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.
The optimized design of airfoils is essential to increase the performance and efficiency of wind turbines. The aerodynamic characteristics of airfoils near the stall show large deviation from experiments and numerical simulations. Hence, it is needed to perform repetitive analysis of various shapes near the stall. To overcome this, the artificial intelligence is used and combined with numerical simulations. In this study, three types of airfoils are chosen, which are S809, S822 and SD7062 used in wind turbines. A convolutional neural network model is proposed in the combination of VGG16 and U-Net. Learning data are constructed by extracting pressure fields and aerodynamic characteristics through numerical analysis of 2D shape. Based on these data, the pressure field and lift coefficient of untrained airfoils are predicted. As a result, even in untrained airfoils, the pressure field is accurately predicted with an error of within 0.04%.
최근 지능형 교육서비스로봇을 이용한 교육적 효과가 입증되면서, 유치원에 상용화가 시작되었으며, 2010년에는 초등학교 방과후 학교 영어수업을 위한 기술 개발과 필드 적용 연구가 진행되어 로봇보조학습, 즉 서비스로봇에 의한 r-Learning 패러다임의 본격적인 도래를 예고하고 있다. 이에 본 연구에서는 교육용 로봇의 개념과 종류를 정의하고, 관련 연구 동향을 살펴보았다. 또한 서비스 로봇에 의한 로봇보조학습으로서의 r-Learning의 특성을 살펴보고, u-Learning과의 차별성을 분석하였다. 그리고 로봇보조학습의 콘텐츠와 서비스에 대해 정의하였으며, 로봇보조학습 서비스 모델과 서비스 현황을 살펴보고 관람 진화적인 측면을 비교하였다. 마지막으로 빠르게 성장하고 있는 로봇보조학습 서비스 시장을 위하여 교육 및 연구기관, 정부기관, 로봇산업체가 준비해야할 사항들을 제언하였다.
The purpose of this research was to analyze the effects of smart learning. By using meta analysis method, twenty MA and Ph.D degree papers published from 2006 to 2013 were analyzed and 104 effect sizes were calculated. Followings were the results of the research: (a) Smart learning turned out to be more statistically effective comparing to traditional education. The total mean effect size was .886 and the value of U3 was 66.53%. (b) All effect size of sub dependent variables(ie, academic achievement, learning satisfaction, learning attitude) were also effective by adapting smart learning. (c) The moderated variables likes learner characteristics, learning content, and interaction had high effect sizes. Operation system variable had a low effect size but it was not significant.
우리 주변에서 접할 수 있는 대부분의 이러닝 프로그램들은 강의법을 주된 교수방법으로 활용하고 있다. 이러닝 환경에서 강의법은 가장 효과적이지 못한 교수방법이라는 메타분석 연구결과 및 학습자의 능동적 참여만이 이러닝 프로그램의 성공을 보장할 수 있다는 학자들의 주장은 강의법 위주의 이러닝 프로그램의 학습효과에 의문을 제기하게 한다. 결국, 이러닝 프로그램의 질적 수준과 그 효과는 어떠한 페다고지를 적용하느냐에 따라 결정된다고 할 수 있다. 이 연구는 설계 연구(design research)를 통해 질적 개선을 추구하고 있는 미국의 이러닝 프로그램들이 어떠한 심리적 특성들을 공통적으로 반영하고 있는 지에 대한 분석을 통해 국내 이러닝 프로그램들의 개선을 위한 시사점을 제시하고자 하였다. 분석된 미국의 이러닝 프로그램들은 공통적으로 구성주의 교육철학의 배경을 가지고 반성적 사고, 협력적 상호작용 공간, 지식 구성, 맥락적 행위, 외적 표상의 활용 등의 심리적 특성들을 강조하고 있었다. 즉, 경험주의 학습, 상황학습, 협력학습, 복합표상 학습 등은 국내 이러닝 프로그램의 개선을 위해서 고려해야 할 학습원칙들일 것이다.
This study investigated behavior characteristics for the gifted(N=210) and the high achievers(N=1l5). The participations in this study were 200 teachers who rated their 325 students' behavior characteristics in 25 public elementary schools in U.S.A rating of behavior characteristics in learning style, motivation, creativity, and leaderships by teachers indicated differences in keen observation, rapid insight into cause-effect relationship, a large storehouse of information, language fluency, absorption/task persistent, preference for own learning activities, concerns for moral/ethical issues, and a diversity of interests between groups. No differences in understanding of underlying principles, organization, curiosity, creativeness, motivation, initiating activities in areas of personal interest, directing group activities, and intellectual playfulness/imagination were found in addition to some differences between two groups.
