• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 1996년도 추계 학술 발표회 발표논문집
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• pp.29-48
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• 1996

Previous studies on user training have largely focused on assessing models which describe the determinants of information technology usage or examined theeffects of training, on user satisfaction, productivity, performance and so on. Scant research efforts have been made, however, to examine those effects of training by using theoretical models. This study presented a conceptural model to predict intention to use information technology and conducted an experimentto understand how training for computer skill acquisition affects primary variables of the model. The data were obtained from 32 student subjects of an experimental group and 31 students of a control group, and the information technology employed for this study was a university's electronic mail system. The study results revealed that attitude toward usage and perceived behavioral control helped to predict user intentions ; outcome expectations were positively related to attitude toward usage ; and self-efficacy was positively related to perceived behavioral control. Thd hands-on training for the experimental group led to increases in perceived ease of use, self-efficacy and perceived behaviroal control. The changes in those variables suggest more causal effects of user training than other survey studies.

• 한국항행학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.264-270
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• 2012

e-Training는 체험형, 실습 위주의 교육 훈련으로 기존 e-Learning의 이론형 교육에서 벗어나 학습자에게 실제적 학습, 능동적 학습을 촉진하고 학습적 효과를 향상시킨다. 체험형 훈련 시스템의 대표적인 예로 증강현실을 들 수 있다. 특히 증강현실 시스템이 구축된 환경에서 자동차 정비 훈련자는 자동차 부품의 위치나 정비 순서를 증강 정보를 통해 바로 획득하기 때문에 효과적인 트레이닝을 경험 할 수 있다. 이러한 증강현실 시스템에서 영상 추적(tracking) 기술은 핵심이다. 어떠한 트래킹 기술을 이용하느냐에 따라 증강현실 시스템의 성능이 결정된다. 트래킹 기술은 인식률 및 속도가 중요한데, 이를 위해서는 자동차 정비 e-Training의 특성을 파악하여 그에 적합한 트래킹 기술을 적용해야 한다. 그러므로 본 논문에서는 자동차 정비 e-Training 증강현실 시스템에 맞는 알고리즘 및 트래킹 기술을 고안하여 적용하였다. 실험 결과 실제 자동차 정비에 필요한 엔진 장비를 실시간 인식 및 다각도에서도 인식률을 잃지 않았다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.37-46
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• 2017

2018년부터 중학교에서 필수로 실시되는 정보교육의 수준은 정보 컴퓨터 교사의 교과전문성에 의존한다. 본 연구는 중등 교사양성기관이 정보 컴퓨터 교사의 교과전문성을 담보하는 교육과정을 제공하고 있는지 분석하기 위한 목적이 있다. 목적 달성을 위해 첫째, 한국 중등 교사양성기관의 정보 컴퓨터 교사양성을 위한 교육과정 과목을 일본 정보학 분야 고등정보교육과정인 J07-CS의 내용체계를 기반으로 구성된 과목과 비교하였다. 둘째, 교육부에서 제시하는 기본이수과목과 비교하고 셋째, 각 대학의 기본이 수과목 개설 현황도 분석하였다. 연구 결과, 중등 교사양성기관에서 개설되는 정보관련 과목 수는 J07-CS의 과목 수와 비교하여 부족하였다. 비교기준을 기본이수과목으로 한정해도 내용요소가 부족하였고, 교사양성기관별 기본이수과목의 개설 비율도 낮았다. 2018년부터 실시되는 정보교육의 목표를 원활이 달성하기 위해서는 중등 교사양성기관의 교육과정에 대한 개선이 시급하다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제43차 동계학술발표논문집 19권1호
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• pp.233-236
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• 2011

This paper proposes to use gesture recognition technology to develop 3D game for prevention of dementia. In the game, the user can choose camera mode or mouse mode to play game. In the game design, We focused on the characteristics of dementia, Developed four types of games, Including Memory training game, Math game, Logical training game and 3D visual sense training game. Each type of game is composed by a number of small games. Common feature of all the game is random, This ensures that when user play games, Basically the game will not have the same situation. For the older elderly, If can take 10 minutes a day to play the game and has always insisted on playing, For dementia preventive have a positive effect.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권11호
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• pp.4028-4042
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• 2021

Aiming at the problem of software defect prediction difficulty caused by insufficient software defect marker samples and unbalanced classification, a semi-supervised software defect prediction model based on a tri-training algorithm was proposed by combining feature normalization, over-sampling technology, and a Tri-training algorithm. First, the feature normalization method is used to smooth the feature data to eliminate the influence of too large or too small feature values on the model's classification performance. Secondly, the oversampling method is used to expand and sample the data, which solves the unbalanced classification of labelled samples. Finally, the Tri-training algorithm performs machine learning on the training samples and establishes a defect prediction model. The novelty of this model is that it can effectively combine feature normalization, oversampling techniques, and the Tri-training algorithm to solve both the under-labelled sample and class imbalance problems. Simulation experiments using the NASA software defect prediction dataset show that the proposed method outperforms four existing supervised and semi-supervised learning in terms of Precision, Recall, and F-Measure values.

