• 복식문화연구
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• 제30권3호
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• pp.444-454
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• 2022

Flipped learning research has been applied in various educational fields since 2015 and the educational effects have been discussed in previous literature. In the beauty field, flipped learning research is insufficient; in particular, it is difficult to find research on flipped learning specifically concerning nail beauty education. The purpose of this study is to develop a model for applying flipped learning to nail beauty education which should involve practical training based on theory. Such an approach is considered effective. Data were collected and analyzed focusing on previous studies with flipped learning applied as a research method. The subject of the research is "Nail Color Design 1", a common nail major elective subject at J college. The "Nail Color Design 1" course is a practice-oriented course in the form of theory and practical classes. Consequently, the flipped learning education model for nail beauty was designed by reflecting learners' needs through the ADDIE instructional design model. It was applied based on the education structure of the Pre-class, In-class, and Post-class of the PARTNER instructional learning model. This study deviates from the traditional practical education model, and has educational significance as a practical model in which flipped learning is applied to nail beauty subjects and self-reflection is derived through project practice.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제87권4호
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• pp.305-315
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• 2023

The idea of the combination of the fractional-order operators with the brain emotional learning-based intelligent controller (BELBIC) is developed for implementation in seismic-excited structures equipped with active mass damper (AMD). For this purpose, a new design framework of the mentioned combination namely fractional-order BEBIC (FOBELBIC) is proposed based on a modified-teaching-learning-based optimization (MTLBO) algorithm. The seismic performance of the proposed controller is then evaluated for a 15-story building equipped with AMD subjected to two far-field and two near-field earthquakes. An optimal BELBIC based on the MTLBO algorithm is also introduced for comparison purposes. In comparison with the structure equipped with a passive tuned mass damper (TMD), an average reduction of 44.7% and 42.8% are obtained in terms of the maximum absolute and RMS top floor displacement for FOBELBIC, while these reductions are obtained as 30.4% and 30.1% for the optimal BELBIC, respectively. Similarly, the optimal FOBELBIC results in an average reduction of 42.6% and 39.4% in terms of the maximum absolute and RMS top floor acceleration, while these reductions are given as 37.9% and 30.5%, for the optimal BELBIC, respectively. Consequently, the superiority of the FOBELBIC over the BELBIC is concluded in the reduction of maximum and RMS seismic responses.

• Human Ecology Research
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• 제53권2호
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• pp.219-228
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• 2015

This study evaluated the content of Korean vocabulary learning applications with a focus on tablet PC applications. We analyzed 51 Korean vocabulary learning applications. The instruments in this study were developed based on Yoo et al. (2012)' Vocabulary Learning Game Application Evaluation Criteria and Hyun et al. (2013)' Educational Application Evaluation Criteria. Data were analyzed using a t-test and one-way analysis of variance. The main results are as follows. First, each criteria's score was fairly good; the ease of use had the highest scores and the amusement had the lowest scores. Second, there was a significant difference in the interaction by vocabulary teaching approach. Applications based on a whole language-teaching method had higher scores than applications based on a phonics instructional teaching method inducing more operation and with immediate feedback. Third, there was significant difference in the sum of score and each criteria of developmental appropriateness, educational values, amusement, function and interaction by type of learning. Applications of combining type had higher scores in every criteria except for ease of use than applications of description type. These findings provide a preliminary evidence that the systematic Korean vocabulary learning application facilitates preschoolers' vocabulary learning.

• 한국전자거래학회지
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• 제27권2호
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• pp.65-77
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• 2022

전자금융서비스가 활성화됨에 따라 전자금융 거래 건수와 거래액은 매년 증가하고 있으며, 선불전자지급 과정에서의 사이버 금융범죄도 증가하고 있다. 본 논문에서는 머신러닝 알고리즘을 이용한 선불전자지급수단의 이상금융거래 탐지모델을 제시한다. 이를 위하여 실제 선불전자거래 데이터를 익명화하여 수집하였으며, 데이터의 효과적인 특성을 추출하기 위한 전처리 작업을 수행하였다. 제안된 모델은 거래내역 기반과 이용자 ID 기반 접근법을 이용하였다. 거래내역 기반 모델 분석에서는 원데이터 기반 거래내역 분석과 특성 항목을 추가한 2차 분석을 수행하였으며, 이용자 ID 기반 모델에서도 도메인 특성에 맞는 특성 항목을 추출하여 분석에 활용하였다. 이상치 탐지를 위해 의사결정나무, 인공신경망 및 서포트 벡터 머신 알고리즘을 활용하여 비교 분석하였다. 분석결과 거래내역 기반의 탐지모델보다 이용자 ID 기반의 탐지모델이 선불거래지급수단 이상탐지에 더 효과적임을 확인할 수 있었으며, 이용자 ID 기반 모델에서는 신경망 알고리즘이 가장 좋은 성능을 나타내었다. 제안된 방법론은 향후 이상금융거래 탐지시스템 분석에 활용함으로써 전자금융사고 피해를 줄이는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.417-426
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• 2024

일반적으로 머신러닝을 수행하기 위해서는 딥러닝 모델에 대한 사전 지식과 경험이 필요하고, 데이터를 연산하기 위해 고성능 하드웨어와 많은 시간이 필요하게 된다. 이러한 이유로 머신러닝은 임베디드 프로세서에서 실행하기에는 많은 제약이 있다.본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 머신러닝의 과정 중 콘볼루션 연산(Convolution operation)에 유전 알고리즘을 적용하여 선택적 콘볼루션 연산(Selective convolution operation)과 학습 방법을 제안한다. 선택적 콘볼루션 연산에서는 유전 알고리즘에 의해 추출된 픽셀에 대해서만 콘볼루션을 수행하는 방식이다. 이 방식은 유전 알고리즘에서 지정한 비율만큼 픽셀을 선택하여 연산하는 방식으로 연산량을 지정된 비율만큼 줄일 수 있다. 본 논문에서는 유전 알고리즘을 적용한 머신러닝 연산의 심화학습을 진행하여 해당 세대의 적합도가 목표치에 도달하는지 확인하고 기존 방식의 연산량과 비교한다. 적합도가 충분히 수렴할 수 있도록 세대를 반복하여 학습하고, 적합도가 높은 모델을 유전 알고리즘의 교배와 돌연변이를 통해 다음 세대의 연산에 활용한다.

