• 한국경영과학회지
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• 제29권4호
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• pp.117-134
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• 2004

This study suggests a data driven optimization approach, which simulates the models of human learning processes from cognitive sciences. It shows how the human learning processes can be simulated and applied to solving combinatorial optimization problems. The main advantage of using this method is in applying it into problems, which are very difficult to simulate. 'Undecidable' problems are considered as best possible application areas for this suggested approach. The concept of an 'undecidable' problem is redefined. The learning models in human learning and decision-making related to combinatorial optimization in cognitive and neural sciences are designed, simulated, and implemented to solve an optimization problem. We call this approach 'SLO : simulated learning for optimization.' Two different versions of SLO have been designed: SLO with position & link matrix, and SLO with decomposition algorithm. The methods are tested for traveling salespersons problems to show how these approaches derive new solution empirically. The tests show that simulated learning for optimization produces new solutions with better performance empirically. Its performance, compared to other hill-climbing type methods, is relatively good.

• International Journal of Contents
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• 제6권1호
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• pp.12-19
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• 2010

In this paper, attendance in distance learning courses of a cyber university has been surveyed in an effort to verify the effectiveness of distance learning. Based on survey data from 4,749 distance learning participants, major attending place, major reasons for attending online class, fidelity to online classes, attending time per week, perceived educational effectiveness, perceived and relative seriousness of problems, and other variables have been evaluated. The results indicate that perceptional seriousness of the investigated problems is not statistically important. The findings indicate that, among operational problems, self willingness and cheating are the most remarkable. In contrast, the relative seriousness of traditionally recognized problems such as H/W availability and network speed among environmental problems is least remarkable. An analysis of demographic differences such as sex, employment, and school year in terms of seriousness of problems is also performed. The results reveal the existence of statistically significant differences according to sex, employment, and school year with regard to almost all elements of environment, actual current conditions, and seriousness of problems, with the exception of some elements such as attending place and perceived fidelity.

• 한국학교수학회논문집
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• 제2권1호
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• pp.167-179
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• 1999

The aim of this study is to improve the basic learning ability of those who make poor progress in mathematics and to keep positive and active learning attitudes in class afterward by using problems whith both make them advance their basic learning ability and supplement lack of previous learning in class or after school. supplementary problems were developed by focusing the ability of basic calculation, the comprehension of concepts, principles, and rules by analyzing necessary contents precisely each domain after itemizing learning contents each unit. the results of the study are this: 1) The students who solved the problems, that were developed to improve the basic learning ability and to supplement the earlier learning during their classes or giving homework, made significant progress in their scholastic achievement; more than those who were not involved. 2) Meaningful changes were demonstrated in the motivation for achievement among the domains of learning attitudes before and after the experiment but, not in their interest, the consciousness of purpose, attention, voluntary and efficient learning as shown in their learning habits. In this study, therefore, the problems which were developed to improve the basic learning ability and to supplement the earlier learning by focusing on the competence for basic calculation, and the comprehension of concepts, principles and rules were effective positively only in the area of motivation for achievement. there were no meaningful differences in the other domains.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제2권2호
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• pp.333-355
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• 2000

In this paper, possibility of practical use of cryptarithmetic problems in teaching and learning of mathematics is discussed. There might be seven cases to use them practically like followings: (1) Cryptarithmetic problems might be used for deepening the mathematical knowledges. (2) Cryptarithmetic problems might be used for fostering mathematical thinking abilities. (3) Cryptarithmetic problems might be used for fostering problem solving abilities. (4) Cryptarithmetic problems might be used as open ended problems. (5) Cryptarithmetic problems might be used as materials for personalized learning. (6) Cryptarithmetic problems might be used as materials for cooperative learning. (7) Cryptarithmetic problems might be used as materials for problems posing.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.683-688
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• 2018

21세기에 교사는 물리적 수업 외에 가상 수업에서 최상의 학습을 보장하기 위해 어떤 새로운 기술에도 환영해야 한다. 구글 크레스룸은 브랜디드 학습과 전문 개발을 촉진하기 위한 중요한 기회를 제공한다. 본 연구는 브랜디드 문제중심학습을 위한 문제 설계를 제시하는 데 그 목적이 있다. BPBL의 기본적인 특징은 학습자들이 흥미를 갖게 하는 실생활의 문제들을 포즈를 취하고 해결함으로써 학습이 가장 효과적으로 시작되고 촉진된다는 것이다. 비구조된 PBL(문제중심 학습 )문제는 충분한 도메인 지식을 획득하는 학생들에게 영향을 미칠 수 있고, 적절한 사전 지식을 활성화하고, 그들 자신의 학습을 적절하게 지도할 수 있다. 좋은 문제를 설계하는 절차는 교육적 콘텐츠의 선택, 학습자의 특성 파악, 문제 발견, 역할과 상황설정, 문제 기록으로 구성된다. 이러한 절차를 사용하여, 관리 과목의 내용을 포괄하는 5가지 통합 문제를 설계하였다. 몽골대학의 BPBL에 기반하여 계획된 관리 과목 문제를 해결하는 과정에 시점을 두었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.102-107
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• 2006

