• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.12 no.4
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• pp.607-618
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• 1999

유한요소법의 강의와 학습을 지원하는 컴퓨터 기반 교육시스템(computer-based training system)을 개발하였다. 이 시스템은 유한요소해석을 요소 모델링에서부터, 최종결과의 계산에 이르기까지 여러 개념과 과정을 가시화하고, 사용자가 직접 상호작용 적으로 실습하고, 해석과정에 개입하여 모의 조작(simulation)하며, 그 반응을 관찰할 수 있는 여러 기능을 갖추고 있다. 이 시스템을 이용하여 실제적인 유한요소해석을 실행 할 수 있다. 따라서 이 시스템을 유한요소법의 보조 교육 재료로 활용할 뿐만 아니라 실제적인 유한요소해석 소프트웨어로 병용함으로써 유한요소법의 교육과 학습의 효과를 높일 수 있다.

• Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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• 1998.10a
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• pp.56-63
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• 1998

정보화사회가 도래함에 따라 교육분야에서도 다양한 교수와 학습활동을 실현할 수 있는 방법으로 컴퓨터의 활용이 중요성을 지니게 되었는데 그 중 중요한 방법 중의 하나가 강의실 수업의 연장으로써, 보조학습수단으로써 인터넷 서비스 중 웹(WWW)상의 교사 홈페 이지를 이용한 학습은 전통적 교수-학습 형태에서 볼 수 있었던 폐해를 극복하고 정보화시 대가 요구하는 창조적이고 능동적인 인간성을 길러내는데 일조하게 될 인터넷에 올려진 교 사 홈페이지를 이용한 교수-학습시스템인 것이다. 본 연구의 목적은 현재 몇몇 학교에서 실 시하고 있는 인터넷을 통한 교사 홈페이지를 이용한 교수-학습시스템의 구체적인 성과를 알아보고, 이에 영향을 미치는 요인들과의 관계를 밝혀 교사 홈페이지를 이용한 교수-학습 시스템의 좀 더 적극적으로 활용되었으면 하는 것이다. 시스템활용의 편이성과 시스템의 활 용도 그리고 학생의 학습 태도 등을 성과변수로 설정하고 학생의 시스템 활용능력과 교사의 홈페이지 구성내용 그리고 학교측의 지원 등을 주요 요인으로 설정하여 설문조사를 통하여 분석한 결과, 설정된 성과인 시스템활용의 편이성과 시스템의 활용도 그리고 학생의 학습 태도에는 긍정적인 측면을 나타냈고 이들에 영향을 미치는 요인들로는 공히 학생의 시스템 활용능력과 학교측의 지원으로 나타난 바, 이러한 시스템의 도입은 상당히 긍정적이며 앞으 로도 다각적인 연구의 필요가 충분히 있다.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.10A no.4
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• pp.375-380
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• 2003

Although vocabulary is one of the most important aspects in learning English, it is not dealt with as extensively as the grammar and reading comprehension in the classes due to time limitation. Furthermore, it is also dealt with in only a limited way at most of the English learning web sites compared to the other aspects such as grammar and reading comprehension. In this study. a web-based learning system for English vocabulary which allows a student to study the vocabulary before or after the classes by herself in order to supplement the English classes provided at school. Especially, it allows the students to learn the vocabulary within the context of sentences. It also provides an efficient structure for a repeated study of vocabulary that is new or difficult to the student.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.402-405
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• 2023

본 연구의 목적은 발생한 거래에 대해 적합한 회계 계정을 선택하는 예측 모델을 생성하는 것이다. 이를 통해 단기적으로 보조 수단으로 활용하여 회계 전표 승인에 대한 소요 시간을 단축하거나, 장기적으로 손익계산서가 일정 오차율 이내에서 자동으로 빠르게 작성됨으로써 재무 정보의 적시성을 올려주고, 기업의 실적을 나타냄에 있어 개별 담당자의 주관이 개입될 여지가 줄어든다는 면에서 재무 정보의 객관성을 올려줄 것으로 기대한다. 제안하는 모델은 비용 전표 이력의 적요를 자연어 처리하고 학습한 모델을 통해 1 차(공시용) 비용 계정을 분류한다. 분류 결과를 범위로 활용하는 기계 학습을 활용하여 좀 더 세밀한 범위의 2 차(관리용) 비용 계정을 분류하였다.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.14 no.1
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• pp.159-168
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• 2011

This study analyzed whether the ontology-based information-searching model affected the ability of students to effectively search for meaningful information to carry out their projects. The experiment results illustrated that the amount of relevant information sought by the ontology-based information retrieval (OIR) method was significantly greater than that of the existing information retrieval (EIR) method. In addition, the relevance rate of the bookmarked documents sought by the OIR method was significantly greater than that of the EIR method. Interviews showed that the OIR model was helpful for students to effectively find information and thus, it helped them to complete the project more easily. Furthermore, the OIR model was beneficial for them to understand the subordinate concepts and their relationships for an important learning concept. The results of this study indicate that the OIR model could be used as a supplementary learning tool for project-based learning.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1993.04a
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• pp.275-281
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• 1993

