• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.60-63
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• 2008

개인화 장비 기술의 발달과 함께 최근 모바일 디바이스는 카메라, MP3 플레이어 등 다양한 기능을 포함하고 있으며, 많은 사용자가 이를 사용하고 있다. 모바일 디바이스는 사용자가 항상 휴대하기 때문에 사용자 정보를 습득하기에 유용하며 따라서 이로부터 수집된 다양한 정보를 바탕으로 최근 여러가지 서비스를 제공하기 위한 노력이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 사용자의 모바일 로그를 바탕으로 행동 패턴을 파악하여 사용자가 앞으로 취할 행동을 예측하고자 하며, 이 과정에서 다양한 행동 패턴 중 정확한 행동 예측을 수행하기 위해 다음과 같은 방법을 활용하였다. 장소, 시간, 요일 정보를 함께 사용하여 동적 베이지안 네트워크를 이용해 시간 변화에 따른 사용자 행동 패턴을 학습하였으며, 개인 사용자 모델과 전체 사용자 모델을 따로 학습함으로써 더 정확한 행동 패턴의 학습이 가능하도록 하였다. 실험을 위해 대학생들로부터 수집된 모바일 로그를 통해 제안하는 행동 예측 모델의 성능을 확인한 결과 77~94%의 예측 정확도를 보임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.69-72
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• 2008

본 논문은 언어의 통계적 특징을 이용하여 범용의 문장경계 인식기를 제안한다. 제안하는 방법은 대량의 코퍼스 내에서 사용되고 있는 문장 경계를 기준으로 음절 및 어절 등의 자질을 이용하여 통계적 특징을 추출하고 다양한 기계학습 기법을 사용하여 문장경계를 인식하고자 하였다. 또한 특정 언어나 도메인에 제한적이지 않고 범용적인 자질만을 사용하려고 노력하였다. 언어의 특성상 문장의 구분이 애매한 경우 또는 잘못 사용 된 구두점 등의 경우에도 적용 가능하도록 다양한 자질을 사용하여 실험하였으며, 한국어와 영문 코퍼스에 대해서 동일한 자질을 적용하여 실험하여 본 논문에서 제시한 자질들이 한국어 및 다른 언어권의 언어에도 적용될 수 있는 범용적인 자질임을 확인할 수 있었다. 한국어 문장경계 인식을 위한 기계학습 및 실험을 위해서 세종계획 코퍼스를 사용하였으며, 성능척도로는 정확률과 재현율을 사용하였으며, 실험결과 제안한 방법으로 99%의 정확률과 99.2%의 재현율을 보였다. 영문의 경우는 Wall Street Journal 코퍼스를 사용하였으며, 동일한 자질을 적용하여 실험한 결과 98.9%의 정확률과 94.6%의 재현율을 보였다.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.5 no.2
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• pp.79-89
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• 2002

The purpose of this study is to examine the correlations between the computer game strategies that are to be mastered according to the frequency of using games and the learning strategies, and to make sure of if there is any significant difference in their attainment degrees of studies or not. On the whole, a statistically significant difference was found in the relations between the game strategies and the learning strategies, and the study attainment degrees also showed a statistically significant difference. In other words, the computer game can possibly help students improve their study strategies, accordingly, increase their study attainment extents. In case that students successfully use the computer game, it can make an effective influence on their improving the studying strategies.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.873-876
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• 2017

최근 정보검색의 효율성을 위해 데이터를 분석하여 해당 데이터를 가장 잘 나타내는 연관단어를 추출 및 추천하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 현재 관련 연구들은 출현 빈도수를 사용하는 방법이나 LDA와 같은 기계학습 기법을 활용해 데이터를 분석하여 연관단어를 생성하는 방법을 제안하고 있다. 기계학습 기법은 결과 값을 찾는데 사용되는 특징들을 전문가가 직접 설계해야 하며 좋은 결과를 내는 적절한 특징을 찾을 때까지 많은 시간이 필요하다. 또한, 파라미터들을 직접 설정해야 하므로 많은 시간과 노력을 필요로 한다는 단점을 지닌다. 이러한 기계학습 기법의 단점을 극복하기 위해 인공신경망을 다층구조로 배치하여 데이터를 분석하는 딥러닝이 최근 각광받고 있다. 본 논문에서는 기존 기계학습 기법을 사용하는 연관단어 추출연구의 한계점을 극복하기 위해 딥러닝을 활용한다. 먼저, 인공신경망 기반 단어 벡터 생성기인 Word2Vec를 사용하여 다양한 텍스트 데이터들을 학습하고 룩업 테이블을 생성한다. 그 후, 생성된 룩업 테이블을 바탕으로 인공신경망의 한 종류인 합성곱 신경망을 활용하여 사용자가 입력한 주제어와 관련된 최근 뉴스데이터를 분석한 후, 주제별 최신 연관단어를 추출하는 시스템을 제안한다. 또한 제안한 시스템을 통해 생성된 연관단어의 정확률을 측정하여 성능을 평가하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.34 no.2
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• pp.112-122
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• 2007

Training a statistical model for semantic role labeling requires a large amount of manually tagged corpus. However. such corpus does not exist for Korean and constructing one from scratch is a very long and tedious job. This paper suggests a modified algorithm of self-training, an unsupervised algorithm, which trains a semantic role labeling model from any raw corpora. For initial training, a small tagged corpus is automatically constructed iron case frames in Sejong Electronic Dictionary. Using the corpus, a probabilistic model is trained incrementally, which achieves 83.00% of accuracy in 4 selected adverbial cases.

