본 논문은 이동노드의 클러스터링내에서 보다 효율적인클러스터링을 제공하고 유지하기위한 딥러닝의 선형회귀적 적응적 보정가중치에 따른 군집적 알고리즘을 제안한다. 대부분의 클러스터링 군집데이터를 처리함에 있어 상호관계에 따른 분류체계가 제공된다. 이러한 경우 이웃한 이동노드중 목적노드와는 연결가능성이 가장높은 이동노드를 클러스터내에서 중계노드로 선택해야 한다. 본 연구에서는 이러한 상황정보를 이해하고 동적이동노드간 속도와 방향속성정보간의 상관관계의 친밀도를 고려한 자율학습기반의 회귀적 모델에서 적응적 가중치에 따른 분류를 제시한다. 본 논문에서는 이러한 상황정보를 이해하고 클러스터링을 유지할 수 있는 자율학습기반의 적응적 가중치에 따른 딥러닝 모델을 제시 한다.
이 연구의 목적은 공업계 고등학교 학생들의 학교생활 적응도를 구명하고, 이와 관련된 변인들과의 관계를 구명하는데 있었다. 이 연구의 모집단은 공업계 고등학교에 재학하고 있는 고등학교 1학년 학생들이며, 조사 대상으로는 지역적 안배를 고려하여 총 600명의 공업계 고등학교 1학년 학생을 선정하였다. 자료 수집은 2007년 9월 28일부터 10월 13일까지 우편 조사를 통하여 이루어졌고, 최종분석에는 회수된 자료 중 불성실 응답을 제외하고 553부가 활용되었다. 이 연구의 결과는 다음과 같았다. 첫째, 공업계 고등학교 학생들의 전체적인 학교생활 적응정도는 보통이며, 학교생활 가운데 학교규칙과 교우 관계에 있어서는 비교적 잘 적응하고 있다. 그러나 학교수업, 전공적응, 교사와의 관계에 있어서는 아직 적응을 못하고 있다. 둘째, 공업계 고등학교 학생들의 전체 학교생활 적응은 학생들의 중학교 때 현재 학과를 희망했는지 여부, 신입생 적응교육, 학습증진을 위한 교사 활동, 학교생활을 위한 교사 지원, 학교생활에 대한 학부모의 관심과 상관이 있다. 그러나 성별, 가족구조, 가정의 경제수준은 학생들의 전체 학교생활 적응과 상관이 없다. 셋째, 공업계 고등학교 학생들의 전체 학교생활 적응은 학습증진을 위한 교사 활동, 학교생활을 위한 교사 지원, 중학교 때 현재 학과 희망 여부, 학교생활에 대한 학부모 관심, 신입생 적응교육에 의해 설명되며, 이 가운데 학습증진을 위한 교사 활동이 공업계 학생들의 학교생활 적응을 가장 잘 설명하고 있다.
위키는 분산 환경의 협력학습 활동에 매우 효율적인 도구임이 최근 여러 실험을 통하여 연구되어 왔다. 위키는 구성원간의 지식공유가 효율적으로 이루어 질 수 있는 기능을 제공하고는 있으나, 페이지와 링크의 동적인 변화로 인한 내용구조의 복잡성으로 인하여 각 구성원이 내용구조를 전체적으로 파악하거나 자신에게 필요한 페이지를 효율적으로 찾기 힘든 단점이 있다고 볼 수 있다. 본 연구에서는 그룹 구성원들에 의한 페이지의 변화가 많이 발생하는 온라인 프로젝트 협력학습활동에서 그룹의 각 구성원에게 내용 구조와 자신에게 관심 있는 활동 페이지를 개별적으로 안내해줄 수 있는 적응적 내비게이션 안내 시스템을 개발하였다. 우리는 먼저 각 페이지와 구성원간의 관계 모델을 페이지 변화 정보와 개별 로그 정보를 사용하여 개발하고 이 모델을 사용하여 적응적 내비게이션 시스템을 설계 및 구현 하였으며, 이 적응적 시스템이 그룹 구성원간의 효율적인 정보공유 그리고 그로 인한 협력학습활동을 어떻게 촉진시켰는지를 현장 실험을 통하여 보여준다.
