• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.577-579
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• 2003

본 논문에서는 생체인식 분야 중 얼굴인식의 검색 정확성 향상 및 검색 시간을 단축하기 위한 단계로 인종별 얼굴영상 데이터베이스에 대한 군집화 기법을 연구하였다. 우선, 일반적으로 얼굴 및 이미지 검색에 사용되는 다양한 특징을 추출하고, 추출한 다차원의 특징 데이터들로부터 다 인종 얼굴 데이터를 유사한 인종별로 정확하게 군집화 하기 위해 최적의 특징벡터를 자동으로 선택 할 수 있는 방법을 제안하였다. 군집결과 분석을 위해 자기 조직화 지도 모형을 이용하였는데, 이는 2차원 분석 및 가시화에 유용하며, 학습 후 코드북벡터를 사용하여 유사한 의미간의 거리부터 검색할 수 있는 특징을 가지고 있다. 특징추출에 관한 실험결과 인종별 구분을 위한 특징벡터로는 웨이블릿 주파수 성분(lowpass 성분)과 CbCr 특징벡터가 인종별 군집화에 가장 유용한 특징으로 선택되었으며. 추출된 특징을 바탕으로 semantic map을 구성하여 제안방법의 효율성을 제시하였다.

• Journal of Bio-Environment Control
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• v.31 no.3
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• pp.152-162
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• 2022

This study developed simulation model for predicting the greenhouse interior environment using artificial intelligence machine learning techniques. Various methods have been studied to predict the internal environment of the greenhouse system. But the traditional simulation analysis method has a problem of low precision due to extraneous variables. In order to solve this problem, we developed a model for predicting the temperature inside the greenhouse using machine learning. Machine learning models are developed through data collection, characteristic analysis, and learning, and the accuracy of the model varies greatly depending on parameters and learning methods. Therefore, an optimal model derivation method according to data characteristics is required. As a result of the model development, the model accuracy increased as the parameters of the hidden unit increased. Optimal model was derived from the GRU algorithm and hidden unit 6 (r² = 0.9848 and RMSE = 0.5857℃). Through this study, it was confirmed that it is possible to develop a predictive model for the temperature inside the greenhouse using data outside the greenhouse. In addition, it was confirmed that application and comparative analysis were necessary for various greenhouse data. It is necessary that research for development environmental control system by improving the developed model to the forecasting stage.

• Journal of The Korean Association For Science Education
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• v.40 no.5
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• pp.451-462
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• 2020

According to the online learning environment, learning activities using mobile technology have emerged as a major concern. The features of mobile technology show potential supporting the emergence of learners' agencies in science education. In this study, 22 research literature on mobile activities in science teaching and learning published in Korea from 2011 to April 2020 were selected. First, the framework of Suarez et al. (2018) was revised and the types of mobile activities were categorized and investigated. Second, the emergence of agencies was examined in the context of science teaching and learning. And also, the relevance of mobile activity types ('Access to content', 'Data collection', 'Peer-to-peer communication', 'Contextual support') to support learners' agency dimension ('goals', 'content', 'action', 'strategy', 'reflection', 'monitoring') was analyzed. The first analysis show that science teaching and learning through mobile activities are changing from traditional to student-centered. Through these activities, students become more involved in learning and get the opportunity to become agents of learning. As a result of the second analysis, it has been confirmed that the emergence of learners' agencies has been supported and strengthened through mobile activities. Whereas, it needs to look upon the relationship between learners' agency and mobile activities in the overall context of science class. This consideration led to implications for the use of mobile technology in future science education and the transition to student-centered education.

• Journal of The Korean Association For Science Education
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• v.35 no.5
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• pp.907-917
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• 2015

Response to Intervention (RTI), which is focused on the gap between pre-interventions and post-interventions, provides an effective intervention program. This study takes under-achievement factors into consideration to determine the overall characteristics of underachievers. The under-achievement factors include cognitive learning factors, affective factors, and environmental factors. This study conducted curriculum-based assessments, achievement tests, and assessments on attitudes toward science and science learning motivation to verify the effects of individually tailored teaching according to the types of under-achievement in science. The experimental group was composed of six students in fourth grade, and the comparison group had 23 students. The findings of the study were as follows. First, the performance and progress of underachievers in the first-stage showed little progress and did not reach grade-level performance. Second, the underachievers in the second-stage greatly improved. In particular, the average of eight sessions in the second-step demonstrated performance beyond that of the regular child. Third, individually tailored teaching according to the types of under-achievement in science positively affected attitudes toward science and science learning motivation. This study will contribute to the improvement of the underachiever by applying individually tailored teaching according to the types of under-achievement in science.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2004.08a
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• pp.397-405
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• 2004

