• Journal of Korea Entertainment Industry Association
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• v.13 no.2
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• pp.145-154
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• 2019

The purpose of this study is to investigate the performance, learning motivation and satisfaction of the students who take the university 's Lifelong Education Program. The research method was interviewed. The results are as follows. In terms of operations; First, the awareness of the kindness of employees of the college lifelong education institute needs to be strengthened at the beginning of the school year. Second, in the operation of the College Lifelong Education Center, the support such as the parking fee should be extended to the students. Third, lifelong education facilities should be supplemented. In terms of participation motivation; First, it can be seen that there are the most learners who want to do complementary learning. Most of them are people who look back on their lives and prepare for their future directions. Second, as the life span of human beings became longer, the economic preparation for life became necessary. Thus, all learning tends to be perceived as a preparation for economic income. Third, most people who participate in lifelong education are very interested in health. Therefore, it is necessary to increase the motivation for participation by expanding health related programs. In terms of satisfaction; First, it depends on the purpose of the individual. Satisfaction was high for those who aimed at hobbies and relationships, and satisfaction for those who aimed for economic activities was low. Second, it is also necessary to consider the instructor 's instructional process. In other words, lifelong learners tend to be adults, so little complaints are not revealed. Therefore, I would like to ask the lecturers to advance the education for the class. The implications for the improvement direction of the lifelong education center are as follows; First, we need to drastically reduce the number of programs overlapping with other universities and conduct research to develop new programs. In order to do this, it is necessary to continuously carry out a survey of demanders' needs. Second, it is necessary to find the appropriate place for program operation considering the movement distance of learners. It should be avoided that the program should be operated with the existing university facilities. Third, universities' lifelong education should go to education that includes college students.

• Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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• v.2 no.2
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• pp.108-114
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• 1996

We present proofs of the stability and convergence of Self-organizing feature map (SOFM) neural network with time-invarient learning rate and binary reinforcement function. One of the major problems in Self-organizing feature map neural network concerns with learning rate-"Kalman Filter" gain in stochsatic control field which is monotone decreasing function and converges to 0 for satisfying minimum variance property. In this paper, we show that the stability and convergence of Self-organizing feature map neural network with time-invariant learning rate. The analysis of the proposed algorithm shows that the stability and convergence is guranteed with exponentially stable and weak convergence properties as well.s as well.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2004.08a
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• pp.713-720
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• 2004

일선현장에서 사용되는 웹기반독서교육시스템은 웹의 다양한 장점을 토대로 학습자들의 흥미와 상호작용을 이끌기 위해 주력하였다. 그러나 실제로 학교 현장에서 독서활동이 주로 종이책을 중심으로 온라인 상에서 이루어졌기 때문에 웹기반독서교육시스템은 아동들의 독서활동과 직접적으로 관련시키기가 어려워 주로 독후활동 중심으로 활용되어왔다. 또한 온라인 독서를 할 수 있는 전자도서는 그 자체가 특정 포맷을 토대로 별도의 다운로드를 통해 책을 읽도록 되어 있어 독서 활동으로만 끝나는 경우가 많아 독후활동이 제대로 되지 않는다. 본 논문에서는 웹기반 독서 교육 시스템을 전자도서와 연계하여 아동이 컴퓨터로 책을 읽음과 동시에 독후활동도 병행할 수 있는 방안을 제안하고자 한다.

• Proceedings of The KACE
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• 2017.08a
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• pp.99-102
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• 2017

2015 개정 교육과정에선 소프트웨어 교육이 강화되고, 정보문화소양, 컴퓨팅 사고력, 협력적 문제해결력을 교과 역량으로 제시하고 있다. 이에 본 연구에선 창의적 인제양성을 위한 효율적인 소프트웨어 교육을 위해, 하브루타를 접목한 알고리즘과 프로그래밍 수업모형을 제안하고자 한다. 여러 교과의 선행연구에서, 학습능력과 창의력 향상에 대한 하브루타 교육방식의 긍정적 효과를 입증하고 있다. 이에 질문, 토론 중심의 유대인의 교육방식인 하브루타를 소프트웨어 교육에 접목하여 협력적 문제해결을 통한 컴퓨팅 사고력의 신장을 기대해본다.

