• 한국통신학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.352-359
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• 1988

학습제어 시스템은 제어대상 시스템의 파라미터를 모르는 경우에 파라미터 적응의 개념을 도입해서, 일종의 hybrid형 적응제어 시스템으로 간주하여 설계될 수 있다. 이러한 파라미터 적응형 학습제어 시스템은 이미 보고되었으나 연속시간 시스템에만 적용될 수 있었다. 본 논문에서는 메모리소자를 반드시 포함하여야 하는 학습시스템에 대하여, 위의 제어알고리즘을 이산화 함으로써 디지탈기술의 발전에 비추어 실제의 적용을 용이하도록 하였으며, 그 타당성을 시뮬레이션으 통하여 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.424-431
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• 2019

In this paper, we propose a real-time hand gesture recognition algorithm to eliminate the inconvenience of using hand controllers in VR applications. The user's 3D hand coordinate information is detected by leap motion sensor and then the coordinates are generated into two dimensional image. We classify hand gestures in real-time by learning the imaged 3D hand coordinate information through SSD(Single Shot multibox Detector) model which is one of CNN(Convolutional Neural Networks) models. We propose to use all 3 channels rather than only one channel. A sliding window technique is also proposed to recognize the gesture in real time when the user actually makes a gesture. An experiment was conducted to measure the recognition rate and learning performance of the proposed model. Our proposed model showed 99.88% recognition accuracy and showed higher usability than the existing algorithm.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.589-591
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• 2003

현재 대부분 e-Learning에서 이루어지고 있는 교육은 학습(Loaming)이 아닌 단순 훈련(Trainning)만이 이루어지고 있다. e-Learning에서 진정한 학습이 이루어지기 위해서는 학습자의 수준에 맞는 적응적(Adaptive), 적시적(Just-in-Time) 학습이 단편적이 아닌 연속적, 통합적으로 이루어져야 한다. 이를 위해서는 기술적 관점뿐만 아니라, 발견적 학습(heuristic learning)관점에서 학습자원이 기술되고, 컴퓨터(에이전트)가 학습자원의 구성요소인 학습목표(Goal), 학습내용(Content), 학습맥락(Context), 학습구조(Structure), 학습전략(Strategy)의 의미(Semantic)와 관계(Relation)를 이해해 학습자에게 필요한 정보만을 검색, 추론해주고 이를 학습자 수준에 맞게 재가공해 학습자에게 지식(Knowledge)을 적응적(Adaptive), 적시적(Just-in-Time)으로 전달해주는 e-Learning 학습 환경이 필수적이다. 메타데이터(RDF), 온톨로지(Ontology), 에이전트(Agent) 매커니즘의 시멘틱 웹을 e-Learning 환경에 적용함으로써 학습자원의 구성요소의 의미와 관계를 파악해 적응적(Adaptive)으로 지식을 전달해 주어 자기 주도적 학습(Self-directed Loaming)을 실현해 줄 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권6B호
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• pp.1120-1126
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• 2000

Recently, in order to analyze the time series problems that occur in the nature word, and analyzing method using a neural electric network is being studied more than a typical statistical analysis method. A neural electric network has a generalization performance that is possible to estimate and analyze about non-learning data through the learning of a population. In this paper, after collecting weather datum that was collected from 1987 to 1996 and learning a population established, it suggests the weather forecasting system for an estimation and analysis the future weather. The suggested weather forecasting system uses 28*30*1 neural network structure, raises the total learning numbers and accuracy letting the selecting concentration learning about the pattern, that is not collected, using the descending epsilon learning method. Also, the weather forecasting system, that is suggested through a comparative experiment of the typical time series analysis method shows more superior than the existing statistical analysis method in the part of future estimation capacity.

