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본 논문은 카메라를 이용하여 주변 사물을 촬영하고 단어와 연계하여 학습하는 유아용 단어 학습 시스템을 제안한다. 딥러닝 기반 객체 인식 기술과 AR 기술을 활용하여 학습 효과를 높이고, 학습 모드와 게임 모드를 통해 읽기, 말하기, 쓰기 능력을 균형 있게 향상시킨다. 이러한 놀이 기반 교육은 아이들의 흥미를 유발하고 자기 주도 학습 능력을 향상시킬 것으로 기대된다.
Active vocabulary : general and academic words
21세기를 위한 가속학습 : 당신의 잠재능력을 개발해 줄 6단계 학습계획
사랑해요 한국어. student's book /
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4차 산업혁명, 교육이 희망이다 : 교사, 학부모, 학생을 위한 미래 교육 길잡이
Meaningful learning with technology
Strategies that work : teaching comprehension to enhance understanding
국어 수업을 시작하겠습니다
(감성과 논리력을 키워주는) 사진교육 PIE
Machine learning and robot perception
Direct objects and language acquisition
Direct objects and language acquisition
Smart Pedagogy of Game-based Learning
Building object categories in developmental time
어르신을 위한 파닉스
게임으로 배우는 한국어
유아기 언어교육 : 이론과 실제
Multimedia Tools and Applications
Sorrentino F.,Spano L.D.방송공학회 논문지
강상훈, 신민우, 김민지, 박한훈IOP Conference Series: Materials Science and Engineering
R. Kumoi; Abbas Fadhil Ali; M Y F Aladin; Ajune Wanis Ismail; Md. Sah Salam한국가구학회지
김호권Pixel-Bit, Revista de Medios y Educacion
Reyes-Ruiz G.Universal Access in the Information Society
Hassan S.A.,Rahim T.,Shin S.Y.Computer Assisted Language Learning
Cheng Y.W.,Wang Y.,Cheng Y.J.,Chen N.S.Education and Information Technologies
Naji H.F.,Kullu P.,Emrah Amrahov S.Multimedia Tools and Applications: An International Journal
Aslam, Fatima; Rahman, Hameedur; Wahid, Samiya Abdul; Wahid, Saira Abdul; Ali, NumanVirtual Reality and Intelligent Hardware
Zhang Y.,Min Y.,Chen X.Early Child Development and Care
Ionescu, T.; Ilie, A.Interactive Learning Environments
Ananya Ghosh; Ankit Kumar Tiwari; Amisha Kumari; Sumail Alam; Madhusruti Das; K. KarthikComputer Assisted Language Learning
Zhang R.,Zou D.,Xie H.Journal of Educational Computing Research
Hung, H.-C.; Young, S.S.-C.Evolving Systems
Sulaiman A.,Rahman H.,Ali N.,Shaikh A.,Akram M.,Lim W.H.디지털콘텐츠학회논문지
구세영, 민주희, 백지연, 유견아International Journal of Human Computer Studies
Che Dalim C.S.,Sunar M.S.,Dey A.,Billinghurst M.스마트미디어저널
문예지; 김대환; 조동식International Journal of Computer Vision
Harwath D.,Recasens A.,Surís D.,Chuang G.,Torralba A.,Glass J.Neural Computing and Applications
Das B.,Sekh A.A.,Majumder M.,Phadikar S.전선 / 대학원
