• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.89-93
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• 2000

구조 적응형 자기구성 지도는 일반적으로 자기구성 지도의 구조가 초기에 결정되어 학습이 끝날 때까지 변하지 않기 때문에 발생하는 문제를 해결하기 위해 지도의 구조를 학습 중에 적절하게 변경시킨다. 이때, 변화된 구조의 가중치를 어떻게 초기화시킬 것인가 하는 것이 중요한 문제이다. 이 논문에서는 기존의 비교사 학습방법에 LVQ 알고리즘을 이용한 교사 학습방법을 결합한 구조 적응형 자기구성 지도 모델에서 유전자 알고리즘을 이용하여 분화된 노드의 가중치를 결정하는 방법을 제안한다. 이 방법은 기존의 구조 적응형 자기구성 지도 알고리즘보다 빠르게 학습되었고, 인식률 면에서도 기존의 방법보다 높은 값을 나타내었으며, 자기구성 지도의 특성인 위상 보존도 잘 이루어졌다. 오프라인 필기 숫자 데이터로 실험한 결과, 제안한 방법이 유용함을 알 수 있었다.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.10 no.1
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• pp.120-127
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• 2020

The purpose of this study was to examine related variables that improve learning outcomes in collaborative learning. Based on literature reviews, emotional intelligence was used as a variable of personal character, communication ability and collective intelligence were used as variables in learning process, and learning satisfaction, and persistence were used as variables of learning outcomes. Data were collected from 3,475 students at A university, and were analyzed using structural equation modeling. The results of this study are as follows: First, it turned out that emotional intelligence had a significant and positive impact on communication ability, collective intelligence, learning satisfaction, and persistence. Second, communication ability influenced collective intelligence and persistence positively. Third, collective intelligence influenced learning satisfaction and persistence positively. Fourth, learning satisfaction had a significant and positive impact on persistence. These findings offer basic data for collaborative learning by revealing the structural relationships among related variables that improve learning outcomes in collaborative learning of college students.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.9 no.5
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• pp.31-39
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• 2006

The change into the knowledge based information society requires a transformation of educational paradigm. Accordingly, intelligent learning and distance education are attracting a fair amount of attention. To apply the instructional learning method in this field, we need to consider a individualization of learning, as it were, abstraction of fact and path through learning, which is based on learner's traits, this focus entails a argument for individualized reasoning strategy. Therefore, in this paper, we design a learner's cognitive union, which is based on X-Neuronet(eXtended Neuronet), represent learner's hierarchical knowledge is able to self-learn, and grows adaptive union by proprietor. Additionally, we propose a individualized reasoning strategy, which relies upon learner's cognitive union, and verify the validity.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.553-555
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• 2003

e-Learning 컨텐트 설계에 있어 객체지향기법에 근간한 학습객체 기반 설계에 많은 관심이 모아지고 있다. 학습객체는 기존의 컨텐트가 하나의 커다란 덩어리로 이루어져 있어 동일한 내용에 관해서도 많은 코스들이 생성되었던 재사용성의 문제를 해결하며 상호운용성, 접근성. 내구성 등의 잇점을 제시하고 있다. 이러한 학습객체는 레고모형에 비유되어 각각의 학습자마다 서로 다른 조합의 코스를 제공한다고 하지만, 현재의 시퀀싱된 형태는 CBT 수준의 분기수준에 머물러 있다. 본 연구에서는 개별화 학습을 지원할 수 있는 시퀀싱 설계를 위하여 학습객체 구조의 관점에서 접근하며, 이러한 학습 설계에 기초가 되는 학습객체의 기본 구조를 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.15-17
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• 1998

설명 기반 학습은 시스템 성능향상에 필요한 탐색 제어 지식을 학습하는 방법으로 많이 이용되고 있다. EBL은 과거의 문제풀이 과정을 일반화하여 학습한 다음 이와 유사한 상황이 발생할 경우, 문제풀이를 거치지 않고 학습된 해답을 신속하게 제시하여 성능을 향상시킨다. 그러나 새로운 문제 해결이 과거 문제 풀이 해답에 의존할 경우, 그에 대한 해답을 신속히 구할 수는 있지만 해답의 질은 학습 결과에 의존하지 않을 때보다 오히려 못할 수 있다. 이러한 현상을masking효과라고 한다. 본 논문에서는 의존성 구조를 학습, 이용하여 이러한 masking 효과를 축소하고자 한다. 의존성 구조는 현 상태에서 선택된 연산자가 이후의 문제 풀이에 끼치는 영향을 포함하는 구조로서, 이후 유사한 상황에 대해 선택될 연산자의 적합성 및 효율성을 평가하는 기준으로 사용될 수 있다는 점에서 masking 효과를 축소할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.245-249
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• 2000

