• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.5 no.4
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• pp.180-185
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• 2012

Social Learning is a new study model of future knowledge information society. In different existing study, it concentrate on relationship with others and design to connect studying with social effect as a study platform using social media such as Blog, SNS, UCC, Microblog. In my paper, social learning characteristics are described to understand social learning, that is 3 keyword such as context, connectivity, collaboration. Also we investigate social media characteristics and social media how to be used social learning. Also social learning system building method using facebook is presented.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2012.07a
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• pp.151-154
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• 2012

본 논문에서는 21세기에 인재양성에 필요한 학습능력의 동향을 알아보고 전통적 교육에서 스마트 교육으로 변화함에 따라 스마트 러닝 교수설계 모형을 제안하고자 한다. 21세기 사회는 지식기반사회, 지식정보사회 등 '지식'이 핵심 키워드라 할 수 있다. 기존의 전통적 지식과 21세기에 필요한 학습능력을 통합하여 디지털 교과서, 온라인 수업, 클라우드 교육 서비스, 스마트 교육환경의 콘텐츠와 교수학습 모형을 융합하는 새로운 교수설계 모형이 필요하며 지속적인 연구가 필요하다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.22 no.9
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• pp.339-348
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• 2022

Blended Learning is one of the most popular methods in education for encouraging active learning and improving student learning effectiveness, and it is regarded as one of the most effective methods for universities to attract students. Based on the cultural dimension theory, this paper examined blended learning research trends in both South Korea and China, which are culturally similar but also differ. The research methods include keyword analysis and visualization. Academic papers on blended learning indexed by WoS, KISS, and CNKI from 1990 to June 2022 were collected and analyzed. According to the findings, since the outbreak of COVID-19, the common research topic of blended learning has been subdivided by forming clusters in various research fields. Korea and China exhibit similarities to global research trends while exhibiting differences based on cultural background. The cultural dimension theory-based analysis reveals a common pattern that is especially long-term oriented. The findings can suggest significant implications for designing what role national culture plays in forming patterns of education and research and for developing blended learning with effective impacts in a multicultural educational environment.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.19 no.11
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• pp.758-764
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• 2018

Digital documents such as patents, scholarly papers and research reports have author keywords which summarize the topics of documents. Different documents are likely to describe the same topic if they share the same keywords. Document clustering aims at clustering documents to similar topics with an unsupervised learning method. However, it is difficult to apply to a large amount of documents event though the document clustering is utilized to in various data analysis due to computational complexity. In this case, we can cluster and connect massive documents using keywords efficiently. Existing bottom-up hierarchical clustering requires huge computation and time complexity for clustering a large number of keywords. This paper proposes an inverted index based bottom-up clustering for keywords and analyzes the results of clustering with massive keywords extracted from scholarly papers and research reports.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.13 no.8
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• pp.1608-1614
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• 2009

Many learners on E-learning databank based selection system making self-directed progress with learning by diagnosis oneself based on automatically selection questions using degrees of difficulty. This methods is most important to choose a questions using right a way for effective self-directed learning progress of learners. This paper present new question selection algorithms consider for degree of difficulty, scope of learning and keyword of questions according to examination type. This algorithm providers more effective learning diagnosis methods as compared with previous algorithm consider for only degrees of difficulty.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.514-517
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• 2023

본 연구는 인 컨택스트 러닝 (In-Context Learning)을 오디오-언어 작업에 적용하기 위한 멀티모달 (Multi-Modal) 딥러닝 모델을 다룬다. 해당 모델을 통해 학습 단계에서 오디오와 텍스트의 소통 가능한 형태의 표현 (Representation)을 학습하고 여러가지 오디오-텍스트 작업을 수행할 수 있는 멀티모달 딥러닝 모델을 개발하는 것이 본 연구의 목적이다. 모델은 오디오 인코더와 언어 인코더가 연결된 구조를 가지고 있으며, 언어 모델은 6.7B, 30B 의 파라미터 수를 가진 자동회귀 (Autoregressive) 대형 언어 모델 (Large Language Model)을 사용한다 오디오 인코더는 자기지도학습 (Self-Supervised Learning)을 기반으로 사전학습 된 오디오 특징 추출 모델이다. 언어모델이 상대적으로 대용량이기 언어모델의 파라미터를 고정하고 오디오 인코더의 파라미터만 업데이트하는 프로즌 (Frozen) 방법으로 학습한다. 학습을 위한 과제는 음성인식 (Automatic Speech Recognition)과 요약 (Abstractive Summarization) 이다. 학습을 마친 후 질의응답 (Question Answering) 작업으로 테스트를 진행했다. 그 결과, 정답 문장을 생성하기 위해서는 추가적인 학습이 필요한 것으로 보였으나, 음성인식으로 사전학습 한 모델의 경우 정답과 유사한 키워드를 사용하는 문법적으로 올바른 문장을 생성함을 확인했다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.116-121
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• 2017

