• 한국융합학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.11-22
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• 2022

최근 교육 분야에서 다양한 인공지능 기술을 활용한 연구와 개발이 이뤄지고 있다. 인공지능을 활용한 교육 중 특히 대화형 에이전트는 시간과 공간의 제약을 받지 않고 음성인식, 번역과 같은 다양한 인공지능 기술과 결합해 더 효과적인 언어 학습을 가능하게 한다. 본 논문은 상용화된 교육용 플랫폼 중 이용자 수가 많고 영어 학습을 위한 대화형 에이전트가 활용된 플랫폼에 대한 동향 분석을 진행하였다. 동향 분석을 통해 현재 상용화된 교육용 플랫폼의 대화형 에이전트는 여러 한계점과 문제점이 존재했다. 구체적인 문제점과 한계점 분석을 위해 사전 학습된 최신 대용량 대화 모델과 비교 실험을 진행하였고, 실험 방법으로 대화형 에이전트의 대답이 사람과 비슷한지를 평가하는 Sensibleness and Specificity Average (SSA) 휴먼 평가를 진행하였다. 실험 내용을 바탕으로, 효과적인 학습을 위해 개선방안으로 대용량 파라미터로 학습된 대화 모델, 교육 데이터, 정보 검색 기능의 필요성을 제안했다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2010년도 추계학술발표논문집 1부
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• pp.424-426
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• 2010

본 논문에서는 특정한 공간에서 학습하는 학습자들의 학습환경을 최적화하여 학습능률을 향상시키기 위한 방안으로서 유비쿼터스 센서네트워크 기술을 활용한 학습지원시스템을 구축한다. 이를 위해 특정 공간에 실내외에 부착된 센서노드를 활용하여 온도, 습도, 조도 등의 정보를 수집하고, 이들 정보와 학습자들로부터 파악한 정보를 분석하여 최적의 학습환경을 조성하기 시스템에 대해 연구한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.144-152
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• 2019

학습양식은 정보를 습득하고 처리하며 해석하고 조직화하는 도구를 의미한다. VARK(Visual Auditory Read Kinesthetic, VARK) 학습양식은 사용하는 감각양식에 따라 시각, 청각, 읽기/쓰기, 운동감각으로 구분된다. 국내 의과대학에서는 학습자 중심의 학습이 강조되지만 학습자의 VARK 학습양식에 대한 연구는 거의 없다. 본 연구에서는 국내 의과대학 학생을 대상으로 VARK 학습양식을 조사하여 각 학습유형과 성별, 학업성취 수준이 어떤 관계를 가지고 있는지 파악하고자 하였다. 본 연구의 대상은 전북지역 C의과대학·의학전문대학원에 재학 중인 394명의 학생이다. 학습양식검사는 VARK 웹 사이트에서 제공하는 Fleming이 개발한 VARK 검사지© 7.0 한국어버전, 총 16문항이다. 학업성취도는 표준화점수(t점수)로 변환하여 사용하였으며 학습유형에 대한 빈도분석과 집단별 비교를 위한 교차분석 및 분산분석(t-test, ANOVA)을 실시하였다. 연구 결과 학습선호 양식은 단일형이 87명(22.1%), 다중형이 307명(77.9%)이다. 남학생과 여학생 모두 4개 연합형인 VARK를 가장 선호하였다. 성별에 따른 전체 학습양식의 유의미한 차이는 없었다. 의학과 1학년은 단일형이 가장 낮고(8.8%), VARK 유형이 가장 높은 반면(47.8%), 의학과 4학년은 단일형이 가장 높고(30.7%), VARK 4개 연합유형(19.8%)과 3개 연합유형(19.8%)이 가장 낮았다. 모든 학습유형에서 학업성취도 차이는 확인되지 않았다(F=1.09, p=0.37). 의과대학 학생의 학습양식의 선호 결과는 추후 학습자 중심의 다양한 교수전략을 적용하는 기초 자료로서 의미가 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권2호
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• pp.227-233
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• 2016

