저성장 시대로 접어든 글로벌 경쟁 환경에서 지속적인 경제 성장을 위해 기업가 정신의 중요성이 더욱 커지고 있다. 신규 사업 기회를 포착해 혁신 제품 서비스를 창출하는 창의적 사고방식과 행동 양식인 기업가 정신은, 경제 조직을 넘어 사회 전반적으로 새로운 가치를 창출해내는 사회적 자본으로 이해할 수 있다. 하지만 아직까지 거시적 관점에서 기업가 정신이 사회 전반적으로 어떻게 학습되고 어떤 영향을 미치는지에 대한 연구가 부족하다. 이에 본 연구는 사회학습이론을 바탕으로 기업가로부터 파생되는 기업가 정신이 사회 구성원들에게 어떻게 학습되고, 개인의 창의성에 어떤 영향을 미치는지 89명의 대학생 대상 설문조사를 통해 실증 분석했다. 분석 결과 기업가에 대한 준사회적 상호작용과 모방성이 기업가 정신 학습을 통한 내재적 동기 향상에 긍정적인 영향을 미쳤고, 이는 결과적으로 개인의 창의성 향상에 도움을 주는 것으로 나타났다. 본 연구는 거시적 관점에서 사회 자본으로써 기업가 정신의 학습 및 영향에 대한 연구 방향을 제시했고, 기업가 정신의 창의성 영향에 대한 이론적 근거를 마련했다. 또한 정책적으로 사회 구성원들의 기업가 정신 교육의 필요성과 창의성 향상에 대한 시사점을 제시하였다.
본 논문에서는 학습조직이론을 바탕으로 소매 노하우의 국제이전을 사례연구를 통하여 검토하였다. 연구의 대상으로서는 세계적인 편의점 체인인 7-Eleven을 선정하여 그 노하우가 어떻게 일본에 성공적으로 이전되었는지를 정성적으로 분석하였다. 분석결과 편의점 노하우의 국제이전에 있어서는 본질학습과 적응학습이 대단히 중요한 역할을 하였다. 본질학습의 내용으로는 편의점의 기본컨셉트와 점포운영 기본3원칙, 최저이익보증제도, 이익배분방식이 있었으며 적응학습의 내용으로는 출점방식과 점포규모, 점포입지, 상품구성 등과 같은 소매믹스가 있었다. 또한 적응학습에는 가설검증방식이라는 학습방법론이 사용되었으며 이 방식을 계속적으로 적용한 결과 경쟁기업이 모방하기 힘든 혁신을 이룩하였다. 다만 본질학습에서 학습한 내용이 적응학습에 원칙과 방향을 제시해 주었다. 이처럼 본질학습과 적응학습이 서로 맞물려 잘 이루어져야 소매 노하우의 국제이전은 성공할 수 있는 것이다.
기억 인출 단서는 학습을 통해 장기기억 공간에 저장된 정보를 인출하는 과정에서 중요하며, 서로 다른 종류의 기억 인출 단서에 따른 기억 인출 결과 및 이에 대한 인지 학습적 특성 규명은 교육, 범죄 수사, 그리고 인간의 뇌 기능을 모방한 기계학습 연구 등에서 중요하게 다루어져야 할 문제이다. 본 논문에서는 비디오 데이터를 이용하여 학습한 내용을 인출하는 과정에서 텍스트와 이미지가 각각 인출 단서로서 기억인출 결과에 미치는 영향을 분석하고, 기억 정보 및 시각 정보 처리와 관련된 뇌 영역에서의 뇌전도 분석을 이용하여 이를 해석하였다. 실험 결과를 통해 기억 인출을 위해 이미지-텍스트를 제시할 경우 전전두엽의 기억인출 관련 부위와 시각 피질이 위치한 후두엽의 인터랙션이 높게 이루어지면서 암묵적인 시각적기억 표상의 인출이 발생하는 것을 알 수 있었다.
