• 의학교육논단
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• 제11권1호
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• pp.35-43
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• 2009

Learning strategies are defined as behaviors and thoughts that a learner engages in during learning and that are intended to influence the learner's encoding process. Today, demands for teaching how to learn increase, because there is a lot of complex material which is delivered to students. But learning strategies shouldn't be identified as tricks of students for achieving high scores in exams. Cognitive researchers and theorists assume that learning strategies are related to two types of learning processing, which are described as 'surface learning' and 'deep learning'. In addition learning strategies are associated with learning motivation. Students with 'meaning orientation' who struggle for deep learning, are intrinsically motivated, whereas students with 'reproduction orientation' or 'achieving orientation' are extrinsically motivated. Therefore, to foster active learning and intrinsic motivation of students, it isn't enough to just teach how to learn. Changes of curriculum and assessment methods, that stimulate deep learning and curiosity of students are needed with educators and learners working cooperatively.

• ETRI Journal
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• 제38권6호
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• pp.1229-1239
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• 2016

For efficient interaction between humans and robots, robots should be able to understand the meaning and intention of human behaviors as well as recognize them. This paper proposes an interactive human intention reading method in which a robot develops its own knowledge about the human intention for an object. A robot needs to understand different human behavior structures for different objects. To this end, this paper proposes a hierarchical behavior knowledge network that consists of behavior nodes and directional edges between them. In addition, a human intention reading algorithm that incorporates reinforcement learning is proposed to interactively learn the hierarchical behavior knowledge networks based on context information and human feedback through human behaviors. The effectiveness of the proposed method is demonstrated through play-based experiments between a human and a virtual teddy bear robot with two virtual objects. Experiments with multiple participants are also conducted.

• 산업공학
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• 제16권1호
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• pp.54-62
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• 2003

With the ubiquitous use of the Internet in daily business activities, most of modern firms are keenly interested in customer's behaviors on the Internet. That is because a wide variety of information about customer's intention about the target web site can be revealed from IP address, reference address, cookie files, duration time, all of which are expressing customer's behaviors on the Internet. In this sense, this paper aims to accomplish an objective of analyzing a set of exemplar web log files extracted from a specific P2P site, anti identifying information about customer segmentation strategies. Major web mining technique we adopted includes a machine learning like C5.0.

• 정보관리학회지
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• 제26권3호
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• pp.239-259
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• 2009

본 연구에서는 교육 도구로써 위키의 가능성을 탐색하기 위해서, 위키 환경인 구글 사이트에서 협력학습 기반 그룹 프로젝트를 수행하는 학습자들의 행태와 인식을 조사하였다. 이를 위해 파일 업로드, 웹 페이지 사용, 댓글, 네비게이션 바와 관련된 개별 학습자 및 그룹별 형태 분석과 구글 사이트 사용에 대한 설문조사를 실시하였다. 연구 결과를 토대로 구글 사이트를 활용한 학습자들의 협력학습 기반 그룹 프로젝트 활동의 특징을 논의하였다. 또한 협력학습의 교육적 효과성과 학습활동 진행 과정 평가의 용이성을 증대시키기 위하여 위키 환경 시스템이 어떻게 개선되어야 하는지를 제시하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.259-265
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• 2006

학습과 감정은 지능형 시스템을 구현하는데 있어 가장 중요한 요소이다. 본 논문에서는 강화학습을 이용하여 사용자와 상호작용을 하면서 학습을 수행하고 내부적인 감정모델을 가지고 있는 지능적인 가상 캐릭터를 구현하였다. 가상 캐릭터는 여러 가지 사물들로 이루어진 3D의 가상 환경 내에서 내부상태에 의해 자율적으로 동작하며, 또한 사용자는 가상 캐릭터에게 반복적인 명령을 통해 원하는 행동을 학습시킬 수 있다. 이러한 명령은 인공신경망을 사용하여 마우스의 제스처를 인식하여 수행할 수 있고 감정의 표현을 위해 Emotion-Mood-Personality 모델을 새로 제안하였다. 그리고 실험을 통해 사용자와 상호작용을 통한 감정의 변화를 살펴보았고 가상 캐릭터의 훈련에 따른 학습이 올바르게 수행되는 것을 확인하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권9호
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• pp.21-30
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• 2021

