• 교육녹색환경연구
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• 제4권4호
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• pp.39-54
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• 2004

In this study, the following findings were obtained: First, life-long educational system should be reinforced that can train and educate people to fit their situation and provide the necessary manpower in a just-in-time manner by getting away from the school-centered education and rapidly introducing the knowledge required in both the world market and the domestic market. This can be said to be the global trend in the ubiquitous age. Second, government should make efforts to build up the life-long educational system that can make the persons trained and educated in schools the manpower required by the state and society. Third, Life-long learning policy starts with providing for the system of lifting all kinds of limits and obstacles so that anyone needing learning can learn and his learning may not discriminated from schooling. For this policy or system to be effectively promoted, government should reinforce administrative and financial support system for investment in and research on the ubiquitous department. Fourth, It is quiet right that the very effort we are going give the super to the ubiquitous education is a shortcut to solving rapidly lots of problems heaped on our present life-long educational system.

• 한국문헌정보학회지
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• 제40권1호
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• pp.217-239
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• 2006

21세기는 지식 정보화사회로 외부적인 환경 변화에 따라 국민들은 도서관에 다양한 기능을 요구하고 있다. 우선 전통적인 도서 보관(Container)기능에서 정보 접점(Connector) 기능을 요구하며. 정보 및 학습격차 해소를 위한 사회통합 기능과 지역단위의 인적자원개발을 위한 평생학습의 장으로서 역할을 기대하고 있다. 또한 정부 내의 환경도 교육인적자원부에 국가인적자원개발을 위한 '교육부총리제'를 도입하였으며 주5일제 및 고령화 사회에 대비한 도서관의 변화를 요구하고 있다. 지식 정보화, 주5일제, 고령화, 인적자원개발 등 평생학습사회의 새로운 패러다임과 불가분의 역학관계에 있는 도서관의 역할에 대하여 알아보고 앞으로 도서관이 추구해야 할 방향을 제시하였다.

• 공학교육연구
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• 제11권4호
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• pp.64-75
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• 2008

본 연구는 평생학습 능력의 중심 개념인 자기주도학습의 측정을 위한 자기주도학습 준비도 검사도구(SDLRS)의 신뢰도, 타당도를 검증하여, 공학교육의 프로그램 학습성과 항목 중 평생학습 능력의 평가도구로서의 활용 가능성을 제시하고자 한다. 이를 위한 구체적인 연구목표는 다음과 같다. 즉, 자기주도학습 준비도 검사도구의 신뢰도와 타당도를 검증하고 공과대학 학생들의 개인 변인에 따른 자기주도학습 준비도의 차이를 검증하는 것이다. 연구의 목적을 달성하기 위해 문헌연구와 조사연구를 수행하였는데, 평생학습과 자기주도학습에 대한 문헌연구를 토대로 Gugliemino(1977)의 자기주도학습 준비도 검사도구를 이용하여 경기도 소재 A대학의 기계공학 전공 학생들 218명을 대상으로 조사연구를 수행하였다. 검사도구는 5점 척도로 구성되어 있으며 수집된 자료는 기술통계, 요인분석, t검증, ANOVA에 의한 F검증 등의 분석 방법이 이용되었다. 58개의 원검사 도구는 7차례에 걸친 요인분석 결과 23개 문항으로 압축되었다. 또한 학습에 대한 사랑, 학습에 대한 개방성, 자아개념, 기본학습기능과 독립성, 학습에 대한 책임수용, 주도성과 미래지향성, 독창성과 탐구적 특성의 7개 요인으로 재구조화되었으며 전체 변량의 약 58%를 설명하였으며 Cronbach $\alpha$값은 .8332이었다. 개인적 배경에 따른 자기주도학습 준비도 분석 결과 학년, 산업체 근무기간, 대학원 진학계획, 학점에 대해서는 통계적으로 유의한 차이가 있었으나, 성별, 산업체 근무여부, 부모의 학력, 가구의 소득 수준에 따라서는 통계적으로 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. 이상과 같은 연구를 기초로 하여 향후에는 보다 많은 모집단을 대상으로 연구를 수행함으로써 연구결과를 검증해 볼 필요가 있다. 또한, 다양한 검사도구의 적용을 통해 검사도구간의 상관관계 및 평생학습에 영향을 주는 능력과의 상관관계에 대한 후속연구를 수행함으로써 평생학습 능력을 향상시킬 수 있는 방안에 대한 연구를 보다 체계적으로 수행해야 할 것이다.

