• 감성과학
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• 제20권3호
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• pp.119-130
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• 2017

본 연구는 증강현실 홈 트레이닝 시스템을 통해 가상 참여자의 존자개 사용자에게 미치는 영향을 살펴보고자 한다. 구체적으로, 가상의 참여자가 제공되는 경우와 아닌 경우의 몰입, 인지된 경쟁, 그리고 정보 습득의 욕구의 차이에 대해 살펴보았다. 자동으로 실험 참여자들의 자세에 따른 정확도와 피드백을 제공하는 홈 트레이닝 시스템을 직접 개발하였고, 이를 활용하여 다음의 세 가지 가설을 실증하였다. 첫째, 가상의 참여자를 보며 트레이닝 시스템을 사용하면 그렇지 않은 경우보다 몰입이 더욱 높을 것이다. 둘째, 가상의 참여자를 보며 트레이닝 시스템을 사용하면 그렇지 않은 경우보다 인지된 경쟁이 더욱 높을 것이다. 셋째, 가상의 참여자를 보며 트레이닝 시스템을 사용하면 그렇지 않은 경우보다 정보 습득의 욕구가 더욱 높을 것이다. 실험을 통해 세 가지 가설이 모두 지지되었으며, 가상의 참여자가 이용자에 영향을 미침을 확인할 수 있었다. 기존 연구가 가상 트레이닝 시스템 그 자체에 대한 효과를 보는 것에 반해, 본 연구가 가상 트레이닝 시스템을 이용할 때 다른 운동 참여자가 나오는 영상을 보는 것이 유의한가에 대한 답을 하고 있다는 점에서 시사점을 제공한다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제21권1호
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• pp.101-109
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• 2002

A cooperative teaming has been taken to consolidate the autonomous motivation of students and to develop a desirable attitude in a mutual cooperative atmosphere. Some studies on the reward effect showed that the reward after the evaluation, in the processes of cooperative learning, worked on students' learning motive directly, and the group reward was effective in learning attitude and the individual reward in academic achievement, respectively. Assuming that the group reward and the individual reward are organized and applied as a complex reward, the effects of rewards will appear, this study examined the effect of the complex reward on academic achievement and teaming attitude. For this study. 2 classes were randomly selected out of a elementary school in Gwangju and the teaming unit was based on chapter 4「The structure and function of plants」 in the 5-1 elementary Science textbook. This research has been done for 4 weeks after the students learned STAD for 8 weeks previously. The learning attitude was examined in pre and post tests, and the academic achievement was inspected twice at 2-week intervals after the pre test. The results were analysized by the SAS program In the case of academic achievement, both groups showed a significant improvement(p<.05). The experimental group showed no significant improvement in the first test, compared with the control group(p>.05), but after 4 weeks, it showed a significant improvement in the second test, compared with the control group(p<.05). From this result, it is identified that the reward should be done for a long time and the individual reward of the complex reward is successful in improving academic achievement. However, in the case of learning attitude, there was no meaningful difference in both groups(p>.05). But the control group showed a significant improvement, compared with the experimental group(p<.05). According to this result, it is indicated that the group reward only is more effective in improving learning attitude and complex reward can decrease the individual competition in experimental group.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제8권7호
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• pp.584-588
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• 2002

The real-time characteristic of the adaptive leaning control algorithms is validated based on the applied results of the hydraulic servo system that has very strong a non-linearity. The evolutionary strategy automatically adjusts the search regions with natural competition among many individuals. The error that is generated from the dynamic system is applied to the mutation equation. Competitive individuals are reduced with automatic adjustments of the search region in accordance with the error. In this paper, the individual parents and offspring can be reduced in order to apply evolutionary algorithms in real-time. The feasibility of the newly proposed algorithm was demonstrated through the real-time test.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.381-389
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• 2017

최근 경영환경이 지속적으로 변화되고 과열 경쟁이 이루어지게 되면서, 기업은 시대에 대처하기 위하여 지식경영을 도입하여 기업의 가치 증대 및 경쟁력 강화를 유도하고자 하고 있다. 지식경영은 새로운 지식을 창조하고, 창조된 지식을 조직 전 영역에 확산시키고 이를 통해 상품이나 서비스, 시스템으로 형상화하는 것으로 지식을 기반으로 하는 기업운영방식을 말하는데, 본 연구에서는 구조방정식모형을 바탕으로 지식경영 핵심성공요인이 직무충실도 및 조직성과에 미치는 영향과 그 관계에서 조직학습의 매개효과에 대해 알아보았다. 또한 지식경영에 미치는 주요 핵심요인으로 조직문화, 정보기술, 프로세스를 활용하였으며, 조직학습은 실험학습, 간접학습, 공유학습으로 유형화하여 분석하였다. 그 결과에 의하면, 지식경영은 직무충실도 및 조직성과에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 조직학습을 매개로 하여 직 간접적으로 직무충실도와 조직성과에 긍정적인 영향을 주는 것으로 분석되었다. 따라서 기업에서 지식경영 활용의 중요성을 확인할 수 있었으며, 기업이 지식경영 및 조직학습을 적용하는데 있어 적절한 적용범위를 제시할 수 있었다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제16권3호
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• pp.7-16
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• 2016

