• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.315-318
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• 2004

최적해 탐색 도구로 널리 알려진 유전 알고리즘을 이용하여 신경망의 학습을 위한 가중치를 탐색하는 방법은 신경망의 학습 방법의 하나로 사용되고 있다. 신경망의 가중치는 일정 시간의 유전자 연산을 수행하게 되면 최적화된 가중치의 값과 유사하게 되는 특징을 지닌다. 이는 유전자 연산 방법에 의해 가중치가 수렴되고 있음을 의미하며, 그 때의 가중치는 일정한 패턴을 지니는 특징을 발견할 수 있다. 이에, 본 논문에서는 탐색된 가중치의 패턴을 보존하기 위한 방법으로 유전자의 일정 부분을 고정한 후 유전자 연산을 수행하는 개선된 학습 방법을 제안하고자 한다. 이를 이용할 경우에 유전자 탐색의 문제점으로 제시되고 있는 탐색 시간을 효율적으로 감소시킬 수 있는 장점이 있다.

• Journal of the Korean earth science society
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• v.42 no.6
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• pp.700-716
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• 2021

This study is based on the importance of observation or exploration in contemporary scientific inquiry and the need to expand the learning materials of science inquiry. It aims to analyze students' characteristics of exploration in abduction by developing and applying an educational program using art materials. For this study, a program named "Scientist going to the museum" utilizing artistic materials such as Oriental and Western paintings, mythology, orchestral suite, and traditional houses, was developed and five middle school students participated. Students who found and explored interesting phenomena in the work were divided into three main groups depending on the characteristics of the exploration activity. Some students observed and described elements that could be connected to scientific concepts, while others mainly explored everyday elements that were relatively unrelated to such concepts. Moreover, another type of students explored the works based on their subjective evaluations. This study shows that learning materials that cannot be visually explored are not suitable for abductive activities that students' prior knowledge has a significant impact on their exploration, and that educational materials for earth science inquiry could be expanded. This study also provides an example of learning materials and methods, and that abduction may be utilized for learning astronomy.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 1994.10a
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• pp.121-125
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• 1994

본 논문에서는 Hu에 의해 고안된 random 탐색법과 조합된 tabu 탐색법(radnom tabu 탐색법)을 결합계수를 구하는 학습 알고리즘으로 직접 사용하여 국소적 최적해에 수렴하는 것을 방지하고, 수렴정도를 개선하는 새로운 방법을 제안한다. 이 방법을 배타적 논리합 문제에 적용하여 역전파법 및 tabu 탐색법을 이용한 오차역전파법과 비교한다. 그리고, 각 파라메터가 오차함수의 수렴에 미치는 영향을 조사한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.374-377
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• 2004

동영상 강의는 시간이나 장소 등에 크게 구애받지 않고 인터넷을 통하여 쉽게 이용할 수 있는 간편한 학습방법중의 하나이다. 그러나 학습자의 학습자세와 태도에 따라 학습효과는 매우 다를 수 있는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 입력영상으로부터 학습자의 얼굴정보를 입력받아 주기적으로 탐색하여 학습자의 강의에 대한 집중도와 충실도를 평가하는 시스템을 제안하고자 하였다. 먼저 입력영상의 분할된 중심영역으로부터 학습자의 얼굴을 포함하는 신체정보를 입력받아 사용하였으며, 빠르고 효율적인 얼굴영역의 추출을 위하여 피부색상(skin-color)정보와 얼굴의 지역적 특성을 이용하는 방법을 사용하였다. 또한 주기적으로 입력되는 영상의 빠른 얼굴추적을 위하여 설정된 영역들로부터 구성되는 블록들의 위치와 구성정보를 이용한 블록탐색 기법을 사용하였다.

• Journal of Fisheries and Marine Sciences Education
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• v.19 no.3
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• pp.415-428
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• 2007

본 연구는 인지양식이 온라인 학습의 성취도에 영향을 미치는 요인중의 하나라는 선행연구 결과들을 토대로, 인지양식이 온라인 정보탐색능력에도 영향을 미치는지 그리고 어떤 다른 개인적인 특성들이 온라인 정보탐색행위와 연관성이 있는지 고찰 하였다. 연구 대상은 대학원 석사과정과 박사과정에 재학중인 학생 36명이었으며, 인지양식검사와 Ellis와 Haugan (1997)의 정보탐색행위 모델에 근거하여 연구자에 의해 제작된 설문조사를 실시하였다. 학생들에게 연구 주제를 주고 온라인상에서 정보를 탐색하도록 시켰으며, 이들의 정보탐색행위 과정과 특성을 관찰하고 기록하였다. 인지양식검사 결과와 설문조사 결과를 양적 분석하고, 정보탐색행위 과정과 특성에 관한 질적 분석한 결과에 의하면, 개인의 인지양식과 온라인시스템을 이용한 정보탐색능력과는 아무런 상관관계가 없었다. 반면에, 정보탐색행위는 컴퓨터 이용 능력, 온라인 도서관 시스템 사용경험/능력과 상관관계를 보였다. 또한 검색한 정보에 대한 만족도는 정보탐색에 보내는 시간과 반비례 상관관계를 가지며, 대부분의 학습자들이 총 8단계의 정보탐색과정 중 " Browsing" 단계에 대부분의 시간을 보내는 것으로 관찰 되었다. 끝으로 대부분의 학생들이 도서관 시스템 사용능력에 높은 효능감을 보였지만, 학교 온라인도서관 시스템이 사용하기 편리하지 않도록 설계되어있다고 대답했으며, 자신들의 연구를 위해서 인터넷 검색엔진보다는 도서관 데이터베이스를 더 자주 사용하고 있는 것으로 나타났다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2007.08a
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• pp.328-333
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• 2007

