• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.943-946
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• 2004

최근에 중등학교 학내 전산망에서 동영상 위주의 멀티미디어 학습 자료를 이용한 학습이 많아짐에 따라, 실제 수업 시간이나 자율 학습 시간에 동영상 학습 자료를 활용했을 때 트래픽 특성이 구체적으로 어떻게 나타나는 지를 정량적으로 규명하는 것이 요구된다. 이에 본 논문에서는 고등학교 1개교와 중학교 1개교에 대해 동영상 학습 자료를 이용한 학습 시 학내 전산망에서 나타나는 트래픽 특성을 트래픽 분석 도구를 이용하여 분석하였다. 특히, 학교 내에 자체 웹 서버의 유무, 컴퓨터 접속 대수 등을 주요 변인으로 하여 동영상 실행 시 나타나는 현상들에 대한 측정 결과들을 제시하였다. 측정 결과로부터 다음과 같은 특성들을 얻어낼 수 있었다. 첫째, 학교 내에 자체 웹 서버의 유무가 전송 트래픽 량에 상당한 영향을 주었다. 둘째, 동시 컴퓨터 접속 대수의 증가가 끊김 현상과 같은 트래픽 특성에 영향을 주었다. 이러한 측정 및 분석 결과를 볼 때, 적게는 수십 명 많게는 수백 명의 학생이 동시에 인터넷을 통해 학습을 한다면 학내 전산망의 구성 형태나 동시 접속자 수에 따라 원활한 학습을 가져오지 못하고 많은 문제를 가져 올 것으로 예상되었다.

• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• 2017.05a
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• pp.753-783
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• 2017

본 연구는 고등교육기관의 평가인증제가 대학의 경영성과에 어떠한 영향을 미치는지를 알아보기 위하여 1주기 기관평가인증제가 대학 균형성과표(BSC) 4가지 관점의 성과에 미치는 영향을 검증할 목적으로 진행되었다. 이를 위하여 고등교육기관의 1주기 평가인증제에 대한 내용을 살펴보고, 대학 조직의 균형성과표(BSC) 및 1주기 기관평가인증제의 성과분석에 대한 선행연구에 대해 살펴보았다. 그리고 독립변수인 기관평가인증제 즉, 기관평가인증제도에 대한 관심의 정도, 기관평가인증의 평가준비에 대한 적절성, 기관평가인증의 자체평가에 대한 만족도가 대학 균형성과표(BSC)의 고객관점, 내부프로세스 관점, 학습과 성장 관점, 재무 관점의 4가지 성과에 미치는 영향을 분석 검증하였다. 기존의 1주기 기관평가인증제의 성과분석에 관한 선행 연구들은 주로 평가인증제 체제 자체의 성과와 각 평가요소에 있어서 대학의 변화에 초점을 두고 성과를 분석함으로써 정작 기관평가인증제가 평가인증의 평가대상인 대학의 경영성과에 미친 영향에 대한 분석은 제대로 이루어지지 못하였다. 이러한 점에서 기관평가인증제가 대학의 경영성과에 미친 영향을 분석한 결과 첫째, 기관평가인증제중 기관평가인증의 평가준비에 대한 적절성과 기관평가인증의 자체평가에 대한 만족도는 대학 BSC의 고객 성과에 정(+)의 영향을 미치지만, 기관평가인증제도에 대한 관심 정도는 고객 성과에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 둘째, 기관평가인증제 중 기관평가인증의 평가준비에 대한 적절성과 기관평가인증의 자체평가에 대한 만족도는 대학 BSC의 내부프로세스 성과에 정(+)의 영향을 미치지만, 기관평가인증제도에 대한 관심 정도는 내부프로세스 성과에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 셋째, 기관평가인증제 중 기관평가인증제도에 대한 관심 정도와 기관평가인증의 자체평가에 대한 만족도는 대학 BSC의 학습과 성장 성과에 정(+)의 영향을 미치지만, 기관평가인증의 평가준비에 대한 적절성은 학습과 성장 성과에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 넷째, 기관평가인증제 중 기관평가인증의 평가준비에 대한 적절성과 기관평가인증의 자체평가에 대한 만족도는 대학 BSC의 재무 성과에 정(+)의 영향을 미치지만, 기관평가인증제도에 대한 관심 정도는 재무 성과에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이는 기관평가인증의 평가준비와 자체평가 과정을 통해 실질적인 교육체계 혁신이나 내부프로세스 효율성 향상으로 인해 교육의 질이 개선되어 학생의 만족도와 선호도가 높아지며, 아울러 안정적 재원확보와 재원의 효율적 관리를 가져오는 것으로 해석된다. 그리고 기관평가인증제도에 대한 인식과 관심은 인증 획득이라는 목표를 설정하게 하고, 기관평가인증의 자체평가를 통해 인증평가에서 요구하는 기준 이상을 충족하도록 학습과 혁신이 이루어지는 것으로 해석할 수 있다. 본 연구의 결과는 학령인구의 급감 등 급변하는 대학의 대내외 환경에서 생존을 넘어 지속가능한 발전을 도모하기 위해 평가인증제를 다양한 대학의 경영성과로 연계할 경영전략 수립에 유용한 정보를 제공할 것이다.

