• 영재교육연구
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• 제25권6호
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• pp.905-926
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• 2015

본 연구에서는 온라인 영재교육 프로그램을 이수한 학생의 동기, 자기조절전략, 학습양식을 비교하여 성취도 상위, 중위, 하위 집단 간에 차이가 있는지 분석하고자 하였다. 이 연구에 참여한 학생은 2015년 3월~6월까지 온라인 영재교육 과정을 이수한 중학교 1학년~고등학교 2학년 788명이며, 이들은 학습관리시스템을 통해 온라인 설문에 자발적으로 참여하였다. 설문 문항은 동기(동기적 선호, 학습목표 지향성) 관련 20개 문항, 자기조절전략(인지조절 전략, 행동조절 전략) 관련 27문항, 학습양식 관련 6문항, 학습자 배경변인 7문항으로 총 60개였으며, 설문 데이터는 SPSS 19.0를 이용해 기술통계 및 다변량분산분석(MANOVA)의 방법으로 분석하였다. 본 연구에서 도출한 결과는 다음과 같다. 첫째, 학생의 수학, 과학 과목에 대한 동기적 선호를 비교했을 때, 성취수준 상위, 중위, 하위집단 순서로 수학적, 과학적 내재적 동기가 높았다. 둘째, 상위, 중위, 하위 집단 간 인지조절 전략 하위 요인별 활용의 차이를 분석한 결과 정교화 전략에서 집단 간 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났고, 노력 및 시간조절 전략에서도 상위 집단과 하위 집단, 중위 집단과 하위 집단 간에 유의미한 차이가 나타났다. 즉, 상위 집단의 정교화 전략, 노력 및 시간조절 활용 수준이 가장 높은 것으로 나타났다. 마지막으로, 학습 양식 선호의 차이, 즉 협동학습과 경쟁학습 선호에 대한 집단 차이는 통계적으로 유의미하지 않았다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.701-715
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• 2021

최근 딥러닝 기술의 급속한 발전과 함께 학습데이터가 크게 주목을 받고 있다. 일반적으로 딥러닝 방식에서는 모델을 훈련시키기 위해 충분한 학습데이터가 준비되어 있어야 한다. 하지만, 딥러닝 모델 설계 작업과 달리 데이터셋을 제작하는 데 상당한 시간과 노력이 필요하다. 영상 데이터를 주로 다루는 시각지능 분야에서도 학습데이터 제작자들은 전문적인 학습데이터 제작 도구를 사용해 이미지 단위로 레이블링을 수작업으로 하고 있어 여전히 많은 시간과 노력이 필요한 상황이다. 따라서, 다양한 분야에서 필요한 충분한 영상 학습데이터셋을 확보하기 위해 기존의 수작업 방식을 대체할 수 있는 레이블링 기술이 필요하다. 본 논문에서는, 영상 학습데이터셋 동향을 소개하고, 학습데이터 제작 환경에 대해 분석한다 특히, 수작업으로 이루어지는 반복적이고 수고스러운 레이블링 과정을 자동화하여, '확인과 수정'의 단계를 비약적으로 단축시킬 수 있는 '스마트 영상학습데이터 제작 시스템'을 제안한다. 그리고, 실험을 통해 영상 학습데이터 제작 과정에서 이미지에 박스형 및 폴리곤형 객체영역을 지정하여 레이블링하는 데 소요되는 시간을 크게 줄이기 위한 자동레이블링 방식의 효과를 검증한다. 마지막으로, 제안하는 시스템의 실험에서 추가적으로 검증되어야 하는 부분과 함께 이를 개선하기 위한 향후 연구 계획에 대해 논의한다.

