• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2010년도 하계학술대회
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• pp.211-219
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• 2010

본 연구에서는 초등학생의 알고리즘 교육을 위하여 교육용 프로그래밍 언어인 스크래치를 이용하였다. 스크래치는 그래픽 기반의 프로그래밍 인터페이스를 제공하여 처음 프로그램을 접하는 초등학생의 경우 배우기과 용이하고, 즉각적인 프로그래밍 결과 확인은 학생들의 흥미를 붙잡아 줄 수 있는 매력적인 요소이다. 따라서 스크래치를 이용한 알고리즘 교육 자료 개발은 초등학생의 특성에 맞는 스크래치를 이용하였기 때문에 Bloom이 주창한 완전학습을 기대할 수있다. 또한 수준별로 제시된 학습지는 교육의 수월성을 제공해 줄 것이며 알고리즘을 활용한 문제해결 능력 및 창의성의 신장은 학생들이 앞으로 배우게 될 학습내용을 익히는데 훌륭한 자산이 될 것이다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.791-800
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• 2005

본 논문에서 ASP 프로그래밍 능력 향상을 위한 교육용 컨텐츠를 개발하였다. 여기서 개발된 교육용 컨텐츠는 구성주의에 바탕을 둔 교수 학습 모델의 하나인 인지적 도제 모델을 적용하였다. 특히, 본 컨텐츠를 통해서 학습자는 멀티미디어로 만들어진 교육용 동영상을 통해 학습할 수 있고, 실제 실습 환경과 유사하게 실행되는 동영상의 예제에 따라 프로그래밍을 실습할 수 있으며, 주어진 과제를 해결함으로써 스스로 이해 수준을 파악할 수 있다. 따라서 이 교육용 컨텐츠는 학습자 스스로가 프로그래밍 실습에 흥미를 가지고 학습을 유도하도록 개발하였으므로 학습 효과를 기대할 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.400-405
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• 2001

This paper addresses an effective approach of training neural networks classifiers for credit card fraud detection. The proposed approach uses evolutionary programming to trails the neural networks classifiers based on maximization of the detection rate of fraudulent usages on some ranges of the rejection rate, loot minimization of mean square error(MSE) that Is a common criterion for neural networks learning. This approach enables us to get classifier of satisfactory performance and to offer a directive method of handling various conditions and performance measures that are required for real fraud detection applications in the classifier training step. The experimental results on "real"credit card transaction data indicate that the proposed classifiers produces classifiers of high quality in terms of a relative profit as well as detection rate and efficiency.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제53권5호
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• pp.353-360
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• 2004

This paper considers reinforcement learning control with the self-organizing map. Reinforcement learning uses the observable states of objective system and signals from interaction of the system and environment as input data. For fast learning in neural network training, it is necessary to reduce learning data. In this paper, we use the self-organizing map to partition the observable states. Partitioning states reduces the number of learning data which is used for training neural networks. And neural dynamic programming design method is used for the controller. For evaluating the designed reinforcement learning controller, an inverted pendulum on the cart system is simulated. The designed controller is composed of serial connection of self-organizing map and two Multi-layer Feed-Forward Neural Networks.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제11권4호
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• pp.268-273
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• 2013

In this paper, we propose a document classification model using Web documents as a part of the training corpus in order to resolve the imbalance of the training corpus size per category. For the purpose of retrieving the Web documents closely related to each category, the proposed document classification model calculates the matching score between word features and each category, and generates a Web search query by combining the higher-ranked word features and the category title. Then, the proposed document classification model sends each combined query to the open application programming interface of the Web search engine, and receives the snippet results retrieved from the Web search engine. Finally, the proposed document classification model adds these snippet results as Web documents to the training corpus. Experimental results show that the method that considers the balance of the training corpus size per category exhibits better performance in some categories with small training sets.

• Computers and Concrete
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• 제19권6호
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• pp.717-724
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• 2017

In this paper, four formulas are proposed via gene expression programming (GEP)-based models and regression analysis (RA) to predict the flexural strength ($f_s$) values of mortars containing different mineral admixtures that are ground granulated blast-furnace slag (GGBFS), silica fume (SF) and fly ash (FA) at different ages. Three formulas obtained from the GEP-I, GEP-II and GEP-III models are constituted to predict the $f_s$ values from the age of specimen, water-binder ratio and compressive strength. Besides, one formula obtained from the RA is constituted to predict the $f_s$ values from the compressive strength. To achieve these formulas in the GEP and RA models, 972 data of the experimental studies presented with mortar mixtures were gathered from the literatures. 734 data of the experimental studies are divided without pre-planned for these formulas achieved from the training and testing sets of GEP and RA models. Beside, these formulas are validated with 238 data of experimental studies un-employed in training and testing sets. The $f_s$ results obtained from the training, testing and validation sets of these formulas are compared with the results obtained from the experimental studies and the formulas given in the literature for concrete. These comparisons show that the results of the formulas obtained from the GEP and RA models appear to well compatible with the experimental results and find to be very credible according to the results of other formulas.

