• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1999.07g
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• pp.2974-2976
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• 1999

본 논문에서는 단일패턴과 다중패턴 학습이 가능한 FNNs(Feedforward Neural Networks)을 하드웨어로 구현하는데 필요한 학습방안을 제안한다. 제안된 학습방안은 기존의 하드웨어 구현에 이용되는 방식과는 전혀 다른 방식이며, 오히려 기존의 소프트웨어 학습방식과 유사하다. 기존의 하드웨어 구현에서 사용되는 방법은 오프라인 학습이나 단일패턴 온 칩(on-chip) 학습방식인데 반해, 제안된 학습방식은 단일/다중패턴은 칩 학습방식으로 다층 FNNs 회로와 학습회로 사이에 스위칭 회로를 넣어 구현되었으며, FNNs의 학습회로는 선형 시냅스 회로와 선형 곱셈기 회로를 사용하여MEBP(Modified Error Back-Propagation) 학습규칙을 구현하였다. 제안된 방식은 기존의 CMOS 공정으로 구현되었고 HSPICE 회로 시뮬레이터로 그 동작을 검증하였다 구현된 FNNs은 어떤 학습패턴 쌍에 의해 유일하게 결정되는 출력 전압을 생성한다. 제안된 학습방안은 향후 학습 가능한 대용량 신경망의 구현에 매우 적합하리라 예상된다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.14B no.2
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• pp.119-126
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• 2007

This paper presents a study investigating the effects of VR learning style on user attention and memory. The study involved users performed the guided or unguided style learning in the virtual environment while user attention was measured through physiological sensors (EEG, ECG, and GSR) and an eye tracking system. The users experienced the five specific events in a virtual environment associated with different stimuli, while they were given more specific goals during the guided task whereas they were given more goal asking them to actively search for the interesting items during the unguided task. The subject's attentions workload, feelings, memories about VR experience were measured by using a variety of physiological sensors during the task, video analysis, and post test survey. The results showed that the unguided task followed by the guided task made a considerable learning effect by giving a preview effect to the user. Moreover, the guided task drew more user attention and mental workload than the unguided task did.

• Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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• v.18 no.1
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• pp.31-46
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• 2023

This study classified and confirmed the learning modes about start-ups that are based on the accelerator's program which was focusing on the Korean accelerators in the ICT field targeting global market. Eight accelerator practitioners were interviewed who were in charge of operating programs for accelerators, qualitatively analyzing method of the interview was conducted. The interview results to identify various learning modes that accelerators provide to startups through programs. In order to identify and classify learning modes, the researcher reviewed various prior documents and using categories of experience accumulation, observation, experimentation, trial and error, and improvisation as a priori code for the qualitative analysis. The interview results were analyzed through a subject analysis. As the result of the study, the learning modes offered by the accelerator's programs to startups were confirmed, with two subcategories identified for each of the five categories: experiential, learning from others, experimental, trial and error, and improvisation. Given the limited research on accelerator programs and their main function, the main function of accelerators, this study identified the types of learning modes that offered by the accelerator's programs to startups from the perspective of learning. This study provides important insights into the types of learning modes that offered by the accelerator programs, which can help to improve our understanding of how accelerators support organizational learning for startups. Additionally, this information can be useful for startups considering in participating in the accelerator programs, as it can help them making informed decisions about their involvement.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.569-572
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• 2010

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.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.5
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• pp.422-430
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• 2001

웹 에이전트는 사용자가 웹을 브라우징하는 행위를 모니터하여 사용자의 관심 정보를 학습하고 사용자가 필요로 하는 웹 상의 정보를 자동 제공하는 지능형 시스템이다. 웹 에이전트가 사용자의 선호도를 학습하기 위해서는 귀납적 기계학습을 수행하는데, 이때 학습의 효율을 높이기 위해서는 사용자가 관심있어하는 문서들을 유사한 문서들로 클러스터링하여 학습 시스템에 제공하여야 한다. 본 논문에서는 웹 에이전트의 학습 시스템에 입력되는 학습대상 문서들을 보다 정확하고 효율적으로 클러스터링하여 제공하기 위해서 Top-down 방식과 Bottom-up 방식을 통합 적용한 통합방식 문서 클러스터링과 초기 클러스터 생성을 위한 평가함수를 제시한다. Top-down 방식으로는 개념적 클러스터링 알고리즘인 COBWEB을 적용하고, Bottom-up 방식으로는 교차기반(Intersection-based) 클러스터링 방식인 Etzioni의 클러스터링 알고리즘을 적용하였다.

