• 정보학연구
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• 제5권2호
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• pp.17-26
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• 2002

본 연구에서는 자기조직화 교사학습 신경망인 SOSL(Self-Organized Superised Learning)과 이 신경망의 구조를 제안한다. SOSL신경망은 하이브리드 형태의 신경망으로써 다수 개의 컴포넌트 에러 역전파 신경망들과 수정된 PCA신경망으로 구성된다. CBP신경망은 군집화되고 복잡한 입력패턴에 대하여 교사학습을 병렬적으로 수행한다. 수정된 PCA신경망은 군집화 및 지역투영에 의하여 원 입력패턴을 보다 작은 차원으로 변환시키기 위하여 사용된다. 제안된 SOSL은 많은 입력패턴을 가짐으로써 큰 네트워크 크기를 가지게 되는 신경망에 효과적으로 적용이 가능하다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제46권4호
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• pp.1-20
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• 2015

이 연구는 문화기반시설인 공공도서관의 지역문화발전 기여전략을 제시하는데 목적이 있다, 이를 위하여 먼저 공공도서관이 수행하는 업무와 지역문화발전의 상의적 수수관계를 바탕으로 기여도를 평가하고 한계를 적시하였다. 이어 공공도서관과 밀접한 지역문화를 지식문화, 독서문화, 학습문화, 대중문화, 여가문화로 구분하고 이들의 발전과 진흥을 위한 공공도서관의 기여전략(장서개발과 이용서비스 중심의 핵심역량 제고, 디지털 정보해득력 교육 지원기능 강화, 독서생활화를 위한 독서촉진과 저변확대, 평생학습(문화)프로그램 제공서비스의 최적화, 시설 공간의 개방화 및 친숙성 증대, 지역 유관기관과의 연계 협력사업 확대)을 제안하였다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2007년도 하계학술대회
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• pp.53-58
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• 2007

학교교육의 질적 수준을 높이고 과중한 사교육비를 해결하기 위한 방안으로 사이버 가정학습 서비스가 도입되었다. 이에 본 연구에서는 사이버가정학습 실태분석을 통한 내실화 방안을 모색하고자 사이버가정학습을 실시하고 있는 학생을 대상으로 4개 영역 45문항의 설문조사를 실시하였다. 그 결과, 사이버가정학습의 성공적인 정착을 위해서는 학생의 자발적 참여 유도, 사이버학습에 집중할 수 있는 방안 마련, 사이트의 안정적 운영을 위한 서버증설, 수요자의 요구에 맞추어 다양한 과목과 내용의 컨텐츠 확보, 학교 교육과 연관성을 가지고 학업성취도 향상에 기여할 수 있는 방안이 마련되어야 한다는 결론을 얻었다.

• 공학교육연구
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• 제3권2호
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• pp.44-50
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• 2000

여러 보고서를 통하여 미래의 화학공학 교육의 방향이 제시되어 있지만 각 지역마다 분포되어 있는 화학산업의 종류가 다르고 대학별로 지원하는 학생들의 학습능력이 다르므로 학습자의 능력과 지역산업에 부합하는 교과과정이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 부산, 경남 지역의 화학회사에 취업하고 있는 졸업생을 대상으로 직무분석을 하여 실무중심의 교과과정을 개발하고 전공의 특성화를 위한 방향을 제시하고자 한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 추계학술발표논문집
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• pp.381-384
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• 2002

본 논문에서는 실험 영상으로부터 학습된 피부색상 정보를 이용하여 컬러 공간테이블을 생성한 후. 입력된 영상의 컬러와 공간정보를 학습된 피부색상 공간테이블로부터 비교, 분석하여 얼굴후보영역을 찾고자 하였다. 또한 추출된 후보영역의 레이블된 특징정보를 이용하여 지역적 특징을 찾아낸 후 얼굴 특징점의 위치에 따른 형태정보를 이용하여 신뢰할 수 있는 얼굴 영역을 검출하고자 하였다. 제안된 피부색상(Skin-tone)공간테이블은 변환하기 쉽고 계산이 빠른 RGB컬러 공간에서 실험, 평가되었으며, 실시간으로 입력된 영상의 정규화된 책상 값을 유사성 정도에 따라 레이블링하여 보다 빠른 얼굴 후보 영역의 검출과 검증을 할 수 있도록 하였다.

• 융합정보논문지
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• 제10권4호
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• pp.89-97
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• 2020

본 연구는 교육 콘텐츠의 효율적인 지역화 및 국제화를 위해 한국 학습자에 대한 기초자료를 제공하고자, 학교 내 권력거리에 대한 대학생들의 인식을 탐색하였고, 이러한 인식이 교수-학생 상호작용, 도움요청, 비판적 사고, 융합적 사고에 미치는 영향을 알아보았다. 416명의 대학생들이 온라인 설문에 참여하였다. 학교 내 권력거리를 수업 주도자, 교사의 역할, 교사-학생 동등성의 세 영역으로 구분하여 분석하였고, 큰 권력거리의 경향성을 확인하였다. 또한, 큰 권력거리가 교수-학생 상호작용, 도움요청, 비판적 사고, 융합적 사고에 긍정적인 영향을 미치는 것을 확인하였다. 연구 결과를 바탕으로 국제적인 교육 콘텐츠의 한국 학습자 대상 맞춤형 지역화를 위한 고려사항에 대해 논의하였다. 마지막으로, 연구의 제한점과 후속 연구방향에 대해 제언하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.350-358
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• 2021

