• Journal of Broadcast Engineering
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• v.21 no.5
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• pp.739-748
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• 2016

This study quantitatively measured the impact of blended learning with smart devices for learning satisfaction. It is targeted in specialized domestic company with IT Service which build smart learning systems and utilize for employee training. Specifically, it empirically analyzed that learning attitude(Self-efficacy, Self-innovativeness, Perceived usefulness, Perceived ease of use) with smart devices affect acceptance of smart learning and offline face-to-face learning satisfaction. As a result, the learning attitude of the smart learning gave a positive effect on the acceptance of the smart learning and then acceptance of the smart learning gave a positive effect on offline face-to-face learning satisfaction. Additionally learning the attitude of the smart learning even gave a positive impact, as well as the acceptance of smart learning experience in offline training. It imply that this variables of smart-learning attitude affect the self-directed learning and positive learning experience.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2003.10d
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• pp.163-169
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• 2003

현재의 질의응답 시스템은 TREC(Text Retrieval Conference) 질의집합에 대해 최대 80% 정도의 응답 성공률을 보이고 있다. 하지만 질의 유형에 다라 성능의 많은 차이가 있으며, 인과관계에 대한 질의에 대해서는 매우 낮은 응답 성공률을 보이고 있다. 본 연구는 인접한 두 문장 혹은 두 문장 혹은 두 명사구 사이에 존재하는 인과관계를 추출하고자 한다. 기존의 명사구 간 인과관계 추출 연구에서는 인과관계 단서구문과 두 명사구의 의미를 주요한 정보로 사용하였으나, 사전 미등록어가 사용되었을 때 올바른 선택을 하기 어려웠다. 또한, 학습 코퍼스에 대한 인과관계 부착과정이 선행되어야 하며, 다량의 학습자료를 사용하기가 어려웠다. 본 연구에서는 인과관계 명사구 쌍에서 추출된 어휘 쌍을 기존의 단서구문과 같이 사용하는 방법을 제안한다. 인과관계 분류를 위해 나이브 베이즈 분류기를 사용하였으며, 비지도식 학습과정을 사용하였다. 제안된 분류 모델은 기존의 분류 모델과 달리 사전 미등록어에 의한 성능 저하가 없으며, 학습 코퍼스의 인과관계 분류 작업이 선행될 필요 없다. 문장 내 명사구간의 인과관계 추출 실험 결과 79.07%의 정확도를 얻었다. 이러한 결과는 단서구문과 명사구 의미를 이용한 방법에 비해 6.32% 향상된 결과이며, 지도식 학습방식을 통해 얻은 방법과 유사한 결과이다. 또한 제안된 학습 및 분류 모델은 문장간의 인과관계 추출에도 적용가능하며, 한국어에서 인접한 두 문장간의 인과관계 추출 실험에서 74.68%의 정확도를 보였다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.16 no.5
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• pp.3121-3130
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• 2015

The purpose of this study was to suggest application of Course Embedded Assessment (CEA) for program outcome in nursing education through literature & Office of Assessment web site reference review on concept, advantage, disadvantage, process, measure, tool and precaution. The process of CEA is program outcome, calculate weight of program outcome, embed program outcome in curriculum, development a rubric for CEA, assessment, analysis the result and achievement, feedback loop. CEA is vary useful to proof the student personal achievement and program quality improvement.

• Journal of Christian Education in Korea
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• v.61
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• pp.203-232
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• 2020

The purpose of this study was to analyze various factors that influence the academic life of students through a theoretical review. As a result of the analysis, sub-factors were derived to diagnose the factors. From the study's findings, principles and models for developing learning status diagnosis tools were designed. The study first, based upon the competencies of university students, university life, students' low academic achievement, and academic probation studies, confirmed what factors affect student learning and from them derived a set of sub-factors. The setting dimension was divided into psychology, learning, and career factors, while also including a factor of faith for Christian university students. Next, in the draft model, sub-factors were constructed for each factor: faith maturity and faith training in the faith factor, positive thinking, emotion regulation, and self-esteem in the psychology factor, self-directed learning ability, learning motivation, and learning strategies in the learning factor, and career reflection, career exploration, career management, and career barriers in the career factor. By using the Delphi method, the final model of learning status diagnosis was confirmed. As a result, we completed the model comprised of nine sub-factors in four parts. A follow-up study should be conducted that examines learning status diagnosis tools development research.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.135-135
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• 2018

