• 정보교육학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.261-270
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• 2015

본 연구는 협력 활동의 전략이 교사연수에서 어떤 효과가 나타나는지에 대한 분석을 하였다. 교사 연수의 효과성은 연수 만족도, 효과성, 학업성취도로 설정하였다. 연수에 참가한 초중등 교사들을 대상으로 SNS를 활용한 집단 상호평가 활동군과 개별 자기평가 활동군, 일반 연수군으로 구분하여 연구를 적용하였다. 완전무선화요인설계의 방법으로 교사 연수의 효과성에 대해 변량 분석한 결과, 집단협력 활동이 학습만족도 및 효과성, 학업성취도에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 이에 따라 SNS기반 협력적 평가활동이 교사연수에 매우 효과적임을 밝혔다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제2권1호
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• pp.23-27
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• 2006

This paper presents a feature selection technique based on distributional differences for efficient machine learning. Initial training data consists of data including many features and a target value. We classified them into positive and negative data based on the target value. We then divided the range of the feature values into 10 intervals and calculated the distribution of the intervals in each positive and negative data. Then, we selected the features and the intervals of the features for which the distributional differences are over a certain threshold. Using the selected intervals and features, we could obtain the reduced training data. In the experiments, we will show that the reduced training data can reduce the training time of the neural network by about 40%, and we can obtain more profit on simulated stock trading using the trained functions as well.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권12호
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• pp.1481-1490
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• 2019

Arduino makes it easy to connect objects and computers. As a result, programming learning using physical computing has been proposed as an effective alternative to SW training for beginners. In this paper, we propose an Arduino-based physical computing education method that can be applied to basic programming subjects. To this end, we propose a basic programming training method based on Arduino analog signals. Currently, physical computing courses focus on digital control when connecting input sensors and output devices in Arduino. However, the contents of programming education using analog signals of Arduino boards are insufficient. In this paper, we proposed and tested the teaching method used for programming education using low-cost materials used for Arduino analog signal-based computing.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.2037-2040
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• 2004

In this paper we introduce a new prototype based classifiers for overlapping data, where training pattern can be overlap on the feature space. The proposed classifier is based on the prototype from neural network classifier (NNC)[1] for overlap data. The method automatically chooses the initial center and two radiuses for each class. The center is used as a mean representative of training data for each class. The unclassified pattern is classified by measure distance from the class center. If the distance is in the lower (shorter radius) the unknown pattern has the high percentage of being in this class. If the distance is between the lower and upper (further radius), the pattern has the probability of being in this class or others. But if the distance is outside the upper, the pattern is not in this class. We borrow the words upper and lower from the rough set to represent the region of certainty [3]. The training algorithm to find number of cluster and their parameters (center, lower, upper) is presented. The clustering result is tested using patterns from Thai handwritten letter and the clustering result is very similar to human eyes clustering.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.17-23
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• 2005

지식, 기술, 정보가 경쟁력의 원천이 되는 산업 발전의 변화추세에 따라 세계 각국은 일-교육$\cdot$훈련-자격의 긴밀한 연계체제인 국가직업능력표준을 통해 국가 인적자원 개발 시스템을 개선해 나아가고 있다 우리나라에서도 노$\cdot$사$\cdot$정 합의에 의해 2002년부터 전 산업분야에 적용될 국가직업능력표준이 개발되고 있다. 본 연구에서는 이렇게 개발된 국가직업능력표준을 이용하여 우리나라 기능대학/전문대학의 컴퓨터 응용기계설계과에서 활용할 수 있는 교육과정과 교재개발방안을 개발하여 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권8호
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• pp.39-45
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• 2020

최근에 사이버 보안에 대한 관심이 많이 증가함에도 불구하고 신기술들의 등장으로 사이버 보안을 효율적으로 수행할 전문적인 인력이 부족한 실정이다. 사이버 보안 전문인력 양성을 위해 사이버 레이지와 같은 다양한 방법이 활용하고 있음에도 가상훈련 시스템의 한계성, 시나리오 기반의 실습 콘텐츠 개발과 운용상, 단위 콘텐츠 중심 개발, 학습자 수준 고려 부족의 문제점이 있다. 본 논문에서는 사이버보안 훈련체계 사용자의 침해대응 능력을 향상하는 목적으로 퍼지 규칙 기반의 사용자 맞춤형 훈련 시나리오 자동 생성 시스템을 개발한다. 제안하는 시스템은 퍼지 규칙을 따라 지능형 지속 위협 기반으로 시나리오를 생성하고 제공한다. 그리하여 제안 시스템은 생성된 시나리오를 통해 훈련생의 침해 대응 능력을 향상시킬 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1475-1480
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• 2014

