최근 동작 및 행동 인식에 대한 연구가 활발하다. 특히, 센서가 소형화되고 저렴해지면서 그 활용을 위한 관심이 증가하고 있다. 기존의 많은 행동 인식 연구에서 사용되어 온 정적 분류 기술 기반 동작 인식 방법은 연속적인 데이터 분류 기술에 비해 유연성 및 활용성이 부족할 수 있다. 본 논문에서는 연속적인 데이터의 패턴 분류 및 인식에 효과적인 확률적 추론 기법인 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model)과 사전 지식 없이도 자동 학습이 가능하며 의미 깊은 궤적 패턴을 클러스터링하고 효과적인 양자화가 가능한 자기구성지도(Self Organizing Map)를 이용한 동작 인식 기술을 소개한다. 또한, 그 유용성을 입증하기 위해 실제 가속도 센서를 이용하여 다양한 동작에 대한 데이터를 수집하고 분류 성능을 분석 및 평가한다. 실험에서는 실제 가속도 센서를 통해 수집된 숫자를 그리는 동작의 성능 평가 결과를 보이고, 행동 인식기 별 성능과 전체 인식기별 성능을 비교한다.
패턴 인식 분야에서 다중 분류기 시스템은 여러 분류기의 결과들을 조합하여 전체 성능을 항상 시키는 시스템이다. 다중 분류기를 사용함으로써 단일 분류기 보다 더 나은 결과를 얻을 수 있음은 이미 널리 알려진 사실이다. 서로 다른 구조를 갖는 분류기들은 상호 보완적인 정보를 제공하기 때문에 각 분류기마다 입력 공간에 대해서 지역적으로 좋은 성능을 갖는다. 본 논문에서는 지역적으로 가장 좋은 성능을 보이는 분류기 선택 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 주어진 입력 공간에 비해 각 분류기들을 학습하는 과정에서 자기조직화지도를 생성하고 각 노드별로 평가함으로써 입력이 주어지면, 해당 노드에서 가장 성능이 좋은 분류기를 선택하여 전체 성능을 향상시키는 시스템이다.
GPS(global position system)은 특별한 표식이 없는 외부환경에서 위치 측정을 위한 가장 좋은 가능성을 보여주고 있다 그러나 현재 GPS의 오차에 의해서 위치 측정은 불가능하다. 또한 속도가 느린 이동로봇의 방향정보를 얻는 것도 힘들다. 본 논문에서는 지자기 센서를 이용하여 이동로봇의 방향정보를 이용하고 이동로봇의 인코더와 GPS를 이용하여 보다 정밀한 위치 측정이 가능하게 하였다. 이를 바탕으로 이동로봇의 지도를 작성하고 이동로봇의 안전한 경로를 신경망을 이용하여 학습하여 고장이나 충돌회피에 의해 이동로봇이 위험한 경로로 이동하는 것을 사전에 방지하였다. 또한 지도와 획득한 위치정보를 바탕으로 특정위치에서 임무를 수행함으로써 이동로봇이 외부환경에서의 방범활동이나 산업현장에 적용될 수 있음을 보이고자 한다.
The necessity of diagnosis of the rotating machinery which is widely used in the industry is increasing. Many research has been conducted to manipulate field vibration signal data for diagnosing the fault of designated machinery. As the pattern recognition tool of that signal, neural network which use usually back-propagation algorithm was used in the diagnosis of rotating machinery. In this paper, self-organizing feature map(SOFM) which is unsupervised learning algorithm is used in the abnormal vibration diagnosis of rotating machinery and then learning vector quantization(LVQ) which is supervised teaming algorithm is used to improve the quality of the classifier decision regions.
본 논문에서는 생체인식 분야 중 얼굴인식의 검색 정확성 향상 및 검색 시간을 단축하기 위한 단계로 인종별 얼굴영상 데이터베이스에 대한 군집화 기법을 연구하였다. 우선, 일반적으로 얼굴 및 이미지 검색에 사용되는 다양한 특징을 추출하고, 추출한 다차원의 특징 데이터들로부터 다 인종 얼굴 데이터를 유사한 인종별로 정확하게 군집화 하기 위해 최적의 특징벡터를 자동으로 선택 할 수 있는 방법을 제안하였다. 군집결과 분석을 위해 자기 조직화 지도 모형을 이용하였는데, 이는 2차원 분석 및 가시화에 유용하며, 학습 후 코드북벡터를 사용하여 유사한 의미간의 거리부터 검색할 수 있는 특징을 가지고 있다. 특징추출에 관한 실험결과 인종별 구분을 위한 특징벡터로는 웨이블릿 주파수 성분(lowpass 성분)과 CbCr 특징벡터가 인종별 군집화에 가장 유용한 특징으로 선택되었으며. 추출된 특징을 바탕으로 semantic map을 구성하여 제안방법의 효율성을 제시하였다.
