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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
문혜영 (국민대학교) 김남규 (국민대학교)
저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제21권 제9호
발행연도
2021.9
수록면
105 - 116 (12page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2021

명화 하브루타 지원을 위한 딥러닝 기반 동양화 인물 분석
문혜영 ,  김남규 한국콘텐츠학회논문지 2021.09 학술저널
명화 하브루타 지원을 위한 딥러닝 기반 동양화 인물 분석
문혜영 ,  김남규 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 2021.06 학술대회자료

2020

딥러닝을 이용한 동양화 등장인물 기반 그림 질문 자동생성
문혜영 ,  김남규 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 2020.11 학술대회자료

초록· 키워드

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하브루타 교육은 짝을 지어 대화하고 토론하고 논쟁하는 방식의 질문 중심 교육이며, 특히 명화 하브루타는 명화에 대한 질문과 답변을 통해 그림의 감상 능력을 증진하고 표현력을 풍부하게 하기 위한 목적으로 시행되고 있다. 본 연구에서는 동양화를 대상으로 한 명화 하브루타를 지원하기 위해, 최신 딥러닝 기술을 활용하여 동양화 등장인물의 성별 관점에서 질문을 자동으로 생성하는 방안을 제시한다. 구체적으로 본 연구에서는 사전학습모델인 VGG16을 바탕으로 동양화 인물 중심의 미세조정을 수행하여 동양화의 인물 분석을 효과적으로 수행할 수 있는 모델을 제안한다. 또한 질문의 유형을 명화 하브루타에서 사용되는 사실 질문, 상상 질문, 그리고 적용 질문의 3가지 유형으로 분류하고, 각 질문을 등장인물에 따라 세분화하여 총 9가지의 질문 패턴을 도출하였다. 제안 방법론의 활용 가능성을 확인하기 위해 실제 동양화의 등장인물 300건을 분석한 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안 방법론에 따른 성별 분류 모델이 기존 모델에 비해 높은 정확도를 나타냄을 확인하였다.
#명화 하브루타 #미세조정 #성별 분류 #질문 생성 #Famous Painting Habruta #Fine-Tuning #VGG16 #Gender Classification #Question Generation

목차

요약
Abstract
I. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 본론
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론 및 제언
참고문헌

참고문헌 (31)

참고문헌 신청
김정희 / 2005 / 교육용 플래시 콘텐츠 저작시스템의 구현 및 재사용성 분석 / 한국콘텐츠학회 논문지 5(2):07~17 dbpia E. Holzer / 2015 / Welcoming Opposition : Havruta Learning and Montaigne's The Art of Discussion / Journal of Moral Education 44(1):64~80 google schola 전정수 / 2015 / 최고의 공부법 / 경향비피 google schola 장봉석 / 2018 / 국내 하브루타 학습의 효과에 대한 메타분석 / 교육과정연구 36(2):1~24 google schola 이성일 / 2018 / 하브루타로 교과수업을 디자인하다 / 맘에드림 google schola

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