• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2008.06a
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• pp.665-666
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• 2008

본 연구는 학습 성취도 예측을 통한 완전학습 시스템을 연구하는데 그 목적이 있다. 학급 내의 95%의 학생들이 학습 과제의 90% 이상을 완전히 학습해 내는 것이 완전학습이다. 그러나 개인의 수준차로 인한 완전학습 도달 시간이 상이하고, 그 도달 시간을 파악하기가 어려우므로 현실적으로 완전학습에 도달하기란 쉬운 일이 아니다. 본 연구에서는 이러한 현실적인 어려움을 극복하고자 학생들의 과거 현재 학습 성취 데이터를 분석하여, 미래 학습 성취도를 예측함으로써 보충학습이 필요한 학생을 미리 선별하고, 학생별 특성과 수준에 맞는 보충학습 자료 제공을 통한 재학습 유도로 정해진 기간 내에 단계별(단원별, 학기별)로 완전학습에 도달할 수 있도록 하였다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2004.08a
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• pp.48-54
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• 2004

본 연구는 컴퓨터 수업에서 기능을 학습하기 위한 완전 학습 모형의 적용에 관한 연구이다. 현재 컴퓨터 교육이 정식교과로 채택과 관련하여 8차 교육과정이 진행되고 있다. 이러한 변화를 대비하여 독립교과로서의 컴퓨터 정보 교육 중 기능수업에 있어서 Carroll의 이론을 중심으로 기초이론을 살피고, Bloom의 완전 학습 방법에 대한 고찰을 하였다. 또한 한국행동과학연구소가 개발한 완전 학습 모형의 재구성을 통해 컴퓨터 기능 수업 중심의 학습 과정을 적용하였으며 완전학습을 위한 적절한 학습 과정을 제시하였다.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.7 no.1
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• pp.107-118
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• 2004

This study aims to design and implement individual complete learning system based on IPI(Individually Prescribed Instruction) model. Most of current web based learning systems do not consider individual students' ability and just follow the sequence of instructing contents $\rightarrow$ providing problems $\rightarrow$ presenting the result of evaluating. However, this system focuses on individual ability prior to studying subjects. In individual complete learning system, it is acknowledged that a period and a pace to complete each task will differ from students to students, therefore until they complete the whole unit, they are not allowed to move onto the next unit. After completing each unit, there will be a process of evaluating students' performance. It is necessary to show the correct completion of 80% of the evaluation to move onto next step; for those who are evaluated as inadequate to move on, an individual supplementary instruction will be provided. Therefore, this study intends to supplement the deficit of prior learning and provide feedback dependent on individual's learning ability so that the goal of Individual Whole Complete Learning could be accomplished.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.6 no.1
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• pp.1-12
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• 2002

The purpose of this paper is to design and implement a LED (LEarner Diagnosis system). Mathematics which has learning hierarchies is difficult to learn, if learners don't understand previous learning contents. Before a learner starts learning, the LED offers diagnostic problems to diagnose the learner's understanding ability of the previous learning contents. If the learner don't understand it, then the LED present supplementary contents. After finishing the study, the learner has to pass the test to diagnose whether the learner do mastery learning. The LED makes learners do supplement previous contents, if learners don't understand it, and master all of the contents, learners can achieve learning object.

• 전기의세계
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• v.39 no.8
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• pp.14-24
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• 1990

전문가 시스템 개발과정에서 완전한 경험적 규칙들을 얻는 것은 극히 어려운 작업이다. 전문가들이 확고한 경험적 규칙들을 얻기위해서는 오랜 시간이 걸리며, 그 얻어진 지식조차 확신할 수 없다. 또한 같은 분야 지식도 전문가들 사이에서 큰 차이를 보일 수 있다. 이러한 상황에서 전문가 시스템이 보다 완전한 지식베이스를 얻어, 주어진 영역에서 기존의 고도 전문가 수준의 전문성을 갖는 완전한 전문가로 활약하기 위해서는 지식 배제, 둘째 기존의 경험적 탐색 공간은 물론 보다 다양한 문제 해결 전략이 가능한 심층적 탐색공간을 제공하여 그로부터 새로운 문제 해결 지식을 학습하는 자기 학습기능이 필요하다. 본지에서는 이러한 자기학습 기능을 갖는 전문가 시스템의 알고리즘을 검토하였다. 그리고 끝으로 전력계통에 대한 적용예로서 전압제어 전문가 시스템을 설명하였다. 아직 전문가 시스템의 자기학습 기능의 구현은 초보적 연구에 머물고 있으며, 그들의 학습 능력조차 낮은 수준에 불과하다. 그러나 전문가 시스템 연구자들은 기존 전문가 시스템의 문제점과 그 적응능력의 중요성을 인식하고 있기 때문에 보다 진보된 개념(데이타들로부터 이론과 원리를 학습하는)이 도입된 자기학습 전문가 시스템의 적용연구는 앞으로 여러분야에서 폭넓게 이루어 질 것으로 기대된다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.17 no.2
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• pp.499-508
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• 2017

