• 한국과학교육학회지
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• 제25권5호
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• pp.563-570
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• 2005

이 연구는 중학생들의 과학 지식의 본성에 대한 이해와 개념 이해 및 학습 젼략 사이의 관계를 조사하였다. 인천 지역의 중학교 1학년 162명을 대상으로 과학 지식의 본성 검사와 학습 전략 검사를 실시하였다. 밀도에 대한 컴퓨터 보조 수업 후 개념 검사를 실시했다. 연구 결과, 학생들의 개념 이해와 심층적 및 피상적 학습 전략은 과학 지식의 본성에 대한 이해와 유의미한 상관이 있었다. 학생들의 복합적인 학습 전략의 유형을 확인하기 위해 군집분석을 실시하였다. 그 결과, '심층적 전략 점수는 높고, 피상적 전략 점수는 낮은 집단(군집 1)', '심층적 전략 점수는 낮고, 피상적 전략 점수는 높은 집단(군집 2)', '심층적, 피상적 전략 점수가 모두 높은 집단(군집 3)'으로 구분 되었다. 일원 변량 분석 결과, 과학 지식의 본성 검사와 개념 검사 모두에서 군집 3의 점수가 다른 군집들 보다 유의미하게 높았다. 또한 개념 검사에서는 군집1이 군집2에 비해 보다 높은 성적을 보였다. 이에 대한 교육학적 함의를 논의하였다.

• 영어어문교육
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• 제11권1호
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• pp.17-36
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• 2005

The purpose of this study is to examine the ways in which CALL apply to enhance the motivational aspects of second language learning. Theories relevant to social, cognitive, and affective foundations of motivation are first reviewed to demonstrate the important role of motivational influences in improving learners' affect and achievements. Then, implications arising from such theories in strengthening the motivational aspects of CALL are explicated in the second part. With the spread of computer technology in language classrooms, the innovative role of CALL in the development and maintenance of intrinsic motivation can be illustrated. Specifically, CALL may provide cognitively supportive instruction geared towards improving students' performance. Also, it has been reported from the affective perspective that CALL can captivate learners' attention, promote their feelings and expectations of success, improve perceptions of control, and increase positive attributions to effort and ability. Finally, from a social learning perspective, CALL may enhance learners' self-efficacy and foster their achievement and positive affect through social interactions, proximal goal-setting, and attributional feedback. In the framework of CALL, students seem to be benefited by the immediacy and authenticity of contact with target languages and cultures made at their choices and decisions.

• 한국통신학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.1186-1193
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• 1991

본 논문에서는 신경회로망을 사용한 로보트 매니퓰레이터의 궤적 제어 방법을 제안하였다. 매니퓰레이터에 가해지는 토크는 신경회로망이 출력인 feedforward 토크와 보조제어기로 사용되는 비례 미분 제어기PD 제어기의 출력인 feedback 토크의 합이다. 제안된 전경 회로망은 다층 신경회로로서 시간 지연 요소를 가지며 PD 제어기의 오차 토크를 사용하여 매니퓰레이터 이동력학 모델을 학습한다. errror backpropagation(BP) 학습 신경회로 제어기를 사용해보므로서 매니퓰레이터 동특성에 대한 정보를 미리 필요로 하지 않으며, 연결 가중치 값에 그러한 정보가 저장된다. 확인될 신경회로망의 특성을 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 입증한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.897-904
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• 2022

스포츠 영상은 중요한 정보 자원에 속하여 있고 정확다가 높게 스포츠 영상 속에 유효 클립을 추출할 수 있어서 코치를 잘 보조하여 영상에서 선수들의 동작을 분석하며 사용자가 더 직관적으로 선수들의 타격 자세를 감상할 수 있다. 현재 스포츠 영상 클립 추출된 결과가 주관이 뚜렷하고 업무량이 많고 저효율 등 결함에 대해 MobileNetV3을 기반으로 스포츠 비디오 클립 분류 방법을 제시하였고 사용자의 시간이 절약하게 한다. 실험이 추출된 유효 클립에 대한 유효성 평가를 진행했으며 추출된 클립에서 유효적인 비율은 97.0%로 자지해서 유효 클립이 추출된 결과는 양호를 밝히는 동시 후속 배드민턴 동작의 원본 영상 데이터 집합의 구성을 위한 기초를 다진다.

