• 한국융합학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.375-383
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• 2020

본 연구는 임상실무에 접하기 전 표준화환자를 활용한 정신간호 융합 시뮬레이션 실습을 받은 간호학생의 학습 만족도와 전이동기와의 관계에서 학습자기효능감의 매개효과를 확인하기 위한 서술적 조사 연구이다. 연구대상은 144명의 3학년 간호학생이었다. 자료분석은 기술통계, t-test, one-way ANOVA, 상관분석을 하였고, Baron & Kenny의 다중회귀분석과 Sobel test를 하였다. 연구결과, 학습만족도와 학습자기효능감(r=.686, p<.001), 학습만족도와 전이 동기(r=.633, p<.001), 학습자기효능감과 전이동기(r=.804, p<.001)간 유의한 상관관계가 있었다. 학습자기효능감은 학습만족도와 전이동기와의 관계에서 부분매개효과가 있는 것으로 확인되었다.(Z=7.63, p<.001). 교육에서 습득한 지식과 기술을 실무에 적용하고자 하는 전이동기를 높이기 위해서 간호대학생의 학습자기효능감을 높일 수 있는 전략이 요구된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.655-657
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• 2021

인공지능 알고리즘을 이용한 유방암의 조기진단에 관련된 연구는 최근들어 활발하게 진행되고 있으나, 사용자의 목적에 맞는 처리속도 및 정확도 등에 다양한 한계점을 보인다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 ImageNet에서 학습된 ResNet 모델을 현미경 기반 암세포 이미지에서 활용이 가능한 다단계 전이 학습을 제안하고, 이를 다시 전이 학습하여 초음파 유방암 영상을 양성 및 악성으로 분류하는 실험을 진행하였다. 제안된 다단계 전이 학습 알고리즘은 초음파 유방암 영상을 분류하였을 때 96% 이상의 정확도를 보였으며, 향후 암 세포주 및 실시간 영상처리 등의 추가를 통해 보다 높은 활용도와 정확도를 보일 것으로 기대한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.97-102
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• 2017

형태소 분석과 의존 파싱은 자연어 처리 분야에서 핵심적인 역할을 수행하고 있다. 이러한 핵심적인 역할을 수행하는 형태소 분석과 의존 파싱에 대해 일괄적으로 학습하는 통합 모델에 대한 필요성이 대두 되었고 이에 대한 많은 연구들이 수행되었다. 기존의 형태소 분석 & 의존 파싱 통합 모델은 먼저 형태소 분석 및 품사 태깅에 대한 학습을 수행한 후 이어서 의존 파싱 모델을 학습하는 파이프라인 방식으로 진행되었다. 이러한 방식의 학습을 두 번 연이어 진행하기 때문에 시간이 오래 걸리고 또한 형태소 분석과 파싱이 서로 영향을 주지 못하는 단점이 존재하였다. 본 논문에서는 의존 파싱에서 형태소 분석에 대한 전이 액션을 포함하도록 전이 액션을 확장하여 한국어 형태소 분석 & 의존파싱에 대한 통합모델을 제안하였고 성능 측정 결과 세종 형태소 분석 데이터 셋에서 F1 97.63%, SPMRL '14 한국어 의존 파싱 데이터 셋에서 UAS 90.48%, LAS 88.87%의 성능을 보여주어 기존의 의존 파싱 성능을 더욱 향상시켰다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.97-102
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• 2017

형태소 분석과 의존 파싱은 자연어 처리 분야에서 핵심적인 역할을 수행하고 있다. 이러한 핵심적인 역할을 수행하는 형태소 분석과 의존 파싱에 대해 일괄적으로 학습하는 통합 모델에 대한 필요성이 대두 되었고 이에 대한 많은 연구들이 수행되었다. 기존의 형태소 분석 & 의존 파싱 통합 모델은 먼저 형태소 분석 및 품사 태깅에 대한 학습을 수행한 후 이어서 의존 파싱 모델을 학습하는 파이프라인 방식으로 진행되었다. 이러한 방식의 학습을 두 번 연이어 진행하기 때문에 시간이 오래 걸리고 또한 형태소 분석과 파싱이 서로 영향을 주지 못하는 단점이 존재하였다. 본 논문에서는 의존 파싱에서 형태소 분석에 대한 전이 액션을 포함하도록 전이 액션을 확장하여 한국어 형태소 분석 & 의존파싱에 대한 통합모델을 제안하였고 성능 측정 결과 세종 형태소 분석 데이터 셋에서 F1 97.63%, SPMRL '14 한국어 의존 파싱 데이터 셋에서 UAS 90.48%, LAS 88.87%의 성능을 보여주어 기존의 의존 파싱 성능을 더욱 향상시켰다.

