• 한국과학교육학회지
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• 제41권3호
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• pp.267-281
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• 2021

참여로서의 학습에 대한 관점의 전환은 실행 과정에서의 학습자의 정체성 변화 및 발달(identity world, 정체성 작업)에 관심을 두게 한다. 본 연구는 정체성의 지속적이고 유동적인 과정에 관심을 두며, 그에 따라 정체성 작업이 일어나는 학습자를 둘러싼 구조와 그 구조 속에서 개인의 행위 및 행위력의 발현에 초점을 둔다. 이러한 관점에서 구조, 행위력, 정체성을 변증법적으로 이해하기 위한 이론적 도구로써 Holland et al.(1998)의 실행 과정에서의 정체성(identity-in-practice) 이론을 소개한다. 이 이론을 대표하는 개념은 '인식된 세계', '위치성', '자아 저술'이다. '인식된 세계'는 인간의 행위에 의해 지속적으로 재구성되는 의미의 그물망이자 동시에 인간의 행위를 조각하는 사회적 힘으로 이해되며, '위치성'은 이 세계 속에서 자신의 사회적 위치에 대한 이해를 의미한다. '자아 저술'은 위 두 개념을 종합하는 차원으로서 개인은 인식된 세계 속에서 실행을 통해 다양한 사회적 목소리를 협연하여 자아를 스스로 형성해간다는 의미를 담고 있다. 본 연구는 이 개념을 바탕으로 과학 교육의 선행 연구 분석을 통해 이 이론의 다양한 활용 사례를 기술했다. 그러나 사회문화적 접근을 취하는 이 이론의 특성상 해외 연구 사례가 단순히 우리에게도 적용될 수 없기에, 국내 상황에서 본 이론이 활용될 수 있는 방향을 논의하여 방법론적 도구로서 이 이론의 적용가능성을 확장하고자 하였다. 다층적이고 지속적이며 누적적인 정체성 작업을 강조하는 본 이론의 도입이 시대적으로 요구되는 과학 교육 개혁의 지평을 넓히는 자원으로 활용되기를 기대한다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제26권1호
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• pp.109-135
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• 2012

수학 수업에서 요구되는 교사 지식을 '교과 내용 지식', '학습자 이해 지식', '교수 학습 방법 및 평가 지식', '수업 상황 지식'으로 상정하고, 수업 평가 및 교사 지식과 관련된 여러 선행 연구들에 의거하여 본 연구자는 교사 지식 요소 각각에 대한 수업 평가 영역 및 기준 마련을 위한 연구를 수행해 왔다. 본고에서는 지금껏 본인에 의해 수차례 수행된 연구 결과들을 신중히 재검토하여 보다 일관성 있고 체계적으로 수정 보완하고자 하였다. 이때, 각각의 교사 지식에 대한 교사 자신의 자기평가 방법에 따라 측정 용이한, 즉 실제적 활용 가치를 신중히 고려함은 물론, 특히 '수업전', '수업 중', '수업 후'의 상황을 모두 반영한 수학 수업 평가 기준을 새로이 마련하고자 하는데 중점을 두었다. 이처럼, 본고의 연구 결과를 활용하는데 있어서 교사는 수업 전, 수업 중, 수업 후 상황에 국면하게 되고, 교사 지식은 이러한 상황 모두에 요구되나, 실제의 수업 상황에서 모든 교사 지식에 대한 수업 평가 기준을 '동시에' 모두 고려하여 평가, 진단하는 것은 쉽지 않을 일이다. 이에 따라, 교사 자신 및 동료들이 해당 수업에 따라 요구되는 특정의 교사 지식 및 특정의 수업 진행 상황(수업 전, 수업 중, 또는 수업 후)을 선정하여 이에 국한, 집중하여 평가하도록 해야 할 것이다.

