• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2010.01a
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• pp.31-35
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• 2010

현대 지식정보화 사회에서 학생들의 자기 주도적 학습능력을 중시하는 시대적 요구에 따라 본 연구에서는 스크래치 프로그래밍 교육을 통하여 학생들의 자기 주도적 학습능력에 가장 많은 영향을 미치는 상위인지능력을 향상시키기 위한 방안을 제시하고자 한다. 기존의 여러 교육용 프로그래밍 교육은 그 자체의 기능을 익히는데 너무 많은 시간과 노력이 소요되어 정작 프로그래밍 교육을 통해 얻고자 하는 것을 얻기에는 부족함이 많이 있었다. 하지만 최근 개발된 교육용 프로그램 스크래치는 기존에 교육용 프로그램이 갖고 있던 여러 가지 단점을 보완하고 보다 쉬운 프로그래밍 교육을 통해 논리력이나 문제해결력 같은 고인지 사고능력을 길러줄 수 있다. 자신의 인지상태를 탐색하고 학습 혹은 문제 해결 과정에 필요한 인지적 자원을 분석하며 능동적으로 조정하는 인지적 상호작용의 총합인 상위인지능력의 향상에 중점을 둔 스크래치 프로그래밍 교육을 통해 학생들의 상위인지능력을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2005.08a
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• pp.304-313
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• 2005

RSS와 같은 신디케이션 기술은 사용자가 스스로 웹사이트에 접근하지 않아도, 새롭게 업데이트 되는 정보가 있을 때마다 RSS Aggregator를 통해 사용자에게 알려줌으로써 편리성을 가져다준다. 이러한 기술을 이용한다면 학습자들은 새로운 웹 문서가 게시될 때마다 해당 사이트를 방문할 필요 없이, 자동으로 신규 정보만 얻어오는 학습 자료의 습득 도구로서 활용이 가능하다. 하지만, 정의가 새롭게 추가되는 여부만을 판단하는 기존의 RSS Aggregator의 경우에 등록된 채널수가 늘어갈수록 사용자는 자신이 원하는 정보를 찾기 위해, 정보를 분류하고 검색하는 작업에 많은 노력을 기울여야한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고 사용자에게 의다 효율적인 정보 전달을 위해, 사용자 스스로 관심분야를 생성하여, 사용자에게 전달되는 신규자료는 각 분야에 자동적으로 분류되며, 사용자가 지정해 놓은 조건에 적합하도록 콘텐츠를 제공 받을 수 있는 시스템을 설계하였다. 신규자료를 분야에 자동적으로 분류하기 위해 초기 분류된 문서로부터 분야별 색인어 추출 방안을 제안하고자 한다.

• Communications of Mathematical Education
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• v.19 no.1 s.21
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• pp.151-165
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• 2005

효과적인 교육을 위한 다양한 연구들이 진행되어 왔지만, 이러한 결과를 실제 수업현장에 적용하기에는 많은 시간과 노력 등이 필요하여 잘 활용되지 못하고 있는 것이 현실이다. 따라서 교실 수업, 특히 지필 위주의 수업에서는 여전히 따분해하며 집중하지 못하는 학생들을 흔하게 볼 수 있다. 본 연구에서는 학생들의 적극적 참여를 통한 효과적인 교육을 구현하기 위한 방안으로 구성주의적 교수학습 방안과 정보 기술을 기반으로 교수자와 개별 학생들 사이의 실시간 상호작용을 극대화시키는 교수방안을 제안하고자 한다. 구현 사례로 통계적 추정의 표본추출 단원에 적용할 수 있는 교수학습 모형과 시스템을 제시한다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.111-116
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• 2016

의미역은 자연어 문장의 서술어와 관련된 논항의 역할을 설명하는 것으로, 주어진 서술어에 대한 논항인식(Argument Identification) 및 분류(Argument Labeling)의 과정을 거쳐 의미역 결정(Semantic Role Labeling)이 이루어진다. 이를 위해서는 격틀 사전을 이용한 방법이나 말뭉치를 이용한 지도 학습(Supervised Learning) 방법이 주를 이루고 있다. 이때, 격틀 사전 또는 의미역 주석 정보가 부착된 말뭉치를 구축하는 것은 필수적이지만, 이러한 노력을 최소화하기 위해 본 논문에서는 비모수적 베이지안 모델(Nonparametric Bayesian Model)을 기반으로 서술어에 가능한 의미역을 추론하는 비지도 학습(Unsupervised Learning)을 수행한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06b
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• pp.553-557
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• 2008

현재 컴퓨터 응용프로그램을 개발하기 위해 많은 프로그래밍 언어가 존재한다. 사용자는 사용 목적에 따라 그에 맞는 새로운 프로그래밍 언어를 학습하고 사용한다. 그러나 프로그래밍 언어를 학습하고 사용하기 위해서는 많은 시간과 노력이 필요하기 때문에 사용자의 언어 학습의 비용과 시간을 줄이기 위해 두 언어간에 변환을 가능하게 해주는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 기존의 어휘 분석, 구문 분석 등의 여러 단계를 거치는 방법과는 다른 토큰 매핑 테이블과 XML로 기술한 변환 규칙을 통한 새로운 언어 변환을 위한 설계 방법을 제시함으로써 재사용성과 생산성을 높일 수 있는 것으로 기대된다.

