• 정보교육학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.541-548
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• 2014

본 연구의 목적은 초등 교육현장에서 활용되는 로봇수업에서 학생들이 배양할 수 있는 역량으로 컴퓨팅 사고(Computational Thinking) 능력에 초점을 맞추고 이를 평가할 수 있는 평가 방안을 제안하는 것이다. 또한 지금까지 로봇수업의 평가로 개인 역량에만 치중하였던 것을 사회문화적 관점에서 조명하여 대인관계적 역량 및 협력의 경험을 평가할 수 있는 방안을 제안하였다. 이를 위해 초등학교 5학년 로봇수업에서 한 학기 동안 운영할 수 있는 프로그램을 고안하고 컴퓨팅 사고 능력 평가 설문 및 학습과정 모니터링 루브릭을 개발하여 평가를 실시하였다. 본 연구의 결과는 최근 이론적으로 주목받고 있고 컴퓨팅 사고 개념을 로봇교육과 연계한 평가 방안을 고안하고 사회문화적 관점인 대인간의 관계를 평가에 포함시킴으로써 그 범위를 확장하였다는 점에서 의의가 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권9호
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• pp.55-68
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• 2018

본 연구는 세계시민으로서의 책임과 실천의식 함양을 효과적으로 가져오는 세계시민교육 프로그램 개발을 목적으로 하고, 글로벌 이슈에 대한 공감, 몰입, 성찰과 인식의 변화를 가져오는 방법으로서 스토리텔링을 활용한 세계시민교육 프로그램을 개발하였다. 프로그램은 총 8차시로 구성되었으며, 고등학교 2학년 학생 40명을 대상으로 실시되었다. 스토리텔링은 교사가 학생들에게 스토리를 들려주거나 학생들이 직접 만들어 나가는 방법으로 활용되었다. 프로그램 적용 결과 세계시민의식과 이에 대한 학습흥미의 긍정적 변화를 확인할 수 있었다. 본 연구를 통하여 스토리텔링이 추상적 학습내용에 대한 구체적이고 맥락적 이해를 돕고, 세계시민의식 학습에 흥미로움을 더해주며, 다양한 교수학습활동과 매체를 적용하는 것을 용이하게 하는 데 좋은 학습자료가 될 수 있음을 확인하였다.

• 한국지구과학회지
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• 제41권1호
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• pp.61-74
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• 2020

본 연구의 목적은 두 가지 서로 다른 과제 맥락에서 학생들이 사용하는 암석 기술어를 비교하고 암석 학습에 적합한 과제의 특징을 밝히는 것이었다. 이를 위하여 24명의 초등학교 3학년 학생들에게 3가지 퇴적암에 관한 기술 과제와 추론 과제를 제시하고, 각 과제의 맥락에서 학생들이 사용한 암석 기술어를 학생의 개념에 관한 자원 기반 관점에 따라 분석하였다. 그 결과, 기술 과제에 비하여 추론 과제에서 일상적인 기술어를 사용하여 암석의 특징을 기술한 학생 수와 일상적인 기술어의 사용 빈도가 감소하였다. 또, 학문적으로 보다 적절한 기술어를 사용한 학생이 암석의 생성 과정에 대해서도 과학적으로 타당한 추론을 하는 것을 알 수 있었다. 반면, 과학적인 타당성이 부족한 추론들은 대개 일상적인 기술어를 사용하여 암석의 특징을 기술한 경우에 발견되었다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 지구과학의 본질적 특징에 적합한 암석 학습을 위해서는 추론적인 과제가 제시되어야 함을 논의하였다.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제14권1호
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• pp.39-69
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• 2004