• Proceedings of the Technology Innovation Conference
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• 2009.02a
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• pp.475-487
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• 2009

본 연구는 중국 기업들을 대상으로 가치 혁신 신제품개발 전략, 관리 방식, 학습 방식, 그리고 신제품 성과간의 관계를 살펴보고, 중국 고유 문화와 중국이 겪고 있는 환경적 변화가치 혁신 신제품개발을 위한 관리 방식과 학습 방식에 어떻게 영향을 끼치는지를 조사하였다. 본 연구 결과는 이론적으로, 가치 혁신 신제품개발을 위해서는 조합적 관리방식과 조합적 학습 방식이 필요하다는 점을 밝혀 주고 있다. 그리고, 중국 기업들은 이러한 관리와 학습 방식을 수행하는데 유리한 국가 문화와 환경을 갖고 있음을 보여 주고 있기 때문에, 국가 문화와 국가 환경이 신제품개발 관리에 영향을 끼치고 있음을 증명해 주고 있다.

• Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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• 2000.11a
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• pp.22-28
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• 2000

본 연구는 전통적인 방식의 강좌와 웹을 기반으로 하는 가상강좌를 수강하는 학습자 학습성취에 차이점이 있는지를 실증적인 비교를 통하여 확인하고자 한다. 동일한 과목을 전통방식의 강좌와 가상강좌 두 가지로 개설하고, 이를 수강하는 학습자 집단 각각의 학습성취 척도인 시험성적을 집계한 후, 두 집단간 차이점이 통계적인 유의성을 가지는가를 보고자 한다. 본 연구를 통하여 전통방식의 강좌와 가상강좌간의 학습성취를 비교하기 위한 효과적인 연구모형 설계에 도움이 될 것으로 본다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1998.10c
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• pp.335-340
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• 1998

최근 컴퓨터 통신 기술의 발달로 인하여 교육분야에서의 컴퓨터 통신망을 이용한 학습의 효율성 증대에 대한 연구가 활발하다. 지금까지의 학습 방식은 교과목 특성의 개별성을 인식하지 못하거나 혹은 기술적인 문제점 등으로 인하여 학습자들에게 일관된 단답형이나 선다형의 학습 방식을 요구하여 왔다. 웹을 기반으로 한 원격 교육으로의 활용 측면에서 프랑스어와 같은 제2외국어의 경우, 한국어 환경에서의 프랑스어 악상 문자 입력이나 개별화된 저작 언어 개발 등의 문제점이 제기된다. $\lceil$Voila-web$\rfloor$ 은 한국어를 모국어로 하는 프랑스어 학습자들을 위한 교육 시스템으로 개별 교과목의 특성을 반영하고 능동적인 학습 방식을 통한 학습의 효율성 증대를 위한 시스템이다. 학습자들에게는 학습 자료의 전체적인 내용 흐름만을 제시하고 영역별 구체적인 자료의 전개는 다양한 교과 내용을 자유 항해할 수 있도록 설계되어 있다. 이는 학습자들로 하여금 통신망을 통한 컴퓨터 이용 학습의 장점을 기존의 학습 방식에 보완하여 보다 능동적인 학습 방식을 유도하여 학습의 효율성을 증대시킬 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.253-255
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• 2002

본 논문에서는 다중 모델 기계학습 기법을 이용하여 문서 자동 분류의 성능과 신뢰도를 향상시킬 수 있는 연구와 실험 결과를 기술하였다. 기존의 다중 모텔 기계 학습법들이 훈련 데이터 또는 학습 알고리즘의 편향에 의한 오류를 극복하고 한 것들인데 비해 본 논문에서 제안한 메타 학습을 이용한 하이브리드 다중 모델 방식은 이 두 가지의 오류 원인을 동시에 해소하고자 하였다. 다양한 문서 집합에 대한 실험 결과, 본 연구에서 제안한 하이브리드 다중 모델 학습법이 전반적으로 기존의 일반 다중모델 학습법들에 비해 높은 성능을 보였으며, 다중 모델의 결합 방식으로서 메타 학습이 투표 방식에 비해 효율적인 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.645-647
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• 2022

코로나 팬더믹으로 인한 비대면 수업은 지속적인 운영을 통해 개선·발전되었다. 2022학년도부터 대면수업으로 전환되면서 온라인 플랫폼에 대한 적응력이 높아지고, 비대면 수업 경험이 축적된 학습자들을 위한 대면 수업의 변화가 필요하게 되었다. 본 논문은 프로그래밍 수업에서 비대면 방식과 대면 방식에 대한 경험이 있는 학습자들의 수업방식에 따른 만족도 및 의견을 조사·분석함으로써 서로 다른 두 방식의 장점을 활용한 수업모델을 모색하는데 필요한 학습자 의견 도출에 그 목적이 있다. 조사 결과, 학습자들은 대면 수업을 선호하나 비대면 학습경험이 많을수록 대면 수업에서의 단점을 비대면 수업을 통해서 해소할 수 있는 부분이 있음을 인지하고, 비대면 방식을 대면 수업에 활용하는 것을 긍정적으로 생각하는 것으로 나타났다. 이를 통해 향후 대면 프로그래밍 수업에서 비대면 방식을 결합한 하이드리드 방식의 수업 운영을 통한 수업 효과 증진 모델이 필요한 것으로 사료된다.