• 한국디지털정책학회:학술대회논문집
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• 2006.06a
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• pp.443-449
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• 2006

인터넷과 정보 통신 기술의 발전은 비즈니스를 변화시켰고, 교육산업에도 큰 변화를 가져오고 있다. 또한 교육환경과 방법 등에 대하여 다양한 변혁을 가져오고 있다. e-Learning으로 대변되는 교육의 변화는 교육의 패러다임을 변화시키고 있으며, 다양한 요구가 증가하고 있다. e-Learning은 현재 정부차원에서 적극적인 지원을 하여 확산시키고자 많은 노력을 하고 있다. 그러나 중고생을 대상으로 하는 학습사이트의 교육 컨텐츠에 대한 사용자 만족도에 관한 연구는 미비한 실정이다. 이에 본 연구는 e-Learning에 대한 사용자 만족도를 조사하여서 사용자 만족도를 항상 시킬 수 있는 양질의 컨텐츠를 설계하고 개발 할 수 있는 방안에 대해 연구해 보고자 한다.

• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• 2012.05a
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• pp.207-225
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• 2012

한국이 탈추격에 진입하였으며 이에 대응한 새로운 기술혁신전략이 필요하다고 제기되고 있는데, 본 연구에서는 이를 산업연관표에 기반한 산업별 생산방식 변화 등의 분석을 통하여 확인하며, 산업별 인력 구성의 변화를 중심으로 새로운 기술혁신전략을 모색하였다. 인력양성과 활용의 측면을 중심으로 한 학습과정(leaning process)이 R&D 등 혁신노력과 성공적으로 조응될 때 기대한 혁신성과가 실현될 수 있음을, 28산업분류 수준에서 대학 전공의 일에서의 유용성과 R&D투입간 조응성을 통하여 분석하고, 이러한 사항이 국가수준의 혁신정책에 통합되어야 함을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.1011-1014
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• 2002

최근 대규모 네트워크 데이터에 대한 패턴을 분석하기 위한 연구에 대하여 관심을 가지고 침입탐지 시스템을 개선하기 위해 노력하고 있다. 특히, 이러한 광범위한 네트워크 데이터 중에서 침입을 목적으로 하는 데이터에 대한 탐지 능력을 개선하기 위해 먼저, 광범위한 침입항목들에 대한 탐지 적용기술을 학습하고, 그 다음에 데이터 마이닝 기법을 이용하여 침입패턴 인식능력 및 새로운 패턴을 빠르게 인지하는 적용기술을 제안하고자 한다. 침입 패턴인식을 위해 각 네트워크에 돌아다니는 관련된 패킷 정보와 호스트 세션에 기록되어진 자료를 필터링하고, 각종 로그 화일을 추출하는 프로그램들을 활용하여 침입과 일반적인 행동들을 분류하여 규칙들을 생성하였으며, 생성된 새로운 규칙과 학습된 자료를 바탕으로 침입탐지 모델을 제안하였다. 마이닝 기법으로는 학습된 항목들에 대한 연관 규칙을 찾기 위한 연역적 알고리즘을 이용하여 규칙을 생성한 사례를 보고한다. 또한, 추출 분석된 자료는 리눅스 기반의 환경 하에서 다양하게 모아진 네트워크 로그파일들을 분석하여 제안한 방법에 따라 적용한 산출물이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.111-116
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• 2016

의미역은 자연어 문장의 서술어와 관련된 논항의 역할을 설명하는 것으로, 주어진 서술어에 대한 논항 인식(Argument Identification) 및 분류(Argument Labeling)의 과정을 거쳐 의미역 결정(Semantic Role Labeling)이 이루어진다. 이를 위해서는 격틀 사전을 이용한 방법이나 말뭉치를 이용한 지도 학습(Supervised Learning) 방법이 주를 이루고 있다. 이때, 격틀 사전 또는 의미역 주석 정보가 부착된 말뭉치를 구축하는 것은 필수적이지만, 이러한 노력을 최소화하기 위해 본 논문에서는 비모수적 베이지안 모델(Nonparametric Bayesian Model)을 기반으로 서술어에 가능한 의미역을 추론하는 비지도 학습(Unsupervised Learning)을 수행한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2006.11a
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• pp.245-249
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• 2006

구문분석 말뭉치를 구축하는 작업은 문법 전문가의 많은 시간과 노력을 필요로 하기 때문에, 문법 전문가의 수작업을 감소시켜 줄 수 있는 방법이 연구되고 있다. 기존 방법 중 하나로 구문패턴을 사용하는 방법이 있는데, 이 방법은 두 개의 구문패턴이 완벽하게 일치하는 경우에만 구문패턴을 적용하는 방법이다. 본 논문은 신경망을 사용하여 구문패턴을 학습하고, 다시 구문분석 말뭉치를 구축하는데 학습된 신경망을 적용하는 방법을 사용한다. 소량의 말뭉치에서 실험한 결과, 본 논문에서 사용한 방법이 기존의 방법보다 12%이상의 수작업 감소율을 나타냈다.