선진 각국에서는 지식기반 정보사회로의 급속한 이행과 사이버 공간의 확장에 따라 사이버 교육에 대한 법적 제도적 근거를 마련함은 물론 이의 적극적인 활용을 모색하고 있다. 우리나라에서는 교육혁신과 인적자원개발을 위한 2단계 교육정보화종합발전 방안을 마련 및 교육과정의 개편, 실행에 옳기고 있다. 새로운 이론인 구성주의에 근거 마련된 제7차 교육과정에서는 교수 학습시 ICT의 활용을 적극 권장하는 바, 훈련 받은 교사에 의한 아동의 교수 학습 효과가 현저하여 교사의 ICT활용 관련 기회의 요청이 요구되고 있다 본 연구에서는 전국규모의 교육용소프트웨어 공모전에 참여하는 경북지역 교사들의 ICT 활용 능력과 학교급별, 지역별, 저작도구별, 분과, 분야별, 저작인수별 실태를 파악하기 위하여 당해연도 경북도 대회 2등급 이상 상위 입상작 48편에 대한 분석 및 고찰을 실시한 결과, 교원의 ICT활용 능력 신장, 지역간 정보격차 해소, 교수 학습 방법 개선 지원을 강화할 필요가 있는 등 다수의 유의미한 결과를 얻었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.391-393
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• 2002

최근 가상교육에서 학습 기술의 상호 운용성을 기반으로 한 표준화의 필요성을 인식하고 여러 국제표준기관을 통해서 기반 환경과 컨텐트 명세 및 활용에 대한 표준화 작업이 이루어지고 있다. 이로 인해 e-learning 분야에서는 국제표준을 소개하고 체제적으로 AICC(Aviation Industry CBT Committee), IMS(Instructional Management Systems) Global Learning Consortium, ADL(Advanced Distributed Learning)을 중심으로 진행되어 오고 있다. 특히, 미래의 진보적인 e-learning 환경 개발로, 기능별 5계층으로 구성된 LTSA(Learning Technology Standard Architecture)를 제정하고 이를 통한 개발을 지원하고 있다. 하지만, 이는 시스템 구성요소를 정의한 계층 3의 경우 데이터 흐름 모델로 작성되어 현재 개발 수준과 일치하지 않는 문제점을 가지는 모델로 인정한다. 본 논문에서는 표준 모델링 언어인 UML(Unified Modeling Language)을 통해 모델을 재정의하고, 각 프로세스별 단계를 메타모델로 제시하여 개발과 아키텍처의 이해에 대한 문제점을 해결하고자 한다. 또한, 재정의된 모델을 기반으로 e-learning 지원을 위한 분석, 설계 프로세스를 정의하여 이에 대한 사례를 제시한다. 이는 아키텍처를 기반으로 한 메타모델과 프로세스를 통한 교육영역의 질의 응답 학습 도구인 QALT(Query-Answer Learning Tool)에 적용한다. 모델의 재정의로 아키텍처의 이해성 및 이를 기반으로 하는 교육용 애플리케이션 개발의 용이성의 증대를 기대할 수 있으며, 모델의 재사용성을 보장할 수 있다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.2
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• pp.132-140
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• 2001

