• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.244-246
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• 2018

학습관리시스템의 도입으로 학습자들은 다양한 형태로 학습하게 되고 데이터를 남기게 된다. 교육데이터마이닝은 다양한 형태로 기록되는 교육 데이터를 분석해서 유의미한 정보를 찾아 내는 방법이다. 교육데이터마이님을 활용하면 학생 개인의 학습성과 향상에 도움을 주거나 학습성과 예측 결과를 참고하여 부족한 부분을 지원해 줄 수도 있다. 기존 연구에서는 학습자의 행동 영역 특징이 학습성과에 영향을 끼친다는 것을 검증하기 위하여 나이브 베이즈, 의사결정트리, 신경망 기계학습알고리즘으로 데이터를 분석했다. 따라서 본 연구에서는 기존 연구를 확장하여 학습자의 행동 영역 특징이 학부모 학교 만족도에 영향을 끼치는지 여부를 확인하는 실험을 수행했으며 kNN, 의사결정트리, SVM 기계학습 알고리즘으로 데이터를 분석하였다. 분석결과 학습자의 행동 영역 특정이 학부모 학교 만족도에 영향을 미치는 것을 확인했다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.483-486
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• 2021

기존의 심층 강화학습은 상태, 행동, 정책 등을 모두 벡터 형태로 표현하는 강화학습으로서, 학습된 정책의 일반성과 해석 가능성에 제한이 있고 영역 지식을 학습에 효과적으로 활용하기도 어렵다는 한계성이 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 제안된 새로운 관계형 강화학습 프레임워크인 dNL-RRL은 상태, 행동, 그리고 학습된 정책을 모두 논리 서술자와 규칙들로 표현할 수 있다. 본 논문에서는 dNL-RRL을 기초로 공장 내 운송용 모바일 로봇의 제어를 위한 행동 정책 학습을 수행하였으며, 학습의 효율성 향상을 위해 인간 전문가의 사전 영역 지식을 활용하는 방안들을 제안한다. 다양한 실험들을 통해, 본 논문에서 제안하는 영역 지식을 활용한 관계형 강화학습 방법의 학습 성능 개선 효과를 입증한다.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.16 no.1
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• pp.81-95
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• 2013

Academic procrastination has been a concern for educators. The purpose of this study is to investigate the relationship among task value, academic self-efficacy, autonomous motivation, self-regulated learning, and academic procrastination in e-learning courses. Based on the literature review, the path model was proposed and tested with 212 university students who registered in e-learning courses. The results showed that task value and academic self-efficacy positively influenced autonomous motivation and self-regulated learning, and autonomous motivation and self-regulated learning reduced the level of academic procrastination directly or indirectly. Implications and strategies to reduce procrastination were discussed based on the findings.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.23 no.2
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• pp.53-64
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• 2020

As online learning forms centered on video lectures become more common and constantly increasing, the video-based learning environment applying various educational methods is also changing and developing to enhance learning effectiveness. Learner's log data has emerged for measuring the effectiveness of education in the online learning environment, and various analysis methods of log data are important for learner's customized learning prescriptions. To this end, the study analyzed learner behavior data and predictions of achievement by machine learning in video-based learning environments. As a result, interactive behaviors such as video navigation and comment writing, and learner-led learning behaviors predicted achievement in common in each model. Based on the results, the study provided implications for the design of the video learning environment.

• Journal of Digital Convergence
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• v.18 no.7
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• pp.265-277
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• 2020

The purpose of the study was to investigate the effect of emotional intelligence and career preparation behavior on self-directed learning ability in high school girls. Data were collected by self-reporting questionnaires from 231 high school girls in May, 2019. Collected data were analyzed by descriptive statistics, t-test, ANOVA, Pearson's correlation coefficients, and multiple regression using SPSS/WIN 23.0 program. The result showed that self-directed learning ability was positively correlated with emotional intelligence(r=.560, p<.001) and career preparation behavior(r=.232, p<.001). Enter multiple regression revealed emotional intelligence(β=.515, p<.001), grade 'average'(β=.376, p<.001), grade 'good'(β=.274, p<.001) and career preparation behavior(β=.128, p<.05) to be significant predictors of self-directed learning ability. These variables accounted for 44.0% of self-directed learning ability. The result of this study suggest that emotional intelligence and career preparation behavior be considered when developing strategies to increase self-directed learning ability in high school girls.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.360-363
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• 2018

본 논문에서는 계층적 RNN의 성능 향상을 위하여 강화학습을 통한 계층적 RNN 내 파라미터를 효율적으로 찾는 방법을 제안한다. 계층적 RNN 내 임의의 파라미터에서 학습을 진행하고 얻는 분류 정확도를 보상으로 하여 간소화된 강화학습 네트워크에서 보상을 최대화하도록 강화학습 내부 파라미터를 수정한다. 기존의 강화학습을 통한 내부 구조를 찾는 네트워크는 많은 자원과 시간을 소모하므로 이를 해결하기 위해 간소화된 강화학습 구조를 적용하였고 이를 통해 적은 컴퓨터 자원에서 학습속도를 증가시킬 수 있었다. 간소화된 강화학습을 통해 계층적 RNN의 파라미터를 수정하고 이를 행동 인식 데이터 세트에 적용한 결과 기존 알고리즘 대비 높은 성능을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.05a
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• pp.28-31
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• 2002

