본 연구의 목적은 프로그래밍을 처음 접하는 학습자들의 어려움을 파악하여 비전공 대학생들을 위한 대학 교양기초 소프트웨어교육 운영 방안을 모색하는 데 있다. 이를 위해 다양한 전공자들로 구성된 H 대학의 파이썬 프로그래밍 수업에서 수업시간 전 온라인으로 제출한 수강생들의 질문과 수업 후 설문조사를 통하여 체감난이도와 체감이해도를 분석하였다. 비전공자들을 위한 효율적인 수업을 위해 플립드 수업으로 진행하였으며, 오프라인 수업에서는 사전질문을 활용한 학습자 맞춤형 피드백 방식 강의로 진행하였다. 분석결과 프로그래밍 수업을 처음 접하는 학습자들을 위해서는 컴퓨터 언어의 기본개념을 배우기 전에 교육과정 초반에 문제 파악을 통한 논리적인 추상화 과정을 배정하고, 코딩 실습 전에 단원마다 그에 대한 이해를 돕는 상향식(bottom-up) 문제풀이를 통한 충분한 연습이 필요하다. 또한, 학습자의 전공계열 및 수업 내용과 학습자의 진행 단계를 반영한 정밀한 교육과정 설계가 선행되어야 한다.
온라인 마켓에서 소비자는 다양한 상품을 접하고 이에 대한 의견을 자유롭게 기술한다. 소비자의 상품 리뷰가 다른 소비자와 온라인 마켓의 성공에 큰 영향을 주는 만큼 온라인 마켓은 판매 상품에 대한 소비자의 감성을 정확하게 분석할 필요가 있다. 데이터 분석 기법 중 하나인 텍스트 마이닝은 상품에 대한 소비자 리뷰를 분석하여 상품을 효율적으로 관리할 수 있게 해준다. 선행 연구들은 데이터 도메인과 사이즈에 따라 분석 결과의 정확도가 다르게 나타남에도 불구하고 특정 도메인과 2만개 미만의 데이터를 분석해왔다. 또한, 분석의 정확도를 향상 시킬 수 있는 추가 요인에 대한 연구는 거의 수행하지 않았다. 본 연구는 앙상블 기법을 활용하여 기존 연구에서 주로 다루지 않은 음식 상품 도메인의 72,530개 리뷰 데이터를 분석하였다. 또한, 분석 정확도 향상과 관련하여 요약 리뷰의 영향력을 살펴보았다. 연구 결과, 본 연구는 기존 연구와 다르게 부스팅 앙상블 기법이 가장 높은 분석 정확도를 보인다는 사실을 발견하였다. 또한, 요약 리뷰는 분석의 정확도 향상에 기여하는 것으로 나타났다.
본 논문은 문서의 보안과 손실 및 오염에 대하여 복원능력을 향상시키는 방안을 제안한다. 이를 위해서 암호화로 DnCNN(DeNoise Convolution Neural Network)을 제시한다. 암호화 방법을 구현하기 위하여 2D이미지정보를 광학에 사용되는 공간주파수 전달함수(Spatial Frequency Transfer Function)의 수학적 모델을 적용한다. 공간 주파수 전달함수를 사용하여 광학적 간섭 패턴을 암호화로 사용하고 공간 주파수 전달함수의 수학적 변수를 복호화하는 암호로 사용하는 방법을 제안하였다. 또한, 딥러닝을 적용한 DnCNN 방법을 적용하여 노이즈 제거하여 복원 성능을 개선한다. 실험결과, 65%의 정보 손실이 있는 경우에도 Pre-Training DnCNN Deep Learning을 적용한 결과 공간 주파수 전달함수만을 활용한 복원 결과 와 비교하여 PSNR(Peak Signal-to-noise ratio)을 11% 이상 우수한 성능을 확인할 수 있다. 또한, CC(Correlation Coefficient)의 특성도 16% 이상 우수한 결과를 보이고 있다.
