• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.17 no.4
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• pp.507-513
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• 2013

The purpose of this paper is to compare the learning effectiveness of autonomous learning between on-line cyber learning using Internet media and off-line learning using printed media. In this study, each group is provided with the same learning contents and the same learning conditions. For autonomous learning the results revealed a significant difference between on-line cyber learning being not as effective as off-line learning. In order to improve the effectiveness of on-line cyber learning the negative aspects have been identified. These findings will help to improve the development of on-line learning effectiveness.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.14 no.3
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• pp.375-383
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• 2010

The purpose of this study is to develop and apply the Blog-Based Co-op Co-op learning model to improve elementary student's Information Ethics Consciousness. For this goal, we have develope the Blog-Based Co-op Co-op learning model and verified its effectiveness. The developed model was applied to 5th and 6th elementary school students. Test was done for 6 sessions during 3 weeks. The developed model was applied to the treatment group and ordinary Co-op Co-op learning model was applied to the comparison group. We applied independent sampling t-test that can compare averages of two groups. As a result, the Bolg-Based Co-op Co-op learning model was significantly enhance student's Information Ethics Consciousness. We've analyzed student's Information Ethics divided into area, were significant in all areas.

• Journal of Digital Convergence
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• v.13 no.8
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• pp.289-294
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• 2015

This paper proposes an autonomous machine learning method applicable to the BCI(Brain-Computer Interface) is based on the self-organizing Kohonen method, one of the exemplary method of unsupervised learning. In addition we propose control method of learning region and self machine learning rule using an interactive function. The learning region control and machine learning was used to control the side effects caused by interaction function that is based on the self-organizing Kohonen method. After determining the winner neuron, we decided to adjust the connection weights based on the learning rules, and learning region is gradually decreased as the number of learning is increased by the learning. So we proposed the autonomous machine learning to reach to the network equilibrium state by reducing the flow toward the input to weights of output layer neurons.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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• v.36S no.2
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• pp.28-37
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• 1999

Differentially Responsible Adaptive Critic Learning technique is proposed for learning the control technique with multiple control inputs as in robot system using reinforcement learning. The reinforcement learning is a self-learning technique which learns the control skill based on the critic information Learning is a after a long series of control actions. The Adaptive Critic Learning (ACL) is the representative reinforcement learning structure. The ACL maximizes the learning performance using the two learning modules called the action and the critic modules which exploit the external critic value obtained seldomly. Drawback of the ACL is the fact that application of the ACL is limited to the single input system. In the proposed Differentially Responsible Action Dependant Adaptive Critic learning structure, the critic function is constructed as a function of control input elements. The responsibility of the individual control action element is computed based on the partial derivative of the critic function in terms of each control action element. The proposed learning structure has been constructed with the CMAC neural networks and some simulations have been done upon the two dimensional Cart-Role system and robot squatting problem. The simulation results are included.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2009.01a
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• pp.237-240
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• 2009

감시 시스템은 지역의 특성에 따라 다양한 환경 및 설치 조건을 가지게 되며, 지능적 처리 요구에 따라 객체 분류를 필요로 한다. 본 논문에서는 검출된 객체로부터 특징 정보의 자율적 추출 및 학습을 이용하여 객체를 분류하기 위한 방안을 제시하고자 한다. 다양한 환경 및 설치 조건에서도 감시 시스템의 입력과 처리에 대한 추가적 보정 과정이 필요하지 않으며, 연속적으로 입력되는 객체의 형태와 움직임 정보를 효과적으로 활용하여 객체의 특징 추출 및 분류가 가능하게 된다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2005.08a
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• pp.401-408
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• 2005