본 논문에서는 자율 이동 로봇의 학습을 위해 신경망과 진화 알고리즘을 이용한 방법을 제안한다. 이것은 자연계의 생물이 진화와 학습을 통해 환경에 적응해 나가는 방식과 유사하다. 또한 본 논문에서는 행동기반 제어 방법인 포섭구조를 이용해 로봇의 행동을 제어하는 방법을 제안한다 포섭 구조는 행동 규칙을 병렬적으로 모듈화 하여 낮은 레벨에서는 기본적인 행동을 담당하고, 높은 레벨에서는 좀 더 복잡한 행동을 담당하는 구조로 되어있다 따라서 각 행동 레벨이 협조를 함으로써 복잡한 임무를 수행할 수 있다. 포섭 구조에서 각 레벨의 제어기는 신경 망으로 구성하며 각 행동 레벨이 서로 영향을 주고받으며 진화함으로써 주어진 임무를 달성하도록 한다. 제안된 방법은 자율 이동 로봇인 Khepera 로봇을 이용해 실제 환경에서 구현함으로서 그 유효성을 입증한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.60-63
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• 2008

개인화 장비 기술의 발달과 함께 최근 모바일 디바이스는 카메라, MP3 플레이어 등 다양한 기능을 포함하고 있으며, 많은 사용자가 이를 사용하고 있다. 모바일 디바이스는 사용자가 항상 휴대하기 때문에 사용자 정보를 습득하기에 유용하며 따라서 이로부터 수집된 다양한 정보를 바탕으로 최근 여러가지 서비스를 제공하기 위한 노력이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 사용자의 모바일 로그를 바탕으로 행동 패턴을 파악하여 사용자가 앞으로 취할 행동을 예측하고자 하며, 이 과정에서 다양한 행동 패턴 중 정확한 행동 예측을 수행하기 위해 다음과 같은 방법을 활용하였다. 장소, 시간, 요일 정보를 함께 사용하여 동적 베이지안 네트워크를 이용해 시간 변화에 따른 사용자 행동 패턴을 학습하였으며, 개인 사용자 모델과 전체 사용자 모델을 따로 학습함으로써 더 정확한 행동 패턴의 학습이 가능하도록 하였다. 실험을 위해 대학생들로부터 수집된 모바일 로그를 통해 제안하는 행동 예측 모델의 성능을 확인한 결과 77~94%의 예측 정확도를 보임을 확인하였다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.12 no.3
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• pp.107-114
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• 2021

The purpose of this study is to investigate whether there is a difference in the effect of learning flow and teaching presence according to the lecturer's appearance and students' behavioral patterns in video learning. For this experiment, 183 freshmen from Xingtai University in China were selected as subjects. After being classified according to DISC, students were assigned to study the lecture videos with the appearance of the lecturer and the video without the appearance of the lecturer. After testing the level of their learning flow and teaching presence, the differences between groups were analyzed. According to the results of the analysis, the learning flow and teaching presence of groups who learned the videos in which the lecturer appeared were significantly higher than the groups who learned the videos without the appearance of the lecturer. Second, the effects of whether the lecturer appears or not according to DISC on learning flow were significant. However, the effects of DISC, and the interactive effect of DISC and the lecturer appearance were found to have no significant interactive effect on learning flow. Third, the effects of whether the lecturer appears or not according to DISC on teaching presence were significant, and the effects of DISC on teaching presence were not significant, but the interactive effect of lecturer appearance and DISC was significant. These findings suggest that lecture videos with the appearance of the lecturer generally have better effect. In particular, in order to enhance teaching presence, it is effective to decide whether the lecturer appears or not by considering its interactive effects with learners' DISC.

• Journal of The Korean Association For Science Education
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• v.31 no.5
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• pp.758-769
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• 2011

This study was designed to investigate the relations of motivation to related variables, and the motivation by student's variables basically through measure of motivation system about science learning. For this, 496 fourth-grade students and 425 eighth-grade students were required to accomplish a questionnaire on behavioral inhibition/activation system about science learning (SL-BIS/BAS), and self-efficacy. Based on these materials, SLBIS/BAS by student's variables and relations between the system to self-efficacy were analyzed. The result of this study shows the following:First, the sensitivity about SL-BIS in the eighth-grade was higher than in the fourth-grade. But sensitivity about SLBAS and self-efficacy in the eighth-grade was lower than in the fourth-grade Hence, the difference in sensitivity about SL-BIS/BAS agree with difference in motivation. Second, there were low negative correlation with SL-BIS and self-efficacy, and positive correlation with SL-BAS and self-efficacy. In addition, two systems account for 41% of self-efficacy, it showed that SL-BIS/BAS relates to self-efficacy. Through the results of this study, relations of motivation to related variables, and the motivation by student's variables were identified. These results would be helpful for teachers to understand the difference about motivation by students' variables and to make a plan for the appropriate strategies for learners.