• 한국건축시공학회지
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• 제21권5호
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• pp.421-432
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• 2021

최근 대학에서는 학습효과를 향상시키기 위한 효과적인 교수법에 대한 관심이 증대되고 있다. 교수자 중심의 강의식 교육에서 벗어나 학습자의 역량을 키울 수 있는 학습자 중심의 교수법을 적용하려는 움직임이 활발히 진행되고 있다. 본 연구의 목적은 학습자 중심의 교수법인 팀기반학습을 적용한 건축시공학 교육과정을 개발하는 것이다. 중요한 연구 결과는 다음과 같다. 국내 대학의 강의 운영현황 및 팀기반학습 강의 운영현황을 분석하였다. 팀기반학습을 적용한 교육과정을 개발하였다. 팀기반학습 강의의 학습절차, 주차별 교육과정, 교육과정 운영방안 등을 개발하였다. 본 연구에서 제시한 교육과정은 국내 대학에서 적용할 수 있는 일반적인 교육과정을 제시한 것이다. 각 대학에서는 대학별 교육여건과 교수자 및 학생들의 특성에 맞게 조정하여 적용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.453-465
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• 2014

본 연구는 과학과 의학 분야에서 많은 연구와 그 성과를 검증받고 있지만 사회과학과 경영분야에서 상대적으로 미흡한 연구가 진행된 문제중심학습에 대한 연구이다. 또한 본 연구에서는 외식창업관련과목에서 문제중심학습의 적용을 통해 문제해결능력에 대한 효과를 검증하고자하였다. 본 연구를 위한 문헌조사를 마친 후 외식창업관련과목을 위한 문제중심학습의 개발을 위해 교과목의 목표와 학생들의 외식창업관련 기초 지식을 점검하였다. 이후 문제의 개발과 시행에 대한 구체적이고 세밀한 부분에 대한 고려를 통해 하이브리드 형식의 문제중심학습을 진행하기로 하고 수업계획서, 문제의 생성과 적용, 평가과정에 대한 일련의 구성을 완성하였다. 교육 시행 후 학생들에게서 나타나는 문제해결능력의 향상 정도를 측정하기 위해 실험집단과 통제집단을 구분하고 이들에게 각각 문제중심학습과 일반적인 강의방식의 교육을 실시한 후 교육전과 후의 문제해결능력에 대한 변화를 측정하였다. 연구의 결과를 통해 일반적인 강의방식의 일부를 적용한 하이브리드 방식의 문제중심학습의 적용은 외식창업관련과목에서 학생들의 문제해결력을 향상시키는데 있어서 매우 효과적인 학습방법임을 선행연구들과 함께 다시 한 번 증명하였다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제28권4호
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• pp.271-291
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• 2019

Purpose The purpose of this study is to propose a methodology to derive positive keywords and negative keywords through deep learning to classify reviews into positive reviews and negative ones, and then refine the results of topic modeling using these keywords. Design/methodology/approach In this study, we extracted topic keywords by performing LDA-based topic modeling. At the same time, we performed attention-based deep learning to identify positive and negative keywords. Finally, we refined the topic keywords using these keywords as filters. Findings We collected and analyzed about 6,000 English reviews of Gyeongbokgung, a representative tourist attraction in Korea, from Tripadvisor, a representative travel site. Experimental results show that the proposed methodology properly identifies positive and negative keywords describing major topics.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.303-308
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• 2004

Fuzzy logic, neural network, fuzzy-neural network play an important as the key technology of linguistic modeling for intelligent control and decision making in complex systems. The fuzzy-neural network (FNN) learning represents one of the most effective algorithms to build such linguistic models. This paper proposes learning approach of fuzzy-neural network by immune algorithm. The proposed learning model is presented in an immune based fuzzy-neural network (FNN) form which can handle linguistic knowledge by immune algorithm. The learning algorithm of an immune based FNN is composed of two phases. The first phase used to find the initial membership functions of the fuzzy neural network model. In the second phase, a new immune algorithm based optimization is proposed for tuning of membership functions and structure of the proposed model.

• 공학교육연구
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• 제21권5호
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• pp.32-39
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• 2018

The purpose of this study was to develop and validate a behaviorally anchored rating scale for peer evaluation in group projects based on social interdependence theory. A mixed method involving a qualitative and quantitative approach was used in this study. In the qualitative study, both the individual and group interviews were conducted to college students regarding their cooperative learning experiences. Data from this qualitative research was analyzed based on 5 elements of cooperative learning and 'critical incidents' were extracted from students' own voices that would serve as specific rating criteria in the scale. Once the 'critical incidents' have been incorporated into the scale, validation from 3 independent experts was conducted. In the quantitative study, correlations with relevant variables were analyzed to examine the criteria-referenced validity. Findings suggest that the behaviorally anchored rating scale for peer evaluation in group projects can be used in various team-based learning contexts.