본 연구는 학습자 중심의 구성주의 학습 모형인 문제중심학습( Problem-Based Learning: PBL) 모형 개발을 통한 효과적인 HTML 학습 방안의 탐색을 위해 수행되었다. 초등학생이 HTML( Hyper Text Markup Language )학습을 통해 프로그래밍을 학습할 때 단순문법을 익히는 것을 넘어 프로그래밍 언어를 자율적이고 창의적으로 활용하기 위해서는 고차원적인 자기 주도적 학습 능력과 문제 해결 능력이 요구된다. 이를 위해 본 논문은 문제중심학습의 기존모형들이 갖고 있는 특징을 기반으로 하여 개발되었다. 본 연구의 문제중심학습의 절차는 문제와의 만남- 문제의 해결 전략 세우기- 문제 해결을 위한 정보수집- 문제의 해결 -평가 단계와 같다. 학습과정 에세이 기록을 통해 학습절차를 설계하고 과정을 돌이킬 수 있으며 피드백 과정을 통하여 학습의 결손을 방지하도록 하였다. 구성주의 학습 모형인 문제중심학습(PBL)을 HTML 언어교육에 적용 할 경우 학습자의 자기 주도적 학습 능력과 의사소통능력, 창의력 논리력을 키울 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Engineering Education Research
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• v.13 no.6
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• pp.87-98
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• 2010

In this research, we analyzed the effects of the independent research program on the educational experience of undergraduate students in a research-centered university setting. The independent research program was developed to provide undergraduate students with opportunities to engage in self(student)-initiated, self-regulated and self-responsible research projects. We hypothesized that outcomes of the program would be utilized as a baseline information in formulating the strategies for improvement of the undergraduate curriculum. Eighty three undergraduate students participated in the program during the period of 2003-2009. In order to evaluate results of the program, we carried out survey and in-depth interviews with the participants. According to the participant reports, the independent research program has helped them to develop self-managed research abilities and problem solving skills. They also indicate that the program has offered them the opportunities to survey the various major fields transcending different domains, so as to help them to contemplate on their future career choices. We suggest that such information may provide an essential guideline for developing an innovative undergraduate curriculum.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.1121-1124
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• 2001

웹기반 학습은 학습자의 자율적인 통제하에서 학습이 이루어지는 특성을 갖고 있다. 학습 컨텐츠와 학습자간의 충분한 대화 즉, 상호작용이 제공되지 않는다면 학습자는 일방적인 학습을 수행하게 되므로 학습에 대한 정확한 이해를 판단할 수가 없다. 이런 문제점을 해결하기 위해서 웹기반 학습의 여러 유형의 컨텐츠중에서 가장 상호작용 요소가 강한 시뮬레이션 형태의 컨텐츠를 이용해서 디지털 회로를 직접 학습자가 설계할 수 있도록 웹기반 시뮬레이션 도구를 설계 및 구현하고자 한다. 이로 인해서 학습자와 학습 컨텐츠간의 쌍방향 대화를 할 수 있는 환경을 제공함으로써 복잡한 디지털 회로에 대한 학습자의 학습 결과에 대한 피드백을 줌으로써 학습자의 학습 성취도를 높일 수 있다.

• 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.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.05a
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• pp.37-40
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• 2000

'바른 우리글 쓰기' 학습시스템은 우리말 작문 학습에 필요한 지식을 익히도록 하고자 만들었다. 이 논문의 궁극적인 목표는 한국어 철자/문법 검사기와 국어 학습시스템을 연계하여 학습자가 적극적으로 학습에 참여하도록 동기를 부여하는 능동적인 언어 학습 시스템의 구현이다. 흔히 웹에 기반한 학습시스템에서 학습자는 일방적으로 정보를 제공받거나 독립적인 위치에서 자율적인 학습을 해나가야 하므로 끊임없는 흥미와 관심이 없이는 효율적인 성과를 거두기 어렵다. 이와 같은 약점을 보완하려는 맥락에서 이 학습시스템은 학습자가 스스로 학습한 후 그 결과를 평가 문제나 한국어 철자/문법 검사기를 통해 즉각적으로 확인해 보고 부족한 내용을 공부할 수 있도록 한다.