본 논문에서는 잡음 환경의 음성 신호를 시간-주파수 영역으로 분해한 후 0 또는 1로 표현되는 이진 마스크를 적용하여 음성의 명료도를 높이는 방법에 대해 다룬다. 시간-주파수 영역으로 분해된 신호에 대해 상대적으로 잡음이 많이 섞인 경우는 마스크 "0"을 할당하여 제거하고, 그렇지 않은 경우는 마스크 "1"을 할당하여 보존하는 방식을 채택한다. 이러한 이진 마스크의 추정은 가우시안 혼합 모델로 학습된 베이지안 분류기를 사용한다. 가우시안 혼합 모델 학습에 포함된 잡음 환경에 대해서는 학습된 모델을 이용하여 추정된 이진 마스크의 적용을 통해 잡음 환경에서 음성 명료도를 높일 수 있으나 학습에 포함되지 않은 잡음 환경에 대해서는 음성 명료도를 향상시키지 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 학습 모델을 잡음 환경에 적응시키고자 한다. 새로운 잡음 환경에 대처하고자 음성 인식에서 사용되는 대표적인 화자 적응 방법을 적용하였으며 실험을 통해 새로운 잡음 환경에 적응함을 확인하였다.
최근 급변하는 경영환경은 중소공급업체들에게 시장기반을 토대로 한 창의적인 신제품 개발을 요구하고 있다. 따라서 많은 선행연구들은 성공적인 신제품 개발을 위한 핵심적인 전략요인을 파악하기 위해 노력한다. 하지만 신제품 성공에 영향을 미치는 전략적 요인 중 신제품 창의성을 증대시키는 기업의 시장기반 학습역량과 그 역할에 대한 연구는 매우 미흡하다. 따라서 본 연구는 신제품 개발에 있어 중소공급업체의 적응적 학습이 창의성 및 신제품 성과에 미치는 영향을 파악하기 위하여, 국내 시장에서 신제품을 출시한 경험이 있는 기업을 대상으로 실증 분석하였다. 분석결과, 적응적 학습은 신제품 창의성 요인인 참신적 창의성과 유용적 창의성 모두에게 긍정적 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 한편, 신제품 창의성과 신제품 성과 간의 관계에 있어 유용적 창의성은 신제품 성과에 긍정적 영향을 미치나, 참신적 창의성은 신제품 성과에 영향을 미치지 않는 것으로 확인되었다.
지속적 학습 환경을 위한 학습 방법 중 LwF(Learning without Forgetting)는 정규화 강도가 고정되어 있어 다양한 데이터가 들어오는 환경에서 성능이 하락 할 수 있다. 본 논문에서는 학습하려는 데이터의 특징을 파악하여 가중치를 가변적으로 설정할 수 있는 방법을 제안하고, 실험으로 성능을 검증한다. 상관 관계와 복잡도를 이용하여 적응적으로 가중치를 적용하도록 하였다. 평가를 위해 다양한 데이터를 가진 태스크가 들어오는 시나리오를 구성하여 실험을 진행하였고, 실험 결과 새로운 태스크의 정확도가 최대 5%, 이전 태스크의 정확도가 최대 11% 상승하였다. 또한, 본 논문에서 제안한 알고리즘으로 구한 적응적 가중치 값은, 각 실험 시나리오마다 반복적 실험에 의해, 수동으로 계산한 최적 가중치 값에 접근한 것을 알 수 있었다. 상관 계수 값은 0.739 이었고, 전체적으로 평균 태스크 정확도가 상승하였다. 본 논문의 방법은, 새로운 태스크를 학습할 때마다 적절한 람다 값을 적응적으로 설정하였으며, 본 논문에서 제시한 여러 가지 시나리오에서 최적의 결과값을 도출하고 있다는 것을 알 수 있다.
