 결과를 통해 확인할 수 있으며, 이는 모조서명 없이도 서명 검증이 가능함을 보여준다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권6A호
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• pp.551-557
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• 2011

본 논문에서는 다중 사용자 다중 입출력 (MIMO : multiple input multiple output) 시스템에서 Look-Up Table(LUT)을 이용한 격자 감소(LR : Lattice-Reduction) 기반 전부호화(Precoding) 기법에 대해 연구하였다. LR 기반 벡터분산기 법 (VP : Vector Perturbation)은 송신단에서 채널정보를 완벽히 안다고 가정하였을 때 큰 채널전송 용량(Sum Capacity)를 얻을 수 있으면서 부호화 복잡도 문제도 해결할 수 있다. 이러한 성능 향상에도 불구하고 LLL(Lenstra-Lenstra-Lovasz)알고리즘을 사용한 LR과정은 채널 행렬의 열 벡터 교환과정을 포함한 반복 연산에 의해서 복잡도가 높고 하드웨어 구현이 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 VP 기법에 LUT를 이용한 격자감소기법을 적용하고, LUT를 효율적으로 구성하는 방법을 제시한다. 모의실험 결과는 기존에 제안된 LUT 구성 방식에 비하여 적은 메모리 용량으로 유사한 직교손실(Orthogonality Defect)와 비트 오류율(BER : Bit Error Rate)을 보인다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권4호
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• pp.161-168
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• 2015

클라우드 서비스가 다양해지고 그 수가 급격히 증가하면서 클라우드 서비스 사용자에게 적합한 서비스를 제공하기가 어려워지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 서비스 사용자와 제공자 사이에서 클라우드 서비스를 중개해주는 클라우드 서비스 브로커라는 개념이 제시되었다. 클라우드 서비스 브로커의 핵심적인 역할은 사용자의 요구사항에 적합한 서비스를 찾아주는 것이다. 그러나 현재 제시된 클라우드 서비스 브로커 대부분은 클라우드 서비스 전문가의 도움으로 사용자의 요구사항을 분석하는 수동적인 과정이 수행되고 있으며, 체계적으로 기능적, 비기능적 요구사항을 분석하는 과정이 미흡하다. 따라서 유사한 기능을 가지고 있는 클라우드 서비스 중 사용자의 요구사항의 중요도를 분석해서 가장 근접한 서비스의 선택을 지원해줄 수 있는 요구사항 분석 기법이 필요하다. 본 논문은 AHP(Analytic Hierarchy Process)의 쌍대비교법을 응용하여 클라우드 서비스에 대한 사용자의 요구사항을 분석하고 각 서비스의 명세에 따른 점수를 계산하여 그 결과에 따라 클라우드 서비스를 선택하는 방법을 제시한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.497-507
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• 2017

그동안의 소프트웨어교육과 타 교과의 연계 융합에 대한 연구는 주로 수학과 과학교과에 편중되어왔다. 이는 학생의 교과에 대한 다양한 선호와 학습 성격 유형 등을 만족시키지 못하여 학습 격차를 유발할 수 있다. 뿐만 아니라, 컴퓨팅 사고를 적용할 수 있는 다양한 융 복합적 문제의 해결과정을 다루어야 함을 감안할 때 바람직하지 않다. 그리하여 기존의 수학과학적 접근에서 벗어난 언어적인 접근인 영어교과와의 연계를 통해 학생들의 다양한 성향과 선호를 포용하고, 영어교과와 소프트웨어교육의 새로운 언어를 배우는 과정과 방법상의 유사점을 접목시켜 교육 효과의 향상을 도모하고자 하였다. 이를 위하여 초등 영어교과와 소프트웨어교육의 교수학습모델 분석을 토대로 연계에 적합하도록 기존의 영어교과와 소프트웨어 교수학습모델을 변형하여 수업모형을 개발하였다. 이후 초등학교 영어교과내용 중 소프트웨어교육에 적용 가능한 학습 요소를 추출하여 개발된 수업모형에 적용한 프로그램을 설계하여 실제적인 학습 활용 방안을 모색하였다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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• pp.59-67
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• 2021

