최근에 e-learning의 사용이 증대되면서 교수자들은 다양한 콘텐츠를 사용하여 새로운 온라인 강의 코스를 개발하고 그 결과를 자신의 컴퓨터에 저장한다. 이러한 콘텐츠들은 시간이 지나감에 따라 새로운 정보로 갱신되어야하고, 또한 새로운 콘텐츠가 이들 콘텐츠를 재 사용하여 제작될 수 있다. 그러나 교수자들이 자신의 컴퓨터에서 여기저기에 저장된 콘텐츠를 찾고 편집하고 관리하는 일은 많은 시간을 요구한다. 현재 PC환경에서 이러한 기능을 효과적으로 수행하는 e-learning 콘텐츠 관리 도구의 개발은 아주 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 교수자의 컴퓨터에 분산되어 저장된 다양한 콘텐츠들을 효과적으로 관리하고 새로운 강의 코스를 쉽게 개발할 수 있는 e-learning콘텐츠 생성 및 관리 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 PC환경을 기반으로 하는 교수자들의 콘텐츠 개발에 널리 사용될 수 있다. 본 논문에서는 성능 평가를 위해 콘텐츠 키워드의 검색 시간에 따라 본 시스템을 이전 시스템과 비교하였으며, 실험 결과 이전 시스템보다 훨씬 더 좋은 결과를 보였다.
Purpose: The research purposes analyzed the study participation and lecture evaluation of applicants in the cyber hospice specialist education course to find problems of nurse education application on the web. Method: Study participants were 125 nurses for participation and 68nurses for lecture evaluation. The data was analysed by descriptive statistics. Result: The results obtained from this study were as follows 1) The residence distribution of study participants was spread out across the nation. Equal distribution of education was accomplished without a difference among provinces. 2) The average study duration in the study participation was about one hour and a quarter minutes a week, and number of access to lecture notes was 65.8 times. But in a discussion room and a cooperative room, the system using rate was very low, so we considered the idea to come up with a more effective application way. 3) The participant's lecture evaluation of cyber education were generally satisfied about the quality of lecture, time, contents etc. Conclusion: This study shows the possible implication for nursing fields using a web-based learning program for reeducation in a variety of fields, so nursing cyber application can be considered to come up with this more effective method.
The analysis of large-scale water resources systems is often complicated by the presence of multiple reservoirs and diversions, the uncertainty of unregulated inflows and demands, and conflicting objectives. Reinforcement learning is presented herein as a new approach to solving the challenging problem of stochastic optimization of multi-reservoir systems. The Q-Learning method, one of the reinforcement learning algorithms, is used for generating integrated monthly operation rules for the Keum River basin in Korea. The Q-Learning model is evaluated by comparing with implicit stochastic dynamic programming and sampling stochastic dynamic programming approaches. Evaluation of the stochastic basin-wide operational models considered several options relating to the choice of hydrologic state and discount factors as well as various stochastic dynamic programming models. The performance of Q-Learning model outperforms the other models in handling of uncertainty of inflows.
Evolving in artificial agent is an extremely difficult problem, but on the other hand, a challenging task. At present the studies mainly centered on single agent learning problem. In our case, we use simulated soccer to investigate multi-agent cooperative learning. Consider the fundamental differences in learning mechanism, existing reinforcement learning algorithms can be roughly classified into two types-that based on evaluation functions and that of searching policy space directly. Genetic Programming developed from Genetic Algorithms is one of the most well known approaches belonging to the latter. In this paper, we give detailed algorithm description as well as data construction that are necessary for learning single agent strategies at first. In following step moreover, we will extend developed methods into multiple robot domains. game. We investigate and contrast two different methods-simple team learning and sub-group loaming and conclude the paper with some experimental results.
Objectives: A learning organization was designed and implemented on the basis of the selection criteria and essential elements of knowledge translation theory. Methods: The learning organization was designed on the basis of biosafety harmonization criteria and risk management strategy and was implemented as the learning organization for biosafety management by the National Institute of Health, Korea Centers for Disease Control & Prevention. The effect of knowledge translation in the research institutions by evidence-based policy was verified. Results: The result of applying the knowledge translation theory involving all stakeholders showed a positive reaction in establishing and implementing biosafety management strategy and embodied risk assessment criteria and evoked sympathy with the necessity of learning and using of expert knowledge about risk assessment and risk management. All stakeholders initiated voluntarily action toward new human-network construction and communication between similar organizations. The learning organization's capability expanded the base of knowledge translation. Conclusion: These results showed that a learning organization could enhance the autonomous safety management system by diffusion of knowledge translation.