이 논문은 기업에서 학습지원이 개인의 학습참여와 조직학습에 어떠한 영향을 미치는 지를 분석하였다. 구체적으로, 기업에서 학습지원이 개인의 학습참여에 미치는 영향을 살펴보았고, 기업에서의 학습지원과 개인의 학습참여가 조직학습에는 어떠한 영향을 미치는지를 검토하였다. 이를 위해 한국고용정보원과 연세대학교가 공동으로 실시한 '대졸 청년층 직장생활 적응능력 향상 연구'의 설문조사 자료를 분석하였다. 통계 분석을 위해서 위계적 선형모형을 적용하였다. 분석 결과, 기업에서 형식학습과 무형식학습의 지원여부는 개인의 형식학습 참여와 공식적 관계학습참여에 유의미한 영향을 미쳤다. 또한, 기업의 학습지원과 개인의 학습참여는 조직학습의 각 요소(수용력, 조직기억, 학습능력, 환경적응)에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.
전자상거래 시스템의 보급이 활성화되기 시작하면서 사용자의 구매 행위에 적응형으로 대처하는 지능형 전자상거래 에이전트의 필요성이 증대되고 있다. 이와 같은 적응형 전자상거래 에이전트는 사용자의 구매 행위를 모니터하면서, 각 분야별 고객의 구매 행위를 자동 분류하고, 분류된 각 클러스터로부터 사용자의 취향을 학습하는 하는 기능을 필요로 한다. 이러한 기능을 가지는 적응형 전자상거래 에이전트를 구축하기 위해서 본 논문에서는다음 3가지 부분에 중점을 두고 시스템을 설계하였다. 첫째, 사용자의 구매 행위를 포괄적으로 모니터하여 사용자 행위로 추상화하는 모니터 에이전트, 둘째, 고객 구매 행위 데이터로부터 유사한 분야 구매 데이터들로 클러스터 하는 개념적 클러스터 에이전트, 셋째, 각 클러스터로부터 사용자 프로파일을 구축하는 사용자 프로파일 에이전트를 중심으로 설계하는 방안을 제안하고 있다 특히, 본 논문에서는 보다 정확한 고객 구매 행위를 학습하기 위해서 개념적 클러스터링 방식과 귀납적 기계학습 방식을 적용하는 2단계 구조를 제안하고 있다.이와 같은 구조는 여러 분야의 상품을 구매한 정보로부터 사용자의 다중 취향을 학습할 때발생하는 문제를 해결함으로, 사용자 프로파일을 정확하게 구축할 수 있는 장점이 있다. 이러한 정확한 사용자 프로파일을 기반으로 사용자에게 보다 적절한 정보를 제공하는 적응형 전자상거래 시스템을 만들 수 있다.
기존의 GPC방법으로 제어하기 힘든 비선형성과 플랜트의 변수변화를 포함하는 비선형 플랜트를 지연 예측신경망을 사용하여 효과적으로 제어하는 적응 GPC방법을 제안한다 제안한 방법에서는 플랜트의 선형 변수 추정이나 근사적인 모델로부터 선형 매개변수를 구해서 선형 모델을 만들고 실제 시스템의 출력과 선형모델의 오차를 신경망의 출력으로 표현한 다음, 이 식으로부터 적응 GPC 알고리듬을 유도한다. 여기서 지연 예측신경망은 적응 GPC에 이용될 플랜트의 출력을 예측하도록 학습된다. 이와 같은 제어기를 구성함으로써 선형 변수만으로 적응 GPC 제어기가 구성되어질 경우 생기는 비선형 변수의 추정과 출력 예측 값을 계산하는 번거로움을 해결하였다.
맞춤형 이러닝은 학습효과의 증진을 위한 방안으로 개인 맞춤형, 개인화 혹은 적응화 등의 개념이 제안되고 확장되었다. 본 논문에서는 초기 선호도, 흥미도 혹은 검색습관을 고려하는 방식으로부터, 특정한 학습객체를 자율 선택하여 반복 학습할 수 있도록 개념단위를 적용한 방식, 학습자의 능력을 고려한 최적 난이도 학습객체를 제공하는 방식 등 다양하게 제안되고 있는 현대적 개인 맞춤형 이러닝 체계들을 비교 분석한다. 개별 시스템에 따라 '평가'에 국한되거나 '평가'와 '학습'을 연계하는 경우가 존재하며, 이에 따른 적용에 의하여 학습환경과 맞춤형 제공방식 및 학습효과를 상호 연계할 수 있음을 밝힌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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