• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제13권1호
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• pp.67-74
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• 2012

문장제 문제는 단순한 수학적 수식으로 구성된 연산문제와는 달리 언어적으로 표현된 문제 안에서 수학적 내용을 찾아 그것을 수식으로 표현하는 과정을 필요로 한다. 이는 고차원적인 인지적 전략을 요구하며 학습자는 수학적 사고력과 추론능력, 이해력, 언어와 읽기 등을 고루 활용해야 한다. 하지만 대부분의 학습장애학생들은 문장제 문제를 해결하는데 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 학습장애학생이 인지적 과부하를 적게 받으면서 인지적 전략을 학습할 수 있으며 또한 학생들에게 전문가의 예시를 단계적으로 제시하는 WOE (Work-Out Examples: WOE) 기반 스마트러닝 학습시스템을 제시한다. 본 시스템의 특징은 다음과 같다. 첫째, WOE를 순차적으로 따라하면서 학습자는 인지적 부하 없이 자연스럽게 문제해결전략을 습득할 수 있다. 둘째, 학습자의 학습 동기를 높이고 흥미를 유발시킨다. 셋째, 시공간을 초월한 학습이 가능하기 때문에 학습자 스스로 학습을 조절하는 자기주도적 학습능력이 향상될 수 있다. 본 시스템의 적용결과는 다음과 같다. 첫째, 학습장애학생의 수준에 맞는 학습 단계가 제공되고 지속적인 피드백이 있기 때문에 학습자의 개별화학습이 가능하였다. 둘째, 학습자들이 학습내용을 자연스럽게 습득함으로써 문장제 문제해결능력이 향상되었다. 셋째, 학습과정에서의 성공경험으로 인하여 학습에 대한 자신감 및 학습동기가 향상되고 긍정적인 자아개념이 형성되었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권8호
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• pp.2894-2909
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• 2015

As the number of mobile devices such as smart phones and tablets explodes, the need for new services or applications is also rapidly increasing. Smart class application is one of the emerging applications, in which most of contents are distributed to all members of a class simultaneously. It is highly required to select relay nodes to cover shadow area of radio as well as extend coverage, but existing algorithms in a smart class environment suffer from high control packet overhead and delay for exchanging topology information among all pairs of nodes to select relay nodes. In addition, the relay selection procedure should be repeated in order to adapt to the dynamic topology changes caused by link status changes or device's movement. This paper proposes the learning based relay selection algorithm to overcome aforementioned problems. The key idea is that every node keeps track of its relay quality in a fully distributed manner, where RQI (Relay Quality Indicator) is newly defined to measure both the ability of receiving packets from content source and the ability of successfully relaying them to successors. The RQI of each node is updated whenever it receives or relays broadcast packet, and the node having the higher RQI is selected as a relay node in a distributed and run-time manner. Thus, the proposed algorithm not only removes the overhead for obtaining prior knowledge to select relay nodes, but also provides the adaptability to the dynamic topology changes. The network simulation and experimental results prove that the proposed algorithm provides efficient and reliable content distribution to all members in a smart class as well adaptability against network dynamics.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제17권1호
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• pp.8-13
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• 2019

Smart Farming has been regarded as an important application in information and communications technology (ICT) fields. Selecting crops for cultivation at the pre-production stage is critical for agricultural producers' final profits because over-production and under-production may result in uncountable losses, and it is necessary to predict crop production to prevent these losses. The ITU-T Recommendation for Smart Farming (Y.4450/Y.2238) defines plan/production consultation service at the pre-production stage; this type of service must trace crop production in a predictive way. Several research papers present that machine learning technology can be applied to predict crop production after related data are learned, but these technologies have little to do with standardized ICT services. This paper clarifies the relationship between agricultural consultation services and predicting crop production. A prediction scheme is proposed, and the results confirm the usability and superiority of machine learning for predicting crop production.

