• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.7 no.5
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• pp.23-32
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• 2004

Many web-based learning systems have been developed and used widely. Most of the researches on web-based learning systems assume learners' active participation in the learning activity. However, learners do not always actively participate in the learning. This paper presents a novel self-regulated learning strategy to create a learning environment that encourages learner's active participation. We have derived sub-strategies that can be implemented as a web-based system. The derived sub-strategies have been implemented as an advanced web-base system and are verified by an empirical study.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.5 no.2
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• pp.301-310
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• 2004

The Current 7th Curriculum for Computer Education emphasized the class of practice oriented, student oriented. But it is very hard because of many students, poor environments, insufficiency of the teaching model. So ADPM will gives our help. a ADPM based practical class using ebook synchronized with video files give a little student's wating time for answering, much student's learning efficiency, much student's voluntary learning custom, a individualized learning. And this study developed the prototype to support the ADPM. This prototype will make up for the weak points in authoring systems, which they are a wizard type program, capturing video file, synchronizing video files. And it will improve a practical class.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.229-229
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• 2023

강화학습은 에이전트(agent)가 주어진 환경(environment)과의 상호작용을 통해서 상태(state)를 변화시켜가며 최대의 보상(reward)을 얻을 수 있도록 최적의 행동(action)을 학습하는 기계학습법을 의미한다. 최근 알파고와 같은 게임뿐만 아니라 자율주행 자동차, 로봇 제어 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 상수도관망 분야의 경우에도 펌프 운영, 밸브 운영, 센서 최적 위치 선정 등 여러 문제에 적용되었으나, 설계에 강화학습을 적용한 연구는 없었다. 설계의 경우, 관망의 크기가 커짐에 따라 알고리즘의 탐색 공간의 크기가 증가하여 기존의 최적화 알고리즘을 이용하는 것에는 한계가 존재한다. 따라서 본 연구는 강화학습을 이용하여 상수도관망의 구성요소와 환경요인 간의 복잡한 상호작용을 고려하는 설계 방법론을 제안한다. 모델의 에이전트를 딥 강화학습(Deep Reinforcement Learning)으로 구성하여, 상태 및 행동 공간이 커 발생하는 고차원성 문제를 해결하였다. 또한, 해당 모델의 상태 및 보상으로 절점에서의 압력 및 수요량과 설계비용을 고려하여 적절한 수량과 수압의 용수 공급이 가능한 경제적인 관망을 설계하도록 하였다. 모델의 행동은 실제로 공학자가 설계하듯이 절점마다 하나씩 차례대로 다른 절점과의 연결 여부를 결정하는 것으로, 이를 통해 관망의 레이아웃(layout)과 관경을 결정한다. 본 연구에서 제안한 방법론을 규모가 큰 그리드 네트워크에 적용하여 모델을 검증하였으며, 고려해야 할 변수의 개수가 많음에도 불구하고 목적에 부합하는 관망을 설계할 수 있었다. 모델 학습과정 동안 에피소드의 평균 길이와 보상의 크기 등의 변화를 비교하여, 제안한 모델의 학습 능력을 평가 및 보완하였다. 향후 강화학습 모델을 통해 신뢰성(reliability) 또는 탄력성(resilience)과 같은 시스템의 성능까지 고려한 설계가 가능할 것으로 기대한다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2006.01a
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• pp.267-275
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• 2006

과학교육의 특성상 가장 효과적인 교수 방법은 직접 실험하고, 탐구, 체험 학습을 하는 것이나 시간적, 공간적 제약, 환경 여건, 비용 등을 고려해 볼 때 항상 직접 체험 학습 환경을 제공해 주기는 어렵다. 또한 '지구과학' 영역의 학습은 교실이나 실험실에서 지도하기 어려운 문제점이 있고, 학습 내용들이 본질적으로 가지고 있는 초실험적인 내용이 많아 교수 학습과정에서 많은 어려움을 겪고 있는 실정이다. 이러한 제한점이 많은 초등학교 과학과 '지구과학' 영역에 대하여 직접 탐구하고 체험할 수 있는 환경과 가까운 멀티미디어 웹 기반 코스웨어를 설계 개발하여 이러한 어려움을 보완한다면 과학 교육의 학습 효과를 더욱 높일 수 있을 것이다. 이에 본 연구에서는 과학과의 지구과학 영역 중 기상 교육을 위한 웹 코스웨어를 설계 개발하여 수업현장에 적용해보고자 한다. 본 연구에서 제시한 웹 코스웨어 학습 프로그램은 단지 디스플레이 형식의 자료에서 벗어나 여러 가지 그림, 소리, 동영상 등의 애니메이션 자료를 제시함은 물론 아동들이 직접 컴퓨터를 조작함으로써 학습목표에 보다 쉽고 재미있게 도달할 수 있도록 제작하여 과학과 교수 학습 방법의 개선을 꾀하고, 학습자들의 과학적 사고력 발달을 도모하고자 한다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.10 no.6
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• pp.125-130
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• 2010

Cooperative learning is a successful teaching strategy in which small teams, each with students of different levels of ability, use a variety of learning activities to improve their understanding of a subject. Each member of a team is responsible not only for learning what is taught but also for helping teammates learn, thus creating an atmosphere of achievement. In this study, we have propose an english, math education program to the children of elementary school and cooperative learning program technique was applied to implement the program. By cooperative learning program, learners will be performed at the same time learning cooperatively. Finally, we have implement a prototype of cooperative learning program and take a usability test with elementary school children. A complementary team to score and mixed was found to be most effective.