• International Journal of Contents
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• 제17권4호
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• pp.91-100
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• 2021

The purpose of this study was to identify factors affecting Visual Display Terminal (VDT) syndrome for elementary school students in the digital learning environment. Multiple regression analyses were performed to identify the factors affecting VDT syndrome in the digital learning environment. This was conducted with 256 elementary school students in grades 5-6 with more than a year of experience in digital learning. The regression model explained 41% of elementary school students' VDT syndrome in the digital learning environment. Variables significantly affecting VDT syndrome include game addiction, sleep time, and air quality with game addiction as the most influential. In the digital learning environment, VDT syndrome is significant because it has physical and psychological impacts on the growth of elementary school students. Therefore, it is necessary to develop guidelines for ideal computer usage habits for this age group.

• 한국수학교육학회지시리즈D:수학교육연구
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• 제25권1호
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• pp.1-20
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• 2022

Collaborative learning has been highlighted as an effective method of teachers' professional development in various studies. To disclose teachers' discourse threads in the process of collaborative learning for developing their knowledge, this paper adopted two methods including "content analysis" and "time-sequential analysis" of learning analytics. Such analyses were implemented for mining teachers' updated knowledge and the discourse threads in the discussion during collaborative learning. The materials for analysis involved two aspects: one was from the video-taped lesson observation reports written by teachers before and after discussing, and the other was from their discourses during the discussion process. The results proved that teachers' knowledge for teaching the centroid of a triangle was updated in the collaborative learning period, and also revealed the discourse threads of teachers' collaboration contained "requesting information or opinions", "building on ideas", and "providing evidence or reasoning", with the emphasis on "challenging ideas or re-focusing talk"

• 공학교육연구
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• 제27권4호
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• pp.12-20
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• 2024

This study found that the use of the metaverse enabled two-way communication online, regardless of time and place, making it possible to achieve teaching and learning goals. As applied subject (Occupational ethics in science and engineering) that allow for curriculum activities using the metaverse, team activities, and Problem Based Learning (PBL) selected. This study selected the teaching method that combines team activities of in-class and metaverse depending on the team projects and applies them appropriately according to the class procedure. Basic theoretical content learning and team activities related to the class content were conducted during class time. Also In Gathertown, team projects were carried out through team activities. As a result, this study confirmed that the PBL-subjects curriculum are definitely possible through the progress of the metaverse activities. If the educational environment for metaverse activities and the instructor's preparation and participation are supported, a very high learning effect is expected.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.1-32
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• 2018

본 연구는 경제적으로 국내에 큰 영향을 주었던 글로벌 금융위기를 기반으로 총 10년의 연간 기업데이터를 이용한다. 먼저 시대 변화 흐름에 일관성있는 부도 모형을 구축하는 것을 목표로 금융위기 이전(2000~2006년)의 데이터를 학습한다. 이후 매개 변수 튜닝을 통해 금융위기 기간이 포함(2007~2008년)된 유효성 검증 데이터가 학습데이터의 결과와 비슷한 양상을 보이고, 우수한 예측력을 가지도록 조정한다. 이후 학습 및 유효성 검증 데이터를 통합(2000~2008년)하여 유효성 검증 때와 같은 매개변수를 적용하여 모형을 재구축하고, 결과적으로 최종 학습된 모형을 기반으로 시험 데이터(2009년) 결과를 바탕으로 딥러닝 시계열 알고리즘 기반의 기업부도예측 모형이 유용함을 검증한다. 부도에 대한 정의는 Lee(2015) 연구와 동일하게 기업의 상장폐지 사유들 중 실적이 부진했던 경우를 부도로 선정한다. 독립변수의 경우, 기존 선행연구에서 이용되었던 재무비율 변수를 비롯한 기타 재무정보를 포함한다. 이후 최적의 변수군을 선별하는 방식으로 다변량 판별분석, 로짓 모형, 그리고 Lasso 회귀분석 모형을 이용한다. 기업부도예측 모형 방법론으로는 Altman(1968)이 제시했던 다중판별분석 모형, Ohlson(1980)이 제시한 로짓모형, 그리고 비시계열 기계학습 기반 부도예측모형과 딥러닝 시계열 알고리즘을 이용한다. 기업 데이터의 경우, '비선형적인 변수들', 변수들의 '다중 공선성 문제', 그리고 '데이터 수 부족'이란 한계점이 존재한다. 이에 로짓 모형은 '비선형성'을, Lasso 회귀분석 모형은 '다중 공선성 문제'를 해결하고, 가변적인 데이터 생성 방식을 이용하는 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목함으로서 데이터 수가 부족한 점을 보완하여 연구를 진행한다. 현 정부를 비롯한 해외 정부에서는 4차 산업혁명을 통해 국가 및 사회의 시스템, 일상생활 전반을 아우르기 위해 힘쓰고 있다. 즉, 현재는 다양한 산업에 이르러 빅데이터를 이용한 딥러닝 연구가 활발히 진행되고 있지만, 금융 산업을 위한 연구분야는 아직도 미비하다. 따라서 이 연구는 기업 부도에 관하여 딥러닝 시계열 알고리즘 분석을 진행한 초기 논문으로서, 금융 데이터와 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목한 연구를 시작하는 비 전공자에게 비교분석 자료로 쓰이기를 바란다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.71-80
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• 2010