본 연구는 영어를 외국어로 배우고 있는 한국 EFL 초등 학습자들의 부족한 영어 노출 시간을 연장하면서 말하기 능력을 향상하기 위한 방안으로 게이미피케이션을 접목한 스마트 러닝 과제학습을 설계했다. 경쟁, 보상, 맞춤형 캐릭터 등의 게임 요소를 영어 교육에 접목한 '교육 게이미피케이션'의 일환인 본 연구는 모의실험에서 발견된 개선점들을 반영해 주의 집중 시간이 상대적으로 짧은 초등 학습자들에게 과제 학습이라는 부담을 줄이고 영어 말하기 게임을 재미있게 받아들여 적극적인 게임참여를 유도하는데 중점을 뒀다. 특히 영어 문장을 만드는데 어려움을 겪는 학습자들이 '카카오 톡'의 장점인 즉각적인 상호작용과 음성 녹음 기능을 활용한 실시간 및 비실시간 게임을 통해 실력 향상과 더불어 자기효능감도 고취시킬 수 있는 교육 게이미피케이션의 다양한 시도가 요구된다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권1호
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• pp.179-187
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• 2019

아프리카를 비롯한 개발도상국은 균등한 교육기회 박탈, 열악한 교육여건, 선진국과의 정보화 격차 등으로 인적자원개발이 미미한 실정이다. 우수한 인적자원을 확보하지 못한 개발도상국은 선진국과의 세계화 경쟁에서 더욱 뒤쳐지고 있어, 개발도상국의 '인적자원개발' 문제는 시급히 해결해야 할 과제가 아닐 수 없다. 개발도상국은 교육 예산이 교육수요를 충족하고 의무 교육을 달성하기에 턱없이 낮은 수준이어서 양적으로 증가하는 교육 수요에 적절히 대응하지 못하고 있는 실정이며, 이러한 교육예산의 부족 문제는 교육 인프라 부족 문제로 연결이 된다. 본 연구에서는 NAS기반의 서버를 구성하여 교육 콘텐츠 및 학습관리 등의 기능을 구성하고, 클라이언트 영역은 태블릿, PC, 빔 프로젝터 등 다양한 미디어를 활용이 가능하도록 솔루션을 제시하여, 인트라넷 환경의 어학교육 지원을 위한 쾌적한 교육환경의 구성 및 SCORM 기반의 플랫폼을 구축을 통한 개발도상국의 최적화된 이러닝 서비스를 지원하고자 한다.

• International Journal of Contents
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• 제7권4호
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• pp.10-18
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• 2011

Cooperative Group Games (CGG) emphasize participation, challenges and fun by cooperation among group members rather than competition. CGGs have been proven to be an efficient education method that teaches the value of cultivating cooperation skills, discipline, and sense of public order for tackling problems together through various types of interactions. When integrated with computer game technology, the general classic CGG can be reborn with new educational and entertaining aspects. To combine the joy of physical movement of group games and the richness of computer game contents, a motion based arcade CGG has been developed in this study, based on the original ideas and structures of classic off-line CGGs. While implementing the classic game concepts in arcade environment, various design attributes have been considered and applied, which were supposed to promote cooperative game play. Overall, the process of the implementation and test results of our four CGGs suggest several design strategies for effective arcade CGGs.

• 한국인공지능학회지
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• 제6권2호
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• pp.23-27
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• 2018

Korea has a high proportion of self-employment. Many of them start the food business since it does not require high-techs and it is possible to start the business relatively easily compared to many others in business categories. However, the closure rate of the business is also high due to excessive competition and market saturation. Cafés and restaurants are examples of food business where the business analysis is highly important. However, for most of the people who want to start their own business, it is difficult to conduct systematic business analysis such as trade area analysis or to find information for business analysis. Therefore, in this paper, we predicted business status with simple information using Microsoft Azure Machine Learning Studio program. Experimental results showed higher performance than the number of attributes, and it is expected that this artificial intelligence model will be helpful to those who are self-employed because it can easily predict the business status. The results showed that the overall accuracy was over 60 % and the performance was high compared to the number of attributes. If this model is used, those who prepare for self-employment who are not experts in the business analysis will be able to predict the business status of stores in Seoul with simple attributes.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제11권4호
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• pp.378-384
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• 2023

In this study, we explore social awareness, interest, and acceptance of generative AI, including chatGPT, which has revolutionized web search, 30 years after web search was released. For this purpose, we performed a machine learning-based topic modeling analysis based on Korean news big data collected from November 30, 2022, when chatGPT was released, to August 31, 2023. As a result of our research, we have identified seven topics related to chatGPT and generative AI; (1)growth of the high-performance hardware market, (2)service contents using generative AI, (3)technology development competition, (4)human resource development, (5)instructions for use, (6)revitalizing the domestic ecosystem, (7)expectations and concerns. We also explored monthly frequency changes in topics to explore social interest related to chatGPT and Generative AI. Based on our exploration results, we discussed the high social interest and issues regarding generative AI. We expect that the results of this study can be used as a precursor to research that analyzes and predicts the diffusion of innovation in generative AI.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제12권6호
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• pp.2177-2186
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• 2017

The goal of this paper is to provide the specific forecasting steps and to explain how to design the forecasting architecture and training data sets to forecast very short-term wind power when the numerical weather prediction (NWP) is unavailable, and when the sampling periods of the wind power and training data are different. We forecast the very short-term wind power every 15 minutes starting two hours after receiving the most recent measurements up to 40 hours for a total of 38 hours, without using the NWP data but using the historical weather data. Generally, the NWP works as a predictor and can be converted to wind power forecasts through machine learning-based forecasting algorithms. Without the NWP, we can still build the predictor by shifting the historical weather data and apply the machine learning-based algorithms to the shifted weather data. In this process, the sampling intervals of the weather and wind power data are unified. To verify our approaches, we participated in the 2017 wind power forecasting competition held by the European Energy Market conference and ranked sixth. We have shown that the wind power can be accurately forecasted through the data shifting although the NWP is unavailable.