Since the 1990s, the domestic fashion industry has been changing rapidly and has become more competitive. Due to these circumstances, the roles of Shop masters were intensified and a training course to acquire a certificate of qualification as a Shop master was in great demand. The 1st Shop master certification exam took place in the year 2001. The purpose of this study was to research the formality of Shop master certificate training courses via e-learning, which is a hot topic in 21st century education, and to provide a development example. First, an analysis was made of the definition and basic characteristics needed of a Shop-master. Next, we noted the problems of former Shop master training facilities and their training process. Thirdly, we did a research on the definition of e-learning and the elements to embody the system. Based on the information obtained through this research, we provided a development example on Shop-master certificate training courses via e-learning that overcame the problems of courses that are currently provided.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
/
2004.04a
/
pp.422-425
/
2004
Many believe that electronic distance teaming education transform higher education, saving money and improving learning qualify So, the open University, which teaches around 280,000 students at a distance, is examining the adaption of its distance teaching methods for the internet. But, there are only one type of distance learning education of one way direction. To understand all of a student which selected some of e teaming course, teacher must check that how many student to understand and what is the difficult problems. Without checking this condition, It will be a very difficult and boring distance learning course. In this paper, we introduce of intelligent learning contents of full duplex direction that teach understanding student and not understanding student. The computer simulation results confirms that full duplex e learning system has been proven to be much more efficient than one way direction which not considering about understanding problems.
Reinforcement Learning (RL) is one of machine learning methods and an RL agent autonomously learns the action selection policy by interactions with its environment. At the beginning of RL research, it was limited to problems in environments assumed to be Markovian Decision Process (MDP). However in practical problems, the agent suffers from the incomplete perception, i.e., the agent observes the state of the environments, but these observations include incomplete information of the state. This problem is formally modeled by Partially Observable MDP (POMDP). One of the possible approaches to POMDPS is to use historical nformation to estimate states. The problem of these approaches is how t..
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
/
1998.04a
/
pp.216-225
/
1998
Although artificial neural network based on backpropagation algorithm is an excellent system simulator, it has still unsolved problems of its structure-decision and learning method. That is, we cannot find a general approach to decide the structure of the neural network and cannot train it satisfactorily because of the local optimum point which it frequently falls into. In addition, although there are many successful applications using backpropagation learning algorithm, there are few efforts to improve the learning algorithm itself. In this study, we suggest a general way to construct the hidden layer of the neural network using binary genetic algorithm and also propose the various learning methods by which the global minimum value of the teaming error can be obtained. A XOR problem and line heating problems are investigated as examples.
Under 2009 Revised Mathematics Curriculum and 2015 Revised Mathematics Curriculum, mathematics teachers can help students inductively express real life problems related to sequences but have difficulties in dealing with problems asking the general terms of the sequences defined inductively due to 'Guidelines for Teaching and Learning'. Because most of textbooks mainly deal with the simple calculation for the sums of sequences, students tend to follow them rather than developing their inductive and deductive reasoning through finding patterns in the sequences. In this study, we reconstruct 8 problems to find the sums of sequences in MukSaJipSanBup which is known as one of the oldest mathematics book of Chosun Dynasty, using the terminology and symbols of the current curriculum. Such kind of problems can be given in textbooks and used for teaching and learning. Using problems in mathematical books of Chosun Dynasty with suitable modifications for teaching and learning is a good method which not only help students feel the usefulness of mathematics but also learn the cultural value of our traditional mathematics and have the pride for it.
Park, Jooyoung;Heo, Seongman;Kim, Taehwan;Park, Jeongho;Kim, Jaein;Park, Kyungwook
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
/
v.16
no.1
/
pp.44-51
/
2016
Recently, artificial intelligence has reached the level of top information technologies that will have significant influence over many aspects of our future lifestyles. In particular, in the fields of machine learning technologies for classification and decision-making, there have been a lot of research efforts for solving estimation and control problems that appear in the various kinds of portfolio management problems via data-driven approaches. Note that these modern data-driven approaches, which try to find solutions to the problems based on relevant empirical data rather than mathematical analyses, are useful particularly in practical application domains. In this paper, we consider some applications of modern data-driven machine learning methods for portfolio management problems. More precisely, we apply a simplified version of the sparse Gaussian process (GP) classification method for classifying users' sensitivity with respect to financial risk, and then present two portfolio management issues in which the GP application results can be useful. Experimental results show that the GP applications work well in handling simulated data sets.
