• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
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• pp.13-18
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• 2007

효과적인 이미지 검색을 위하여, 이미지의 저수준 시각 정보로부터 고수준 의미 정보를 추출하는 기술에 관한 많은 연구가 이루어지고 있다. 특히 최근에는 Support Vector Machine과 같은 기계 학습 기법을 이용한 이미지 어노테이션 시스템의 개발이 활발히 진행중이이다. 그러나 기존의 연구들은 단편적인 이미지 정보만을 추출함에도 불구하고, 그 성능이 여전히 만족스럽지 못하다. 본 논문에서는 Support Vector Machine과 온톨로지를 이용하여 이미지의 다양한 정보를 효과적으로 추출 및 기술할 수 있는 시스템을 제안한다. 특히 온톨로지는 특정 도메인의 상세한 지식 표현과 추론을 위한 지식베이스로서, 본 논문에서는 Support Vector Machine을 이용하여 이미지 안에 존재하는 객체들의 컨셉을 판별하고 이미지 어노테이션 온톨로지와 생태계 온톨로지를 이용하여 공간 관계, 천적 관계와 같은 객체간 의미 관계를 자동적 자동적으로 추출하는 방법을 제안한다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.177-189
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• 2000

본 연구에서는 의미망 이론을 웹 코스웨어에 적용하기 위한 효과적인 코스웨어 설계 모델을 구안하고 웹에서 운영할 수 있는 국사과 웹 코스웨어를 구현하였다. 웹 코스웨어의 설계 모델은 구성주의 학습모델 중에서 인지적 융통성 모델을 응용하였고 의미망을 활용한 하이퍼텍스트기법을 적용하여 내용 주제간 관계의 유형을 정의하였다. 이를 바탕으로 내용 지식의 지도를 개발하였으며 국사과 지식 데이터베이스를 구축하는 방안을 제시하고 구현하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.535-537
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• 2003

본 논문에서는 웹 문서들이 가지는 용어 정보들과 어휘들의 의미구조를 계층적 형태로 표현한 온틀로지 기반 자동 문서분류 방법을 제안한다. 문서 분류는 문서들을 가장 잘 표현할 수 있는 자질들을 점하고 이러한 자질들을 통해 미리 정의된 2개 이상의 카테고리에 문서의 내용을 파악하여 가장 관련이 있는 카테고리로 할당하는 것이다. 본 논문에서는 웹 문서에서 추출한 용어 정보들의 유사도와 온톨로지 카테고리의 유사도를 계산하여 웹 문서를 분류하며, 문서 분류를 위한 실험데이터나 학습과정 없이 바로 실시간으로 문서분류가 이루어지며, 결과적으로 문서들이 가지는 고유한 의미와 관계의 식별을 통하여 보다 더 정확하게 문서분류를 가능하게 해준다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제19권3호
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• pp.485-502
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• 2005

한 가지 문제에 대한 다양한 풀이 방법을 탐색하는 것은 수학적 대상의 성질을 발명, 일반화하는 것 뿐만 아니라, 학생들의 지적인 유창성 및 유연성 계발, 수학에 대한 심미적 가치의 함양을 위한 의미 있는 교수학적 경험을 제공할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 고등학교 '미분과 적분'에 제시된 사인의 덧셈정리에 대한 다양한 증명 방법을 제시하고, 이를 분석하여 수학교수학적으로 의미로운 시사점을 도출하였다. 이를 통해, 사인의 덧셈정리에 대한 새로운 증명 방법의 탐색, 사인의 덧셈정리의 수학교수학적 활용의 다양한 가능성을 모색할 수 있는 기초자료를 제공할 것이며, 제시된 증명 방법들은 '미분과 적분'의 지도에서 심화학습 자료로도 활용할 수 있을 것이다.

