• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.88-93
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• 1997

본 논문에서는 품사 태깅을 위해 여러 통계 모델을 실험을 통하여 비교하였으며 이를 토대로 통계적 모델을 구성하였다. 형태소 패턴 사전을 이용하여 미등록어의 위치와 개수에 관계없는 일반적인 방법의 미등록어 처리 방법을 개발하고 통계모델이 가지는 단점을 보완할 수 있는 오류 수정 규칙을 함께 이용하여 혼합형 품사 태깅 시스템인 $POSTAG^{i}$를 개발하였다. 미등록어를 추정하는 형태소 패턴 사전은 한국어 음절 정보와 용언의 불규칙 정보를 이용하여 구성하고 다어절어 사전을 이용하여 여러 어절에 걸쳐 나타나는 연어를 효과적으로 처리하면서 전체적인 태깅 정확도를 개선할 수 있다. 또 오류 수정 규칙은 Brill이 제안한 학습을 통하여 자동으로 얻어진다. 오류 수정 규칙의 자동 추출시에 몇 가지의 휴리스틱을 사용하여 보다 우수하고 일반적인 규clr을 추출할 수 있게 하였다. 10만의 형태소 품사 말뭉치로 학습하고 학습에 참여하지 않은 2만 5천여 형태소로 실험하여 97.28%의 정확도를 보였다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.22 no.4 s.106
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• pp.87-95
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• 2007

급속한 정보통신 기술의 발달로 인하여 유비쿼터스 컴퓨팅의 기술, 네트워크 인프라, 3D 기술, 가상현실 기술 등 미래 콘텐츠 기술을 적용한 새로운 디지털 사용자 환경이 구축되고 있다. 교육 및 지식 분야에서도 동영상 기반이나 플래시 기반의 단순하고 일방형의 교육 콘텐츠를 벗어난 새로운 고품질의 이러닝 콘텐츠가 요구되고 있다. 또한 개인의 체험 중심의 학습경험과 지식을 스스로 구성해나가는 새로운 학습방법을 지원하는 이러닝 기술의 필요성이 증대되고 있다. 이에 대한 대안의 하나로 실재감과 몰입감을 촉진함으로써 학습효과를 향상시킬 수 있는 혼합현실기반의 이러닝 시스템의 개발이 시도되고 있다. 본 고에서는 혼합현실 이러닝 기술 개발 방향을 모색하기 위하여 국내외 혼합현실 이러닝 기술 동향, 시스템 사례, 교육적 효과에 대하여 살펴보고자 한다.

• Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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• v.13 no.1
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• pp.85-92
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• 2002

Objectives：This study was conducted to compare the memory function among the attention deficit/hyperactivity disorder(ADHD), the learning disorder(LD) and the comorbidity disorder(ADHD+LD) groups. Methods：Thirty-four children(11 ADHD, 5 LD, 9 ADHD+LD, and 8 Psychiatric control) were individually assessed using the KEDI-WISC and Memoty Assessment Scale(MAS), and then the results of those test were analyzed. Results：In memory test, all of three group showed lower performances than control group. The comorbidity, the LD and the ADHD group showed lower scores in almost subtests of MAS respectively. The good performance in memory test was significantly correlated with the types of memory strategy and error response children used during testing. Discussion：The clinical utility of the memory test like MAS was discussed in terms of differential diagnosis for ADHD, LD and ADHD+LD children.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.20 no.2
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• pp.171-178
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• 2020

Many countries are establishing and operating blended learning that combines the advantages of online and offline education. However, online education lecture-based Mooc courses have a very low level, with a graduation rate of less than 5-10%. Therefore, in order to increase the graduation rate of students taking online Mooc distance education lectures that anyone can easily take lectures anytime, anywhere on the web-based basis, it is necessary to introduce automatic analysis of students' understanding level of lectures and an automatic academic warning system. Moreover, in order to enter an advanced education country, it is necessary to develop an automatic judgment SW for wrong answer rate, automatic summary SW for lectures, and automatic analysis SW education for lecture-based weak subjects based on mixed learning levels. In order to improve this problem, in this paper, we proposed and simulated an automatic summarization system for lecture contents, an automatic warning system for incorrect answers, and an automatic judgment algorithm for weak subjects.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.16 no.2
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• pp.513-524
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• 2016

The purpose of this study was to open two classes with the name of $21^{st}$ Leadership, run with two different hybrid teaching styles which are hybrid LZ type and hybrid lz type, and compare them with each other in order to analyze their effectiveness of hybrid model of the subject. The subjects of this study were 64 students who took these classes, and statistical analysis were analyzed through SPSS 21.0 program. As a result of the analysis, first, there were significant development in terms of the knowledge of leadership in both LZ and lz model. but the result of final exam in the group lz was shown only significant development. Second, in the case of unconditional self-acceptance there was significant development only in the group lz. Third, the development of leadership skills was shown only in the group lz. Implications of these results were concluded that the lz is more suitable for the subject of $21^{st}$ Leadership because this model can provide much more opportunities to develope interpersonal relationship skill than LZ model. In addition, suggestions for future research were discussed.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.10 no.2 s.34
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• pp.113-121
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• 2005

