• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.9 no.6
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• pp.509-517
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• 2023

The purpose of this study was to examine the mediating effect of grit on the relationship between cognitive strategies, metacognitive strategies, and resource management strategies, which are subdomains of learning strategies, and academic achievement among university students, and to provide basic data for improving academic achievement. Data were collected using a structured questionnaire from 203 undergraduate students at a university in City C. Academic achievement was positively correlated and statistically significant with cognitive strategies, metacognitive strategies, resource management strategies, and grit, which are subdomains of learning strategies.Grit had a partial mediating effect on the effects of cognitive strategies (Z=4.372, p<.001), metacognitive strategies (Z=5.398, p<.001), and resource management strategies (Z=4.991, p<.001) on academic achievement. Therefore, it is necessary to specifically explore and utilize ways to improve cognitive strategies, metacognitive strategies, resource management strategies, and grit in college students to contribute to the improvement of college students' major competencies.

• Annual Conference of KIPS
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• 2020.05a
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• pp.56-59
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• 2020

최근 초저지연, 초고속, 초연결 네트워크를 요구하는 기술들이 급속하게 발전하고 있다. 기존 4G 네트워크는 위 요구사항을 만족할 수 없었기 때문에 5G 네트워크가 등장했다. 5G 네트워크는 네트워크 가상화 기반 네트워크 슬라이싱을 통해 각각의 서비스 마다 독립적인 네트워크 환경을 제공한다. 그러나 네트워크에 참여하는 서비스가 다양해질수록 트래픽 부하가 폭발적으로 증가할 것으로 예상되며 트래픽 부하에 따른 병목현상이 발생할 가능성이 여전히 존재한다. 본 논문에서는 인공 신경망 알고리즘 RNN을 활용하여 트래픽을 예측하고 예측 결과를 기반으로 네트워크 슬라이스의 자원을 선제적으로 조절하는 기계학습 기반 네트워크 슬라이싱 자원 예약 기법을 제안한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.11a
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• pp.66-69
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• 2023

온라인 저지 시스템은 학습자가 제출한 코드를 평가하기 위해 많은 시스템 자원을 사용한다. 학습자의 코드를 평가하는 방법 중 하나인 코드 효율성 측정은 시간복잡도를 기반으로 평가하기 때문에 대량의 인수를 입력 데이터로 사용한다. 본 연구에서 컨테이너 기술인 도커의 컨트롤 그룹을 활용하여 CPU 자원을 제한한다. 이를 통해 기존에 사용한 데이터보다 적은 데이터를 이용하여 코드 효율성을 측정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에 따르면 최단 경로 계산 문제에서 데이터 크기를 60%, 측정 시간을 33.3% 절감할 수 있는 것으로 나타났다.

• Journal of Korean Library and Information Science Society
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• v.36 no.4
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• pp.115-132
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• 2005

Libraries' functions include not only being a treasure house for cultural heritage and cultural development but also comprehensive functions such as lifelong learning and human resources development. At the present time, the Ministry of Education and Human Resources Development(MOE) has legal infrastructure and leadership which can develop and manage the nation's overall human and intellectual resources unlike previous Ministry of Education. For library to evolve as a stronghold for developing human resources and lifelong education, library policies must be unified into MOE which can provide the needed leadership. With direct management of libraries by MOE, which is currently overseeing and coordinating the nation's human resources development policies, library policies can be implemented systematically, mutual cooperation between libraries will be easier, and the link between library policies and the national and regional human resources development policies can be made.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.20 no.4
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• pp.13-20
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• 2011

The face recognition has been used in a variety fields, such as identification and security. The procedure of the face recognition is as follows; extracting face features of face images, learning the extracted face features, and selecting some features among all extracted face features. The selected features have discrimination and are used for face recognition. However, there are numerous face features extracted from face images. If a face recognition system uses all extracted features, a high computing time is required for learning face features and the efficiency of computing resources decreases. To solve this problem, many researchers have proposed various Boosting methods, which improve the performance of learning algorithms. Mutual-Boost is the typical Boosting method and efficiently selects face features by using mutual information between two features. In this paper, we propose a GroupMutual-Boost method for improving Mutual-Boost. Our proposed method can shorten the time required for learning and recognizing face features and use computing resources more effectively since the method does not learn individual features but a feature group.

