• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.670-672
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• 2001

A Design of Theme-Oriented History Learning System Using GIS Based on WWW 초고속통신망과 웹 인터페이스의 발전은 교육환경에 많은 변화를 가져왔으며, 더불어 웹을 기반으로 하는 교육적 활용방법이 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 기존의 정적지도를 이용한 획일적 역사학습방법을 지양하고, 동적인 학습이 가능하도록 클라이언트 중심의 웹기반 GIS를 이용한 테마지향 역사학습시스템을 설계하였다. 설계된 시스템은 크게 5가지 모듈로 구성되고 학습자 관리 DB, 학습 정보 DB, GIS DB와의 인터페이스 기능을 갖도록 기수라고, 이들 관계를 OMG 클래스다이어그램으로 보였다. 본 논문의 역사학습시스템은 학습자가 하는 주제를 선택하여 역사학습 정보를 요구할 때 지리적 위치를 지도상에 보여줌으로서 시각적이고 공간적인 이해를 가능하게 하였다. 또한 본 시스템은 텍 ;, 이미지, 사진, 동영상 등의 속성정보를 이용한 멀티미디어 정보와 효과적인 학습정보 검색을 위한 다양한 검색방법을 제공하여, 학습자의 흥미를 유발시키고 역사학습을 효율성을 높일 수 있도록 하였다.록 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.568-570
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• 2000

컴퓨터를 이용한 인터넷의 급속한 발전에 따라 이를 교육에 응용하려는 노력은 최근 몇 년 동안 지속적으로 진행되어 왔다. 이는 인터넷 이용인구의 급속한 증가로 인하여 웹 상에서의 가상교육 및 원격교육에 관한 필요성이 증대되었고, 이를 실용화하려는 노력은 여러 가지 방법을 통하여 논의되어 왔다. 따라서, 웹 코스웨어는 인터넷을 통한 원거리 학습자들에 대하여 학습욕구를 충족시키기 위한 목적으로 구현 및 개발되었다. 그러나, 이를 이용하려면 사용자의 시스템이 정보를 제공하는 서버와의 정보교환을 위하여 온라인 상태를 유지하였으며, 학습자가 서버에서 갱신되는 학습정보를 받아 보려면 온라인 상에서 학습자의 시스템이 서버로 접속이 이루어져야만 확인이 가능하였다. 본 논문은 이에 관하여 XML(eXtensible Markup Language)을 기반으로 한 웹 캐스팅 기법으로 웹 코스웨어를 구현하였으며 이를 위하여 CDF(Channel Definition Format) 형식을 이용하였다. 즉, 채널을 용하여 학습자가 자율적으로 채널을 선택하면, 학습자가 원하는 정보를 자동적으로 갱신되도록 하였다. 또한, 기존의 웹 코스웨어는 정보를 제공하는 서버의 학습내용이 변화될 때다 일일이 확인을 하여야 하는 반면 본 논문에서는 갱신되어진 내용을 학습자에게 자동적으로 업데이트되도록 하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2022.05a
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• pp.553-556
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• 2022

이상지질혈증의 발병에 대한 조기 진단 및 관리하는 것은 중요한 문제이다. 이상지질혈증의 진단은 혈액계측 정보 중에서 네 가지 LDL, HDL, TG, 그리고 TC를 이용하여 진단하며, 이상지질혈증 관리를 위해서는 LDL을 추정하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 나이, 성별, 그리고 BMI와 같은 신체계측 정보를 학습하여 LDL-콜레스테롤을 예측하기 위한 준지도학습(Semi-supervised learning) 기반 기계학습 방법을 제안한다. 제안 방법은 얕은 학습(Shallow Learning)기반의 MLP(Multi-Layer Perceptron)을 이용하고, 이상지질혈증 진단인자간의 상관관계를 고려하여 신체계측 정보로 예측된 HDL, TG, 그리고 TC을 이용하여 일반적인 기계학습을 이용한 예측방법의 정확도를 개선한다. 즉, 제안방법은 신체계측 정보를 이용하여 혈액계측 정보의 LDL, HDL, TG, 그리고 TC을 각각 예측하고, 신체계측에 혈액계측의 예측 정보를 추가하여 학습한 준지도학습 기반 얕은 네트워크를 설계한다. 실험결과, HDL, TG, 그리고 TC의 혈액예측 정보를 이용한 준지도학습 기반 LDL 예측 정확도는 71.4%로 신체계측 정보만을 이용한 예측 방법의 67.0% 보다 약 4.4% 개선할 수 있음을 확인한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2005.05a
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• pp.647-650
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• 2005