• 디지털융복합연구
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• 제13권4호
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• pp.69-79
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• 2015

증강현실까지도 구현할 수 있는 기능을 가진 스마트폰의 보급률이 높아지면서 그 활용 범위도 급격하게 증가하고 있다. 그러나 다양한 기능이 있음에도 학습용 앱은 부족한 상황이다. 모바일의 장점인 이동성은 학습자가 시공간의 제한 없이 학습할 수 있지만 학습자가 학습하는데 적합하지 않은 장소도 제공될 수 있다는 의미이다. 이러한 관점에서 학습 동기를 유발시키고 지속시킬 모바일 기반 학습용 앱이 필요한 상황이다. 본 논문에서는 ARCS 이론의 동기 전략과 웹 기반 콘텐츠의 UI를 분석하여 모바일 학습용 앱 설계 시 고려할 사항을 제안하였다. 또한, ARCS 이론을 적용한 모바일 학습용 앱 설계의 절차적 모형을 구안하고 이를 바탕으로 모바일 학습용 앱 설계 방안을 제안하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제8권1호
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• pp.67-73
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• 2019

본 연구는 4차 산업혁명 시대 직업교육에 대응하기 위하여 핵심역량 중 직무능력을 향상 시킬 수 있는 액티브러닝과 퍼실리테이션(Active Learning&Facilitation) 융합 교육프로그램을 연구하였다. 연구방법으로는 '문제해결 능력'을 키워주는 Active Learning의 장점과 창의적 아이디어 발상을 위한 Facilitation의 장점을 융합하여 앱 디자인 교과목에 적용하고 학생들의 만족도 조사를 통해 교육의 효과성을 검증하였다. 모바일 환경에 익숙한 학생의 특성을 반영하여 앱 콘텐츠를 기획하고, 데이터 시각화를 위한 UI 디자인을 수행하여 S/W분야의 스킬을 강화할 수 있도록 하였다. 모든 수행과정은 팀 프로젝트(PBL)로 운영되었다. 연구결과 액티브러닝과 퍼실리테이션 융합 교육프로그램은 전문대학교육이 요구하는 foundation skills, competencies을 향상할 수 있었다. 더불어 산업현장과 대학 간 교육격차를 줄일 수 있을 것으로 기대한다.

• 농업과학연구
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• 제46권2호
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• pp.381-393
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• 2019

A smart farm is a system that combines information and communication technology (ICT), internet of things (IoT), and agricultural technology that enable a farm to operate with minimal labor and to automatically control of a greenhouse environment. Machine learning based on recently data-driven techniques has emerged with big data technologies and high-performance computing to create opportunities to quantify data intensive processes in agricultural operational environments. This paper presents research on the application of machine learning technology to diagnose the growth status of crops and predicting the harvest time of strawberries in a greenhouse according to image processing techniques. To classify the growth stages of the strawberries, we used object inference and detection with machine learning model based on deep learning neural networks and TensorFlow. The classification accuracy was compared based on the training data volume and training epoch. As a result, it was able to classify with an accuracy of over 90% with 200 training images and 8,000 training steps. The detection and classification of the strawberry maturities could be identified with an accuracy of over 90% at the mature and over mature stages of the strawberries. Concurrently, the experimental results are promising, and they show that this approach can be applied to develop a machine learning model for predicting the strawberry harvesting time and can be used to provide key decision support information to both farmers and policy makers about optimal harvest times and harvest planning.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제11권2호
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• pp.38-43
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• 2022

In this study, there are many difficulties in defining and judging creative people because there is no systematic analysis method using accurate standards or numerical values. Analyze and judge whether In the previous study, A study on the application of rule success cases through machine learning algorithm extraction, a case study was conducted to help verify or confirm the psychological personality test and aptitude test. We proposed a solution to a research problem in psychology using machine learning algorithms, Data Mining's Cross Industry Standard Process for Data Mining, and CRISP-DM, which were used in previous studies. After that, this study proposes a solution that helps to judge creative people by applying the feature selection algorithm. In this study, the accuracy was found by using seven feature selection algorithms, and by selecting the feature group classified by the feature selection algorithms, and the result of deriving the classification result with the highest feature obtained through the support vector machine algorithm was obtained.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제19권5호
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• pp.673-687
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• 2023

