• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.9 no.4
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• pp.431-438
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• 2003

In this study, we have developed a web-based adaptive testing system using item response theory´s computerized adaptive testing to diagnose underachievers, and to check the evaluation results immediately. Adaptive testing system simple is not the fact that it presents a question to students. It calculates information of a question and presents the question to students. It controls the response of the students under extraction conditions of the next question. It extracts the question which is the most suitable it presents. In this adaptive testing system, you can extract questions according to the level of the students, and adjust the length and the level of the difficulty according to the response of the students.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.27 no.5
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• pp.521-528
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• 2000

One of the hidden problems in a domain theory is that an agent does not understand the meaning of its action. Graphplan uses mutex to improve efficiency, but it does not understand negation and suffers from a redundancy problem. Introducing a negative function not in IPP partially helps to solve this kind of problem. However, using a negative function comes with its own price in terms of time and space. Observing that a human utilizes opposite concept to negate a fact based on MDL principle, we hypothesize that using a positive atom rather than a negative function to represent a negative fact is a more efficient technique for building an intelligent agent. We show empirical results supporting our hypothesis in IPP domains. To autonomously learn the human-like concept, we generate a cycle composed of opposite operators from a domain theory and extract opposite literals through experimenting with the operators.

• Annual Conference of KIPS
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• 2017.04a
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• pp.649-652
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• 2017

프로그래밍 교육에서 실습교육은 소스 코드를 직접 작성해보는 과정을 통해 이론적인 지식을 보완할 수 있는 매우 중요한 과정이다. 따라서 대부분의 프로그래밍 교과과정은 실습교육을 포함하고 있다. 그러나 실습교육을 통해 학습 성취도를 평가하는 일은 시간과 비용이 많이 소모되는 작업이다. 그래서 많은 교육기관에서는 평가를 효율적으로 하기 위해 자동 평가 시스템을 운용하고 있다. 자동 평가 시스템은 학생들의 실습 결과를 정확하고 신속하게 평가하는데 효과적이다. 그러나 실습교육에 필요한 실습문항은 대부분의 경우 교사가 수작업으로 생성하며 이 과정에서 많은 인적 시간적 비용이 발생하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 문항 생성을 자동화하려는 연구가 진행되고 있으나 아직까지 초기 단계이며 새로운 문항을 생성하지 못하는 등의 제약 사항이 많아 적용하기에 무리가 있다. 따라서 본 논문에서는 하나의 문항으로부터 다양한 문항들을 변형하여 생성할 수 있는 방법을 제안하고 이를 지원하는 프로그래밍 실습용 문항 생성기의 구조를 설계한다.

• 한국지형공간정보학회:학술대회논문집
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• 2001.04a
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• pp.1-15
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• 2001

본 연구는 도시토지이용의 적합성분석을 실시하는 데 있어 GSIS와 인공신경망의 유기적인 결합을 시도해 보았다. 인공신경망은 학습이라는 과정을 통해 신경망 노드(node)간의 연결강도를 합리적으로 결정할 수 있는 이점이 있다. 이러한 점에서 공간분석에서 요구되는 인자간의 경중률과 신경망의 연결강도는 대체가 가능하리라 판단된다. 본 연구를 수행하기 위해 두 종류의 신경망을 구성하였다. 1차 신경망은 토지이용별 적합성 분석에 적용했으며, 2차 신경망은 최적의 토지이용패턴을 분석하기 위해 구성하였다. 이들 신경망은 C++로 작성된 프로그램에 의해 구현된 최급강하법에 의한 역전파 알고리즘에 의해 학습을 실시하였으며, 활성화 함수는 시그모이드 함수를 사용하였다. 분석결과는 현행 용도지역제에서 주거, 상업, 공업, 녹지에 대한 토지이용 적합도면과 4가지 유형의 토지이용에 대한 대상지역의 최적토지이용패턴을 제시한 도면으로서 Arc/Info의 Grid 형식으로 작성하였다. 또한 토지이용별 적합도면상에 나타난 적합지역과 최적토지이용패턴은 위치적인 면과 공간 구성에 있어 실제의 도시토지이용계획의 이론적인 개념에 매우 합치되는 분포형태를 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.628-630
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• 2005

베이지안 네트워크는 확률이론에 기초해 불확실성이 존재하는 실세계 문제를 해결하는데 많은 기여를 하고 있다. 최근 네트워크 구조를 데이터로부터 자동으로 학습하는 많은 연구가 이루어져 보다 손쉽게 많은 사람들이 사용할 수 있게 되었다. 하지만 한번 학습하여 고정된 네트워크의 구조는 새롭게 수집되는 데이터의 특성을 잘 반영하지 못하는 문제를 지니고 있다. 환경의 변화에 맞게 지속적으로 네트워크 구조를 갱신하기 위한 연구가 진행되고 있으며 본 연구에서는 Lam이 제안한 MDL기반 평가함수를 이용한 진화적 갱신 방법을 제안하여 갱신 성능을 향상시키고자 한다. 벤치마크 네트워크인 ASIA에 대한 실험 결과 제안한 방법이 기존의 지역적 탐색 방법에 비해 향상된 성능을 제공함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.06a
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• pp.421-422
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• 2011