cQA(Community-based Question Answering) 시스템은 온라인 커뮤니티를 통해 사용자들이 질문을 남기고 답변을 작성할 수 있도록 만들어진 시스템이다. 신규 질문이 인입되면, 기존에 축적된 cQA 저장소에서 해당 질문과 가장 유사한 질문을 검색하고, 그 질문에 대한 답변을 신규 질문에 대한 답변으로 대체할 수 있다. 하지만, 키워드 매칭을 사용하는 전통적인 검색 방식으로는 문장에 내재된 의미들을 이용할 수 없다는 한계가 있다. 이를 극복하기 위해서는 의미적으로 동일한 문장들로 학습이 되어야 하지만, 이러한 데이터를 대량으로 확보하기에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 질문이 제목과 내용으로 분리되어 있는 대량의 cQA 셋에서, 질문 제목과 내용을 의미 벡터 공간으로 사상하고 두 벡터의 상대적 거리가 가깝게 되도록 학습함으로써 의사(pseudo) 유사 의미의 성질을 내재화 하였다. 또한, 질문 제목과 내용의 의미 벡터 표현(representation)을 위하여, semi-training word embedding과 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용한 딥러닝 기법을 제안하였다. 유사 질문 검색 실험 결과, 제안 모델을 이용한 검색이 키워드 매칭 기반 검색보다 좋은 성능을 보였다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2004.08a
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• pp.605-613
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• 2004

인터넷 등 각종 미디어의 발달은 정보에 대한 접근과 취득을 용이하게 만들었고 교육내용의 유용한 전달수단으로 자리 잡았다. 그러나 인터넷의 수많은 정보 중에서 단순한 정보의 취득만으로는 비구조적이고 복잡 다양한 여러 문제를 해결하는데 큰 효과를 발휘하지 못하므로 정보를 가공하여 도출되는 결과물인 지식을 취득하고 활용하여 문제를 해결하는 방안을 제시하였다. 인터넷의 엄청나 정보량은 어떤 정보가 학습자에게 필요한지 파악하기 어려우며 또, 원하는 정보를 적시에 손쉽게 취득하여 학습자가 원하는 지식으로 조합할 수 있는 방법에 익숙치 못하다. 지식검색 서비스는 간단한 키워드의 사용만으로 다양한 지식을 정보의 형태가 아니라 지식의 형태로 제공하기 때문에 빠르고 간편하게 문제를 해결하는 방법으로 지식검색 서비스 활용도는 매우 커지고 있다. 그러나 새로운 지식습득 방법으로 제시되는 지식검색 서비스가 과연 문제중심학습 등에서 문제를 해결할 수 있을 정도로 제공되는 지식이 정확성을 가지고 있는지, 다양한 범위를 가지는지, 손쉽게 사용할 수 있는지 등을 검증할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 기존의 전통적인 검색방법을 이용한 지식습득과 지식검색 서비스를 이용한 지식의 습득에서 오는 차이를 분석하여 문제중심학습 등에 적용 가능한 현실적인 지식습득 방법과 개선책을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.126-128
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• 1998

본 논문에서 구현하고자 하는 웹기반 사용자별 에이전트는 웹을 이용해 정보를 검색하는 사용자들에 대한 사용자 관심도를 사용자의 웹검색 행위를 감시하는 모니터 에이전트에 사용자가 직접 기술하게 하고 이를 별도의 학습서버를 두어 사용자별 프로파일을 만들어 이를 사용자가 확인 및 편집할 수 있게 하였다. 서버에서의 학습 과정은 웹 브라우저를 통하여 수집된 정보를 바탕으로 사용자가 관심을 가지는 웹 문서의 일반적인 내용에 대한 관심 정확도를 높이는 일련의 단어 정제 과정을 통하여 최적의 관심 키워드를 추출하는 작업으로 이루어지며 이는 표현 모델인 사용자 프로파일을 구축하여, 관심 문서를 검색하는데 적절한 정보를 제시하는 것을 목적으로 한다. 이 시스템에서 적용되는 학습 방식은 사용자의 웹 문서 관심도에 의존하므로 웹 문서에 나타나는 텍스트들을 대상으로 C4.5 학습 시스템을 적용한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.208-210
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• 2004

오늘날 인터넷상에서 존재하는 않은 정보들은 다양한 사용자의 개인 특성에 안게 새로운 정보의 지식으로 제공되어지기를 원한다. 기존의 연구는 단일 학술 기법을 통해 정보를 추출했으나 사용자에게 보다 의미 있는 정보를 제공하기 위해 다중 전략 학습 기법인 PMSL(Personalized Multi-Strategy Learning) 모듈 시스템을 제안하고자 한다. PMSL 모듈은 인터넷의 정보를 여과하여 필터링하고, 사용자 개인화의 키워드를 중심으로 연관된 객체를 추출한다. 이때 연관된 객체 추출시 대용량 데이터에서 시간적, 공간적면에서 효율적인 연관 탐색 기법인 Fp-Tree와 Fp-Growth 알고리즘을 적용시킴으로 결과의 효율성을 높이고자 하였으며, 연관규칙의 문제점을 보완하기 위해 가중치 기법인 TF＊IDF 학습 기법을 적용시켰다. PMSL 모듈을 실행한 결과 기존 학습 기법에 비해 보다 더 의미 있는 연관 지식을 추출하게 되었다.