In this paper, we study image clustering without labeling using machine learning techniques. We proposed an unsupervised machine learning technique to design an image clustering model that automatically categorizes images into groups. Our experiment focused on inception convolutional neural networks (inception V3) with k-mean methods to cluster images. For this, we collect the public datasets containing Food-K5, Flowers, Handwritten Digit, Cats-dogs, and our dataset Rice Germination, and the owner dataset Palm print. Our experiment can expand into three-part; First, format all the images to un-label and move to whole datasets. Second, load dataset into the inception V3 extraction image features and transferred to the k-mean cluster group hold on six classes. Lastly, evaluate modeling accuracy using the confusion matrix base on precision, recall, F1 to analyze. In this our methods, we can get the results as 1) Handwritten Digit (precision = 1.000, recall = 1.000, F1 = 1.00), 2) Food-K5 (precision = 0.975, recall = 0.945, F1 = 0.96), 3) Palm print (precision = 1.000, recall = 0.999, F1 = 1.00), 4) Cats-dogs (precision = 0.997, recall = 0.475, F1 = 0.64), 5) Flowers (precision = 0.610, recall = 0.982, F1 = 0.75), and our dataset 6) Rice Germination (precision = 0.997, recall = 0.943, F1 = 0.97). Our experiment showed that modeling could get an accuracy rate of 0.8908; the outcomes state that the proposed model is strongest enough to differentiate the different images and classify them into clusters.
The purpose of this study is to give the preliminary data and suggestion for introducing and spreading e-learning engineering education through analyzing learning behaviors, learning motivations, and satisfaction of e-learning engineering students. Especially, this comparative study analyzes each research domain according to majors and grades, thereby suggesting more specific and practical results. 2,745 students registered in 38 subjects of e-learning in 2 Universities were analyzed for this study. The study result shows that engineering students are attending around 2 e-learning subjects with a duration of about 30 minutes once a week. The main of learning motivation for e-learning was not easy test level and feasibility of acquiring credit but advantages of e-learning such as freedom of time and space, learning by repetition. The satisfaction scores of e-learning were lower compared to the aspects of system and contents Based on these results, first, an active spread of e-learning to engineering education is necessary because the demand from the engineering students is high enough and they have desirable learning behavior and learning motivation for it. Second, the characteristics of grades need to be taken into consideration on operation of e-learning. Third, a successful e-learning process needs more meticulous and active operation.
우리나라는 2009년 OECD DAC 회원국으로 가입하면서 6.25전쟁직후 세계 최빈국으로써 원조를 받는 국가에서 60년만에 국제사회에 원조를 제공하는 공여국으로 성장한 국제사회의 유일무이한 사례이다. 우리 나라의 ODA(Official Development Assistance)는 ICT, 교육 분야 등과 같이 우리나라가 세계적으로 경쟁력을 가지고 있는 분야를 특성화하여 제공하고 있다. 모로코는 2012년까지 9,000여개의 모로코 초중등학교에 ICT를 보급한다는 계획과 ICT 산업 육성을 국가 주요 정책으로 추진하고 있는 있어 금번 프로젝트는 모로코 교사의 ICT 역량 강화를 지원하기 위하여 한국의 ICT 교육시스템을 모로코 초중등 교사에게 제공하는 것이다. 본 프로젝트는 교육쎈터 리모델링, ICT 기자재설치, 교사 커리큘럼 개발, 홈페이지 개발, 정책보고서 발간, 모로코 교사 초청 연수로 구분되어 있으며, 2009년 1월에 시작되어 2010년 11월에 완료된다. 본 프로젝트를 통해 모로코 초중등 교사 23만명중 년간 1,000명을 교육하고, 교육을 받은 교사는 소속지역에서 ICT Master Teacher 역할을 담당하게 된다. 본 프로젝트를 통하여 우리나라는 모로코 교육 선진화에 기여하며, 한국 ICT 기자재를 활용함으로써 한국산 H/W, SW 및 교육컨텐츠의 우수성을 모로코와 인근 국가에 홍보하고, 이를 통해 국내 기업의 북아프리카 진출을 간접 지원하였다. 또한, 본 프로젝트를 통하여 모로코를 비롯하여 2000년도부터 년평균 5.3%의 경제성장을 지속하고 있는 아프리카지역에 한국 ICT제품이 진출할 수 있는 방안으로, 국산 e-러닝 개발툴을 영어, 불어와 아랍어 버젼으로 추가 개발하였으며, 모로코 대학과 합작기업을 설립을 추진하고 있다.