Convolutional neural network-based deep learning technology is the most commonly used in image identification, but it requires large-scale data for training. Therefore, application in specific fields in which data acquisition is limited, such as in the military, may be challenging. In particular, the identification of ground weapon systems is a very important mission, and high identification accuracy is required. Accordingly, various studies have been conducted to achieve high performance using small-scale data. Among them, the ensemble method, which achieves excellent performance through the prediction average of the pre-trained models, is the most representative method; however, it requires considerable time and effort to find the optimal combination of ensemble models. In addition, there is a performance limitation in the prediction results obtained by using an ensemble method. Furthermore, it is difficult to obtain the ensemble effect using models with imbalanced classification accuracies. In this paper, we propose a transfer learning-based feature fusion technique for heterogeneous models that extracts and fuses features of pre-trained heterogeneous models and finally, fine-tunes hyperparameters of the fully connected layer to improve the classification accuracy. The experimental results of this study indicate that it is possible to overcome the limitations of the existing ensemble methods by improving the classification accuracy through feature fusion between heterogeneous models based on transfer learning.

• 문화기술의 융합
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• 제10권2호
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• pp.511-516
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• 2024

최근 제정된 궤도시설의 성능평가에 관한 세부지침에서 궤도성능평가의 평가절차 및 실시방법 등에 관한 필요사항을 제시하였다. 그러나 외관조사(육안조사)에 의해 레일표면손상의 등급이 결정되며, 점검자의 주관적인 판단으로 정성적인 평가에만 의존할 수밖에 없는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 레일표면손상을 이용하여 레일내부결함까지 진단할 수 있는 진단애플리케이션을 개발하고자 하였다. 현장조사에서는 레일표면손상을 조사하고 패턴을 분석하였다. 또한 실내시험에서는 레일내부손상 이미지 데이터를 구축하기 위하여 SEM 시험을 이용하였으며, 균열 길이, 깊이 및 각도를 정량화하였다. 본 연구에서는 현장조사와 실내시험에서 구축한 이미지 데이터를 적용한 딥러닝 모델(Fast R-CNN)을 애플리케이션에 적용하였다, 스마트기기에서 사용이 가능한 딥러닝 모델을 이용한 레일표면손상 진단 애플리케이션(App)을 개발하여 향후 궤도진단 및 성능평가 업무에 활용 가능한 레일표면손상 스마트 진단시스템을 개발하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권9호
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• pp.125-132
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• 2021

코로나(COVD-19)로 인해 비대면 수업이 장기화하고 있는 시점에서 비대면 교수학습 방법에 관한 연구가 필요한 실정이다. 기존에 제시된 교수학습방법은 대면 형태의 실습 및 체험형 교수법을 제시하고 있어 비대면 수업에 적용하기에는 한계가 있다. 본 연구에서는 대학교육혁신원에서 선정된 교수학습 방법인 5AL(5Activity Learning) 교수법을 대상으로 확장현실(XR:eXtended Reality) 기술을 활용하는 방법을 제시한다. 5AL교수법은 문제중심학습(PBL Learning), 하브루타학습(Havruta Learning), 플립드학습(Flipped Learning), 스마트엑티비티학습(Smart Activity Learning) 및 게이미피케이션학습(Gamification Learning)으로 구성된다. 본 연구에서는 출시된 확장현실 콘텐츠를 5AL과 접목하는 방법을 제시했다. 또한, 5AL의 5가지 학습법을 통합한 콘텐츠를 개발하고 시험을 통해서 학습 효과를 확인했다.