본 논문은 스마트폰을 이용하여 학습할 수 있도록 이진수 구하기 앱을 구현하여 수업시간에 도구로 활용하고 학생들이 흥미를 높이고자 제작하였다. 작성과정과 완성된 결과를 지도학생들이 테스트해 본 결과 게임을 하는 듯한 학습과정에 만족한 결과를 보였다. 본 앱의 개발과정은 전공의 이론과 공식을 학습하는데, 적용 가능하며 필수암기 부분을 앱을 구현하여 학생들에게 배포하거나, 레포트로 수업관련 앱을 개발하는 과제를 주는데 활용하여도 효과적이다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2004.05a
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• pp.427-430
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• 2004

최근에 전자상거래 분야에서는 다양한 에이전트를 시스템에 적용함으로써 전자상거래를 보다 활성화시키려는 연구가 늘어나고 있다. 그러나 현재의 이러한 연구들은 판매자의 실제 이익보다는 구매자의 선호도에 따른 물품을 추천하는데 있고, 가격과 이윤을 다룬 연구가 있어도 이 가격이 실제 이윤에 미치는 영향을 파악하기 어려운 문제가 있었다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 원가 회계 이론에 기반한 원가 산정법들 중에서 고저점법, 산포도법, 학습 곡선법의 비교 분석을 통하여 원가를 보다 정확히 산정하는 방법을 알아내고, 판매자는 이를 반영하여 입찰가를 결정함으로써 적정 이윤을 얻을 수 있도록 한다. 이를 위해 본 논문에서는 각 원가 산정법을 적용한 에이전트의 성능 실험을 하였고, 비교적 우수한 성능을 보인 학습 곡선법을 통해서 적정 이윤을 보장하면서도 낙찰율을 향상시킬 수 있음을 보인다.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.22 no.2
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• pp.177-193
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• 2018

The purpose of this paper is to explore the types of subjectivity on edutainment features of software education implemented in elementary school. Q-method is used to seek individual learners' subjectivity type. Three types of subjectivity are found: implementation type, intellectual-fun type, and relationship type. Implementation type learners show positive attitude toward making their thinking into realization, intellectual-fun type learners show positive attitude toward solving problems that require intellectual activities, and relationship type learners show positive toward other persons' attention and consideration. These results imply software education will be more enhanced with these three types considered for implementing software education in elementary schools. This study is expected to contribute to further following research and practices.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 1998.10a
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• pp.171-178
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• 1998

최근 정보기술을 기반으로 하는 원격교육에 대한 관심이 집중되는 것은 무엇보다 교육의 저비용.고효율 구조를 실현할 수 있는 대안교육의 하나이기 때문이다. 그러나 정보기술을 매개로 하는 원격교육의 효과에 대해서는 누구도 장담할 수 없는 입장이다. 정보기술의 활용이 필수적인 원격교육 환경에서 학습자들이 정보기술 자체에 대한 두려움으로 인해 수업에 대한 거부감을 나타낸다. "시작이 곧 그 절반이다" 라는 속담처럼, 원격교？ㄱ의 기본 도구인 정보기술에 대한 첫인상은 교육의 성과에 대해 큰 영향을 미칠 것이다. 정보기수의 수용과 사용에 있어서 개인적인 차이를 설명할 수 있는 중요한 개념중의 하나가 정보기술 자기효용감(IT Self-efficacy) 자신의 정보기술 사용능력에 대한 믿음 또는 자신감이다. 교수자가 정보기술 자기효능감의 중요성을 인식하고 이에 영향을 미치는 변인들을 파악할 수 있다면 학습자의 정보기술 자기효능감을 개발시키고 고무시킬 수 있는 훨씬 나은 교수설계를 할 수 있을것이고 효과적인 수업이 가능할 것이다. 따라서 본 연구에서는 자기 효능감이론(Self-Efficiency Theory)에 근거하여 정보기술 자기효능감이라는 개념을 소개함과 동시에 정보기술을 매개로 이루어지는 원격교육 환경하에서 그 역할을 조명해봄으로써 효과적인 교수설계를 위한 틀을 제시하고자한다.을 제시하고자한다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.21 no.2
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• pp.49-55
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• 2020

Information theoretic learning (ITL) methods based on random symbols (RS) use a set of random symbols generated according to a target distribution and are designed nonparametrically to minimize the cost function of the Euclidian distance between the target distribution and the input distribution. One drawback of the learning method is that it can not utilize the input power statistics by employing a constant stepsize for updating the algorithm. In this paper, it is revealed that firstly, information potential input (IPI) plays a role of input in the cost function-derivative related with information potential output (IPO) and secondly, input itself does in the derivative related with information potential error (IPE). Based on these observations, it is proposed to normalize the step-size with the statistically varying power of the two different inputs, IPI and input itself. The proposed algorithm in an communication environment of impulsive noise and multipath fading shows that the performance of mean squared error (MSE) is lower by 4dB, and convergence speed is 2 times faster than the conventional methods without step-size normalization.