만 5세 누리과정 교사용 지도서에 수록된 다문식성 교육(multiliteracies pedagogy) 분석

이수원(Lee, SooWon) 학습자중심교과교육학회 2017 학습자중심교과교육연구 Vol.17 No.13

본 연구의 목적은 만 5세 누리과정 교사용 지도서에 다문식성 교육(multiliteracies pedagogy)이 수록된 현황을 분석하는 것이다. 다문식성 교육은 디자인 요소(언어 디자인, 시각 디자인, 소리 디자인, 몸짓 디자인)와 디자인 교수방법(경험하기, 개념화 하기, 분석하기, 적용하기)으로 구성되어 있다. 본 연구에서 활동유형별로 디자인 요소와 디자인 교수방법이 수록된 현황을 빈도와 백분율로 제시했다. 연구 결과, 만 5 세 누리과정 교사용 지도서에는 언어 디자인 요소와 시각 디자인 요소의 빈도가 높았다. 누리과정 교사용 지도서의 모든 활동에서 그림이나 사진 등 시각 자료를 활용 하고 있으며 시각 자료를 읽거나 시각 자료가 전하는 개념을 설명하는 교사의 발문이 수록되어 있기 때문인 것으로 보인다. 교수방법에는 경험하기와 개념화하기의 비중이 높았으며 분석하기와 적용하기는 상대적으로 그 비중이 낮았다. 이러한 결과는 다양한 시각 디자인뿐만 아니라 소리 디자인, 몸짓 디자인, 공간 디자인을 다루는 활동을 개발하여 유아들이 각 디자인 요소의 문법적 기능과 의미 표현의 범위를 탐색 하고 실험해볼 수 있도록 지원해야 함을 시사한다. 또한 유아들이 비판적인 관점에서 디자인된 것을 분석하거나 직접 디자인해 보는 활동의 비중이 낮으므로 이에 대한 연구와 교육실천이 필요함을 시사한다. The purpose of this study is to analyze how the concepts of multiliteracies pedagogy are applied in the Nuri-curriculum teacher’s guidebooks for the five-year-old. The multiliteracies pedagogy consists of the design elements(linguistic, visual, sound, bodily, and spacial elements) and the instructional strategies(experiencing, conceptualizing, analyzing, applying), because most activities in the guidebooks include visual tools and teachers’ verbal guidance in order to read those. As results of this study, first, the frequencies of verbal and visual design elements were highest across all types of activities. The frequencies of experiencing and conceptualizing across all types of activities are comparatively high while analyzing and applying were low. These results imply that multiliteracies pedagogy for young children, who will experience various design elements through digital media more than ever, should be developed so that children can experience various types of design elements, critically analyze how those works in their everyday lives, and participate in their real world with their own designs.

인도, 인도 자동차 산업 (2)

이수원(Soowon Lee) 한국자동차공학회 2021 오토저널 Vol.43 No.1

[인도] 인도, 인도 자동차 산업

이수원(Soowon Lee) 한국자동차공학회 2020 오토저널 Vol.42 No.11

유비쿼터스 환경에서 다양한 개인화 서비스에 적용하기 위한 사용자 모델링의 일반화 방법론

이주연(Juyeon Lee),이성진(Seongjin Lee),이수원(Soowon Lee) 한국정보과학회 2006 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.33 No.2B

최근 연구가 활발히 진행되고 있는 ‘유비쿼터스’라는 새로운 패러다임은 기존보다 더욱 많은 컴퓨팅 자원을 이용하여 사용자의 편의를 지원하는 것을 그 목표로 하고 있다. 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자를 지원하기 위한 대표적인 예로 개인화 서비스를 들 수 있으며, 개인화 서비스는 사용자에 대한 모델링이 필수 요소가 된다. 개개인의 행동 패턴 혹은 선호도 정보로 구성된 사용자 모델은 다양한 개인화 서비스의 원활한 지원을 위해 지금까지 유용하게 사용되고 있지만, 기존의 사용자 모델은 각 서비스가 개발될 때, 그 서비스에 적합한 형태로 매번 설계되어야 하는 문제점을 지닌다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자, 사용자 모델을 구성하는 정보들을 분석하여, 모델 설계에 필요한 일반화된 입력 패턴들을 도출하고, 도출된 패턴들을 바탕으로 더욱 쉽고 빠르게 사용자 모델을 생성할 수 있는 방법을 제안한다.

AI Chatbot Providing Real-Time Public Transportation and Route Information

So Young Lee(이소영),Hye Min Kim(김혜민),Si Hyun Lee(이시현),Jung Hyun Ha(하정현),Soowon Lee(이수원) 한국컴퓨터정보학회 2019 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.24 No.7

As the artificial intelligence technology has developed recently, researches on chatbots that provide information and contents desired by users through an interactive interface have become active. Since chatbots require a variety of natural language processing technology and domain knowledge including typos and slang, it is currently limited to develop chatbots that can carry on daily conversations in a general-purpose domain. In this study, we propose an artificial intelligence chatbot that can provide real-time public traffic information and route information. The proposed chatbot has an advantage that it can understand the intention and requirements of the user through the conversation on the messenger platform without map application.

