• 한국지역지리학회지
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• 제22권2호
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• pp.397-410
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• 2016

본 연구는 국가주도형으로 조성된 대표적인 산업집적지인 구미 IT 클러스터의 내생적 발전 가능성을 탐색하기 위해서 2005년부터 추진되어 온 산업단지 혁신클러스터정책의 미니클러스터 사업에 대하여 심층 고찰한 것이다. 구미 IT 클러스터를 구성하고 있는 산 학 연 주체들로 구성된 미니클러스터들은 관 주도의 외생적 조직으로 형성되었으나, 점차 자생적 조직화 과정을 거치면서 자율적인 학습 커뮤니티 조직으로 진화되는 모습을 나타내고 있다. 이를 통해 국지적 학습과 지식 공유가 활성화될 수 있는 사회적 자본의 축적과 국지적 뿌리내림으로 참여기업들뿐만 아니라 지역 기업들의 경쟁력 강화에 기여한 것으로 평가된다. 이러한 성과는 정부주도형으로 형성된 외생적 산업집적지가 대 다수를 차지하고 있는 한국의 산업집적지 활성화 정책 수립에 있어서 중요한 시사점을 제공한다. 특히 본 연구 결과는 미니클러스터 사업과 같이 자생적인 학습 커뮤니티 조직이 활성화될 수 있는 소프트웨어 중심의 클러스터 사업이 일관성 있게 추진될 필요가 있음을 강조한다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권11호
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• pp.353-361
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• 2018

본 연구의 목적은 학사경고를 받은 대학생이 학업에 대한 내적 자기 동기화가 이루어지는 과정을 파악해 보고자 함이다. 질적 연구방법 중 내러티브 연구방법을 적용하여 내면적 사고의 흐름을 추적해보고자 하였으며, 심층인터뷰를 통해 수집된 자료는 Burke의 내러티브 분서방법을 통해 분석하였다. 학습 환경이 변화되는 시점인 대학입학 전 후를 기점으로 자아의 변화과정을 4가지 주제로 도출하였다: '만들어진 우수한 아이', '우수한 아이 코스프레', '부족한 자아와의 만남', '독립된 실체와의 만남'. 위의 4가지 주제는 학사경고라는 사건을 극복해 가고자 하는 인간내면에 존재하는 강인한 독립적 탄성이 형성되어가는 과정을 단계적으로 제시해주고 있다. 이를 토대로 대학차원의 학습지원 프로그램의 개발에 있어서 내면적 자기 동기화 능력을 강화시켜줄 수 있는 소프트적인 내용과 기존의 학습지원방법이 병행된 프로그램의 개발이 필요하리라 본다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권3호
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• pp.35-43
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• 2023

본 연구는 AI 기반 맞춤형 학습 시스템을 시범적으로 운영하여 대학 수업에서의 AI 기반 맞춤형 학습 시스템의 적용 가능성과 효용성을 알아보고자 하였다. 이를 위하여 C지역 소재 B대학교 1학년 재학생 중 기초수학 교과목 수업에 참여한 42명 학습자를 대상으로 AI 기반 맞춤형 학습 시스템을 적용 및 운영하였고, 학생 및 교수를 대상으로 설문 문항 조사와 인터뷰를 진행하였다. 연구 결과, AI 기반 맞춤형 학습 시스템의 활용은 학생의 학업성취도를 향상시켰다. 심층인터뷰 결과 교수자와 학습자 모두 기초 개념 학습에 있어 학습 성과 향상에 기여하는 것으로 파악되었다. 이는 AI 기반의 맞춤형 학습 시스템이 자기 주도 학습의 역량을 향상하고 개념학습을 통해 지식 강화에 효과적인 방안이 될 것임을 시사한다. 본 연구는 인공지능 기반 적응형 학습 시스템의 기초 과학 교과목 도입과 적용에 관련한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다. 향후 AI 기반 맞춤형 학습에서 학생들에게 제공한 학습과정과 분석한 데이터를 대면수업에 연계한 효과 검증과 분석한 데이터의 활용 방안에 대한 전략 연구를 제언한다.

• 한국음향학회지
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• 제40권5호
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• pp.439-451
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• 2021

본 논문에서는 실제 환경에서의 연속 음성 강화를 위한 딥러닝 기반 온라인 빔포밍 알고리듬과 스펙트럼 감산을 결합한 빔포머를 제안한다. 기존 빔포밍 시스템은 컴퓨터에서 음성과 잡음을 완전히 겹친 방식으로 혼합하여 생성된 사전 분할 오디오 신호를 사용하여 대부분 평가되었다. 하지만 실제 환경에서는 시간 축으로 음성 발화가 띄엄띄엄 발성되기 때문에, 음성이 없는 잡음 신호가 시스템에 입력되면 기존 빔포밍 알고리듬의 성능이 저하된다. 이러한 효과를 경감하기 위하여, 심층 학습 기반 온라인 빔포밍 알고리듬과 스펙트럼 감산을 결합하였다. 잡음 환경에서 온라인 빔포밍 알고리듬을 평가하기 위해 연속 음성 강화 세트를 구성하였다. 평가 세트는 CHiME3 평가 세트에서 추출한 음성 발화와 CHiME3 배경 잡음 및 MUSDB에서 추출한 연속 재생되는 배경음악을 혼합하여 구성되었다. 음성인식기로는 Kaldi 기반 툴킷 및 구글 웹 음성인식기를 사용하였다. 제안한 온라인 빔포밍 알고리듬 과 스펙트럼 감산이 베이스라인 빔포밍 알고리듬에 비해 성능 향상을 보임을 확인하였다.