• 전력전자학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.48-55
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• 2022

This paper proposes a battery remaining useful life (RUL) prediction method using a deep learning-based EMD-CNN-LSTM hybrid method. The proposed method pre-processes capacity data by applying empirical mode decomposition (EMD) and predicts the remaining useful life using CNN-LSTM. CNN-LSTM is a hybrid method that combines convolution neural network (CNN), which analyzes spatial features, and long short term memory (LSTM), which is a deep learning technique that processes time series data analysis. The performance of the proposed remaining useful life prediction method is verified using the battery aging experiment data provided by the NASA Ames Prognostics Center of Excellence and shows higher accuracy than does the conventional method.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.805-812
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• 2005

본 논문은 스마트 홈과 같이 다양한 센서 및 제어 네트워크가 밀집되어 있는 유비쿼터스 환경 하에서 복잡한 인터페이스의 사용에 대한 사용자의 인지 부담(cognitive load)을 줄이고, 개인화된(personalized) 서비스를 자율적으로 제공하기 위한 새로운 사용자 행동 패턴 선호도 학습기법을 제안하였다. 이를 위해 지식 발견(knowledge discovery)을 위한 평생 학습(life-long learning)의 관점에서 퍼지귀납(fuzzy inductive) 학습 방법론을 제안하며, 이것은 수치 데이터로부터 입력 공간에 대한 효율적인 퍼지 분할(fuzzy partition)을 얻어내고 일관성 있는(consistent) 퍼지 상관 롤(fuzzy association rule)을 얻어내도록 한다.

• 공학교육연구
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• 제12권4호
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• pp.75-83
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• 2009

본 연구의 목적은 급변하는 환경변화에 따라 학습자의 평생학습능력을 요구하는 공학교육인증 기준에 적합한 도구를 찾기 위해 계속학습조사도구(OCLI)의 요인구조를 밝히고 타당도를 검증하는 것이다. 인천 소재 I대학에서 창의적 공학설계와 창의적 사고훈련을 수강하는 학생 340명을 대상으로 설문조사를 하였으며, 이중 330부가 분석에 사용되었다. 연구의 목적을 달성하기 위해 SPSS 15.0과 AMOS 7.0 통계프로그램을 이용하여 빈도분석, 탐색적 요인분석, 확인적 요인 분석을 실시하였다. 탐색적 요인분석 결과 총 설명량은 40.57%, 전체 신뢰도는 .774였으며, 전체 문항 중 5개 문항이 제거되었다. 7번 문항을 제외한 모든 문항이 선행연구(Oddi, 1984)의 결과와 일치하였다. 요인구조의 최종 타당도를 검증하기 위해 확인적 요인분석을 실시한 결과, 4개 문항이 요인부하량 및 수정지수를 고려하여 제거되었으며, GFI .938, AGFI .915, CFI .908로 나타나 모든 지수가 적합도 기준을 만족하고 있었다. 또한 RMSEA 지수는 .08 이하(.054)이고 상한값이 .08 이하(.066)로 나타나 적합도가 상당히 높게 나타났다. 본 연구에서는 연구대상을 인천 소재의 I대 학생으로 하였기 때문에 결과에 대한 해석이 제한적일 것이다. 따라서 후속연구에서는 좀 더 다양한 맥락 속의 학습자들을 대상으로 OCLI의 신뢰도 및 타당도를 검증해 보아야 할 것이며, 문항의 요인과 문항 수에 대한 심층적인 분석이 필요하다.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제9권2호
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• pp.113-120
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• 2022