• 지능정보연구
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• 제21권4호
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• pp.1-16
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• 2015

교통사고의 원인을 규명하고 미래의 사고를 방지하기 위한 노력의 일환으로 데이터 마이닝 기법을 이용한 교통 데이터 분석의 연구가 이루어지고 있다. 하지만 기존의 교통 데이터를 이용한 마이닝 연구들은 학습된 결과를 사람이 이해하기 어려워 분석에 많은 노력이 필요하다는 문제가 있었다. 본 논문에서는 많은 속성들로 표현된 교통사고 데이터로부터 유용한 패턴을 발견하기 위해 규칙 학습 기반의 데이터 마이닝 기법인 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법을 적용하였다. 연관규칙 학습기법은 비지도 학습 기법의 하나로 데이터 내에서 동시에 많이 등장하는 아이템(item)들을 찾아 규칙의 형태로 가공해 주며, 서브그룹 발견기법은 사용자가 지정한 대상 속성이 결론부에 나타나는 규칙을 학습하는 지도학습 기반 기법으로 일반성과 흥미도가 높은 규칙을 학습한다. 규칙 학습 시 사용자의 의도를 반영하기 위해서는 하나 이상의 관심 속성들을 조합한 합성 속성을 만들어 규칙을 학습할 수 있다. 규칙이 도출되고 나면 후처리 과정을 통해 중복된 규칙을 제거하고 유사한 규칙을 일반화하여 규칙들을 더 단순하고 이해하기 쉬운 형태로 가공한다. 교통사고 데이터를 대상으로 두 기법을 적용한 결과 대상 속성을 지정하지 않고 연관규칙 학습기법을 적용하는 경우 사용자가 쉽게 알기 어려운 속성 사이의 숨겨진 관계를 발견할 수 있었으며, 대상 속성을 지정하여 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법을 적용하는 경우 파라미터 조정에 많은 노력을 기울여야 하는 연관규칙 학습기법에 비해 서브그룹 발견기법이 흥미로운 규칙들을 더 쉽게 찾을 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.78-80
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• 1999

전자상거래는 서비스 제공자마다의 특정 인터페이스를 가진다. 그렇기 때문에 사용자는 원하는 결과를 얻고자 검색에 많은 시간과 노력을 투자해야 한다. 그래서 여러 쇼핑몰을 통합하여 사용자에게 결과를 제공하는 쇼핑 에이전트가 현재 여러 분야에서 연구되고 있다. 그러나 현재 개발된 쇼핑 에이전트들은 대부분 새로운 도메인이 추가되면 쇼핑몰에 대한 규칙을 수동작성 해야 한다는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 기존 쇼핑 에이전트의 이러한 한계를 극복하기 위한 쇼핑몰 학습을 위한 패턴생성 알고리즘을 제안하고, 이 알고리즘을 이용한 시스템을 구현하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 제36회 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2909-2911
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• 2005

본 논문에서는 SCORM을 기반으로 하는 LMS 상에 수많은 컨텐츠들이 있을 경우, 적은 노력으로도 원하는 컨텐츠에 접근할 수 있도록 도움을 주는 컨텐츠 추천 기법을 제안하였다. 이 기법은 각 학습자별로 컨텐츠 이용도 성향을 분석한 후 분석된 결과를 바탕으로 사용자에게 현재 이용하고 있는 컨텐츠와 가장 연관성이 높다고 판단되는 컨텐츠를 연관규칙을 응용한 방법을 이용하여 추천한다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제8권
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• pp.343-353
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• 1999

최근 인간의 인지발달을 사회문화적 관점에서 연구하려는 노력이 커지고 있다. 특히, 학교 밖에서의 수학과 학교 내에서의 수학을 비교하고, 학교 밖의 일상적 활동에서의 수학적 지식에 대한 관심이 커지고 있다. 본 연구에서는 직접적인 교수가 아닌 상황에서의 수학적 지식 형성을 살펴보고 이를 학교 수학과 어떻게 연결시킬 것인지에 대하여 논하고자 한다. 이를 위하여 구체적으로 인지와 상황과의 관계, 인지발달과 사회문화적 관계를 논하고, 일상적 상황에서의 수학학습에 대하여 기술한다.