• 직업교육연구
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• 제37권2호
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• pp.167-190
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• 2018

최근 계속교육을 통한 직업능력을 개발하기 위해 일과 학습을 병행하는 직장인들이 증가하고 있다. 본 연구는 대학원에 재학하는 직장인을 대상으로 일과 학습을 병행하며 나타나는 학습과 전이에 영향을 미치는 학교와 일터활동요소들을 살펴봄으로써 이들의 학습과 전이를 촉진하기 위한 시사점을 제시하고자 하였다. 구체적으로 문화역사적 활동이론을 토대로 학교와 일터에서의 활동체계를 분석하고, 이러한 요소들이 대학원에 재학하며 일과 학습을 병행하는 직장인의 학습과 발달적 전이에 어떠한 영향을 미치는지를 검증하였다. 이를 위해 대학원에 재학하는 직장인 13명의 심층면담을 통해 얻은 연구결과를 바탕으로 설문조사를 위한 연구모형을 설정하고, 설문문항을 구성하여 조사연구를 실시했다. 대학원에 재학하면서 일과 학습을 병행하는 직장인 총 288명이 응답한 설문자료를 바탕으로 기술통계분석 및 상관관계분석, 중다회귀분석방법을 사용하여 자료를 분석하였다. 연구결과, 학교활동요소에서 경쟁력 강화, 전공에서의 역할, 교수와의 상호작용 변수와 일터활동요소에서 객체인 관계향상, 자아실현 변수는 학습에 유의미한 영향을 미쳤다. 학교활동요소에서 수업참여의 적극성, 전공에서의 역할, 교수와의 상호작용 변수와 일터활동요소에서 자아실현, 직장에서의 역할, 상사와의 상호작용, 업무시스템의 체계화는 발달적 전이에 유의미한 영향을 미쳤다. 이와 같은 결과들을 바탕으로 일과 학습을 병행하는 직장인의 학습과 전이를 촉진시키기 위한 학교와 일터에서의 노력에 대해 논의하였으며, 후속연구를 위해 제언하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.635-657
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• 2015

지식기반 IT 사회, 그리고 다문화사회로 특징되는 현시대는 다른 어느 시대보다도 문제해결력, 창의적 사고력, 소통능력을 강조하고 있다. 이에 따라 대학교육에서는 융복합 전공 및 교육을 개설하여 이러한 사회적 요구에 적합한 역량을 지닌 인재 함양에 노력하고 있다. 그러나 융복합 수업을 위한 구체적인 수업모형에 대한 논의가 부족한 상황이기도 하다. 이에 본 연구에서는 현재 학습자 중심 학습모형이자 21세기 학생들의 역량강화를 위한 교수법의 하나로서 널리 활용되고 있는 PBL(Problem Based Learning:문제기반학습)을 융복합적 수업모형의 하나로 선택하여, 대학교양 미술수업의 한 강좌를 PBL 수업의 특징에 따라, 실생활 연결된 과제를 주고 학생들이 중심이 되어, 개별적, 혹은 그룹별 학습활동으로 개발, 적용하였다. 이후 수업을 실시한 뒤에는 학생들의 성찰저널, 심층면담과 SNS 대화내용을 분석하여 학습 결과를 살펴보았으며, 그 결과로서, 학생들은 학습에 대한 자신감, 재미 및 학습자간 소통력, 다양성에 대한 이해, 서로에 대한 배려 등 가치와 중요성에 대한 이해 등을 경험했음을 알 수 있었다. 이러한 연구결과는 대학교육에서의 융복합적 수업을 위한 수업모형으로서 PBL의 가능성을 보여주는 것이라 하겠다.

• 품질경영학회지
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• 제51권4호
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• pp.573-588
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• 2023

Purpose: This study presents a research approach that utilizes deep reinforcement learning to construct optimal portfolios based on the business cycle for stocks and other assets. The objective is to develop effective investment strategies that adapt to the varying returns of assets in accordance with the business cycle. Methods: In this study, a diverse set of time series data, including stocks, is collected and utilized to train a deep reinforcement learning model. The proposed approach optimizes asset allocation based on the business cycle, particularly by gathering data for different states such as prosperity, recession, depression, and recovery and constructing portfolios optimized for each phase. Results: Experimental results confirm the effectiveness of the proposed deep reinforcement learning-based approach in constructing optimal portfolios tailored to the business cycle. The utility of optimizing portfolio investment strategies for each phase of the business cycle is demonstrated. Conclusion: This paper contributes to the construction of optimal portfolios based on the business cycle using a deep reinforcement learning approach, providing investors with effective investment strategies that simultaneously seek stability and profitability. As a result, investors can adopt stable and profitable investment strategies that adapt to business cycle volatility.

