A new speech recognition model, DLSMM(Dynamically Localized Self-organizing Map Model) and its effective training algorithm are proposed in this paper. In DLSMM, temporal and spatial distortions of speech are efficiently normalized by dynamic programming technique and localized self-organizing maps, respectively. Experiments on Korean digits recognition have been carried out. DLSMM has smaller Experiments on Korean digits recognition have been carried out. DLSMM has smaller connections than predictive neural network models, but it has scored a little high recognition rate.
미술영역 중 서예영역은 7차 교육과정으로 개편되면서 $3{\sim}5$학년 각 8시간, 6학년 6시간으로 한 단원씩 배당되어 6차에 비해 시간수가 11% 감소되었다. 그로 인하여 각 단계별 학습내용을 체계적으로 학습할 시간이 부족하며, 지도할 자료 부족과 자료제작의 어려움, 또한 학생 개인 수준 차이로 서예지도에 많은 어려움이 있다. 이러한 문제를 해결하고자 본 논문에서는 초등 미술과 서예영역의 교육과정을 분석하여 각 학년별 교과 내용의 효과적인 필법 자료를 단계별로 학습의 흐름에 맞추어 투입할 수 있도록 다양한 멀티미디어 자료들을 본 학습 자료와 심화 학습 자료를 재구성하거나 개발하여 적용하는 초등학생을 위한 웹 기반 서예교육 시스템을 설계하고자 한다. 이를 통해 서예 지도를 위한 교사들의 자료 준비와 부족에 대한 부담감이 줄고, 학생 개인차를 고려하여 자료를 투입할 수 있어 자기 학습력 신장을 엿볼 수 있으며, 학생 스스로도 서예에 대한 흥미도가 높아져 향상된 작품을 볼 수 있을 것이다.
This study aimed to analyse the effects of academic self-efficacy of beauty specialized high school students on learning flow and provide basic data needed for their learning instruction. For the purpose, this study surveyed 327 students of beauty specialized high schools located in B metropolitan city and N city. The responses were analysed with the use of the SPSS WIN 21.0. The results are presented as follows: Academic self-efficacy had a significant effect on learning flow and in particular, self-control efficacy and task difficulty preference were important factors. Based on the results above, it is suggested that teachers should present data that is properly converged by techniques and academic knowledge according to levels and steps so that students can have experiences of academic achievements and be encouraged to have higher self-efficiency.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2011.01a
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pp.137-140
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2011
시설의 안전성 평가에 대한 연구는 안전성에 영향을 주는 데이터를 정량화하여 획일적인 자동 수행하는 안전관리가 주를 이루고 있다. 이와 달리 자율수행은 수집 된 상황 정보나 상태 데이터를 이용하여 안전성을 예측하고 사고 위험성을 경보하여 사고를 예방 할 수 있다. 본 연구에서는 다양한 시설물 중에서 가스배관의 부식에 대한 판단을 위해서 신경망의 대표적 비지도학습인 자기조직화지도를 적용한다. SOM의 적용에서는 주변효과를 보완하기 위해서 관계적관점지도로 맵을 구성한다. 학습 할 데이터는 가스배관의 방식전위이다. 배관의 부식상태를 확인하기 위하여 수집 된 데이터인 방식전위에는 부식에 대한 위험요인이 내재되어 있다. 학습 후 새로운 데이터가 입력되면 각 상태 군집의 중심뉴런과 맵핑된 뉴런의 유사도를 측정하여 배관의 부식상태를 결정한다. 제안 된 방법으로 판단 된 결과를 기존에 사람이 판단한 결과와 비교하여 검증한다. 이를 통해 배관의 부식상태를 자율적이고 신속하게 판단하여 지능화 된 가스배관 관리로 활용한다.
Though it has been known that self-efficacy is a predictor to the successful L2 learning, the majority of studies on self-efficacy cases were targeted at secondary school students. This paper aims to explore the effects of the intermediate college students' essay writing experiences on their English self-efficiency. For this purpose, pre and post course surveys were conducted on a hundred or so freshmen who took intermediate college English classes which focused on improving English reading and writing skills. Interviews with teachers were also conducted in order to find out whether the differences of their teaching styles had any meaningful impact on their students' self-efficacy. Paired t-test was run on the responses of the post-questionnaire to identify any differences in the self-efficacies of the students before and after taking the classes, and the one-way ANOVA was conducted to find out whether the different instruction types had any significant impact on the differences. The results of the both analyses confirmed the differences of self-efficacies by the two predictors at a statistically significant level. Based on the findings of this paper, various types of writing assignments and efficient procedures of teachers' feedback need to be developed further in order to design and run an effective college English course which can contribute to enhancing self-efficacy of students.