• 산업진흥연구
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• 제3권1호
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• pp.13-31
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• 2018

본 연구는 공조직의 조직구성원이 인식하는 조직 내 조직문화가 학습조직과 조직성과에 미치는 영향관계를 알아보기 위한 연구로 연구자가 2016년 공조직(지자체, 지자체 산하 재단, 공기업)을 대상으로 연구용역 및 자문을 실시한 350명을 대상으로 하였다. 설문에 대한 응답은 350부 중 최종 313부를 SPSS 20.0의 통계패키지 프로그램과 AMOS 20.0을 이용하여 연구모형에 대한 연구가설을 검증하였다. 연구모형에 대한 연구가설을 검증한 결과 첫째, 연구가설 1인 공조직의 조직문화는 학습조직에 정(+)의 유의한 영향을 미칠 것이라는 결과 공조직의 조직구성원이 인식하고 있는 조직문화는 학습조직에 긍정적인 영향관계를 나타내었다. 즉, 공조직의 조직구성원이 인식하고 있는 조직문화가 학습조직을 구축하는데 주요 영향 요인임을 나타낸 것이다. 둘째, 연구가설 2인 조직문화와 조직성과 간의 영향관계에 대한 결과 공조직의 조직구성원이 인식하고 있는 조직문화는 긍정적인 영향관계를 나타내었으며, 이는 공조직의 조직성과를 향상하기 위해 조직구성원이 인식하고 있는 조직문화에 대한 인식전환과 활성화 방안에 대한 중요성을 의미한다. 셋째, 연구가설 3인 공조직의 조직구성원이 인식하고 있는 조직문화는 조직성과에 영향관계를 나타내었으며, 학습조직을 매개로 한 조직성과에도 정(+)의 영향관계를 나타내었다. 이는 공조직에서 조직구성원이 인식하고 있는 조직문화는 학습조직을 통해 조직성과에 영향관계를 나타내고 있음에 따라, 공조직의 특성에 부합된 조직문화 구축 방안과 학습조직 내실화 및 조직성과 향상에 대한 다양한 실행방안이 요구되었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.487-494
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• 2011

본 논문의 목적은 원격교육의 정신보건사회복지교과에서 자기점검적 학습방식인 '자기평가'를 학습초기에 실시하고 이를 통해 얻게 되는 학습효과를 확인하는 것이다. 여기서 자기평가란 학습초기에 자기점검 및 자기주도성을 강조하는 학습전략이고, 학습효과란 정신장애인에 대한 사회적 거리감 감소 및 긍정적 태도 변화를 의미한다. 이를 위해, 온라인 대학에서 정신보건사회복지론 교과목을 수강하는 학생 202명을 대상으로 조사하였고, 연구변인의 파악 및 검증을 위해 빈도분석, t-test, Paired t-test, 상관관계 분석을 실시하였다. 조사결과, 사회적 거리감에서는 학습초기 자기평가를 실시한 학습자들이 비실시 학습자들 보다 통계적으로 유의미한 수준에서 학습내용을 수용하는 정서적 변화를 보였다. 긍정적 태도변화에서는 자기평가를 실시한 집단과 비실시한 집단 모두 사전 사후 간의 유의미한 점수변화가 있었다. 상대적으로 자기평가의 실시집단이 비실시집단 보다 더 높은 수준의 변화를 보였으나 두 집단 간의 차이는 통계적으로는 유의미하지 않았다. 학습초기의 자기평가의 적용은 학습자들의 자기점검을 격려하여 학습효과를 증진시킬 수 있는 학습전략으로 제시되었다.

• 한국학교수학회논문집
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• 제9권2호
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• pp.209-227
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• 2006

보통 학습에서의 실패는 누적된 학습 결손과 함께 학습동기와, 자신감, 태도, 습관 등의 정의적인 영역에서도 문제가 발생한다. 이 문제는 다음 학습에 더 큰 실패를 초래하고 계속되는 학습결손과 좌절감, 의욕 및 흥미상실을 가져오는 악순환을 이루게 된다. 본 연구에서는 학습부진아를 구제하기 위한 방안으로 학습결손을 보충하기 위한 활동중심수업을 시도하여, 이 활동중심 수업이 학생들의 정의적 영역에서 학습 부진학생들에게 어떤 영향을 주는가를 조사하였다. 활동수업에 참여한 학생들은 수학시간이 많이 기다려지고 수학 공부하는 것을 즐겁게 생각하는 것으로 나타났다. 학습동기에서는 타인에게 수학을 잘한다는 인정을 받고 싶어 하는 것으로 나타났다. 자신감에서는 학생 스스로 수학공부를 쉽게 생각하고 잘할 수 있을 꺼라 생각하며 수학시간에 배운 내용을 스스로 응용해 보고 싶어 하는 것으로 나타났다. 그 결과로 학습 부진아의 지도는 획일적인 수업이 아니라 다양하고 풍부한 수업환경을 제공하는 교실 내 수업변화가 중요한 방법 중의 하나임을 제안하였다. 그리고 현재의 학습결손의 보충의 의미만 있는 프로그램이 아니라 학습하는 방법 및 태도를 평소에 습득하게 할 수 있게 하는 적절한 프로그램의 개발이 필요함을 발견하였다.