야외에서 인지되는 자연 경치는 다양한 개체, 빛의 산란, 또는 변화를 주는 많은 요소들 때문에 컴퓨터 영상처리에서 인식하기가 쉽지 않다. 본 논문에서는 다층 인지 신경망을 이용하여 도로가 포함된 야외영상에 나타나는 개체들을 인식하는 방법을 연구하였다. 자연 영상을 영역화한 후, 각각의 영역들에 대하여 색상과 기하학적인 특성에 근거하여 특성벡터를 추출하고 이를 신경망에 입력하여 각 영역을 구분하는 2단계의 알고리듬을 제안한다. 먼저 야외 영상들을 개선된 영역 확장법과 병합과정에 의하여 개체별로 영역화하였다. 영역화된 연상은 자연 영상과 함께 영상 데이타베이스에 저장되고, 이 자료들을 이용하여 각 영역의 특성벡터를 계산하였다. 이 특성 벡터를 구성된 신경망의 입력층에 전달하면, 각 영역은 27개의 개체 중의 하나로 출력층에서 인식된다. 제안된 방법은 학습에 사용된 데이타, 학스베 사용되지 않은 새로운 데이타, 그리고 모두 합하여 놓은 데이타의 세가지 데이타 군에서 무작위로 선별하여 인식률을 측정하였다. 학습된 데이타에서는 99.4%까지의 인식률을 보여주었고, 학습되지 않은 데이타에 대해서도 최고 89.1%까지의 인식률을 나타내었다. 제안된 방법은 평균적으로 88.1%~97.9%의 인식률을 보여주어 자연 경치의 인식에 신뢰성이 있는 방법으로 사용될 수 있음을 증명하였다.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1999.06a
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• pp.291-300
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• 1999

본 논문은 인공신경망과 귀납적 학습방법 등의 인공지능 방법과 선물가격결정에 대한 기존 재무이론을 사용하여 일상어취로 표현되는 파생상품 가격예측 모형을 개발하는데 있다. 모형의 개발은 1단계로 인공신경망이나 기존의 선물가격결정이론(평균보 유비용모형이나 일반균형모형)을 이용하여 선물 가격을 예측한 후, 서로 비교 분석하여 인공신경망 모형의 우수성을 확인하였다. 귀납적 학습방법중 CART 알고리듬을 사용하여 If-Then 규칙을 생성하였다. 특히 실용적 측면에서 선물가격의 일상어휘화를 통한 모형개발을 여러 가지 방법으로 시도하였다. 이러한 선물가격 예측모형의 유용성은 일단 If-Then 규칙으로 표현되어 전문가의 판단에 확실한 이론적인 근거를 제시할 수 있는 장점이 있으며, 특히 의사결정지원시스템으로 활용화 될 경우 매우 유용한 근거자료로 활용될 수 있다. 이러한 선물가격 예측모형의 정확성은 분석표본과 검증표본으로 나누어 검증표본에서 세가지 기본모형(평균보유 비용모형, 일반균형모형, 인공신경망 모형)과 각 모형의 귀납적 학습방법 모형의 다른 3가지 어휘표현방법 3가지를 모형별로 비교 분석하였다. 분석결과 인공신경망모형은 상당한 예측력을 갖고 있는 것으로 판명되었으며, 특히 CART를 기반으로 한 일상어취 기반의 선물가격예측 모형은 예측력이 높은 것으로 나타났다.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.2 no.6
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• pp.759-774
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• 2001

This research has the theoretical faces of education with the internet games are based on the Networking and interactive features be caused by network focused on cooperative education, and presentation about educational game model. It includes educational features about various internet games(adventure game, simulation game). Educational game model is a definite model can realize the learning with internet game according to each stages of educational games are based on the networking.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.163-172
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• 2000

교육사이트가 폭발적으로 증가하면서 인터넷을 통한 교육에 많은 관심이 집중되는 가운데 유료화를 추진하기 위한 기본 단계로 학습정보를 제공하는 형태의 사이트가 운영되고 신설되고 있다. 그러나 교육의 본질적인 차원에서 학습은 그중의 일부분에 지나지 않다는 점을 감안해 볼 때 교육의 핵심 주체인 학생ㆍ교사ㆍ학부모에 대한 의사소통과 대화의 창구를 마련하여 단순 학습이외의 인성교육까지 인터넷으로 활용할 수 있는 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 교육의 3주체간에 필요로 하는 사항을 세부적으로 도출하여 각 대상별로 시간과 공간의 제약없이 적극 활용할 수 있는 방안을 제시하고자 한다. 특히 현재 교육에 대한 전반적인 문제와 이와 더불어 발생되는 사회적인 문제를 파악하여 3주체간에 긴밀한 유대관계를 유지할 수 있도록 환경을 제공하고자 한다.