• Annual Conference of KIPS
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• 2005.11a
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• pp.477-480
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• 2005

메모리 기반 추론 기법에서 기억공간의 효율적 사용과 분류 시간을 줄이기 위한 다양한 방법들이 연구되고 있으며, NGE(Nested Generalized Exemplar) 이론을 예로 들 수 있다. 본 논문에서는 학습 패턴 집합으로부터 대표패턴을 생성하는 RPA(Recursive Partition Averaging) 기법과 점진적으로 대표패턴을 추출하는 IRPA(Incremental RPA) 기법을 제안한다.

• Informatization Policy
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• v.22 no.4
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• pp.91-104
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• 2015

This study tests the effects of differential association, definitions, differential reinforcement and imitation from social learning theory in the explanation of university students' crimes in social network services. In addition, this study tests the interaction effects between social learning factors and other factors such as low self-control, subcultural environment, and crime opportunity for the integrated approach. Using data from 486 university students in Seoul, results show that both definition and imitation have significant influences on crimes, even though differential association and differential reinforcement factors have no significant influences on crimes in social network services. Results also reveal that there are significant interaction effects between definition and subcultural environment, which meana that definition has a strong effect on crimes in high subcultural environment. In addition, it is found that reinforcement has also a strong effect on crimes in high crime opportunity and that interaction effect between imitation and low self-control is significant, which means that imitation has a strong effect on crimes in low self-control students.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.15 no.1
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• pp.203-208
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• 2011

Most of the online learning systems provide information that is based on the item difficulty what is custumized to learner. And the same learning process is performing to the same learning level learners. But, the degree of understanding of the same learning contents can be different even if the learner's level is same. Therefore, it is difficult to represent an effective learning experience because the learning is progressed by the determined difficulty of learning and the learning process even thought the provided content is difficult to understand. So we can control the learning difficulty during learning in order to escape from a uniform learning that online learning is provided. In this paper, we proposed a contents reorganization method for Self-Directed Learning. In this way, learners can understand their own level and customize the difficulty of learning. And then we expect the higher learning effect and satisfaction degree.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2004.05b
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• pp.199-202
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• 2004

In order to efficiently provide the learning ability for engineering education, electromagnetic field simulator have been developed on lava 2 platform. Each simulation module based on lava applet can be easily utilized with independent platform and provide GUI environment to set up physical conditions. The numerical results using computer animation technique are provided in real time. To aggregate and manage the learning objects, application of SCORM which is e-Learning standards is also studied.

• Annual Conference of KIPS
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• 2009.04a
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• pp.1037-1040
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• 2009

본 논문에서는 게임그래픽 교육의 차별화를 위한 학습도구의 하나로 MOD형 게임을 이용한 학습방법을 도입하였다. MOD형 게임이란 수정 변형(Modification)이 가능한 게임이란 의미로, 그래픽 학습자들이 직접 작업한 소스를 게임에 적용해 볼 수 있는 기능을 제공하는 소프트웨어로 게임 그래픽의 특성을 이해하는데 필요한 실질적인 경험을 제공할 수 있다. MOD형 게임의 활용은 기존의 추상적 개념의 이론적 학습에서 불가능했던 실제적이고 구체적인 적용을 기반으로 하고 있기 때문에, 학습 효과와 게임그래픽 교육 방식과의 차별화를 가져온다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.8
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• pp.1010-1017
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• 1999