• 융합정보논문지
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• 제10권10호
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• pp.40-46
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• 2020

인터넷의 발전으로 사용자들은 자신의 경험이나 의견을 공유한다. 영화평과 같은 비정형 문서의 전체적인 감정이나 장르 등의 정보를 고려하지 않고 연관된 키워드를 사용하기 때문에 적절한 감정 상황에 따른 감성 정확도를 저해한다. 따라서 사용자들이 작성한 비정형 문서가 속한 장르나 전반적인 감정 등의 정보를 기반으로 감성을 예측하는 시스템을 제안한다. 먼저, 비정형 문서로부터 기쁨, 화남, 공포, 슬픔 등의 감정 집합과 연관된 대표 키워드를 추출하고, 감정 특징단어들의 정규화된 가중치와 비정형 문서의 정보를 훈련 집합으로 CNN과 LSTM을 조합한 시스템에 훈련한다. 최종적으로 영화 정보와 형태소 분석기와 n-gram을 통해 추출한 정제된 단어들과 이모티콘, 이모지 등을 테스트함으로써 감정을 이용한 감성 예측 정확도와 F-measure 측면에서 향상됨을 보였다. 제안한 예측시스템은 슬픈 영화에서 슬픈 단어의 사용과 공포 영화에서 무서운 단어 등의 사용으로 인해 부정으로 판단하는 오류를 피함으로써, 감성을 상황에 따라 적절하게 예측할 수 있다.

• 성인간호학회지
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• 제25권2호
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• pp.125-135
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• 2013

Purpose: This study was conducted to explore nursing education modality for facilitating undergraduate students' critical thinking within the Korean nursing education context. Methods: Data were collected from four group interviews from two focus groups, which were composed of six nursing professors in each group. Data were analyzed using qualitative content analysis. Results: Five themes with 13 sub-themes involving 10 categories were delineated. The five themes were managing shared resources, a supportive system in preparing qualified faculty, reflective thinking (self-directed learning), theory courses for understanding nursing resources, and clinical practicum for exercising critical thinking. Conclusion: A nursing educational model for facilitating critical thinking within Korean context was suggested. This could be used as an accelerator in developing nursing undergraduate course programs for critical thinking in Korea.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권2호
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• pp.69-76
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• 2018

참조 표현이란 장면 영상 내의 특정 물체를 가리키는 자연어 문장들을 의미한다. 본 논문에서는 참조 표현 이해를 위한 새로운 심층 신경망 모델을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 모델은 장면 영상 내 대상 물체의 영역을 찾아내기 위해, 참조 표현에서 언급하는 대상 물체뿐만 아니라 보조 물체, 그리고 대상 물체와 보조 물체 사이의 관계까지 풍부한 정보를 활용한다. 또한 제안 모델에서는 영상 내 각 후보 영역의 적합도 계산을 위해 물체 적합도와 관계 적합도를 참조 표현의 문장 구조에 따라 결합한다. 따라서, 본 모델은 크게 총 네 가지 서브 네트워크들로 구성된다: 언어 표현 네트워크(LRN), 물체 정합 네트워크(OMN), 관계 정합 네트워크(RMN), 그리고 가중 결합 네트워크(WCN). 본 논문에서는 세 가지 서로 다른 참조 표현 데이터집합들을 이용한 실험을 통해, 제안 모델이 현존 최고 수준의 참조 표현 이해 성능을 보인다는 것을 입증하였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제13C권7호
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• pp.859-864
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• 2006