이 시스템의 개발 목적은 상업화의 화두인 교육과 엔터테인먼트분야에서 새롭게 제작한 교육용 콘텐츠를 이용하여 현재 보급이 활성화중인 IPTV 상용화에 일조하는 것이다. 교육적 활용을 위하여 반응시험기(Stimulus $Tester^{TM}$)를 이용하였다. 반응시험기는 리모컨 또는 제 3의 도구로 학습 한 후 이에 대한 피드백으로서 반응 속도를 부여하는 시스템을 말한다. 이 시스템에서는 주어진 문제 해결 시간 동안에 학습자가 반응을 하면 정오반응 여부 및 그에 문제 해결에 소요된 시간에 대한 피드백이 제시된다. 이 과정에서 정오반응 여부와 더불어 반응시간 피드백을 통하여 학습자가 스스로의 학습능률 정도를 확인하게 되고 이후 학습 증진에 도움이 되도록 하였다. 이 피드백 과정은 개인 PC에서 연결된 서버를 통하여 대상자에게 다시 PC로 포인트를 배분하는 과정을 통하도록 하였다. 이 시스템의 보급을 통하여 IPTV의 활성화와 더불어 교육 콘텐츠 개발로 인한 점진적인 산업의 활성화를 기대할 수 있을 것으로 보인다. 이 시스템을 통한 학습능률을 증진여부를 검증하기위하여 일반 남녀대학생을 대상으로 인터넷기반과 페이퍼기반의 학습증진여부를 측정하였으며, 그 결과 우수한 경우 최대 지속적인 7일 반응으로 2.47분에서 1.27분으로 학습효과가 51% 증가하였다.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제48권4호
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• pp.53-60
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• 2011

본 연구에서는 사이버대학생의 학업적 자기효능감, 학습시간과 환경관리, 교수실재감, 몰입, 만족도간의 관계를 검증하는 것을 목적으로 하였다. 이러한 연구 목적을 달성하기 위해서 2011년 W사이버대학 학생 317명을 대상으로 2주 동안 웹 설문을 실시하였다. 그 결과 학업적 자기효능감, 학습시간과 환경관리, 교수실재감은 몰입(${\beta}$=.712, p<.05)과 만족도(${\beta}$=.531, p<.05)를 유의하게 예측하였다. 또한 몰입은 학업적 자기효능감, 학습시간과 환경관리, 교수실재감과 만족도을 매개하는 변수임을 확인 하였다. 본 연구결과를 바탕으로 사이버대학생의 학습효과와 만족도를 높이기 위한 운영전략을 제시하였다.