본 연구에서는 학생들이 일차함수의 활용단원을 학습할 때 여러 현상을 해석하고 다양한 수학적 표현을 사용하여 모델로 만들어 문제해결과정에 이를 적용할 수 있도록, 학생들의 표현에 대한 이전 경험과 현상을 해석하기 위한 표현 방법을 효과적으로 연결하는 학습-지도 방법을 분석하였다. 본 연구는 일차함수를 학습한 8학년 학생들을 대상으로 일차함수 단원을 예측과제, 번역과제, 해석과제, 척도과제로 세분화하여 각각에 대한 학생들의 오류를 분석한 다음, 일차함수의 활용 단원을 교과서 위주의 강의식 표현변환 학습, 모델링 관점에서의 표현변환 학습과 과제기반 표현변환 학습을 실시하였다. 연구 결과, 강의식 학습 방법보다는 모델링 관점과 과제기반 학습이 표현변환의 유연한 연결성 및 일차함수에 대한 각 과제별 오류교정과 질적 함수에 대한 해석 능력에서 효과적이었다. 모델링 관점과 과제기반 학습의 경우는 모두 표현변환의 유연한 연결을 교수하는데 효과적이었으나, 질적 함수의 해석 능력에서는 모델링 관점의 학습이 보다 효과적이었다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제18권1호
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• pp.193-214
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• 2016

교사의 질문은 학생들이 구체적인 반응과 함께 수학적 담론에 참여하도록 한다는 점에서 수학 교수-학습에서 중요한 역할을 한다. 교사의 질문에 관한 기존 연구들은 주로 맥락에 대한 고려 없이 질문을 인지적 수준에 따라 범주화하여 분석하였기에, 효과적인 수학적 담론을 구축하기 위해 교사가 어떻게 질문해야 하는지에 대해서는 크게 주목하지 못하였다. 이에 본 연구는 수학 교실에서 효과적인 수학적 담론을 구축하는 교사의 질문활동이 어떤 특성을 가지고 있어야 하는지를 탐색하고자 하였다. 수학적 담론 및 교사의 질문활동에 관한 선행연구 검토와 이론적 분석을 통해, 교사 질문활동의 특성으로서 개방성, 공유성, 생산성을 도출하였다. 중학교 수학교사 한 명의 수업 사례를 통해 효과적인 수학적 담론 구축을 위해 교사 질문활동의 세 가지 특성이 필요함을 확인하였다. 이론적 분석과 수업 사례 분석을 통해 확인한 결과를 바탕으로 개방성, 공유성, 생산성이 교사의 질문활동을 분석하기 위한 틀로써 유용할 수 있음을 논의하였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제25권4호
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• pp.476-481
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• 2019

화재의 초기 검출은 인명과 재화의 손실을 최소화하기 위한 중요한 요소이다. 불꽃과 연기를 신속하면서 동시에 검출해야 하며 이를 위해 영상 기반의 화재 검출에 관한 연구가 다양하게 진행되고 있다. 기존의 화재 검출은 불꽃과 연기의 특징을 추출하기 위해 여러 알고리즘을 거쳐서 화재의 검출 유무를 판단하므로 연산량이 많이 소모되었으나, 딥러닝 알고리즘인 합성곱 신경망을 이용하면 별도의 과정이 생략되므로 신속하게 검출할 수 있다. 본 논문에서는 선박 기관실에서 화재 영상을 녹화한 데이터로 실험을 수행하였다. 불꽃과 연기의 특징을 외각 상자로 추출한 후 합성곱 신경망 중 하나인 욜로(YOLO)를 이용하여 학습하고 결과를 테스트하였다. 실험 결과를 검출률, 오검출률, 정확도로 평가하였으며 불꽃은 0.994, 0.011, 0.998, 연기는 0.978, 0.021, 0.978을 나타내었고, 연산시간은 0.009s를 소모됨을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권7호
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• pp.1759-1772
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• 2023

Chinese named entity recognition (NER) is a challenging work that seeks to find, recognize and classify various types of information elements in unstructured text. Due to the Chinese text has no natural boundary like the spaces in the English text, Chinese named entity identification is much more difficult. At present, most deep learning based NER models are developed using a bidirectional long short-term memory network (BiLSTM), yet the performance still has some space to improve. To further improve their performance in Chinese NER tasks, we propose a new NER model, IDCNN-BiLSTM-Highway, which is a combination of the BiLSTM, the iterated dilated convolutional neural network (IDCNN) and the highway network. In our model, IDCNN is used to achieve multiscale context aggregation from a long sequence of words. Highway network is used to effectively connect different layers of networks, allowing information to pass through network layers smoothly without attenuation. Finally, the global optimum tag result is obtained by introducing conditional random field (CRF). The experimental results show that compared with other popular deep learning-based NER models, our model shows superior performance on two Chinese NER data sets: Resume and Yidu-S4k, The F1-scores are 94.98 and 77.59, respectively.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제20권1호
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• pp.53-66
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• 2024

