• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.53-60
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• 2005

학습지도안은 학습활동에 있어서 반드시 작성해야 하는 중요한 문서이긴 하지만, 그 중요도나 작성하는데 들이는 시간에 비해 학습활동에 대한 활용도가 매우 낮다. 웹이 발달하면서 개인 홈페이지나 에듀넷과 같은 인터넷 사이트를 통해 학습지도안의 공유가 활발해지긴 했지만, 단지 학습지도안을 작성하기 위해 내용을 참고하는 정도에 그치고 있고 학습에 실질적으로 도움이 될 수 있는 자료로는 활용되고 있지 못하다. 본 논문에서는 이와 같이 학습지도안을 형식적인 문서로써 재활용하는 데서 벗어나 학습에 유용한 자료로 활용할 수 있는 방안에 대해 제시한 후, 제시된 내용을 바탕으로 학습지도안 관리 및 활용 시스템을 설계하고 구현하였다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제9권3호
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• pp.747-756
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• 2019

통역을 학습하는 학생들은 수업 외에도 추가적인 학습 및 훈련을 수행한다. 동시통역 및 순차통역에서 두 언어의 구조가 다르기 때문에 통역가는 발표 내용을 빠르게 기억해야 한다. 단기 기억 향상을 위해서 통역을 학습하는 학생들은 메모리 훈련을 수행한다. 메모리 훈련은 파트너가 필요하기 때문에 학습 효율성이 저하되고 자가 학습이 불가능하다. 이를 해결하기 위해서 컴퓨터 기반의 단기 기억 훈련 시스템이 제안되었다. 지문 내 단어를 특수문자로 변경함으로써 학생들이 파트너 없이도 자가 학습이 가능하다. 하지만 컴퓨터는 휴대성이 떨어지기 때문에 외부에서는 학습 능률이 저하된다. 제거되는 단어보다 키워드로 제공하는 단어의 수가 더 많아서 학습 난이도가 저하된다. 이를 해결하기 위해서, 본 논문에서는 스마트 단말 기반의 문장구역 훈련 시스템을 제안하였다. 스마트 단말은 휴대성이 높아 학습의 제한이 없어 효율이 증가한다. 제안하는 훈련 시스템에서는 삭제되는 단어수가 키워드보다 더 많도록 하여 학습 난이도가 증가한다. 제안한 훈련 시스템을 구현하고 기능을 검증하였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.335-349
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• 2004

최근 과학기술의 급속한 발달로 인하여 컴퓨터를 활용하는 교육환경도 크게 변화하고 있다. 특히 인터넷의 빠른 성장으로 인해 웹 상의 교육정보가 기하급수적으로 증가되었으며, 이에 따라 수많은 교육용 웹 자료를 컴퓨터 보조 학습 매체로 활용하고 있다. 또한 CAI(Computer Assisted Instruction), ICAI(Intelligent CAI) 나 ITS(Intelligent Tutoring System) 등을 통해 컴퓨터를 수업 매체로 활용하는 방법도 많이 연구되고 있다. 그러나 기존의 시스템들은 다양한 수준의 학습자들에게 수준별로 적합한 학습 방법과 학습할 수 있는 방법이 효율적으로 제공되지 않고 있는 실정이다. 특히 현행 교육과정이 지향하고 있는 수준별 교육과정에 적합하지 않으면서 학생들의 능력, 적성, 필요, 흥미에 대한 개인차를 고려하지 않고 학생 개개인의 성장 잠재력과 교육의 효율성을 극대화하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 학습자에게 웹을 통하여 필요한 학습정보를 제공하고 자기 주도적으로 학습 할 수 있는 환경을 만들어주면서, 학습자의 특성, 흥미, 호기심, 능력에 따라 알맞은 학습효과를 충족시켜줄 수 있는 웹 기반 자기주도적 MITS(Multimedia ITS)를 제안하였다. 본 시스템에서는 개별 학습의 효과를 극대화하기 위해 초등 수학 전 학년 수와 연산 영역에서 과정별, 특성별, 연계별 학습내용을 체계화하여 내용과 학년을 통합하였고, 학습자가 학년, 학습시간과 장소의 제한에서 벗어날 수 있도록 4개의 모듈로 구성된 웹 기반 MITS를 설계 및 개발하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.1-11
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• 2017

본 연구는 문제 해결식 수업(PBL)을 대학교 컴퓨터 시스템프로그래밍 교육에 적용하고 이 수업이 학생들의 학업성취도와 직업기초능력에 어떤 영향을 미치는지 살펴보았다. 교과목 분석을 통해 과목을 크게 세 부분으로 나누고, 각 부분의 교육을 위해 한 문제씩을 출제하였다. 학업성취도에 미치는 영향을 측정하기 위해 2014년 학생들과의 성적을 비교하였고, 직업기초능력에 미치는 영향을 측정하기 위해서 한국직업능력개발원에서 주관중인 대학생 핵심역량진단시스템(K-CESA)를 활용하여 PBL 교육전과 후에 진단을 수행하였다. 분석 결과, 학업성취도와 직업기초능력 모두 유의미한 향상 효과가 있었다.

