• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.775-780
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• 2001

정보통신 기술 발전과 함께 새로운 교육 패러다임에 대한 요구는 e-learning 이라는 학습 시스템을 출현케 하였다. 이는 사용자의 요구 및 학습 내용에 따라 매우 다양한 형태로 설계가능하나 사용자 사용성 평가를 늪이기 위해서는 웹기반 시스템 사용성 평가와 교육시스템 평가 항목을 조정하여 새로운 평가분석 항목의 도출이 요구되어진다. 본 연구에서는 웹 기반 e-learning 시스템분석 모형을 위해 기존의 교육 시스템 분석 항목들을 조정하여 학습자 분석, 기술분석, 학습 수행 분석, 응용 분석 학습자로 분석 등을 요소로 하는 새로운 분석 모형 제시하였다. 또한 이를 적응하여 사용자 사용성 평가를 할 수 있는 관계를 설정하여 활용하는 방법을 제시하였다. 이와 같은 방법은 효율적인 e-learning 시스템 분석이 가능하도록 한다. 이때 설정되어지는 관계는 절대적 포함관계 상대적 포함 관계, 단일주제를 가진 상대적 포함관계 등이다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.9B no.6
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• pp.775-782
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• 2002

As electronic commerce systems have been widely used, the necessity of adaptive e-commerce agent systems has been increased. These kinds of agents can monitor customer's purchasing behaviors, clutter them in similar categories, and induce customer's preference from each category. In order to implement our adaptive e-commerce agent system, we focus on following 3 components-the monitor agent which can monitor customer's browsing/purchasing data and abstract them, the conceptual cluster agent which cluster customer's abstract data, and the customer profile agent which generate profile from cluster, In order to infer more accurate customer's preference, we propose a 2 layered structure consisting of conceptual cluster and inductive profile generator. Many systems have been suffered from errors in deriving user profiles by using a single structure. However, our proposed 2 layered structure enables us to improve the qualify of user profile by clustering user purchasing behavior in advance. This approach enables us to build more user adaptive e-commerce system according to user purchasing behavior.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.9B no.2
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• pp.139-146
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• 2002

The robot soccer simulation game is a dynamic multi-agent environment. In this paper we suggest a new reinforcement learning approach to each agent's dynamic positioning in such dynamic environment. Reinforcement learning is the machine learning in which an agent learns from indirect, delayed reward an optimal policy to choose sequences of actions that produce the greatest cumulative reward. Therefore the reinforcement learning is different from supervised learning in the sense that there is no presentation of input-output pairs as training examples. Furthermore, model-free reinforcement learning algorithms like Q-learning do not require defining or learning any models of the surrounding environment. Nevertheless these algorithms can learn the optimal policy if the agent can visit every state-action pair infinitely. However, the biggest problem of monolithic reinforcement learning is that its straightforward applications do not successfully scale up to more complex environments due to the intractable large space of states. In order to address this problem, we suggest Adaptive Mediation-based Modular Q-Learning (AMMQL) as an improvement of the existing Modular Q-Learning (MQL). While simple modular Q-learning combines the results from each learning module in a fixed way, AMMQL combines them in a more flexible way by assigning different weight to each module according to its contribution to rewards. Therefore in addition to resolving the problem of large state space effectively, AMMQL can show higher adaptability to environmental changes than pure MQL. In this paper we use the AMMQL algorithn as a learning method for dynamic positioning of the robot soccer agent, and implement a robot soccer agent system called Cogitoniks.

• Annual Conference of KIPS
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• 2002.11c
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• pp.2463-2466
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• 2002

본 연구에서는 학습자의 수준에 맞는 적합한 학습 내용과 평가 문제를 제공하고, 그 평가 결과를 분석하여 반복학습 및 심화학습을 효과적으로 제공하는 웹기반 퍼지 교수 시스템을 제안한다. 이를 위해 코스웨어를 설계시 학습목표의 중요도, 학습내용의 난이도, 학습목표와 학습내용과의 관련성과 각 항목의 가중치를 고려한 퍼지 함수에 의해 퍼지 소속성을 가진 퍼지 언어 변수로 각 프레임에 대한 수준을 표현한다. 이와 같이 퍼지 함수를 이용함으로써 학습자의 수준을 분석하고, 이에 적절한 학습 및 평가 내용을 제공하는데 여러가지 다양하고 불확실한 요소들을 고려하여 처리함으로써 보다 융통성 있고 효과적인 교수 학습 방법을 지원할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2000.05a
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• pp.188-194
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• 2000

