• 한국초등수학교육학회지
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• 제16권3호
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• pp.403-426
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• 2012

본 논문은 초등학교 우수 수업 동영상 20편에 나타난 좋은 수학 수업의 특징을 교육과정과 교육내용, 교수 학습, 교실환경 및 수업 분위기, 평가의 네 가지 측면에서 전체 44개 항목에 대해 5점 척도로 분석하였다. 분석 결과 좋은 수학 수업에서는 기본적으로 교육과정에 의거하여 학습 목표에 따라 필수적인 수학과 기본 개념으로 수업을 구성하였고 교실 내 규칙을 통해 학생 관리가 잘 이루어지고 있었으며 수업 시간을 마무리할 때 평가를 실시하여 학생들의 이해를 점검하는 특징을 가지고 있었다. 반면 공학을 활용한 수업, 놀이를 활용한 수업, 계산을 능숙하게 할 수 있도록 지도하는 수업은 거의 구현되지 않거나 부분적으로 구현되는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과를 토대로 선행 연구와 관련지어 우리나라 좋은 수학 수업의 특징에 대한 논의와 시사점을 제공하였다.

• Archives of Plastic Surgery
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• 제45권5호
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• pp.395-402
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• 2018

Increased emphasis on competency-based learning modules and widespread departure from traditional models of Halstedian apprenticeship have made surgical simulation an increasingly appealing component of medical education. Surgical simulators are available in numerous modalities, including virtual, synthetic, animal, and non-living models. The ideal surgical simulator would facilitate the acquisition and refinement of surgical skills prior to clinical application, by mimicking the size, color, texture, recoil, and environment of the operating room. Simulation training has proven helpful for advancing specific surgical skills and techniques, aiding in early and late resident learning curves. In this review, the current applications and potential benefits of incorporating simulation-based surgical training into residency curriculum are explored in depth, specifically in the context of plastic surgery. Despite the prevalence of simulation-based training models, there is a paucity of research on integration into resident programs. Current curriculums emphasize the ability to identify anatomical landmarks and procedural steps through virtual simulation. Although transfer of these skills to the operating room is promising, careful attention must be paid to mastery versus memorization. In the authors' opinions, curriculums should involve step-wise employment of diverse models in different stages of training to assess milestones. To date, the simulation of tactile experience that is reminiscent of real-time clinical scenarios remains challenging, and a sophisticated model has yet to be established.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제24권1호
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• pp.177-193
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• 2010

본 연구는 고등학교 통계 영역의 확률분포에 제시되어 있는 정규분포를 이항분포에서 정규분포로의 근사, 정규분포곡선의 탐구, Monte Carlo 방법에 의한 정규분포곡선의 넓이 탐구, 정규분포곡선의 선형변환, 그리고 여러 형태의 정규분포곡선 탐구 등의 내용을 중심으로 CAS 계산기를 활용하여 탐구해보고자 한다. CAS 계산기의 도구적 기능인 사소화, 실험, 시각화, 집중의 측면에서 볼 때 지필로서는 교육과정에 제시된 확률분포의 목표를 달성하기 불가능하다고 판단된다. 따라서 본 연구에서는 CAS 계산기를 활용하여 정규분포곡선의 다양한 성질을 탐구하고 이러한 과정과 결과로부터 정규분포곡선에 대한 교수학적 시사점을 도출하고자 한다.

• Smart Structures and Systems
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• 제24권2호
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• pp.243-256
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• 2019

Determination of the most meaningful structural modes and gaining insight into how these modes evolve are important issues for long-term structural health monitoring of the long-span bridges. To address this issue, modal parameters identified throughout the life of the bridge need to be compared and linked with each other, which is the process of mode tracking. The modal frequencies for a long-span bridge are typically closely-spaced, sensitive to the environment (e.g., temperature, wind, traffic, etc.), which makes the automated tracking of modal parameters a difficult process, often requiring human intervention. Machine learning methods are well-suited for uncovering complex underlying relationships between processes and thus have the potential to realize accurate and automated modal tracking. In this study, Gaussian mixture model (GMM), a popular unsupervised machine learning method, is employed to automatically determine and update baseline modal properties from the identified unlabeled modal parameters. On this foundation, a new mode tracking method is proposed for automated mode tracking for long-span bridges. Firstly, a numerical example for a three-degree-of-freedom system is employed to validate the feasibility of using GMM to automatically determine the baseline modal properties. Subsequently, the field monitoring data of a long-span bridge are utilized to illustrate the practical usage of GMM for automated determination of the baseline list. Finally, the continuously monitoring bridge acceleration data during strong typhoon events are employed to validate the reliability of proposed method in tracking the changing modal parameters. Results show that the proposed method can automatically track the modal parameters in disastrous scenarios and provide valuable references for condition assessment of the bridge structure.