본 논문에서는 가상교육 표준안으로 주목받고 있는 SCORM(Sharable Content Object Reference Model) 기반 학습 컨텐츠의 효과적인 재사용과 공유를 위해 기존의 컨텐츠 검색방법에 사용자의 이용도를 적용하는 검색시스템을 설계하였다. 이용도를 적용한 컨텐츠 검색은 학습자의 학습활동을 모니터링하여 컨텐츠에 접근한 시간 등의 로그정보를 저장한 다음에 그 로그 정보들을 분석하여 매달마다 컨텐츠별로 학습자 수와 이용시간 등의 통계값을 구한다. 이렇게 구한 통계값을 이용하여 각 컨텐츠 마다 그 달의 학습자 이용도값을 계산해 낸다. 그리고 이 이용도 값은 학습자가 컨텐츠 검색을 할 시에 적용되어 검색된 컨텐츠 결과들이 이용도 값이 큰 순으로 정렬되어 보여지도록 한다. 따라서 사용자는 수많은 컨텐츠들 중에서 원하는 학습 컨텐츠를 검색할 때 신뢰도 있고, 많은 사람들이 이용한 컨텐츠에 쉽고 빠르게 접근할 수 있게 된다.

• Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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• 2001.12a
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• pp.209-215
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• 2001

본 연구에서는 다양한 멀티미디어 기술과 인터넷의 열린 접근성을 이용하여 고등학교 윤리과목에 대해서 폐쇄적 운영이 가능한 학습 시스템을 개발하였다 이 개별 학습별 수업의 요구에 부응하여 학습자와 상호작용이 가능하며 즉각적인 피드백을 통해 학습자에게 적절한 자극을 줌으로써 학습의욕의 고취를 강화할 수 있고 학습자의 능력에 따라 학습의 속도를 조절이 가능하여서 개별학습의 효과를 높여줄 수있도록 계획되었다. 특히 문자, 그래픽, 영상, 음향, 음성 그리고 비디오 등과 같은 여러 미디어를 병합시켜 표현하는 멀티미디어를 교육에 적용시킨 하이퍼미디어 학습 코스웨어는 학습자의 주의력과 상상력을 키워 줄 수 있으며 학습자가 학습에 흥미를 갖고 학습 과정에 능동적으로 참여할 수 있도록 하며 적극적으로 원하는 정보를 선정하고 학습 순서를 조정하는 등 학습 동기가 높은 상호 작용적 학습 환경을 창조하고 자신에게 적합하게 여러 주제로 이동하고 정보를 연결해 보다 융통성 있는 시스템을 이용함으로써 학습의 효과를 높일 수 있음을 살펴보았다. 이러한 멀티미디어의 특성을 이용하여 교수의 효율성을 최대한으로 살리기 위해 고등학교 윤리과목에 대한 멀티미디어 CAI와 폐쇄적으로 운영가능한 학습사이트를 설계 및 개발하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2022.05a
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• pp.658-660
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• 2022

본 논문은 개인의 정보를 외부로 유출하지 않고, 소비자 방송 수신 단말 장치에 저장된 데이터를 이용하여 머신 러닝 모델을 학습하고, 소비자가 원하는 맞춤 방송 정보를 제공하는 시스템을 구글의 연합 학습[1] 을 기반한 설계에 관한 것이다. 이를 위하여, 소비자 사용 패턴 및 행동 데이터를 수집하고 저장하며 머신 러닝 학습을 진행 하는 단말 구조와 단말에서 생성된 학습 모델 파라미터 정보를 수집하고 평균화 하는 중앙 서버의 구조를 연구하고, 연합 학습을 이용한 학습 정보를 이용하여 개인 맞춤형 방송 정보를 제공하는 시스템을 연구한다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.20 no.4 s.50
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• pp.135-158
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• 2003

