• 한국초등수학교육학회지
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• 제3권1호
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• pp.1-20
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• 1999

Higgins의 탐구하기, 모형화하기, 강조하기, 도전하기, 그리고 실행하기 등 다섯 가지 범주의 수업 형식에 Guilford의 지능 구조에 있는 사고의 소재인 내용과 조작 그리고 산출의 세 요인 중 어떤 것을 결부되는지 알아보았다. 또 구성 주의적 수학 교수-학습 원리인 학생 중심적 개별화의 원리, 발문 중심적 상호 작용의 원리, 의미 지항적 활동의 원리, 그리고 반영적 추상화의 원리 중에서 어떤 것들이 관계를 하면 아동 스스로가 주어진 학습을 자기 마음속에 가장 잘 구성할 수 있겠는가 하는 문제를 분석하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.1-8
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• 2018

본 연구는 2015 개정교육과정에 의거하여 제작된 초등학교 3,4학년 영어 교과서 8종의 문화 고정란을 대상으로 교육과정의 목표와 핵심역량에 부합하는 문화적인 내용들이 적절히 선정되었는지 살펴보기 위해 Moran(2001)의 문화 유형 분류를 나금효(2005)가 재구성한 문화 내용 유형 분석표를 분류 기준으로 선정하여 산물, 관습, 관점, 공동체, 인물의 다섯 가지 범주에 따라 분석하고, 영어 교과서에 반영된 문화 내용 유형 분석을 바탕으로 2015 개정 교육과정의 초등학교 영어과 교육목표와 핵심역량 달성에 보다 효과적인 문화교육 방안을 위한 시사점을 제언하였다. 분석 결과 2015 개정교육과정에 의거하여 제작된 초등학교 3,4학년 영어 교과서는 타문화권에 속한 사람들의 생활방식, 행동유형 및 관습과 같은 일상생활과 관련된 내용, 산물과 같은 가시적인 문화에 관한 내용, 일반적이고 객관적인 보편적 문화 소재를 위주로 문화 내용을 제시하였다. 학생들의 다양한 문화 학습 욕구를 반영하는 균형 잡힌 문화교육을 위해 초등학교 영어교과서의 문화고정란은 문화 소재 유형 측면에서 보다 다양하고 균형 있는 문화 내용을 소개하고 문화 내용 제시방식 및 학습활동도 다양하고 창의적으로 구성하여 학생들의 영어의사소통능력과 자기관리역량, 공동체역량 및 지식정보처리역량을 신장시킬 수 있도록 개선하여야 한다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제23권3호
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• pp.117-130
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• 2020

지구물리탐사 자료의 잡음은 물리탐사 자료를 왜곡시켜 잘못된 결과 해석을 유도한다. 잡음을 만들어내는 원인으로는 인간의 활동으로 인하며 만들어지는 잡음과 자연 현상 및 기기 소음 등이 있으며 이러한 잡음을 제거하기 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 하지만, 전통적인 잡음제거 방법들은 요소파 변환이나 필터링 과정에서 개인의 주관과 높은 계산 비용 그리고 많은 시간이 소모된다는 단점이 있으며 이런 문제를 해결하기 위해 영상 전처리 및 잡음제거를 위한 개선된 신경망을 구현하고자 하였다. 이 연구는 인공신경망, 합성곱 신경망, 오토인코더, 잔차 및 파형신경망의 다양한 유형의 신경망과 탄성파, 시간영역 전자탐사, 지표투과레이더 및 자기지전류의 잡음을 분석하고, 훈련 과정에 실제로 이용한 인공 신경망과 제시된 핵심 해결책을 분석 정리하였다. 이러한 분석을 통해 개선된 신경망이 지구물리탐사 자료의 잡음제거에 유용한 기법임을 알 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제14권2호
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• pp.101-112
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• 1995

본 논문에서는 패턴 매칭 방법에 근거하여 인식 단위가 음소인 음소 기반 인식 시스템을 구성하였다. 선택한 신경망 구조는 생물학적 신경망인 코호넨(T. Kohonen)의 SOFM(Self-Organizing Feature Map)으로 패턴 매칭 과정 중 클러스터러(clusterer)로 사용하였다. SOFM 신경망은 신호 공간에 대해서 최적의 국소(局所) 해부적 사상(local topographical mapping)에 의한 자기 조직화 과정을 수행하며, 그 결과 인식 문제에 있어서 상당히 높은 정확도를 나타낸다. 따라서 SOFM 신경망은 음소 인식에도 효과적으로 응용될 수 있다. 또한 음소 인식 시스템의 성능 향상을 위해 K-means클러스터링 알고리즘이 결합된 학습 알고리즘을 제안하였다. 제안된 음소 인식 시스템의 성능을 평가하기 위해 먼저, 인식 대상음소는 모음군 17개, 자음의 경우 파열음9개, 마찰음 3개, 파찰음 3개, 유음 및 비음 4개, 음소의 성질이 다른 종성 7개의 음소군으로 모두 43개의 음소를 대상으로 실험하였으며, 각 음소군에 대한 특징 지도를 구성하여 레이블러(labeler)의 기능을 수행하게 하였다. 화자 종속 인식 실험 결과 $87.2\%$의 인식률을 보였으며 제안한 학습법의 빠른 수렴성과 인식률 향상을 확인하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.293-299
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• 2015