한국 전통춤은 인류의 문화적 자산으로 문화적 활용가치를 가지고 있지만 전수희망자의 부족과 대중적인 무관심으로 소멸의 위기에 처해 있다. 네트워크 기술과 영상매체 기술을 활용한 전통춤의 이러닝(E-Learning)은 위에서 제기한 문제점들을 해결하기 위한 방법이 될 수 있다. 이 연구는 전통춤 교육에 활용될 수 있는 이러닝 교육과정 및 실시간 이러닝 교육시스템들을 제안하였다. 시스템들은 일반인을 대상으로 HCI(Human Computer Interaction) 사용자 평가법에 따라 비교평가하고 피드백 및 교육경험 인터뷰를 실시하였다. 본 연구는 전통춤의 실시간 이러닝 교육시스템을 제안함으로써 공간적 제약을 극복하고 새로운 매체 경험을 통해 무형문화재로서 전통춤을 전승, 보급하는데 기여할 수 있다.
최근 제정된 궤도시설의 성능평가에 관한 세부지침에서 궤도성능평가의 평가절차 및 실시방법 등에 관한 필요사항을 제시하였다. 그러나 외관조사(육안조사)에 의해 레일표면손상의 등급이 결정되며, 점검자의 주관적인 판단으로 정성적인 평가에만 의존할 수밖에 없는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 레일표면손상을 이용하여 레일내부결함까지 진단할 수 있는 진단애플리케이션을 개발하고자 하였다. 현장조사에서는 레일표면손상을 조사하고 패턴을 분석하였다. 또한 실내시험에서는 레일내부손상 이미지 데이터를 구축하기 위하여 SEM 시험을 이용하였으며, 균열 길이, 깊이 및 각도를 정량화하였다. 본 연구에서는 현장조사와 실내시험에서 구축한 이미지 데이터를 적용한 딥러닝 모델(Fast R-CNN)을 애플리케이션에 적용하였다, 스마트기기에서 사용이 가능한 딥러닝 모델을 이용한 레일표면손상 진단 애플리케이션(App)을 개발하여 향후 궤도진단 및 성능평가 업무에 활용 가능한 레일표면손상 스마트 진단시스템을 개발하였다.
본 연구는 학습자 수준에 맞는 학습 내용과 평가 문제를 제공하고, 그 평가 결과에 기반하여 반복학습 및 심화학습을 효과적으로 제공하며, 차기 학습을 할 경우에 이에 기초하여 적절한 학습이 이루어질 수 있도록 하는 적응형 웹기반 교수 시스템을 제안한다. 이를 위해 코스웨어 설계시 학습목표의 중요도, 학습내용의 난이도, 학습목표와 학습내용과의 관련도에 따라 퍼지 수준 집합을 구성하고 이를 기반으로 학습자의 수준에 맞는 내용을 제공한다. 또한, 학습의 평가시에도 문제의 난이도, 평가문항과의 관련도를 고려하여 평가 결과를 제시하게 된다. 본 논문에서 제시하는 퍼지 집합에 의한 학습 내용의 제공과 평가 결과는 학습과정에 나타나는 여러 가지 다양하고 불확실한 요소들을 고려하여 처리함으로써 보다 융통성 있고 효과적인 교수 학습 방법을 제공할 수 있도록 한다.
본 연구에서는 COVID-19에 따른 원격수업 현황을 조사한 연구들로부터 효과적인 원격수업을 위해 교사들에게 필요한 사항들은 분석하였다. 그 결과, 원격수업 콘텐츠 관련 지원이 필요한 것으로 나타났다. 구체적으로는 원격수업 콘텐츠 제작에 특화된 플랫폼 구축 및 콘텐츠 제작·운영 관련 교원 연수의 확충, 콘텐츠 제작 관련 저작권 제도를 개선하는 방안이 필요하다고 판단된다. 또한 원격수업은 등교수업과 체계와 특징이 다르므로 원격수업을 위한 제도적 측면의 보완도 필요하다. 원격수업에 맞는 평가 방식, 교육과정 운영 권한, 학습 관리 시스템 등에 대한 지원 필요하다고 판단된다. 아울러 원격수업을 위한 인프라 확충이 필요하며, 원격학습으로 인해 학습격차 문제가 반복되지 않도록 자기주도적 향상 프로그램 및 자기주도적 원격학습을 할 수 있는 구조 및 플랫폼도 필요한 것으로 분석되었다.
e-Learning can be seen as not only one of Internet-based information technologies which can provide education services but also one of teaching-learning methods which can implement self-directed learning. Thus, for evaluation of e-Learning effectiveness, both information-technology-based learning environment and learners' abilities in self-learning and computer-using should be considered simultaneously. This study suggests a research model for evaluating the effectiveness of e-Learning, which is theoretically based on information systems success model, constructivism and self-efficacy. The model is composed of three parts: effectiveness, learning environment, and learners' self-efficacy. Effectiveness is a part of dependent variables: satisfaction and academic performance. Learning environment and learners' self-efficacy can be considered as two sets of explanation variables for effectiveness. The former consists of learning management system, learning contents, and interactions that are provided bye-Learning and the latter means learners' self-regulated efficacy and computer self-efficacy. We show validity of the model empirically by surveying the college students who have experienced e-Learning. In result, most of all hypotheses suggested in this model are accepted in low significant level.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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