• 정보과학회 논문지
• /
• 제42권4호
• /
• pp.451-458
• /
• 2015

기존 멀티모달 학습 기법의 대부분은 데이터에 포함된 컨텐츠 모델링을 통한 지식획득보다는 이미지나 비디오 검색 및 태깅 등 구체적 문제 해결에 집중되어 있었다. 본 논문에서는 멀티모달 개념계층모델을 이용하여 만화 비디오로부터 컨텐츠를 학습하는 기법을 제안하고 학습된 모델로부터 등장인물의 특성을 고려한 자막을 생성하는 방법을 제시한다. 멀티모달 개념계층 모델은 개념변수층과 단어와 이미지 패치의 고차 패턴을 표현하는 멀티모달 하이퍼네트워크층으로 구성되며 이러한 모델구조를 통해 각각의 개념변수는 단어와 이미지패치 변수들의 확률분포로 표현된다. 제안하는 모델은 비디오의 자막과 화면 이미지로부터 등장 인물의 특성을 개념으로서 학습하며 이는 순차적 베이지안 학습으로 설명된다. 그리고 학습된 개념을 기반으로 텍스트 질의가 주어질 때 등장인물의 특성을 고려한 비디오 자막을 생성한다. 실험을 위해 총 268분 상영시간의 유아용 비디오 '뽀로로'로부터 등장인물들의 개념이 학습되고 학습된 모델로부터 각각의 등장인물의 특성을 고려한 자막 문장을 생성했으며 이를 기존의 멀티모달 학습모델과 비교했다. 실험결과는 멀티모달 개념계층모델은 다른 모델들에 비해 더 정확한 자막 문장이 생성됨을 보여준다. 또한 동일한 질의어에 대해서도 등장인물의 특성을 반영하는 다양한 문장이 생성됨을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제56차 하계학술대회논문집 25권2호
• /
• pp.384-385
• /
• 2017

과학 모델은 복잡한 자연현상을 단순화하고 패턴화한 것이다. 따라서 과학 모델은 특정한 알고리즘을 가지며, 과학 모델에 대한 이해는 모델이 갖는 특정한 알고리즘에 대한 이해와 직접적으로 관련되어있다. 본 연구에서는 많은 학생들이 대안 개념을 가지고 있는 산-염기를 주제로 하여, 이 모델이 가지는 알고리즘을 학습하기 위한 프로그램을 설계하고, 알고리즘을 학습 하였을 때 과학 학습에 미치는 효과를 확인하였다. 고등학생 3학년을 대상으로 4차시로 수업을 진행하였으며, 수업의 사전과 사후 검사를 실시하여, 학생들의 모델에 대한 이해를 분석하였다. 수업 결과, 학생들은 모델의 정의와 화학반응 및 화학평형의 정성적인 부분에서는 이해의 향상을 보였으나, 정량적인 부분에는 효과를 보이지 못하였다. 이는 화학이 많은 수의 입자를 고려해야 하는 독특한 과목의 특성에 기인하며, 이를 보완하기 위하여 추후 컴퓨터프로그램을 교육 도구로 사용하는 수업을 통해 후속연구를 진행하고자 한다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
• /
• 제23권1호
• /
• pp.129-144
• /
• 2009

본 연구에서는 초등학교 3학년 학생들을 대상으로 Lesh 표상 변환 모델을 적용한 RNP 교재의 사용이 분수에 대한 아동의 개념 이해와 문제 해결력에 어떤 영향을 미치는지를 알아보았다. RNP 교재의 사용은 아동들의 분수에 대한 개념적 이해를 향상시켰을 뿐 아니라 그들의 문제해결 능력 또한 향상시켰다. RNP 교재가 제공하는 다양한 구체적 조작 활동 및 표상 변환 활동을 통해서 아동들은 등분할로서의 분수의 개념에 대한 이해를 더욱 명확히 하였고, 개념적 이해를 토대로 다양한 문제 상황에서 적절한 문제 해결 전략을 사용하여 문제를 해결하였다. 특히, 후속 학습 내용인 분수의 크기 비교에 관한 문제 상황에서 아동들은 선행 학습 과정에서 만들어진 심상이나 수학적 경험을 토대로 올바른 추론 과정을 보여주었다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
• /
• 제9권
• /
• pp.97-114
• /
• 1999