In this paper, we design the hybrid learning algorithm of LVQ which is to perform EMG pattern recognition. The proposed hybrid LVQ learning algorithm is the modified Counter Propagation Networks(C.p Net. ) which is use SOM to learn initial reference vectors and out-star learning algorithm to determine the class of the output neurons of LVa. The weights of the proposed C.p. Net. which is between input layer and subclass layer can be learned to determine initial reference vectors by using SOM algorithm and to learn reference vectors by using LVd algorithm, and pattern vectors is classified into subclasses by neurons which is being in the subclass layer, and the weights which is between subclass layer and class layer of C.p. Net. is learned to classify the classified subclass. which is enclosed a class . To classify the pattern vectors of EMG. the proposed algorithm is simulated with ones of the conventional LVQ, and it was a confirmation that the proposed learning method is more successful classification than the conventional LVQ.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.16 no.2 s.95
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• pp.153-163
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• 1999

본 연구에서는 격자패널을 통한 소음전달을 감소시키기 위하여 외부 구조적 가진으로부터 유발된 경량 패널의 진동을 능동 제어하는 기법을 기술한다. 최적 되먹임제어기와 적응 앞먹임제어기가 결합된 혼합형 제어기가 진동제어기로 사용된다. 되먹임제어기는 주파수 영역의 모델규명법에 의해 추출된 다중 입/출력 패널진동계 모델에 대하여 LQG 최적기법을 이용하여 감쇠능을 향상시키도록 설계된다. 앞먹임제어기는 되먹임 궤환의 결합효과를 자동적으로 보정할 수 있는 제안된 학습법칙에 기초하여 패널의 잔류진동이 최소가 되도록 적응된다. 45.7${\times}$45.7${\times}$2.54 ${cm^3}$ 벌집형상의 고강도 패널, 4개의 관성형 구동기 및 이산신호처리장치에 의해 구현된 패널 진동계에 대한 능동제어 실험을 수행해 본 결과 600Hz 주파수대역에 대한 12dB 진동저감이 이루어 질 수 있었다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.37 no.5
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• pp.425-432
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• 2009

In this study, the ability of neural network in modeling and predicting of the unsteady aerodynamic force coefficients of 2D airfoil with the data obtained from Euler CFD code has been confirmed. Neural network models are constructed based on supervised training process using Levenberg-Marquardt algorithm, combining this into genetic algorithm, hybrid genetic algorithm and the efficiency of the two cases are analyzed and compared. It is shown that hybrid-genetic algorithm is more efficient for neural network of complex system and the predicted properties of the unsteady aerodynamic force coefficients of 2D airfoil by the neural network models are confirmed to be similar to that of the numerical results and verified as suitable representing reduced models.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.139-140
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• 2022

코로나 팬더믹의 장기화에 따른 비대면 환경에서 대면 수업의 실재감을 제공하는 다양한 교수·학습 방법에 대한 시도가 이루어지고 있다. 실제 수업 현장에서는 대면수업과 다른 환경에서 학습자의 수준과 특성에 맞는 수업 설계의 필요성 또한 대두되고 있다. 본 연구에서는 플립러닝을 기반으로 한 비대면 프로그래밍 수업에서 학업성취도에 따른 학습 참여 수준과 실재감의 차이를 분석하여, 맞춤형 학습역량 강화를 위한 교수 방안을 모색하는 데 그 목적이 있다. 강의 동영상 수업과 상호작용을 포함한 플립러닝 기반 실시간 수업을 혼합하여 수업한 후 설문을 통해 학업성취도에 따른 학습자들의 학습 참여 수준, 교수 실재감과 학습 실재감을 조사한 결과, 학업성취도 가장 높은 학습자일수록 학습 참여도 높고, 다음 수준의 학습자들이 교수 실재감과 학습 실재감은 가장 높은 것으로 조사·분석되었다. 이를 통해 학업성취도에 기반하여 학습자별 맞춤형 교수방안을 제시하였다.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.14 no.2
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• pp.13-22
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• 2011

The importance of algorithm education has been emphasized for creative problem-solving capability. Especially, algorithm teaching materials related with mathematics and science are under development to enhance logical thinking. However, there are not enough teaching-learning models applicable in the field of education. Therefore, this paper proposed a teaching-learning model for effective algorithm education. The teaching-learning model reflects two characteristics : an algorithm learning process is spiral, and algorithm education is based on logical thinking. Furthermore, a survey was conducted for students' satisfaction, and the result was a mixed teaching-learning model with PBL, SDL, and peer tutoring. Based on the proposed model, examples of classes for mathematics and science are suggested to show the feasibility of effective algorithm education.