• Journal of Engineering Education Research
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• v.3 no.2
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• pp.24-30
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• 2000

Internet application for education has drawn interests in recent time. Usually the method of communication was unidirectional, which means teachers posted educational material on a server and students received them. Even the usage of WWW can't overcome the restriction of unidirectional communication problem. In order to solve this problem, researchers and commercial vendors began to provide packages for bidirectional solution. WBT(Web Based Test) is important subject in this viewpoint. In this paper, the development and application of the 'Module Study' will be presented. The system realize the powerful personalized tutoring, which is even beyond the capability of conventional WBT, and propose a new direction of Web Based Learning.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.8B no.6
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• pp.675-684
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• 2001

This paper describes a method for stemming of Korean language by using unsupervised learning from raw corpus. This technique does not require a lexicon or any language-specific knowledge. Since we use unsupervised learning, the time and effort required for learning is negligible. Unlike heuristic approaches that are theoretically ungrounded, this method is based on widely accepted statistical methods, and therefore can be easily extended. The method is currently applied only to Korean language, but it can easily be adapted to other agglutinative languages, since it is not language-dependent.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2006.10e
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• pp.32-39
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• 2006

본 논문은 한국어정보처리 과정에서 구문 관계를 의미 관계로 사상하는 의미역 결정 문제에 대해 다루고 있다. 한국어의 경우 대량의 학습 말뭉치를 구하기 힘들며, 이를 구축하기 위해서는 많은 시간과 노력이 필요한 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 학습 말뭉치를 직접 태깅하지 않고 격틀사전을 이용하여 자동으로 학습 말뭉치를 구축하고 간단한 확률모델을 적용하여 점진적으로 모델을 학습하는 수정된 self-training 알고리즘을 사용하였다. 실험 결과, 4개의 부사격 조사에 대해 평균적으로 81.81%의 정확률을 보였으며, 수정된 self-training 방법은 기존의 방법에 비해 성능 및 실행시간에서 개선된 결과를 보였다.

• Communications of Mathematical Education
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• v.9
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• pp.227-239
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• 1999

영재교육의 이론적 근거를 제시한 연구물이 국내에는 그다지 많지 않다. 뿐만 아니라 지금 한국과학재단에서 지원하고 있는 전국의 9개 대학 과학영재교육센터 역시 실천적인 차원의 활동을 벗어나지 못하고 있다. 외국의 대학부설 연구소들이 30년 이상 이와 같은 연구와 서비스를 지속적으로 실천해오고 있는 사례들을 우리는 쉽게 찾을 수 있다는 점을 거울 삼아 모처럼 마련된 국가적 차원의 지원을 토대로 그 바람직한 실천과 연구를 위한 방안을 다음과 같이 제시해본다. 첫째, 질적 연구의 집적에 힘써야 한다. 영재교육이라는 특수한 상황을 전제로 할 때는 더구나 그렇듯이 일반화를 전제로 한 양적 연구보다는, 사례연구와 같은 질적 연구물들의 집적에 노력을 아끼지 말아야할 것이다. 둘째, 교수-학습 활동은 활동이론과 구성주의 이론의 적절한 조화가 요망된다. 구성주의 이론에 입각한 교수-학습 활동의 모습을 단적으로 말하자면, 학습자 자신이 주어진 문제 상황에서의 탐구를 통하여, ‘구체적인 것에서 추상적인 것으로’ 나아가 스스로 지식을 구성하는 것이다. 그러나, 활동이론에 입각한 교수-학습 활동의 요지는 활동은 정말로 전형적인 활동에 국한하고 나머지는 교사의 설명에 의해 학습자들이 ‘추상적인 것에서 구체적인 것으로의 소급’이 가능하도록 하는 것이다. 완전히 정반대의 주장을 하는 것 같으면서도 일면 그 타당성들을 갖고 있는 것으로 볼 수 있다. 셋째, 학제적 ${\cdot}$ 통합적 연구가 절실하다. 연구의 측면에서 수학반 아동과 과학반 아동들의 활동상의 차이점이나 유사점 등에 대한 질적 연구를 시도해보는 것은 매우 의미있는 일이 될 것이다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.372-376
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• 2008

Nowadays, active teachers expend much time and effort in preparing for classes. Especially, the basic formative calsses in art education have much effect when they are done with a lot of material(plaster casts, etc.) and lighting effect, but not in real. Proposed web-based learning instrument makes possible basic formative classes with simple operation by loading several materials and lighting operator on the web. In this paper, we propose web-based learning instrument to improve basic formative classes. Students will easily be able to express shadow and shade by lights with this web-based learning instrument in basic formative classes.