• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.166-167
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• 2015

수동적 온톨로지 구축은 해당 도메인의 지식을 가진 전문가가 필요하고, 시간적인 소모가 크다. 또한 완성된 온톨로지의 수동적인 지속적 개선은 상당한 비용을 초래할 수 있다. 그래서 온톨로지의 자동 구축과 지속적 자기 개선 방법이 하나의 해결책이 될 수 있을 것이다. 따라서, 이 논문에서는 기계 학습을 통한 온톨로지 구축의 자동화 방법과 지속적 자기 개선 모델을 소개하고자 한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.517-532
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• 2022

본 연구는 교육대학원생들을 대상으로 비대면 온라인 수업에 관한 주관적 만족도, 학습지속의향 추천 의향의관계와 이에 영향을 미치는 예측 요인들을 실증적 검증하였다. 이에 서울권에 위치하고 있는 E모 대학교의 교육전문 대학원생을 대상으로(N=417) 설문조사를 실시하였다. 연구 결과 첫째, 교육대학원생의 비대면 수업 학습 만족도에 영향을 미치는 요인은 사회적 현존감, 인지된 유용성, 정보시스템품질로 나타났다. 둘째, 학습지속의향에 영향을 미치는 요인으로는 인지된 유용성과 사회적 현존감으로 나타났고 인지된 유용성의 영향력이 매우 컸다. 그리고 교육대학원 학습자의 주관적인 만족도는 학습지속의향에 유의한 영향을 미치지 않아, 만족스러운 태도를 형성한다고 해서 학습지속의향이란 행동으로까지 연결되지는 않음을 검증하였다. 마지막으로 학습만족도는 타인 추천 의향에 긍정적인 영향을 또한 학습지속의향 역시 타인 추천 의향에 긍정적 영향을 미쳤으나, 주목할 점으로 학습만족도가 타인 추천 의향에 미치는 영향력이 상대적으로 매우 컸다는 점이다. 이는 교육대학원 학습자 개인이 인식하는 비대면 온라인 수업에 대한 주관적 태도인 만족도가 최종적으로 타인에게 교육대학원을 추천하는 중요한 역할을 수행한다고 볼 수 있다. 본 연구는 교육대학원생들의 온라인 수업에 대한 전반적 인식을 살펴보았고, 향후 본 연구의 결과가 실제 반영되어 비대면 온라인 수업 커리큘럼과 콘텐츠 구성의 기초 자료로서 실무적 의의를 지닌다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 2부
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• pp.489-496
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• 2007

u-러닝(u-learning) 체제의 도입은, 다양한 형태의 원격교육을 지원하기 위한 교수-학습 시스템 및 모형을 요구하며, 이에 따라 유무선 인터넷을 이용한 u-러닝 시스템이 지속적으로 개발 적용되어 왔다. 하지만, 현재 운영되고 있는 대부분의 원격교육시스템은 교수자와 학습자간의 지속적인 쌍방향 상호작용 유지의 어려움, 시스템 구축을 위한 경제적 부담, 시스템 운영에 투입되는 교수자의 기술적 소양 부족 등의 문제점을 안고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 다음 항목에 대한 제고가 필요하다. 첫째, 효율적인 쌍방향 상호작용은 학습자 행동에 대한 지속적인 모니터링 및 피드백, 그리고 교수자의 상시 접속 상태 유지를 전제로 한다. 이는 사이버 교사(cyber tutor)를 이용하는 지능형 학습에 대한 논의로 이어진다. 둘째, 구현될 시스템은 경제성과 재사용성 측면이 고려되어야 하며, 이는 기존의 학교 현장의 인프라를 활용하는 u-러닝 개념의 학습 환경, 즉 이동성 네트워크 구조에 대한 설계가 요구된다. 셋째, 시스템의 직접적인 운영 주체인 일선 교사들의 기술적 소양을 고려할 때, 시스템 구축 및 사용상의 편리성, 학습 진행을 위한 보조적 지원 장치 등이 충분히 전제되어야 한다. 이에 본 연구에서는, 이동성과 내재성의 u-러닝 개념을 포함하고, 지능형 가상 교수자(cyber tutor)에 의한 블랜디드 학습(blended learning)을 도입하며, 사용자의 기술적, 경제적 부담의 제거가 가능한 지능형 u-러닝시스템을 개발하였다. 본 연구에 의해 개발된 시스템은 기존의 네트워크 인프라와 u-러닝의 개념을 통합하는 네트워크 구조, 원격학습을 지원하는 네트워크 화이트보드, 학습 과정의 저장과 해석을 지원하는 스크립트 인터프리터, 학습자 반응에 대한 피드백을 자동 제공할 수 있는 지능형 인터프리터로 구성되었다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2007년도 하계학술대회
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• pp.108-113
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• 2007