웹의 개방성은 사람들로 하여금 언제, 어디서든 손쉽게 유용한 정보를 획득할 수 있게끔 하였다. 하지만 인터넷은 유용한 정보의 손쉬운 활용이라는 순기능과 더불어 사회적으로 통제를 필요로 하는 유해한 정보 역시 인터넷을 이용하는 이용자들에게 무차별적으로 제공함으로써 역기능을 발생시키고 있다. 성인 컨텐츠 같은 정보들은 모든 사용자들, 특히 청소년들에게 악영향을 미칠 수 있다. 또한, 변태적인 성인 사이트들이 담고 있는 컨텐츠들은 성인들의 정신 건강에도 해를 미치게 된다. 한편, 인터넷은 전 세계적으로 연결된 개방망이므로 유해정보 제공자를 각국의 법적, 제도적 장치를 이용하여 규제하는데 한계가 있다. 또한, 유해 사이트, 유해성 스팸 메일, P2P 등 다양한 경로를 통해 유해 정보를 접할 수 있기 때문에, 어떤 시스템에 특화된 유해정보 분류기술을 개발하는 것은 바람직하지 않다. 따라서, 유해정보의 내용 자체에 기반하여 유해 여부를 자동으로 판별할 수 있는 유해정보 판별 핵심 기술의 연구 및 개발의 중요성이 점차 부각되고 있다. 이에 본 논문에서는 내용 기반 기술을 이용한 효율적인 유해 웹 문서 텍스트 판별 시스템을 제시한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.240-257
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• 2001

인터넷을 활용하여 교육의 과제를 해결하고자 하는 많은 노력들이 성공하지 못한 주요 원인은 교육적 활용과 관련한 인터넷의 특성에 대해 이해하지 못한 채 전통적인 교육의 틀 안에서 인터넷의 기술적인 측면만을 강조한데서 찾을 수 있다. 이에 본 연구는 인터넷을 활용한 과제중심학습(NetPBL) 방법에 초점을 두고 그 활용의 필요와 중요성을 살펴보고, 실제 활용 과정에서 참고할 수 있는 교수 학습 방안들을 제시하였다. NetPBL은 편지 친구 사귀기, 전문가의 조언 제공, 자료 활용, 협동학습 활동, 자료 출판, 조사 및 결과 분석, 협동 문제 해결, 시뮬레이션, 사회 활동 등과 같은 형태로 이루어 질 수 있다. 연구 결과, 그와 같은 NetPBL의 다양성은 새로운 교육 패러다임이 추구하는 문제 중심, 상황 중심 그리고 학생 중심의 학습 환경을 구현할 수 있는 잠재력을 지니며, 교육 매체로서의 인터넷이 제공하는 온라인 정보 공유 및 활용, 인적 자원 활용, 정보 교환 및 학습 공동체 형성, 분석 도구 및 자료 활용, 정보의 생산 및 공개 등과 같은 여러 가지 형태의 활동들이 이루어지도록 한다는 사실을 확인할 수 있었다. 또한 NetPBL의 활용에 대한 안내 자료가 부족하다는 현실적인 문제를 고려하여 거시적인 수준과 미시적인 수준에서의 NetPBL 활용 방안들을 제시하였다. 거시적인 수준에서는 NetPBL 활용을 '기획', '준비', '실행', '결과 정리 및 발표' 등과 같은 4가지 단계로 구분하고, 각 단계별 세부 활동들을 제시하였다. 한편 미시적인 수준에서는 NetPBL의 특성을 고려하여 자기주도학습과 협동학습의 구현을 위한 방안들을 학습 환경 설계와 지원 방안의 측면에서 논하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권4호
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• pp.44-57
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• 2019

여러 대도시에서 교통 혼잡 문제를 해결하기 위해 정확한 교통 흐름을 예측하는 다양한 연구가 진행되었다. 대부분의 연구가 과거의 교통 흐름 패턴이 미래에도 반복될 것이라는 가정하에 예측 모델을 개발하였으나 교통사고 등과 같은 뜻하지 않은 비반복적 교통 패턴을 예측하는 데에는 신뢰성이 낮게 나타났다. 이런 문제를 해결하기 위한 대안으로 지능형 교통 시스템(ITS)을 통해 얻은 빅데이터와 인공지능을 접목한 교통 흐름 예측 연구가 진행되어 왔다. 하지만 시계열 분석에 일반적으로 사용되는 알고리즘인 RNN의 경우, 단기 예측에 최적화되어 장기 예측 정확도가 낮다는 단점을 가지고 있다. 이런 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 기온과 강수량 등의 기상 정보 외에도 각종 외부 요인들을 고려하여 장기적 시점에서 교통 혼잡도를 예측하는 '심층 인공 신경망 모델'을 제안하였다. TOPIS 자료를 이용한 사례 연구 결과 서울시 주요 도로 링크의 교통 혼잡도를 90%에 가까운 정확도로 예측이 가능하였다. 추후 교통사고나 도로 공사와 같은 도로에 영향을 미치는 이벤트 데이터를 추가로 확보할 수 있다면 정확도는 더욱 높아질 것으로 예상된다.