불완전한 계획 영역 이론은 오류 영역(noisy domain)에서 하나의 상태에 상반된 연산자들이 적용되는 불일치성 문제를 야기할 수 있다. 이 문제를 해결하기 위해서 본 논문은 상태를 기술하기 위해 다치 논리를 도입하여 제어지식으로서의 부정적 선행조건을 학습하는 새로운 방법을 제안한다. 기계에는 알려지지 않은 이러한 제어지식이 인간에게는 반대개념으로 잠재적으로 사용되고 있다. 이러한 잠재된 개념을 학습하기 위해 본 논문은 반대 연산자들로 구성된 사이클을 영역이론으로부터 기계적으로 생성하고, 이 연산자들에 대한 실험을 통해 반대 리터럴(literal)들을 추출한다. 학습된 규칙은 불일치성을 방지하면서 동시에 중복된 선행조건을 제거하여 연산자를 단순화시킬 수 있다.Abstract An incomplete planning domain theory can cause an inconsistency problem in a noisy domain, allowing two opposite operators to be applied to a state. To solve the problem, we present a novel method to learn a negative precondition as control knowledge by introducing a three-valued logic for state description. However, even though the control knowledge is unknown to a machine, it is implicitly known as opposite concept to a human. To learn the implicit concept, we mechanically generate a cycle composed of opposite operators from a domain theory and extract opposite literals through experimenting the operators. A learned rule can simplify the operator by removing a redundant precondition while preventing inconsistency.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2001.05a
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• pp.165-183
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• 2001

지난해부터 인터넷 분야에서 가장 확실한 수익 모델을 갖춘 사업 분야로 e-Learning 분야가 손꼽히면서 많은 온라인 교육 서비스가 우후죽순처럼 등장해 이미 1,000여 개의 서비스가 각축을 벌이고 있다. 그러나 e-Learning은 무엇보다도 학습용 컨텐츠의 품질이 그 성패를 좌우한다 할 때 한국의 온라인 학습 컨텐츠의 품질은 부실하기 이를 데 없다는 게 중론이다. 이는 S/W 공학에서 S/W 품질 보장을 위해 개발 방법론이 중요한 것으로 인식되는 것과 이를 지원하기 위한 Method II등 여러 도구들이 보급되고 있는데 비해 학습 컨텐츠는 그 중요도와 개발이 복잡하고 정교함이 요구됨에도 불구하고 개발 방법론에 대한 인식과 개발방법론을 지원하기 위한 도구가 없음에 기인하는바 크다 할 수 있겠다. 아직까지 국내에서는 MacroMedia Director나 ToolBook, Authorware등 일반적인 저작 도구나 웹 기반의 컨텐츠를 제작하는 Dreamweaver등의 HTML Editor만 있으면 컨텐츠가 만들어 질 수 있는 것으로 착각하고 있는 경우가 많다. 교육 학습용 컨텐츠의 개발 주기를 살펴보면 요구 분석->교수 설계->저작->평가->배포의 단계를 거치게 되는데 이때 학습 컨텐츠의 품질은 사실 요구 분석과 교수 설계 단계에서 결정되게 되며 이 학습 컨텐츠의 품질을 결정하는 단계에서는 IT 분야 지식보다는 오히려 교육 공학적 지식이 더욱 요구된다. 그러나 현실적으로 이 단계의 절차적 복잡성과 전문성으로 인해 거의 대부분의 학습 컨텐츠들이 제대로 개발 주기를 거치지 못하고 검증되지 않은 스토리 보드에 의한 저작 단계로 바로 돌입하고 있는 것이 한국의 실정이라 하겠다. 따라서 본 프로젝트에 의해 개발 된 교수 설계 도구는 교육/학습 컨텐츠의 품질 보증을 위한 방법론인 교육 공학의 체제적 교수 설계 이론 Model (Instructional System Design Model), 특히 그 중에서도 이 분야의 사실상의 표준 이론(de facto standard)인 Dick & Carey 교수와 Gagne 교수의 인지주의 ISD Model을 기반으로 정교한 교수 설계와 코스 맵 설계를 가능하게 함으로써 학습 컨텐츠의 품질 보증 활동을 지원 할 수 있는 도구로 개발하였다. 특히 Linux 기반에서 PHP로 개발 함으로써 Platform에 구애받지 않은 사용 환경을 구현 하였으며 향후 많은 e-Learning Platform에 교수 설계 모듈로 장착 함으로써 기존의 e-Learning Platform들의 가치를 높일 수 있는 계기가 될 것으로 생각한다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2008.01a
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• pp.263-268
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• 2008

