This paper reviews the general education curriculum in engineering colleges which are accredited or prepare to be accredited in Korea. And it researches the relation of the learning outcome of general education and course assessment. Most of engineering colleges usually operate core curriculum. They provided engineering students few specific general education courses if anything. Engineering students evaluated the outcome of the general education courses less than major courses. It is necessary to develop new general education courses for engineer like as the management for engineering students or leadership program Also the faculties teaching the general education courses need to develop new learning method and materials, which help students to achieve soft skills.
Q-Learning, a representative algorithm of reinforcement learning, experiences repeatedly until estimation values about all state-action pairs of state space converge and achieve optimal policies. When the state space is high dimensional or continuous, complex reinforcement learning tasks involve very large state space and suffer from storing all individual state values in a single table. We introduce Q-Map that is new function approximation method to get classified policies. As an agent learns on-line, Q-Map groups states of similar situations and adapts to new experiences repeatedly. State-action pairs necessary for fine control are treated in the form of rule. As a result of experiment in maze environment and mountain car problem, we can achieve classified knowledge and extract easily rules from Q-Map
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.34
no.4
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pp.5-27
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2023
Gagné proposed nine instructional events, gain attention of the students, inform students of the objectives, stimulate recall of prior learning, present the content, provide learning guidance, elicit performance(practice), provide feedback, assess performance, enhance retention and transfer for effective teaching & learning practice. Gagné's theory is widely applied in various subjects because it increases student participation and allows classes to be developed systematically. The purpose of this study is to develop a lesson plans for the 'library and information life' subjects in middle school using Gagné's nine instructional events theory, conduct actual instructions, and verify its effectiveness. The research procedure was conducted as follows. Development of lesson plan that using Gagné's theory to Section III (Information Analysis and Interpretation) of 'Library and Information Life' in middle school. Actual instruction were conducted and student survey, peer teacher assessment, and instructor self-assessment were conducted. Based on the evaluation results, a elements to revise and improve the lesson plan was presented.
As one of the unsupervised learning neural network methods, self-organizing maps(SOM) are applied to various fields. It reduces the dimension of multidimensional data by representing observations on the low dimensional manifold. On the other hand, the minimal spanning tree(MST) of a graph that achieves the most economic subset of edges connecting all components by a single open loop. In this study, we apply the MST technique to SOM with subnodes. We propose SOM's with embedded MST and a distance measure for optimum choice of the size and shape of the map. We demonstrate the method with Fisher's Iris data and a real gene expression data. Simulated data sets are also analyzed to check the validity of the proposed method.
창원대학교 스마트융합 메카트로닉스 인력양성 사업단의 교육 목표는 1) 창조적 교육과정을 통한 지역거점 특성화, 2) 세계적인 수준의 경쟁력을 갖춘 기술 인력 양성, 3) 분석력, 창의력, 적응력 및 설계능력을 갖춘 능동적 기술인력 양성, 4) 시대의 환경변화를 선도하는 진취적 기술인력 양성, 5) 인재공급 및 취업률향상으로 정하였다. 이를 달성하기 위한 교육전략은 1) Major전문성(메카트로닉스심화, 공통실험교육 강화), 2) Global국제적감각(팀기반능력, 근접학문이해능력), 3) Creative지속성장 (Capstone Design, 현장적응교육)으로 정하였다. 따라서 메카트로닉스공통융합심화트랙 교육과정으로 기계, 전기전자제어, 신소재분야의 공통트랙으로 이론 30학점, 실험 6학점(16과목, 36학점)을 신설하여 운영하였다. 수강지도를 통한 교차이수권장 학생들의 자율선택기반을 조성하고, 현장적응교육, 캡스톤 디자인 2과목 7학점을 수강하도록 하였다. 학생의 본인주도 학습권을 인정하여 2학년 진학 시 학생본인직접 100% 자기 전공 선택 기회 제공하는 구조조정을 실하고, 타 전공 관련정보 상호교류, 학문간 통합교육, 조직의 유연성확보가 가능하도록 하였다. 교과목(정규/비정규)개편을 통해 개선된 현장 실무 형 내실화 교육의 실시하여 취업률을 향상시켰다. 따라서 창원대학교 신소재공학부는 기계, 전기전자에 관련된 기본소양을 의무적으로 학습하기 때문에 메카트로닉스 분야에서 필요한 신소재공학도를 육성하는 기반을 마련하였다.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.19
no.3
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pp.346-355
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2016
In this paper, we propose a method to analyze the clusters of RF threats emitting electrical signals based on collected signal variables in integrated electronic warfare environments. We first analyze the signal variables collected by an electronic warfare receiver, and construct a model based on variables showing the properties of threats. To visualize the distribution of RF threats and reversely identify them, we use k-means clustering algorithm and self-organizing map (SOM) algorithm, which are belonging to unsupervised learning techniques. Through the resulting model compiled by k-means clustering and SOM algorithms, the RF threats can be classified into one of the distribution of RF threats. In an experiment, we measure the accuracy of classification results using the algorithms, and verify the resulting model that could be used to visually recognize the distribution of RF threats.
We propose classifying the venture firms into four types of knowledge management. For this purpose, we collected questionnaire data from 101 venture firms listed in KOSDAQ, and applied a unsupervised neural network algorithm SOM to obtain four clusters representing knowledge management types-High Tech Type, Organizational Knowledge Type, Information Technology Type, and Beginner Type. Based on the results, we conclude that the venture firms listed in KOSDAQ should first know its own knowledge management type, and then apply appropriate strategies to take advantage of the knowledge management impacts on the competitiveness.
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.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2012.05a
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pp.160-163
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2012
시간관리는 자기조절관리의 중요한 요인으로 자리매김하면서 중요한 학습전략으로 채택되고 있다. 이에 따라, 최근까지 웹이나 스마트폰에서 시간을 관리하는 응용들이 많이 개발되고 있다. 하지만, 기존의 프로그램들을 본다면 현재와 과거를 기록하는 형식이 주를 이루었고 시간이 중심이었지 이를 공간과 함께 고려하지는 않았다. 하지만 본 연구는 웹을 기반으로 하여 시간과 공간을 함께 고려한 사용자 히스토리 기록과 미래를 설계할 수 있는 응용 프로그램을 개발한다. 본 연구에서는 미래도 함께 계획할 수 있게 구성되었고 시간과 함께 공간도 기록할 수 있다는 점에서 다른 기존의 프로그램 차별화를 이룬다. 또한, 학생들이 미래를 계획할 때 부모가 일방적으로 지도하는 것이 아니라 조언자로서의 역할을 하여 학생들과 상호작용을 할 수 있는 장점을 가진다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.04b
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pp.295-297
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2001
최근 생물 유전자 정보를 효과적으로 분석하기 위한 적절한 도구의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 백혈병 환자의 골수로부터 얻어낸 DNA Microarray 유전 정보를 분류하여 환자가 가지고 있는 암의 종류를 예측하기 위한 최적의 특징추출방법과 분류 방법을 찾고자 한다. 이를 위해 피어슨 상관관계, 유클리디안 거리, 코사인 계수, 스피어맨 상관관계, 정보 이득, 상호 정보, 신호 대잡음비의 7가지 특징 추출 방법을 사용하였으며, 역전과 신경망, 의사결정 트리, 구조 적응형 자기구성 지도, $textsc{k}$-최근접 이웃 등 가지의 기계학습 분류기를 이용하여 분류 실험을 하였다. 실험결과, 피어슨 상관관계와 역전파 신경망을 이용한 분류 방법이 97.1%의 인식률을 보임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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