초등학생들이 쉽게 스마트폰을 접근할 수 있고 또한 흥미를 가질 수 있다. 스마트폰을 초등학교 학습 도구로 이용하여 학습 효과를 볼 수 있을 것이다. 따라서 스마트폰을 과학 실험의 학습 도구에 이용하면 학습 효과가 좋을 것이다. 속력 학습 분야가 초등학생들이 학습하기 어려운 개념이기 때문에 스마트폰 용 속력 학습 어플리케이션으로 많은 실험을 해 보는 것이 필요하다. 본 연구에서 속력 학습을 위한 모듈을 개발한다. 이 모듈은 스마트폰의 가속도 센서에서 데이터를 추출하고, 주어진 시간에 적분하여 속력을 계산한다. 또한 거리도 계산한다. 본 연구에서 제안한 어플리케이션은 학생들이 실험 시 속력 변화를 즉시 확인할 수 있도록 하는 장점이 있다. 본 연구의 장점은 기존의 속력 측정 도구는 실험과 측정 데이터 값이 분리되어 있어 학생들이 재차 속력을 계산해야 하는 번거로움을 극복한 것이다.
Learning community is one of the important pillars of the education in knowledge-based society. How to encourage students' spontaneous participation to the learning community is one of the actual problems to solve for the revolution of the education scheme. In this paper we introduce a strategy to boost the activity of the learning community, which works in the on-line space. The keys for the on-line supporting system for the learning community are to have communication space, trading space and connection with industry. To support activities of each space, we provide an on-line web site which includes a community module, a knowledge market module and an industrial commentary module. Students can start their self-leading study in the communication space, and they can also practice skills for the knowledge management in the knowledge trading space. Through the connection space, they can learn more from the real world critics with help of industry.
It is not yet possible to solve the optimal number of neurons in hidden layer at neural networks. However, it has been proposed and proved by experiments that there is a limit in increasing the number of neuron in hidden layer, because too much incrememt will cause instability,local minima and large error. This paper proposes a module neural controller with pattern recognition ability to solve the above trade-off problems and to obtain fast learning convergence speed. The proposed neural controller is composed of several module having Multi-layer Perrceptron(MLP). Each module have the less neurons in hidden layer, because it learns only input patterns having a similar learning directions. Experiments with six joint robot manipulator have shown the effectiveness and the feasibility of the proposed the parallel module neural controller with pattern recognition perceptron.
본 연구는 수시로 변경 및 갱신되는 국가 직무능력 표준 (NCS; national competency standards) 학습모듈을 제공하는 시스템을 제안하였다. 제안 시스템의 프로비저닝(provisioning)서버는 학습모듈을 제공하며, 관리서버는 장애관리, 빌링, 요청관리, 통계 및 집계등을 수행하며, 타겟서버는 도메인을 통하여 프로비저닝서버에 학습모듈을 요청한다. 제안 시스템은 프로비저닝서버와 타겟 서버의 도메인 일치 여부를 판단하는 CORS (cross-origin resource sharing) 기반 필터를 이용하여, 학습모듈의 제공을 결정하였다. 제안 시스템은 신규 갱신 또는 삭제되는 NCS기반 학습모듈에 대해 원격으로 패치 및 유지 보수할 수 있다. 또한, 기존 교육 관련 시스템과 연계하여 콘텐츠를 제공할 수 있으며, 타겟서버 도메인에 대한 관리가 가능하여 향후 확장기능을 도입하여 활용할 수 있다.
본 연구에서는 지수의 역으로 정의되는 로그를 학습한 학생들을 대상으로 로그 개념과 성질에 대한 오류를 조사하고, 학생들 스스로 오류를 교정할 수 있도록 역사 발생적 수학 학습 지도 원리에 따른 교수-학습 모듈(module)을 개발하여 수행평가로 적용하고 그 교수학적 효과를 분석하였다. 교수-학습 모듈은 로그에 대한 수학적 분석, 역사발생적 과정에 대한 분석, 학생들의 오류에 대한 심리학적 분석을 바탕으로 로그의 정의와 기본 성질 단원을 중심으로 개발하였다. 교수-학습 모듈의 교수학적 효과는 로그의 뜻과 성질에 대한 사전 사후 지필 평가 결과의 정답률과 오류 발생률을 비교 분석하였다. 구체적으로 유의수준 .05에서 단일표본에 대한 t-검정 결과, 교수-학습 모듈을 적용한 수행평가가 짧은 시간동안 이루어졌음에도 효과가 있는 것으로 나타났다. 그리고 로그의 뜻과 성질 단원에서 나타난 5가지 오류 유형인 '기호나 용어, 개념에 대한 이해 부족으로 인한 오류(E1)', '정리나 성질에 대한 불완전한 이해로 인한 오류(E2)'와 '선행 지식의 부족으로 인한 오류(E3)', '계산 실수로 인한 오류(E4)', '풀이 과정의 중단으로 인한 오류(E5)' 중 교수-학습 모듈을 적용한 결과, E2와 E1 오류가 크게 개선되었다.