The Purpose of this study is to investigate how information use contributes to learning. Conducted as part of a larger study, this study focuses on learning by analyzing students' use of cognitive skills during the Process of using information. Within the broad methodological framework of qualitative research in constructivist paradigm (Guba and Lincoln, 1998), the study applied the revised Bloom's taxonomy (Anderson and Krathwohl, 2000) as a particular framework to understand the Phenomenon. Participants included 21 high school juniors in an honors' class of persuasive speech. The study's combinational use of two techniques -concept mapping and individual interview - in a naturalistic setting Proved to be the unique methods for researching the reflection of information use in learning Products. The results revealed that changes in students' understanding occured in four types - simple, analytic, organizational, and holistic changes. The analysis using the revised Bloom's taxonomy showed that a variety of cognitive skills were used during the whole process of information use and that the use of higher levels of cognitive skills is particularly crucial.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.07a
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• pp.322-325
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• 2015

본 논문에서는 개선된 자세 인식을 위한 학습을 통한 자세 인식 기법을 제안한다. 제안 자세 인식 기법은 영상의 모든 픽셀 값을 사용하지 않으며 인체의 골격의 위치 정보와 자세의 학습을 기반으로 한다. 최근 자세 인식기법에 다양한 기계 학습 기법을 적용하여 제스처 인식률을 높이는 연구가 진행되고 있지만 실시간 프레임에 적용하는데 한계가 있다. 반면 고차원의 특징점을 추출하여 신경망 학습방식을 이용하면 적은 계산량과 손쉬운 실행이 가능하다. 고차원의 특징점은 깊이 정보로부터 사람의 골격 정보를 이용해 추출하여 차원을 감소시키며 신경망 학습 방식에서는 각 자세에 대한 고차원의 특징점을 이용하여 자세의 학습을 진행한다. 신경망학습은 학습 단계에서는 미리 알려진 자세와 예측된 자세의 비교를 통해 오류를 최소화 하는 방향으로 학습을 진행하며, 판별 단계에서는 새로운 자세를 입력하여 고차원 특징점을 이용한 신경망 학습 기반의 제안 기술의 성능을 평가한다. 실험에 의하면 제안 기법은 약 96%의 자세 인식률을 보이고 자세 인식기법을 동작 인식으로 확장 가능성 또한 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.301-303
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• 2002

컴퓨터가 널리 보급되고 인터넷이 발전함에 따라 수없이 많은 정보가 디지털 형태로 생산되고 있다. 이러한 정보를 사람이 일일이 가공하고 분류하기에는 한계가 있으므로 자동으로 문서를 분류하고자 하는 연구가 대두되었다. 문서를 자동으로 분류하기 위해 기계학습 방법이 많이 이용되고 있다. 기계학습방법을 이용한 문서분류가 좋은 성능을 내기 위해서는 충분한 양의 학습데이터가 필요하다. 학습데이터를 만들기 위해서는 사람이 일일이 분류해야 하므로, 비용이 많이 든다. 본 논문에서는 적은양의 labeled 데이터로부터 시작하여, 점증적으로 unlabeled 데이터를 학습에 참여시킴으로써, 문서분류의 성능을 높이고자 한다. 실험을 통해 Unlabeled 문서데이터를 사용한 것이 좋은 성능을 보였음을 알 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.166-168
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• 2001

근래에 들어서 인터넷의 발전에 따라 사용자의 정보 검색 및 정보 서비스 이용에 대한 수요량이 많아지고 있으며, 이와 동시에 사용자 개인마다 적합하지 않은 정보에 대한 검색 시간과 서비스 이용에 대한 비용이 늘어나고 있다. 이에 따라서 사용자가 인터넷을 이용하면서 일어나는 행위들에 대한 정보를 수집하고, 이를 학습하여 생성한 사용자 프로파일을 기반으로 사용자 개인마다 맞추어진 적합한 정보를 제공하는 개인화 서비스가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 사용자의 여러 행위에 대해 비 감독 학습 방법인 클러스터링을 이용하여 사용자 관심 클러스터를 생성, 사용하여 기존의 사용자 프로파일 학습에서 간과하고 있는 시간에 따라 변화하는 사용자의 관심에 대한 변화를 탐지하고, 변화하는 사용자의 관심 이동 형태에 따라 이를 사용자 프로파일을 생성하는 학습에 적용할 수 있도록 하는 방법을 제시하므로 해서 기존의 개인화를 위한 사용자 프로파일 학습 방법보다 진보한 학습 방법을 지닌 시스템 모델을 제시하려 한다.