• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.354-359
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• 2006

The analysis of large-scale water resources systems is often complicated by the presence of multiple reservoirs and diversions, the uncertainty of unregulated inflows and demands, and conflicting objectives. Reinforcement learning is presented herein as a new approach to solving the challenging problem of stochastic optimization of multi-reservoir systems. The Q-Learning method, one of the reinforcement learning algorithms, is used for generating integrated monthly operation rules for the Keum River basin in Korea. The Q-Learning model is evaluated by comparing with implicit stochastic dynamic programming and sampling stochastic dynamic programming approaches. Evaluation of the stochastic basin-wide operational models considered several options relating to the choice of hydrologic state and discount factors as well as various stochastic dynamic programming models. The performance of Q-Learning model outperforms the other models in handling of uncertainty of inflows.

• 말소리와 음성과학
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• 제3권3호
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• pp.91-98
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• 2011

In this paper, a multi-channel speech enhancement method using the linearly constrained minimum variance (LCMV) algorithm and a variable learning rate control is proposed. To control the learning rate for adaptive filters of the LCMV algorithm, the direction of arrival (DOA) is measured for each short-time input signal and the likelihood function of the target speech presence is estimated to control the filter learning rate. Using the likelihood measure, the learning rate is increased during the pure noise interval and decreased during the target speech interval. To optimize the parameter of the mapping function between the likelihood value and the corresponding learning rate, an exhaustive search is performed using the Bark's scale distortion (BSD) as the performance index. Experimental results show that the proposed algorithm outperforms the conventional LCMV with fixed learning rate in the BSD by around 1.5 dB.

• 의학교육논단
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• 제23권1호
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• pp.3-10
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• 2021

Learning by teaching (LbT) has long been recognized as an important learning behavior that constructs meaning based on interactions between learners. This study aimed to explore the meaning of LbT as an important learning activity for future implementation in education. LbT is based on the cultural historical activity theory and sociocultural learning theory, as developed by scholars including Vygotsky. These frameworks value the construction of meaning based on language, and LbT is reported to be effective in constructing meaning. In addition, within the zone of proximal development posited by Vygotsky, learning through interaction between learners improves academic achievement, higher-order thinking, deep learning, and reflective learning. LbT also promotes students' learning presence, and strengthens various competencies such as collaboration and communication skills. Interactive behavior between learners in the form of LbT has been explored as an approach to teaching and learning, with methods including peer learning, peer tutoring, peer teaching, peer mentoring, Lernen durch Lehren, and peer-assisted learning. LbT has also been applied as a learning method. In the future, LbT has boundless potential to improve learning through activities such as flipped learning or online learning based on interactions between learners.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권1호
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• pp.187-195
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• 2024

This is an extended paper explaining the role of E-learning and quality development in the current situation. Amid Covid:19, E-Learning has achieved a new miles stone in imparting education and all levels of institutions have transformed their learning platform from face to face to virtual learning. In this scenario E-Learning is facing two major challenges, first to ensure the ability of computer systems or software to exchange and make use of information on virtual platform (interoperability) and secondly, developing quality learning through e-Learning. To impart learning and teaching (L&T) through E-learning, Middle East University (MEU) has adopted Learning Management Services (LMS) through Blackboard. The university has three types of L&T methods; full online, Blended and Supportive. This research studies the concept, scope and dimensions of interoperability (InT) of E-Learning in MEU then the connection and interdependence between with quality development. In this paper we have described the support and the importance of finest standards and specifications for the objectives of InT of E-Learning and quality development in MEU. The research is based principally on secondary data observed from MEU E-Learning deanship. Also sample of 20 E-Learning experts at MEU were given closed ended as well as semi closed questionnaires for evaluating the assurance of InT of E-Learning and quality development. These experts are mainly certified online facilitators and admin staff. Results provide the verification of application and presence of InT of E-Learning and assured the quality development process in MEU.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1988년도 한국자동제어학술회의논문집(국제학술편); 한국전력공사연수원, 서울; 21-22 Oct. 1988
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• pp.734-739
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• 1988

For the trajectory control of dynamic systems with unidentified parameters a second-order iterative learning control method is presented. In contrast to other known methods, the proposed learning control scheme can utilize more than one error history contained in the trajectories generated at prior iterations. A convergency proof is given and it is also shown that the convergence speed can be improved in compared to conventional methods. Examples are provided to show effectiveness of the algorithm, and, via simulation, it is demonstrated that the method yields a good performance even in the presence of distubances.

• 수산해양교육연구
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• 제15권2호
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• pp.184-192
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• 2003

When the present Learning System for Computer-Related Subjects Using WBI is implemented on the Web with the above characteristics to help students to study computer subjects without any limitations of time or space, they can easily attain the goals of learning, have computer-utilizing abilities or information capacity, and enhance their capabilities for self-initiative learning. This system enables the learners to carry out 'plan-do-see' for the contents of learning initiatively. The learners can study the practice part of the curriculum using multi-media, such as motion pictures, voices, images, and sound effects, vividly with a sense of actual presence. It helps the students to have an active attitude toward leaning afterward. without meeting the teacher or without any storage media, the leaners can submit their assignments or materials for performance evaluation via the Internet.