Fitness 센터 이용자들은 자신에게 맞지 않은 기구를 선택함으로써 부상의 위험이 존재했고 효율적인 운동 방법을 익히기 위해서는 오랜 시간이 필요했다. 이를 해결하기 위해 사람들은 퍼스널 트레이닝을 이용하지만 값비싼 비용의 문제가 발생하고 혼자 운동하는 습관을 기르는데 어려움을 갖게 했다. 본 논문에서는 다양한 스마트 폰 플랫폼과 호환성을 가진 하이브리드 앱 기반으로 개인화된 트레이닝 마켓 시스템을 구축하였다. 사용자들은 Fitness 센터에서 자신의 운동 기록을 스마트 폰의 하이브리드 앱을 활용해 가속도 센서를 활용하여 입력하거나 직접 입력하는 방식으로 웹에 전송한다. 이를 기반으로 사용자들에게 맞는 운동 프로그램을 웹에 있는 트레이닝 마켓을 통해 제공하게 된다. 퍼스널 트레이닝 마켓에는 다양한 사용자들이 운동 기록을 확인하여 그에 대한 운동 프로그램을 추천할 수 있고 스스로 선택하여 적용할 수 있다. 이를 통해 사용자는 자신에게 맞는 운동 프로그램으로 장기간 운동할 수 있는 습관을 기를 수 있고 능동적인 목표 설정이 가능하다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.209-216
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• 2021

본 연구는 간호학생 실습교육을 위해 시나리오 기반 입원관리 가상현실(Scenario-based Admission Management Virtual Reality, 이하 SAM VR) 콘텐츠를 개발한 후 효과성을 검증하기 위해 수행되었다. 연구에 사용된 SAM VR 콘텐츠는 한국간호교육평가원에서 제시한 표준실무 절차에 따라 기어 VR과 스마트폰을 활용하여 10분 분량으로 개발되었다. SAM VR 콘텐츠 활용한 실습교육을 받은 실험군 30명은 실습교육 후에 학습몰입감, 학습자신감 및 학습만족도가 통계적으로 유의하게 상승했다(p<.001). 전통적인 방식으로 실습교육을 받은 대조군은 실습교육 후에 학습자신감은 상승하였으나(p<.005) 학습몰입감과 학습만족도에는 변화가 나타나지 않았다(p>.005). SAM VR 콘텐츠는 간호학생의 학습몰임감, 학습자신감과 학습만족도에 효과적인 실습교육 콘텐츠임이 검증되었다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권6호
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• pp.325-332
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• 2014

일반적으로 자동분류는 학습문서의 개수에 영향을 받는다고 알려져 있지만 실제로 학습문서의 수가 텍스트 자동분류에 어떻게 영향을 주는지 입증한 연구는 거의 없었다. 본 연구에서는 학습문서 수가 자동분류에 어떤 영향을 주는지 알아보기 위해 최근에 개발된 편차기반 분류방법을 중심으로 다른 분류 알고리즘과 비교하는데 초점을 두었다. 실험결과, 편차기반 분류모델은 학습문서의 수가 총 21개(7개 장르)인 상황에서 정확도가 0.8로 베이지안이나 지지벡터기계보다 우수하게 나타났다. 이것은 편차기반 분류모델이 장르내의 주제정보를 이용하여 학습하기 때문에 학습문서의 수가 적더라도 다른 학습방법보다 좋은 자질 선택 능력을 갖는다는 것을 입증한 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.31-38
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• 2011

RAM 기반 3-D 신경망은 2진 신경망(Binary Neural Network, BNN)에 복수개의 정보 저장 비트를 두어 교육의 반복 횟수를 누적하도록 구성된 가중치를 가지지 않는 신경회로망으로서 한 번의 교육만으로 학습이 이루어지는 효율성이 뛰어난 신경회로망이다. MRD(Maximum Response Detector) 기법을 이용한 3-D 신경망의 인식 방법은 지도 학습에 기반을 둔 것으로서 학습을 통해 신경망 스스로가 범주를 구분할 수 없으며 잘 구분된 범주의 학습 데이터를 통해서만 성능을 발휘할 수 있다. 본 논문에서는 기존 3-D 신경 회로망에 학습 데이터의 구분 없이 신경망 자체가 입력 패턴에 따라 학습하여 범주를 구분하는 비지도 학습 알고리즘을 제안한다. 제안된 비지도 학습 알고리즘에 의해 신경회로망은 판별자의 수를 스스로 조절할 수 있는 구조를 가지게 되며 이는 망의 유연한 확장성을 보장한다. 0에서 9까지의 다중 패턴으로 구성된 오프라인 필기체 숫자를 무작위로 추출하여 학습 패턴으로 인식 실험을 수행하였으며 실험을 통해 신경망이 스스로 비지도 학습에 의해 판별자의 수를 결정하게 되며 이것은 신경망이 각각의 필기체 숫자에 대한 개념을 가지게 되는 것으로 해석할 수 있다.