• 디자인융복합연구
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• 제14권4호
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• pp.151-167
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• 2015

일상생활 속에서 자주 접하는 대상 또는 경험을 학습에 활용하면 학생들로 하여금 공부에 대하여 보다 더 관심을 가지게 하고, 주변 환경 및 실생활과의 연계성을 파악하게 하는데 효과적이다. 하지만 일상생활 속 소재를 이용한 기존의 학습방식은 학생들이 공부에 좀 더 쉽고 편하게 접근할 수 있도록 하는 긍정적인 효과를 가지고 있음에도 불구하고, 학습 설명을 위한 예시나 상황 배경으로만 실생활 소재를 사용한다는 부분에서 한계를 가지고 있다. 학생들은 일상생활 속에서 다양한 상황을 접할 수 있는데, 그 중 학습과 연계할 수 있는 상황 맥락들이 존재한다. 이러한 일상생활 속 상황 맥락에 맞춰 적절한 학습이 이루어지게 되면 학습자는 자신이 마주하고 있는 상황이나 대상을 통해 공부할 수 있어, 보다 높은 몰입감을 경험하고 이해를 높일 수 있다. 따라서 본 연구에서는 스마트 디바이스를 이용하여 일상생활 속의 맥락을 활용하는 학습 방안을 모색하였으며, 사례를 통하여 제안함으로써 학습의 효용성을 보이고자 하였다. 이를 위해 문헌을 통하여 일상생활 속 맥락을 기반으로 이루어지는 학습의 교육적 의의와 이에 대한 지원도구로써 스마트 디바이스의 특성을 파악하였다. 그리고 학습 경험에 대한 사용자조사를 통하여 일상생활 속 맥락 기반의 학습서비스를 디자인하기 위한 가이드라인을 도출하였으며, 이를 바탕으로 사례 연구로써 과학 학습을 제공하는 학습 시나리오를 제안하고 구체적인 UI화면을 디자인하였다.

• 대한지리학회지
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• 제37권3호
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• pp.247-261
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• 2002

본 논문은 지리과 교수-학습에서 학습자의 일상생활경험을 바탕으로 한 내용과 방법이 지리지식과 접목되었을 때, 지리과 교육의 목표성취에 보다 효과적임을 제시하고자 한다. 생활중심 교수-학습에서는 지리학과 지리교육과정에서 도출된 과학적.체계적인 비일상적 지리개념이 내용선정의 범위를 이루고, 그러한 개념들의 체계적인 위계가 내용조직의 계열성을 대신할 수 있을 것이다. 또한 내용 구성의 실제에 있어서는 이러한 개념들이 학습자들의 생활세계에서 경험되는 자연발생적이고도 일상적이며. 구체적인 지리적 요소로부터 이해될 수 있도록 선정.조직되어야 함을 논의하였다. 지리과 생활중심 교수-학습 내용의 선정준거로는 일상적으로 학습자의 생활이 이루어지는 지역공간을 토대로 한 내용, 체계적인 지리개념을 효과적으로 인식 할 수 있는 일상생활의 구체적 내용, 변화하는 생활공간에 대한 학습자들의 지리적 생활경험을 반영하는 내용을 제시하였다. 마지막으로 제시된 준거를 바탕으로 지리과 교육과정의 '환경문제와 지역문제'단원을 선정하여, 생활중심 교수-학습의 실제내용을 선정 개발하였다.

• 대한공업교육학회지
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• 제37권2호
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• pp.77-98
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• 2012

본 연구는 특성화 고등학교에 재학 중인 학습된 무기력 성향 학생들이, 방과 후에 어떤 형태의 일상 활동을 하고 있는지를 살펴보고, 학생들의 학습된 무기력 성향이 방과 후 일상 활동에서도 동일하게 나타나는지를 알아보고자 하였다. 연구대상은 D시의 J특성화고등학교에 재학 중인 고등학생으로, 학습된 무기력학생 대상 학습동기 향상 프로그램에 참여한 학생 중, 본 연구에 적합하다고 판단되는 학생 15명을 연구자가 임의표집법(convenience sampling)에 의거하여 연구대상자로 선정하였다. 연구 방법은 관찰과 심층면접을 활용한 질적 연구 방법으로 진행하였다. 본 연구의 결과를 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 특성화 고등학교 학습된 무기력 성향 학생들의 방과 후 일상 활동은 여가활동, 학습활동, 생활유지활동으로 구분할 수 있고, 대부분의 학생들이 여가 활동 (컴퓨터 게임, TV 시청, 친구와 어울려 돌아다니기, 하는 일 없이 빈둥거리기)에 많은 시간을 투자하고 있는 것으로 나타났다. 둘째, 특성화 고등학교 학습된 무기력 성향 학생들의 학교 밖 일상 활동은 학교생활과는 다른 형태를 보이는 것으로 나타났다. 즉 학교에서는 무기력 성향을 보이던 학생들이 방과 후 일상 활동에서는 학교에서와는 다른 모습을 보이는 것으로 나타나, 학교 현장에서의 무기력 성향이 학교 밖 일상 활동까지 연결되지 않는 것으로 보여진다. 이러한 연구 결과를 바탕으로, 특성화 고등학교에 많이 존재하는 학습된 무기력 성향 학생들을 조력하기 위해서는, 학생들의 방과 후 일상 활동 특성에 대해서도 고려할 필요가 있다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권7호
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• pp.781-785
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• 2016