The purpose of this study was to find research trends of smart learning. For this, we identified the research's characteristics such as the subject or keyword of research, method, data collection, and statistical analysis method. The 2,865 articles published from 1995 to 2013 were gathered from five Korean academic journals related to smart learning. Among them, research keyword, areas, research method, data collection method, and statistical analysis method were analyzed on 596 papers. The findings of this study were as follows: (a) Smart learning papers such keyword likes u-learning, m-learning, and smart-learning were emerging after 2006. Smart learning papers with ICT related topics were highly increased after 2000, but they were decreased after 2006. Smart learning papers with e-learning related keywords were steadily increased after 2000 through 2013. (b) The research field of deign had the highest portion in smart learning research, but managing had the lowest portion. (c) Development was mainly used as a research method. Both questionnaire and experiment were mainly used for collecting data methods. T-test and frequency analysis were mainly used as statistical analysis methods.
토지피복도는 국토정책, 환경정책을 위한 의사결정 근거 자료로 활용되는 매우 중요한 자료이다. 토지피복도는 원격탐사 자료를 활용하여 제작되는데, 이때 사용되는 데이터의 취득 시기에 따라 동일한 지역을 대상으로 하더라도 분류 결과가 달라질 수 있다. 본 연구에서는 단시기 데이터의 분류 정확도를 개선하기 위해 다중시기 위성영상을 활용하였으며 계절에 따른 지표면의 분광 반사 특성 차이를 딥러닝 알고리즘의 하나인 U-Net 모델에 학습시켜 분류하였다. 또한 단시기 분류 결과와 정확도 비교를 통해 분류 정확도의 향상 정도를 비교하였다. 구역 내에 30%의 녹지와 한강을 포함하여 다양한 토지피복으로 이루어진 서울특별시를 연구대상지로 설정하고 2020년 분기별 Sentinel-2 위성영상을 산출하였다. 대한민국 환경부에서 작성한 세분류 토지피복도를 활용하여 U-Net 모델을 학습시켰다. 학습한 U-Net 모델을 통해 단시기, 2시기, 3시기, 4시기로 모델을 학습하여 분류한 결과, 단시기를 제외하고 토지피복도 분류 정확도 확보기준인 75%를 상회하는 81%, 82% 79%의 정확도를 나타냈다. 이를 통해 다중 시계열 학습을 통해 토지피복의 분류 정확도 향상이 가능하다는 것을 확인하였다.
The present study explores how the stress of online learners is related to Korean cultural norms and social expectation and presents the criteria online education should aim at when designing instructional approaches. A sample of 176 students from a Korean online university participated in a study investigating the patterns in the academic and personal stressors they face. This study also examines stressor types in relation to sample characteristics, analyzed with a categorization method developed by extant researchers on the stress faced by U.S. college students. Unlike the findings of previous studies on college student stress, this study's results reveal that nontraditional Korean online students were faced with (1) taking on the multiple roles at work and home prescribed by cultural and social norms, and (2) challenges in regulating study habits and the learning environment as adult learners. The relevant implications for the design of online learning are discussed.
This research examines the effect of the relatedness and the gap between Resources and mechanisms on effectiveness of inter-organizational knowledge transfer. According to the literature, there has been a competing theory between two claims; one is that inter-organizational knowledge transfer will be more effective due to the reduction of the transaction cost as the relatedness increases. And the other is that the mutual complementarity of different organizational characteristics will increase synergy. In total, the relatedness and the gap of the Resource and mechanism makes the inverted U-shaped relationship with the inter-organizational knowledge transfer. As the result of empirical analysis about 109 Korean-based Joint Ventures entered country, it shows that the relatedness of parent company's production Resources, learning mechanisms, and coordination mechanisms made the inverted U-shaped relations with the inter-organizational knowledge transfer and the gap of production Resources and adjustment mechanism formed the same relationship. However, the U-shaped relationship has been established in the relatedness of market Resources, but the gap of market Resources and the learning mechanism was not statistically significant. Through this study, I can draw a best conclusion that the inter-organizational knowledge transfer will be more effective when the relatedness and the gap of management resources and mechanisms is in optimal level. However, when it comes to market Resources, it can be inferred that the result could be the opposite because the partner country's market environment would be different.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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