The purposes of this study are to explain and identify the frame of structural relations of learning orientation, self-efficacy, learning transfer and job performance of farmers who participated in the strong and small farms education. This is an experimental research with the data collected from 495 farmers who have taken the farm education. Based on the collected data, the study conducted a structural equation modeling(SEM) to confirm the validity and analyze the structural relations of the suggested model. Using measured and latent variables drew from the analyses, the study set a structural equation model and tested the model by analysis of the structural equation modeling with AMOS 18.0. The results found from the empirical analysis can be summarized as follows. 1) Learning orientation and self-efficacy positively influenced job performance through learning transfer. 2) The hypothesis that learning orientation would have direct impact on job performance was not supported. 3) The strong and small farms education is useful to expand learning transfer and to enhance job performance. So, government policy support has to reinforce learning support on farmers in order to achieve high performance of learning and job management through farm educations.
교육인적자원부는 정보통신기술 활용 교육을 주도해 나가는데 가장 중심이 되는 교사의 정보통신기술 활용 능력을 신장시키기 위해 다양한 방안들을 수립하여 추진하고 있다. 그러나 현재 시행되고 있는 교사의 정보통신기술 활용 능력 신장에 관한 대부분의 노력들은 정보통신기술을 교육활동에 효과적으로 활용할 수 있는 능력보다는 기술 소양 능력에 중점을 두고 있다. 본 연구에서는 교사의 정보통신기술 활용 능력에 관한 국내 외의 평가 도구를 비교 분석하고 각 도구의 장점을 바탕으로 교사의 정보통신기술 활용 능력 자기 평가 도구를 개발하였다. 본 평가 도구를 통해 실제 교수-학습 활동 지도 능력과 정보통신기술 활용 능력을 총체적으로 통합한 평가가 이루어질 수 있을 것이다.
본 연구는 독서수준에 따른 단계별 학습만화 이용행태가 학습능력에 미치는 영향에 대해 독서수준이 다양한 학생들을 대상으로 질적 연구방법을 통해 조사 분석하였다. 학생들은 학습만화 반복읽기 과정에서 독서수준에 따라 동일주제의 단계별 학습만화를 이용하는 행태를 보였다. 이러한 학습만화 이용행태는 관련 주제의 일반도서 읽기로의 전이를 돕고, 학습만화가 교과단원의 이해를 위한 참고서 역할을 함으로써 학습능력에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 학습만화를 이용한 자기주도적 학습법과 학습만화 읽기 개선을 통한 효율적인 독서지도안이 개발되기를 기대한다.
사전 학습을 기반으로 하는 BERT계열의 모델들이 다양한 언어 및 자연어 처리 태스크들에서 뛰어난 성능을 보이고 있지만, masked language model의 경우 입력 문장의 15%만 마스킹을 함으로써 학습 효율이 떨어지고 미세 조정 시 마스킹 토큰이 등장하지 않는 불일치 문제도 존재한다. 이러한 문제를 효과적으로 해결한 ELECTRA는 영어 벤치마크에서 기존의 언어모델들 보다 뛰어난 성능을 보여주었지만 한국어에 대한 관련 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 ELECTRA를 한국어 코퍼스에 대해 학습시키고, 다양한 한국어 자연어 이해 태스크들에 대해 실험을 진행한다. 실험을 통해 ELECTRA의 모델 크기별 성능 평가를 진행하였고, 여러 한국어 태스크들에 대해서 평가함으로써 ELECTRA 모델이 기존의 언어 모델들보다 좋은 성능을 보인다는 것을 입증하였다.
본 본 연구는 "4-H청소년 서울현장체험학습"프로그램의 효과성을 분석하는데 목적을 두고 수행되었다. 본 연구에서는 청소년수련활동인증제에서 인증된 청소년 수련활동프로그램의 효과성을 측정하기 위해 개발한 "청소년 인증수련활동의 효과성 측정도구"가 활용되었다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, "4-H청소년 서울 현장체험학습"은 글로벌리더십, 교류의 적극성, 세계(지역)문화의 이해 등 교류 활동으로서의 효과성과 관련된 모든 영역에서 정적인 효과성을 나타내었다. 둘째, "4-H청소년 서울현장체험학습"은 자신감, 도전정신, 성취동기, 공동체 리더십 등 모험개척활동으로서의 효과성과 관련 모든 영역에서 정적인 효과성을 나타내었다. 셋째, "4-H청소년 서울현장체험학습"은 문제해결능력, 도덕성, 타인존중, 자기존중 등 자기계발활동으로서의 효과성과 관련된 모든 영역에서 정적인 효과성을 나타내었다. 넷째, "4-H청소년 서울현장체험학습"은 자기효능감, 자율성에서 정적인 효과성을 나타내는 반면, 탐구심에서는 정적인 효과성을 나타내지 않았다. 마지막으로 후속연구를 위한 제언을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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