• 응용통계연구
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• 제35권6호
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• pp.739-754
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• 2022

텍스트 데이터는 일반적으로 많은 변수를 포함하고 있으며 변수들 사이의 연관성도 높아 통계 분석의 정확성, 효율성 등에서 문제가 생길 수 있다. 이러한 문제점에 대처하기 위해 목표 변수가 주어진 지도 학습에서는 목표 변수를 잘 설명할 수 있는 단어들을 선택하여 이 단어들만 통계 분석에 이용하기도 한다. 반면, 비지도 학습에서는 목표 변수가 주어지지 않으므로 지도 학습에서와 같은 단어 선택 절차를 활용하기 어렵다. 이 연구에서는 토픽 모형을 이용하여 지도 학습에서의 목표 변수를 대신할 수 있는 토픽을 생성하고 각 토픽별로 연관성이 높은 단어들을 선택하는 단어 선택 절차를 제안한다. 제안된 절차를 실제 텍스트 데이터에 적용한 결과, 단어 선택 절차를 이용하면 많은 토픽에서 공통적으로 자주 등장하는 단어들을 제거함으로써 토픽을 더 명확하게 식별할 수 있었다. 또한, 군집 분석에 적용한 결과, 군집과 범주 사이에 높은 연관성을 가지는 군집 분석 결과를 얻을 수 있는 것으로 나타났다. 목표 변수에 대한 정보없이 토픽 모형을 이용하여 선택한 단어들을 분류 분석에 적용하였을 때 목표 변수를 이용하여 단어들을 선택한 경우와 비슷한 분류 정확성을 얻을 수 있음도 확인하였다.

• 한국학교수학회논문집
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• 제7권2호
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• pp.1-20
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• 2004

본 연구는 포트폴리오를 이용하여 학습자의 수학학습능력을 다방면에 걸쳐 종합 분석하여 평가하고 학생들의 수학에 대한 태도 그리고 효과적인 수행능력을 제고한다. 특히, 수학 학습에서 수학의 개념과 그 역사에 대한 포트폴리오를 구성하여 효과적인 수학 학습과 학생들의 학습태도를 점검한다. 이렇게 함으로서 수학학습의 지도에 있어서 미치는 영향과 그 효과를 분석한다. 또한 이러한 것들은 학생들의 잠재성을 발견하도록 도와주고, 나아가서는 수학교육과정을 분석한다. 또한 학습자들이 수동적인 입장이 아니라 능동적 입장에서 학습의 주체가 되어 수학학습을 수행하도록 격려한다.

• 벤처창업연구
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• 제12권6호
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• pp.99-109
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• 2017

혁신을 위한 대학의 학습은 새로운 기회창출을 극대화하는데 중요성을 둔다. 즉, 대학은 기업가정신 교육을 통하여 학생들이 잠재적인 기회를 발견하여 새로운 사회와 산업의 발전에 중요한 역할을 해야 한다는 새로운 의미로 실시되고 있다. 현재의 기업가정신교육 프로그램은 급변하는 환경에 대한 다양한 시각에서 개발되고 진행되고 있지만, 보다 전문적이고 체계적인 기업가정신교육 프로그램을 개발할 필요성에 대한 인식이 높아지며 필요성에 대한 강조만으로는 충분하지 않다는 주장이 제기되고 있다. 본 연구는 혁신적인 아이디어를 창출하고 실현하는 혁신행동에 영향을 미치는 인지능력 요소들과 이러한 요소들에 영향을 주는 팀기반학습의 유용성을 실증적으로 분석하였다. 실증적 연구 분석결과 자기주도학습능력과 문제해결능력은 혁신행동에 긍정적인 영향을 미쳤으며, 문제해결능력은 자기주도학습능력의 부분매개로서 혁신행동에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 기업가정신교육에서의 팀기반학습은 문제해결능력 및 자기주도학습능력과 혁신행동간의 관계에 조절효과로 유익하게 나타났으며, 팀기반학습의 네가지 요소를 잘 진행한 경우 문제해결능력에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구 결과를 통해 기업가정신교육에서의 팀기반학습 교수법에 대한 효율성과 활용을 제시하고자 한다.