• 응용통계연구
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• 제34권3호
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• pp.389-399
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• 2021

최근 자연어 처리 문제에서의 단어 임베딩은 아주 큰 주목을 받고 있는 연구 주제이며 스킵그램은 성공적인 단어 임베딩 기법 중 하나이다. 주변단어들 정보를 이용해서 단어들의 의미를 학습하여 단어 임베딩 벡터를 할당하며 텍스트 자료를 효과적으로 분석할 수 있게 한다. 그러나 벡터 공간 모델의 한계로 인해 기본적인 단어 임베딩 방법들은 모든 단어가 하나의 의미를 가지고 있다는 것을 가정한다. 다의어, 즉 하나 이상의 의미를 가진 단어가 실생활에서 존재 하기 때문에 Neelakantan 등 (2014)은 군집분석 기법을 이용하여 다의어의 여러 의미들에 해당하는 의미 임베딩 벡터를 찾기 위해 MSSG (multi-sense skip-gram)를 제안했다. 본 논문에서는 MSSG의 통계적 성능을 개선시킬 수 있는 변형된 MSSG 방법을 제안한다. 먼저, 가중치를 활용한 가중문맥 벡터를 제안한다. 나아가, 군집의 수, 즉 다의어의 의미 수를 자료에서 자동적으로 추정해주는 x-means 방법을 활용한 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 수행한 실증자료를 기반한 모의실험에서 제안한 방법은 기존 방법에 비해 우수한 성능을 보여주었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2005년도 제17회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.89-96
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• 2005

본 연구에서는 영한 기계 번역에서 20단어 이상의 긴 문장을 보다 정확히 분석하기 위하여 문장을 복수개의 의미 있는 절로 분할하고자 한다. 긴 문장은 구문 분석을 시도할 때, 시간적으로 또는 공간적으로 급격히 증가하는 자원을 소모시킨다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 연구에서는 긴 문장에서 분할 가능한 지점을 인식하여 이러한 지점을 중심으로 여러 개의 절을 생성한 후, 이 절을 개별적으로 분석하고자 하였다. 문장을 분할하기 위해서 일단 문장 내부에 존재하고 있는 분할이 가능한 지점을 선택하고, 선택된 지점을 중심으로 문맥 정보를 표현하는 입력 벡터를 생성하였다. 그리고 Support Vector Machine (SVM)을 이용하여 이러한 후보 지점의 특성을 학습하여 향후 긴 문장이 입력되었을 때 보다 정확하게 분할점을 찾고자 하였다. 본 논문에서는 SVM의 보다 좋은 학습과 분류를 위하여 내부 커널로써 다항 커널 (polynomial kernel)을 사용하였다. 그리고 실험을 통하여 약 0.97의 f-measure 값을 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.396-398
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• 2012

대부분의 실세계 데이터는 시간성을 띄고 있으므로 시간성을 지닌 데이터를 분석할 수 있는 기계 학습 방법론은 매우 중요하다. 이런 관점에서 비디오 데이터는 다양한 모달리티가 결합된 대표적인 시간 데이터 이므로 비디오 데이터를 대상으로 하는 기계 학습 방법은 큰 의미를 갖는다. 본 논문에서는 음성 채널에기반한 비디오 데이터 분석 방법의 예비 연구로 비디오 데이터에 등장하는 화자를 인식할 수 있는 간단한 방법을 소개한다. 제안 방법은 MFCC (Mel-frequency cepstrum coefficients)를 이용하여 인간 음성 특성의 분포를 분석한 후 분석 결과를 신경망에 입력하여 목표한 화자를 인식하는 복합 신경망 모델을 특징으로 한다. 실제 TV 드라마 데이터에서 가우시안 혼합모델, 가우시안 혼합 신경망 모델, 제안 방법의 화자 인식 성능을 비교한 결과 제안 방법이 가장 우수한 인식 성능을 보임을 확인하였다.