• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 1994년도 춘계학술대회논문집; 영남대학교, 20 May 1994
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• pp.22-27
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• 1994

본 논문의 목적은 피이드백 제어시스템에서 주기적 외란(periodic disturbances),d$_{\omega}$, 이 출력센서에 감지될 경우, 이를 제거하기 위한 새로운 적응제어기(adaptive controller)를 설계하는 것이다. 2장에서는 주기적 외란을 제거하기 위한 방법으로 많이 사용되어 온 피이드백 제어기 (feedback controller)와 피이드포워드 제어기 (feedforward controller)를 설명한다. 3장에서는 적응 피이드포워드 제어기가 페루프 전달함수를 변경시키는 점에서 피이드백 제어기와 동일함을 보이고, 전달함수를 변경시키지 않아 페루프시스템의 강건성을 저하시키지 않는 효율적인 피이드포워드 제어기를 설계한다. 4장에서는 제안된 피이드포워드 제어기의 학습알고리즘을 유도한다. 5장에서는 모의 실험을 통하여 제안한 피이드포워드 제어기 및 학습 알고리즘의 효율성을 검증하기로 한다.

• 전자공학회논문지B
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• 제33B권1호
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• pp.178-186
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• 1996

오류를 최소화하는 방법에 기초한, 신경망에 대한 간단한 적응 집단 (population) 코딩 모델을 개발하였다. 이 모델은 원숭이의 자발적 팔운동에 있어서, 운동피질에서 발견되는 신경세포들의 집단 코딩의 성질과 잘 부합한다. 학습이 이루어진 후에, 특정의 방향성 모델 신경들을 제거함으로써, 이들 신경들의 코딩에 대한 기여를 조사하였다. 또, 나머지 신경들만을 가지고 학습을 시킴으로써, 그들 세포들의 선호 방향이, 코딩 오차를 줄이기 위해, 어떻게 변하는가를 관측하였다. 이와 같은 집단 코딩의 적응성은 아직 예측되거나 실험적으로 관측된 바가 없으므로, 집단코딩에 기초한 정보처리를 수행한다고 여겨지는 실제의 뇌피질에서도 유사한 적응성질이 존재하는지 조사해 보는 것도 흥미로울 것이다.

• 정보교육학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.216-229
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• 2001

수요자 중심의 원격 교육 환경에 적응하기 위해서 보다 활발한 상호작용적 교수-학습 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 다양한 학습자의 수준에 맞게 교수-학습을 제공하는 적응적이고, 능동적인 교수-학습 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 분산환경에서 협력하여 과제를 처리하는 이동 에이전트의 개념을 도입하여 효율성을 높였으며, 또한 다양한 학습자 특성을 체계적으로 관리하기 위하여 에이전트 기반 학습자 관리 요소를 제안한다. 본 연구를 통하여 획일적인 웹 기반 교수-학습에서 벗어나 학습목표에 적절한 자료를 학습자의 능력에 맞게 제공함으로써 보다 높은 학습 효과를 가져올 것으로 기대된다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권12호
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• pp.373-381
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• 2018

본 연구는 보건계열 대학생의 토익학습에서 자기효능감, 학업통제감 및 학교적응유연성과 TOEIC 학습몰입의 관련성을 파악하고 TOEIC 학습몰입에 미치는 융복합적 영향을 분석하였다. 자료수집은 2018년 5월 1일부터 5월 29일까지 자기 기입식 설문지를 사용하였으며, 조사대상은 임의로 선정된 J시 소재 대학의 토익학습반에 참여하는 보건계열 대학생 255명으로 하였다. TOEIC 학습몰입은 자기효능감, 학업통제감 및 학교적응유연성과 양의 상관관계를 보였다. 공분산 구조분석 결과, 자기효능감, 학업통제감 학교적응유연성 및 TOEIC 학습몰입의 인과관계가 확인되었다. 학교적응유연성은 자기효능감 및 학업통제감보다는 TOEIC 학습몰입에 더 큰 영향을 미쳤다. 이상의 연구결과를 볼 때, 보건계열 대학생의 TOEIC 학습몰입을 높이기 위해서는 이들 요인들을 관리하는 노력이 필요하다. 이러한 결과는 보건계열 대학생의 토익 학습몰입을 높이는 토익학습 교육과정 개발에 활용이 기대된다. 향후연구에서는 TOEIC 학습몰입에 영향을 미치는 추가요인에 대한 조사가 필요하다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권6호
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• pp.686-691
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• 2016