• 영재교육연구
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• 제12권2호
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• pp.31-56
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• 2002

영재들이 가지고 있는 잠재력이 최대한 계발될 수 있으려면 그들의 특성에 맞는 교육이 제공되어야 한다. 이에 따라, 영재들의 잠재적인 지적 능력을 학문적이고 전문적이며 성숙된 성취 수준으로 구현시킬 수 있는 영재 교육과정을 개발하고, 이를 기초로 하여 교육과정의 내용과 성격을 잘 구현할 수 있는 교수-학습 자료의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 초${\cdot}$중등 영재들을 대상으로 하는 영재 교수-학습 자료를 개발하기 위해 영재 교수-학습과 관련된 다양한 이론적 모형들을 종합적으로 검토하여 영재 교수-학습 모형을 구축하였다. 이러한 영재 교수-학습 모형은 영재를 위한 교육과정 중 심화학습에 적절하다. 본 연구에서는 이 모형을 적용하여 초${\cdot}$중등 자료를 개발하였고, 영재 심화 교수-학습 자료 모형의 활용방안과 영재 교수-학습 자료를 통해 영재교육이 보다 성공적으로 우리 교육에 정착되기 위해서 고려해야할 점을 제시하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제15권1호
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• pp.20-27
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• 2014

효과적인 건설안전교육을 위해서는 기존의 문서와 시청각자료에 의존한 이론적인 수업방법에서 벗어나, 체험위주의 교육과 실무중심의 교육이 필요하다. 본 연구에서는 가상현실환경을 구현할 수 있는 3D엔진을 사용하여 건설현장 및 학교에서 안전교육용으로 사용할 수 있는 기능성게임을 개발하였다. 학습자는 게임 내에서 가상공간 내의 건설현장을 돌아다니며 잠재적인 안전재해 발생요인을 발견하는 안전관리자의 역할을 수행하게 된다. 이러한 시행착오 과정을 통해 안전에 관련된 지식을 학습자 스스로 익히게 된다. 또한 게임과정에서 학습과정을 돕기 위해 피드백이 제공되며, 획득한 포인트를 바탕으로 성과를 평가하게 된다. 학생들을 대상으로 한 평가에서 기능성 게임을 통한 안전교육은 설계과정에서 계획된 효과들을 이룬 것으로 나타났으며, 학습자들에게 긍정적인 효과를 나타내 것으로 평가되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.179-183
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• 2009

본 연구에서는 GCM 기후변화 전망 시나리오를 이용하여 유역단위의 기후변화를 추정하였다. 원시 GCM 시나리오를 지역화 시키기 위해서 인공신경망 모형을 사용하였다. GCM에서 모의되는 강수플럭스, 해면기압, 지표면 근처에서의 일 평균온도, 지표면으로부터 발생하는 잠열플럭스 등과 같은 22개의 변수는 인공신경망의 잠재적 예측인자로 사용되었으며, AWS에서 관측된 강수량과 온도는 예측변수로 사용되었다. 원시 GCM 데이터는 CCCma(Canadian Centre for Climate Modeling and Analysis)에서 제공되는 CGCM3.1/T63 20C3M 시나리오를 사용하였으며, 인공신경망 학습과정에서 사용된 기준시나리오(reference scenario)자료의 기간은 1997년부터 2000년까지의 데이터를 사용하였다. 인공신경망을 학습을 통하여 결정된 각 층사이의 가중치를 이용하여 이산화탄소 배출농도를 가정하여 생성된 CGCM3.1/T63 SRES B1 기후변화시나리오(project scenario)를 인공신경망의 입력값으로 하여 미래의 기온과 강수변화를 전망하였다. 신경망의 학습효과를 높이기 위하여 기온과 강수에 대한 평균 및 누적기간을 각각 일단위와 월단위로 설정하였다. 본 연구에서 사용된 인공신경망은 3층 퍼셉트론(다층 퍼셉트론)을 사용하였으며, 학습방법으로는 역전파알고리즘(back-propagation algorithm)을 이용하였다. 민감도분석을 통하여 선택된 예측인자는 소양강댐유역(1011, 1012소유역)에서의 인공신경망 예측인자로 활용되었으며, 2001년부터 2100년까지의 일 평균온도와 일 강수량의 변화경향을 추정하였다. 1011유역, 1012유역에서는 여름철의 온도변화경향이 겨울철에 비하여 높게 나타났다. 일 평균온도의 통계분석 결과 평균예측오차가 가장 적게 나타나는 지역은 1001유역으로 -0.08로 평균예측오차가 가장 적게 나타났으며, 인공신경망기법을 이용하여 스케일 상세화된 일 평균온도와 관측된 일 평균온도가 얼마나 잘 일치하는지를 확인할 수 있는 1012유역에서 CORR이 0.74로 가장 높게 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.1159-1163
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• 2010

