본 연구는 벤처기업의 성과를 제고시키기 위하여 지식경영에 대한 지식중심문화와 협동학습의 영향을 파악하고자 문헌연구와 실증분석을 수행하였다. 지식이 경쟁우위의 핵심역량이 되어 가고 있는 지식경제하에서 기업 조직 성공의 관건은 지식경영을 선도할 구성원들의 자율성과 풍토가 마련된 가운데 효율적인 학습을 위한 협동적 분위기가 적실히 요구되고 있다. 실증분석 결과는 지식중심문화의 자율성과 조직풍토가 성과에 영향을 미칠 때 협동학습의 조절효과가 없었으며, 규모별 비교에서 중소벤처기업의 경우에는 조절변수인 협동학습이 성과에 유의적인 영향을 미치고 있었고, 대벤처기업의 경우에는 조절변수인 협동학습이 성과에 유의적인 영향을 미치고 있었으며, 조직풍토는 유의적인 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다.
자율주행 자동차 시장 규모 및 기술이 급속도로 성장하고 있음에도 불구하고, 전문가 교육을 위한 높은 하드웨어 비용 때문에 실제로 이 기술을 실험하기 위한 집단 교육 플랫폼의 필요성이 높아졌다. 이에 따라 우리는 자율주행에 사용되는 센서와 액츄에이터, 그리고 자율주행 알고리즘 학습을 위한 1/5 크기의 하드웨어를 포함한 교육 플랫폼을 설계했다. 이 교육 프로그램은 온라인 강의와 실습으로 구성되며, 각각의 모듈은 로봇 운영체제(ROS)를 활용한 C언어로 개발되었다. 이 교육 플랫폼은 언제 어디서나 접근 가능한 온라인 형식으로 제공되므로, 학생들은 이론과 실습을 통해 자율주행 분야의 전문가로 성장할 수 있는 기회를 얻게 되고 혁신과 경쟁력 강화에 기여할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 실제 경영의 의사결정 등을 위한 활용가치가 있는 정보를 추출해 내는 방법론으로 SOM을 적용하였다. SOM은 자율(upsupervised)과 경쟁(competitive) 학습을 한다. 데이터를 입력하였을 때, SOM의 출력 노드중에서 다른 출력 노드과 비교해서 가장 강하게 반응하는 노드가 있을 것이며, 그러한 출력 노드를 더욱 더 강하게 반응하게끔 반복적으로 학습시키는 것이다. 입력에 대해 자연스럽게 반응하는 출력 노드를 선택하여 반복 학습을 시키면, 후에는 결과적으로 어떤 출력 노드가 반응되는지를 조사하면 거꾸로 입력을 알 수 있게 되는 것이다. 대량의 데이터, 잠재적으로 활용가치가 있는 데이터를 SOM을 통해 유용한 정보들을 추출할 수 있으며 이는 실제 경영의 의사결정을 위한 수단으로 충분히 활용될 수 있을 것이다.
온라인 공개 수업 인 MOOC(Massive open Online Course)은 불특정 다수의 학습자를 위한 온라인 무료 학습으로 전 세계적으로 확산되고 있다. 우리나라는 고등교육기관인 대학을 중심으로 교육의 질과 경쟁력을 강화를 위해 MOOC을 통한 교육에 패러다임이 일고 있다. 이에 우리 현실에 적합한 한국형 MOOC을 서비스하기 위한 플랫폼 구축에 관련된 연구가 필요하다. 본 연구에서는 현재 국내외에서 서비스 중인 국내 대학을 MOOC 서비스를 분석하고 기존의 온라인 교육 서비스 플랫폼을 통해 알아보고자 하였다. 한국형 MOOC 플랫폼의 구축방안에서는 고등교육기관의 자율성과 창의성을 반영한 플랫폼 구축이 필요하며, 학습자 관점과 강좌 관리, 평가 관리, 학습커뮤니티 과정에서 요구되는 플랫폼의 기능들에 대한 결과를 알 수 있게 되었다.
학업에 대한 흥미는 학습자의 인지, 정서, 동기 작용의 복합체로 학습의 중요한 목적일 뿐만 아니라 학습의 효과를 매개하는 중요한 변인이다. 그럼에도 불구하고 현재 국내의 학습환경은 학습자의 흥미를 저해하는 요인들로 가득 차 있다. 이 연구에서는 학업흥미에 대한 개념적 이해와 성취도와의 관계를 토대로 우리나라 학생들의 학업흥미에 대한 실태를 파악하고 학업흥미 저하의 원인을 학습환경 요인의 측면에서 진단하였다. 흥미와 내재동기에 대한 이론과 경험적 연구를 바탕으로 국제비교에서 상대적으로 낮은 학업흥미를 보이는 주된 이유를 통제적인 학습환경, 경쟁으로 인한 불안과 스트레스, 빈번한 상대평가에서 오는 유능감의 박탈 등으로 파악하였다. 학업흥미 증진을 위한 학습환경 설계를 위해서 선택권을 제공하는 자율적인 학습환경 설계와 개인적 흥미를 높이기 위한 통합교과의 개발 및 특수목적 학교의 운영, 그리고 상황적 흥미를 증진시키기 위한 각종 처방들이 제안되었다.
This paper introduces complex-valued competitive learning neural network for spatio-temporal pattern recognition. There have been quite a few neural networks for spatio-temporal pattern recognition. Among them, recurrent neural network, TDNN, and avalanche model are acknowledged as standard neural network paradigms for spatio-temporal pattern recognition. Recurrent neural network has complicated learning rules and does not guarantee convergence to global minima. TDNN requires too many neurons, and can not be regarded to deal with spatio-temporal pattern basically. Grossberg's avalanche model is not able to distinguish long patterns, and has to be indicated which layer is to be used in learning. In order to remedy drawbacks of the above networks, unsupervised competitive learning using complex umber is proposed. Suggested neural network also features simultaneous recognition, time-shift invariant recognition, stable categorizing, and learning rate modulation. The network is evaluated by computer simulation with randomly generated patterns.
