• 한국가정과교육학회지
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• 제25권2호
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• pp.1-19
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• 2013

이 연구는 2007년 개정 교육과정 기술 가정 교과의 8학년 '주거 공간 활용' 단원에서 '다양한 가족의 특성을 고려한 주거 공간 디자인'을 주제로 프로젝트 학습을 적용한 교수 학습 과정안과 학습 자료를 개발하고 실제 교실 수업으로 실행하여 수업 후의 창의성과 인성 요소를 측정하고, 그 효과를 분석하는데 목적이 있다. 이러한 연구 목적을 달성하기 위하여 분석, 설계, 개발, 실행, 평가 단계로 연구를 진행하면서 이춘식과 이수정(2003)의 프로젝트 학습 단계를 적용하였다. 분석단계에서는 교육과정, 교과서, 선행연구를 분석하여 교수 학습 과정안의 단원과 총괄목표를 선정하고, 설계단계에서는 프로젝트 학습 단계, 창의성과 인성의 평가 요소에 대한 계획을 세웠다. 개발 단계에서는 매 차시 창의 인성 기법을 적용한 15차 시 교수 학습 과정안, 프로젝트 학습을 위한 수업 자료(개별 활동지 7개, 모둠 활동지 1개, 동영상자료 4개, ppt자료 2세트, 학습 자료 1개, 주택 도면집 1개), 수행평가 기준안, 창의 인성 검사 도구, 프로젝트 학습의 흥미도 및 만족도 평가 도구를 개발하였다. 이를 광주광역시 소재 G중학교 2학년 5학급 163명을 대상으로 2011년 10월 17일부터 11월 18일까지 5주간 실행한 후, 창의 인성 검사지, 수행평가 결과물, 프로젝트 학습의 흥미도 및 만족도 설문조사, 교사의 수업평가를 분석하였다. 주거 공간 디자인 프로젝트 학습은 창의성의 요소인 유창성, 융통성, 독창성, 정교성과 인성의 요소인 배려심과 협동심을 교육시키는데 효과적이었다. 또한 다양한 형태의 가족을 고려한 주거 디자인 작품이 완성되어 학습목표의 달성에 효과적이었으며, 학습자로 하여금 성취감을 느끼게 하여 수업의 흥미도와 만족도가 높았다. 후속연구에서는 비교집단을 두어 사전사후 뿐만 아니라 두 집단간의 차이분석을 통해 정밀한 효과 분석을 시도해 볼 것을 제언한다. 또한 창의 인성 교육의 효과를 분석하기 위한 신뢰도 높은 검사 도구 개발과 현 교육과정을 기본으로 한 실제적인 프로젝트 학습 모형을 개발하는 후속연구를 제안한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제41권2호
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• pp.87-94
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• 2004

특징 집합 선택은 학습 알고리즘의 전처리 과정으로 사용되기도 한다. 수집된 자료가 문제와 관련이 없다거나 중복된 정보를 갖고 있는 경우, 이를 학습 모델생성 이전에 제거함으로써 학습의 성능을 향상시킬 수 있다. 또한 탐색 공간을 감소시킬 수 있으며 저장 공간도 줄일 수 있다. 본 논문에서는 특징 집합의 추출과 추출된 특징 집합의 성능 평가를 위하여 엔트로피를 기반으로 한 휴리스틱 함수를 사용하는 새로운 특징 선택 알고리즘을 제안하였다. 탐색 방법으로는 ACS 알고리즘을 이용하였다. 그 결과 학습에 사용될 특징의 차원을 감소시킴으로써 학습 모델의 크기와 불필요한 계산 시간을 감소시킬 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.462-470
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• 2009

학습 공간의 확대로 원격교육은 교수 학습 방법의 주요 흐름의 하나로서 자리잡았고 이를 지원하기 위한 다양한 매체, 기술 및 전략 등에 관한 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 하지만 대부분의 원격교육시스템은 교수자나 학습자에게 일정 수준 이상의 기술적 소양과 경제적 부담을 요구한다. 또한 이러한 문제점을 해소하기 위한 학교 현장에서의 간소화된 웹 기반 원격교육시스템은 학습자 행동을 파악하기 어렵게 하는 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 시스템의 구축 및 운영에 필요한 부담을 제거하고 원격학습 환경에서 학습자의 지식 상태에 의존하여 개별화 학습이 가능한 개별적 발문에 기반한 동적 원격교육시스템을 개발하고 그 효과성을 검증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.2657-2664
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• 2012

웹 기반 학습은 시간과 공간의 제약을 받지 않고 활용될 수 있다는 점에서 효과적인 교육 방법으로 많은 관심을 받고 있다. 학습관리시스템은 교수와 학생들 간의 온라인 교육 환경을 제공하며, 학습 자원의 제공을 위한 다양한 기능을 지원한다. 일반적인 학습관리시스템들은 교수와 학생들 간의 단방향 또는 제한적인 양방향 교육 환경을 제공하여 교수와 학생 또는 학생들 서로 간에 협력 학습을 수행하기에 많은 어려움이 따른다. 본 논문에서는 대표적인 학습관리시스템인 Moodle에서 효과적인 협력 학습 환경을 제공하는 협업 워크스페이스의 개발에 대하여 기술한다. 다양한 형태로 제공되는 협업 워크스페이스를 통하여, 사용자들은 손쉽게 협력 학습을 수행하거나 적절한 접근 권한 제어 기법으로 학습 자원을 효과적으로 공유할 수 있다.