추천 성능 향상을 위한 사용자별 가중치 자동 설정 기법

이성진(SeongJin Lee),이연정(YounJeong Lee),이수원(Soowon Lee) 한국정보과학회 2005 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.32 No.2

추천 기술이란 과도하게 제공되는 정보를 여과하여 사용자에게 필요한 정보만을 제공해 주는 것으로 대표적으로는 협력적 여과가 있다. 그러나 협력적 여과는 희소성 문제와 확장성에 취약점을 보이고 있어 최근 이를 극복하기 위한 내용 기반 추천 기법에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 내용 기반의 추천 기법에서 효율적인 추천이 이루어지기 위해서는 각 요소별 가중치를 어떻게 설정할 것인가가 매우 중요하다. 기존의 연구에서는 요소별 가중치를 다양한 실험에 의해 결정하고 이를 모든 사용자에게 동일하게 적용하는 방식을 취하고 있다. 그러나 사용자마다 콘텐츠 선택 기준과 요인이 다를 수 밖에 없으므로 이러한 방식은 사용자의 선호 정보를 효과적으로 반영할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 선호 정보 분석과 함께 각 요소별 가중치를 사용자별로 자동으로 설정하여 보다 효과적인 추천이 이루어질 수 있는 기법을 제안한다.

가상쇼핑을 위한 지능형 에이전트의 모형화

이강건(Kang-geon Lee),이경현(Kyung-hyun Lee),이수원(Soowon Lee),정문렬(Moon Ryul Jung) 한국정보과학회 1996 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.23 No.2A

기존의 에이전트가 없는 가상현실에서는 인간참여자는 미리 정해진 가상공간을 탐험하게 되나, 가상공간에 지능적인 에이전트를 도입함으로써 인간참여자는 가상공간과의 더욱 현실감 있는 상호작용이 가능하다. 본 논문에서는 가상쇼핑 영역에서 인간참여자의 반응에 따라 자율적으로 행동하는 에이전트를 모형화하는 방법을 기술한다. 주어진 인간참여자의 의도로부터 에이전트는 자기자신의 행위를 결정하고 동작을 생성한다. 본 연구에서는 이러한 기능을 가진 에이전트를 Soar라는 인공지능 구조를 이용하여 구현하고, 에이전트를 가상현실 시스템과 통합하기 위한 인터페이스를 제시한다.

시계열 데이터와 랜덤 포레스트를 활용한 시간당 초미세먼지 농도 예측

이득우,이수원,Lee, Deukwoo,Lee, Soowon 한국정보처리학회 2020 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.9 No.4

최근 환경 문제에서 중요한 화두로 떠오른 초미세먼지(PM2.5)는 미세먼지(PM10)보다도 작은 부유물질이다. PM2.5는 안구나 호흡기 질환을 일으키며 뇌혈관에까지 침투할 수 있어서 시간별로 수치를 예측하여 대비하는 것이 중요하다. 그러나 PM2.5의 생성과 이동에 관한 명확한 설명이 아직까지는 제시되지 않고 있어서 예측에 어려움이 따른다. 따라서 PM2.5 예측뿐만 아니라 예측 결과에 대한 설명력을 갖는 예측 방법이 제시될 필요가 있다. 본 연구에서는 서울시의 시간당 PM2.5를 예측하고자 하며, 이를 위해 각기 다른 지상관측 데이터를 시계열로 전처리하고 부트스트랩수를 조정한 랜덤 포레스트(Random Forest)를 데이터 학습 및 예측에 사용하는 방법을 제안한다. 이 방법은 예측 모델이 입력 데이터의 시각별 정보를 균형 있게 학습하게 하며 예측 결과에 대한 설명이 가능하다는 장점을 갖는다. 예측 정확도 평가를 위해 기존 모델과의 비교실험을 수행한 결과 제안 방법은 모든 레이블에서 가장 뛰어난 예측 성능을 보였으며, PM2.5의 생성과 관련된 변수와 중국의 영향과 관련된 변수가 예측 결과에 중요한 영향을 미치는 것을 보여주었다. PM2.5 which is a very tiny air particulate matter even smaller than PM10 has been issued in the environmental problem. Since PM2.5 can cause eye diseases or respiratory problems and infiltrate even deep blood vessels in the brain, it is important to predict PM2.5. However, it is difficult to predict PM2.5 because there is no clear explanation yet regarding the creation and the movement of PM2.5. Thus, prediction methods which not only predict PM2.5 accurately but also have the interpretability of the result are needed. To predict hourly PM2.5 of Seoul city, we propose a method using random forest with the adjusted bootstrap number from the time series ground data preprocessed on different sources. With this method, the prediction model can be trained uniformly on hourly information and the result has the interpretability. To evaluate the prediction performance, we conducted comparative experiments. As a result, the performance of the proposed method was superior against other models in all labels. Also, the proposed method showed the importance of the variables regarding the creation of PM2.5 and the effect of China.