• 직업교육연구
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• 제37권2호
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• pp.167-190
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• 2018

최근 계속교육을 통한 직업능력을 개발하기 위해 일과 학습을 병행하는 직장인들이 증가하고 있다. 본 연구는 대학원에 재학하는 직장인을 대상으로 일과 학습을 병행하며 나타나는 학습과 전이에 영향을 미치는 학교와 일터활동요소들을 살펴봄으로써 이들의 학습과 전이를 촉진하기 위한 시사점을 제시하고자 하였다. 구체적으로 문화역사적 활동이론을 토대로 학교와 일터에서의 활동체계를 분석하고, 이러한 요소들이 대학원에 재학하며 일과 학습을 병행하는 직장인의 학습과 발달적 전이에 어떠한 영향을 미치는지를 검증하였다. 이를 위해 대학원에 재학하는 직장인 13명의 심층면담을 통해 얻은 연구결과를 바탕으로 설문조사를 위한 연구모형을 설정하고, 설문문항을 구성하여 조사연구를 실시했다. 대학원에 재학하면서 일과 학습을 병행하는 직장인 총 288명이 응답한 설문자료를 바탕으로 기술통계분석 및 상관관계분석, 중다회귀분석방법을 사용하여 자료를 분석하였다. 연구결과, 학교활동요소에서 경쟁력 강화, 전공에서의 역할, 교수와의 상호작용 변수와 일터활동요소에서 객체인 관계향상, 자아실현 변수는 학습에 유의미한 영향을 미쳤다. 학교활동요소에서 수업참여의 적극성, 전공에서의 역할, 교수와의 상호작용 변수와 일터활동요소에서 자아실현, 직장에서의 역할, 상사와의 상호작용, 업무시스템의 체계화는 발달적 전이에 유의미한 영향을 미쳤다. 이와 같은 결과들을 바탕으로 일과 학습을 병행하는 직장인의 학습과 전이를 촉진시키기 위한 학교와 일터에서의 노력에 대해 논의하였으며, 후속연구를 위해 제언하였다.

• 시큐리티연구
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• 제51호
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• pp.61-78
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• 2017

이 연구는 해양경찰 조직의 학습전이풍토가 교육훈련의 전이효과에 미치는 영향을 경험적으로 검증하고 이를 바탕으로 전이효과를 높이기 위한 정책적 제언을 목적으로 수행되었다. 이를 위해서 해양경찰교육원의 협조를 받아 해양경찰교육원에 입교한 해양경찰 공무원 526명을 대상으로 설문을 실시하였다. 먼저 선행연구를 바탕으로 학습전이풍토의 하위요인 상사의 지원, 동료의 지원, 조직의 변화가능성을 독립변수로 설정하여 회귀분석을 실시하였다. 그 결과 상사의 지원이 높을수록, 동료의 지원이 높을수록, 조직의 변화가 능성이 높을수록 교육훈련의 전이효과가 높아지는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과를 바탕으로 교육훈련 설계에 있어 실무자와 감독자의 참여, 장기적인 교육계획의 수립 등을 교육훈련의 전이효과를 높일 수 있는 방안으로 제시하였다. 이 연구는 판단적 표집을 사용하여 연구결과를 전체 해양경찰관에 대해 일반화하는데 일정한 한계가 있으나 해양경찰을 대상으로 조직의 학습전이풍토가 교육훈련에 미치는 영향에 대하여 최초로 경험적 연구를 수행하였고 교육훈련의 전이효과를 높이기 위한 정책적 제언을 했다는 점에서 연구의 의의가 있다고 할 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.35-36
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• 2021