매니퓰레이션 기술 중에서 경로 계획은 중요한 문제 중의 하나이다. RRT는 경로 계획 알고리즘으로 최근에 제안되었다. RRT는 기존 알고리즘보다 빠르게 장애물을 회피하여 경로를 계획할 수 있다. 기존의 경로 계획 알고리즘은 그 상황에 따라 반복적으로 경로 계획을 하였다. 이러한 점을 개선하기위해 RRT와 인간의 소뇌구조를 모방한 CMAC을 결합한 CMACRRT를 제안한다. CMAC은 RRT가 만들어낸 경로와 그 상황을 기억하여 유사한 상황에서 경로를 다시 사용할 수 있게 해준다. 이렇게해서서 CMAC을 통해 학습된 상황에서 RRT를 사용하지 않고 기존의 경로를 사용할 수 있게 된다.
최근들어 가전회사를 중심으로 카오스 응용제품 개발에 박차를 가하고 있다. 인간의 주관적인 사고방식을 이용한 퍼지와 인간의 학습능력을 모방하는 유럴네트웍, 그리고 무질서속에서도 일 정한 질서를 찾아내고 단기예측이 가능한 카오스이론을 적용한 가전제품이 시장을 주도해나갈 것이다. 아직까지 우리나라에서는 카오스이론에 대한 학문적관심이 부족한 상태이며 일부 관심이 있는 사람에 의해 연구가 진행중인 것으로 알고 있다. 앞으로는 학계와 산업체에서 공동으로 카오스이론 연구와 제품개발에 노력을 해야 할 ㄸ라고 생각한다.
본 논문의 목적은, 간단한 DNA를 기반으로 서로 상호 작용하는 인공미생물체를 위한 진화생태계를 구성하는 것이다. 여기서, 강화 신호를 사용한 신경 회로망의 학습을 통해 인공미생물체의 지능 린 진화과정을 모방해서 자신의 DNA 및 주변 환경에 따라 행동 패턴이 변화하도록 하였다. 또한, 미생물의 진화론적 관점에서 생식 과정에서 두 개체산의 유전자 교환 등이 일어날 수 있도록 하였다. 그리고 이렇게 만들어진 진화생태계의 응용 가능성에 대해 다룬다.
대학교에서 컴퓨터 관련 학과를 졸업하거나 관련된 직업을 갖지 않은 자를 말하는 비전공자의 SW교육에서 교양교육을 접하는 학습자는 처음 접하는 SW 개발환경과 이해, 전공과의 관련성, 융합 사고능력 등의 어려움을 겪게 된다. 교양교육에서 비전공 학습자의 어려움을 보완하고자 비교적 쉽게 접근할 수 있는 소프트웨어를 활용하여 SW교육 초보자에게 적용할 수 있는 시연 중심모델을 활용하였다. 실생활에서 사용되는 애플리케이션과 문제해결의 논리적 흐름을 파악할 수 있도록 교수자의 시연과 학습자의 모방을 통한 반복적인 구현과 학습자의 학습 만족도와 성취도를 높이기 위한 학습지표를 결합한 융합 SW 교수법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 교수학습법을 적용한 실험에서 SW 교육의 학습 효과, 학업 성취도, 학습 만족도, 교수학습법 측면을 평가할 때 의미 있는 결과를 보였다.
방송 제작현장에서 이뤄지는 일터학습은 예비 방송 인력의 전문성 향상을 위해 필요한 교육과정이지만 대학 커리큘럼에 적극적으로 활용되지 못하고 있다. 이에 본 연구는 언론 관련 학과 학생들이 경험한 일터학습 사례를 제시하고 일터학습이 지닌 장단점과 효과 및 향후 방송 실무교육의 나아갈 방향을 살피고자 하였다. 14명의 대학생들을 대상으로 포커스그룹 토론을 통해 도출된 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 대학생들은 기존의 대학 실무교육이 제공하지 못하는 구체적인 현실 상황을 일터학습에서 경험한 것으로 파악되었다. 이로써 학생들은 현장 적응력과 콘텐츠 생산자로서의 인식을 갖추게 되었으나 생존경쟁이 심화되고 있는 방송산업계 현실 앞에서 직업 선택에 다소 혼란을 느끼게 된 것으로 나타났다. 둘째, 대학생들은 일터에서 시행착오나 실수, 피드백, 선의의 경쟁, 모방을 통해 자발적으로 학습하는 무형식학습을 경험하였으며 일터학습 결과 인터뷰 요령, 촬영 및 편집, 틀짓기, 사회적 대인관계 영역 등에서 암묵지를 형성한 것으로 나타났다. 이러한 분석 결과는 향후 방송 실무 강의자들이 일터학습에 보다 관심을 갖고 이를 적극적으로 활용할 필요성을 보여주는 것이다.
