• 제목/요약/키워드: Learning characteristic

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디지털융합 기반 마이크로러닝 특성 만족도 연구 (A Study on the Characteristics Satisfaction in Digital Convergence based Micro-Learning)

  • 한태인
    • 디지털융복합연구
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    • 제18권6호
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    • pp.287-295
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    • 2020
  • 본 연구는 최근 이러닝 분야에서 모바일 러닝과 마이크로콘텐츠에 의해 부상하고 있는 마이크로러닝의 특성을 정의하고 이에 대한 적용 만족도를 분석하여, 향후 마이크로러닝이 새로운 학습 형태로 자리매김 할 수 있는지를 살펴보았다. 이를 위하여 사전 문헌분석을 통해 마이크로러닝의 특성을 정의하고 잘 갖추어진 마이크로러닝 사이트에 대하여 특성 만족도를 실증 검증하고, 이 특성 이외에 어떤 다른 기술적 기능이 필요한가에 대하여도 전문가의 의견수렴을 통하여 제시하였으며, 이러닝의 미래기술인 학습 분석이나 성과측정 등의 기술적 기능과 향후 연계되어야 한다는 것을 제시하였다. 본 연구의 결과에 따르면 마이크로러닝의 특성인 학습콘텐츠의 질적, 양적 수준, 학습콘텐츠에의 접근성, 모바일 기기 접근성, 동기부여 및 상호작용의 모든 면에서 특성 만족도를 보여주고 있었다. 따라서 마이크로러닝은 그 기능적 특성을 잘 반영한다면 이러닝 분야에서 효과적인 학습 형태로 자리 잡을 것이며 밀레니얼 세대를 위한 교육과 학습 및 훈련에 크게 기여할 수 있을 것이다.

대학평생교육원 성인학습자의 학습성과 영향요인 구조분석 (A Structural Analysis of Factors Affecting Adult Learners' Learning Outcomes at the University Lifelong Educational Institutions)

  • 방희봉
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제16권11호
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    • pp.7474-7484
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    • 2015
  • 본 연구는 대전소재 대학평생교육원 성인학습자 960명을 대상으로 성인학습자의 학습성과 영향요인에 관한 구조분석을 실시하였다. 연구결과 첫째, 성인학습자의 학습자특성과 교육기관특성은 학습몰입과 학습만족도를 매개하여 학습성과에 간접적인 영향을 미쳤다. 둘째, 성인학습자의 학습자특성은 학습몰입 및 학습만족에 직접적인 영향을 미쳤으며, 교육기관특성도 학습몰입 및 학습만족에 직접적인 영향을 미쳤다. 셋째, 학습몰입은 학습만족과 학습성과에 직접적인 영향을 미쳤다. 넷째, 학습만족은 학습성과에 직접적인 영향을 미쳤다. 이러한 연구결과를 종합하면 학습성과는 학습자특성, 교육기관특성, 학습만족에 직접적인 영향을 받고 있음을 알 수 있었다. 또한 학습성과는 학습몰입과 학습만족을 매개하여 간접적인 영향을 받고 있음을 알 수 있었다. 따라서 대학평생교육원은 보다 다양하고 전문화된 평생교육프로그램 개발 및 제공, 수업분위기 조성, 교육시설 환경개선, 우수 교강사 확보, 교직원의 원스톱 행정서비스 등 학습성과를 향상시키기 위한 전략이 강화되어야 할 것이다.

소상공인의 자기결정성 특성이 창업의지에 미치는 영향 (Impact of Self-Determination Characteristic of Small Business Start-Up on Entrepreneurial Intention)

  • 박세언;황찬규;권두순
    • Journal of Information Technology Applications and Management
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    • 제22권4호
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    • pp.1-37
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    • 2015
  • Micro small business start-ups are receiving financial and marketing support from government or public authority, but business closure rate is very high and it causes a hugh burden to households and national economy. This study aims to verify the causal relationship between the self-determination characteristic of small business start-ups and entrepreneurial intention through learning orientation and innovation ability. The man's intrinsic motivation of self-determination theory is expected to have an impact on the entrepreneurial intention of small business start-ups. The self-determination theory includes perceived autonomy, perceived competence, perceived relationship as independent variables. This study presented a research model for explaining the entrepreneurial intention of small business start-ups, and collected 260 survey responses from the small business start-ups In order to validate the proposed research model, PLS analysis is performed with valid 246 questionnaires. By PLS technique, the measurement reliability and validity of research variables are tested and the path analysis is conducted to do the hypothesis test. Path analysis shows that perceived autonomy does not significantly affect the learning orientation and innovation ability. On the other hand, perceived competence significantly influences learning orientation and innovation ability. Perceived relationships had significant influence on learning orientation. It is found that the parameters of learning orientation and innovation ability significantly influence the dependent variable of entrepreneurial intention. Based on the results, a policy and strategy for supporting small business start-up are presented.

