• 한국도서관정보학회지
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• 제34권4호
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• pp.179-202
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• 2003

독서는 가장 전형적인 지식활동, 정보활동이다. 독서는 현대인들에게 있어서 생활의 일부이며 그 자체이다. 이러한 생활의 일부로서 독서활동은 새로운 정신세계를 창출하는 인지적이며 사회적인 활동이다. 그러나 우리나라 교육현장에서 많은 독서교육의 문제점이 나타나고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 독서능력 신장을 위한 독서활동방안과 학습능력 신장을 위한 독서활동방안이 체계적으로 이루어져야 한다. 이를 위해 이 연구에서는 독서활동 활성화를 위한 방안으로서 기존의 독서학습활동의 문제점을 분석하고 이를 기반으로 새로운 독서학습활동을 탐색하여 활성화에 대한 모형을 제안하고자 한다. 이것은 독서학습 모형을 기반으로 한 지식창조형 독서활동 모형으로서 독서콘텐츠 관리이다.

• 로봇학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.306-312
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• 2021

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.

• 디지털융복합연구
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• 제12권3호
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• pp.29-36
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• 2014

본 연구의 목적은 공공 이러닝 프로젝트의 올바른 개선 방향을 제안하고자 함에 있다. 연구 방법은 이러닝 기업에 대한 통계조사와 문헌연구를 병행하였다. 연구 결과에 따르면, 대부분의 경우에 공공 이러닝 프로젝트는 이러닝 기업의 사업에 긍정적인 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 그것은 공공 이러닝 프로젝트가 세가지 문제점을 갖고 있기 때문이며, 본 연구에서는 그 문제점에 대하여 수발주 시스템 관점에서 정책적 해결책을 제시하고자 한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.501-510
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• 2004

최근 ICT 교육의 활성화에 따라 응용 SW(Software) 교육의 중요성이 더해지고 있다. 그런데 지식의 기하급수적인 팽창과 컴퓨터 기술의 급속한 발전에 따라 끊임없이 새로운 SW가 양산되고 있기 때문에 기존의 SW 학습 패러다임은 여러 가지 문제에 봉착하였다. 본 연구는 이와 같은 문제의식을 가지고 문제 상황에서 학습자 스스로 SW의 적절한 기능을 쉽게 찾아 학습하고, 이를 문제 사태에 적용, 효율적으로 해결할 수 있으며, 파지와 전이를 촉진시킬 수 있는 능력을 SW 적응력이라 정의하고, 이를 배양할 수 있는 SW 교수 학습 방법을 탐색하였다. 이를 위해 SW 사용성과 UI(User Interface)디자인을 위한 원칙등을 살펴보고, SW 적응력, UI 디자인 원칙에 따른 SW 학습 전략을 도출하였다. 또한 시범 실습식 SW 교수 학습 방법의 문제점을 살펴보고 SW 적응력 향상을 위한 탐구적 교수 학습 모형을 제안하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제23권2호
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• pp.13-15
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• 1985

There are selected principles of learning which need adequate emphasis in the mathematics curriculum. These include: 1. Pupils perceiving purpose in learning. 2. Learners being involved in the solving of problems. 3. Meaningful learning experiences being inherent in the mathematics curriculum. 4. Provision being made to guide each learner in achieving optimal gains in ongoing study.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제8권3호
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• pp.196-201
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• 2008

Statistical learning theory has three analytical tools which are support vector machine, support vector regression, and support vector clustering for classification, regression, and clustering respectively. In general, their performances are good because they are constructed by convex optimization. But, there are some problems in the methods. One of the problems is the subjective determination of the parameters for kernel function and regularization by the arts of researchers. Also, the results of the learning machines are depended on the selected parameters. In this paper, we propose an efficient method for objective determination of the parameters of support vector clustering which is the clustering method of statistical learning theory. Using evolutionary algorithm and bootstrap method, we select the parameters of kernel function and regularization constant objectively. To verify improved performances of proposed research, we compare our method with established learning algorithms using the data sets form ucr machine learning repository and synthetic data.

• 전자공학회논문지B
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• 제32B권3호
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• pp.503-511
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• 1995

A batch-mode algorithm is proposed to increase the speed of learning in the error backpropagation algorithm with variable learning rate and variable momentum parameters in classification problems. The objective function is normalized with respect to the number of patterns and output nodes. Also the gradient of the objective function is normalized in updating the connection weights to increase the effect of its backpropagated error. The learning rate and momentum parameters are determined from a function of the gradient norm and the number of weights. The learning rate depends on the square rott of the gradient norm while the momentum parameters depend on the gradient norm. In the two typical classification problems, simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm.

• 한국학교수학회논문집
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• 제4권2호
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• pp.93-102
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• 2001

All men′s achievement and behavior is always based on motivation. It has been reported that learning motivation plays an important role to get the achievement of study to approximately 16 ~ 38%. Therefore, a lot of researchers agree that learning motivation must be required for learning achievement. This study focuses on "How behavior induces learning motivation from learners\ulcorner" I adapted "the Attention, Relevance, Confidence, Satisfaction" which is supported by John. M. Keller in the model of ARCS to the course of teaching-learning in order to improve them systematically. The effectiveness and results of adaptation must be considered to solve the math problems.

• 전자공학회논문지B
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• 제33B권2호
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• pp.118-130
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• 1996

Fuzzy inference is very useful in expressing ambiguous problems quantitatively and solving them. But like the most of the knowledge based inference systems. It has many difficulties in constructing rules and no learning capability is available. In this paper, we proposed a fuzzy inference system based on fuzy associative memory to solve such problems. The inference system proposed in this paper is mainly composed of learning phase and inference phase. In the learning phase, the system initializes it's basic structure by determining fuzzy membership functions, and constructs fuzzy rules in the form of weights using learning function of fuzzy associative memory. In the inference phase, the system conducts actual inference using the constructed fuzzy rules. We applied the fuzzy inference system proposed in this paper to a pattern classification problem and show the results in the experiment.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권10호
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• pp.2684-2690
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• 2009

현재 모바일 학습 서비스의 제공 방법은 실시간으로 방대한 양의 콘텐츠를 무선 패킷으로 제공받음으로써 사용자는 전송 속도 문제와 과다한 무선 데이터 사용으로 인해 높은 통신 요금의 문제점을 가진다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 모바일 기기와 시리얼 통신을 통해 하드웨어 형태로 정보제공이 가능한 새로운 형식의 모바일 학습 시스템을 구축하는 방안을 제안한다.