• Proceedings of The KACE
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• 2017.08a
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• pp.93-97
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• 2017

오늘날의 교육은 단순히 지식을 많이 습득하는 것보다 문제를 인식하고 지식 및 정보를 통합하여 창의적으로 문제를 해결할 수 있는 역량 중심의 교육을 강화하고 있다. 이러한 역량을 배양하고 함양하기 위해 학생들의 발달 수준을 알아보고 분석하기 위해 국제 수준의 학업 성취도 평가 연구가 국제기구를 중심으로 활발히 이루어지고 있다. 학습자들의 역량을 효과적으로 평가하기 위해 최근에 컴퓨터 기반 평가가 도입되고 있다. 본 연구에서는 국제 수준의 학업 성취도 평가에서 컴퓨터 기반 평가가 이루어지는 현황을 파악하고 PISA와 ICILS의 공개 문항의 특징을 비교하여 시사점을 제시하였다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.21 no.2
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• pp.250-260
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• 2018

In order to control the quadcopter using reinforcement learning, hovering of 1-axial drones prototype is implemented through reinforcement learning. A complementary filter is used to measure the correct angle, and the range of angles is from -180 degrees to +180 degrees using modified complementary filter. The policy gradient method is used together with the REINFORCE algorithm for reinforcement learning. The prototype learned in this way confirmed the difference in performance depending on the length of the episode.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• v.27 no.1
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• pp.49-58
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• 2020

Lately, a large amount of textual data have been poured out of the Internet and the technology to refine them is needed. Most of these data are long text and often have no title. Therefore, in this paper, we propose a technique to combine the sequence-to-sequence model of RNN and the REINFORCE algorithm to generate the title of the long text automatically. In addition, the TextRank algorithm was applied to extract a summarized text to minimize information loss in order to protect the shortcomings of the sequence-to-sequence model in which an information is lost when long texts are used. Through the experiment, the techniques proposed in this study are shown to be superior to the existing ones.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.04a
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• pp.25-28
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• 2007

Electroencephalograhic(EEG)는 심리학의 영역에서 인간 두뇌의 활동을 측정 기록하는데 오래 전부터 사용하였다. 과학의 발달함에 따라 점차적으로 인간의 두뇌에서 감정을 조절하는 기본적인 영역들이 밝혀지고 있다. 그래서 인간의 감정을 조절하는 인간의 두뇌 활동 영역들을 EEG를 이용하여 측정하였다. 본 논문에서는 EEG의 신호들과 몸짓을 이용해서 감정을 인식하였다. 특히, 기존에 생체신호나 몸짓 중 한 가지만을 이용하여 각각 실험해서 감성을 인식하였지만, 본 논문에서는 EEG 신호와 몸짓을 동시에 이용해서 피 실험자의 감성을 인식하는 실험을 하였다. 실험결과 기존의 생체신호나 몸짓 한 가지만을 가지고 실험했을 때의 인식률 보다 더 높은 인식률을 보임을 알 수 있었다. 그리고 생체신호와 몸짓들의 특징 신호들은 강화학습의 개념을 이용한 IFS(Interactive Feature Selection)를 이용하여 특징 선택을 하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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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.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2009.02a
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• pp.197-202
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• 2009

Active Appearance Models(AAMs)은 얼굴인식, 얼굴추적, 표정인식 뿐만 아니라 눈동자 추적과 같은 분야에도 적용되어 좋은 성능을 보여 주었다. 보통 AAM 을 생성하기 위해서는 얼굴 영상과 얼굴의 특징을 나타내는 점으로 구성된 매쉬로 이루어 지는 트레이닝 셋이 필요하다. AAM fitting algorithm 은 학습한 얼굴과 유사한 얼굴을 Fitting 할 때에는 뛰어난 성능을 보이지만 조명에 의한 그림자 또는 액세서리에 의한 얼굴의 피부 가림과 같이 전체 얼굴이 잘 나타나지 않는 불완전한 영상의 Fitting 은 입력영상과 템플릿 영상간의 오차가 커지기 때문에 실패할 가능성이 매우 높다. 본 논문에서 우리는 AAMs 에서 사용되는 PCA를 Higher-order Singular Value Decomposition(HOSVD)로 대체하여 이 문제를 보완하는 강화된 AAM 을 제안한다. 제안된 AAM 에는 기존에 사용하던 고유벡터와 함께 HOSVD 를 통해 획득할 수 있는 Eigen-Modes 를 추가하여 사용한다. 또한 우리는 Yale Face Database를 이용한 평가를 통해 제안된 AAM 이 기존 AAM 보다 불완전한 영상에 효과적으로 대응하는 것을 보여준다.