• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권8호
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• pp.1103-1110
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• 2022

AI 관련 산업의 급속한 발전으로 인해 무수히 많은 엣지 디바이스가 실세계에서 동작되고 있고, 이들 디바이스로 구성된 스마트 공간에서 발생하는 데이터가 상상을 초월함으로, 엣지 디비이스가 처리하는 것이 점점 어려워지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 EdgeCPS 기술이 등장하게 되었다. EdgeCPS는 엣지 디바이스와 엣지 서버간 연동과 자원 증강 및 기능 증강을 통하여 AI 응용 서비스를 포함한 다양한 응용 서비스의 원활한 수행을 지원하기 위한 기술이다. 따라서, 본 논문에서는 EdgeCPS 플랫폼에 적용 가능한 지식 공유 그래프 기반의 컴포넌트화된 AI 응용 지원 시스템을 제안한다. 지식 공유 그래프는 AI 응용 작성에 필수적인 요소인 학습데이터, 학습된모델, 학습알고리즘, 디바이스 등에 대한 정보를 효과적으로 저장할 수 있도록 설계된다. 그리고 EdgeCPS 플랫폼의 지원 하에서 자원증강 및 기능증강을 손쉽게 변경할 수 있도록 AI 응용이 컴포넌트화 되어 동작한다. AI 응용 지원 시스템은 사용자가 손쉽게 응용을 작성할 수 있고 테스트 해 볼 수 있도록 지식 공유 그래프와 연동되고, 응용에 대한 파이프라인을 통해서 응용의 실행 양상을 사용자에게 시각화를 해 준다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.136-139
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• 2020

본 논문에서는 최근 대두되고 있는 심층신경망 압축 연구에서 가중치 공유와 관련하여 심층신경망 모델 압축방법 Inter-Layer Kernel Prediction을 제안한다. 제안 방법은 영상 압축에서 사용되는 프레임 간 prediction 방법을 응용한 컨볼루션 신경망 가중치 공유 및 모델 압축 방법이다. 본 논문은 레이어 간 유사한 kernel들이 존재한다는 것을 발견하고 이를 기반으로 Inter-Layer Kernel Prediction을 사용하여 기존 모델 가중치를 보다 더 적은 비트로 표현하여 저장하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 CIFAR10/100으로 학습된 ResNet에서 약 4.1 배의 압축률을 달성했으며 CIFAR10으로 학습된 ResNet110에서는 오히려 기존 Baseline 모델에 비해 0.04%의 성능 향상을 기록했다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제53권3호
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• pp.263-285
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• 2022

본 연구에서는 중학생을 대상으로 중학생의 온라인 학습 행동에 영향을 미치는 새로운 요인을 구성하기 위한 요인분석을 제시하였다. 총 204명의 한국 중학생이 참여했으며, 중학교 3년 학생의 표본을 목적표본으로 선정하여 사용하였다. 요인 분석 결과는 공유 분산의 66.15%를 차지하는 35개 항목에 대한 8개 요인 솔루션을 제시했다. 중학생들의 온라인 학습 행동을 식별하기 위해 다양한 요인이 고려된다. 이때, 중학교 시기 온라인 러닝의 적절한 경험과 활용도는 그들의 미래 교육의 중요한 발판이 되기 때문에 중요하다. 본 연구의 결과는 중학생을 위한 온라인 러닝 시스템의 질을 향상시키고 온라인 학습을 발전시키기 위한 정보를 제공할 것으로 기대한다. 연구 결과는 중학생의 온라인 학습 행동에 영향을 미치는 8가지 중요한 요인을 제시했고, 그것들은 1) 소셜 미디어를 학습 도구로 활용한 커뮤니케이션, 2) ICT를 활용한 정보 공유 의지, 3) 테크놀러지 중독, 4) 테크놀러지 도입, 5) ICT를 활용한 정보 탐색, 6) 소셜 미디어 학습 활용, 7) ICT를 이용한 정보 검색, 그리고 8) 테크놀러지 몰입이다. 본 연구의 결과는 중학생들이 학습도구로 소셜미디어를 활용한 커뮤니케이션을 선호하며, ICT를 활용한 정보 공유 의도를 대부분 중시하고 있음을 확인하였다. 요인 분석을 기반으로 얻은 데이터는 온라인 러닝의 새로운 교육 플랫폼을 적용하기 위해, 소셜 미디어 학습과 ICT의 혼합에 대한 온라인 학습 행동에 중요하게 적용할 수 있을 것이다. 이 연구는 중학생들의 온라인 학습 행동을 더 잘 이해하고 온라인 학습 환경을 설계하는 정보 전문가가 특히 디지털 리터러시가 필요한 중학생에게 더 잘 지원할 수 있도록 유용하게 사용할 것으로 기대한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.541-552
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• 2012