전통적인 웹기반의 학습시스템은 다양한 학습콘텐츠를 운영한다. 그러나 학습자가 자신에게 적절한 학습콘텐츠를 선택하는 것은 쉬운 일이 아니다. 본 논문에서는 학습자가 학습을 계획할 때 학습이력 및 다양한 학습정보를 담고 있는 학습자 프로파일을 기초로 하여, 학습자에게 가장 적합한 선호도와 피드백을 제공할 수 있는 학습콘텐츠 제공 방법을 제안하였다. 즉 학습자의 프로파일을 분석하여 학습자에게 제공할 긍정적 피드백과 평가를 결정한다. 또한 학습자가 틀린 부분에 대한 지식을 스스로 학습할 수 있도록 학습콘텐츠를 적응적으로 제공한다. 그 결과, 학습자 프로파일 분석을 통해 긍정적인 피드백을 바탕으로 자신이 오류를 배울 수 있도록 하여, 학습의 적용 결과가 가장 잘 나오는 형태로 학습 콘텐츠를 적응적으로 제공해 주는 기법을 적용하였다. 본 논문에서 구현한 지능형 학습시스템은 실제 학습자에게 적용하였으며 사용한 학습자들을 대상으로 학습 만족도를 설문하여 그 결과를 분석하였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.177-193
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• 2018

본 연구의 목적은 소프트웨어교육에 나타나는 에듀테인먼트 특성을 Q방법론을 활용하여 학습자의 주관성에 따라 유형화하고 각각의 특성을 알아보는 데 있다. 연구를 통해 '구현-지향형', '지적재미-지향형', '관계-지향형' 세 가지로 유형화하였으며 각 유형별 특성을 분석하였다. 구현-지향형의 학습자는 본인이 생각한 것을 직접 구현해 보는 것에서 에듀테인먼트적 긍정성을 보였으며, 지적재미-지향형의 학습자는 주어진 개별적 문제 상황을 지적으로 해결하는 것에서 에듀테인먼트적으로 가장 긍정적이었고, 관계-지향형 학습자의 경우에는 본인에 대해 다른 사람의 관심을 유발하는 수업에 대해서 에듀테인먼트적인 긍정성을 보였다. 이 같은 결과는 소프트웨어교육을 하는 데 있어서 학습자의 주관성을 고려한 에듀테인먼트 콘텐츠 개발 및 교수-학습 방법을 적용하여 학습자에게 최적의 교육 환경을 제공하는 데 중요한 지침을 제공하고, 또한 소프트웨어교육 및 에듀테인먼트 연구의 이론적 확장에 기여할 것으로 기대한다.

• 대한화학회지
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• 제61권3호
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• pp.104-111
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• 2017

이 연구에서는 스마트 기기를 활용한 소집단 과학 학습 과정에서 사전 성취 수준에 따른 언어적 상호작용을 분석하였다. 서울시의 한 남녀 공학 고등학교에서 사전 성취 수준 측면에서 이질적으로 구성된 4개의 소집단이 참여하였다. 스마트 기기를 활용한 소집단 과학 학습 과정에서 일어나는 언어적 상호작용을 녹음 및 녹화하고 기록 원고를 작성한 뒤 분석하였다. 학생들 사이의 언어적 상호작용은 개별 진술과 상호작용 단위 수준에서 분석하였다. 연구 결과, 스마트 기기를 활용한 소집단 학습에서 학생 사이의 언어적 상호작용은 과제 관련 진술의 빈도가 높았는데, 특히 정보 설명, 정보 질문, 기준 반성의 빈도가 높았다. 방향 설명, 기준 반성, 진행에서는 사전 성취 수준 상위 학생들의 진술 빈도가 높게 나타났고, 방향 질문, 정보 설명에서는 하위 수준 학생들의 진술 빈도가 높게 나타났다. 상호작용 단위에서는 지식 구성 상호작용 중 대칭적 정교화 상호작용의 빈도가 높았는데, 특히 누적형과 평가형이 높게 나타났다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.533-538
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• 2023

