• Title/Summary/Keyword: 학습이력

검색결과 95건 처리시간 0.033초

Classification of hysteretic loop feature for runoff generation through a unsupervised machine learning algorithm (비지도 기계학습을 통한 유출 발생 내 이력 현상 구분)

  • Lee, Eunhyung;Jeon, Hangtak;Kim, Dahong;Friday, Bassey Bassey;Kim, Sanghyun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
    • /
    • 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
    • /
    • pp.360-360
    • /
    • 2022
  • 토양수분과 유출 간 관계를 정량화하는 것은 수문 기작 및 유출 발생 과정의 이해를 위한 중요한 정보를 제공한다. 특히, 유출과정의 특성화는 수문 사상에 따른 불포화대 내 토양수 및 토사 손실 제어와 산사태 및 비점오염원 발생 예측을 위해 필수적이다. 유출과정과 관련된 비선형성과 복잡성을 확인하기 위해 토양수분과 유출 사이의 이력 거동이 조사되었다. 특히, 수문 과정 내 이력 현상 구체화를 위해 정성적인 시각적 분류 및 정량적 평가를 위한 이력 지수들이 개발되었다. 정성적인 시각적 분류는 시간에 따라 시계 및 반시계방향으로 다중 루프 형상을 나누는 방식으로 진행되었고, 정량적 평가의 경우 이력 고리(Hysteretic loop) 내 상승 고리(Rising limb)와 하강 고리(Falling limb)의 차이를 기준으로 한 지수로 이력 현상을 특성화하였다. 이전에 제안된 방법론들은 연구자의 판단이 들어가기 때문에 보편적이지 않고 이력 현상을 개발된 지수에 맞춤에 따라 자료 손실이 나타나는 한계가 존재한다. 자료의 손실 없이 불포화대 내 발생 가능한 대표 이력 현상을 자동으로 추출하기 위해 적합한 비지도 학습기반 기계학습 방법론의 제안이 필요하다. 우리 연구에서는 국내 산지 사면에서 강우 사상 동안 다중 깊이(10, 30, 60cm)로 56개의 토양수분 측정지점에서 확보된 토양수분 시계열 자료와 산지 사면 내 위어를 통해 확보된 유출 시계열 자료를 사용하였다. 먼저, 기존에 분류 방법을 기반으로 계절 및 공간특성에 따라 지배적으로 발생하는 토양수분-유출 간 이력 현상을 특성화하였다. 다음으로, 토양수분-유출 간 이력 패턴을 자료 손실 없이 형상화하여 자동으로 데이터베이스화하는 알고리즘을 개발하였다. 마지막으로, 비지도 학습방법을 이용하여 데이터베이스화된 실제 발현 이력 현상 내 확률분포를 최대한 가깝게 추정하는 은닉층을 반복적인 재구성 학습을 통해 구현함으로써 대표 이력 현상 패턴을 추출하였다.

  • PDF

A study on DID for enhanced digital learning data security (안전한 디지털 학습데이터 처리를 위한 DID 연구)

  • Yeong tae Baek;Min Youn-A
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
    • /
    • 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
    • /
    • pp.335-336
    • /
    • 2023
  • 스마트 디바이스 발전과 다양한 환경적 요인에 의해 온라인 학습에 대한 요구가 증가함에 따라 온라인 학습환경에서 발생하는 개인의 학습이력에 대한 투명하고 안전한 관리에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 안전한 디지털 학습이력관리를 위한 방법으로 블록체인 DID처리 방법을 연구한다.

  • PDF

The Effects of Elements of Learning Information's Record on the Correctness of Decision When Applied to the E-Learning based on CAT with SPRT Model (e-러닝 기반의 SPRT형 CAT모델에서 학습정보이력 요소의 적용이 판정의 정확성에 미치는 영향)

  • Kim, Kyung-Hyun
    • The Journal of Korean Association of Computer Education
    • /
    • 제10권5호
    • /
    • pp.71-79
    • /
    • 2007
  • The purpose of this research is to show that elements of learning information's record(learning time and the score of practice test) have a significant effect on the correctness of decision when they are applied to e-Learning based on CAT with SPRT model. Especially, the score of practice test can be used in the real e-learning environment as its effect showed approximately 90% improvement. Therefore, if we apply learning information's record to SPRT in evaluation, we can evaluate the learner's ability more precisely and quickly, contributing to the enhancement of the individualization of learners. If an algorithm with variables from learning information's record can be developed, a better e-Learning evaluation program will be made in the future.