We describe a new deep learning model - Convolutional eXtreme Gradient Boosting (ConvXGB) for classification problems based on convolutional neural nets and Chen et al.'s XGBoost. As well as image data, ConvXGB also supports the general classification problems, with a data preprocessing module. ConvXGB consists of several stacked convolutional layers to learn the features of the input and is able to learn features automatically, followed by XGBoost in the last layer for predicting the class labels. The ConvXGB model is simplified by reducing the number of parameters under appropriate conditions, since it is not necessary re-adjust the weight values in a back propagation cycle. Experiments on several data sets from UCL Repository, including images and general data sets, showed that our model handled the classification problems, for all the tested data sets, slightly better than CNN and XGBoost alone and was sometimes significantly better.
The purpose of this study is to classify the various problems in surface road according to their severity and to propose a priority decision making process for road policy makers. For this purpose, the road problems reported by Cheok-cheok app were classified, and the EPDO was adopted and calculated as an index of their severity. To test applicability of the proposed process, some images of road problems reported by the app were classified and annotated, and the Deep Learning was used for machine learning of the curated images, and then the other images of road problems were used for verification. The detecting success rate of the road problems with high severity such as road kills, obstacles in a lane, road surface cracks was over 90%, which shows the applicability of the proposed process. It is expected that the proposed process will make the app possible to be used in the filed to make a priority decision making by classifying the level of severity of the reported road problems automatically.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
/
v.15
no.8
/
pp.5242-5247
/
2014
The aim of this study was to specify the procedures of problem design for employing problem based learning (PBL) and designing problems for the learning content of the subject. The procedures for designing good problems are composed of the selection of educational contents, determining the learner's characteristics, identifying problems, setting roles and situations, and writing down problems. Using the procedures, four integration problems covering the contents of a creative engineering design subject were designed. The talent needed in a current industrial site can be fostered with PBL, not whole-class learning. A creative engineering design subject based on PBL was planned, which focused on the process of design problems. To make an effect of this PBL, studies applying this instructional design to many lectures should be implemented.
Journal of The Korean Association For Science Education
/
v.17
no.1
/
pp.75-83
/
1997
The purpose of this study was to determine the strategies that middle school students used in solving problems concerning density and solubility. These were compared in the aspects of problem contexts for 42 students of varying logical reasoning ability, spatial ability, and learning approach. A coding scheme used consists of five categories: reading & organization, production, errors, evaluation, and strategy. Students' protocols were analyzed after intercoder agreement had been established to be .95. The results were as follows: 1. Students had more difficulties in reading and organizing the problems in everyday contexts than in scientific contexts. Students at the concrete-operational stage and / or surface approach were more likely to have difficulties in reading and organizing the problems than those at the formal-operational stage and / or deep approach. 2. Students tended to split up the solubility problems into sub-problems and to solve the density problem in everyday contexts in random manner. These were significantly correlated with the test scores concerning logical reasoning ability, spatial ability, and learning approach at the .1 level of significance. 3. Major errors in solving the density problems were to disregard the given information or generated and to use inappropriate information. Many errors in solving the solubility problems were found to be executive errors. The strategy to use the information given appropriately was positively related to students' logical reasoning ability, spatial ability, and learning approach. 4. More evaluation strategies were found in everyday contexts. Their strategies to grasp the meaning of answers and to check the math were significantly related to students' logical reasoning ability. 5. Students used the random trial-and-error strategy more than the systematic strategy and the systematic trial-and-error strategy, especially in everyday contexts. The strategies used by the students were significantly related to students' logical reasoning ability, spatial ability, and learning approach.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.