The purpose of this study was to examine the effects of Bloom's mastery learning model on academic self-efficacy, learning satisfaction, and nursing skills performance of nursing students. A quasi-experimental study with a non-equivalent control group pretest-posttest design was used. Participants were recruited from two nursing colleges. The sample consisted of an intervention group (n=31) that participated in the educational program and a control group (n=30). The data were collected using self-administered questionnaires from November 2, 2015 to November 27. Data analyses utilized $x^2$-test & t-test. After the education of Bloom's mastery learning model, learning satisfaction and nursing skills in the experimental group was significantly increased than that of the control group. However, there were no statistically significant differences between the groups with academic self-efficacy. Findings indicated that, this program can be recommended as an effective educational program for the nursing student to improve their fundamental nursing skills.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.6 no.3
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• pp.247-255
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• 2002

The importance of Information Technology practical use is embossed and grounding education for this was introduced from first-year student in primary school. This study is to design and implement new set of study program that can minimize individual variation in learning, analyzing the grounding education in Information and Communication. Herein basic stuff is selected for the lower grader at Elementary School and for the Courseware design, here introduced Perfect study strategy that makes use of the formative evaluation and feed back, aiming at perfect study. And also the diversified presentation of study materials with the use of multimedia can enhance the student's learning awareness. In faithful reflection of it, individual student's progress and interested in learning is incorporated into the designing the Courseware.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.777-779
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• 2024

현대 사회에서 인공지능은 다양한 분야에서 사용되며 발전하고 있다. 특히 의료, 공업, 경제, 농업, 정치 등에 영향을 미치며, 데이터 프라이버시 문제가 빈번히 발생한다. 이를 해결하기 위해 연합학습이 제안되었는데, 이는 로컬 디바이스에서 학습한 모델만을 중앙 서버로 전송하여 프라이버시를 보장하고 효율성을 높인다. 하지만 연합학습은 중앙 서버를 필요로 하므로 탈중앙적인 환경에서는 사용할 수 없는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 서버가 없는 다양한 환경에서 연합학습을 적용할 수 있는 비-완전 연결 분산형 연합학습 알고리즘을 소개한다. 비-완전 연결 분산형 연합학습 알고리즘은 모든 노드가 서로 연결 되어있는 상태가 아닌 특정 노드와만 연결 되어있는 형태로 대부분의 실전 분산형 환경에서 사용할 수 있다. 본 방식의 학습 정확도는 일반적인 머신러닝의 정확도와 비교하여 준수한 성능을 보여주고 있다.

• Journal of Oral Medicine and Pain
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• v.35 no.1
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• pp.1-18
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• 2010

I'd like to introduce a teaching method to improve learning efficiency. Most students are likely to ignore what they don't understand in the class of a course. The subject of Occlusion is essential to understanding prosthodontic and orthodontic subjects. It is necessary to let students know and review what they don't understand among parts of a chapter in the course of Occlusion. Therefore I look over the examination papers after every examination and input the problems that each student didn't solve into the C-language computer program and print the list of the contents that each student must study particularly. I give the lists to students and let them review and present their own weak parts of a chapter in the course of Occlusion in the next class. This teaching method leads to improvement in learning and is helpful to students as well as lecturers.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.17 no.5
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• pp.55-64
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• 2018

In this paper, we propose fully convolutional neural networks based automatic detection of a pothole that directly causes driver's safety accidents and the vehicle damage. First, the training DB is collected through the camera installed in the vehicle while driving on the road, and the model is trained in the form of a semantic segmentation using the fully convolutional neural networks. In order to generate robust performance in a dark environment, we augmented the training DB according to brightness, and finally generated a total of 30,000 training images. In addition, a total of 450 evaluation DB was created to verify the performance of the proposed automatic pothole detection, and a total of four experts evaluated each image. As a result, the proposed pothole detection showed robust performance for missing.