• 전력전자학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.265-274
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• 2022

This paper proposes a machine learning-based screening algorithm to build the retired battery pack of the energy storage system. The proposed algorithm creates the dataset of various performance parameters of the retired battery, and this dataset is preprocessed through a principal component analysis to reduce the overfitting problem. The retried batteries with a large deviation are excluded in the dataset through a density-based spatial clustering of applications with noise, and the K-means clustering method is formulated to select the group of the retired batteries to satisfy the deviation requirement conditions. The performance of the proposed algorithm is verified based on NASA and Oxford datasets.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권3호
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• pp.792-812
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• 2022

Multi-agent systems often need to achieve the goal of learning more effectively for a task through coordination. Although the introduction of deep learning has addressed the state space problems, multi-agent learning remains infeasible because of the joint action spaces. Large-scale joint action spaces can be sparse according to implicit or explicit coordination structure, which can ensure reasonable coordination action through the coordination structure. In general, the multi-agent system is dynamic, which makes the relations among agents and the coordination structure are dynamic. Therefore, the explicit coordination structure can better represent the coordinative relationship among agents and achieve better coordination between agents. Inspired by the maximization of social group utility, we dynamically construct a factor graph as an explicit coordination structure to express the coordinative relationship according to the utility among agents and estimate the joint action values based on the local utility transfer among factor graphs. We present the application of such techniques in the scenario of multiple intelligent vehicle systems, where state space and action space are a problem and have too many interactions among agents. The results on the multiple intelligent vehicle systems demonstrate the efficiency and effectiveness of our proposed methods.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.1099-1104
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• 2013

This paper presents a learning-based visual inspection method that addresses the need for an improved adaptability of a visual inspection system for parts verification in panorama sunroof assembly lines. It is essential to ensure that the many parts required (bolts and nuts, etc.) are properly installed in the PLC sunroof manufacturing process. Instead of human inspectors, a visual inspection system can automatically perform parts verification tasks to assure that parts are properly installed while rejecting any that are improperly assembled. The proposed visual inspection method is able to adapt to changing inspection tasks and environmental conditions through an efficient learning process. The proposed system consists of two major modules: learning mode and test mode. The SVM (Support Vector Machine) learning algorithm is employed to implement part learning and verification. The proposed method is very robust for changing environmental conditions, and various experimental results show the effectiveness of the proposed method.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제9권1호
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• pp.113-120
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• 2020

Recently, the license plate OCR system has been commercialized in a variety of fields and preferred utilizing low-cost embedded systems using only cameras. This system has a high recognition rate of about 98% or more for the environments such as parking lots where non-vehicle is restricted; however, the environments where non-vehicle objects are not restricted, the recognition rate is about 50% to 70%. This low performance is due to the changes in the environment by non-vehicle objects in real-time situations that occur anomaly data which is similar to the license plates. In this paper, we implement the appropriate anomaly detection based on semi-supervised learning for the license plate OCR system in the real-time environment where the appearance of non-vehicle objects is not restricted. In the experiment, we compare systems which anomaly detection is not implemented in the preceding research with the proposed system in this paper. As a result, the systems which anomaly detection is not implemented had a recognition rate of 77%; however, the systems with the semi-supervised learning based on anomaly detection had 88% of recognition rate. Using the techniques of anomaly detection based on the semi-supervised learning was effective in detecting anomaly data and it was helpful to improve the recognition rate of real-time situations.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.171-180
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• 2003

최근의 웹 기반 교수-학습의 패러다임은 학습자의 능력, 적성, 요구, 흥미, 학습 이력, 학습 활동 프로파일등에 입각하여 학습자의 학습 패턴을 분석해내고, 학습자 개개인에게 적응적인 환경을 제공하는 방향으로 변화되고 있다. 본 연구에서는 학습 활동 데이터를 이용하여 학습자의 학습 패턴을 Apriori 알고리즘을 이용하여 분석해내고 학습자 개개인에게 적응적인 학습 환경을 제공하는 개인화 시스템을 개발하였다. 개인화 시스템은 학습경로, 인터페이스, 상호작용 개인화의 세 부분으로 구성되어있다. 개발된 개인화 시스템을 웹 기반 교수-학습 과정에서 학습자 개인의 학습 만족도를 향상시키는데 효과가 있는 것으로 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.213-218
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• 2008

컴퓨터와 다양한 매체의 발달에 따라다양한 학습 방법이 제시되고 있다. 그중 e-learning등의 방법에 의해 다양한 분야에서 많은 강의가 이루어지고 있다. 수학 교육에서도 컴퓨터 대수 시스템인 Mathematica와 Maple, Matlab등 많은 응용 소프트웨어를 이용한 강의가 이루어지고 있다. 컴퓨터를 이용한 수학 교육 시 나타나는 문제에 대해서 많은 수학 교육학자 사이에 논쟁이 되고 있다. 이 논문에서는 컴퓨터를 이용한 학습자와 기존 판서 학습자 사이의 수학 이론의 이해도와 이론의 응용력에 대한 차이가 있는지 임의의 학생을 표본 추출 후 각각의 방법에 의한 수학의 정적분 분야에 대한 교육 후 시험을 실시 후 통계 분석을 통하여 컴퓨터에 의한 수학 교육시의 문제점을 알아보고, 적절한 컴퓨터 교육의 방향을 제시 하고자 한다.