NCS are the contents such as knowledge, technology, and culture demanded for performing the duties in the industrial field systemized by a nation classified with industrial divisions and levels. It is an ability standardized in the national level necessary for performing duties of industrial field successfully. Now, the society structure, due to abrupt change and development, has to secure core ability demanded to human resources in common, irrespective of kinds and positions, and lays an emphasis on vocational basis ability to softly cope with the accelerating change of labor market. This dissertation, on the basis of NCS-based vocational education curriculum, focuses on information ability, computer use ability(information management ability), one of vocational core competency used for the duties related at the department of video & broadcasting to develop learning module. In addition, this dissertation researches learning results such as satisfaction and accomplishment over learning on the object of the students who took the education.
본 연구에서는 미래 인력 수요 변화에 대하여 효율적 효과적으로 신속 대응하기 위해 가장 기본적으로 갖추어야할 학습자의 태도로 자발적으로 학습에 임할 수 있는 자세를 길러야 한다는 점에 주안점을 갖고 시작하였다. 이를 위해 어떤 외부적인 요인보다 자기학습능력 신장과 지속적인 학습동기 및 의지를 가질 수 있는 적절한 교수-학습 방법의 고안의 필요성과 특성화 고등학교에서 발생되는 여러 가지 수업관련 문제점들을 해결할 수 있는 수업 전략으로 모듈기반의 팀 보조 개별학습(이하, TAI) 모형을 적용하였다. 이를 통해 학습자의 흥미를 이끌어 내고, 학습 지속력을 높여보고자 하였다. 본 연구를 통하여 얻을 수 있는 결론은 다음과 같다. 첫째, 학습 단원을 모듈식으로 구조화하여 학습단계를 진행함으로써 학습적응 능력이 향상되었다. 성취기준(학습목표)은 교과 특성상 실무 현장과 교과 간 연계를 고려하여 교재를 분석하고 재구성하여 모듈식으로 구조화함으로써 모듈식 학습단계의 과정을 통해 단원의 특성 파악과 학습 적응 능력이 향상되었다. 둘째, 모듈 기반의 TAI 모형 적용을 통하여 자기주도적 학습능력과 현장 적응능력의 향상을 가져왔다. 모듈식 학습 방법을 적용하여 종래의 수동적인 학습 환경에서 벗어나 보다 능동적으로 학습하는 자기주도학습을 할 수 있었으며, TAI 모형과 협동학습의 접목으로 함께하는 수업에서의 흥미와 성취감, 자신감과 공동체 의식, 그리고 사고의 폭을 넓히는 계기를 갖게 되었다. 특히 자신감의 향상은 단순 기능 및 지식의 습득에서 벗어나 산업사회에서 요구되는 능력과 새로운 환경에 적응할 수 있는 능력을 길러주는데 효과적이다. 셋째, 산업현장과 관련된 보다 현장 중심적인 과제를 해결함으로써, 측량실기능력 향상뿐만 아니라 다양한 경험을 통하여 과제를 발견하고 해결하는 등 부가적인 능력 또한 신장되었다. 나아가 학생 스스로 자신의 생애와 학습에 대한 관심과 동기를 일으키고 새로운 지식과 기술이 급격하게 변화하는 직업세계에 적응할 수 있는 자질과 능력을 길러내는데 도움이 되었다. 넷째, 2012년부터 도입된 전문교과 성취평가제를 학습지도안 모형 구안에 적용하여, 보다 명료하고 객관화된 평가기준을 마련하였으며, 성취수준별 지도를 통해 개별적인 학습이 가능하도록 구상하였다. 이는 모둠별 협동학습의 단점을 보완하여 학습자 개인의 성취수준을 높이고, 일정 수준의 성취목표에 도달하는데 도움이 되었다.