  • PDF

Analysis of Causes of Elementary e-Learning Dropouts and Strategies for Their Make-up (초등 전자교육 중도탈락 원인 규명 및 재수강 의사 분석)

  • Lee, MyungGeun;Choi, GouWoon
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
    • /
    • 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제47차 동계학술대회논문집 21권1호
    • /
    • pp.169-171
    • /
    • 2013
  • 본 연구는 초등학생을 대상으로 전자교육 학습자의 학습이력에 따른 중도탈락 원인들을 규명하고 재수강 의사 결정에 차이를 보이는지 분석을 통해 학습자의 재수강을 높일 수 있는 방안을 검토하고 효율적인 전자교육 프로그램을 운영할 수 있도록 시사점을 제공하기 위한 것이다. 구체적으로는 초등 전자교육에서 학습이력별 중도탈락 원인을 규명하고 재수강 의사 결정에 차이가 있는지 분석하였다. 연구결과 첫째, 초등전자교육에서 학습자의 학습이력 중 특히 학습자의 이수율이 중도탈락율과 관련 있으며, 유의한 원인은 시간부족, 교육내용 방법 평가로 나타났다. 둘째, 시간이 부족하거나 교육내용 방법 평가 방법이 적절하지 않아 중도탈락한 학습자들의 50% 이상이 재수강 의사를 밝혔으며, 중도탈락 원인 중 학업능력은 재수강을 결정하는데 유의한 원인으로 파악되었다. 셋째, 중도 탈락자의 재수강을 유도하는 방안으로서는 초등 전자교육 수강자는 온라인 플래너를 활용하여 매일 1시간씩 학습 시간을 관리하는 것이 필요하며, 선행학습은 한 학기 전까지 다루는 것이 좋은 것으로 나타났다.

  • PDF

Class-based Analysis and Design to Realize a Personalized Learning System (맞춤형 학습 실현을 위한 클래스 기반 시스템 분석 및 설계)

  • Suah Choe;Eunjoo Lee;Woosung Jung
    • Journal of Industrial Convergence
    • /
    • 제22권2호
    • /
    • pp.13-22
    • /
    • 2024
  • In the current epoch of educational technology (EdTech), the realization of a personalized learning system has become increasingly important. This is due to the growing diversity of today's learners in terms of backgrounds, learning styles, and abilities. Traditional educational methods that deliver the same content to all learners often fail to take this diversity into account. This paper identifies models that comprehensively analyze learners' characteristics, interests, and learning histories to meet the growing demand for learner-centered education. Based on these models, we have designed a personalized learning system. This system is structured to support autonomous learning tailored to the learner's current level and goals by identifying strengths and weaknesses based on the learner's learning history. In addition, the system is designed to extend necessary learning elements without changing its architecture. Through this research, we can identify the essential foundations for constructing a user-tailored learning system and effectively develop a system architecture to support personalized learning.

Prdiction of Mechanical Properties in Injection Molded Polystyrene Parts using Artificial Neural Network (인공신경망을 이용한 폴리스타이렌 사출성형품의 기계적 물성 예측)

  • 박헌진
    • The Korean Journal of Rheology
    • /
    • 제10권2호
    • /
    • pp.74-81
    • /
    • 1998
  • 사출성형품의 설계는 그 내부의 기계적 물성 변화보다는 전통적으로 용도에 부합하 는 형상을 위주로 하여 이루어져 왔기 때문에 설계조건의 개선을 통하여 성능이 우수한 제 품을 얻기까지 많은 시행착오가 요구되고 있다. 그런데 사출성형 실험이나 물성평가 시험을 하기 전에 성형품의 부위별 기계적 물성을 알수있다면 제품의 설계나 금형 설계에 많은 도 움이 될 수 있으므로 최근에 물성 예측을 위한 방법론들의 개발이 다양하게 시도되고 있다. 따라서 본 연구에서는 학습시스템, 사출성형 수치모사와 기계적 물성과의 상관관계를 밝히 는 방법을 만들어 사출물이 제작되기 전에 그들의 기계적 물성을 사출성형 수치모사에서 얻 어진 열적·기계적 이력으로부터 예측하고자 하였다. 이때 성형품의 기계적 물성과 열적· 기계적 이력 사이에는 매우 복잡하고 비선형적인 상관관계를 보이기 때문에 이들 사이를 비 매개변수적으로 연관짓기 위하여 역전파 인공신경망 알고리듬을 사용하였으며 열적·기계적 이력은 사출성형용 수치모사 소프트웨어를 이용하여 구하였다. 학습과정에서 전역최소값에 도달하지 못하는 인공신경망의 문제점을 해결하기 위하여 모멘텀변수와 잡음지수를 포함하 는 일련의 항을 첨가하여 연결가중치를 보정하였다. 그 결과 어떤 초기값에 의하여 학습이 되더라도 전역최소값에 도달하는 것을 확인하였으며 이를 이용하여 다른 사출조건에서 사출 물의 기계적 물성을 잘 예측할수 있었다.

  • PDF

Improving learning outcome prediction method by applying Markov Chain (Markov Chain을 응용한 학습 성과 예측 방법 개선)

  • Chul-Hyun Hwang
    • The Journal of the Convergence on Culture Technology
    • /
    • 제10권4호
    • /
    • pp.595-600
    • /
    • 2024
  • As the use of artificial intelligence technologies such as machine learning increases in research fields that predict learning outcomes or optimize learning pathways, the use of artificial intelligence in education is gradually making progress. This research is gradually evolving into more advanced artificial intelligence methods such as deep learning and reinforcement learning. This study aims to improve the method of predicting future learning performance based on the learner's past learning performance-history data. Therefore, to improve prediction performance, we propose conditional probability applying the Markov Chain method. This method is used to improve the prediction performance of the classifier by allowing the learner to add learning history data to the classification prediction in addition to classification prediction by machine learning. In order to confirm the effectiveness of the proposed method, a total of more than 30 experiments were conducted per algorithm and indicator using empirical data, 'Teaching aid-based early childhood education learning performance data'. As a result of the experiment, higher performance indicators were confirmed in cases using the proposed method than in cases where only the classification algorithm was used in all cases.

