• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.71-75
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• 2020

오픈북 질의응답 문제는 올바른 정답을 고르기 위해 사람들끼리 공유하고 있는 상식정보가 필요한 질의로 이루어져있다. 기계가 사람과 달리 상식 정보를 이용하여 결론을 도출하는 상식 추론을 하기 위해서는 적절한 상식 정보를 논리적으로 사용하여야 한다. 본 연구에서는 적절한 상식정보의 선택과 논리적 추론을 위하여, 질의에 대한 Abstract Meaning Representation (AMR) 그래프를 이용하여 적절한 상식 정보를 선택하고 그의 해석을 용이하게 만들었다. 본 연구에서 제안한 상식 그래프 경로 학습 모델은 오픈북 질의응답 문제에서 대표적 언어모델인 BERT의 성능보다 약 7%p 높은 55.02%의 정확도를 달성하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.301-303
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• 2001

최근 DNA 칩 또는 마이크로어레이 기술의 발전으로 인해 한 세포 내의 수천 개의 유전자의 발현 정도를 동시에 측정할 수 있게 되었다. 이러한 마이크로어레이 데이터를 분석해서 암의 경과나 세포의 주기적 변화 등에 영향을 미치는 유전자들을 알아낼 수 있다. 본 논문에서는 베이지안망을 이용해서 마이크로어레이 데이터를 분석, 백혈병의 경과를 예측한다. 베이지안망은 다수의 변수들간의 확률적 관계를 표현하는 그래프 모델로 각 유전자들간의 확률적 관계를 표현하는 그래프 모델로 각 유전자들간의 확률적 관계를 사람이 알아보기 쉬운 형태로 학습할 수 있다는 장점이 있다. 마이크로어레이 데이터에 대해서 학습된 베이지안망은 백혈병 경과 예측에 대해서 기존의 방법보다 뛰어난 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.239-242
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• 2003

인터넷 원격교육 시스템에서의 많은 개인 학습자의 다양한 학습 요구에 의해 기본 학습자료에 제공에 대한 많은 모형이 대두되고 있으나 기본 학습을 뒷받침해 줄 수 있는 보충학습 자료의 모형은 제시되지 않고 있다. 따라서 본 논문에서는 학습자의 학습 휴리스틱에 의해 기계학습된 보충학습 내용과 위치를 웹과 이메일로 자동 푸쉬해 줄 수 있는 시스템을 제안한다. 휴리스틱에 의해 보충학습 데이터의 트리를 구성한 후 시멘틱 네트를 이용한 속성을 정의하고 기계학습된 학습자의 반복 학습 경로를 분석하여 보충학습을 원활히 진행할 수 있도록 시스템을 설계하는 것이 본 논문의 목적이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10a
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• pp.103-107
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• 2006

최근 정보화 시대에 발맞추어 나가기 위해서는 학습자의 문제해결력을 함양하기 위한 능력을 기를 수 있는 교육이 이루어져야 한다. 학습과정에서 학습자 스스로 지식을 조작하고 문제를 해결할 수 있는 학습자중심의 자기 주도적(self-directed) 학습이 강조되고 있다. 이러한 학습을 위하여 웹 기반에서의 문제은행 시스템을 이용하여 자기 주도적 학습과 수준별 학습 평가가 가능하도록 시스템을 설계 및 구현하였다. 본 연구에서 제안하는 시스템은 학습자가 스스로 필요한 문제를 출제하여 학습할 수 있으며, 문제출제 형식은 문제은행방식을 이용한 동적 출제방식을 사용하였다. 학습자가 학습 결과를 즉각적으로 확인하여 직접 피드백 할 수 있으며, 다시 풀어보기를 원하는 문제는 오답노트 기능을 통하여 복습할 수 있도록 하였다. 또한 모의고사를 통한 결과분석에 따라 개인별 심화 및 보충학습을 통해 완전학습 목표에 도달할 수 있도록 하였다. 평가 시 한 과목의 편중을 막기 위하여 비율을 설정해놓았으며, 학습통계에서 평균과 자신의 성적을 비교함으로써 철저하게 자신의 위치를 파악할 수 있도록 하였다.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.21 no.6
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• pp.607-618
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• 2017

Recently, there is a growing interest in learning to use games as a teaching method for digital native learners. In this study, we conducted a path analysis between bodily-kinesthetic intelligence, linguistic intelligence, flow, learning outcomes(academic achievement, persistence intention) in motion-capture game-based learning(the used game developed for elementary school history class). As a result, bodily-kinesthetic intelligence directly influenced flow and indirectly influenced learning outcomes. Linguistic intelligence did not have direct influence on flow and indirect effects on learning outcomes. Through this result, we expected that the motion-capture game-based learning facilitate learning motivation and performance of learners for higher bodily-kinesthetic intelligence.