공학교육인증제는 공학 교육의 질적 향상을 통해 국제 경쟁력을 갖는 공학기술 인력의 양성을 목적으로, 공학교육인증 프로그램의 학생들이 졸업할 시점에 달성해야 하는 학습 성과를 프로그램의 교육목표에 맞게 설정하고 적합한 절차에 따라 성취도를 평가하도록 하고 있다. 본 논문에서는 호서대학교 정보보호학 프로그램에서 설정한 프로그램 학습성과를 달성하기 위해 수행 준거, 평가 체계, 문서 체계 및 순환형 자율개선 체계 등을 포함하는 성취도 평가 시스템과 이러한 평가체계에 따라 성취도를 측정한 사례에 대해 연구한다.
최근 클라우드 시스템 환경이 점차 늘어남에 따라 데이터 센터(IDC) 구축이 점차 늘어나가고 있다. 데이터 센터는 최근 부각하고 있는 4 차 산업 영역에서 사물 인터넷(IoT), 자율주행차 등 에서 처리될 대용량 데이터로 인한 이를 처리하는 중요한 역할을 담당하고 있다. 데이터센터 운영에는 대량의 에너지가 필요하다. 수 많은 컴퓨터에서 발생하는 열에너지를 처리하기 위하여 대량의 전력 냉방 에너지를 소비하고 있다. 냉방 공조 운영은 데이터 센터 운영에 중요한 역할을 한다. 이유는 많은 컴퓨터를 가동하는 비용보다 부대 시설로 운영되는 냉방 에너지를 보다 많이 소비하는 현상까지 발생하고 있다. 이에 최근 데이터 센터 냉방 공조 운영을 효율화하는 것에 연구를 맞추고 있다. 본 논문에서는 냉방 공조 운영 효율화 하도록 하기 위해서 다중 기계 학습을 활용한 데이터 센터의 냉방 에너지 절감 시스템을 제안하고자 한다. 기존의 단수 알고리즘을 활용하여 머신 러닝의 모델구현 방식이 아닌 다중의 기계 학습을 통하여 최적화된 모델을 일일 배치로 생성하여 예측을 하는 시스템이다. 본 시스템을 통하여 사전에 최적화된 냉방 운영을 하여 기존 데이터 센터의 운영되는 과다 냉방을 감축 시켜 에너지를 절감해주는 기능을 제공한다. 본 논문 시스템 연구 결과는 폭발적으로 늘어가고 있는 데이터 센터의 에너지 효율화에 기여할 수 있고, 클라우드 사업에서 경쟁력을 줄 수 있는 운영 시스템 방안을 제시한다.
자기결정이론에서는 기본적인 욕구 - 자율성, 능력감, 유대감 - 를 충족시켜주는 사회적 환경에서 성장한 청소년들에게 자기 결정력이 발달하여 공부의 효율성이 높아지고 이에 따라 삶에 대한 만족감이 증가한다고 본다. 본 연구는 자기결정이론의 이런 주장이 한국 청소년에게도 적용되는지 알아보기 위해 학습장면에서 동기가 형성되고 작동하는 경로를 추적해보았다. 연구 결과, 한국 청소년들에게 자기결정이론은 부분적으로 부합했다. 기본적인 욕구가 충족되면 자기결정력이 발달하고, 자기결정력이 발달하면 학업성취도가 향상되며, 학업성취도가 높아지면 주관적 삶의 질이 높아지는 경향이 있었다. 이는 학업 성취도를 향상시키기 위해서는 자율성을 촉진하는 동시에 타율성을 억제하고 공부에 대한 걱정, 불안감, 경쟁심, 죄책감, 수치심 등을 완화시키는 전략이 필요함을 함의한다. 그러나 주관적 삶의 질에 미치는 자기결정력의 영향은 미미하였고 학업성취도의 영향은 거의 없었다. 즉, 한국에서는 스스로 공부하고, 성적이 좋은 학생들의 삶의 질이 그렇지 않은 학생들에 비해 더 나은 것은 아니었다. 한국 청소년의 삶의 질, 학업성취도 및 학습동기를 향상시키기 위해서 이들은 부모, 교사, 친구들과 좋은 관계를 유지하고, 능력감을 맛보며, 자율적인 삶을 살 필요가 있어 보인다.
본 연구에서는 퍼지사상화(fuzzy mapping)에 의한 사상된(mapped) 코드북을 사용하는 화자적은 음성합성 알고리즘을 제안한다. 입력화자와 기준화자의 코드북은 신경망 클러스터링 알고리즘인 자율경쟁 학습을 사용하여 작성된다. 사상된 코드북은 입력 음성벡터에 대한 두 화자의 대응 코드벡터의 소속갑(membership value)으로 퍼지 히스토그랩을 작성하여 이들을 1차 결합함으로써 얻어지는 퍼지사상화에 의하여 작성된다. 음성합성시에는 사상된 코드북을 사용하여 입력화자의 음것을 퍼지 벡터양자화한 다음, CFM 연산으로 합성함으로써 입력화자에 적응된 합성음을 얻는다. 실험에서 여러 입력화자로 30대의 남성, 20대의 여성음을 사용하였고 기준음석으로 입력음성과는 다른 20대의 여성음성을 사용하였다.실험에 사용된 음성데이타는 문장/안녕하십니까/와/굿모닝/이다. 실험결과는 각각의 입력화자에 기준화자 음성이 적응된 합성음을 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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