본 과목은 한국어, 영어, 프랑스어, 독일어 등의 언어 교육을 담당하는 교사들을 대상으로 하여 AI를 활용하여 언어를 가르치는 방법을 연구하는 것을 목적으로 한다. 기본적으로 최근 AI 기술이 적용된 스마트스피커, TV, 모바일 기기, AR/VR, 등 다양한 기기를 교실 환경에서 이용하여 읽기, 듣기, 말하기, 쓰기 등의 언어 학습을 효과적으로 수행하는 방법을 탐구하는 내용을 포함한다. 이를 위하여 개별 언어 능력에 적절한 기술과 디바이스를 매칭시키는 방안을 제시하고 기존의 교육 컨텐츠를 이에 맞게 설계하는 방법을 제안한다. 또한, 각 학습 과정에서 학습자 개인에 따라 맞춤형으로 학습할 수 있는 방안을 포함한다.교직 / 학사
학교 현장에서의 교수·학습 이론과 실제를 다룬다. 특히, 교수체제설계, 교수설계이론, 교육기자재 및 매체의 교육적 활용, 교육용 소프트웨어를 비롯한 정보통신기술의 교육적 활용 등 실질적인 지식과 기술에 대한 안내와 획득에 초점을 맞춘다. 이를 통하여 다양한 교수·학습 방법을 적용한 교실 수업의 실제 등 교육현장과 밀접한 관련이 있는 교육방법을 이해할 수 있다.전선 / 학사
딥 러닝의 핵심 개념, 모델 및 활용 사례를 강의한다. 강의 전반부에는 deep neural network의 정의, stochastic gradient descent, backpropagation, activation, optimization 등 딥 러닝의 핵심 개념을 강의하며, 후반부에는 convolutional neural network, recurrent neural network, generative adeversarial network, transformer 등 실제로 활용되는 딥 러닝 모델들의 특징과 활용 사례를 다룬다. 또한 각 모델들을 PyTorch를 통해 실제로 활용해볼 수 있도록 과제/프로젝트를 구성한다.전선 / 학사
인공신경망의 원리와 종류를 살펴보고 그 동작을 이해한다. 이를 기반으로 딥러닝 네트워크의 원리를 공부하고 설계하여 그 동작을 이론과 실습을 통해 이해한다. 또한 응용 분야에 따른 다양한 딥러닝 네트워크를 알아보고 학습과 검증 과정을 통해 설계 및 응용분야에 적용하는 예제를 공부한다.전선 / 대학원
최근 오감을 이용하는 것을 전제로 하여 AI 기술이 적용된 스마트 스피커, TV, 모바일 기기, AR/VR, 등 다양한 기기를 교실 환경에서 이용하기 위해서는 개별 과목과 콘텐츠를 기기와 기술에 맞게 재설계하는 것이 필요하게 된다. 이를 위하여 개별 과목의 교육 콘텐츠를 분류하는 기준을 정의하고 여러 콘텐츠를 디지털화하는 방법을 고안해야 할 것이다. 본 과목은 특히 인문 사회 과목의 전공자들이 각각 담당하는 과목과 내용에 맞는 교수 방법론과 콘텐츠 설계 방법을 정의하도록 지도하며 이를 바탕으로 일반적인 교육 콘텐츠 설계 방법을 도출해 내는 것을 목적으로 한다.전선 / 학사
인공지능은 사람의 생각과 행동을 모사하고, 이성적인 행위를 통하여, 주어진 목적을 달성하는 시스템을 연구하는 학문 분야이다. 본 수업에서는 인공지능 시스템을 구성하기 위한 다양한 방법론을 논한다. 이는 효율적인 탐색, 지식의 표현, 불확실성에 대한 이해, 상관관계와 인과관계에 대한 이해, 시각, 음성, 자연어 등의 처리, 학습 등을 포함한다. 이를 통해 학생은 인공지능의 핵심 원리와 기술에 대해 수학적, 논리적, 정성적, 정량적, 확률 통계적, 학습적 관점 등으로 종합적인 이해를 한다.전선 / 학사
인공지능 기술의 발달로 외국어교육 연구에서도 많은 혁신이 요구된다. 본 강의에서는 인공지능 기술을 언어교육에 활용하는 방안을 모색해 본다. 구체적으로, 본 과목은 언어 학습자 및 언어 교육 맥락에 대한 이해를 바탕으로 다양한 언어 교육 목적의 테크놀로지를 활용하여 언어를 교수하고 평가하는 방법을 익히는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 언어입력, 출력, 상호작용, 피드백과 같이 언어교육 및 발달과 관련한 주요 개념을 익히고, 다양한 인공지능 도구를 활용하고 적용해 본다.전필 / 학사
첨단융합학부 학생의 전공탐색을 위한 과목으로, 융합데이터과학의 핵심 개념과 다양한 응용 분야를 소개하여 향후 전공선택에 필요한 필수적인 정보를 제공한다. 특히, 융합데이터과학 분야에서 진행되는 첨단연구와 연구의 실제 응용 사례를 직접 체험하여, 자신의 전공 적성을 좀 더 구체적으로 알아보고 설계할 수 있는 기회를 제공한다.전선 / 학사
언어교육 캡스톤 디자인은 인공지능 및 기술을 활용하여 언어교육 관련 문제를 해결하는 것을 목표로 한다. 학생들은 언어교육 문제와 관련하여 스스로 주제를 선택한 다음, 팀 중심의 협업 과정을 통해 창의적으로 문제를 해결한다. 학생들은 팀 과제 수행에 필요한 이론 및 실습을 경험하고, 교육적 가치를 지향하는 문제 해결 프로젝트를 진행하는 과정을 통해, 문제해결역량, 의사소통역량, 협업역량과 같은 다양한 역량을 증진할 수 있다.전선 / 학사