• 한국정보컨버전스학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.59-65
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• 2012

국내 전문대학 우수교수학습센터의 홈페이지를 분석하였다. 우수교수학습센터란 한국전문대학교육협의회에서 2010년부터 3년간 선정한 9개의 교수학습센터를 말한다. 대체로 홈페이지의 구성은 센터소개, 교수지원, 학습지원, 이러닝지원, 서비스, 매체지원, 자료실, 커뮤니티 등으로 구성되어있으며, 전문대학 우수교수학습센터 홈페이지의 유사점과 차이점 및 특이점을 홈페이지 메뉴 및 활성화 정도에 따라 확인하고 분석한다. 현재 활성화를 위해 노력하고 있는 전문대학 교수학습센터들의 홈페이지가 가져야 할 기능들과 방향을 제시하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.228-230
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• 2018

최근 들어 각 대학에서는 교양과목에서 프로그래밍 관련 강좌를 많이 개설하고 있다. 하지만 학습자들은 프로그래밍 학습을 매우 어렵게 생각하고 있으며, 관심과 흥미를 높이기 위한 노력들이 계속되고 있다. 특히 기존 연구에서는 남학생과 여학생의 프로그래밍 학습에 대한 차이가 있음이 많이 발견되었다. 본 연구에서는 교양 프로그래밍 강좌의 수강생들의 회복탄력성을 분석하였다. 399명을 대상으로 사전검사를 진행하였는데, 남학생이 여학생보다 회복탄력성의 평균은 높지만 편차가 더 크다는 것은 알 수 있었다. 본 연구를 통하여 프로그래밍 학습에 대한 학습자의 학습전략을 위한 방안을 모색할 수 있다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제5권3호
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• pp.275-295
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• 2003

본 논문에서는 교수·학습 방법을 중심으로 우리 나라 초등학교 수학교육의 실제를 이해하기 위하여, 선행 연구 고찰, 설문 조사, 수업 관찰 등을 실시하고 그 결과를 분석하였다. 본 연구의 결과, 초등학교 수학과에서 널리 활용하는 교수·학습 방법은 강의법(또는 발문 중심의 방법), 활동 중심의 방법, 소집단 협동 학습 방법, 공학적 도구 활용 방법인 것으로 나타났다. 본 연구에서 교수·학습 방법과 관련하여 가장 미흡한 것으로 분석된 점은, 교사들이 추구하고 있는 교수·학습 방법이 다소간은 외형적인 충실함에 치중하는 경향이 있다는 것이다. 그러므로, 어떤 특정한 교수·학습 방법을 활용하여 수업을 진행한다고 할 때, 그 방법의 절차적인 순서와 같은 외형적인 측면과 함께, 그 교수·학습 방법에서 본질적으로 목적으로 하고 있는 부분이 무엇인가를 파악하고 그것을 실현하기 위해 노력할 필요가 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1995년도 제7회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.30-34
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• 1995

신경망을 이용하는 연속 음성 인식에서 학습이라 함은 인위적으로 분할된 음성 데이타를 토대로 진행되는 것이 지배적이었다. 그러나 분할된 음성데이타를 마련하기 위해서는 많은 시간과 노력, 숙련 등을 요구할 뿐만아니라 그 자체가 인식도메인의 변화나 확장을 어렵게 하는 하나의 요인 되기도 한다. 그래서 분할된 음성데이타의 사용을 가급적 피하고 그러면서도 성능을 떨어뜨리지 않는 신경망 학습법들이 나타나고 있다. 본 논문에서는 학습된 인식기를 이용하여 자동으로 한국어 음성데이타를 분할한 후 그 분할된 데이타를 이용하여 다시 인식기를 재학습시켜나가는 반복 과정을 소개하고자 한다. 여기에는 TDNN이 인식기로 사용되며 인식단위는 음소이다. 학습은 cross-validation 기법을 이용하여 제어된다.