SEJONG-NET은 시각 문자패턴의 인식 과정을 설명 할 수 있는 적절한 패러다임을 제공하기 위해 척추동물의 시신경계 구조와 기능을 모방하여 만든 문자인식 모형이다. 초기에는 온라인 한글 인식을 위하여 설계되었으며, 이후 다양한 문자 집합이나 오프라인 한글 문자를 위한 모뎀들이 개발되었다. 현재까지 개발된 여러 SEJONG-NET 모델이 가지고 있는 문제점은 정직성이라고 할 수 있다. 즉, 설계 초기에 고려한 인식 대상 문자 집합과 문자 패턴에 대해서만 인식이 가능하고, 변형된 패턴을 기존의 패턴으로 근사화하여 해석하거나 새로운 패턴에 대하여 그것을 추가 학습하는 것이 불가능하다. 따라서 본 논문은 SEJONG-NET의 이러한 제약점을 해결하여 한글 인식 문제에 일반적으로 적용될 수 있도록 개선하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 상위층에서는 인간이 가지고 있는 문자에 대한 구조적인 지식을 표현하고 학습을 통해 추가적으로 습득할 수 있는 형태로 구현하였고, 하위층에서는 상위층에서 쓰이는 구조적인 지식을 표현하는데 적합한 특징을 추출해 낼 수 있도록 구현하였다. 특히 하위층에서는 인간의 초기 시각 피질에서 감지되는 특징들을 추출하도록 구현하여 사용되는 특징이 일반성을 가질 수 있도록 하였다. 이러한 방법을 기반으로 하여 본 논문에서는 변형된 패턴에 대한 적응 학습 능력을 가지며 인지과학적인 사실에 보다 충실하도록 개선된, 온라인 한글 인식을 위한 SEJONG-NET 모델을 제안한다.
본 연구는 시각-관성 기반의 딥러닝 학습으로 자유분방하게 움직이는 드론의 주행기록을 정확하게 추정하는 것을 목표로 한다. 드론의 비행주행은 드론의 온보드 센서와 조정값을 이용하는 것이 일반적이다. 본 연구에서는 이 온보드 센서 데이터를 학습에 사용하여 비행주행의 위치추정을 실험하였다. 선행연구로써 DeepVO[1]룰 구현하여 KITTI[3] 데이터와 Midair[4] 데이터를 비교, 분석하였다. 3D 좌표면에서의 위치 추정에 선행연구 모델의 한계가 있음을 확인하고 IMU를 Feature로써 사용하였다. 본 모델은 FlowNet[2]을 모방한 CNN 네트워크로부터 Optical Flow Feature에 IMU 데이터를 더해 RNN으로 학습을 진행하였다. 본 연구를 통해 주행기록 예측을 다소 정확히 했다고 할 수 없지만, IMU Feature를 통해 주행기록의 예측이 가능함을 볼 수 있었다. 본 연구를 통해 시각-관성 분야에서 사람의 지식이나 조정이 들어가는 센서를 융합하는 기존의 방식에서 사람의 제어가 들어가지 않는 End-to-End 방식으로 인공지능을 학습했다. 또한, 시각과 관성 데이터를 통해 주행기록을 추정할 수 있었고 시각적으로 그래프를 그려 정답과 얼마나 차이 있는지 확인해보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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