This paper describes localization of autonomous underwater vehicles(AUV), which can be used when some navigation sensor data are an outlier. In that situation, localization through existing navigation algorithms causes problems in long-range localization. Even if an outlier sensor data occurs once, problems of localization will continue. Also, if outlier sensor data is related to azimuth (direction of AUV), it causes bigger problems. Therefore, a parallel localization module, in which different algorithms are performed in a normal and abnormal situation should be designed. Before designing a parallel localization module, it is necessary to study an effective method in the abnormal situation. So, we propose a localization method through machine learning. For this method, a learning model consists of only Fully-Connected and trains through randomly contaminated real sea data. The ground truth of training is displacement between subsequent GPS data. As a result, average error in localization through the learning model is 0.4 times smaller than the average error in localization through the existing navigation algorithm. Through this result, we conclude that it is suitable for a component of the parallel localization module.
딥러닝을 활용한 스피치 애니메이션 생성은 영어를 중심으로 활발하게 연구되어왔지만, 한국어에 관해서는 사례가 없었다. 이에, 본 논문은 최초로 지도 학습 딥러닝을 한국어 스피치 애니메이션 생성에 활용해 본다. 이 과정에서, 딥러닝이 스피치 애니메이션 연구를 그 지배적 기술인 음성 인식 연구로 귀결시킬 수 있는 중요한 효과를 발견하게 되어, 이 효과를 한국어 스피치 애니메이션 생성에 최대한 활용하는 방법을 고찰한다. 이 효과는 연구의 최우선 목표를 명확하게 하여, 근래에 들어 활발하지 않은 한국어 스피치 애니메이션 연구를 효과적이고 효율적으로 재활성화하는데 기여할 수 있다. 본 논문은 다음 과정들을 수행한다: (i) 블렌드쉐입 애니메이션 기술을 선택하며, (ii) 딥러닝 모델을 음성 인식 모듈과 표정 코딩 모듈의 주종 관계 파이프라인으로 구현하고, (iii) 한국어 스피치 모션 캡처 dataset을 제작하며, (iv) 두 대조용 딥러닝 모델들을 준비하고 (한 모델은 영어 음성 인식 모듈을 채택하고, 다른 모델은 한국어 음성 인식 모듈을 채택하며, 두 모델이 동일한 기본 구조의 표정 코딩 모듈을 채택한다), (v) 두 모델의 표정 코딩 모듈을 음성 인식 모듈에 종속되게 학습시킨다. 유저 스터디 결과는, 한국어 음성 인식 모듈을 채택하여 표정 코딩 모듈을 종속적으로 학습시킨 모델 (4.2/5.0 점 획득)이, 영어 음성 인식 모듈을 채택하여 표정 코딩 모듈을 종속적으로 학습시킨 모델 (2.7/5.0 점 획득)에 비해 결정적으로 더 자연스러운 한국어 스피치 애니메이션을 생성함을 보여 주었다. 이 결과는 한국어 스피치 애니메이션의 품질이 한국어 음성 인식의 정확성으로 귀결됨을 보여 줌으로써 상기의 효과를 확인해준다.
Despite current regulations requiring social distancing due to coronavirus disease 2019, problem-based learning (PBL) requires student interaction to achieve common goals and enhance critical thinking and deep learning abilities. Social presence in the online education environment reduces both perceptions of physical distance and psychological distance in interactions. This study aimed to compare PBL activities between in-person and videoconferencing classes, and to investigate social presence and learning satisfaction in a videoconferencing PBL environment. The PBL consisted of six modules for both the first and second years of Chonnam National University Medical School. As social distancing was strengthened, the second class of the fifth module in both years was converted to an online format and the fifth module was excluded. The first four PBL modules were conducted as in-person classes, but the last PBL module was administered via videoconferencing. After the final PBL module, 100 (81.3%) first-year medical students and 90 (79.6%) second-year students were asked to complete a self-administered questionnaire on social presence and learning satisfaction. There were no significant differences in the small group activities of tutorial sessions between in-person and videoconferencing classes. In the online videoconferencing class, students who had favorable attitudes toward the tutors' social role and interactions with peers showed high satisfaction with their learning. In conclusion, online videoconferencing allows students to simultaneously perceive their interactions with others and social presence, even at a distance. Tutors can enhance a sense of online community and collaborative learning as facilitators of online PBL.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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