일반적으로 알려져 있는 행동에 비해 일반적으로 알려져 있지 않은 불특정 행동들에 대한 자료들은 부족한 실정이다. 특수학생들의 불특정 행동들에 대한 교육이나 지도를 위한 데이터 수집 및 관리가 필요하다. 본 논문에서는 기계 학습을 이용한 웹 기반의 특수학생 상담관리 모델을 제안한다. 실시간으로 특수학생들의 행동을 촬영하여 데이터를 수집하고, 행동패턴을 분석하여 데이터 셋을 구성하고 제안 시스템에 학습시킨다. 추후에 촬영되는 특수학생들의 행동을 제안시스템에 입력 및 분석을 통하여 기존 데이터와 비교하여 나온 결과를 다시 학습하여 정확도를 향상 시킬 수 있다. 데이터베이스에 저장되어 있지 않은 불특정 행동들을 임의로 행하여 테스트를 진행하였으며 예측 모델은 입력 데이터를 통해 정확하게 분류 및 그룹화 하였다. 또한 진입 과정에서 약간의 오차가 있더라도 행동의 특징 데이터를 통해 행동을 정확하게 구분 및 분류하는 것이 가능하다는 것을 확인 할 수 있었다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제51권2호
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• pp.131-144
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• 2012

The purpose of this study is to investigate the change of mathematics pre-service teachers' teaching behaviors in microteaching. This study is organized along the following lines: 1) mathematics pre-service teachers conduct twice microteachings, 2) the microteaching recordings and lesson observation reports written by pre-service teachers are analyzed. Through reviewing the first microteaching, pre-service teacher have reviewed and found out improvements of their teaching. In the second microteaching, pre-service teachers' teaching behaviors have been positively and effectively changed with respect to teaching methods, proposal of learning objectives, prior knowledge usage, presenting lesson's content, concise descriptions, brief language usages, multimedia, and appropriate questions. However, they frequently used inappropriate expressions from their unconscious habits. Therefore, the educational institutions should provide opportunities involved in well-structured microteaching training program with pre-service teachers, which in turn, help pre-service teachers to have more positive teaching competence.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권7호
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• pp.159-168
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• 2021

Detecting cyber-attacks using machine learning or deep learning is being studied and applied widely in network intrusion detection systems. We noticed that the application of deep learning algorithms yielded many good results. However, because each deep learning model has different architecture and characteristics with certain advantages and disadvantages, so those deep learning models are only suitable for specific datasets or features. In this paper, in order to optimize the process of detecting cyber-attacks, we propose the idea of building a new deep learning network model based on the association and combination of individual deep learning models. In particular, based on the architecture of 2 deep learning models: Convolutional Neural Network (CNN) and Long Short Term Memory (LSTM), we combine them into a combined deep learning network for detecting cyber-attacks based on network traffic. The experimental results in Section IV.D have demonstrated that our proposal using the CNN-LSTM deep learning model for detecting cyber-attacks based on network traffic is completely correct because the results of this model are much better than some individual deep learning models on all measures.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.433-441
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• 2020

본 연구는 온라인 수업에 참여한 간호대학생의 딴짓에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위해 수행하였다. 자료수집은 3개 대학에 재학 중인 간호대학생 304명을 대상으로 2020년 4월 20일부터 4월 30일까지 구조화된 자가 보고식 설문지 작성을 통해 수집하였다. 자료 분석은 SPSS 26.0 program을 이용하여 T-test, ANOVA, Pearson's correlation coefficient, multiple regression을 이용하였다. 연구결과, 딴짓은 흥미도(r=-17, p=.003), 이해도(r=-19, p=.001), 필요도(r=-12, p=.031), 학습동기(r=-12, p=.046), 자기조절효능감(r=-11, p=.040), 학습자신감(r=-14, p=.017), 강의만족도(r=-22, p<.001), 강의몰입(r=-24, p<.001)과 유의한 상관관계를 보였다. 또한 학습자신감(β= -.20), 토론 및 발표선호정도(β= .19), 강의몰입(β= -.15), 강의만족도(β= -.15)이 딴짓에 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었으며(F=9.95, p<.001), 모형의 설명력은 10.6%였다. 본 연구를 통해 온라인 수업에 있어 간호대학생의 딴짓을 감소시키기 위한 교수학습방법 및 프로그램의 개발을 제언한다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제5권2호
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• pp.151-156
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• 2005

This paper proposes a Distributed Autonomous Robotic System(DARS) based on an Artificial Immune System(AIS) and a Classifier System(CS). The behaviors of robots in the system are divided into global behaviors and local behaviors. The global behaviors are actions to search tasks in given environment. These actions are composed of two types: aggregation and dispersion. AIS decides one among these two actions, which robot should select and act on in the global. The local behaviors are actions to execute searched tasks. The robots learn the cooperative actions in these behaviors by the CS in the local one. The proposed system will be more adaptive than the existing system at the viewpoint that the robots learn and adapt the changing of tasks.