이동 통신에서 제한된 대역폭 채널에 내부 심볼 간섭을 감소시키기 위해, 등화기 기법을 필요로한다. 채널간의 비선형 왜곡을 효율적으로 다루는 대안을 가진 신경망을 사용하여 새로운 활성 함수로 구성된 적응 역전파 알고리즘을 연구한다. 신경망은 적응 역전파 알고리즘을 통해 신호를 복조하도록 학습한다. 특히 수정된 적응 역전파 알고리즘이 근접된 최적 수행성을 갖는 단일 및 다중 사용자 검출을 위한 샘플링 기법은 다중 사용자 환경에서 필요한 수신기들의 수행성을 평가하기 위한 시뮬레이션을 위하여 사용이 된다. 채널간의 비선형 왜곡에 효율적으로 다루기 위한 대안을 가진 신경망을 적용하여 본 논문에서 는 새로운 활성 함수로 구성된 적응 역전파 알고리즘을 제안하고, 컴퓨터 시뮬레이션에 의해서 분석된다. 반복적 최소 평균 자승(RLS) 알고리즘을 적용한 기존 수신기 및 적응 역전파 신경망과 비교하여, 채널 왜곡이 비선형 일 때에 비트 에러율(BER)이 현저하게 개선됨을 나타낸다. 적응 역전파 알고리즘 기법을 통해 기존 수신기와 신경망을 사용한 수신기의 수행을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 비교 분석하여 제안된 신경망 수신기의 성능이 우수함을 인증한다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.13 no.5
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• pp.338-342
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• 2007

In this paper we propose a user adaptive post-processing method to improve the accuracy of speaker dependent, isolated word speech recognition, particularly for mobile devices. Our method considers the recognition result of the basic recognizer simply as a high-level speech feature and processes it further for correct recognition result. Our method learns correlation between the output of the basic recognizer and the correct final results and uses it to correct the erroneous output of the basic recognizer. A multi-layer perceptron model is built for each incorrectly recognized word with high frequency. As the result of experiments, we achieved a significant improvement of 41% in recognition accuracy (41% error correction rate).

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.3 no.2
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• pp.95-106
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• 2000

Educational programming languages help learners to easily understand and use computer system itself. They also enhance the reasoning power and the contemplative faculty of learners. However, in spite of the importance of educational programming languages in education, there has not been much research and development on them compared with general purpose programming languages. In this paper, we propose and examine a new educational programming environment TWo (Turtle World) which is designed for learners to utilize the recent information technologies. Aimed at being used as a learning and working tool for multimedia programming and processing, TWo is a web-based reflective object-oriented Hangul programming environment which provides each learner with the learning environment according to his intellectual ability to learn.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.16 no.1
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• pp.445-458
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• 2016

The purpose of this study is to develop indicators for assessing korean youth lifelong learning competency and to validate the structure of the competencies. To achieve this research aims, the indicators for assessing life-long learning competence were drawn by systemic literature review and they were validated and modified by expert review method and two surveys targeting youth. 28 youth experts participated in the expert review. Participants were 333 middle or high school students for the first survey and 791 middle or high school students for the second survey. As results, the 3 competencies and nine sub-competencies were developed: thinking(wholistic thinking, critical thinking, emotional thinking), intellectual tools use(language, mathematic and science, information and communication technology), learning adaptability(change capacity, intellectual curiosity, learning-direction). The results of this study will provide the fundamental guidelines for developing various activities and establishing youth policies related to korean youth life-long learning competency.

• The Journal of Korean Academic Society of Nursing Education
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• v.19 no.4
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• pp.549-557
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• 2013

Purpose: The purpose of this study was to investigate the effects of self-directed learning ability and creativity on college adjustment in nursing students. Method: Data were collected by questionnaires from 148 nursing students in October, 2010. Collected data were analyzed using descriptive statistics, independent t-test, one-way ANOVA, Pearson's correlation coefficient and stepwise multiple regression. Results: A positive correlation was found for college adjustment with self-directed learning ability and creativity. Self-directed learning ability and major satisfaction were significant predictors of college adjustment. The model explained 44.1% of the valuables. Conclusion: The results of this study suggest that self-directed learning be considered when developing strategies to increase college adjustment in nursing students.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.261-264
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• 2004

컴퓨터 전략 시뮬레이션 게임 설계에서는 Master ADU(Artificial Decision Unit)의 전략 수립을 위한 방법으로 다양한 기법들이 연구되고 있다. 특히 한정된 자원 하에서 게임을 사실적이고 지적인 기능을 구현하기 위해 치팅(Cheating)을 활용하거나 간단한 인공지능 기법이 적용되고 있다. 하지만 이 기법들은 사용자 적응성 및 전략 수립의 단순성을 야기하는 단점을 가지고 있다. 본 연구에서는 전략 시뮬레이션 게임의 전략 수립 에이전트인 Master ADU(Artificial Decision Unit)를 위하여 셀룰라 오토마타의 초기 규칙 생성에 유전자 알고리즘의 교배 및 돌연변이, 적합도 평가를 거친 유전자 형을 적용한 혼합형 전략 수립 기법을 제안한다 이 기법은 ADU가 적합한 유전자 형을 생산 및 선택하여 사용자에 대해 적극적으로 학습할 수 있었다.