본 논문에서는 다수의 특징, 특히 셋 이상의 특징을 가지는 데이터에 대한 분광 군집 방법인 적응형 분광 군집 방법을 소개하고, 적응형 분광 군집 방법의 성능을 시뮬레이션 데이터와 다중 언어 데이터를 이용하여 분석한다. 적응형 분광 군집 방법에서는 특징 간 서로 다른 정보들을 공유하여 데이터를 군집화함으로써 군집 성능을 높인다. 이때, 서로 다른 특징 간의 정보 공유를 효율적으로 하기 위해, 협업학습을 도입했다. 협업 학습에서는 각 특징이 서로 독립이 되도록 가중치를 학습하고, 학습된 가중치에 따라 정보를 전달한다. 이러한 과정을 통해 일반적인 특징 결합이나, 모든 특징 간 독립을 가정한 기존 협업학습 기반의 분광 군집에 비해 정보 공유의 효율성을 높인다. 실험에서는 시뮬레이션 데이터와 다중 언어문서 데이터를 이용하여 성능을 검증하였으며, 반복과정에서의 성능 변화와 정보 전달 결과 변화하는 모습을 제시함으로써 적응형 분광 군집 방법의 유의미한 성능 향상에 대해 분석하였다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제19권3호
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• pp.169-183
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• 2007