• 공학교육연구
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• 제22권6호
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• pp.21-27
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• 2019

In the last few years, interest in computer science education has increased significantly. The curriculum is being revised to introduce computer science. Although interest has focused on coding as the main subject, in fact the computer science includes much more than coding. It engages people in being creative with technology as well as understanding the fundamental principles of computer science. Therefore, it is important to consider the curriculum to provide a foundation by teaching and learning computer science. The curriculum is required the development of courses to teach computer science for non-majors in general education. To think like a computer scientist on the knowledge of computer science is computational thinking. In order to maximize the effectiveness of teaching and learning for computational thinking, various teaching methods and supplementary learning materials, and activities should be developed and provided.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.113-114
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• 2023

가정용 생활 쓰레기 수거 작업은 야간이나 이른 새벽에 이루어지고 있어 환경미화원의 안전사고와 수거 차량으로 인한 소음 문제가 빈번하게 발생한다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 영상 인식을 활용하여 종량제 봉투를 인식하고 수거가 가능한 생활 쓰레기 수거 로봇의 설계를 제시한다. 제시하는 생활 쓰레기 수거 로봇은 지정 구역을 자율주행하며 로봇에 장착된 카메라를 이용해 학습된 모델을 기반으로 가정용 쓰레기 종량제 봉투를 검출한다. 이를 통해 처리 대상으로 지정된 종량제 봉투와 로봇 팔 사이의 거리를 카메라를 활용하여 얻은 깊이 정보와 2차원 좌표를 토대로 목표 위치를 예측해 로봇 팔의 관절을 제어하여 봉투를 수거한다. 해당 로봇은 생활 쓰레기 수거 작업 과정에서 환경미화원을 보조하여 미화원의 안전 확보와 소음 저감을 위한 기기로 활용될 수 있다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제13권1호
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• pp.10-20
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• 2024

매년 증가하는 온라인 상거래 시장과, 점차 다양해지는 상품과 콘텐츠로 인해 사용자들은 선택 과정에 어려움을 느낀다. 이에 여러 기업들은 온라인 쇼핑몰에서 사용자가 선호할 상품을 선별하여 제공하기 위해 추천 시스템에 대한 지속적인 연구를 진행하고 있다. 대다수의 추천 시스템 연구에서는 비교적 획득하기 쉬운 사용자의 이벤트 데이터를 기반하여 연구를 진행하였으나 한 종류의 사용자 행동만을 고려하기 때문에 사용자의 선호도를 파악하는 것에 오차가 발생한다. 이에 본 논문에서는 여러 종류의 사용자 행동 데이터의 상관관계를 고려하여 사용자의 선호도를 분석하는 추천 시스템을 제안한다. 제안하는 추천 시스템은 사용자의 사용자 행동 데이터의 상관관계를 분석하고 가중치를 생성하여 추천 모델을 학습한다. 실험에서는 기존 연구의 알고리즘과의 성능 비교를 통해 제안하는 시스템의 복잡도와 성능 향상을 확인하였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제18권3호
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• pp.337-345
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• 1998

본 연구에서는 CAl가 고등학생들의 개념 이해도, 수리문제 해결능력, 학습 동기, 그리고 화학에 대한 태도에 미치는 효과를 조사하였다. CAl 프로그램은 물질의 동적인 입자성을 강조하기 위해 애니메이션을 사용하여 분자 운동을 제시하였고, 이해-계획-풀이-검토의 4단계 문제 해결 전략에 대하여 학습자의 반응 유형에 따라 각 단체별로 즉각적인 피드백을 주도록 구성하였다. 서울시에 소재한 여자 고등학교 두 반을 선택하여 기체 법칙에 대하여 4차시 동안 CAl와 전통적 수업을 실시하였다. 분석 결과 화학 개념 검사, 화학 수리문제 해결능력 검사에서 CAl 집단 학생들의 검사 점수가 통제 집단에 비해 유의미하게 높았다. 또한, CAl 집단 학생들의 학습 동기 및 화학 수업에 대한 태도가 통제 집단 학생들에 비해 유의미하게 향상되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권12호
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• pp.251-258
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• 2022