딥러닝을 이용한 이미지 처리에서 데이터 셋이 반드시 필요하다. 월패드는 널리 보급되는 다양한 성능을 포함한 IoT가전으로 그 기능의 사용을 돕기 위해서는 해당 월패드에 해당하는 매뉴얼을 제공해야 하고 이를 위해 딥러닝을 이용한 월패드 분류를 이용 할 수 있다. 하지만 월패드 중 일부 모델은 화면의 전반사가 매우 심해 기존의 작은 데이터 셋으로는 딥러닝을 이용한 이미지 분류 성능이 좋지 못하다. 본 논문은 이를 해결하기 위해 추가적으로 데이터 셋을 구축하고 이를 이용해 대규모 데이터로 사전 학습된 VGG16, VGG19, ResNet50, MobileNet 등을 이용해 전이학습을 통해 월패드를 분류한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.550-552
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• 2022

최근 사물인터넷(IoT) 기기가 활성화됨에 따라 웨어러블 장치 환경에서 장기간 모니터링 및 수집이 가능해짐에 따라 생체 신호 처리 및 ECG 분석 연구가 활성화되고 있다. 그러나, ECG 데이터는 부정맥 비트의 불규칙적인 발생으로 인한 클래스 불균형 문제와 근육의 떨림 및 신호의 미약등과 같은 잡음으로 인해 낮은 신호 품질이 발생할 수 있으며 훈련용 공개데이터 세트가 작다는 특징을 갖는다. 이 논문에서는 ECG 1D 신호를 2D 스펙트로그램 이미지로 변환하여 잡음의 영향을 최소화하고 전이학습과 메타학습의 장점을 결합하여 클래스 불균형 문제와 소수의 데이터에서도 빠른 학습이 가능하다는 특징을 갖는다. 따라서, 이 논문에서는 ECG 스펙트럼 이미지를 사용하여 2D-CNN 메타-전이 학습 기반 부정맥 분류 기법을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.395-396
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• 2022

본 논문에서는 블록 프로그래밍 언어를 선행조직자로 하여 텍스트 프로그래밍 언어를 학습하는 도구 활용 전략을 연구하였다. 텍스트 프로그래밍 언어는 파이썬이며, 블록 프로그래밍 언어는 엔트리, 활용하는 도구는 주피터 노트북으로 선정하였다. 주피터 노트북을 활용한 블록 프로그래밍 언어 선행조직자 학습 전략은 code cell에 IPython.display.IFrame 클래스를 활용하여 결과 창에 엔트리 작업환경을 불러와 선행조직자로 제시하여 엔트리를 학습 후 code cell에서 파이썬으로 학습한다. 주피터 노트북을 통해 블록 프로그래밍 언어를 선행조직자로 제시 후 텍스트 프로그래밍 언어를 제시함으로써 텍스트 프로그래밍 언어를 학습할 때 인지적 부담을 줄어들고 긍정적 전이가 일어나 효과적인 학습이 될 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.269-274
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• 2023

질의응답 (Question Answering)은 주어진 질문을 이해하여 그에 맞는 답변을 생성하는 자연어 처리 분야의 핵심적인 기계 독해 작업이다. 현재 대다수의 자연어 이해 작업은 사전학습 언어 모델에 미세 조정 (finetuning)하는 방식으로 학습되고, 질의응답 역시 이러한 방법으로 진행된다. 하지만 미세 조정을 통한 전이학습은 사전학습 모델의 크기가 커질수록 전이학습이 잘 이루어지지 않는다는 단점이 있다. 게다가 많은 양의 파라미터를 갱신한 후 새로운 가중치들을 저장하여야 한다는 용량의 부담이 존재한다. 본 연구는 최근 대두되는 deep prompt tuning 방법론을 한국어 추출형 질의응답에 적용하여, 미세 조정에 비해 학습시간을 단축시키고 적은 양의 파라미터를 활용하여 성능을 개선했다. 또한 한국어 추출형 질의응답에 최적의 prompt 길이를 최적화하였으며 오류 분석을 통한 정성적인 평가로 deep prompt tuning이 모델 예측에 미치는 영향을 조사하였다.