이 연구는 온라인 학습커뮤니티 보조의 팀 학습(Online-Community Assisted Team Learning: OCATL)이 대학생의 '학업성취도'와 '공유된 정신모형(Shared Mental Model: SMM)'에 미치는 효과를 검증해내는데 있다. 각기 다른 지역에 소재하는 대학교의 대학생을 대상으로 2학기 동안 두 개의 연구가 실시되었다. 우선, 연구1에서는 OCATL을 실시하고 대학생의 학업성취도에 변화에 미치는 영향을 알아보기 위해 133명(남학생 80명, 여학생 53명)의 참가 대학생들의 OCATL 참여 전 후 학점에서의 평점평균(GPA)를 사용하여 비교하였다. OCATL 활동에는 '오리엔테이션', '협동학습 세미나', '온라인 학습커뮤니티 보조의 학기별 16시간 이상의 팀 학습', '최종보고서 제출'의 과정이 포함되었다. OCATL 활동 전후의 학점에서의 점수변화를 t검증을 통해 비교한 결과 통계적으로 유의한 차이가 나타났다(p<.05). 또한, 연구2에서는 OCATL을 실험집단(10팀)에 제공하고 통제집단(15팀)에는 온라인 학습 커뮤니티 보조를 제외한 팀학습을 하도록 하여 활동이 종료된 후에 SMM에서의 척도 점수를 비교하였다. 실험집단과 통제집단의 총 학생수는 74명이었다. SMM 측정은 Johnson(2011)이 개발한 SMM 척도의 단축문항지를 사용하였다. 분석결과, 팀 학습 이후 측정한 SMM 점수에서는 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 다변인분산분석(MANOVA) 결과, 온라인 학습 커뮤니티 환경을 지원된 팀학습 실험집단과 통제집단 간에 유의한 차이가 있었다. 또한 SMM의 하위 구성변인을 종속변인으로 하고 집단을 독립변인으로 한 단변랑 분산분석(ANOVA) 결과, '일반과제와 팀지식', '일반과제와 의사소통기술', '팀원과 과제에 대한 태도', '팀역동과 상호작용', '팀 자원과 활동환경', '팀만족도' 점수에서 실험처치 후 통계적으로 유의한 차이를 보였다($p$ <.05).

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.691-693
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• 2001

분산 컴퓨팅 환경에서 지식을 공유하기 위한 자동적인 정보 교환을 위해서는 정보의 내용이 무엇이지 나타나 있어야 하며, 정보 교환 시스템들 간의 정보의 구조에 대한 암묵적인 합의가 있어야 한다. 본 논문에서는 분산되어 있는 가상 교육 시스템들이 자동적으로 강의 컨텐츠 정보를 교환할 수 있는 구조를 위해 XML Schema를 이용하여 설계한다. 이러한 설계는 강의 컨텐츠의 재사용과 확장성 및 처리 프로세스를 통한 자동 변환의 편리함을 제공해야 웹에서 강의 컨텐츠를 공유하여 학습자와 교수자에게 양질의 학습자료를 빠른 시일에 제공할 수 있으며 이것은 더 나은 학습 결과와 ROI(Return Of Investment)를 기대할 수 있다. 또한 XML 문법의 XML Schema를 사용함으로써 XML의 장점은 모두 이용할 수 있다. 즉, 세계 각 대학이나 연구소 및 기업에 분산되어 있는 여러 데이터소스로부터 필요한 정보만을 실시간으로 추출하여 수집, 통합, 통계 처리할 수 있어서 궁극적으로 최고의 WBT의 효과를 기대할 수 있다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권6호
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• pp.686-691
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• 2016

본 논문에서는 다수의 특징, 특히 셋 이상의 특징을 가지는 데이터에 대한 분광 군집 방법인 적응형 분광 군집 방법을 소개하고, 적응형 분광 군집 방법의 성능을 시뮬레이션 데이터와 다중 언어 데이터를 이용하여 분석한다. 적응형 분광 군집 방법에서는 특징 간 서로 다른 정보들을 공유하여 데이터를 군집화함으로써 군집 성능을 높인다. 이때, 서로 다른 특징 간의 정보 공유를 효율적으로 하기 위해, 협업학습을 도입했다. 협업 학습에서는 각 특징이 서로 독립이 되도록 가중치를 학습하고, 학습된 가중치에 따라 정보를 전달한다. 이러한 과정을 통해 일반적인 특징 결합이나, 모든 특징 간 독립을 가정한 기존 협업학습 기반의 분광 군집에 비해 정보 공유의 효율성을 높인다. 실험에서는 시뮬레이션 데이터와 다중 언어문서 데이터를 이용하여 성능을 검증하였으며, 반복과정에서의 성능 변화와 정보 전달 결과 변화하는 모습을 제시함으로써 적응형 분광 군집 방법의 유의미한 성능 향상에 대해 분석하였다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제9권4호
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• pp.1-10
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• 2019