AI 기술의 발달은 우리 삶의 큰 변화를 가져왔다. 생활 속에서부터 사회, 경제에 이르기 까지 AI의 영향력이 커짐에 따라 AI와 데이터에 대한 교육에 대한 중요성이 함께 커지고 있다. 특히 OECD 교육 연구 보고서 및 다양한 국내 정보과 교육과정 연구에서 데이터와 데이터 리터러시를 다루고 필수 역량으로 제시하고 있다. 국내외 연구를 살펴 보면 데이터 리터러시에 대한 정의는 연구자들 마다 그 구체적인 내용과 범위가 다른 것을 알 수 있다. 이에 데이터 리터러시 관련 주요 연구의 정의를 다각도로 분석하여 도출하고자 하였다. 주요 연구에서 데이터 리터러시를 정의를 하는데 사용된 단어 빈도 분석과 함께 Word2vec 자연어 처리 방법을 활용하여 의미 유사도를 분석하고 교육과정 연구의 내용요소를 바탕으로 최종적으로 유목화하여 '데이터를 읽고 쓸 수 있으며, 실생활의 문제를 해결하기 위해 데이터를 이해하고 사용하여 정보로 처리하는 지식 구성의 기초 능력' 의 정의를 도출하였다. 본 연구를 통해 도출된 데이터 리터러시의 정의를 바탕으로 내용이 수정 보완되고 더 많은 연구가 이루어져 학생들의 미래 역량을 키워주는 교육 연구에 좋은 기초 자료가 될 수 있기를 기대한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권7호
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• pp.857-866
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• 2006

질의 이미지의 시각적 특징이 사용자의 상위 수준 개념을 잘 표현하지 못하기 때문에 이미지 검색 시스템의 성능은 보통 매우 낮다. 의미적으로 유사한 이미지들이 매우 다른 시각적 특징을 보일 수도 있으며 따라서 여러 개의 군집에 분산될 수 있다. 본 논문에서는 영역기반 이미지 검색과 군집-합병을 이용한 새로운 적합성 피드백 방법을 결합한 내용기반 이미지 검색 방법을 제안한다. 주요 목표는 의미적 차이를 줄이기 위해 의미적으로 관련된 군집들을 찾는 것이다. 제안된 방법은 영역기반 군집 과정과 군집-합병 과정으로 이루어진다. 적합한 이미지들의 모든 분할된 영역들을 의미적으로 관련된 계층적인 군집으로 구성한다. 잠재된 군집의 개수를 결정하고 근접한 군집들을 합병한 후 최종 군집의 대표점들로 다중 질의를 표현한다. 군집-합병 과정에서 군집의 개수를 찾고 고차원에서 특이점 문제를 해결하기 위하여 호텔링의 $T^2$ 대신에 v개의 주성분을 이용하는 $T_v^2$를 적용하였으며 $T^2$의 성능과 $T_v^2$의 성능의 차이가 없음을 보인다. 실험 결과는 제안된 방법이 내용기반 이미지 검색 시스템의 성능을 개선하는 데 효율적임을 보여준다.

• 한국과학교육학회지
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• 제40권2호
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• pp.97-111
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• 2020

2015 개정 교육과정에서는 융복합적 사고력 신장을 위해 '통합과학'을 신설하고, 문이과 구분 없이 모든 학생이 배우도록 공통 과목으로 지정하였다. 또한 2015 개정 교육과정에서는 이전 교육과정과 차별화되는 특징으로 '역량'을 도입하였다. 2015 개정 교육과정에서 역량은 범교과적 성격의 핵심역량과 교과의 학문적 지식과 기능에 기반한 교과 역량으로 구분된다. 과학과 교과 역량에는 과학적 사고력, 과학적 탐구 능력, 과학적 문제 해결력, 과학적 의사소통 능력, 과학적 참여와 평생 학습 능력 5가지로 이루어져 있다. 하지만 교육과정 문서의 교과 역량에 대한 설명은 불충분하며, 역량에 대한 전문가들의 인식 역시 통일되어 있지 못한 실정이다. 이에 본 연구에서는 역량 기반 교육이 학교 현장에 제대로 적용되기 위해서는 과학 교사들이 역량에 대한 이해가 선행되어야 된다고 판단하여 고등학교 과학 교사들을 대상으로 과학과 교과 역량에 대한 인식을 조사하였다. 우선 통합과학 성취기준에 대한 이해가 높은 전문가 워킹 그룹 운영을 통해 통합과학의 성취기준과 교과 역량의 관계를 분석하였다. 그 다음으로 고등학교 과학 교사 31명에 대상으로 서술형 설문을 통해 5가지 교과 역량에 대한 인식을 알아보았다. 교사의 응답은 언어 네트워크 분석 기법을 통해 분석하였다. 분석 결과 과학적 탐구 능력, 과학적 의사소통 능력, 과학적 참여와 평생 학습 능력 3개 교과 역량은 교사들이 생각하는 바와 교육과정 문서에서 제시한 정의와 유사성이 높았으나, 과학적 사고력, 과학적 문제 해결력의 경우 교사들의 인식과 교육과정 문서상의 정의와 어느 정도 간극이 존재하였다. 또한 5개 역량에 대해 교사들의 인식을 종합적으로 분석한 결과를 보면 5개 교과 역량이 상호배타적이나 독립적이기 보다 연관성이 매우 높음을 알 수 있었다.