온라인 학습 환경을 효율적으로 구성하는 것은 학습자의 학습 성공을 촉진할 뿐만 아니라 학습과정의 이해에 절대적으로 필요한 일이다. 만일 학습자와 교수자가 효율적으로 교류하면 학습자가 느끼는 심리적 거리감은 상당히 최소화될 수 있을 것이다. 이 연구는 학습자들의 온라인 학습에서 교류적 거리의 구조 지각은 성별에 따라 달라지는가를 알아보고 온라인 환경에서의 수업만족도, 지속성, 학업성취도에 가장 큰 영향을 미치는 구조의 하위영역이 무엇인지를 밝혀 학습자들의 학습효과를 체계적으로 높일 수 있는 온라인 환경의 요소를 탐색하는데 있다. 설문을 통해 수집된 자료는 연구 목적에 따라 다양한 분석을 실시하였다. 이 연구 결과 학습자의 일반적 특성인 성별에 따른 교류적 거리의 구조 지각수준은 의의있는 차이가 없었다(p>.05). 교류적 거리의 구조 지각수준과 학습자가 지각하는 수업만족도간에 의의있는 상관이 있었으며, 학습자의 학습 지속성과도 통계적으로 의의있는 상관이 있는 것으로 나타났다. 그러나 학업성취도와 교류적 거리의 구조 지각수준 간에는 유의의한 차이가 발견되지 않았다(p>.05). 교류적 거리의 구조 하위영역 중 수업만족도에 대한 영향력이 큰 하위영역은 과정 상호 작용이며, 학습 지속성에 대한 영향력이 큰 하위영역은 내용 구성요인으로 나타났다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.223-226
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• 2007

지식 발견 (knowledge discovery)의 관점에서, 단기간 동안 취득된 데이터 패턴을 학습하고자 하는 경우 데이터에 비일관적인(inconsistent) 패턴이 포함되어 있다면 확률적 퍼지 룰(probabilistic fuzzy rule) 기반의 지식 표현 방법 및 적절한 학습 알고리즘을 이용하여 효과적으로 다룰 수 있다. 하지만 장기간 동안 지속적으로 얻어진 데이터 패턴을 다루고자 하는 경우, 데이터가 시변(time-varying) 특성을 가지고 있으면 기존에 추출된 지식을 변화된 데이터에 활용하기 어렵게 된다. 때문에 이러한 데이터를 다루는 학습 시스템에는 패턴의 변화에 맞추어 갈 수 있는 지속적인 적응력(adaptivity)이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 적응성의 측면을 고려하여 평생 학습(life-long learning)의 관점 에 서 확률적 퍼지 룰 기반의 학습 시스템에 적용될 수 있는 두 가지 형태의 적응 방법에 대해서 설명하도록 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권4호
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• pp.69-78
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• 2016

이 연구는 대학 학습공동체에 참여한 대학생들의 팀상호작용과 팀메타인지가 학습공동체 활동의 지속참여 의향에 어떠한 융복합적 영향을 주는가를 분석하기 위한 것이다. 팀상호작용 19개 문항과 팀메타인지 17개 문항으로 된 측정도구로, A 대학교 학습공동체 프로그램에 참여한 15개 팀 113명의 대학생을 대상으로 실시하였다. 이항 로지스틱 회귀분석을 통하여 밝힌 연구 결과는 첫째, 학습공동체 지속참여 의향에 팀상호작용 수준과 팀메타인지 수준이 영향을 미치는 것으로 나타났다. 팀상호작용 수준이 높을수록, 팀메타인지 수준이 낮을수록 지속참여할 가능성이 증가하였다. 둘째, 학습공동체 지속참여 의향에 영향을 주는 팀상호작용 요인 중, 학습 횟수가 많을수록, 팀원들이 학습을 위해 서로 격려할수록 지속참여 가능성이 증가하였고, 팀원들이 열심히 활동하지 않을수록, 학습에 몰입하지 않을수록, 학습 시간이 적을수록 지속참여 가능성이 감소하는 것으로 나타났다. 셋째, 학습공동체 지속참여 의향에 영향을 주는 팀메타인지 요인 중, 학습 횟수가 많을수록 참여 의향 가능성이 증가하고, 다양한 학습도구를 사용할수록, 평균 학습시간이 많을수록 참여 의향 가능성이 감소하였다. 이상의 결과를 바탕으로 대학생의 학습공동체 지속참여를 위한 융복합적 지원 방안은 다음과 같다. 팀상호작용을 촉진하기 위해 학습 횟수를 늘리고, 팀원간 상호 격려하도록 지원하여 긍정적인 학습공동체 경험을 유도하고, 팀메타인지 활동의 필요성과 유용성을 학생들이 충분히 인식하도록 효과적인 활용 방법을 지원할 필요가 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.347-354
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• 2022