• Korea Information Communication Reporters Association
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• s.6
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• pp.20-21
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• 2001

집합식 교육의 대안으로서 최근 기업 환경에서 인식되고 있는 인재육성 방법이 바로 e-러닝이다. 이는 비즈니스와 정보기술 분야에서 나타나던 디지털 혁명의 영향력이 교육에서도 그 반향을 일으킨 것으로써, 교육의 틀 자체를 급속한 변화에 대처할 수 있도록 바꾸어 놓은 것이다. 과거처럼 획일적인 교육방법과 지식을 제공하는 대신에, e-러닝은 학습자가 다양한 학습환경 및 자원에 자유롭게 접근할 수 있게 함으로써 새로운 학습 경험을 할 수 있는 기회를 제공한다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.33 no.7
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• pp.399-412
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• 2006

A clustering based wireless internet proxy server with cooperative caching has a problem of minimizing overall performance because some servers become overloaded if client request pattern is Hot-Spot or uneven. We propose a self-learning based adaptive clustering scheme to solve the poor performance problems of the existing clustering in case of Hot-Spot or uneven client request pattern. In the proposed scheme, requests are dynamically redistributed to the other servers if some servers supposed to handle the requests become overloaded. This is done by a self-learning based method based dynamic weight adjustment algorithm so that it can be applied to a situation with even various request pattern or a cluster of hosts with different performance. We performed experiments in a clustering environment with 16 PCs and a load balancer. Experimental results show the 54.62% performance improvement of the proposed schemes compared to the existing schemes.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.10 no.3
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• pp.909-914
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• 2024

This study suggests a quantitative evaluation of transfer learning, which is widely used in various AI fields, including image recognition for robot vision. Quantitative and qualitative analyses of results applying transfer learning are presented, but transfer learning itself is not discussed. Therefore, this study proposes a quantitative evaluation of transfer learning itself based on MNIST, a handwritten digit database. For the reference network, the change in recognition accuracy according to the depth of the transfer learning frozen layer and the ratio of transfer learning data and pre-training data is tracked. It is observed that when freezing up to the first layer and the ratio of transfer learning data is more than 3%, the recognition accuracy of more than 90% can be stably maintained. The transfer learning quantitative evaluation method of this study can be used to implement transfer learning optimized according to the network structure and type of data in the future, and will expand the scope of the use of robot vision and image analysis AI in various environments.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11b
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• pp.901-904
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• 2003

최근에 웹을 이용한 원격교육에 대한 않은 학습 방법들이 제시되고 있으며, 단순히 학습만을 고려한 방법부터 실시간으로 원격시험을 치르는 방법까지 다양하다 웹 기반의 학습에서 많이 적용되는 방법이 문제를 통한 학습이며, 기존의 학습들은 학습자가 개인 수준에 안는 문제 난이도를 직접 선택하거나, 문제를 동적으로 추출하여 학습하는 방식이다. 그러나 이 방법들은 단순히 출제되는 문제 자체의 차별성을 기반으로 하므로 학습자의 능력별 학습이 이루어지기 어려운 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여, 개인의 문제유형별 약점정보를 기반으로 유형별 추출되는 문제에 난이도를 두어 개인별 학습 능력을 정확히 평가한다. 그리고 다음 단계의 학습에서 개인별 학습정보를 충분히 반영하여 문제들을 출제하므로 학습자의 학습효과를 높일 수 있다. 따라서 이 시스템은 문제유형과 문제난이도에 대한 개인의 정보를 반복적으로 적용하여 학습할 수 있으므로, 더욱 효과적인 원격학습을 제공할 수 있다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.13B no.4 s.107
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• pp.439-448
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• 2006