MOOC(Massive Open Online Course)란 대단위로 누구나 무료로 수강할 수 있는 온라인 강좌이다. 이러한 MOOC가 기존 대학체계를 무너뜨리고, 교육의 새 지평을 열 것이라는 전망이 있었다. 그러나 MOOC는 기존의 고등교육기관을 위협할 것이라는 최초의 전망과는 다른 양상으로 진행되고 있다. 그래서 본 연구는 MOOC의 허와 실을 드러냄으로써 MOOC를 우리 고등교육의 실정에 맞게 제작하고 활용할 수 있는 논의의 시발점을 마련하고자 한다. MOOC는 기본적으로 온라인 교육이므로 기존 온라인 교육의 본질적인 문제점인 '상호작용, 감독 및 평가'의 문제를 그대로 계승할 수밖에 없다. 그리고 새로이 추가된 'Massive' 개념은 교육 현장에서 가장 민감한 부분인 강좌당 학생 수 문제를 불러일으키며, 'Open' 개념은 MOOC가 불특정 다수를 염두에 둔 강좌이므로 맞춤형 교육에 역행된다. 결론적으로 MOOC는 자기 주도적 학습 능력이 매우 탁월한 학습자들과 전통적인 온라인 고등교육기관에도 접근할 수 없는 사람들을 위한 교육 서비스로 자리매김 되고, 대학에서는 Flipped Learning의 수단으로 사용될 가능성이 매우 높다. 그러므로 향후 MOOC에서는 이 점이 고려되어 강좌의 대상에 맞게 차별화되어 개발될 필요가 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.1-12
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• 2020

의료분야에서 질환별 유병률 차이로 인한 데이터 수적 불균형은 흔하게 발생되는 문제로 인공지능 학습 성능을 저하시켜 개발의 어려움을 초래한다. 최근 이러한 데이터 수적 불균형문제를 해결하기 위한 한 방법으로 적대적 생성 신경망(GAN) 기술이 도입되었고 다양한 분야에 성공적으로 적용되어왔다. 그러나 수적 불균형에 의해 저하된 성능 문제를 해결하는데 있어서 기존 연구들의 영상 해상도가 아직 충분하지 않고 영상 내 구조가 전역적으로 일관성 있게 모델링 되지 않아 좋은 결과를 얻기 어렵다. 본 논문에서는, 흉부 X선 영상 데이터의 수적 불균형문제를 해결하기 위하여 고해상도 영상을 생성할 수 있는 주목 메커니즘 기반 멀티 스케일 조건부 적대적 생성 네트워크를 제안한다. 해당 네트워크는 질환제어 조건변수에 의해 하나의 네트워크만으로 다양한 질환 영상을 생성할 수 있어 각 클래스별로 학습을 하는 비효율성을 줄였고, 자기 주목 메커니즘을 통해 영상 내 장거리 종속성 문제를 해결하였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제19권1호
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• pp.19-28
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• 1999

이 연구의 주요 목적은 증거집(포트폴리오) 평가를 적용할 때 초등학교 학생들의 과학 지식, 탐구능력, 태도에 미치는 영향을 알아보고 학생들의 증거집 평가에 대한 인식을 조사하는 것이다. 비교집단은 충북 청원군 미원면의 M초등학교 4학년 45명이며, 실험집단은 대전광역시 G초등학교 4학년 36명이다. 사전 검사로 과학지식 검사1, 과학탐구능력검사, 과학 태도 검사를 두 집단에 실시하였다. 실험집단은 증거집 평가를 적용한 수업을 비교집단은 전통적인 수업을 약 6주 동안 실시하였다. 두 집단 모두 사후 검사로 과학지식 검사2, 과학 탐구능력검사, 과학 태도 검사를 실시하였다. 증거집 평가에 대한 인식 검사지를 실험집단에 실시하였다. 결과는 SPSS를 이용하여 통계적으로 분석하였다. 비교집단이 실험집단보다 과학 지식 검사에서 높은 성취를 보였다. 과학 탐구능력과 과학 태도에서는 의미있는 차이가 없었다. 하위 영역 분석 결과 과학적 태도에서 실험집단이 비교집단보다 통계적으로 유의미하게 높은 성취를 보였다. 학생들의 증거집 평가에 대한 인식은 매우 긍정적으로 나타났다. 학생들은 증거집 평가에 대한 흥미, 학습 참여도, 자기 주도적 학습, 고차적 사고, 앞으로 참여 의사 등과 같은 대부분의 하위 영역에서 긍정적인 반응을 보였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.197-205
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• 2020