Competition Analysis to Improve the Performance of Movie Box-Office Prediction

하귀갑,이수원,He, Guijia,Lee, Soowon Korea Information Processing Society 2017 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.6 No.9

Although many studies tried to predict movie revenues in the last decade, the main focus is still to learn an efficient forecast model to fit the box-office revenues. However, the previous works lack the analysis about why the prediction errors occur, and no method is proposed to reduce the errors. In this paper, we consider the prediction error comes from the competition between the movies that are released in the same period. Our purpose is to analyze the competition value for a movie and to predict how much it will be affected by other competitors so as to improve the performance of movie box-office prediction. In order to predict the competition value, firstly, we classify its sign (positive/negative) and compute the probability of positive sign and the probability of negative sign. Secondly, we forecast the competition value by regression under the condition that its sign is positive and negative respectively. And finally, we calculate the expectation of competition value based on the probabilities and values. With the predicted competition, we can adjust the primal predicted box-office. Our experimental results show that predictive competition can help improve the performance of the forecast. 영화 매출에 대한 연구가 많이 있었지만 공통적인 핵심주제는 영화 매출에 대한 효율적인 예측모델을 훈련하는 것이다. 그러나 과거의 연구에서는 예측 오차를 발생시키는 요인에 대한 분석이 부족하여 이러한 오차를 줄이는 방법에 대한 연구가 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 같은 시기에 개봉되고 있는 영화들 간의 영향이 예측 오차에 대한 주요인이라는 가정하에 한 영화가 다른 경쟁영화에서 영향을 받는 정도(경쟁값)를 분석하여 영화매출예측 성능을 향상시키는 것을 목표로 한다. 경쟁값을 예측하기 위하여, 먼저 경쟁값의 극성(양수/음수)에 대해 분류하고 양수의 확률과 음수의 확률을 계산한 다음 회귀분석을 이용하여 양수인 값과 음수인 값을 예측한다. 마지막으로, 확률값과 예측값을 통하여 경쟁값의 기댓값을 계산하여 초기 예측된 매출을 보정한다. 실험 결과에 의하면 제안 방법을 통하여 영화 매출 예측의 정확도가 향상됨을 알 수 있었다.

SNS에서 단어 간 유사도 기반 단어의 쾌-불쾌 지수 추정

이강복(Kangbok Lee),백종범(Jongbum Baik),이수원(Soowon Lee) 한국정보과학회 2014 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.20 No.3

감성 분석은 자연언어 처리 기술 및 텍스트마이닝 기술을 활용하여 텍스트 데이터로부터 주관적 정보를 인식 및 추출하는 기술로서, 분석하고자 하는 문서에 포함된 감성단어의 감성 지수를 이용하여 수행된다. 대다수의 감성 분석 연구에서는 감성단어를 긍정-부정의 두 가지로 분류하는 연구를 수행하였고, 최근에는 기쁨, 슬픔, 화남과 같이 다양한 감성으로 분류하는 연구들 역시 활발히 진행 중이다. 만약 감성 정도를 정량적으로 나타낼 수 있다면 보다 정밀한 감성 분석을 수행할 수 있겠지만, 단어의 감성 정도를 정량화하는 연구는 찾기 힘들다. 따라서 본 논문에서는 단어 간 유사도를 기반으로 신규 단어의 쾌-불쾌 지수를 추정하는 방법론을 제안한다. 제안 시스템은 전처리, 자질어 선택, 동시 출현 단어와의 연관성 계산, 단어 간 유사도 계산의 단계를 거쳐 최종적으로 쾌-불쾌 지수 자동 추정을 수행한다. 실험 결과 기존 방법들에 비해 좋은 성능을 보였다. Sentiment analysis is a technology that extracts subjective information from text data by using natural language processing and text mining. In general, sentiment analysis is conducted based on sentiment of words in a document. Most researches have considered only positive/negative as sentiment classes, while recently many researches consider more diverse sentiments such as happy, sad and angry. However, a problem is how to estimate a sentiment index of a word. In this paper, we propose a method to estimate pleasure-displeasure index of words using similarities between words. In order to automatically estimate pleasure-displeasure index, we conducted our experiment based on following steps: 1) preprocessing 2) feature selection 3) cooccurrence-word-based association analysis 4) word similarity calculation. The experimental results show that the proposed method performs better comparing with existing methods.