• 정보교육학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.385-393
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• 2008

본 연구의 목적은 웹 기반 PBL에서 블로그의 활용 방안을 모색하고 그 효과를 측정하기 위한 것이다. 본 연구에서 블로그는 웹 기반 PBL에서의 개인별 자기 주도적 학습 활동을 지원하기 위한 것이었으며, 질문지와 면담, 성찰 노트 분석을 통하여 그 효과를 분석하였다. 39명의 학습자들을 대상으로 8주간 커뮤니티를 이용한 웹 기반 PBL 수업을 진행하였으며, 이후 8주간의 기간은 블로그를 추가로 활용하도록 하였다. 분석 결과 웹 기반 PBL에서 학습자들은 심리적, 기능적 측면에서 블로그 활용에 대하여 유용성을 인식하였으며, 블로그가 성찰적 학습 활동을 촉진하고, 학습자들을 동기화하는 데 기여하였음을 확인할 수 있었다.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제14권2호
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• pp.50-56
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• 2020

In this study, we investigated whether long short-term memory (LSTM) can be used in the future to predict F10.7 index data; the F10.7 index is a space environment factor affecting atomic oxygen erosion. Based on this, we compared the prediction performances of LSTM, the Autoregressive integrated moving average (ARIMA) model (which is a traditional statistical prediction model), and the similar pattern searching method used for long-term prediction. The LSTM model yielded superior results compared to the other techniques in the prediction period starting from the max/min points, but presented inferior results in the prediction period including the inflection points. It was found that efficient learning was not achieved, owing to the lack of currently available learning data in the prediction period including the maximum points. To overcome this, we proposed a method to increase the size of the learning samples using the sunspot data and to upgrade the LSTM model.

• 대한지구과학교육학회지
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• 제3권2호
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• pp.132-140
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• 2010

The purpose of this research is to explore the effects of the POE(Prediction-Observation-Explanation) teaching-learning model on the academic achievement and the capability of scientific inquiry of elementary school students. POE teaching-learning model is a three stage process modeling scientific inquiry : Prediction, Observation, and Explanation. This research is to see the effectiveness of the POE method in earth science class by applying this simple practical strategy out of various methods in science teaching with the purpose of improving the capability of scientific inquiry and the academic achievement of learners. The findings of the study are as follows: First, the POE strategy in science teaching-learning was found effective for the improvement of learners' scientific inquiry capability. Second, the POE strategy in science teaching-learning is effective for the improvement of learners' academic achievement in science. The findings mentioned above suggest that using the POE strategy in science class of elementary science education has significant effects on improvement of scientific academic achievement and scientific inquiry capability of learners compared with the general science teaching-learning strategy. It also shows to be highly recommendable for use in science class.

• 전자공학회논문지B
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• 제33B권1호
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• pp.187-194
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• 1996

본 논문은 회귀트리에 기반을 둔 회귀 신경망을 제안한다. 회귀트리를 세 개의 계층을 갖는 전향 신경망에 사상하고, 첫 번째 계층에 다중특징 분할함수를 형성시켜 신경망이 보다 더 최적인 입력 공간의 분할을 갖도록 한다. 본 연구에서는 신경망 트레이닝을 위한 두 가지 지도 학습 알고리즘을 제안하여 단일특징 분할함수와 다중특징 분할함수에 실험한다. 실험결과, 제안된 회귀 신경망은 기존의 단일특징 분할 회귀트리 및 단일특징 분할 회귀신경망보다 학습능력이 우수함을 입증한다. 또한 본 논문에서 제안한 알고리즘이 학습 능력을 저하시키지 않으면서도 효과적으로 과성장한 회귀트리를 가지치기 할 수 있음을 보인다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제13권3호
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• pp.186-199
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• 2013

We pose pattern classification as a density estimation problem where we consider mixtures of generative models under partially labeled data setups. Unlike traditional approaches that estimate density everywhere in data space, we focus on the density along the decision boundary that can yield more discriminative models with superior classification performance. We extend our earlier work on the recursive estimation method for discriminative mixture models to semi-supervised learning setups where some of the data points lack class labels. Our model exploits the mixture structure in the functional gradient framework: it searches for the base mixture component model in a greedy fashion, maximizing the conditional class likelihoods for the labeled data and at the same time minimizing the uncertainty of class label prediction for unlabeled data points. The objective can be effectively imposed as individual mixture component learning on weighted data, hence our mixture learning typically becomes highly efficient for popular base generative models like Gaussians or hidden Markov models. Moreover, apart from the expectation-maximization algorithm, the proposed recursive estimation has several advantages including the lack of need for a pre-determined mixture order and robustness to the choice of initial parameters. We demonstrate the benefits of the proposed approach on a comprehensive set of evaluations consisting of diverse time-series classification problems in semi-supervised scenarios.

• 한국경영과학회지
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• 제27권1호
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• pp.75-94
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• 2002

The development of Information technologies huts contributed on-line training as one of important education methods. On-line training In firms, which is similar to e-learning or virtual education, provides trainees with more education opportunities in diverse ways. It has developed a range of innovative services with an one-stop solution of education within the electronic sector. Also under the on-line training environment, trainees can undertake customized training packages at anytime and any places. Moreover, information technology allows both the trainers and other trainees to be decoupled in any of the elements of time, place, and space. Two research questions are investigated : what are the determinants affecting the on-line training effectiveness and how those variables effect the two aspects of training effectiveness: learning performance and transfer performance. Based on the previous literature conducted on the traditional training environment, the determinants of training effectiveness are derived. light hypotheses are developed based on literature reviews and tested by questionnaires survey data. The collected data have been analyzed by LISREL. It is found that the relationship between individual, organizational and on-line sloe design variables and training effectiveness (learning and transfer) are significant. The contribution and limitations of this research are also discussed tilth future studies.