이 논문에서는 프로그래밍 언어 교육을 위한 교수 학습 모델을 설계한다. 다양한 학문을 다루는 대학에서 다양한 컴퓨터 프로그래밍 언어 관련 교과목이 개설되어 운영되고 있다. 그 동안 다양한 프로그래밍 언어가 개발되었고, 개발환경도 사용자가 보다 쉽게 접근할 수 있도록 개발되었으나 여전히 많은 초보 학습자들은 프로그래밍 언어 학습을 어려워하고 있으며, 마찬가지로 교수자도 효과적인 프로그래밍 언어 교육을 위한 적합한 교수 학습 방법을 마련하지 못하고 있는 실정이다. 본 논문에서 학업성취 기반의 블렌디드 교육인 프로그래밍 언어 교육을 위한 교수 학습 모델을 설계하였다. 본 연구에서 설계한 교수 학습 모델을 2011년 2학기 강좌에 적용한 결과 학습자의 프로그래밍 언어 교육에 효과적인 것으로 나타났다.
고령화 사회로 진입하고 있는 지금, 시니어 세대에게는 새로운 디바이스나 IoT기술에 대한 사용자 접점은 매우 불편하다. 이를 개선하기 위하여 우리는 AI 기술 기반 지능형 시니어 도우미 음성인식 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 Cloud platform기반 API를 구현하여 머신러닝 처리 활용을 위한 데이터를 축적하며, 치매진단, 치매예방활동을 위한 콘텐츠를 제공하며,시니어 세대를 위한 챗봇 콘텐츠를 제공한다. 우리가 제안한 개념모델을 이용한 서비스를 API로 제공함으로서 시니어 세대에 대한 IoT기반 등 새로운 디바이스의 접근성 및 편리성을 증대하는 계기가 될 것으로 기대한다.
Purpose: This study was undertaken to identify the mediating effect of family strengths in the relationship between e-learning readiness and learning management system-based online education learning outcomes. Our results provide basic data for proposing strategies to increase online education learning outcomes of nursing students. Methods: A self-report questionnaire was surveyed by 133 nursing students who took online education using a learning management system at three nursing colleges in Daejeon, Jeonbuk, and Gyeongbuk. The mediating effect of family strengths in the relationship between the e-learning readiness of the subject and online education learning outcomes, were analyzed by hierarchical multiple regression. Sobel test was performed to verify effectiveness of the pathway. Results: In the relationship between e-learning readiness and online education learning outcomes of nursing students, family strengths were determined to exert absolute mediating effect. Conclusions: Our results indicate that in order to improve e-learning readiness, the basic curriculum for nursing students should include web-based communication, cooperation, and the use of information technology, including interaction for online education. Improvements in family strengths can be achieved through home study activities, such as frequent conversations with members, monitoring achievements of the students, and sharing family leisure activities.
Flipped learning, which involves listening to lectures at home and performing dynamic group-based problem-solving activities in the classroom, is recently evaluated as a learner-centered teaching method, and interest and applications in engineering education are increasing. Therefore, this study aims to provide practical guidelines for successful application through empirical research analysis on the use of flipped learning in domestic engineering education. Through the selection criteria and keyword search, a systematic review of 36 articles was conducted. As a result of the analysis, flipped learning research in engineering education has increased sharply since 2016, focusing on academic journals and reporting its application cases and effects. Most of the research supported that flipped learning was effective not only for learners' learning activities(e.g., academic achievement, satisfaction, engagement, learning-flow, interaction), but also for individualized learning and securing sufficient practice time. It was often used in major classes with 15 to less than 50 students, especially in computer-related major courses. Most of them consisted of watching lecture videos, active learning activities, and lectures by instructors, and showed differences in management strategies for each class type. Based on the analysis results, suggestions for effective flipped learning management in future engineering education were presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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