본 연구는 응급구조학과 학생들의 전공 교육과정에 대한 수행도, 중요도 및 요구도를 분석하여 응급구조학 전공자의 학습 역량을 강화하는데 기초 자료를 제공하고자 하였다. 연구대상은 충남지역의 3개 대학 응급구조학과 학생 217명으로 자료 수집기간은 2021년 12월 13일부터 12월 24일까지이며 1급 응급구조사의 직무 기반 핵심 역량을 바탕으로 구조화된 설문지에 응답한 자료를 분석하였다. 연구결과 응급구조학과 학생들의 학습 역량 강화를 위해서 Borich 요구도가 높은 '구급차량 관리 교육', '졸업 후 전문성 유지를 위한 교육', '병원 내 환자 감시 교육'과 LF 모델의 최우선 영역에 해당하는 '의료지도, 인계 교육', '내과적 응급환자 처치 교육', '병원 내 환자 감시교육', '병원 내 응급환자 진료보조 교육'에 해당하는 교과과정의 보강이 필요하다고 판단된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.541-544
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• 2023

LLM(Largescale Language Model)의 성능 향상을 위한 비용 효율적인 방법으로 ChatGPT, GPT-4와 같은 초거대 모델의 output에 대해 SLM(Small Language Model)을 finetune하는 방법이 주목받고 있다. 그러나, 이러한 접근법은 주로 범용적인 지시사항 모델을 위한 학습 방법으로 사용되며, 제한된 특정 도메인에서는 추가적인 성능 개선의 여지가 있다. 본 연구는 특정 도메인(Writing Assistant)에서의 성능 향상을 위한 새로운 방법인 Self-Guided Approach를 제안한다. Self-Guided Approach는 (1) LLM을 활용해 시드 데이터에 대해 도메인 특화된 metric(유용성, 관련성, 정확성, 세부사항의 수준별) 점수를 매기고, (2) 점수가 매겨진 데이터와 점수가 매겨지지 않은 데이터를 모두 활용하여 supervised 방식으로 SLM을 미세 조정한다. Vicuna에서 제안된 평가 방법인, GPT-4를 활용한 자동평가 프레임워크를 사용하여 Self-Guided Approach로 학습된 SLM의 성능을 평가하였다. 평가 결과 Self-Guided Approach가 Self-instruct, alpaca와 같이, 생성된 instruction 데이터에 튜닝하는 기존의 훈련 방법에 비해 성능이 향상됨을 확인했다. 다양한 스케일의 한국어 오픈 소스 LLM(Polyglot1.3B, PolyGlot3.8B, PolyGlot5.8B)에 대해서 Self-Guided Approach를 활용한 성능 개선을 확인했다. 평가는 GPT-4를 활용한 자동 평가를 진행했으며, Korean Novel Generation 도메인의 경우, 테스트 셋에서 4.547점에서 6.286점의 성능 향상이 발생했으며, Korean scenario Genration 도메인의 경우, 테스트 셋에서 4.038점에서 5.795 점의 성능 향상이 발생했으며, 다른 유사 도메인들에서도 비슷한 점수 향상을 확인했다. Self-Guided Approach의 활용을 통해 특정 도메인(Writing Assistant)에서의 SLM의 성능 개선 가능성을 확인했으며 이는 LLM에 비용부담을 크게 줄이면서도 제한된 도메인에서 성능을 유지하며, LLM을 활용한 응용 서비스에 있어 실질적인 도움을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.