한강의 잠수교는 평상시에는 사람과 차의 통행이 가능하나 예측수위가 5.5m일 경우, 보행자통제, 6.2m일 경우, 차량통제를 실시한다. 잠수교는 국토교통부의 홍수예보 지점은 아니지만 그 특수성으로 인해 정확한 홍수위 예측을 통해 선행시간을 확보할 필요가 있다. 일반적으로 하천 홍수위 예측을 위해서는 강우-유출 모형과 하도추적을 위한 수리모형을 결합한 모델링이 요구되나 잠수교는 하류부 조위로 인한 배수 및 상류부 팔당댐 방류량의 영향을 받아 물리적 수리 수문모형의 구축이 상당히 제약적이다. 이에 본 연구에서는 딥러닝 오픈 라이브러리인 Tensorflow 기반의 LSTM 심층신경망(Deep Neural Network) 모형을 구축하여 잠수교의 수위예측을 수행한다. LSTM 모형의 학습과 검증을 위해 2011년부터 2017년까지의 10분단위의 잠수교 수위자료, 팔당댐의 방류량과 월곶관측소의 조위자료를 수집한 후, 2011년부터 2016년까지의 자료는 신경망 학습, 2017년 자료를 이용하여 학습된 모형을 검증하였다. 민감도 분석을 통해 LSTM 모형의 최적 매개변수를 추정하고, 이를 기반으로 선행시간(lead time) 1시간, 3시간, 6시간, 9시간, 12시간, 24시간에 대한 잠수교 수위를 예측하였다. LSTM을 이용한 1~6시간 선행시간에 대한 수위예측의 경우, 모형평가 지수 NSE(Nash-Sutcliffe Efficiency)가 1시간(0.99), 3시간(0.97), 6시간(0.93)과 같이 정확도가 매우 우수한 것으로 분석되었으며, 9시간, 12시간, 24시간의 경우, 각각 0.85, 0.82, 0.74로 선행시간이 길어질수록 심층신경망의 예측능력이 저하되는 것으로 나타났다. 하천수위 또는 유량과 같은 수문시계열 분석이 목적일 경우, 종속변수에 영향을 미칠 수 있는 가용한 모든 독립변수를 데이터화하여 선행 정보를 장기적으로 기억하고, 이를 예측에 반영하는 LSTM 심층신경망 모형은 수리 수문모형 구축이 제약적인 경우, 홍수예보를 위한 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.26 no.4
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• pp.11-18
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• 2021

We propose a method that combines learning in a virtual environment and a real environment for indoor autonomous driving through reinforcement learning. In case of learning only in the real environment, it takes about 80 hours, but in case of learning in both the real and virtual environments, it takes 40 hours. There is an advantage in that it is possible to obtain optimized parameters through various experiments through fast learning while learning in a virtual environment and a real environment in parallel. After configuring a virtual environment using indoor hallway images, prior learning was carried out on the desktop, and learning in the real environment was conducted by connecting various sensors based on Jetson Xavier. In addition, in order to solve the accuracy problem according to the repeated texture of the indoor corridor environment, it was possible to determine the corridor wall object and increase the accuracy by learning the feature point detection that emphasizes the lower line of the corridor wall. As the learning progresses, the experimental vehicle drives based on the center of the corridor in an indoor corridor environment and moves through an average of 70 steering commands.

• Communications of Mathematical Education
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• v.21 no.3
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• pp.467-482
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• 2007

In this paper, we surveyed the attitudes of engineering students in 6 universities in Chungcheong area to mathematics by 5-scale degrees and performed a comparative analysis of the results. The results revealed a number of meaningful points which should be applied to college mathematic education. On the basis of the results of the analysis, we made the following suggestions; 1) It is necessary to pay much attention to the students who have insufficient math ability 2) Special teaching methods are required for Freshman engineering students 3) Practical teaching strategies should be developed for engineering students that are based on the research on their math background 4) We should develop more materials in the area of mathematical concept image 5) More attention should be paid to the relation between math concepts and engineering concepts. Besides the above suggestions, we proposed that more research about students' math background and attitudes should be conducted for more efficient college math education.