한국어는 자음과 모음과 같은 음소 단위의 발음은 고정되어 있고 표기에 대응하는 발음은 변하지 않기 때문에 외국인 학습자가 쉽게 접근할 수 있다. 그러나 단어와 어구, 문장을 말할 때는 음절과 음절의 경계에서 소리의 변동이 다양하고 복잡하며 표기와 발음이 일치하지 않기 때문에 외국어로서의 한국어 표준 발음 학습은 어려운 면이 있다. 그러나 영어 같은 다른 언어와 달리 한국어의 표기와 발음의 관계는 논리적인 원리에 따라 예외 없이 규칙화 할 수 있는 장점이 있으므로 발음오류에 대해 체계적인 분석이 가능한 것으로 여겨진다. 본 연구에서는 오류 발음과 표준 발음의 차이를 컴퓨터 화면상의 상대적 거리로 표현하여 시각화하는 모델을 제시한다. 기존 연구에서는 발음의 특징을 단지 컬러 또는 3차원 그래픽으로 표현하거나 입과 구강의 변화하는 형태를 애니메이션으로 보여 주는 방식에 머물러 있으며 추출하는 음성의 특징도 구간의 평균과 같은 점 데이터를 이용하는데 그치고 있다. 본 연구에서는 시계열로 표현되는 음성데이터의 특성 및 구조를 요약하거나 변형하지 않고 직접 이용하는 방법을 제시한다. 이를 위해서 딥러닝 기법을 토대로 자기조직화 알고리즘과 variational autoencoder(VAE) 모델 및 마코브 확률모델을 결합한 확률적 SOM-VAE 기법을 사용하여 클러스터링 성능을 향상시켰다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권9호
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• pp.6027-6035
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• 2015

본 연구는 간호대학생의 대학생활적응, 진로정체감에 영향을 미치는 요인과 부모의 사회적지지에 따라 학년별 변화를 보고자 하였다. 서울과 지방의 4년제 간호대학생 542명을 대상으로 일반적 특성, 부모 각각의 사회적 지지, 대학생활적응, 진로정체감을 자기기입식으로 설문조사를 시행하였다. 간호대학생들의 부모의 사회적 지지가 대학생활적응과 진로정체감에 미치는 영향을 알아보기 위해 Hierarchical Regression을 실시하였다. 부모의 사회적 지지는 대학생활적응, 진로정체감에 영향을 미쳤다. 대학생활적응에 영향을 미치는 요인은 학년, 전공만족도, 어머니의 정서적 지지였다. 진로정체감에 영향을 미치는 요인은 학년, 전공만족도, 아버지의 정보적 지지였다. 간호학생의 대학생활적응을 높이기 위해 교수들은 효율적인 학습법 개발과 더불어 부모의 면담을 통한 사회적지지의 필요성을 알리고 전공지식과 학습 방법에 대한 정보 공유, 간호학 선배와의 의사소통을 통해 간호학 전공에 대한 인식을 높여줄 필요가 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.255-264
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• 2013

본 연구는 학부모들의 연령, 학력 및 소득수준에 따라 스마트교육과 관련된 주요 이슈에 대한 태도를 분석하기 위해 실시되었다. 설문내용으로는 주로 디지털 활용 교육효과, 스마트교육에 대한 이해도, 교육개선의 필요성, 그리고 태블릿PC의 개별구입 등과 관련된 것들이었다. 연구수행을 위해 서울시내 5개 초등학교로부터 수집된 432명의 학부모 설문결과가 활용되었다. 분석 결과 첫째, 학부모들은 태블릿 PC보다 일반 컴퓨터의 교육적 활용가능성에 보다 우호적이었으며, 휴대폰과 SNS의 교육효과에 대해서는 매우 부정적인 편이었다. 둘째, 스마트교육과 관련된 친숙도와 이해도는 어머니의 학력 및 가계수입과 비례하는 경향을 보였다. 셋째, 학부모들은 학교 교육방식의 변화 필요성, 그리고 학습자 측면에서는 자기주도 학습능력, 협력, 탐구능력, 창의성 등의 신장 필요성에 공감하였다. 넷째, BYOD 정책과 관련해서는 필요시 일정금액 한도 내에서 자녀에게 기기를 구입해 줄 수 있다는 의견이 우세하였다. 본 연구결과가 참조되어 학부모 의견이 적절히 반영된 스마트교육 시행이 요청된다.