• Journal of the Korean association of regional geographers
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• v.16 no.5
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• pp.572-589
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• 2010

With the advent of lifelong learning society, most of the cities in Korea have been promoting the construction of lifelong learning city. At this point, the purpose of this study is to configure regional learning programs and apply them to the actual world. Important results of this study can be outlined as follows; First, the regional learning programs in the lifelong learning society are desirable to be configurated with the situated learning method focused on the characteristics of learners, instructors and the local contexts. In addition, the active training of regional human resources such as organizing learning circles and SERVICE-LEARNING through the participation of them is effective as a teaching method. Secondly, the consequence through the field excursion calling itself 'the geography exploration group', organized by the researcher and involved with participants together provoked the paradigm shift on their region and the regional identity. Thirdly, the active participation of local experts including geography teachers should be needed for the popularization of geography education. Hence, if we continue to develop the local learning programs tailored to regional traits and apply them to the actual world, geography education will play an important role to build the stable foundation in the lifelong learning society.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2005.08a
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• pp.331-338
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• 2005

교육정보자원이란 초 중등학교의 교수 학습을 위해 수행되는 하드웨어, 소프트웨어, 인적자원, 네트워크 자원 등을 의미한다. 이러한 교육정보자원은 2차례에 걸친 교육정보화 종합계획에 의해 각급 학교로 보급이 되었고 이에 따라 학교에서는 많은 교육정보자원을 구비하게 되었다. 그러나 현재 학교에 보급된 교육정보자원은 교사들의 필요성이나 요구 등을 고려하기보다 교육청 위주의 일괄적인 구입 및 보급에 치중하거나 다른 기타 이유로 내실 있는 운영이 이루어지고 있지 않은 형편이다. 따라서 본 연구는 보급된 교육정보자원의 효율적인 운영을 위해 현재까지 보급된 교육정보자원 중에서 특히 하드웨어 및 소프트웨어 자원을 중심으로 현재의 상태 파악하고 문제점을 도출하여 보다 내실있는 운영 방안을 마련하고자 한다.

• 한국디지털정책학회:학술대회논문집
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• 2004.05a
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• pp.719-731
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• 2004

2003 년에 정부에서 여러 가지 활동과 2004 년 1월에는 산업자원부에서 'e- Learning 산업발전법' 을 공표함으로써 e- Learning 산업의 앞날이 밝아오고 있다. 하지만 아직은 전통적인 교육보다 e-Learning이 일반적으로 성과나 만족도가 떨어진다는 연구가 지배적이다 [1, 17] 이러한 상황에서 e-Learning을 확산한다는 것은 매우 어렵다. 이것은 e-Learning을 경험하는 학습자들의 만족을 통하여 e-Learning의 확산을 촉진할 수 있는데, 이를 위하여 e-Learning 환경에서 학습자들이 어떠한 요인들로써 만족을 느낄 수 있는지 알아보아야 한다. 학습자의 특성에 따라 만족도에 미치는 요인들을 찾아내어 학습자의 특성에 맞게 관리를 해줌으로써 온라인 환경에서 학습자들을 효과적으로 관리할 수 있어야 한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2024.05a
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• pp.780-783
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• 2024

본 논문에서는 지속적으로 최적화된 인공지능 모델을 적용하기 위한 방안으로 연합 학습(Federated Learning)을 활용한 접근법을 제시한다. 최근 다양한 산업 분야에서 인공지능 활용에 대한 필요성이 증가하고 있다. 금융과 같은 일부 산업은 강력한 보안, 높은 정확도, 규제 준수, 실시간 대응이 요구됨과 동시에 정적 시스템 환경 특성으로 적용된 인공지능 모델의 최적화가 어렵다. 이러한 환경적 한계 해결을 위하여, 연합 학습을 통한 모델의 최적화 방안을 제안한다. 연합 학습은 데이터 프라이버시를 유지하면서 모델의 지속적 최적화를 제공이 가능한 강력한 아키텍처이다. 그러나 연합 학습은 클라이언트와 중앙 서버의 반복적인 통신과 학습으로, 불필요한 자원에 대한 소요가 요구된다. 이러한 연합 학습의 단점 극복을 위하여, 주요도 높은 클라이언트의 선정 및 클라이언트와 중앙 서버의 조기 중단(early stopping) 전략을 통한 지속적, 효율적 최적화가 가능한 연합 학습 모델의 운영 전략을 제시한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2024.05a
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• pp.798-800
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• 2024

현대의 머신러닝 환경에서는 특히 모바일 컴퓨팅 및 사물 인터넷(IoT)의 애플리케이션 영역에서 개인 정보를 보호하고 효율적이며 확장 가능한 모델에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구는 연합 학습(FL)과 자기지도 학습(self-supervised learning)을 결합하여 이질적(heterogeneous)인 분산 자원에서 레이블이 없는 데이터를 활용하면서 사용자의 개인 정보를 보호하는 새로운 프레임워크를 소개한다. 이 프레임워크의 핵심은 SimCLR 과 같은 자기지도 학습 기법으로 학습된 공유 인코더로, 입력 데이터에서 고수준 특성을 추출하도록 설계되었다. 또한 이 구조를 통해 주석(annotation)이 없는 방대한 데이터셋을 활용하여 모델 성능을 향상시키고, 여러 개의 격리된 모델이 필요하지 않아 리소스를 크게 최적화할 수 있는 가능성을 확인했다. 본 연구를 통해 생성된 모델은 중앙 집중 방식(CL)이면서 자기지도학습으로 학습되지 않은 기존 모델과 비교하여 전체 평균 정확도가 14.488% 향상됐다.