• 인지과학
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• 제34권1호
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• pp.39-66
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• 2023

뉴미디어는 사회적 교류의 장을 인터넷으로 옮겨와 대규모 집단이 시공간의 한계를 뛰어넘어 한 곳에서 소통할 수 있게 만들었다. 최근 연구는 인간의 사회적 능력이 소셜 미디어를 통해 경험하는 확장된 집단 스케일을 따라가지 못하는 사례를 보고하기도 한다. 이러한 맥락에서, 본 연구는 인간의 사회적 정보 지각이 인구 집단 스케일의 확장에 영향을 받는지 다수편향 맥락에서 확인하였다. 인터넷 기반 과제를 통해 구성원의 수로 나타낸 집단 크기와 전체에서 특정 집단이 차지하는 집단 비율이 개인에게 지각되고 다수편향적 사회적 정보 활용에 영향을 주는 심리적 과정을 조사하였으며, 전체 집단 스케일의 확장에 각 과정이 영향을 받는지 살펴보았다. 집단 비율은 다수편향에 정적 영향을 주고 있으며, 그 관계는 비율 지각에 의해 부분매개 되었다. 전체 집단 스케일은 집단 비율과 비율 지각의 관계를 조절하지 않았다. 반면, 집단 크기와 다수편향의 상관은 유의하지 않았다. 전체 집단 스케일은 집단 크기 지각을 조절하였다. 전체 집단 스케일이 작은 조건에서 집단 크기와 크기 지각은 양적 상관을 나타냈지만, 전체 집단의 스케일이 확장된 조건에서 지각된 집단 크기는 유의미하게 작아졌고, 두 변수는 상관을 잃었다. 이러한 결과를 통해 집단 크기 지각과 관련된 심리 기제가 전체 집단 스케일의 확장에 제대로 반응하지 못하고 있음을 확인하였다. 나아가 집단 크기 정보를 처리하는 전문화된 심리 기제가 존재할 가능성과 다수편향이 특이적으로 받아들이는 자극의 형태를 진화심리적 관점에서 논하였다.

• 인지과학
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• 제27권1호
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• pp.43-60
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• 2016

지식기반을 이용한 비지도 방법의 단어 중의성 해소 연구는 그래프 기반 단어 중의성 해소 방법에 중점을 두고 있다. 그래프 기반 방법은 중의성 단어와 문맥이나 문장에서 같이 등장한 단어들과 의미그래프를 구축하여 연결 관계를 보고 중의성을 해소한다. 하지만, 모든 중의성 단어를 가지고 의미 그래프를 구축하게 되면 불필요한 간선과 노드 정보가 추가되어 오류를 증가시킨다는 단점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하고자 반복적 접근 방식의 그래프 기반 단어 중의성 해소 방식을 사용한다. 이 방식은 모든 중의성 단어들을 특정 기준에 의해서 단어를 매칭 하고 매칭 된 단어들을 반복적으로 그래프를 재구축하여 단어중의성을 해소한다. 본 연구에서는 Word2Vec을 이용하여 문맥이나 문장 내에 중의성 단어와 의미적으로 가장 유사한 단어끼리 매칭하고, 매칭 된 단어들을 순서대로 그래프를 재구축하여 중의성 단어의 의미를 결정하였다. 결과적으로 Word2Vec의 단어 벡터정보를 이용하여 이전에 연구 되었던 그래프 기반 방법과 반복적 접근 방식의 그래프 기반 방법보다 더 높은 성능을 보여준다.