현재 웹 기반 가상 교육 시스템은 가상 강의실에서 학습자들이 볼 수 잇는 강의내용은 HTML 형식의 문서이다. 이는 HTML문서의 한계 때문에 학습자들은 강의 컨텐츠를 읽어 단순히 강의내용을 이해하는 수준으로만 학습이 가능하다. 본 논문에서는 최근 인터넷상에서 표준 공통포맷으로 대두되고 있는 XML을 이용하여 게시될 강의내용을 구조화하여 효율적인 학습이 가능하도록 XML기반의 강의 컨텐츠 구조를 제안하였다. XML기반의 강의 컨텐츠는 학습자들의 요구에 따른 유연성을 제공할 뿐만아니라 내용을 기반으로 한 분석이 가능하여 데이터 중심의 구조화가 가능하므로 처리 응용에도 의미정보로 저장하여 다양하고 효과적인 가상 강의실을 지원할 수 있는 가상교육시스템구축이 가능하다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2019.04a
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• pp.125-129
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• 2019

최근 세계경제의 중장기적 불황과 성장률의 하락을 경험하고 있는 가운데, 새로운 상품이나 서비스를 탄생시키고 생산방식의 변화와 혁신을 통해 조직의 지속가능성을 높이는 조직구조에 대한 관심이 날로 높아지고 있다. 이러한 분위기에서 중소벤처기업의 성장은 국가경제에 미치는 영향이 매우 크다는 것을 모두 공감하고 있으며, 이러한 중소벤처기업이 기업의 성과를 높이고 그러한 성과를 지속할 수 있도록 구성원들의 학습역량을 높이기 위한 다양한 노력들이 지속되고 있다. 본 연구의 목적 역시 벤처기업 CEO의 기업가정신과 리더십이 학습민첩성과 어떠한 상관관계를 가지고 있는가를 조사하고 탐험과 활용을 하는 양손잡이 조직구조가 매개역할을 하는지에 대해 분석 하는데 있다. 본 연구에서는 벤처기업 CEO의 기업가정신과 리더십이 조직구성원의 학습민첩성에 미치는 영향에 관한 연구를 양손잡이 조직구조의 매개효과를 중심으로 진행하였다. 따라서 본 연구에서는 CEO의 기업가정신과 리더십이 벤처기업의 양손잡이 구조를 증진하고, 증진된 양손잡이 구조가 학습민첩성에 영향을 미칠 것이라는 인과적 경로를 검증하고자 한다. 불확실한 환경 하에서 조직의 지속적인 성장과 생존을 위해 새로운 변화에 빠르게 대응할 수 있는, 그리고 조직 내의 핵심 역량으로 요구되고 있는 학습민첩성(Learning Agility)을 종속변수로 설정하여 본 연구를 진행하였다.

• Journal of Korean Society of Steel Construction
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• v.12 no.5 s.48
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• pp.605-615
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• 2000

Cerebellar model articulation controller (CMAC) is introduced and used for the identification of structural dynamic model. CMAC has fascinating features in learning speed. It can learn structural response within a few seconds. Therefore it is suitable for the real time identification structures. Real time identification is required in the control of structure which may be damaged or undergo severe change in mechanical properties due to shrinkage or relaxation etc. In numerical examples, it is shown that CMAC trained with the dynamic response of three-story building can predict responses under not trained earthquakes with allowable error. Finally, CMAC has great potential in structural and control engineering.

• Journal of Digital Convergence
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• v.8 no.4
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• pp.165-176
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• 2010

The aim of this study is to determine the relationship between variables affecting learning effect and flow experience on an e-Learning English program. There are 4 independent variables; English thinking structure, self-efficacy in English and flow. The results are as follows: Firstly, there is statistically significant positive correlation between each variable of English thinking structure, pre English skill, self-efficacy in English, flow and learning effect. Secondly, it appeared that flow was affected by all three variables of English thinking structure, pre-English skill and self-efficacy in English. Also flow experience affected learning improvement. Finally, it is verified that there is a mediating effect of flow experience on the relation of self-efficacy in English and learning effect.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11b
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• pp.897-900
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• 2003

본 논문에서는 SCORM 기반 시퀀싱 모델을 기반으로 학습객체의 구조에 대한 정보, 학습자에게 학습 객체를 어떻게 전달할 지를 결정하는 규칙 등을 포함하고 있는 컨텐츠 구조를 제시하고 학습 컨텐츠의 재사용과 공유가 가능하고 동일한 학습 컨텐츠에 서로 다른 교수법을 적용하여 교육의 효과를 달리할 수 있도록 시퀀싱을 위한 컨텐츠 패키지 메타데이터 생성기를 개발한다. 또한 학습자 정보 트래킹을 위한 SCO(Sharable Content Object)함수를 부착하여 학습 객체가 SCORM RTE(Run-Time Environment)와 통신 할 수 있도록 PIF(Package Interchange File)로 자동 패키징 시킨다.