Previous recognition/clustering algorithms such as Kohonen SOM(Self-Organizing Map), MLP(Multi-Layer Percecptron) and SVM(Support Vector Machine) might not adapt to unexpected input pattern. And it's recognition rate depends highly on the complexity of own training patterns. We could make up for and improve the weak points with lowering complexity of original problem without losing original characteristics. There are so many ways to lower complexity of the problem, and we chose a kernel concepts as an approach to do it. In this paper, using a kernel concepts, original data are mapped to hyper-dimension space which is near infinite dimension. Therefore, transferred data into the hyper-dimension are distributed spasely rather than originally distributed so as to guarantee the rate to be risen. Estimating ratio of recognition is based on a new similarity-probing and learning method that are proposed in this paper. Using CEDAR DB which data is written in cursive letters, 0 to 9, we compare a recognition/clustering performance of kSOM that is proposed in this paper with previous SOM.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2009.10a
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• pp.247-250
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• 2009

본 실험에서는 단어회상이 영어어휘 학습에 미치는 영향을 살펴보기 위해 160개 단어 쌍에 대해 어휘학습을 실시하였다. 세 종류의 어휘 학습 방법(교대학습, 반복검사, 반복학습)을 채택하여 학습을 실시하였으며 학습 1주일 후 160개 단어 쌍에 대해 지연회상검사를 실행하였다. 그 결과 세 종류의 어휘 학습 방법 중 단어회상을 강조한 두 개의 어휘 학습 방법에서 그렇지 않은 조건에 비해 유의미하게 좋은 지연회상률을 보였다. 또한 실험 참가자를 대상으로 선호하는 학습 방법에 대해 설문조사를 실시한 결과 63.5%의 설문 응답자가 한 번 학습한 것에 대해 스스로 시행하는 회상 검사를 선호하였다. 그러나 자가검증을 통한 회상 검사 자체가 효과적인 학습 방법이라고는 생각하지 않는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.746-749
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• 2008

인터넷의 활용이 증가됨에 따라 사용자들은 수많은 정보를 주고받게 되었고 이러한 시대의 흐름에 부응하여 네트워크의 대한 지적인 관심도 높아지게 되었다. 그러나 기존의 네트워크 학습체계는 이론적인 개념위주의 평면적인 형태였고 네트워크 자체의 추상적이고 학습 원리와 개념을 경험하기 힘든학습의 특성 때문에 전체적인 학습의 흐름과 기능을 이루는 동작에 초점을 맞추기보다는 각 단위별단편적인 개념위주 내용만 제시하여 전체적인 흐름을 파악하고 학습할 수 있기에는 미흡하였다. 이러한 관점에서 학습 내용이 어려운 네트워크의 동작 원리를 시각적으로 쉽게 이해할 수 있는 학습 도구를 제공하여 학습의 이해와 성취도를 높이는 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 학습자가 입체적으로 원리를 파악할 수 있도록 쉽고 흥미로운 학습을 유도할 수 있는 학습 시나리오를 구성하여 학습내용 간 연계성이 있도록 하고 그래픽과 이미지적인 효과를 극대화 할 수 있는 애니메이션을 기반으로 하여 보다 효과적으로 인터넷 동작원리를 학습할 수 있는 학습시스템을 설계 및 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.713-714
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• 2023

본 논문에서는 사전학습모델을 활용한 수학학습 도구 자동 생성 시스템을 제안한다. 본 시스템은 사전학습모델을 활용하여 수학학습 도구를 교과과정 및 단원, 유형별로 다각화하여 자동 생성하고 사전학습모델을 자체 구축한 Dataset을 이용해 Fine-tuning하여 학생들에게 적절한 학습 도구와 적절치 않은 학습 도구를 분류하여 학습 도구의 품질을 높이었다. 본 시스템을 활용하여 학생들에게 양질의 수학학습 도구를 많은 양으로 제공해 줄 수 있는 초석을 다지었으며, 추후 AI 교과서와의 융합연구의 가능성도 열게 되었다.