본 연구는 코로나19 상황에서 발달 장애 학생의 온라인 학습권 실태 분석과 증진 방안 제시를 목적으로 한다. 이를 위해 발달 장애 학생 자녀를 둔 학부모 충북지역 200인을 대상으로 한 설문조사 자료와 학부모 6인이 참여한 FGI 자료를 함께 사용하는 혼합방법론을 적용하였다. 주요 결과로, 가장 시급한 학습보조 제도는 보조인력 지원으로 확인되었고, 재택근무 등으로 자녀를 지원할 수 없는 응답자가 50.5%로 나타났다. FGI 자료 분석결과, '코로나19 온라인 학습 실태', '양육환경을 고려한 비대면 학습환경 개선'의 2가지 범주와 '화상수업 등 교수 방법 다양화', '필요 학습 자원 지원', '상황에 맞는 평가제도 도입', '돌봄 지원 강화', '건강 지원 확대'의 5가지 주제가 도출되었다. 이러한 연구 결과를 토대로 발달 장애 학생 온라인 수업 관련 법적 근거마련 검토, 학습지원 인력 파견 확대, 온라인 학습 환경 증진 대안 마련 등을 제안하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권5호
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• pp.969-976
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• 2017

본 논문에서는 최적화 알고리즘으로 개발된 WFSO(Water Flowing and Shaking Optimization) 알고리즘을 사용한 인공신경망 과합성공 신경망의 학습 방법을 제안한다. 최적화 알고리즘은 다수의 후보 해를 기반으로 탐색해 나가기 때문에 일반적으로 속도가 느린 단점이 있으나 지역 최소값에 거의 빠지지 않고 병렬화가 용이하며 미분 불가능한 활성화함수를 갖는 인공신경망 학습도 가능하고 구조와 가중치를 동시에 최적화 할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 WFSO 알고리즘을 인공신경망 학습에 적용하는 방법을 설명하고 다층 인공신경망과 합성곱 신경망에서 오류역전파 알고리즘과 성능을 비교한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2010년도 제42차 하계학술발표논문집 18권2호
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• pp.389-392
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• 2010

지역사회교정은 기존의 시설내처우와 대비되는 개념으로 형사절차 전반에 지역사회가 개입하여 사회내처우를 실행하는 것이다. 이는 시설내처우가 지닌 과밀 수용, 교정 프로그램의 효율성, 범죄의 학습화 등의 문제점을 극복하고 범죄자들의 진정한 사회복귀를 도모할 수 있는 방법으로 인식되고 있기 때문이다. 하지만 지역사회교정 또한 많은 문제점들을 가지고 있어 이에 대한 해결책의 연구가 필요하다. 이 연구에서는 이러한 문제인식에 기인해서 지역사회교정의 개념과 문제점들에 대해 살펴보고 이의 대안을 제시하였다. 지역사회교정의 활성화를 위해서는 담당기관 및 인력의 확충 및 담당 직원의 세심한 채용 및 지속적인 관리를 통해 전문화를 유도하며, 전문 프로그램을 수행할 수 있는 민간봉사자와의 네트워크 구축이 필요하며, 지역기관, 지자체, 관계 당국 간의 이해와 협조가 반드시 필요하게 될 것이다. 이와 함께 지역사회교정의 실천단계에 있어 발생될 수 있는 많은 문제점들에 대한 객관적이고 실증적인 후속 연구가 진행되어야 할 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.159-159
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• 2016

북한 지역에서 시작되어 한반도의 금문댐까지 연결되는 임진강은 북한지역의 유출량 미계측으로 인해 유출량 산출에 많은 어려움이 있어왔다. 본 연구에서는 위성 데이터를 활용하여 미계측 유역의 유출량을 추정 할 수 있는 기법을 제시하였다. Satellite-derived Flow Signal (SDF)는 위성 기반 특정 지역의 유출 정보를 제공하며, JAXA의 GCOM-W1 위성에 탑재된 Advanced Microwave Scanning Radiometer 2(AMSR2) 센서에서 산출된다. 본 연구에서는 SDS 뿐 아니라 유출에 크게 관련이 있는 지표 토양수분 데이터와 식생인자를 임진강 유출 값을 예측하기 위한 입력 값으로 활용하였다. 토양수분 데이터는 Metop-A 위성에 탑재된 Advanced Scatterometer(ASCAT) 센서에서 산출되는 데이터를 활용하였으며, 식생데이터는 Aqua 위성에 탑재된 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) 센서에서 측정되는 Normalized Difference Vegetation Index(NDVI) 데이터를 활용하였다. 추가적으로 SDS, 토양수분, NDVI 데이터는 다양한 lag time으로 약 150여개의 입력데이터로 세분화되었다. 150개의 방대한 입력인자는 Partial Mutual Information(PMI) 방법을 통해 소수 중요 인자들로 간추려져 기계 학습 입력인자로 활용되었다. 기계학습에 있어서는 Support Vector Machine(SVM), Artificial Neural Network (ANN) 기법을 활용하였다. SVM, ANN을 통해 모델화된 유출데이터는 금문댐 유출데이터와 비교/분석되었다. SVM 기법 기반의 유출량은 실제 유출량과 0.73의 상관계수를 보여주었고, ANN 기법 기반의 유출량은 0.66의 상관계수를 결과를 나타내었다. 하지만 SVM 기반 유출데이터는 과소 산정 되는 경향을 보였으며, ANN 기법 기반의 유출량은 과대산정되는 결과가 산출되는 한계점이 있음을 파악할 수 있었다.