• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.682-684
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• 1999

본 논문에서는 지능형 교습시스템에서 필요한 교수 모듈을 분석하고 이에 근거하여 새로운 교습모듈을 제시하고 구현하였다. 학습자의 학습능력을 평가하고 이에 따른 교습 전략을 세우고 교습방법을 설정하기 위하여 학습자의 성향을 정확히 파악하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 구축된 지식베이스와 학습자 성향을 파악하는 history database를 근거하여 개념 지도(concept map)을 이용하여 학습자 성향과 학습자의 지식 정도를 정확히 파악하여 교습모듈을 제시.구현하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.1108-1111
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• 2011

최근 E-러닝 발전과 함께 U-러닝에 대한 관심이 집중되고 있으며 이와 관련된 다양한 관련 표준들이 채택되고 있다. 기존의 E-러닝 관련 기술들이 웹에 기반한 학습을 지향하였다면 U-러닝에서는 다양한 환경에서 학습자가 학습의 맥락을 이어가며 학습을 하는 것으로서 언제, 어디서나, 누구나 학습을 진행하여 생활의 학습화를 지원할 기술을 필요로 한다. 즉, U-러닝에서는 다양한 사용 환경에서 학습이 이루어지므로 사용 환경에 적합한 학습이 이루어져야 하고, 이를 위해 사용 환경 맞춤형 콘텐츠 적응화 기술이 필요하다. 크게 사용 환경 맞춤형 콘텐츠 적응화 기술은 다양한 단말기 정보를 포함한 사용 환경 정보를 표현할 수 있는 기술과 사용자의 사용 환경 정보를 분석하는 기술, 사용 환경에 적합한 콘텐츠를 구성하는 기술로 구성된다. 이에 본 연구에서는 지식서비스 USN 산업원천 기술개발 과제의 세부과제인 'U-러닝 환경 표준 및 표준 명세 개발 및 검증' 과제에서 콘텐츠 적응화를 위해 연구 개발된 사용 환경 정보를 표현하는 U-러닝 프로파일에 대하여 소개한다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제13A권5호
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• pp.473-480
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• 2006

최근 웹을 기반으로 교수-학습이 이루어지는 원격 교육 시스템이 급격히 증가하고 있으며, 학습자 개개인의 수준이나 학습 패턴에 맞는 맞춤형 코스웨어에 대한 요구가 증가하고 있다. 그러나, 대부분의 원격 교육 시스템들이 학습자의 수준을 고려한 맞춤형 학습을 제공하지 못하기 때문에 학습자가 학습 도중에 흥미를 쉽게 잃는 경우가 많다. 따라서 최근에는 개개인의 학습 수준과 학습 패턴을 자동으로 분석하여 차별화 된 맞춤형 서비스를 제공하기 위한 많은 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는, 컴퓨터 활용을 학습하기 위한 목적으로, 교수/조교/학생/모니터 에이전트라는 4종류의 에이전트가 서로 협력하여 학습자에게 적합한 학습 내용을 제공하는 맞춤형 코스웨어를 설계 및 구현하였다.

• 정보보호학회지
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• 제29권3호
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• pp.37-43
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• 2019

딥러닝을 비롯한 인공기능과 영상처리 분야의 접목은 기존 물리보안의 기술적 한계를 뛰어넘어 새로운 기회의 장을 마련하고 있다. 하지만 딥러닝 기반 영상분석 기술도 지능형 영상감시가 필요한 실제 현장에서는 다양한 환경의 제약사항으로 인해 성능이 저하될 가능성이 높다. 본 논문에서는 실제 CCTV 환경의 영상 데이터를 확보하여 신경망을 이용한 지속적인 학습을 통해 영상분석의 성능을 개선하는 클라우드 기반 지능형 영상보안 플랫폼을 소개한다. 클라우드 기반 지능형 영상보안 플랫폼은 지자체 통합관제센터에서 수집한 CCTV 영상을 학습 데이터로 활용하여, 현장에서 신뢰받을 수 있는 사람 검출, 사람/차량 재식별, 열악 차량번호판 탐지 등의 지능형 영상분석 서비스를 제공할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.265-266
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• 2021

COVID-19로 인한 외부환경요인의 변화는 2020학년도 1학기부터 대학교육시스템에 큰 변화를 일으켰다. 초기에는 비대면으로 변화된 수업 환경에서 필요한 수업 방법으로 전환하는 데 급급하였다면 비대면 상황이 지속되면서 대면 학습의 실재감을 제공하고 학습효과를 높이는 구체적인 요인 파악과 수업 적용이 필요하게 되었다. 본 연구에서는 비대면으로 이루어지는 컴퓨터공학 분야의 대표적인 실습기반 교과목인 프로그래밍 수업에서 대면 수업의 실재감을 제공하기 위해 강의동영상 수업과 실시간 수업을 활용하여 수업주제 맞춤형 비대면 혼합형 수업 방법을 적용한 후 설문 조사를 통해 혼합형 수업에서 학습자의 참여수준(태도)가 대면수업 수준의 실재감에 미치는 영향을 조사·분석하였다. 이를 통해 비대면 수업에서는 비대면 환경에서 학습자의 상호작용을 위한 수업 참여 수준(태도)가 대면 수준으로 학습효과를 높이는데 가장 큰 영향을 미친 것으로 조사·분석하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.606-608
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• 2018