본 발표에서는 신경회로망을 이용하여 연속음성중에서 키워드를 인식하는 방법을 설명한다. 연속음성에서 파형소편 및 음절을 식별하는 휴리스틱 알고리즘을 개발하였고, 연속음성을 음절단위로 파형소편 스펙트럼분석(선형예측법)으로 특성치를 추출하였다. 음절의 특성치는 코호넨 신경회로망을 통하여 학습을 시켰으며, 연속음성중 키워드인식은 먼저 음절을 인식하여 단어를 찾고, 인식된 단어가 키워드와 일치하는가를 확인한다. 본 연구의 의의는 파형소편 및 음절식별 알고리즘을 통하여, 크기불변성(Scaling invariance), 시간불변성(Time warping 및 Time-shift invariance), 중복성제거의 문제점을 해결하였고, 신경회로망의 학습을 통하여 화자독립적인 연속음성인식시스템 구축의 기반을 확립한데 있다. 본 음성인식모델은 학교구내 전화번호 안내시스템으로 활용단계에 있으며 전화번호뿐만아니라 주소안내시스템으로도 활용될 예정이다. 또한 자동차 운전보조시스템 및 주행안내시스템의 음성명령에 응용될 수 있는데, 예로 음성명령은 "핸들 좌로 20도", "시청까지 주행", "시청 지도안내"등이 될 수 있다. 현재 자동차 운전보조시스템은 컴퓨터 화면상 모의동작시스템으로 운영되고 있다. 본 음성인식모델은 화자종속시 90%이상, 화자독립시 70%의 인식결과를 보였다.시 90%이상, 화자독립시 70%의 인식결과를 보였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.4 no.3
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• pp.1-7
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• 1999

This study is to design and implement the synthetic courseware that covers repeating learning, individual teaching, and effective teaching-learning games by using multimedia authoring tool KAS for numerical data of computer science which is especially a little boring and difficult to understand through blackboard-based lesson for senior high school students. It also overcomes the drawbacks of the existing CAI focused on text and image by combining various kinds of media like image, animation and sound effects. Animation of numerical data in the fields of radix conversion makes it possible for learners to check the individual learning process and visual interest. So it comes to increase the effectiveness of learning. Whenever each chapter is finished. learners' understanding can be evaluated by formative test. Applicability test of the developed CAI in Eumsung Senior High School. is statistically evaluated as more effective than that of the blackboard-based lesson.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.537-538
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• 2021

코딩 교육에 대한 중요성이 높아짐에 따라 국가 주도적 교육이 강화되고 있다. 컴퓨터 프로그래밍이 낯선 교육생을 위해 교육 커리큘럼에 블록 코딩을 도입하고 있으나 낮은 흥미도로 인해 여전히 교육 성취도가 낮게 나타난다. 본 논문에서는 컴퓨터 프로그래밍에 대한 관심을 유발하고 학습을 보조하는 드론 기반의 체감형 교육 프로그램모델을 제시한다. 제시하는 교육 모델은 사용자가 코딩한 블록 코드를 파이썬 코드로 변환하여 보여주고, 블록 코드로 첨부된 드론의 동작을 제어하도록 코딩할 수 있다. 사용자의 심화학습을 위해 추가적으로 제공하는 웨어러블 장갑 컨트롤러를 통해 드론과 연관하여 동작 제어가 가능하게 하여 흥미 유발과 더불어 학습 효과 향상을 기대할 수 있다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.23 no.1
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• pp.182-196
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• 2024

This study introduces driving pattern analysis and change detection methods using smartphone sensors, based on contrastive learning. These methods characterize driving patterns without labeled data, allowing accurate classification with minimal labeling. In addition, they are robust to domain changes, such as different vehicle types. The study also examined the applicability of these methods to smartphones by comparing them with six lightweight deep-learning models. This comparison supported the development of smartphone-based driving pattern analysis and assistance systems, utilizing smartphone sensors and contrastive learning to enhance driving safety and efficiency while reducing the need for extensive labeled data. This research offers a promising avenue for addressing contemporary transportation challenges and advancing intelligent transportation systems.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.10 no.2
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• pp.77-87
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• 2007

The purpose of the study was to investigate the effects of social network centrality variables on students' performance in blended learning environment in a higher educational institution. Using data from 36-student course on Learning Theories and Their Implications on Instructional Design Practices, the researcher empirically tested how social network centrality variables - such as friendship network centrality, advice network centrality, and adversary network centrality - are correlated with academic achievement measures. Results indicate, as hypothesized, the friendship and advice centrality positively correlate with, whereas the adversary centrality being negatively correlate with application performance measures and test scores. The size and quality of posted online discussions are positively and strongly correlated with the advice network centrality.