최근의 극심한 기상이변으로 인하여 발생되는 유출량의 예측에 관한 사항은 치수 이수는 물론 방재의 측면에서도 역시 매우 중요한 관심사로 부각되고 있다. 강우-유출 관계는 유역의 수많은 시 공간적 변수들에 의해 영향을 받기 때문에 매우 복잡하여 예측하기 힘든 요소이다. 과거에는 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 혹은 경험적 모형 등을 사용하여 유출량을 예측하였으나 최근에는 인공신경망과 퍼지모형 그리고 유전자 알고리즘과 같은 인공지능기반의 모형들이 많이 사용되고 있다. 하지만 유출량을 예측하고자 할 때 학습자료 및 검정자료로써 사용되는 유출량은 수위-유량 관계곡선식으로부터 구하는 경우가 대부분으로 이렇게 유도된 유출량의 경우 오차가 크기 때문에 그 신뢰성에 문제가 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 선행우량 및 수위자료로부터 단시간 수위예측에 관해 연구하였다. 신경망은 과거자료의 입 출력 패턴에서 정보를 추출하여 지식으로 보유하고, 이를 근거로 새로운 상황에 대한 해답을 제시하도록 하는 인공지능분야의 학습기법으로 인간이 과거의 경험과 훈련으로 지식을 축적하듯이 시스템의 입 출력에 의하여 연결강도를 최적화함으로서 모형의 구조를 스스로 조직화하기 때문에 모형의 구조에 적합한 최적 매개변수를 추정할 수 있다. 따라서 정확한 예측이 어려운 하천수위를 과거의 자료로 부터 학습된 신경망의 수학적 알고리즘을 통해 유출량의 예측에 적용할 수 있을 것이다. 유전자 알고리즘은 적자생존의 생물학 원리에 바탕을 둔 최적화 기법중의 하나로 자연계의 생명체 중 환경에 잘 적응한 개체가 좀 더 많은 자손을 남길 수 있다는 자연선택 과정과 유전자의 변화를 통해서 좋은 방향으로 발전해 나간다는 자연 진화의 과정인 자연계의 유전자 메커니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘이다. 즉, 자연계의 유전과 진화 메커니즘을 공학적으로 모델화함으로써 잠재적인 해의 후보들을 모아 군집을 형성한 뒤 서로간의 교배 혹은 변이를 통해서 최적 해를 찾는 계산 모델이다. 따라서 본 연구에서는 인공신경망의 가중치를 유전자 알고리즘에 의해 최적화시킨후 오류역전파알고리즘에 의해 신경망의 학습을 진행하는 모형으로 감천유역의 선산수위표지점의 수위를 1시간~6시간까지 예측하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권10호
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• pp.63-73
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• 2021