새로운 세기의 수학 교육은 직관과 조작 활동에 바탕을 둔 경험에서 수학적 형식, 관계, 개념, 원리 및 법칙 등을 이해하도록 지도되어야 한다. 즉 학생들의 내면 세계에서 적절한 경험을 통하여 시각적 ${\cdot}$ 직관적으로 수학적 개념을 재구성할 수 있도록 상황과 대상을 제공해야 한다. 이를 위하여 컴퓨터 응용 프로그램을 활용한 자기주도적 수학 개념 형성에 적합한 교수 ${\cdot}$ 학습 모델을 구안하여 보았다. 이는 수학의 필요성과 실용성 인식 및 자기주도적 문제해결력 향상을 위한 상호작용적 매체의 활용이 요구된다. 본 연구는 구성주의적 수학 교수 ${\cdot}$ 학습 이론을 근간으로 대수 ${\cdot}$ 해석 ${\cdot}$ 기하 및 스프레트시트의 상호 연계를 통하여 수학 지식을 재구성할 수 있도록 학습수행지를 제작하여 교사와 학생의 다원적 상호 학습 기회를 제공하는 데 주안점을 두고자 한다.

• 문화기술의 융합
• /
• 제8권6호
• /
• pp.553-560
• /
• 2022

고등교육기관의 역량 중심 교육과정 운영을 위해서는 교과목 수준에서 교과 학습목표(성과기준)의 성취수준을 다각도로 평가하여 학습자의 역량 함양 정도를 파악하는 교과기반 학습평가 방법에 대한 연구가 지속적으로 필요하다. 본 연구에서는 교과목 학습성과, 학습주제, 학습개념 기반의 학습평가 모델 및 성취수준에 따른 개인화된 학습 피드백 모델을 제안한다. 먼저 데이터 모델링 과정에서 교과목의 계층화된 학습성과, 학습주제 및 학습개념 그래프 및 학습성과-평가 매트릭스 모델을 정의하고 이를 기반으로 학습성과별, 학습주제별, 학습자별 등 다각도의 학습성취 수준을 측정하고 피드백하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 학습성취평가 모델의 유효성을 검증하기 위해 자바프로그래밍 교과목에 적용하여 실제 데이터를 기반으로 실험을 진행하였으며 그 결과 성취수준의 산출 및 학습 피드백이 가능함을 보였다.

• 한국컴퓨터교육학회 학술대회
• /
• 한국컴퓨터교육학회 2017년도 하계학술대회
• /
• pp.117-120
• /
• 2017

객체지향 프로그래밍은 산업과 교육 분야에서 그 영향력이 점차 커지고 있다. 그러나 객체지향은 추상적이고, 복합적인 개념을 많이 포함하고 있어 처음 객체지향 언어를 배우는 초보학습자는 개념을 이해하는데 많은 어려움을 겪고 있다. 또한 객체지향 개념들은 상호 연관성이 매우 높아 기본 개념을 이해하지 못하면 다음 단계의 개념을 이해할 수 없다. 따라서 본 논문은 초보학습자의 객체지향 개념의 이해를 돕기 위해 클래스와 객체 모델, 클래스간의 상속 모델을 도식화하여 제안한다. 이 모델을 이용하여 객체지향의 핵심 개념인 클래스, 객체, 레퍼런스 변수, 상속, 오버라이딩, 다형성, 동적 바인딩의 이해도를 높일 수 있다.

