• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.44-47
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• 2008

본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 인간의 행동패턴을 인식하고 이 결과를 활용하여 사용자의 의도를 추론하는 방법론에 관해 기술한다. 인간행동의 예측에 관한 지식표현으로부터의 추론기능과 예제패턴 기반의 학습기능을 동시에 지원하는 모델을 제시하고 이론의 타당성과 유용성을 고찰한다. 의도 추론 문제에서 지식기반 기법이 갖는 불완전성을 극복하기 위하여 예제기반 학습능력의 필요성을 도출하는 한편, 다양한 변이가 존재하는 응용에서 학습데이터 선정의 어려움을 보완하기 위한 방법론을 제시한다. 세부적으로 인간행동에 관한 특징표현과 행동패턴 클래스를 정의하고 이들간의 관계를 고유한 지식표현 규칙으로 정형화 한다. 또한 제안된 지식표현을 수용하는 추론 메커니즘을 제시하며, 제시한 모델의 부수적 특징으로 학습과정을 통한 지식 정련기능의 유용성을 고찰한다.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.7 no.1
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• pp.1-8
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• 2018

It is not easy to learn simple expressions of moving picture data since it contains noise and a lot of information in addition to time-based information. In this study, we propose a similarity representation method and a deep learning method between sequential data which can express such video data abstractly and simpler. This is to learn and obtain a function that allow them to have maximum information when interpreting the degree of similarity between image data vectors constituting a moving picture. Through the actual data, it is confirmed that the proposed method shows better classification performance than the existing moving image classification methods.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.4 no.3
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• pp.1-7
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• 1999

This study is to design and implement the synthetic courseware that covers repeating learning, individual teaching, and effective teaching-learning games by using multimedia authoring tool KAS for numerical data of computer science which is especially a little boring and difficult to understand through blackboard-based lesson for senior high school students. It also overcomes the drawbacks of the existing CAI focused on text and image by combining various kinds of media like image, animation and sound effects. Animation of numerical data in the fields of radix conversion makes it possible for learners to check the individual learning process and visual interest. So it comes to increase the effectiveness of learning. Whenever each chapter is finished. learners' understanding can be evaluated by formative test. Applicability test of the developed CAI in Eumsung Senior High School. is statistically evaluated as more effective than that of the blackboard-based lesson.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.16 no.4
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• pp.489-502
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• 2012

Today computer education puts an emphasis on algorithm education. There are little researches about how to express the given problem in algorithm and how to interpret the expressed algorithm. In this study play-based learning methods dealing with flow chart which is one of the expressing tools of algorithm are developed for lower graders of elementary school. Then we diagnosed the learning possibility of the tool after applying the methods in a classroom environment. There are four types of learning game activities; sequential play, selective play, repetitive play and puzzle play. Puzzle play is a game that students need to reconstruct the learned content to a real flow chart by using flow chart cards. The result of an achievement test after teaching students flow chart showed that the group who took the play-based lesson got their average score with about 7.5% higher than the group who took the ICT-based lesson. Both the groups got their average scroe of more than 9 out of 10 after the lesson. This result shows that flow chart lessons are adaptable for the lower graders of elementary school. It also shows that play-based education can be exceptionally effective.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.354-359
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• 2022

에세이 자동 평가는 주어진 에세이를 읽고 자동으로 평가하는 작업이다. 본 논문에서는 효과적인 에세이 자동 평가 모델을 위해 Argument Mining 작업을 사용하여 에세이의 논증 구조가 반영된 에세이 표현을 만들고, 에세이의 평가 항목별 표현을 학습하는 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 에세이 표현이 사전 학습 언어 모델로 얻은 표현보다 우수함을 입증했으며, 에세이 평가를 위해 평가 항목별로 다른 표현을 학습하는 것이 보다 효과적임을 보였다. 최종 제안 모델의 성능은 QWK 기준으로 0.543에서 0.627까지 향상되어 사람의 평가와 상당히 일치한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.14 no.9
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• pp.622-633
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• 2014