코로나19 사태로 인하여 일반 대학에서 갑작스럽게 시행된 온라인 수업은 학력저하에 대한 많은 우려감이 팽배한 상황이다. 이에 본 연구는 오프라인으로 진행되었던 같은 과목(미적분학I)의 같은 내용의 수업을 100% 온라인수업으로 수행하면서 그에 걸맞은 다양한 교수학습방법을 통해 수업의 질을 유지하고자 했다. 그 결과 학생들의 학업 성취도는 오프라인 수업 때와 유사하거나 오히려 우월한 성과를 보여주었고 학습자들의 인식 및 만족도에 있어서도 온라인수업의 장점들이 부각되었다. 그러나 이는 단순한 온라인수업의 성과라기보다는 기존의 오프라인 수업에 다양한 교수학습 자료와 테크놀로지 활용이 더하여진 교수자의 강의 운영에서 비롯된 결과로서 오프라인과 온라인이라는 매체의 차이보다는 교수학습방법의 완성도가 가장 큰 영향을 미쳤음을 파악했다. 본 연구는 코로나19 사태 이후로도 온라인수업의 잠재성과 비전을 보여주는 의미 있는 연구로서 향후 더욱 다양한 교육과정에서 검증 연구가 이어질 것을 기대한다.

• 한국과학교육학회지
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• 제29권5호
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• pp.552-563
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• 2009

우리나라 최초의 과학영재학교인 한국과학영재학교의 과학교육을 위한 학습 지원 체제 및 학습 환경을 진단하고 그 유용성에 대한 학생들의 인식을 분석하였다. 이 조사를 위하여 자체 개발한 선다형 검사 문항을 사용하였으며 각 학년별로 학습 지원 체계의 효용성에 대한 인식의 차이를 조사하였다. 연구대상은 한국과학영재학교의 재학생 129명을 대상으로 설문 조사하였다. 연구결과로 첫째, 한국과학영재학교의 과학교육을 위한 학습 지원 체제는 대체로 유용한 것으로 나타났으며, 학생들은 교과수업, 인터넷활용, 실험 및 실습실, 독서실, 자연과학도서관, 연구회활동 및 동아리, AA(Academic Advisor)제도 , SAF(Science Academy Fair), 전자교재, 외부연사 초청특강의 순으로 유용성이 높다고 평가하였다. 둘째, 학생들이 추가로 희망하는 학습관련 지원으로는 교과교사의 학습방법 안내, 구두발표 능력 향상 프로그램, 온 오프라인 학습공동체 구축 등이 있었다. 이러한 결과는 과학영재의 잠재적 미성취 현상을 줄이고 학생들의 학교 부적응 상태를 호전시킬 수 있는 하나의 방안이 될 수 있을 것이다. 또한 학교 측면에서의 학습지원 체제를 개선하여 향후 고등학생 수준의 과학영재교육의 방향을 설정하는 데에 시사점을 제공 할 수 있을 것이다.

• 방송공학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.665-676
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• 2014

고등학교와 대학 간의 연계 프로그램 중 학습형 모델(강의제공유형)을 이용하여 고등학교 2학년 학생들에게 맞춤형 정보통신 전공 수업을 진행하였다. 이 모델은 잠재적 고등학생에게 최신 전공이론 강의와 기초실습을 실시하여, 주어진 기간 내에 높은 관심과 참여를 도출하였다. 우선 1차 프로그램은 특강과 실습을 병행하여 이론과 실제를 경함하게 하였다. 교과서 외 전공 강의를 통해 새로운 지식 습득과 전문장비를 이용한 첨단 기기 실험 경험은 학생들의 흥미를 유발하는데 충분하였다. 다음으로 2차 프로그램은 실습 중심으로 진행되었다. 1차 프로그램 진행시 습득한 기본적인 전문지식을 바탕으로 다양한 실습을 진행하여 새로운 기술 분야와 장비를 경험할 수 있도록 집중하였다. 마지막으로 1 2차 프로그램 경험을 한 학생들을 통해 설문과 서술평가를 실시하였다. 학생들은 맞춤형 전공 이론 수업과 새로운 기술 분야 실습이 그들의 향후 전공과 진로 탐색에 많은 도움이 되었다고 평가하였다. 고등학교와 대학 간의 연계 프로그램 중 학습형 모델은 고등학교 2학년 학생들에게 선 경험 후 관심을 통해 학생들의 잠재적 능력을 찾아내고 우수한 인재를 대학 진학과 진로 선택 시 올바른 선택을 유도할 수 있다는 데 연구의 의의가 있다.