지속적 학습에서의 망각현상을 완화시키기 위해, 본 논문에서는 지식전달 방법에 기반한 개선된 LwF 모델을 제안하고, 이의 효율성을 실험 결과로 보인다. LwF에 지속적 학습을 적용할 경우, 학습되는 데이터의 도메인이 달라지거나 데이터의 복잡도가 달라지면, 이전에 학습된 결과는 망각현상에 의해 정확도가 떨어지게 된다. 특히 복잡한 데이터에서 단순한 데이터로 학습이 이어질 경우 그 현상이 더 심해지는 경향이 있다. 본 논문에서는 이전 학습 결과가 충분히 LwF 모델에 전달되게 하기 위해 지식전달 방법을 적용하고, 효율적인 사용을 위한 알고리즘을 제안한다. 그 결과 기존 LwF의 결과보다 평균 8% 정도의 망각현상 완화를 보였으며, 학습 태스크가 길어지는 경우에도 효과가 있었다. 특히, 복잡한 데이터가 먼저 학습된 경우에는 LwF 대비 최대 30% 이상 효율이 향상되었다.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제49권1호
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• pp.30-38
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• 2012

본 연구는 공학계열생들의 학습몰입, 학교몰입, 학교의 지원이 만족도와 학습지속의향 예측여부를 규명하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 만족도와 학습지속의향을 준거변수로 하는 가설적 모형을 설정하고, 국내 D 대학의 2010년 1학기 기초학습 능력강화 프로그램에 속한 공학계열생들을 대상으로 설문을 실시하였다. 수집된 자료는 중다회귀분석을 통해 예측변수의 준거 변수에 대한 예측력을 검증하였다. 연구 결과, 학습몰입(${\beta}$= .22)과 학교몰입(${\beta}$= .20)은 만족도를 유의하게 예측하였으며, 학교몰입(${\beta}$= .32), 학교의 지원(${\beta}$= .23)과 만족도(${\beta}$= .22)는 학습지속의향을 유의하게 예측하였다. 마지막으로 만족도는 학습몰입과 학습지속의향, 학교몰입과 학습지속의향을 매개하는 변수임을 확인하였다. 위와 같은 연구결과는 학습몰입, 학교몰입, 학교의 지원 변수가 학습자들의 만족도, 학습지속의향 향상에 중요한 역할을 하는 변수임을 시사하며, 특히 만족도는 학습지속의향을 높이는데 매개역할을 하고 있음을 의미한다. 이에 본 연구는 공학계열생들의 성공적인 교육을 위한 학습전략을 제공하는데 있어서 기초적인 토대를 제공하는데 기여할 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.505-509
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• 2023

개체명 인식은 주어진 텍스트에서 특정 유형의 개체들을 식별하고 추출하는 작업이다. 일반적인 딥러닝 기반 개체명 인식은 사전에 개체명들을 모두 정의한 뒤 모델을 학습한다. 하지만 실제 학습 환경에서는 지속적으로 새로운 개체명이 등장할 수 있을뿐더러 기존 개체명을 학습한 데이터가 접근이 불가할 수 있다. 또한, 새로 모델을 학습하기 위해 새로운 데이터에 기존 개체명을 수동 태깅하기엔 많은 시간과 비용이 든다. 해결 방안으로 여러 방법론이 제시되었지만 새로운 개체명을 학습하는 과정에서 기존 개체명 지식에 대한 망각 현상이 나타났다. 본 논문에서는 지식증류를 활용한 지속학습이 한국어 개체명 인식에서 기존 지식에 대한 망각을 줄이고 새로운 지식을 학습하는데 효과적임을 보인다. 국립국어원에서 제공한 개체명 인식 데이터로 실험과 평가를 진행하여 성능의 우수성을 보인다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(하)
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• pp.880-883
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• 2003

본 연구에서는 효율적인 e-teaming 학습을 학습자에게 적합한 학습 환경의 학습 순서로 제공하기 위한 튜터(코치) 기능의 에이전트 시스템을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 튜터 기능의 에이전트는 다양한 학습자 환경과 학습 수준에 따른 학습자의 학습파일과 선수 학습 자료를 데이터베이스로 저장하여 학습자에게 적합한 학습 순서의 제공을 목적으로 한다. 학습자와 에이전트의 지속적인 상호작용으로 효율적인 e-teaming 학습이 유지될 수 있도록 한다. 본 연구에서는 학습자의 선수(기초) 학습이나 학습 진행 상황, 결과 등의 정보를 저장하고 이를 이용하여 학습자에게 최적의 학습 순서를 제공할 수 있도록 튜터(코치) 기능의 에이전트와 협력 학습이 이루어질 수 있도록 한다. 그 방법의 하나로 학습자의 학습 진행 상황을 저장하고 학습자들의 학습 순서와 시스템에서 제안하는 학습 순서를 비교하여 학습자에게 보다 적합한 학습 순서(courseware)를 제안할 수 있도록 한다. 본 연구의 결과로 학습 순서를 제안하는 튜터 에이전트 시스템은 학습 시스템이 제안하는 학습 순서와 학습자가 학습하고자 하는 학습 순서를 학습자의 학습 진행에 따라 학습 순서를 재구성하고 평가 전에 학습자의 학습 순서 경로를 다시 한번 반복 학습하게 함으로써 학습자가 최대의 학습 효과를 얻을 수 있도록 하는 효과를 나타낼 수 있다.