• Journal of Digital Convergence
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• v.10 no.11
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• pp.613-618
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• 2012

ICT education guidelines revised in 2005 reinforce computer science elements such as algorithm, data structure, and programming covering all schools. And Ministry of Education emphasizes STEAM education. Most important is that "How instruct them". This means necessity of contents. So this paper suggests learning method of Stack and Queue using LEGO MINDSTORMS NXT. The main purpose is that how stack and queue are used, when robot explore realistic maze. Teaching and learning strategies are algorithm, flowchart, and NXT-G programming. Simple maze has path in left or right, but complex maze has three-way intersection. These are developed by authors. Master robot explores maze and push stack, and then return to entrance using stack. Master robot explores maze and transmits path to slave's queue. And then slave robot drives without exploration. Students can naturally learn principles and applications of them. Through these studies, it can improves ability of logical and creative thinking. Furthermore it can apply to ICT and STEAM education.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.7 no.1
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• pp.1-10
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• 2003

Web provides a rich learning environment for learners mainly due to the hypertext technology and the high interactivity. It provides a learner-centered learning environment. In this environment, students are to develop their own paths in non-sequential and flexible ways according to their needs and their demands. However, in many cases students who use this environment are easily exposed to difficulties in their choices of learning paths, disorientation, and cognitive overload in the cyberspace. Consequently, they have trouble in maintaining their motivation and interest in their learning. This study presents the design and the use of 3D-based space navigation system in order to maintain student's interest in educational web contents.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.763-766
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• 2006

학습용 컨텐츠는 학습자 스스로 자기 주도적으로 학습을 진행할 수 있도록 구성하고, 학습 후에 학습 성취도를 향상시키는 것이 그 목적이다. 특히, 초등학생 대상의 학습용 컨텐츠들이 다양하게 개발되고 있지만, 컨텐츠 평가기준에 의해 구성되고 교육과정의 교과 단원의 내용을 충분히 반영하여 구성된 것은 매우 드물다. 즉, 이러한 학습용 컨텐츠로 교육과정에서 제시하는 내용을 학습자 스스로가 학습하고 학습 성취도를 향상시키기에는 무리가 있다. 따라서, 본 논문에서는 위의 두 가지 요소를 모두 반영한 학습용 컨텐츠를 구현하고 현장에 적용한 결과를 기존의 개발된 것과 비교하여 학습 성취도의 우수성을 보인다. 구현한 컨텐츠의 주제는 초등학교 4학년 2학기 과학 1단원의 ‘동물의 생김새’이다.

• 대학교육
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• s.173
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• pp.20-25
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• 2011

• Journal of Educational Research in Mathematics
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• v.20 no.1
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• pp.85-102
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• 2010

Linear programming(LP) is useful for finding the best way in a given condition for some list of requirements represented as linear equations. This study analysed LP in mathematics contexts and LP in school mathematics contexts, considered learning process of LP from an epistemological point of view, and explored a hypothetical learning trajectory of LP. The differences between mathematics contexts and school mathematics contexts are whether they considered that the convex polytope $\Omega$ is feasible/infeasible or bounded/unbounded or not, and whether they prove the theorem that the optimum is always attained at a vertex of the polyhedronor not. And there is a possibility that students could not understand what is maximum and minimum of a linear function when the domain of the function is limited. By considering these three aspects, we constructed hypothetical learning trajectory consisted of 4 steps. The first step is to see a given linear expression as linear function, the second step is to partition a given domain by straight lines, the third step is to construct the conception of y-intercept by relating lines and the range of k, and the forth step is to identify whether there exists the optimum in a given domain or not.