이 연구는 수업모델로서 메이커 교육을 대학원수업 사례에 두고 탐색하는데 있다. 학습자중심으로 교육 패러다임이 변화되면서 대학원교육에서도 수업혁신을 위한 한 방법으로 모델중심 수업에 대한 관심이 증가하고 있다. 메이커 교육은 학습자를 적극적인 아이디어 생산자이면서 창조자이자 발명가로서의 개인 및 동료들 간의 자발적 공유와 나눔 활동에 주목하여 메이커 활동이 지닌 교육적 가치를 탐색하고 있다. 메이커운동이 가지는 개인적 가치(자기주도성, 창의력, 자신감, 즐거움 등)와 환경적 가치(IT 활용, 민주적 접근성, 소통, 공유, 공감 등)가 복합적으로 확인됨에 따라 이러한 메이커 운동이 가지는 교육적 의미와 가치를 반영한 교수학습 방법이 요구된다. 이러한 맥락에서 본 연구는 대학원 학생들이 개인 연구역량 향상을 위해 수행한 메이커 교육에 대한 과정의 경험을 융합연구 과정의 글쓰기에 초점을 두고 개별 프로젝트를 수행하였으며, 이를 통해 연구역량과 개인적 경험을 내용 분석하였다. 메이커 교육을 통해 창작자로서 자신의 글쓰기가 변화되는 과정을 성찰하였으며, 동료와의 공유와 비평을 통해 연구역량을 강화할 수 있었다는 점을 긍정적 학습경험으로 평가하고 있다.

• 한국과학교육학회지
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• 제34권2호
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• pp.155-163
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• 2014

본 연구에서는 중학생들의 과학적 자기효능감 발달에 영향을 미치는 문제중심학습의 학습 특성을 추출하고 이들 특성 간의 관계를 분석하여 자기효능감이 형성되는 과정을 제시하고자 하였다. 이를 위해 20개의 모듈로 이루어진 문제중심학습 과학 프로그램을 개발하였으며, 17명의 중학교 3학년 학생들에게 이 프로그램을 처치하였다. 프로그램을 마친 후 2차에 걸친 반구조화된 심층면담을 하였고 면담자료는 Corbin과 Strauss(2007)의 방법으로 분석하였다. 연구 결과, 학습자의 과학적 자기효능감 발달에 영향을 미치는 문제중심학습의 학습 특성은 실제적이고 비구조화된 문제의 제공, 소그룹 협동학습, 결과의 공유이었다. 실제적이고 비구조화적인 문제의 특성은 학습자의 과학적 자기효능감 형성에 선행조건으로 작용하였으며, 소그룹 협동학습은 자기효능감의 형성을 실질적으로 신장시키는 촉진조건으로 작용하였다. 또한 결과의 공유는 형성된 자기효능감을 미래 과학 활동 참여 의지나 과학적 진로의 선택 등으로 발전시키는 전이조건이 됨을 알 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.9-17
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• 2021

동적 시스템 환경에서 지능형 협업 자율 시스템을 위한 기계학습 기반의 다양한 방법들이 연구 및 개발되고 있다. 본 연구에서는 분산 노드 기반 컴퓨팅 방식의 자율형 다중 에이전트 경로 탐색 방법을 제안하고 있으며, 지능형 학습을 통한 시스템 최적화를 위해 강화학습 방법을 적용하여 다양한 실험을 진행하였다. 강화학습 기반의 다중 에이전트 시스템은 에이전트의 연속된 행동에 따른 누적 보상을 평가하고 이를 학습하여 정책을 개선하는 지능형 최적화 기계학습 방법이다. 본 연구에서 제안한 방법은 강화학습 기반 다중 에이전트 최적화 경로 탐색 성능을 높이기 위해 학습 초기 경로 탐색 방법을 개선한 최적화 방법을 제안하고 있다. 또한, 분산된 다중 목표를 구성하여 에이전트간 정보 공유를 이용한 학습 최적화를 시도하였으며, 비동기식 에이전트 경로 탐색 기능을 추가하여 실제 분산 환경 시스템에서 일어날 수 있는 다양한 문제점 및 한계점에 대한 솔루션을 제안하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(A)
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• pp.122-124
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• 2012

최근 지식정보화 시대의 집단지성기반 교육 패러다임 변화는 큰 이슈로 떠오르고 있다. 특히 융합적 학문을 근원으로 창의성 계발과 아이디어를 중요시하고 있으며, 창조적 교육방식을 지향하고 있다. 그러나 다양한 영역에 지식전문가들과 학습자들 간에 지식을 공유하기 위한 플랫폼 공간이 제대로 제공되고 있지 못하며, 단순한 컨텐츠 제공을 목적으로 이러닝 서비스가 일부 제공되고 있는 것이 현실이다. 따라서 본 논문에서는 집단지성을 기반으로 지능형 튜터링 에이전트 시스템 설계를 제안하고, 새로운 에이전트(Agent) 개념을 통해 지식인들과 학습자들 간에 지식을 공유할 수 있을 뿐만 아니라 새로운 지식을 창출하고, 관리 및 유통할 수 있는 구조를 연구하였다. 또한 사용자들로부터 발생하는 데이터와 정보들을 자동 분석하여 지능적으로 학습상황에 대처할 수 있도록 설계하였으며, 튜터(Tutor)와 튜티(Tutee)간에 협력적인 학습 생태계가 형성될 수 있도록 하였다. 따라서 본 연구의 결과를 기반으로 미래 스마트 학습 플랫폼 발전에 많은 도움이 되길 기대한다.