Mongolian folk songs are inspired by Mongolian labor songs and are classified into long and short songs. Mongolian long songs have ancient origins, are rich in legends, and are a great source of folklore. So it was inscribed by UNESCO in 2008. Mongolian written literature is formed under the direct influence of oral literature. Mongolian long song has 3 classes: ayzam, suman, and besreg by their lyrics and structure. In ayzam long song, the world perfectly embodies the philosophical nature of world phenomena and the nature of human life. Suman long song has a wide range of topics such as the common way of life, respect for ancestors, respect for fathers, respect for mountains and water, livestock and animal husbandry, as well as the history of Mongolia. Besreg long songs are dominated by commanded and trained characters. In this paper, we proposed a method to classify their 3 types of long songs using machine learning, based on their lyrics structures without semantic information. We collected lyrics of over 80 long songs and extracted 11 features from every single song. The features are the name of a song, number of the verse, number of lines, number of words, general value, double value, elapsed time of verse, elapsed time of 5 words, and the longest elapsed time of 1 word, full text, and type label. In experimental results, our proposed features show on average 78% recognition rates in function type machine learning methods, to classify the ayzam, suman, and besreg classes.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.223-226
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• 2007

지식 발견 (knowledge discovery)의 관점에서, 단기간 동안 취득된 데이터 패턴을 학습하고자 하는 경우 데이터에 비일관적인(inconsistent) 패턴이 포함되어 있다면 확률적 퍼지 룰(probabilistic fuzzy rule) 기반의 지식 표현 방법 및 적절한 학습 알고리즘을 이용하여 효과적으로 다룰 수 있다. 하지만 장기간 동안 지속적으로 얻어진 데이터 패턴을 다루고자 하는 경우, 데이터가 시변(time-varying) 특성을 가지고 있으면 기존에 추출된 지식을 변화된 데이터에 활용하기 어렵게 된다. 때문에 이러한 데이터를 다루는 학습 시스템에는 패턴의 변화에 맞추어 갈 수 있는 지속적인 적응력(adaptivity)이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 적응성의 측면을 고려하여 평생 학습(life-long learning)의 관점 에 서 확률적 퍼지 룰 기반의 학습 시스템에 적용될 수 있는 두 가지 형태의 적응 방법에 대해서 설명하도록 한다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.61-70
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• 2014

The government supports the various systems on the premise of life-long education for improving the qualification of its people and supporting the lifelong career system. These systems help the educational activities for every generation from the teens. Each government department supports the learning activities for those who are related. In addition, each government department systemizes the regular education for advancing the performance of civil servant, by obliging a self-directed system to their member as well as by reflecting this educational activities in a promotion. This style of learning is provided not only offline but also online. However, not all necessary educational contents is furnished within the department. It is sometimes necessary to cooperate with the commissioned education and a professional educational institution. This thesis suggests three model systems while comparing one another. This paper suggests three system model. The first model is e-contents open place. The second model is e-contents open place. Finally, the suggest model is mixed form.

• 벤처창업연구
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• 제9권5호
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• pp.235-246
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• 2014

본 연구는 평생교육프로그램에 참여하고 있는 노인들의 교육참여동기유형과 교육만족도 그리고 성공적 노화 간의 관계를 밝히는 것이다. 본 연구를 위해 충청남도 천안시에 소재한 노인 복지관을 이용하는 65세 이상의 노인들을 대상으로 설문조사를 실시했으며 414부를 이용하여 t-test, ANOVA, 그리고 회귀분석 등을 실시하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 노인평생교육참여동기는 활동지향동기, 목표지향동기 그리고 학습지향동기로 분류되었다. 둘째, 교육만족도에는 학습지향동기가 정(+)의 영향을 미쳤고 셋째, 성공적 노화에는 활동지향동기와 학습지향동기가 정(+)의 영향을 미쳤다. 넷째, 교육만족도와 성공적 노화간의 관계에서는 교육만족도가 성공적 노화에 정(+)의 영향을 미쳤다.