• 문화기술의 융합
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• 제7권4호
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• pp.369-376
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• 2021

본 연구의 목적은 평생교육교수자의 교수역량 강화를 위한 코칭모델을 개발하는 것이다. 이 목적을 달성하기 위하여 평생교육교수자들이 진행하고 있는 다양한 교수방법에 대한 역량과 운영실태, 코칭과 관련한 문헌 자료를 조사 및 분석하였다. 그리고 평생교육 현장에서 10년 이상 근무한 현장전문가들을 대상으로 교수역량에 대해 심층면담을 진행하였다. 이러한 연구결과는 매트릭스 분석을 통하여 평생교육교수자의 교수역량을 코칭모델을 개발하였다. 첫째, 문헌연구에 의하면 제4차 산엽혁명시대가 요구하는 새로운 패러다임의 학습자 중심의 평생교육프로그램 운영을 요구하고 있으며, 교수자의 역량을 강화하는 방법으로 코칭역량을 제시한다. 코칭역량으로 평생교육교수자는 평생교육 관련 직업인으로서 평생교육 성인학습자를 가르치는 자신의 일에 대한 가치와 목적과 목표달성 등을 위하여 비전 설정, 목표세우기, 사명선언서 작성, 코칭기술, 코칭과정 진행, 장애물 관리, 코칭 교수법등의 역량을 제시한다. 둘째, 평생교육 현장전문가들이 요구하는 평생교육 교수역량을 모델에 적용함으로 평생교육 교수역량강화를 위한 모델을 학습자 중심으로 디자인할 수 있다. 평생교육 현장전문가들은 평생교육 전문지식 습득, 소통역량, 성인학습자 이해, 대인관계 능력, 프로그램 개발이 필요하다고 주장하고 하였다. 셋째, 평생교육교수자의 교수역량강화를 위한 코칭모델은 진입, 진행, 총평, 환류의 프로세스과정에서 제시하는 단계별 평생교육교수자 교수역량을 충분히 습득하고 실행하는 것이다. 총평 단계가 끝나면 환류를 통하여 평생교육교수자 자신이 평생교육교수자로 추구하는 코칭역량을 바탕으로 한 평생교육교수자의 교수역량을 새롭게 개발하고 발전시켜 나가는 것을 제안하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.61-67
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• 2023

5G의 도래와 스마트 디바이스의 급격한 증가는 멀티 액세스 엣지 컴퓨팅(MEC)의 중요성을 부각시켰다. 이런 흐름 속에서, 특히 계산 집약적이고 지연시간에 민감한 애플리케이션의 효과적인 처리가 큰 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 이러한 도전 과제를 해결하기 위해 확률적인 MEC 환경을 고려한 새로운 태스크 오프로딩 전략을 연구한다. 먼저 동적인 태스크 요청 빈도와 불안정한 무선 채널 상태를 감안하여 차량의 전력 소모와 지연시간을 최소화하는 방안을 제시한다. 그리고 심층 강화학습(DRL) 기반의 오프로딩 기법을 중심으로 연구를 진행하였고, 로컬 연산 및 오프로딩 전송 전력 사이의 최적의 균형을 찾기 위한 방법을 제안한다. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)와 Deep Q-Network (DQN) 기법을 활용하여 차량의 전력 사용량과 큐잉 지연시간을 분석하였다. 이를 통해 차량 기반의 MEC 환경에서의 최적의 성능 향상 전략을 도출 및 검증하였다.

• 실천공학교육논문지
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• 제12권1호
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• pp.11-21
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• 2020

본 연구는 간호대학생의 플립러닝 교수법을 적용한 전공수업의 경험에 대한 의미를 이해하기 위한 현상학적 연구이다. 연구 참여자는 간호학과 4학년 8명으로 개별 심층면담을 실시하여 자료수집을 하였으며, Colaizzi의 현상학적 방법으로 자료분석을 하였다. 본 연구를 분석한 결과 총 35개 주제어와 11개의 중심의미가 도출되었다. 11개의 중심의미는 교육 전, 교실 안, 교육 후로 분류 하였다. 교육 전 단계는 '정보부족', '심리적 부담감', '교수법 차이', '자기주도적 학습능력 향상', '학습자의 성취도 차이'가 중심의미로 도출되었다. 교실 안은 '효율적 수업방향', '자신감 향상'이, 교육 후 단계는 '수업에 긍정적 영향', '자기부담 강화', '선호하지 않음', '강의식 선호'로 각각의 중심의미가 도출되었다. 따라서, 본 연구결과를 볼 때 간호학 전공에 플립러닝 교수법을 적용하기 위해서는 좀 더 다각적이며 심층적인 반복연구를 제언한다.