• Communications of Mathematical Education
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• v.8
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• pp.303-315
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• 1999

지금까지 수학 교수-학습 방법에 관한 많은 연구가 선행되었으나 우리 교육의 현실에 비추어 현장 수업에 적용하기에는 많은 어려움이 있었다. 수학 교사들이 수업에 임할 때 겪는 가장 큰 어려움은 어떻게 하면 학생들이 수학에 흥미를 느끼고 수학의 유용성을 스스로 깨닫게 할 수 있을까 하는 문제일 것이다. 컴퓨터를 활용하여 기하수업을 구성적으로 만드는 역동적 기하학습 도구인 GSP를 이용하여 중학수학에 관한 여러 연구가 선행되어 왔지만 현행 교육여건상 고등학교 교육현장의 수학수업에 컴퓨터의 활용은 다소의 어려움이 있다. 따라서 본 고는 이러한 측면에서 고교수학에서의 GSP를 활용 할 수 있는 교수-학습 자료를 Polya의 현대적 발견술에 의하여 소개 하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Society of Information Technology Applications Conference
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• 2006.06a
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• pp.232-249
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• 2006

e-learning은 오프라인 교육에 비해 시간과 공간의 제한을 받지 않고, 반복학습이 가능하며, 비용이 저렴하다. 그러나 이러한 장점에도 불구하고 1990년대 말 도입되어 6년 이상 경과되었으나 아직 널리 보급되지 않고 있다. 본 연구에서는 e-learning이 갖는 다양한 장점에도 불구하고 왜 채택이 저조한가에 대한 원인을 찾고, 보급을 확산시킬 방안을 찾는데 목적이 있다. 이를 위해 e-learning 채택에 대한 선행연구를 검토하고 e-learning 채택자와 미채택자에 대한 인터뷰를 수행하였다. 결과적으로 유용성, 지속성: 재미, 반복성, 비용, 접근성, 학습동기, 즉시성 요인이 e-learning 채택에 영향을 미친다는 연구모델을 도출하였다 여기서 비용과 접근성은 기존 선행연구들과 반대의 가설을 제시하였다. 즉, e-learning은 오프라인에 비해 비용이 저렴하기 때문에 그리고 반복해서 학습할 수 있기 때문에 학습을 미루게 되어 오히려 채택을 저해한다는 것이다. 다중회귀분석을 통해 검증한 결과 즉시성은 채택되지 않았고, 비용이 저렴하기 때문에 그리고 반복해서 학습할 수 있기 때문에 e-learning을 채택하게 된다고 나타나, 본 연구의 가설은 성립되지 않고 기존 연구가설이 타당한 것으로 나타났다. 본 연구의 대상이 e-learning을 사용해본 경험이 비교적 많지 않은 사람을 대상으로 하였기 때문에 나타난 결과라 생각된다. 향후 e-learning을 6개월 이상 사용해본 사람들을 대상으로 연구해 볼 필요가 있다고 생각된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06a
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• pp.125-127
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• 2012

IT기술의 발달과 함께 학습자의 학습 성향, 능력, 환경 등을 인지하고 그에 적절한 서비스가 가능한 지능형 교육 시스템이 많은 관심을 받고 있다. 학습자에게 지능적이고 개인화된 서비스를 위해서는 학습자를 인지하기 위한 작업이 선행되어야 하며, 이 인지과정을 위해서는 학습자의 학습 과정에서 발생한 데이터를 수집하고 분석하게 된다. 하지만, 수집된 데이터가 학습자의 일관되지 못한 행위나 예측하지 못한 학습 성향을 포함하고 있다면, 그 결과를 신뢰하기 어렵다. 본 논문에서는 학습자에게서 수집된 데이터를 SVDD를 이용하여 가중치를 부여하고, 그 값을 인지과정에 활용한다. 실험에서는 홈 인테리어 교육 컨텐츠 기반에 학습자의 학습 행위에 대한 학습 성향을 진단하기 위해 DOLLS-HI를 이용하였고, 수집된 학습자의 데이터를 분석하여 전통적인 분석 방법 대비 제안하는 방법의 유효함을 확인하였다.