본 연구는 중학교 2학년에 재학 중인 남녀 청소년을 대상으로 성별에 따른 청소년의 학교생활적응의 차이를 살펴보고, 관련 요인이 청소년의 학교생활적응에 미치는 영향을 파악하였다. 경기도 구리시에 거주하고 있는 중학교 2학년의 900명을 대상으로 조사한 후 874(남 557명, 여 317명)의 설문 자료를 최종분석에 이용하였다. 본 연구에서 얻어진 결과를 하면 다음과 같다. 첫째, 성별에 따른 청소년의 학교생활적응은 유의한 차이가 나타나지 않아 성별에 따른 차이가 없는 것으로 나타났다. 학교생활적응 하위영역의 성별에 따른 차이를 살펴보면 학교교사적응, 학교친구적응, 학교수업적응은 성별에 따라 차이가 없는 것으로 나타났다. 그러나 학교환경적응에서는 성별에 따른 유의미한 차이를 나타내 남학생이 여학생보다 더 많은 영향을 받는 것으로 나타났고, 학교생활적응에서는 여학생이 남학생보다 더 많은 영향을 받는 것으로 나타났다. 둘째, 성별에 따른 청소년의 학교생활적응 관련 요인의 차이를 살펴보면 학교생활적응, 자아존중감, 부모와의 관계는 성별에 따라 차이가 없는 것으로 나타났으며, 친구관계에 있어서는 성별에 따른 유의미한 차이를 나타내 여학생이 남학생보다 친구관계에 있어서 더 많은 영향을 받는 것을 알 수 있다. 셋째, 청소년의 학교생활적응 관련 요인에 따른 학교생활적응의 차이를 살펴보면 청소년의 자아존중감이 높은 집단에서, 그리고 부모 및 친구와의 관계가 좋은 집단에서 학교생활적응도가 높은 것으로 나타났다. 넷째, 관련 요인이 학교생활적응에 미치는 영향을 살펴보면 친구관계가 좋을수록, 부모와의 관계가 좋을수록, 자아존중감이 높을수록 학교생활적응도가 높은 것으로 나타났다. 남학생의 경우 다른 요인보다 친구관계가 가장 많은 영향을 미치는 것으로 나타났고, 여학생의 경우에는 다른 요인보다 부모와의 관계가 가장 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다. 머물러 있어 구체적인 개선방안으로 교육과정의 내용을 조망하는 시각으로 이해하여 실제적 인 교육현장에서의 적용능력을 평가할 수 있는 '복합지식 또는 이해와 적용'의 행동영역을 제안하였다. 가정과교수학습법 문항의 행동영역은 대체로 '복합지식 또는 이해와 적용'으로 나타났으나 좀 더 발전적인 문항의 개선방안으로 특정 교수 학습법에 대한 개념과 원리의 이해만을 요하는 문항의 행동영역에서 좀 더 실제적인 수업상황에서 교수학습이론을 폭넓게 적용하는 '적용' 능력을 좀 더 요하는 문항의 행동영역을 제안하였다. 가정과교육평가 문항의 행동영역 역시 대체로 '복합지식 또는 이해와 적용'을 요하는 문항의 행동영역이라고 볼 수 있으나 좀 더 발전적인 문항으로의 개선방안으로 이론적인 내용의 '이해'만으로 해결할 수 있는 문항의 행동영역에서 가정과의 실제 수행평가 상황에 맞는 평가도구를 찾아 제작하고 활용할 수 있는 '적용' 능력을 요하는 문항의 행동영역을 제안하였다. 다섯째, 가정교과교육학 문항내용의 포괄성을 살펴보면 다음과 같다. 가정과교육과정 문항내용은 제7차 교육과정 문서상에 표면적으로 제시된 내용에 한정되어 있어 구체적인 개선방안으로 교육과정의 철학적 이론적 배경, 다양한 교육과정 원리를 활용하는 문항내용 등과 같이 좀 더 이론적이고 원론적인 내용으로의 확대를 제안하였다. 가정과교수학습법 문항내용은 특정 교수학습모형에 관련된 지식을 묻는 내용으로 주로 출제되었다. 이에 구체적인 개선방안으로 특정 교수학습모형의 이론적 토대가 되고 전체적인 교수설계를 하기 위한 기본 바탕이 될 수 있는 교수학습이론에 관한 내용, 또한 현재가정과교육에 있어서 유용한 교수학습법이라고 입증되고 있는 실천적 추론 가정과 수업에 관한 내용으로의 확대를 제안하였다. 가정과교육평가 문항의 출제는 대다수의 문항이 수행평가에 관한 문항내용으로 출제되었다. 이에 구체적인 개선방안으로 문항의

• 정보교육학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.79-86
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• 2005

컴퓨터와 통신 기술이 발전함에 따라 네트워크를 통한 일반 사용자들의 컴퓨터 활용 빈도와 요구하는 데이터의 양이 급격히 증가되었다. 이에 따라 최근의 교육 시스템들은 정보의 활용성을 향상시키기 위하여 이질적인 시스템들을 의미상으로 연결하고 있다. 따라서 최근의 웹 기반 교수-학습은 학습자 스스로 학습 내용, 학습 시간 및 학습 순서를 선택하고 조직하는 유비쿼터스 학습방향으로 나아가고 있다. 즉, 학습자 개개인의 특성(선수 지식, 학습 양식, 흥미, 관심)에 맞는 적응적인 교수-학습 환경을 제공하는 방향으로 변화되고 있다. 본 논문은 유비쿼터스 학습 환경에서 다양한 분산정보의 통합을 위하여 사용자들이 요구하는 학습내용을 각 지역서버의 자치성을 유지하면서 효과적으로 학습하기 위한 미디에이터내의 처리방법에 대해 제안한다. 또한 과거와 최근의 학습내용의 활용형태가 다양하게 변할 수 있으므로 시간에 따른 감쇄율을 활용빈도에 적용하여 최근의 활용빈도의 변화에 민감하게 반응하고 활용형태의 변화에 따라 적응적으로 학습내용을 사용할 수 있는 방법을 제안한다.