• 정보교육학회논문지
• /
• 제20권6호
• /
• pp.645-654
• /
• 2016

최근 4차 산업혁명이 진행됨에 따라 초등학교 교육현장에서도 로봇교육의 중요성이 높아지고 있다. 본 논문에서는 2014, 2015 한국정보교육학회 정보과 교육과정모델을 기반으로 초등학교 SW교육에서 로봇분야 관한 개념이해와 학습활동을 고려한 초등학교 로봇 교육과정을 제안하였다. 이는 2015 소프트웨어 표준모델에서 제시한 무학년제 7단계를 개념이해와 학습활동을 고려한 내용체계로 재구성 하였다. 소프트웨어 교육과정 표준모델 일반화를 위하여 본 논문에서 제안한 개념이해 및 학습활동을 고려한 교육과정의 내용체계에 따라 성취기준을 마련하고 그에 따른 교육용 콘텐츠를 개발하여 활용한다면 우리나라 초등학교 소프트웨어 교육과 더불어 로봇교육 활성화에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
• /
• pp.646-648
• /
• 2005

인터넷의 급속한 성장과 더불어 사용자들은 인터넷을 통해 많은 정보를 얻을 수 있게 되었으며 최신 뉴스를 실시간으로 접근할 수 있게 되었다. 이에 따라 방대한 정보 속에 사용자 관심사에 맞는 정보를 효과적으로 검색하기 위한 여러 방법들이 연구되어 왔다. 하지만 기존의 많은 선행 연구들은 단어 빈도 기반의 키워드 벡터 모델을 이용하여 사용자의 관심사를 학습하고 있다. 이러한 키워드 벡터 모델은 사용자의 선호도를 명확하게 기술하지 못하고 키워드를 이용한 특징 벡터 (feature-vector)는 개념들 사이의 관계를 찾기 어려운 한계를 가지고 있다. 이를 개선하기 위해 본 논문에선 계층적 개념 인덱싱(Hierarchical Concept Indexing)을 이용한 온톨로지 형태의 개인화된 사용자 프로파일을 만드는 방법을 제안한다. 생성된 사용자 프로파일에 개념 간의 유사도와 개념에 대한 사용자의 관심도를 고려하여 보다 개인의 선호도에 맞는 기사를 제공한다. 실험에서는 제안된 방법의 성능 평가를 위해서 기존의 키워드 벡터 모델의 학습 방법인 WebMate 시스템과 비교 분석하였다. 그 결과 제안하는 방법이 키워드 벡터를 이용한 학습 방법보다 향상된 성능을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.3-7
• /
• 2019

자연어 표상은 자연어가 가진 정보를 컴퓨터에게 전달하기 위해 표현하는 방법이다. 현재 자연어 표상은 학습을 통해 고정된 벡터로 표현하는 것이 아닌 문맥적 정보에 의해 벡터가 변화한다. 그 중 BERT의 경우 Transformer 모델의 encoder를 사용하여 자연어를 표상하는 기술이다. 하지만 BERT의 경우 학습시간이 많이 걸리며, 대용량의 데이터를 필요로 한다. 본 논문에서는 빠른 자연어 표상 학습을 위해 의미 정보와 BERT를 결합한 개념 언어 모델을 제안한다. 의미 정보로 단어의 품사 정보와, 명사의 의미 계층 정보를 추상적으로 표현했다. 실험을 위해 ETRI에서 공개한 한국어 BERT 모델을 비교 대상으로 하며, 개체명 인식을 학습하여 비교했다. 두 모델의 개체명 인식 결과가 비슷하게 나타났다. 의미 정보가 자연어 표상을 하는데 중요한 정보가 될 수 있음을 확인했다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.865-867
• /
• 2017

본 논문에서는 데이터스트림 환경에서 개념 변화를 탐지하기 위해 합성곱 신경망(CNN)을 사용하는 방법을 제시한다. 데이터스트림 환경에서 입력될 수 있는 데이터를 패턴화하여 신경망 모델에 학습시키고, 패턴화한 데이터를 학습시킨 신경망 모델을 이용하여 스트림 환경에서 개념 변화를 검출 가능함을 보인다.