학교의 학습 과정에 있어서 학습자 간의 학습 능력의 차이는 존재하며 이를 해결하기 위해 교육과정에서는 개별 학습과 수준별 학습을 권장한다. 유무선 인터넷을 통한 수준별 학습은 최근에 많은 연구가 되고 있는 u-러닝(Ubiquitous Learning) 환경에도 부합하며 학습자 개개인이 자신의 속도와 수준에 맞게 자기주도적으로 학습을 하기에 알맞은 방법이라 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 학습자가 시간과 공간에 구애받지 않고 자율적으로 수준에 맞게 학습할 수 있는 수준별 학습 시스템을 설계하였다. 특히 시스템에 체계성을 더하기 위해 개별화 학습 체제 중에서 과거 많은 연구를 통해 그 효과성이 입증된 Keller의 PSI(Personal System of Instruction) 이론을 활용하여 시스템의 각 과정을 설계하였다. 본 시스템의 장점은 다음과 같다. 첫째, 학습자가 원하는 시간과 공간에서 자신의 속도에 맞게 학습할 수 있으므로 자기주도적인 학습 능력을 기를 수 있다. 둘째, 시스템 구성상 평가를 통해 일정한 기준에 미달하면 목표에 도달할 때까지 계속 학습하고 도전해야 하므로 궁극적으로 완전학습에 도달할 수 있다. 셋째, 제한된 교실 상황에서 벗어나 온라인에서의 학습 지원이 가능하므로 학습자의 개인차에 따른 수준별 학습을 관리하고 책임져야 하는 교사의 부담을 덜어준다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.737-740
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• 2004

오늘날과 같이 과학기술과 정보통신 기술의 급속한 발달로 인터넷이 다르게 성장하였으며 이로 인하여 다양한 학습용 사이트가 운영되고 있다. 따라서 웹상의 교육정보가 기하급수적으로 증가되었고, 이러한 교육용 웹 자료를 컴퓨터 보조 학습 매체로 활용하고 있다. 또한 CAI(Computer Assisted Instruction), ICAI(Intelligent CAI) 나 ITS(Intelligent Tutoring System) 등을 통해 컴퓨터를 수업매체로 활용하는 방법도 많이 연구되고 있다. 하지만 현재까지 개발된 대부분의 ITS들은 CAl나 ICAI의 이론적 특징을 살릴 수 있을 만큼 진보되어있지 못한 실정이다. 특히 현행 교육과정이 지향하고 있는 수준별 교육과정에 적합하지 않고 학생들의 능력, 적성, 필요, 흥미에 대한 개인차를 고려하지 않으며, 학생 개개인의 성장 잠재력과 교육의 효율성을 극대화하지 못하고 있다. 그리고 학습자가 원하는 요구를 정확하게 파악하여 학습효과를 향상 시킬 수 있는 방법을 제공하고 있지 않다. 따라서 본 논문에서는 학습자들의 개인차 변인을 파악하여 학습자의 요구나 능력에 맞게 학습자의 학업성취를 평가할 수 있고, 수준별 교육과정에서 학습 능력이 떨어지는 학생의 학습 결손을 예방할 수 있도록 인터페이스 모듈, 학습자 모듈, 교수전략 모듈, 전문가 모듈을 가진 자기 주도적 학습을 위한 웹 기반의 MITS(Multimedia ITS: MITS)를 설계하였으며, MITS의 각 모듈들이 효율적으로 상호작용 할 수 있는 알고리즘을 제안하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.31 no.12
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• pp.1649-1659
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• 2004

Text Generation is a process of generating comprehensible texts in human languages from some underlying non-linguistic representation of information. Among several sub-processes for text generation to generate coherent texts, this paper concerns referring expression generation which produces different types of expressions to refer to previously-mentioned things in a discourse. Specifically, we focus on pronominalization by zero pronouns which frequently occur in Korean. To build a generation model of referring expressions for Korean, several features are identified based on grammatical information and cost-based centering model, which are applied to various machine learning techniques. We demonstrate that our proposed features are well defined to explain pronominalization, especially pronominalization by zero pronouns in Korean, through 95 texts from three genres - Descriptive texts, News, and Short Aesop's Fables. We also show that our model significantly outperforms previous ones with a 99.9% confidence level by a T-test.