• 디지털융복합연구
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• 제12권8호
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• pp.265-270
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• 2014

본 논문에서는 시대적 요구에 적합하도록, 개발인력의 수급이 어려운 모바일 애플리케이션을 개발하는 시스템을 중심으로 3-Tier App개발 교육환경을 제안하였다. 3-Tier App개발 교육시스템의 설계와 구현은 대학과 기업의 소프트웨어 개발환경을 동일하게 구성하고 구현하는데 있다. 3-Tier App 개발 교육시스템에 대한 실습실환경은 3대의 컴퓨터와 3명이 학생을 그룹으로 하여 실습을 수행하며 개발용 컴퓨터, Gateway 서버, 데이터베이스서버와 레거시 기간계 시스템으로 구성하고 학생은 개발용 컴퓨터와 구현 디바이스 담당, Gateway 서버시스템 담당과 데이터베이스서버와 레거시 기간계 시스템 담당자로 역할을 부여한다. IT전공 대학 3학년, 64명을 학생을 대상으로 3계층 시스템의 실습을 통하여 기업 ?춤형 인재양성의 가능성을 확인하였다. 또한, 시스템 성능에 대한 10개 세부항목 비교 결과, 단독시스템 대비 3계층 시스템의 우수함을 입증하였다.

• 한국정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국정보시스템학회 1996년도 추계학술발표회 발표논문집
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• pp.29-48
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• 1996

Previous studies on user training have largely focused on assessing models which describe the determinants of information technology usage or examined the effects of training on user satisfaction, productivity, performance, and so on. Scant research efforts have been made, however, to examine those effects of training by using theoretical models. This study presented a conceptual model to predict intention to use information technology and conducted an experiment to understand how training for computer skill acquisition affects primary variables of the model. The data were obtained from 32 student subjects of an experimental group and 31 students of a control group, and the information technology employed for this study was a university's electronic mail system. The study results revealed that attitude toward usage and perceived behavioral control helped to predict user intentions; outcome expectations were positively related to attitude toward usage; and self - efficacy and perceived behavioral control. The changes in those variables suggest more causal effects of user training than other survey studies.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.415-426
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• 2004

원격 교육의 장점으로 인해 원격 연수가 급격하게 증가하고 있다. 그러나 양적인 증가와 더불어 원격 연수의 문제점도 제기되고 있다. 그 중 여러 연구에서, 원격 연수의 연수 내용, 연수 방법, 연수 평가 등에 대한 문제점에 대하여 공통적으로 개선의 필요성을 말하고 있다. 이에 본 연구에서는 마이크로티칭을 중심으로 인지적 도제 모델, 교사 평가 기법을 이용해서 원격 연수 방법을 개발하여 연수내용, 연수방법, 연수평가에 대한 문제점을 해결하고, 교사의 교수능력을 향상시키고자 한다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.517-530
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• 2004

최근, 지속적인 지식, 정보의 증가로 교사들의 연수의 필요성이 요구되고 있으나 현재 실시되고 있는 연수는 몇몇 문제점들을 내포하고 있다 이들 문제점들을 줄이기 위해 원격교사연수가 실시되고 있으나 시공간 극복 등의 장점에도 불구하고 상호작용, 평가, 강사, 연수 매체 등의 문제점이 나타나고 있다. 이에, 본 논문에서는 현재 제시되고 있는 원격교사 연수의 개선방안과 여러 학자들이 주장하고 있는 원격교사연수 모형 및 교수-학습 방법 등을 조사하고, 각 모형에서 제시되고 있는 요소와 원칙들을 종합하여 차후 개발될 원격교사연수모형에서 고려되어야 할 요소들을 제시하였다. 이 요소들의 제시로 인하여 원격교사연수모형을 개발하는데 있어 좋은 기준이 될 수 있다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제12권2호
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• pp.45-50
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• 2020

A Language model with neural networks commonly trained with likelihood loss. Such that the model can learn the sequence of human text. State-of-the-art results achieved in various language generation tasks, e.g., text summarization, dialogue response generation, and text generation, by utilizing the language model's next token output probabilities. Monotonous and boring outputs are a well-known problem of this model, yet only a few solutions proposed to address this problem. Several decoding techniques proposed to suppress repetitive tokens. Unlikelihood training approached this problem by penalizing candidate tokens probabilities if the tokens already seen in previous steps. While the method successfully showed a less repetitive generated token, the method has a large memory consumption because of the training need a big vocabulary size. We effectively reduced memory footprint by encoding words as sequences of subword units. Finally, we report competitive results with token level unlikelihood training in several automatic evaluations compared to the previous work.