A Design of Learning Contents Management System using Automated History System (자동화된 이력 시스템을 이용한 학습콘텐츠 관리 시스템 설계)

  • Kim, Nam-Ho;Park, Young-B.;Han, Kyu-Jung;Lee, Crystal
    • Journal of The Korean Association of Information Education
    • /
    • 제12권3호
    • /
    • pp.313-322
    • /
    • 2008
  • As cyber education using e-Learning system is expanded, various Learning Contents has been created to satisfy the demand of various students. But since it takes long time and spends high cost to create e-Learning contents, it is hard to satisfy the demand of various students. To solve this problem standardizations of the Learning Contents and researches of Learning Contents Metadata are focused in reusability of Learning Contents and information retrieval of Learning Contents. In this paper to improve manageability and retrievability, legacy version control and document management system are introduced. Based on existing version control and document management system, we developed automated history control system. To conveniently provide retrieval, inquiry and integrating of Learning Contents, we researched Learning Contents Management System based on SOA to easily approach with the Learning Contents Management Server which is dispersed on wide area

  • PDF

A Design and Implementation of Web-Based Learning Statistics Model (웹 기반 LCMS와 연계한 LMS에서의 학습통계 모듈 설계 및 구현)

  • Kim, Sang-Gil;Kim, Byung-Ki
    • Annual Conference of KIPS
    • /
    • 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
    • /
    • pp.321-324
    • /
    • 2005
  • 기존의 LMS(Learning Management System)는 웹 기반의 e-Learning 교육의 장점에도 불구하고 학습자의 요구와 수준에 무관하게 학습과 관련한 컨텐츠들이 획일적으로 구성됨으로써, 학습자의 요구를 만족시키지 못하고 있다. 본 논문에서는 LCMS(Learning Content Management System) 와 LMS를 연계한 학습 통계 모듈을 제시하고, LMS에 학습자와 운영자에게 학습정보 데이터를 제공함으로써 학습하는 과정을 추적하고 학습이력을 관리 할 수 있는 학습통계모듈을 설계하고 구현한다. 제시된 모듈에서는 효과적인 학습통계을 위한 검색 방안으로 LCMS의 메타데이터와 다양한 학습관리 정보(CMI)값을 LMS를 호출하는 기능인 API(Application Program Interface) 어댑터를 이용하여 연계된 값과 LMS시스템에 학습지원과 운영지원 기능을 추가하여 나온 결과값을 바탕으로 하였다. 이 학습통계모듈을 통해서 LMS운영자는 학습자의 컨텐츠의 활용을 더욱 확장할 수가 있으며 학습자의 학습정보관리를 하는 LMS의 성능을 향상 시키고자 하였다.

  • PDF

A Design and Implementation of Web-Based Learning Content Management System (웹기반 학습콘텐츠관리시스템의 설계 및 구현)

  • Kim, Sang-Gil;Kim, Soo-Hyung
    • Annual Conference of KIPS
    • /
    • 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
    • /
    • pp.373-376
    • /
    • 2005
  • 웹기반의 LCMS(Learning Content Management System)는 단지 학습 콘텐츠를 LMS(Learning Management System)에 제공하기 위하여 검증이 되지 않은 다양한 학습 콘텐츠를 탑재하는 시스템으로 구성되어 있어 학습자의 요구와 수준에 맞는 콘텐츠의 제공이 제대로 이뤄지지 않고 있다. 본 논문에서는 LMS와 LCMS를 연계한 학습이력정보와 학습 콘텐츠의 정보 관리를 함으로써 학습콘텐츠의 질적 향상과 학습자가 선호하는 콘텐츠의 정보를 통계적으로 보여주고 또 분석이 가능하게 함으로써, 학습자에게 보다 향상된 콘텐츠를 제공해 주기위한 학습콘텐츠관리시스템인 LCIMS(Learning Content Information Management System)를 설계하고 구현한다. 제시된 LCIMS는 기존의 LCMS에 학습 콘텐츠를 패키지 또는 SCO 단위로 등록하여 콘텐츠 저장소 (메타데이터 및 콘텐츠 파일)에서 체계적으로 저장 및 관리하는 역할을 추가를 하고 학습자별로 LCIMS의 학습콘텐츠 정보를 수준별, 과정별로 평가, 검색하여 LMS를 통해 학습 할 수 있도록 하는 검색 및 강좌 구성에 활용하며 학습자의 학습정보관리와 학습콘텐츠 정보의 관리를 체계적으로 할 수 있다.

  • PDF