With the continuous advancement of computer technology, deep learning models have emerged as innovative tools in shaping various aspects of architectural design. Recognizing the distinctive perspective of children, which differs significantly from that of adults, this paper contends that conventional standards may not always be the most suitable approach in designing urban structures tailored for children. The primary objective of this study is to leverage neural style networks within the design process, specifically adopting the artistic viewpoint found in children's illustrations. By combining the aesthetic paradigm of urban architecture with inspiration drawn from children's aesthetic preferences, the aim is to unearth more creative and subversive aesthetics that challenge traditional norms. The selected context for exploration is the landmark buildings in Qingdao City, Shandong Province, China. Employing the neural style network, the study uses architectural elements of the chosen buildings as content images while preserving their inherent characteristics. The process involves artistic stylization inspired by classic children's illustrations and images from children's picture books. Acting as a conduit for deep learning technology, the research delves into the prospect of seamlessly integrating architectural design styles with the imaginative world of children's illustrations. The outcomes aim to provide fresh perspectives and effective support for the artistic design of contemporary urban buildings.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권10호
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• pp.980-984
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• 2010

microRNA (miRNA)와 mRNA 조절 상호작용 탐색은 다양한 생물학적 현상에 있어 새로운 시야를 제공해 줄 수 있다. 최근 생물학적 프로세스에서 miRNA는 유전자 발현을 제어하고 세포를 기능적으로 조절하는 중요한 역할을 하는 요소로 밝혀졌다. 이에 복잡한 생물학 시스템에서 miRNA의 기능적 활동을 이해하기 위해서는 miRNA와 mRNA간 상호작용 분석은 필수적이다. 그러나 아직까지 복잡한 miRNA와 mRNA간 상호작용 관계를 추론하는 것은 어려운 문제이기 때문에 많은 연구자들이 실험적, 전산학적 접근 방법을 제안하며 활발한 연구를 진행하고 있다. 본 논문에서는 이종의 발현 데이터로부터 기능적으로 상호작용하는 miRNA-mRNA 조합을 탐색하기 위한 진화 연산 기반의 새로운 하이퍼네트워크 모델을 제안한다. 이에 실험결과로 제안하는 방법을 인간 암 관련 miRNA와 mRNA 발현 데이터에 적용하여 암 특이적 miRNA-mRNA 상호작용 집합을 탐색하고 발견한 miRNA-mRNA 상호작용 관계가 생물학적으로 유의함을 제시한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.634-643
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• 2016

평가도구가 갖는 객관성은 평가의 주요 원칙 중의 하나이다. 그러므로 지금껏 자기평가도구는 객관성이 미흡하다는 이유로 공식적인 평가도구로 사용되지 못하였다. 본 연구에서는 우리나라의 대학생들이 영어 강좌를 수강하는 과정에서 자기평가도구의 사용에 대하여 어떻게 인식해 나가며, 또한 평가과정에 직접 참여하는 과정에서 스스로의 성취에 대한 평가를 어떠한 시각으로 바라보게 되는지에 대하여 양 질적으로 조사, 분석해보고자 하였다. 연구 자료로서는 학생의 자기평가지와 심층면담방법을 활용하여 분석하였다. 분석 결과, 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다. 첫째, 자기평가에 대한 인식의 변화는 소규모 활동을 진행하면서 긍정적으로 되어 갔으며, 또한 자기평가라는 기제는 학생들이 그룹 활동에 적극적으로 참여하도록 유도하는 장치로써 작용하고 있음을 발견할 수 있었다. 결론적으로 자기평가의 가치를 타당하게 이해하기 위해서는 자기평가 연구가 교실 현장의 사회문화적인 맥락에서 이루어져야함을 제안하고 있다.