• 한국게임학회 논문지
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• 제10권2호
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• pp.89-97
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• 2010

여전히 한국의 게임 산업계에는 기업이 필요로 하는 인력과 대학에서 공급하는 인력 사이에 질적 불일치가 상존하고 있다. 게임산업계에서의 인력 수요와 공급의 질적 차이를 줄이고자 한국콘텐츠진흥원에서는 맞춤형 인력양성사업을 추진하고 있다. 본 연구는 K대학의 게임 프로그래밍 계약학과 학생들을 위한 맞춤형 인력양성 교육과정 개발에 대한 사례 연구로, 35개 업체를 대상으로 설문조사하여 산업계의 요구에 맞는 맞춤형 인력양성 교육과정을 도출함과 동시에 성공적인 교육과정 운영을 위한 방법들을 제안하였다. 본 연구는 게임업계에서 요구하는 인재상을 확인하고, 게임산업계 맞춤형 인력을 양성을 위한 교육과정 설계의 가이드라인을 제공하게 될 것이다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제15권4E호
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• pp.21-27
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• 1996

In this paper, we propose a discriminative training algorithm for the stochastic segment model (SSM) in continuous speech recognition. As the SSM is usually trained by maximum likelihood estimation (MLE), a discriminative training algorithm is required to improve the recognition performance. Since the SSM does not assume the conditional independence of observation sequence as is done in hidden Markov models (HMMs), the search space for decoding an unknown input utterance is increased considerably. To reduce the computational complexity and starch space amount in an iterative training algorithm for discriminative SSMs, a hybrid architecture of SSMs and HMMs is programming using HMMs. Given the segment boundaries, the parameters of the SSM are discriminatively trained by the minimum error classification criterion based on a generalized probabilistic descent (GPD) method. With the discriminative training of the SSM, the word error rate is reduced by 17% compared with the MLE-trained SSM in speaker-independent continuous speech recognition.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2010년도 하계학술대회
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• pp.243-249
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• 2010

2007년 개정교육과정에 의해 초등학교에서 프로그래밍 교육이 실시되어야 하나 여러 현실적인 제약으로 인해 잘 이루어지지 않고 있다. 초등 프로그래밍 교육은 EPL로 실시하는게 적합하며 스크래치 프로그래밍은 개발된지 얼마되지 않았으나 쉬운 인터페이스와 블록을 활용한 구문작성, 멀티미디어적인 요소가 들어있는 결과물을 작성할 수 있는 등의 장점으로 인해 초등프로그래밍 교육에 적합하다. 본 연구자는 초등학교 4학년을 대상으로 1학기 12주간 스크래치 프로그래밍을 지도한 결과를 바탕으로 스크래치 프로그래밍의 지도안과 교육방법을 정리하고 그 결과를 분석하였다. 스크래치 프로그래밍이 학생들의 흥미를 높이고 창의성과 논리성을 향상시키며 과학적 태도를 함양 시키는데 도움을 줄 수 있다는 결과를 얻었다. 초등EPL교육을 위한 스크래치 프로그래밍은 효과적이며 지도할 때 학생들의 선행지식이나 남녀의 흥미도에 의해서도 학업 성취의 편차가 있으므로 수준별 개별학습이 가능하도록 학습 프로그램을 구성할 필요가 있다. 그리고 결과물의 제작에 앞서 충분한 사고와 토의할 시간을 주어 프로그래밍 교육의 목적을 살리도록 해야할 것이다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.25-32
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• 2016

본 연구는 m-Bizmaker를 활용한 앱 프로그래밍 교육이 특성화 고등학생의 창의적 문제해결력에 미치는 영향을 분석해봄으로써 앱 프로그래밍 교육에 대한 방안을 제시한다. 현재 정부에서는 SW 교육을 초 중등학교에서 실시하고자 준비하고 있다. SW 교육의 방안 중 학생들에게 친숙한 스마트폰 앱 개발은 매우 효과적인 도구로 볼 수 있다. 보통 앱 개발은 해당 프로그래밍 언어 사용법의 전문 교육을 받아야 가능하다. 이렇다 보니 앱 프로그래밍 언어 사용 방법에 대한 학습으로 이 미 많은 학생들이 앱을 만들어보기도 전에 지쳐 앱 프로그래밍을 어려운 분야로 생각할 수 있다. 앱 저작도구의 하나인 m-Bizmaker를 활용한 앱 프로그래밍 교육 내용을 수업에 적용해 본 결과 앱 프로그래밍 교육 방안으로 바람직하며 설문조사 결과 창의적 문제해결력 증진에 유의미함이 입증되었다.