• 한국방사선학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.595-602
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• 2022

본 연구는 딥러닝을 이용한 흉부 X선 폐렴 영상에 대하여 정확하고 효율적인 의료영상의 자동진단을 위해서 가장 효율적인 학습률을 제시하고자 하였다. Inception V3 딥러닝 모델에 학습률을 0.1, 0.01, 0.001, 0.0001로 각각 설정한 후 3회 딥러닝 모델링을 수행하였다. 그리고 검증 모델링의 평균 정확도 및 손실 함수 값, Test 모델링의 Metric을 성능평가 지표로 설정하여 딥러닝 모델링의 수행 결과로 획득한 결과값의 3회 평균값으로 성능을 비교 평가하였다. 딥러닝 검증 모델링 성능평가 및 Test 모델링 Metric에 대한 성능평가의 결과, 학습률 0.001을 적용한 모델링이 가장 높은 정확도와 우수한 성능을 나타내었다. 이러한 이유로 본 논문에서는 딥러닝 모델을 이용한 흉부 X선 영상에 대한 폐렴 유무 분류 시 학습률을 0.001로 적용할 것을 권고한다. 그리고 본 논문에서 제시하는 학습률의 적용을 통한 딥러닝 모델링 시 흉부 X선 영상에 대한 폐렴 유무 분류에 대한 인력의 보조적인 역할을 수행할 수 있을 거라고 판단하였다. 향후 딥러닝을 이용한 폐렴 유무 진단 분류 연구가 계속해서 진행될 시, 본 논문의 논문 연구 내용은 기초자료로 활용될 수 있다고 여겨지며 나아가 인공지능을 활용한 의료영상 분류에 있어 효율적인 학습률 선택에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 대한화학회지
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• 제68권2호
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• pp.93-106
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• 2024

이 연구에서는 증강현실을 활용한 소집단 학습에서 도구 공유 정도에 따른 학생들의 현존감, 몰입, 상황흥미의 차이를 조사하였다. 중학교 2학년 학생 84명이 각각 4명씩 소집단을 구성하여 연구에 참여하였다. 각 소집단을 마커와 스마트폰의 공유 여부에 따라 공유 환경(마커와 스마트폰 공유 사용), 혼합 환경(마커 공유 및 스마트폰 개별 사용), 개별 환경(마커와 스마트폰 개별 사용)으로 무선 배치하였다. '물질의 특성' 단원에서 증강현실을 활용한 소집단 학습을 3차시 동안 실시하였다. 종속 변인에 대한 일원 분산 분석 결과, 공유 환경 대비 혼합 환경에서는 현존감과 상황흥미가, 개별 환경에서는 몰입과 상황흥미가 각각 통계적으로 유의하게 더 높았다. 각 종속 변인의 하위요소에 대한 다변량 분산 분석 결과, 현존감에서는 실제성, 몰입에서는 선행요소와 경험요소, 상황흥미에서는 순간적 즐거움, 새로움, 전체 흥미에서 각각 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 면담 및 수업 관찰 결과, 공유 환경과 개별 환경의 학생들은 증강현실을 활용할 때 개별적으로 스마트폰을 사용하는 경향이 있었지만 혼합 환경의 학생들은 스마트폰을 협력적으로 사용하며 더 활발하게 상호작용하는 경향이 나타났다. 연구 결과를 바탕으로 도구 사용 환경의 측면에서 증강현실을 활용한 소집단 학습의 효과를 높이기 위한 방안을 제안하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.742-745
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• 2022

본 논문에서 우리는 열화상에서 전력선 유무를 검출하는 영상처리 기법과 딥러닝 기반의 하이브리드 방법을 제안한다. 딥러닝은 다수의 데이터로부터 목적에 부합하는 특징 벡터를 학습할 수 있는 장점 덕분에 영상 인식, 객체 검출 등 다양한 분야에서 기존의 직접 설계한 특징 벡터를 사용하는 방법들보다 높은 성능을 달성할 수 있는 장점이 있고, 영상처리 기법은 사람의 직관을 그대로 적용할 수 있다는 장점이 있다. 두 장점을 모두 이용하여 열화상에서 전력선 유무를 검출하는 방법을 제안한다. 전력선 유무 검출에 가장 적합한 영상처리 기법을 찾기 위해 총 5가지 방법을 적용 및 비교하였고, 그 결과로 제안하는 방법은 기존의 영상처리 기반 방법과 딥러닝 기반의 방법 두 가지 모두에 비해 더 높은 99.48%의 정확도로 전력선 유무를 검출할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.259-261
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• 2006

"e" 시대로 대변되는 21세기는 정보화라는 짧은 과도기적인 사회변화 상태를 지나 지식이 새로운 국가 경쟁력으로 평가되는 지식기반사회로 급속하게 이전하고 있다. 이와 같은 현실은 언제(Any-Time), 어디서 (Any-Where), 누구나(Any-One) 지식을 효과적으로 활용할 수 있는 수단으로 e-learning이 교육의 새로운 패러다임으로 각광받고 있다. 하지만 현재의 e-learning은 기존의 오프라인의 교육 운영 형태를 그대로 답습함으로서 전문가에 의해 매뉴얼화 된 프로세스 정보를 매개로 학습활동이 이뤄지고 있으며 서비스제공환경의 제약으로 인해 개인의 참여와 사용자간 참여의 한계에 직면해 있다. 본 논문에서는 기존 e-learning의 문제점을 개선하고자 상호 작용성을 통한 사회적 실재감(Social Presence)을 느낄 수 있도록 차세대 Web인 Web2.0의 적용을 통해 e-learning 활성화 방안을 모색하고자 한다.