• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권8호
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• pp.1059-1065
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• 2020

In hospitals, nurses are subjectively determining the urine status to check the kidneys and circulatory system of patients whose statuses are related to patients with kidney disease, critically ill patients, and nursing homes before and after surgery. To improve this problem, this paper proposes a urine spectrum analysis system which clusters urine test results based on a hybrid machine learning model consists of unsupervised learning and supervised learning. The proposed system clusters the spectral data using unsupervised learning in the first part, and classifies them using supervised learning in the second part. The results of the proposed urine spectrum analysis system using a mixed model are evaluated with the results of pure supervised learning. This paper is expected to provide better services than existing medical services to patients by solving the shortage of nurses, shortening of examination time, and subjective evaluation in hospitals.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.89-96
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• 2004

일반적으로 형성 평가는 교수-학습 활동이 진행 중에 투입되는 평가활동으로 학습 정보에 대한 피드백과 교정 및 교수 방법의 개선을 위한 평가이다. 본 논문에서는 형성평가에서 학습자 개인의 평가 결과에 따라 서로 다른 피드백을 제공하는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 지식, 이해, 적용 등의 영역별 기준에 따라 제작된 문항을 통해 각 학습자를 평가하고 이 결과를 기반으로 구분된 학습자 유형에 따라 서로 다른 피드백을 개별 학습자에게 제공하며 학습자는 이를 통해 부족한 영역을 보완하게 된다. 교수자에게는 문항별 정답 비율뿐만 아니라 학생 개개인에게 제공되었던 피드백 내용도 알려주어 교수방법을 개선하도록 한다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권7호
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• pp.69-78
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• 2017

본 연구는 개개인의 배움과 성장을 지향하는 개별화교육의 관점에서 특수교육 기본교육과정의 학업성취도 평가의 실태를 조사, 분석하고 그 결과에 근거하여 정책 지원 방안을 논의한 것이다. 연구대상은 기본교육과정을 적용하는 B광역시 특수학교 교사 129명이었으며, 측정은 특수교육 학업성취도 평가 도구와 관련된 문헌연구를 바탕으로 FGI 및 전문가 검토를 통해 개발한 도구를 사용하였다. 실태분석 결과, 평가의 계획, 준거, 방법, 시기에 있어서 개개인의 배움과 성장을 평가하기 위해 특수교사들은 상세하고 면밀한 질적 접근을 하고 있었고, 교육과정의 연장선상에서 다양한 방식으로 평가결과를 안내하고 활용하고 있었다. 또한 측정도구 각 영역의 하위요소에 대한 인식은 교사의 성별, 연령별, 경력별, 학력별, 학교급별, 설립유형별로 차이를 보였다. 실태분석 결과 도출된 문제점을 바탕으로 교육과정 성취기준 작성 및 평가 체제의 자율성 확대, 학업성취도 평가 영역 및 체제의 개선, 교사의 배경변인별 특성에 부합하는 평가역량강화 지원체제 수립 등을 정책적 지원 방안으로 제언하였다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.179-192
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• 2014

최근 IT 환경의 변화에 따라 웹 서비스를 기반으로 대규모 사용자 대상의 상호 참여적인 MOOC(Massive Open Online Courses)과 같은 온라인 교육 환경이 부상하고 있다. 그러나 온라인 교육 시스템은 원거리로 학습이 이루어짐에 따라 학습자의 자발적 동기를 꾸준히 유지하기 어려우며, 또한 학습자 간에 지식을 공유하고 공유한 지식을 활용하는 기능이 부족하다. 이러한 문제를 극복하기 위해 구성주의적 학습이론과 집단지성에 기반하여 학습자가 보유한 학습자료를 공유하고 개인화된 학습자료 추천을 받을 수 있는 학습자료 북마킹 서비스인 WeStudy를 구현하였다. 위키피디아(Wikipedia), 슬라이드쉐어 (SlideShare), 비디오렉쳐스 (VideoLectures) 등 현존하는 집단지성 기반 서비스들의 주요 기능으로부터 필요한 집단지성 기능들을 검토하였으며, 본 서비스의 주요 기능으로 1) 리스트 및 그래프 형태의 학습자료 리스트 시각화, 2) 개인화된 학습자료 추천, 3) 보다 상세한 학습자료 추천을 위한 관심 학습자 지정 등을 도출하여 시스템을 설계하였다. 이후, 웹 기반으로 구현된 세 가지 주요기능 별로 개량된 휴리스틱 사용성 평가 방법을 통해 개발된 시스템의 사용성 평가를 실시하였다. 10명의 HCI 분야 전공자 및 현업 종사자를 대상으로 정량적 및 정성적인 평가 결과, 세 가지의 주요 기능에서 전반적으로 사용성이 우수한 것으로 판정되었다. 주요 기능 별 정성적인 평가에서 도출된 여러 마이너 이슈들을 반영할 필요가 있으며, 향후 대규모 사용자를 대상으로 본 서비스를 보급하고 이용할 수 있도록 제공하여 자발적인 지식 공유 환경을 조성할 수 있을 것으로 전망된다.