This study delineates the process of analyzing the illustrations in high school English I textbook. The goal of this study is to shed light on the issues related to producing better English textbooks. The methods include analysis of the illustrations in the textbook developed under the 2009 Revised National Curriculum and surveys of teachers and students' awareness about them. This study classified common features in the illustrations to devise four analysis criteria: cultural aspects, expression styles, expression techniques, and linguistic functions of the illustrations. The questionnaire was made for both teachers and students. The questions in the survey of teachers were about the relevance to the contents, the layout and formation, learners' interest, cognitive aspects, easiness of teaching and learning, and connectivity with language functions. In the survey of students, familiarity, interest level, learnability, favored expression technique and expression material were considered. The result of the surveys showed that the teachability and learnability are key factors in developing illustrations for English textbooks, and they should look familiar to the students.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.50-54
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• 2018

관계 추출을 위한 원격 지도 학습은 사람의 개입 없이 대규모 데이터를 생성할 수 있는 효율적인 방법이다. 그러나 원격 지도 학습은 노이즈 데이터 문제가 있으며, 노이즈 데이터는 두 가지 유형으로 나눌 수 있다. 첫 번째는 관계 표현 자체가 없는 문장이 연결된 경우이고, 두 번째는 관계 표현은 있는 문장이지만 다른 관계 표현도 함께 가지는 경우이다. 주로 문장의 길이가 길고 복잡한 문장에서 두 번째 노이즈 데이터 유형이 자주 발견된다. 본 연구는 두 번째 경우의 노이즈를 줄임으로써 관계 추출 모델의 성능을 향상시키기 위해 확장된 최단 의존 경로를 사용하는 CNN 기반 관계 추출 모델을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해, 한국어 위키피디아와 DBpedia 기반의 원격 지도 학습 데이터를 수집하여 평가한 결과, 본 논문에서 제안한 방법이 위 문제를 해결하는데 효과적이라는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.361-363
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• 2002

Version space는 목표 개념이 속성 값에 대한 제한조건의 연언(conjunction)으로 표현될 수 있는 귀납적 개념학습에서 가설공간을 표현하기 위해 사용된다. Version space의 크기는 속성 값의 수에 대해 지수적으로 증가하는데, 우리는 DNA 분자를 이용하여 version space를 표현하는 효율적인 방법을 제시한다. 또한 version space를 유지하기 위한 기본 연산과, 이를 DNA 분자를 이용하는 구현 방법이 제시된다. 또한 DNA 분자로 표현된 version space를 활용하여 새로운 example에 대한 분류를 예측하는 방법을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.483-486
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• 2021

기존의 심층 강화학습은 상태, 행동, 정책 등을 모두 벡터 형태로 표현하는 강화학습으로서, 학습된 정책의 일반성과 해석 가능성에 제한이 있고 영역 지식을 학습에 효과적으로 활용하기도 어렵다는 한계성이 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 제안된 새로운 관계형 강화학습 프레임워크인 dNL-RRL은 상태, 행동, 그리고 학습된 정책을 모두 논리 서술자와 규칙들로 표현할 수 있다. 본 논문에서는 dNL-RRL을 기초로 공장 내 운송용 모바일 로봇의 제어를 위한 행동 정책 학습을 수행하였으며, 학습의 효율성 향상을 위해 인간 전문가의 사전 영역 지식을 활용하는 방안들을 제안한다. 다양한 실험들을 통해, 본 논문에서 제안하는 영역 지식을 활용한 관계형 강화학습 방법의 학습 성능 개선 효과를 입증한다.

• Communications of Mathematical Education
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• v.16
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• pp.123-137
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• 2003

본 논문의 목적은 삼각함수의 학습에 테크놀로지가 기여할 수 있는 방법적인 측면과 인지적인 효과를 명시하는 것이다. 테크놀로지가 삼각함수의 학습에 기여할 수 있는 네 가지 방법론적인 면을 '수학과 학생들의 실제 경험의 연결', '수학적 대상과 수학적 관계의 구체화', '수학의 다양한 표현 체계의 연결', '사고력 중심의 수학교육 추구'의 관점에서 논한다. 이 네 가지 방법론적인 측면 중 '수학적 대상과 수학적관계의 구체화'와 '수학의 다양한 표현 체계의 연결'을 중심으로 삼각함수의 학습법을 예시하면서 이 두 가지 방법이 어떻게 인지적으로 기여하는지를 보여준다.