전통 재료기법 및 복합매체, 입체조형, 영상작업 등 개인의 연구 주제에 따른 매체 사용의 폭을 확장하여 자유로운 조형작업을 시도한다. 학생들은 개인 작업을 계속하면서, 전통회화 및 시각예술의 주된 매체가 현대회화에서 새롭게 응용되는 방안을 모색한다. 지금까지 배운 전통재료 및 기법에 대한 창의적이고 현대적인 응용 방안에 대해 탐구하며, 평면뿐 아니라 입체공간에서도 다양한 실험을 행한다.전선 / 학사
본 과목은 자연어 이해를 위한 확률 및 딥러닝 학습 방법론을 다룬다. 자연어 이해는 인공 지능에서 크게 주목받고 있는 영역으로 활용 범위가 웹 검색, 번역, 대화 모델 등으로 다양하다. 자연어 이해에서 성공적인 모델은 확률기반, 딥러닝 기반, 대형 언어모델 기반 모델 등이 있다. 본 과목에서는 이러한 다양한 모델을 이해하고, 디자인하고 구현하고 평가하는데 요구되는 최신 기술들을 다룬다. 1. 과목소개 2. Bag-of-word 언어모델 3. N-gram 언어모델 4. Bayesian 모델 5. Logistic 회귀 6. 임베딩 7. CNN 8. RNN 9. Transformer 10. 문맥적 임베딩 11. 지식 구축 및 활요 12. 언어에서의 AI 편향성전선 / 학사
영어 읽기, 쓰기, 듣기, 말하기 지도에 대한 이론들과 실제 활용하는 방법을 탐구한다. 또한 중등 영어수업에서 사용할 수 있는 실질적인 지도 방법을 개발하여 실습해 본다.전선 / 대학원
이 과목에서는 자연어처리에 대한 간단한 소개와 함께, 대표적인 인공신경망 기법들이 자연어처리 어떻게 적용되는지 살펴본다. 최근 일상생활에서도 많이 쓰이는 자연어처리는 인공신경망의 성장과 함께 비약적인 발전을 보였다. 인공신경망을 이용한 딥러닝 기법은 이론적인 면뿐만 아니라, 효율적 계산과 최적화 등의 실험적인 요소가 많아 실습이 중요하다. 이 과목을 듣기 위해서는 기계학습에 대한 기본적인 이해와 파이썬, 딥러닝 모형을 사용하는 능력이 요구된다. 이 강좌는 학생들이 자연어처리의 최근 방법론을 학습하고, 실제 구현하는 능력을 배양하며, 마지막으로 최근 방법론이 가진 한계점, 미래 연구주제에 관해 탐구한다.전선 / 학사
GIS(Geographic Information System), GPS(Global Positioning System), Google Earth, 인공지능 등을 포함한 다양한 테크놀로지는 지리학습에 효과적으로 활용될 수 있다. 테크놀로지는 위치정보 제공에서부터 공간분석, 공간적 사고력 향상을 위한 탐구기반학습 등 다양한 영역에서 이용되고 있다. 이 강의의 목적은 현실 세계의 문제들을 지리적 시각을 통해 탐색하고 테크놀로지를 활용해 해결하는 능력을 증진하는 것이다. 학생들은 실제적 맥락에서 테크놀로지를 이해하고 다양한 맥락으로 전이가능한 역량을 함양한다.전선 / 학사
본 교과목은 인공지능 기반 혹은 컴퓨터 지원 교육이 활발한 현 상황에 맞춰 각 교과의 교육에 자연어처리를 활용할 수 있도록 자연어처리와 관련분야의 중요한 기본 개념과 이론을 소개한다. 특히 본 교과목은 자연어처리뿐만 아니라, 철학적 배경과 함께 음성처리, 인공지능, 언어학, 교육 등 다양한 분야를 융합하여 통합적인 관점에서 자연어처리를 소개한다. 또한, 본 교과목에서는 자연어처리에 가장 많이 쓰이는 프로그래밍 언어인 파이썬과 자연어처리 관련 기초 코딩 예제, 딥러닝 기본 예제 등을 구글 코랩 등을 통해 실습함으로써 향후 학생의 목적에 따라 기술을 사용할 수 있는 기반을 형성하는데 목표를 둔다.전필 / 학사
단계적 학습을 통해 높은 수준의 독보력 및 청음 기보력, 더 나아가 음악적 인지력을 계발한다.전선 / 학사
데이터와 인공지능에 대한 이해를 바탕으로 디자인 과정의 효율과 창의성에 대한 실험을 진행한다. 인공지능을 기반으로 하는 생성적 디자인을 비롯하여, 디자인과정에서 인공지능을 활용하는 방법을 탐구한다.전선 / 대학원
본 교과목은 미술교육의 현장과 연구영역에서 새로운 테크놀로지와 디지털 혁신이 융합될 수 있는지를 탐구한다. 또한 본 교과목은 미술교육현장을 위한 다양한 테크놀로지의 사용을 소개하고 학생들이 그것들을 비평적으로 분석하도록 한다. 학습자는 VR/AR/MR, 그리고 기계학습/알고리즘/AI와 같은 디지털 도구들의 미술교육적 함의를 탐구할 것이다. 또한 문헌연구의 형식의 연구논문을 작성하도록 한다.전필 / 학사
단계적 학습을 통해 높은 수준의 독보력 및 청음 기보력, 더 나아가 음악적 인지력을 계발한다.전선 / 학사
AI를 이용하여 주차장 게이트에서 번호판을 인식후 주차장 게이트를 Open/deny 하는 과정을 구현한다. 자동차 번호판을 인식하기 위해 object-detection, Text Detection, OCR, Image Captioning, Generative Model 등 다양한 컴퓨터 비전 에 사용되는 딥러닝 모델들의 개요에 대해 배우고, GPU 서버를 이용하여 이 과정들을 구현한다.