• 공학교육연구
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• 제17권2호
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• pp.11-24
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• 2014

The purpose of this study is to develop a teaching-learning model of convergence project based on team teaching. Based on development research methodology which explored a university case, the teaching-learning model was developed including three phases such as preparation, planning, and implementation & evaluation. The preparation phase has three steps as follows: to organize team teaching faculty; to develop convergence projects cooperated by industry and university; and to design instructions based on supporting convergence projects. The last step of preparation phase consists of five design activities of: (1) instructions and teaching contents; (2) communication channel among faculty members; (3) feedback system on students' performance; (4) tools to support learners' activity; and (5) evaluation system. The planning phase has two steps to analyze learners and to introduce and modify instruction and themes of convergence projects. The implementation & evaluation phase includes five steps as bellow: (1) to organize project teams and match teams with faculty members; (2) to do team building and assign duties to students of a team; (3) to provide instruction and consulting to teams; (4) to help teams to conduct projects through creative problem solving; and (5) to design mid-term/final presentation and evaluation. Lastly, the research implications and limitations were discussed for future studies.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.481-490
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• 2004

오늘날 교육현장에서 이루어지는 거의 모든 교육활동은 입시준비와 관련되어있다고 해도 과언이 아니다. 그러나 실제 교육현장에서 이루어져야 할 것은 입시준비를 위한 평가가 아니라 진정한 의미의 학업성취도의 평가분석인 것이다. 본 연구에서는 학생들의 수준을 미리 결정한 후 학습을 진행하게 하는 방법을 지향하고, 학습한 후 학생 스스로가 평가를 통해 자신의 학습 성취도를 평가하고, 다양한 평가분석을 통해 자신의 수준에 맞는 하위 과정의 학습으로 진행하기 위한 방법을 모색하고자 한다. 이에 따라 평가 본래의 목적에 맞게 학습자의 학습 곤란 및 결손을 적절한 시기에 밝혀주고 이를 교정하고 보충할 수 있는 진단평가와 함께 주어진 학습 과제에 대하여 어느 정도로 학습목표를 달성하였는가를 평가할 수 있는 형성평가로 크게 나누어서 각 평가 유형에 따른 적절한 피드백과 함께 상호 작용을 강화할 수 있도록 다양한 분석정보를 제공하는 학습자 중심의 평가 시스템을 구현하고자 한다

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.149-156
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• 2019

The existing subtract image based intrusion detection system for CCTV digital images has a problem that it can not distinguish intruders from moving backgrounds that exist in the natural environment. In this paper, we tried to solve the problems of existing system by designing real - time intrusion detection system for CCTV digital image by combining subtract image based intrusion detection method and background learning artificial neural network technology. Our proposed system consists of three steps: subtract image based intrusion detection, background artificial neural network learning stage, and background artificial neural network evaluation stage. The final intrusion detection result is a combination of result of the subtract image based intrusion detection and the final intrusion detection result of the background artificial neural network. The step of subtract image based intrusion detection is a step of determining the occurrence of intrusion by obtaining a difference image between the background cumulative average image and the current frame image. In the background artificial neural network learning, the background is learned in a situation in which no intrusion occurs, and it is learned by dividing into a detection window unit set by the user. In the background artificial neural network evaluation, the learned background artificial neural network is used to produce background recognition or intrusion detection in the detection window unit. The proposed background learning intrusion detection system is able to detect intrusion more precisely than existing subtract image based intrusion detection system and adaptively execute machine learning on the background so that it can be operated as highly practical intrusion detection system.

• 수산해양교육연구
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• 제28권1호
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• pp.289-299
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• 2016

The purpose of the study was to develop evaluation methods which would measure student achievement and progress without traditional paper-pencil tests such as mid-term and final examinations. More specifically, the main research focus were to establish general directions of student assessment during free semester, to build evaluation models supporting student's participation and learning, and to report and record various student evaluation results. As research results, we found that student evaluation of free semester should be organized to improve a) experience learning activity, self-regulatory and collaboratory study, b) high-order thinking ability and character-building, and c) teacher-student-parent cooperation. Since traditional paper-pencil tests were restricted in free semester, student achievement should be provided by a way of performance descriptions on transcripts rather than quantitative grade points. Student performance descriptions had to show not only subject knowledge but also students efforts, motivation, and participation. These multiple and educationally meaningful information would be collected by teacher-student-parent communication and collaboration.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권6호
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• pp.1115-1121
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• 2018

본 논문에서는 사이버대학교 학습관리시스템에 누적된 데이터를 기반으로 학습 성과를 예측하기 위하여 딥러닝에 기반한 데이터 분석 방법을 연구하였다. 학습자의 학업 성취도를 예측하면, 학습자의 학습을 촉진하여 교육의 질을 높일 수 있는 도구로 활용될 수 있다. 학습 성과의 예측의 정확도를 향상시키기 위하여 오토인코더에 기반하여 한학기 출결 상황을 예측하고, 학기 진행 중인 평가 요소들과 결합하여 딥러닝으로 학습하여 최종 예측의 정확도를 높였다. 제안하는 예측 방법을 검증하기 위하여 학습 진행 과정의 출결데이터의 예측과 평가요소 데이터를 활용하여 최종학습 성취도를 예측하였다. 실험을 통하여 학기 진행중에 학습자의 성취도를 예측할 수 있는 것을 보였다.

• 디지털융복합연구
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• 제6권2호
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• pp.127-134
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• 2008

The aim of this study is to show that using a Web-Based Instruction system is a better method to help counteract deficient teaching, learning conditions and facilities thus improving the students' interest, understanding, participation and skill development in Physical Education. The key findings of this study are as follows; The first advantage of using this system is that the theory of Softball is explained with the use of pictures rather than text, thus improving the students' understanding. The second is the method in which practical skills are explained and demonstrated. Action image sequences are used as opposed to the old method of using stationary pictures. This means that the learners can clearly see and understand why and, more importantly, how to use these skills. The third advantage is the technique used to teach the application of these skills. Using active rather than passive learning and thus engaging the student encourages improved participation and learning. The fourth advantage comes in evaluation: both subjective and objective questions are asked in theoretical evaluation, and the teachers can evaluate the students' understanding and skill development by filming their actual Softball games. The final advantage is the use of Self-Directed Learning to aid learners' development of understanding of the lesson content as interactions between teachers and learners are constructe