교수학습센터는 교원의 전문성 향상과 교육정보화 기반 학교 교육 혁신을 실천하기 위한 중요한 목표를 수행하고 있다. 국내에는 대학에서부터 초등학교에 이르기까지 다양한 교수학습센터가 설치 운영되고 있다. 대상은 국가차원의 초중등 교육의 교수학습을 지원하는 중앙단위의 교수학습센터이다. 본 연구에서는 교수학습센터의 성과를 효과적이고 효율적으로 평가할 수 있는 성과 분석 모형 개발에 앞서 여러 성과평가모형의 이론 및 실천적 탐색을 목적으로 하였다. 본 연구를 통해 교수학습센터의 성과평가에 관련된 이론적 관점과 실천적 관점의 모형탐색을 살펴볼 수 있을 것이며, 이를 통해 모형 개발과 성과 평가를 위한 실천 전략을 수립하는데 기여할 것이다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.10 no.11
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• pp.613-618
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• 2012

ICT education guidelines revised in 2005 reinforce computer science elements such as algorithm, data structure, and programming covering all schools. And Ministry of Education emphasizes STEAM education. Most important is that "How instruct them". This means necessity of contents. So this paper suggests learning method of Stack and Queue using LEGO MINDSTORMS NXT. The main purpose is that how stack and queue are used, when robot explore realistic maze. Teaching and learning strategies are algorithm, flowchart, and NXT-G programming. Simple maze has path in left or right, but complex maze has three-way intersection. These are developed by authors. Master robot explores maze and push stack, and then return to entrance using stack. Master robot explores maze and transmits path to slave's queue. And then slave robot drives without exploration. Students can naturally learn principles and applications of them. Through these studies, it can improves ability of logical and creative thinking. Furthermore it can apply to ICT and STEAM education.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.05a
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• pp.168-171
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• 2006

본 논문에서는 Particle Swarm Optimization 기법을 이용한 뉴로-퍼지 시스템의 파라미터 동정을 실시한다. PSO의 학습 및 군집 특성을 이용하여 시스템을 학습한다. 유전 알고리즘과 같은 무작위 탐색법을 이용하며 하나의 해 군집에 대해 다수 객체들이 탐색하는 기법을 통하여 최적해 부분의 탐색성능을 높여 전체 모델의 학습성능을 개선하고자 한다. 제안된 기법의 유용성을 시뮬레이션을 통하여 보이고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 1995.10a
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• pp.280-283
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• 1995

계층형 신경회로망은 학습능력이나 비선형사상능력을 가지고 있고, 그 특징을 이용하여 패턴인식이나 동정 및 제어 등에의 적용이 시도되어 성과를 올리고 있다. 현재, 그 학습법으로 널리 이용되고 있는 것이 역전파학습법으로 최급 강하법이나 공액경사법 등의 최적화 방법이 적용되고 있지만, 학습에 많은 시간이 걸리는 점, 국소적 최적해(local minima)에 해의 수렴이 이루어져 오차가 충분히 작게 되지 않는 점 등이 문제점으로 지적되고 있다. 본 논문에서는 Hu에 의해 고안된 random 탐색법과 조합된 random tabu 탐색법으로 최적결합계수를 구하는 학습알고리즘으로, 국소적 최적해에 수렴하는 것을 방지하고, 수렴정도를 개선하는 새로운 방법을 이용하여 회전기계의 이상진동진단에 적용가능성을 검토하고 오차역전파법에 의한 진단결과와 비교검토한다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.12 no.1
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• pp.62-66
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• 2011

This paper proposes a parallel architecture of random signal-based learning (PRSL), merged with simulated annealing (SA), to optimize the fuzzy logic controller (FLC). Random signal-based learning (RSL) finds the local optima very well, whereas it can not finds the global optimum in a very complex search space because of its serial nature. To overcome these difficulties, PRSL, which consists of serial RSL as a population, is considered. Moreover, SA is added to RSL to help the exploration. The validity of the proposed algorithm is conformed by applying it to the optimization of a FLC for the inverted pendulum.