문서에서 저자의 의도와 주제, 그 안에 포함된 감성을 분석하는 것은 자연어 연구의 핵심적인 주제이다. 이와 유사하게 특정 글에 포함된 정치적 문화적 편향을 분석하는 것 역시 매우 의미 있는 연구주제이다. 우리는 최근 발생한 한 사건에 대하여 여러 신문사와 해당 신문사에서 생산한 기사를 중심으로 해당 글의 정치적 편향을 정량화 하는 방법을 제시한다. 그 방법은 선택된 주제어들의 문장 공간에서의 거리를 중심으로 그래프를 생성하고, 생성된 그래프의 기계학습을 통하여 편향과 특징을 분석하였다. 그리고 그 그래프들의 시간적 변화를 추적하여 특정 신문사에서 특정 사건에 대한 입장이 시간적으로 어떻게 변화하였는지를 동적으로 보여주는 그래프 애니메이션 시스템을 개발하였다. 실험을 위하여 최근 이슈에 대하여 12개의 신문사에서 약 2000여 개의 기사를 수집하였다. 그 결과, 약 82%의 정확도로 일반적으로 알려진 정치적 편향을 예측할 수 있었다. 또한, 학습 데이터에 쓰이지 않은 신문기사를 활용하여도 같은 정도의 정확도를 보임을 알 수 있었다. 우리는 이를 통하여 신문기사에서의 정치적 편향은 작성자나 신문사의 특성이 아니라 주제어들의 문장 공간에서의 거리 관계로 특성화할 수 있음을 보였다. 할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.208-220
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• 2015

본 논문은 스마트시대 이러닝 운영 현황의 한계점을 분석하고 인터넷 정신을 접목한 개선방안을 제시하여 그 효과를 실증적으로 분석하였다. 대학에서 활용되는 이러닝 클래스의 운영방식에 대하여 중점적으로 논한다. 오프라인 클래스의 운영모델을 온라인 환경에 원용함으로 인해 발생하는 부작용 등을 통계적으로 확인한다. 특히 시간이라는 정량적 개념이 온라인 학습에서 참여확인을 위해 활용되고 있는 이러닝 모델의 현실적, 기능적 한계를 구체적으로 분석하였다. 이에 대한 개선안으로 인터넷의 태생적 특징인 참여, 개방, 공유의 정신을 이러닝에 접목시킬 수 있는 방안으로 QBS시스템을 개발, 제안한다. 학습자가 주도적으로 문제를 만들어 학습 자료로써 공유하는 QBS를 실제 이러닝 현장에 적용하여 학습자의 행동양상을 분석한다. 결과적으로 이러닝 학습 환경에서 학습자 참여형 모델이 학업성취도에 유의미한 영향이 있음을 확인함으로써 스마트시대의 새로운 이러닝 모델의 개선방향을 제시한다.

• 전자통신동향분석
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• 제38권4호
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• pp.95-103
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• 2023

The importance of the decentralized training with decentralized execution (DTDE) framework is well-known in the study of multiagent reinforcement learning. In many real-world environments, agents cannot share information. Hence, they must be trained in a decentralized manner. However, the DTDE framework has been less studied than the centralized training with decentralized execution framework. One of the main reasons is that many problems arise when training agents in a decentralized manner. For example, DTDE algorithms are often computationally demanding or can encounter problems with non-stationarity. Another reason is the lack of simulation environments that can properly handle the DTDE framework. We discuss current research trends in the DTDE framework.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.905-907
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• 2022

악성코드를 분석하는 기존 기법인 정적분석은 빠르고 효율적으로 악성코드를 탐지할 수 있지만 난독화된 파일에 취약한 반면,, 동적분석은 난독화된 파일에 적합하지만 느리고 비용이 많이 든다는 단점을 가진다. 본 연구에서는 두 분석 기법의 단점을 해결하기 위해 딥러닝 모델을 활용한 난독화에 강한 정적분석 모델을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 방법은 원본 코드 및 난독화된 파일을 grayscale 이미지로 변환하여 데이터셋을 구축하고 AutoEncoder 를 사전학습시켜 encoder 가 원본 파일과 난독화된 파일로부터 원본 파일의 특징을 추출할 수 있도록 한 이후, encoder 의 output 을 fully connected layer 의 입력으로 넣고 전이학습시켜 악성코드를 탐지하도록 하였다. 본 연구에서는 제안한 방법론은 난독화된 파일에서 악성코드를 탐지하는 성능을 F1 score 기준 14.17% 포인트 향상시켰고, 난독화된 파일과 원본 파일을 전체를 합친 데이터셋에서도 악성코드 탐지 성능을 F1 score 기준 7.22% 포인트 향상시켰다.