실제 환경에서 사람의 일상적인 활동을 학습하는 기술은 스마트 비서나 자율지능 로봇과 같은 인지 지능 시스템 개발을 위해 필요한 핵심 기술이다. 일상을 예측하는 대다수의 연구들은 센서 데이터의 패턴과 일상 활동 사이의 직접적인 상관관계를 탐색하는 것에 집중하였다. 하지만 일상에서의 인간 활동은 하나의 레이블로 표현하기 어려운 다수의 사건 집합이고 또한 서술 가능한 특성을 지니고 있다. 본고에서는 일상을 구성하는 사건 요소들을 우선 인식하고, 이후 일상 활동을 학습 및 예측하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 개인의 일상에서 웨어러블 장치와 스마트폰으로부터 수집된 일인칭 시점의 멀티 센서 데이터로부터 위치 좌표, 장면 영상, 그리고 신체적 움직임에 기인한 사건 요소들을 각각 인식한 뒤, 이 정보들이 특정 활동 내역에 따라 조합되는 규칙을 학습하여 최종적으로 사용자의 일상 활동을 예측한다. 두 명의 실험 참가자가 각각 2주간 수집한 센서 데이터를 이용하여 실험한 결과는 제안한 방법이 센서 데이터로부터 추출된 특징을 일차적으로 사용하여 분류하는 기존의 방법과 비교하여 향상된 성능을 보였다.

• 융합정보논문지
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• 제8권4호
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• pp.173-180
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• 2018

본 연구의 목적은 융복합 시대에 다문화 부모의 일상생활스트레스가 자녀의 학습 케어 형태에 영향을 주는 과정에 있어서 부모효능감의 매개효과를 검증하는 것이다. 이를 위해 MAPS 다문화 청소년패널 5차년도 다문화 학부모용 데이터에 응답한 960명의 학부모를 대상으로 하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 다문화 부모의 일상생활스트레스는 자녀의 학습 케어 형태에 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 둘째, 다문화 부모의 일상생활스트레스와 자녀의 학습 케어 형태 간에 있어 부모효능감은 완전매개 하는 것을 보여주고 있다. 즉, 다문화 부모의 일상생활 스트레스는 부모효능감을 통해 자녀의 학습 케어 형태에 영향을 미치며, 이는 부모효능감의 간접효과를 의미한다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1999년도 춘계공동학술대회: 지식경영과 지식공학
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• pp.291-300
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• 1999

본 논문은 인공신경망과 귀납적 학습방법 등의 인공지능 방법과 선물가격결정에 대한 기존 재무이론을 사용하여 일상어취로 표현되는 파생상품 가격예측 모형을 개발하는데 있다. 모형의 개발은 1단계로 인공신경망이나 기존의 선물가격결정이론(평균보 유비용모형이나 일반균형모형)을 이용하여 선물 가격을 예측한 후, 서로 비교 분석하여 인공신경망 모형의 우수성을 확인하였다. 귀납적 학습방법중 CART 알고리듬을 사용하여 If-Then 규칙을 생성하였다. 특히 실용적 측면에서 선물가격의 일상어휘화를 통한 모형개발을 여러 가지 방법으로 시도하였다. 이러한 선물가격 예측모형의 유용성은 일단 If-Then 규칙으로 표현되어 전문가의 판단에 확실한 이론적인 근거를 제시할 수 있는 장점이 있으며, 특히 의사결정지원시스템으로 활용화 될 경우 매우 유용한 근거자료로 활용될 수 있다. 이러한 선물가격 예측모형의 정확성은 분석표본과 검증표본으로 나누어 검증표본에서 세가지 기본모형(평균보유 비용모형, 일반균형모형, 인공신경망 모형)과 각 모형의 귀납적 학습방법 모형의 다른 3가지 어휘표현방법 3가지를 모형별로 비교 분석하였다. 분석결과 인공신경망모형은 상당한 예측력을 갖고 있는 것으로 판명되었으며, 특히 CART를 기반으로 한 일상어취 기반의 선물가격예측 모형은 예측력이 높은 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.457-460
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• 2021