• Journal of Software Assessment and Valuation
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• v.15 no.1
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• pp.43-53
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• 2019

BigCloneBench has recently been used for performance evaluation of code clone detection tool using machine learning. However, since BigCloneBench is not a benchmark that is optimized for machine learning, incorrect learning data can be created. In this paper, we have shown through experiments using machine learning that the set of Type-4 clone methods provided by BigCloneBench can additionally be found. Experimental results using Tree-Based Convolutional Neural Network show that our proposed method is effective in improving BigCloneBench's dataset.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.11a
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• pp.213-216
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• 2019

영상 잡음 제거 알고리즘은 잡음으로 오염된 영상으로부터 잡음이 제거된 깨끗한 영상을 추정하여 복원하는 연구이다. 기존의 모델 기반 방법의 영상 잡음 제거 알고리즘은 영상을 복원하는 과정에서 최적화 문제를 풀어야 한다는 단점과 매개변수를 직접 선택을 해주어야 한다는 단점을 가진다. 본 논문에서는 딥러닝을 이용한 학습기반 방법의 영상 잡음 제거 연구를 소개한다. 먼저, 신경망의 구축을 위하여 신경망의 구성 요소는 Instance Normalization 과 컨볼루션 신경망을 이용한 모델을 제안하였고, 여러 연구 분야에서 좋은 성능을 보이는 U-Net 구조를 전체적인 구조로 차용하였다. 신경망의 학습을 위하여 DnCNN 에서 제안한 잡음을 학습하는 잔여 학습 기법을 채택하였고, 기존의 영상 잡음 제거 알고리즘의 단점인 결과 영상이 흐릿해지는 현상을 보완하기 위하여 생성적 적대 신경망 학습 방법을 적용하였다. 본 논문에서 제안한 신경망을 이용한 잡음 제거 영상의 결과가 기존의 연구 방법들 보다 인지적인 측면에서 좋은 결과를 보임을 확인하였다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2007.11a
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• pp.353-356
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• 2007

환경규제 강화와 화석연료에 대한 대안으로 신/재생에너지에 대한 관심이 고조 되고 있다. 그 중 하나인 풍력발전은 각국마다 풍황 조건과 정책에 의해 다양한 시장을 만들어 내고 있다. 본 연구는 해상풍력발전시스템의 투자 전망에 대하여 기존의 재무적 평가기법에 학습곡선효과를 가미하는 방법론을 제시하고자 하였다. NPV 등의 가치 평가기법이 할인된 현금흐름 분석을 하는 것이라면 이에 더하여 현금의 유출에 있어서 학습율을 반영한 원가를 반영하는 것이 제시하고자 하는 연구 방법론의 핵심이다. 해상풍력발전을 투자자 입장에서 모의 해본 결과 국내 풍력발전은 80% 학습율 수준 정도의 혁신적 개선 없이는 투자 타당성을 찾기 어려우며 이러한 현실적인 문제점을 정책적으로 보완해야 할 수 있는 것이 발전가격을 중심으로 하는 정부의 지원제도임을 제시 하였다.

• Review of KIISC
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• v.29 no.6
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• pp.67-74
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• 2019

기계학습 알고리즘을 이용한 다양한 분야에서의 활용사례들이 우리 사회로 점차 확산되어가며, 기계학습을 통해 산출된 모델의 오동작을 유발할 수 있는 공격이 활발히 연구되고 있다. 특히, 한국에서는 딥러닝을 포함해 인공지능을 응용한 융합분야를 국가적 차원에서 추진하고 있으며, 만약 인공지능 모델 자체에서 발생하는 취약점을 보완하지 못하고 사전에 공격을 대비하지 않는다면, 뒤늦은 대응으로 인하여 관련 산업의 활성화가 지연될 수 있는 문제점이 발생할 수도 있다. 본 논문에서는 기계학습 모델에서, 특히 심층 신경망으로 구성되어 있는 모델에서 발생할 수 있는 공격들을 정의하고 연구 동향을 분석, 안전한 기계학습 모델 구성을 위해 필요한 시사점을 제시한다. 구체적으로, 가장 널리 알려진 적대적 사례(adversarial examples) 뿐 아니라, 프라이버시 침해를 유발하는 추론 공격 등이 어떻게 정의되는지 설명한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.417-418
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• 2018

오늘날 SW 중심사회에서 컴퓨팅 사고력은 꼭 필요한 핵심역량으로 중요성이 강조되고 있으며, 이에 따라 2015 개정 교육과정에서는 소프트웨어(SW) 교육, 정보 교육을 강화하였다. 온라인 채점 시스템은 학생들이 문제해결 소스코드를 제출하면 이를 평가하고, 적절한 피드백을 제공하므로 자기주도적인 문제해결학습 경험과 프로그래밍 스킬을 향상시키는데 도움을 줄 수 있어 사용이 확대되고 있다. 그러나 채점시스템에 탑재된 문제들은 반구조화된 형태로 되어 있어 학생들이 컴퓨팅 사고단계 중 1단계인 문제공식화(추상화) 단계를 충분히 연습하지 못할 가능성이 있다. 본 논문에서는 이를 보완한 문제해결학습 학습모형을 제안하고, 논의한다.