초등학교 어린이들의 글쓰기 자료를 수집하여 분석한 결과 각 학년마다 공통적으로 오류를 범하는 글자가 있었다. 수업시간 또는 수업 후에 개개의 어린이들에게 맞춤법지도를 하고 올바른 한글 사용법을 가르쳐야 하겠지만 여건상 모든 어린이들을 상대로 지도한다는 것은 사실상 어렵다. 따라서 공통적으로 오류를 범하는 글자를 조사하고 올바른 표현법으로 수정하여 학습자료로 제작하면 맞춤법 지도에 특별한 시간을 할애하지 않더라도 학습자 개개인이 개별학습용으로 사용할 수 있다. 본 연구의 목적은 웹을 이용하여 올바른 한글 맞춤법에 대하여 인터넷과 컴퓨터라는 공간에서 시간과 공간의 제약을 받지 않고 상호작용이 가능하도록 구현하여 한글맞춤법 학습활동이 자기 주도적으로 이루어지도록 하는데 있으며 나아가 올바르게 한글을 사용하도록 태도를 형성하는데 있다.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.9
no.2
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pp.231-241
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2005
There are two main purposes in learning map in the subject of social studies in understanding the map itself and growing the ability of construing connection and situation and reasoning by applying the map. However, the map learning leans to understanding the map itself in existing materials. Although there is an interaction between learners and the context, there is hardly any interaction between learners or between teachers. Therefore, this paper designs and implements the web-based map learning system using the constructivism to make the cooperative study possible through the interaction and to be able to teach the map learning based on learners. The characteristics of the system suggested in this paper are as below. First, learners study the basic factors of the map by themselves and enable them to give feedbacks after the evaluation. Also, it embodies to evaluate the context of study as a multiple question after studying the whole thing. Second, the participation is induced by bringing the interests of learners based on the web and the interaction between teacher and learner as well as between learners is strengthened by the bulletin board and chatting function. Third, the study of utilizing map is embodied by means of applying the study model of solving problems and suggesting useful tasks.
자기 주위의 상황과 그 물체에 대한 직감(intutive feeling)을 뜻하는 공간감각은 수학교육의 기본적인 구성요소로서, 수학과 과학에서 다른 영역을 공부하기 위한 도구로 사용될 수 있고, 주위의 구조와 대칭성을 볼 수 있게 도우며, 모든 수학에서 창의적 사고를 지원한다. 우리나라에서도 2000학년도부터 연차적으로 실시되는 제 7차 수학과 교육과정의 도형여역에 ‘공간감각 기르기’를 신설하여 그 중요성을 강조하였다. 따라서, 본 논문에서는 미국의 공간감각 지도의 변천과 우리나라 제 7차 교육과정의 공간감각 영역의 학습 내용을 비교, 우리나라 7차 교육과정의 공간감각영역의 학습내용을 살피고, 현행 7차 교육과정에 의거 초등학교 2학년의 공간감각 영역의 교수 ${\cdot}$ 학습과정을 실제 적용, 이후 아동의 학습 추이를 살펴봄으로써, 앞으로 우리나라 초등학교 아동의 공간감각 형성을 위한 여러 가지 지도방법을 제시하고자 한다. 결론 및 제언에서는 이러한 수업으로 얻어진 결과를 토대로 하여 제 7차 교육과정에서 공간감각 영역의 적용에 대한 시사점을 몇 가지 기술하였다.
The problem of poor learning has been a subject that has been constantly raised in the educational field since the mid 20th century. Therefore, this study classified the components of self - regulated learning into cognitive - control, motive - control, and behavior - control strategies, and examined the effects of self - regulated learning on internal value, self - efficacy, curiosity, and self - confidence. The study was conducted on university students who participated in the program for the study of depression in A university in Changwon city. The results showed that self - regulated learning factors had a positive effect on learning motivation. Second, the learning adjustment factors have a positive effect on self - efficacy. Finally, learning control factors have a positive effect on curiosity and self - confidence. Through this study, we confirmed that a comprehensive guidance system considering interaction is needed because various factors act integrally in the learning process. As a concrete method, it is imperative to develop a learning counseling program that can enhance the motivation level by referring to cognitive, synchronous, and behavioral factors.
Based on Artificial Intelligence technology, AI-enabled warfare is expected to become the main issue in the future warfare. Natural language processing technology is a core technology of AI technology, and it can significantly contribute to reducing the information burden of underrstanidng reports, information objects and intelligences written in natural language by commanders and staff. In this paper, we propose a Language model-based Multi-source Information Integration (LAMII) framework to reduce the information overload of commanders and support rapid decision-making. The proposed LAMII framework consists of the key steps of representation learning based on language models in self-supervsied way and document integration using autoencoders. In the first step, representation learning that can identify the similar relationship between two heterogeneous sentences is performed using the self-supervised learning technique. In the second step, using the learned model, documents that implies similar contents or topics from multiple sources are found and integrated. At this time, the autoencoder is used to measure the information redundancy of the sentences in order to remove the duplicate sentences. In order to prove the superiority of this paper, we conducted comparison experiments using the language models and the benchmark sets used to evaluate their performance. As a result of the experiment, it was demonstrated that the proposed LAMII framework can effectively predict the similar relationship between heterogeneous sentence compared to other language models.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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