대화 시스템은 인공지능과 사람이 자연어로 의사 소통을 하는 시스템으로 크게 목적 지향 대화와 일상대화 시스템으로 연구되고 있다. 목적 지향 대화 시스템의 경우 날씨 확인, 호텔 및 항공권 예약, 일정 관리 등의 사용자가 생활에 필요한 도메인들로 이루어져 있으며 각 도메인 별로 목적에 따른 시나리오들이 존재한다. 이러한 대화는 사용자에게 명확한 발화을 제공할 수 있으나 자연스러움은 떨어진다. 일상 대화의 경우 다양한 도메인이 존재하며, 시나리오가 존재하지 않기 때문에 사용자에게 자연스러운 발화를 제공할 수 있다. 또한 일상 대화의 경우 검색 기반이나 생성 기반으로 시스템이 개발되고 있다. 검색 기반의 경우 발화 쌍에 대한 데이터베이스가 필요하지만, 생성 기반의 경우 이러한 데이터베이스가 없이 모델의 Language Modeling (LM)으로 부터 생성된 발화에 의존한다. 따라서 모델의 성능에 따라 발화의 품질이 달라진다. 최근에는 사전학습 모델이 자연어처리 작업에서 높은 성능을 보이고 있으며, 일상 대화 도메인에서도 역시 높은 성능을 보이고 있다. 일상 대화에서 가장 높은 성능을 보이고 있는 사전학습 모델은 Auto Regressive 기반 생성모델이고, 한국어에서는 대표적으로 KoGPT2가 존재한다. 그러나, KoGPT2의 경우 문어체 데이터만 학습되어 있기 때문에 대화체에서는 낮은 성능을 보이고 있다. 본 논문에서는 대화체에서 높은 성능을 보이는 한국어 기반 KoDialoGPT2를 개발하였고, 기존의 KoGPT2보다 높은 성능을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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• pp.243-244
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• 2021

본 논문에서는 한국어 일상대화를 연속적으로 제공하기 위한 서비스 플랫폼을 제안하였다. 본 플랫폼을 통해서 자동으로 일상대화를 수집하고, 정제하고, 학습하여, 사람과 시스템간의 일상대화를 연속적으로 진행할 수 있게 함으로써, 현재 트랜드가 반영된 대화를 실시간으로 수행할 수 있게 되었다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2004년도 동계학술대회
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• pp.226-233
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• 2004

초등 실과는 학생의 일상 생활을 학습의 대상으로 하는 교과이며, 실천적이고 탐구적인 문제 해결의 경험을 통하여 일상 생활과 가정 생활에 필요한 기초 기능을 익히게 함으로써, 현실의 생활과 미래의 변화에 대처할 수 있게 하는 기초적인 교양 교과이다. 이에 7차 교육과정에서는 우리 생활과 대단히 밀접한 관련을 맺고 있는 전기와 전자와 관련하여 우리 생활과 전기 전자라는 단원을 두었다. 그러나 전기 전자에 대한 사전 지식 및 실습 능력의 미흡, 개발된 자료 부족 및 시간적 공간적 제약 등의 이유로 초등학교 교사와 아동들이 많이 어려워하고 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 초등 실과 전기 전자 교수 학습을 위한 웹 코스웨어를 설계 및 구현하여 학습자의 학습 동기를 유발시키고 자기 주도적 학습력을 도모하고자 하였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 1999년도 춘계공동학술대회-지식경영과 지식공학
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• pp.291-300
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• 1999

본 논문은 인공신경망과 귀납적 학습방법 등의 인공지능 방법과 선물가격결정에 대한 기존 재무이론을 사용하여 일상어휘로 표현되는 파생상품 가격예측 모형을 개발하는데 있다. 모형의 개발은 1단계로 인공신경망이나 기존의 선물가격결정이론(평균보유비용모형이나 일반균형모형)을 이용하여 선물 가격을 예측한 후, 서로 비교분석하여 인공신경망 모형의 우수성을 확인하였다. 귀납적 학습방법중 CART 알고리듬을 사용하여 If-Then 규칙을 생성하였다. 특히 실용적 측면에서 선물가격의 일상어휘화를 통한 모형개발을 여러 가지 방법으로 시도하였다. 이러한 선물가격 예측모형의 유용성은 일단 If-Then 규칙으로 표현되어 전문가의 판단에 확실한 이론적인 근거를 제시할 수 있는 장점이 있으며, 특히 의사결정지원시스템으로 활용화 될 경우 매우 유용한 근거자료로 활용될 수 있다. 이러한 선물가격 예측모형은 정확성은 분석표본과 검증표본으로 나누어 검증표본에서 세가지 기본모형(평균보유비용모형, 일반균형모형, 인공신경망 모형)과 각 모형의 귀납적 학습방법 모형의 다른 3가지 어휘표현방법 3가지를 모형별로 비교 분석하였다. 분석결과 인공신경망모형은 상당한 예측력을 갖고 있는 것으로 판명되었으며, 특히 CART를 기반으로 한 일상어휘 기반의 선물가격예측 모형은 예측력이 높은 것으로 나타났다.