• 한국음향학회지
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• 제20권4호
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• pp.48-53
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• 2001

본 논문에서는 에러 역전파 알고리듬에 기반한 다층 퍼셉트론의 학습 속도를 개선하기 위해 선택적 주의 학습방식을 제안한다. 제안된 방식은 학습 과정에서 세 가지 선택적 주의 기준을 적용하여 학습 데이터베이스 내의 일부 데이터만을 입력 패턴으로 사용하거나 주어진 입력 패턴에 대해 신경회로망내의 특정 영역만 선택적으로 학습이 이루어지도록 한다. 이러한 선택적 주의 기준은 다층 퍼셉트론의 출력층에서 계산된 평균 자승 에러와 은닉층의 각 노드에서 획득된 클래스 의존적인 적합도(relevance)를 이용하여 설정된다. 학습 속도의 개선은 학습 반복 횟수 당 계산량을 줄임으로써 이루어진다. 본 논문에서는 고립 단어 인식시스템에서의 화자 적응 문제에 대해 제안한 선택적 주의 학습방법을 적용하여 그 유효성을 알아보았다. 실험 결과로부터 제안한 선택적 주의 기법이 학습 속도를 평균 60%이상 개선시킬 수 있음을 확인하였다

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.49-60
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• 1996

본 논문의 목적은 신경망을 이용한 퍼지 하이퍼큐브의 적응 학습 제어알고리듬의 개발이다. 퍼지 시스템 규칙베이스 후건부의 실시간적인 수정, 초기 퍼지 제어규칙의 일시적인 안정성을 가정하여 퍼지제어기와 신경망의 장점만을 살린 지능형 제어시스템의 설계방법을 제안하였다. 퍼지 제어기로는 실현 가능한 퍼지 하이퍼큐브의 구조를 선택하였고, 퍼셉트론 신경만의 학습법칙을 적용하여 출력오차로써 퍼지 제어기의 규칙을 실시간적으로 수정해 나가는 방법을 사용하였다. 결과적으로 적응 퍼지-뉴로 제어시스템을 Cart-Pole 제어에 응용함으로써 이러한 지능형 제어기의 유효성과 강인성을 보였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 추계학술대회 논문집 전기물성,응용부문
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• pp.145-146
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• 2006

본 논문은 부분방전(PD: Partial Discharge)의 패턴인식 확률 극대화를 목적으로 신경망(NN: Neural Network) 파라미터 중에서 은닉층 뉴런의 수, 모멘텀(momentum)의 Step size와 Decay rate 를 최적화하기 위하여 유전 알고리즘(GA: Genetic Algonthm)을 적응하였다. 실험적 연구의 대상으로서, GIS(Gas Insulated Switchgear)사고의 주요 원인으로 보고되어있는 결함들을 인위적으로 모의한 16개 Test cell을 이용하여 부분방전을 발생시켰다. 부분방전 신호는 본 연구팀이 개발한 센서를 이용하여 검출되어 데이터베이스가 구축되어 그로부터 추출된 학습 데이터들의 학습에 다음과 같은 5가지 신경망 모델이 적응되었다: Multilayer Perception (MLP), Jordan-Elman Network (JEN), Recurrent Network (RN), Self-Organizing Feature Map (SOFM), Time-Lag Recurrent Network (TLRN). 유전 알고리즘 적용 효율성을 분석하기 위하여 동일한 데이터를 이용하여 다음과 같은 두 가지 방법을 적용한 결과를 상호 비교하였다. 우선 상기 선택된 모델만 적용하였고 다근 하나는 상기 모델과 Genetic Algorithm이 동시에 적용되었다. 모든 모델에 대하여 학습오차와 패턴 분류 확률을 비교한 결과, 유전 알고리즘 적응 시 부분방전 패턴인식 확률이 향상되었음이 확인되어 향후 신뢰성 있는 GIS 부분방전 진단기술에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.