THE FIT BETWEEN NEW PRODUCT STRATEGY AND VALUE CHAIN STRATEGY : A SYSTEM DYNAMICS PERSPECTIVE

  • Heungshik Oh;Kim, Bowon
    • 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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    • 한국시뮬레이션학회 2001년도 The Seoul International Simulation Conference
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    • pp.37-43
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    • 2001
  • New product development has been a key element fur organizational evolution. The bulk of research about new product strategy has focused solely on new product development function itself. This paper investigates cross-functional elements in new product development. More specifically, we suggest that there must exist a fit between new product strategy and value chain strategy. It means that, in order to support new product development activity, there must exist a relevant value chain strategy. We consider three types of integration - internal integration, customer integration, and supplier integration - as strategic elements of value chain strategy. For the case of new product strategy, we consider market newness and product technology unfamiliarity as strategic elements. We also consider two types of learning characteristic, i.e., \\\"fast-adaptive learning\\\" and \\\"slow-adaptive leaning\\\" as control factor. Learning characteristic represents firms organizational capability related with organizational learning. For example, fur fast-adaptive learning case, the effect of integration appears early in time. System dynamics simulation is employed to verify our research framework. The results exhibit that there must exist cross-functional relationships between value chain strategy and new product strategy in order to shorten total development time.al development time.

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연결주의에 기반한 학습자 특성의 정량화 기법 (A Quantification Method of Learner's Characteristic based on the Connectionism)

  • 김용범;김영식
    • 정보처리학회논문지A
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    • 제15A권6호
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    • pp.351-360
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    • 2008
  • 개별화 학습은 단지 하나의 교수 학습 방법으로서의 의미가 아니라는 인식이 보편화되어 교실 수업뿐만 아니라, 성인 교육, 기업 교육 등 다양한 교수 학습 상황에서 관심을 끌어왔다. 한편 효과적인 개별화 학습은 학습자 특성에 대한 정확한 분석 및 측정이 필수적으로 요구되나, 학습자 특성에 대한 개념과 범주가 다양하고 광범위하여 그에 대한 계량적인 기술이 어렵다. 이에 본 연구에서는 학습자 특성을 인지구조와 인지양식으로 제한하였다. 또한 학습자 특성을 연결주의적 관점에서 기술하고 이를 기반으로 하여 학습자 특성의 정량화 기법을 제안하며 그에 대한 타당성을 검증하였다. 본 연구에서의 학습자 인지구조는 기존에 연구된 학습자 인지구조 객체를 간소화하였고 인지양식은 학습자 인지의 지식관성력으로 축소하여 기술하였다.

CNN 기반 특징맵 사용에 따른 특징점 가시화와 에러율 (Feature Visualization and Error Rate Using Feature Map by Convolutional Neural Networks)

  • 진태석
    • 한국산업융합학회 논문집
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    • 제24권1호
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    • pp.1-7
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    • 2021
  • In this paper, we presented the experimental basis for the theoretical background and robustness of the Convolutional Neural Network for object recognition based on artificial intelligence. An experimental result was performed to visualize the weighting filters and feature maps for each layer to determine what characteristics CNN is automatically generating. experimental results were presented on the trend of learning error and identification error rate by checking the relevance of the weight filter and feature map for learning error and identification error. The weighting filter and characteristic map are presented as experimental results. The automatically generated characteristic quantities presented the results of error rates for moving and rotating robustness to geometric changes.

On the Application of Channel Characteristic-Based Physical Layer Authentication in Industrial Wireless Networks

  • Wang, Qiuhua;Kang, Mingyang;Yuan, Lifeng;Wang, Yunlu;Miao, Gongxun;Choo, Kim-Kwang Raymond
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제15권6호
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    • pp.2255-2281
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    • 2021
  • Channel characteristic-based physical layer authentication is one potential identity authentication scheme in wireless communication, such as used in a fog computing environment. While existing channel characteristic-based physical layer authentication schemes may be efficient when deployed in the conventional wireless network environment, they may be less efficient and practical for the industrial wireless communication environment due to the varying requirements. We observe that this is a topic that is understudied, and therefore in this paper, we review the constructions and performance of several commonly used test statistics and analyze their performance in typical industrial wireless networks using simulation experiments. The findings from the simulations show a number of limitations in existing channel characteristic-based physical layer authentication schemes. Therefore, we believe that it is a good idea to combine machine learning and multiple test statistics for identity authentication in future industrial wireless network deployment. Four machine learning methods prove that the scheme significantly improves the authentication accuracy and solves the challenge of choosing a threshold.