최근 들어 각 대학에서는 4차 산업시대를 맞이하여 사회에서 필요한 창의융합 인재를 양성하기 위하여 교양과목에 프로그래밍 강좌를 많이 늘리고 있다. 하지만 학습자들은 프로그래밍 학습을 어려워하거나 부정적인 반응을 보이는 경우가 많다. 이에 본 연구에서는 프로그래밍 학습에서의 학습이탈동기를 분석하기 위하여 학습자들의 성격유형을 파악하여 분석하였다. 사전검사를 통하여 감정형과 사고형의 성격유형을 가진 학습자를 구분하여 각 성격유형별 학습이탈동기를 분석하였다. 본 연구의 결과로는 학사고형의 성격유형을 가진 학습자들이 프로그래밍 학습에 있어서 부정적인 시선이 있을 수 있음을 확인하였다. 향후 연구에서는 강의 후 사후검사를 통하여 프로그래밍 학습의 학습동기부여에 기여할 수 있는 연구를 기대한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.269-274
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• 2023

질의응답 (Question Answering)은 주어진 질문을 이해하여 그에 맞는 답변을 생성하는 자연어 처리 분야의 핵심적인 기계 독해 작업이다. 현재 대다수의 자연어 이해 작업은 사전학습 언어 모델에 미세 조정 (finetuning)하는 방식으로 학습되고, 질의응답 역시 이러한 방법으로 진행된다. 하지만 미세 조정을 통한 전이학습은 사전학습 모델의 크기가 커질수록 전이학습이 잘 이루어지지 않는다는 단점이 있다. 게다가 많은 양의 파라미터를 갱신한 후 새로운 가중치들을 저장하여야 한다는 용량의 부담이 존재한다. 본 연구는 최근 대두되는 deep prompt tuning 방법론을 한국어 추출형 질의응답에 적용하여, 미세 조정에 비해 학습시간을 단축시키고 적은 양의 파라미터를 활용하여 성능을 개선했다. 또한 한국어 추출형 질의응답에 최적의 prompt 길이를 최적화하였으며 오류 분석을 통한 정성적인 평가로 deep prompt tuning이 모델 예측에 미치는 영향을 조사하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.1406-1409
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• 2012

최근 학문간 융합을 통한 STEAM 융합인재교육에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. STEAM 교육은 과학, 기술, 공학, 예술 그리고 수학의 학문 영역을 유기적으로 융합하여 차세대 학습자들이 미래 사회에 필요한 핵심역량을 높일 수 있도록 하는 교육방식이다. 국가적인 차원에서 창의적인 융합인재를 위한 미래형 과학기술 교육을 중요하게 여기고 있으며, 과학기술 교육 패러다임에 변화를 기대하고 있다. 따라서 본 연구에서는 융합형 인재양성을 위한 집단지성 기반의 STEAM 교육 방안을 연구하고, 학습자의 과학기술에 대한 흥미와 이해를 높이고 융합적 사고와 문제해결 능력을 배양하기 위한 지능로봇 교육과정을 제시한다. 또한 집단 학습자들 간의 교육 적용 사례를 소개하고, 학습자의 만족도 분석을 통하여 검증하였다. 향후 본 연구의 결과로 집단 학습자의 학습 성취도를 향상시키고, 융합형 과학기술 인재양성 교육방안으로 발전하기를 기대한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.253-255
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• 2001

인터넷을 통한 사용자의 선호도를 분석하고 협력적 여과 및 내용기반 여과 기술을 결합 이용하여 유머문서를 추천하는 MrHumor 시스템을 구축하였다. 유머문서 추천 기술은 다양한 아이템에 대한 여과 및 추천 기술로 확장되어 인터넷을 통한 과다 정보 시대에 필요한 소프트봇 혹은 지능형 에이전트 기술에 적용될 수 있다. MrHumor 추천시스템은 적응형 학습 시스템으로서 새로운 사용자의 선호도에 대한 학습량과 추천시기에 따라 이용할 추천방식이 다른 성능을 보이는데 여러 가지 상황에서도 적절한 동작을 보이기 위하여 MrHumor에서는 은닉변수 모델을 이용하여 사용자의 인구통계적 정보와 문서의 내용적 특징간의 관계를 학습하여 초기 추천을 행하고 SVM을 이용하여 개인의 선호도를 학습한 내용 기반의 여과와 적응형 k-NN모델을 이용한 협력적 여과를 결합하여 추천을 수행한다. 제안된 방식에 의한 추천 성능은 3방식이 각각 이용된 경우에 비해 안정적이고 높은 예측 정확도를 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.139-140
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• 2022

코로나 팬더믹의 장기화에 따른 비대면 환경에서 대면 수업의 실재감을 제공하는 다양한 교수·학습 방법에 대한 시도가 이루어지고 있다. 실제 수업 현장에서는 대면수업과 다른 환경에서 학습자의 수준과 특성에 맞는 수업 설계의 필요성 또한 대두되고 있다. 본 연구에서는 플립러닝을 기반으로 한 비대면 프로그래밍 수업에서 학업성취도에 따른 학습 참여 수준과 실재감의 차이를 분석하여, 맞춤형 학습역량 강화를 위한 교수 방안을 모색하는 데 그 목적이 있다. 강의 동영상 수업과 상호작용을 포함한 플립러닝 기반 실시간 수업을 혼합하여 수업한 후 설문을 통해 학업성취도에 따른 학습자들의 학습 참여 수준, 교수 실재감과 학습 실재감을 조사한 결과, 학업성취도 가장 높은 학습자일수록 학습 참여도 높고, 다음 수준의 학습자들이 교수 실재감과 학습 실재감은 가장 높은 것으로 조사·분석되었다. 이를 통해 학업성취도에 기반하여 학습자별 맞춤형 교수방안을 제시하였다.