인터넷 원격교육이 보편화되어 가고 있는 현시점에서 인터넷 원격교육의 교육적 효과에 대한 검증은 매우 필요한 연구 대상이라고 할 수 있다. 면대면 교육이 아닌 인터넷 원격교육의 문제점에 대한 분석은 교육적 효과에 대한 검증에서 반드시 거쳐야하는 중요성을 내포하고 있다. 본 연구는 인터넷 원격교육에 참가한 606명의 학생들을 대상으로 한 설문을 바탕으로 인터넷 원격교육의 학습자 입장에서의 문제점에 대한 분석을 실시하였다. 문제점을 환경적 문제, 학생자신의 문제, 교수설계 문제, 운영상의 문제의 4가지 카테고리로 구분하고 카테고리별 문제점들을 도출하여 설문을 통해 문제의 심각성을 분석하였다. 분석 결과는 오늘날의 인터넷 원격교육에 시사하는 점들을 찾을 수 있었다. 또한 각 문제들의 성별, 직업유무, 나이에 따른 차이 유무를 통계적 방법론을 통하여 검증하였다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제7권4호
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• pp.222-228
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• 2019

In recent years, in order to enhance the problem-solving skills required by the industrial field, universities have introduced the Problem-Based Learning(PBL) method to solve the problems caused by the lack of creativity, problem solving ability and self-directed learning. This study applied PBL class methods such as 'learning based on individual specific problems', 'self-directed learning', and 'small-group learning of small members' to practical design of fashion design. To do this, I conducted a questionnaire after conducting research based on the PBL module for one semester in a practical class of fashion design major at P University. As a result of the survey, the satisfaction and achievement of the class conducted by PBL learning method was improved than the existing teaching method. As such, if PBL class is used as a way of solving problems through close communication between professors and learners, it is expected to be established as a learner-centered education method that can improve creativity and professionalism.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제11권1호
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• pp.165-186
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• 2009

학습자가 학습에 대한 흥미를 가지고 생활 주변의 문제를 자기 주도적으로 해결하고 그 과정을 통해 학습하게 되는 것은 매우 중요하다. 문제중심학습은 학습자가 수업에 자발적으로 참여하도록 하며 협동 학습을 강조하여 이를 통해 학습자의 수학적 사고능력 및 지식의 확장과 창의적 문제 해결능력을 향상시킬 수 있는 교수 학습 방법이다. 본 연구에서는 문제중심학습의 학교수학 적용을 위하여 문제개발의 중요성을 인식하여 문제중심학습의 문제가 갖추어야 할 특징을 파악하고, 이를 바탕으로 수학과 문제중심학습 문제 분석 기준표를 개발하였다. 또한 이를 이용하여 다양한 문제들을 분석 해봄으로써 수학과 문제중심학습에 적합한 문제를 선별하고 문제개발의 방향을 제시하고자 하였다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제5권4호
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• pp.281-285
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• 2005

Learning and evolving are two basics for data mining. As compared with classical learning theory based on objective function with minimizing training errors, the recently evolutionary computing has had an efficient approach for constructing optimal model without the minimizing training errors. The global search of evolutionary computing in solution space can settle the local optima problems of learning models. In this research, combining co-evolving algorithm into statistical learning theory, we propose an co-evolutionary computing for statistical learning theory for overcoming local optima problems of statistical learning theory. We apply proposed model to classification and prediction problems of the learning. In the experimental results, we verify the improved performance of our model using the data sets from UCI machine learning repository and KDD Cup 2000.

• 한국빅데이터학회지
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• 제5권1호
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• pp.89-96
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• 2020

인공신경망(artficial neural networks)를 활용한 딥러닝은 최근 이미지인식, 빅데이터 및 데이터분석 등 다양한 분야에서 연구되고 개발이 진행되고 있다. 하지만 데이터 프라이버시 침해 이슈와 학습을 많이 할수록 소모 비용과 시간이 증가하는 문제점이 있어서 이를 해결하기 위해 연합학습(Federated Learning)이 연구되었다. 연합학습에서는 프라이버시 문제를 완화하면서, 분산 처리 시스템의 이점을 가져오는 학습기법을 제시하였다. 하지만 여전히 연합학습에서도 프라이버시 및 보안 문제가 존재한다. 그래서 우리는 연합학습의 서버에 해당하는 부분을 블록체인으로 대체하여 연합학습의 문제점인 프라이버시 문제와 보안 문제를 해결하였다. 또한 사용자가 제출하는 데이터에 대한 보상을 지급하여서 동기를 부여하고, 기존 성능은 유지하면서도 더 적은 비용의 유지비를 필요로 하는 시스템을 연구하였다. 본 논문에서는 우리가 개발한 시스템의의 타당성을 보이기 위해 실험결과를 제시하면서 기존 연합학습과 연구한 블록체인 기반의 연합학습 결과를 비교한다. 또한 향후 연구로 보안문제에 대한 해법과 와 적용 가능한 비즈니스 분야를 제시를 보여주면서 논문을 마무리 하였다.