지능적 탐지 모델을 위한 악의적인 코드의 특징 정보 추출 및 분류 (Extraction and classification of characteristic information of malicious code for an intelligent detection model)

  • 황윤철
    • 산업융합연구
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    • 제20권5호
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    • pp.61-68
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    • 2022
  • 최근에는 발전하는 정보통신 기술을 이용하여 악의적인 코드들이 제작되고 있고 이를 기존 탐지 시스템으로는 탐지하는게 역부족인 실정이다. 이러한 지능적이고 악의적인 코드를 정확하고 효율성 있게 탐지하고 대응하기 위해서는 지능적 탐지 모델이 필요하다. 그리고, 탐지 성능을 최대로 높이기 위해서는 악의적인 코드의 주요 특징 정보 집합으로 훈련하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 지능적 탐지 모델을 설계하고 모델 훈련에 필요한 데이터를 변환, 차원축소, 특징 선택 단계를 거쳐 주요 특징 정보 집합으로 생성하는 기법을 제안하였다. 그리고 이를 기반으로 악의적인 코드별로 주요 특징 정보를 분류하였다. 또한, 분류된 특징 정보들을 기반으로 변형되거나 새로 등장하는 악의적인 코드를 분석하고 탐지하는데 사용할 수 있는 공통 특징 정보를 도출하였다. 제안된 탐지 모델은 제한된 수의 특성 정보로 학습하여 악의적인 코드를 탐지하기에 탐지 시간과 대응이 빨리 이루어져 피해를 크게 줄일 수 있다. 그리고, 성능 평가 결과값은 학습 알고리즘에 따라 약간 차이가 나지만 악의적인 코드 대부분을 탐지할 수 있음을 평가로 알 수 있었다.

메타버스 특성요인과 학습 몰입 및 학습 만족도 간의 구조적 관계 분석 : 게더타운을 대상으로 (Analysis of Structural Relationships Among Metaverse Characteristic Factors, Learning Immersion, and Learning Satisfaction: With Gather Town)

  • 김나랑
    • 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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    • 제31권1호
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    • pp.219-238
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    • 2022
  • Purpose The purpose of this study is to investigate the structural relationships between interest, interaction level, presence, which are the characteristics of metaverse, learning immersion, and learning satisfaction, which are learning factors. Design/methodology/approach A questionnaire survey technique was used to achieve the purpose of the study. A questionnaire survey was conducted from November 22 to December 5, 2021, with students with experience in non-face-to-face classes using Gather Town and a total of 114 copies of the questionnaire excluding those with insincere answers were used for empirical analysis. SPSS Win ver.23.0 was used for basic statistical analysis, and AMOS 22.0 was used for the establishment and analysis of a structural equation model. Findings According to the study findings, interest and interaction levels had effects on learning immersion and learning presence, self-efficacy on learning presence, and learning immersion and learning presence on learning satisfaction. This study is meaningful in that it conducted an empirical study to find variables for improving learning immersion by conducting classes based on metaverse. Based on the findings of this study, it was found that interest and interaction, which are the biggest characteristics of metaverse, sustain learning participation and immersion and increase presence thereby enhancing learning satisfaction so that the possibilities of metaverse as a next generation education platform passing the limit of existing real time video platforms can be peeped.

적응 뉴럴 컴퓨팅 방법을 이용한 동적 시스템의 특성 모델링 (Characteristics Modeling of Dynamic Systems Using Adaptive Neural Computation)

  • 김병호
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제13권4호
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    • pp.309-314
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    • 2007
  • This paper presents an adaptive neural computation algorithm for multi-layered neural networks which are applied to identify the characteristic function of dynamic systems. The main feature of the proposed algorithm is that the initial learning rate for the employed neural network is assigned systematically, and also the assigned learning rate can be adjusted empirically for effective neural leaning. By employing the approach, enhanced modeling of dynamic systems is possible. The effectiveness of this approach is veri tied by simulations.