• 인지과학
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• 제16권4호
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• pp.369-386
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• 2005

지능형 교수 시스템(ITS: Intelligent Tutoring System)이 기존의 CAI의 제한적 기능을 극복하고, 내장한 지식베이스에 의해 다양한 학습자들의 변인들을 고려한 개별화된 학습 환경을 제공하지만, 교육현장에는 교수내용지식 표현 방법의 부재와 투자 비용의 비효율성으로 인하여 실제적인 개발물은 전무한 상태이다. 이러한 문제점을 해소하기 위하여 ITS에서의 지식표현 기법과 구축된 지식베이스의 재사용에 대한 연구가 필요하다. 교수내용지식의 특성을 고려하여 본 연구에서는 기존의 신경논리망의 한계점을 해결할 수 있도록 지식의 다중 결합체 구성, 이를 이용한 학습의 맥락 설명을 연구의 대상으로 삼았다. 또한 형성된 지식결합체는 군집화하여 지식베이스 객체로 사용하고, 결합체의 자기 학습에 의해 적응적인 지식베이스 객체로의 성장 가능성을 제고한다. 따라서 본 연구에서는 신경논리망의 논리추론, 그리고 인지구조에서 노드의 위상적 불변성을 근거로, 교수내용지식과 객체지향적 개념이 포함된 '확장된 개념의 신경논리망(X-Neuronet: eXtended Neural Logic Network)'을 제안하고, 이 기법에 대한 타당성을 검증하였다. X-Neuronet은 표현의 대상이 되는 지식을 관성과 가변성을 가지는 방향성 결합체로 정의하고, 표현을 위한 기본 개념, 노드의 처리와 연산을 위한 논리연산자, 노드값과 가중치의 결정, 노드활성을 위한 전파 규칙 학습 알고리즘 등을 제공한다.

• 대한공업교육학회지
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• 제33권2호
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• pp.120-136
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• 2008

로봇과 같은 물리적인 객체와 교육용 프로그래밍 언어를 통합한 실체적 프로그래밍 지원 도구는 일반적인 문제해결력 신장 뿐 아니라, 창의적 사고 발현에 유용한 도구이다. 즉, 학습자가 설계한 문제해결과정을 가상의 시뮬레이션이 아닌 물리적 객체를 통해 시뮬레이션 하는 경험을 제공해 줌으로써, 사전지식이나 문제해결과정에 대한 고정관념을 최소화할 수 있는 기회를 제공한다. 이러한 경험은 새로운 해법을 꾸준히 탐색하고 능동적으로 환경을 변경하고자 하는 창의적 사고 유발에 효과적이다. 따라서 본 연구에서는 로봇을 활용한 프로그래밍 교수 학습 프로그램을 개발하여 이를 대학교 프로그래밍 입문 과정의 초보 학습자들에게 적용하였고, 로봇 활용 프로그래밍 학습이 학습자들의 창의적 문제해결성향 증진에 유의미한 영향을 주었음을 확인하였다. 특히 창의적 문제해결성향을 구성하는 3가지 하위요인 중 인지적 요인이 통제집단에 비해 유의미하게 높게 나타났다. 인지적 요인은 일반적인 문제해결력 뿐 아니라 창의성을 설명하는 문제인지 및 표상, 확산적 사고 등의 개념을 포함하고 있다. 따라서 이러한 결과는 로봇 활용 실체적 프로그래밍 학습이 학습자의 창의적 문제해결력 향상에 긍정적인 요인으로 작용할 수 있음을 의미한다. 또한 집단별 사전 사후 창의적 문제해결성향 향상 정도를 분석한 결과, 로봇 활용 프로그래밍 학습 집단은 인지적 요인, 정의적 요인, 지식구성 요인 모두에서 유의미한 향상을 보였다. 이러한 결과는 로봇 프로그래밍 학습을 위한 교수 전략들이 문제해결력 뿐 아니라, 동기와 같은 정의적 요인 모두에 유의미한 영향을 끼친 것으로 해석할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권5호
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• pp.179-186
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• 2021

로봇이 사람과 같이 다양하고 복잡한 사물 조작을 하기 위해서는 휴먼형 로봇 손의 사물 파지 작업이 필수적이다. 자유도 (Degree of Freedom, DoF)가 높은 휴먼형(anthropomorphic) 로봇 손을 학습시키기 위하여 사람 데모(human demonstration)가 결합한 강화학습 최적화 방법이 제안되었다. 본 연구에서는 강화학습 최적화 방법에 사람 데모가 결합한 Demonstration Augmented Natural Policy Gradient (DA-NPG)와 NPG의 성능 비교를 통하여 행동 복제의 효율성을 확인하고, DA-NPG, DA-Trust Region Policy Optimization (DA-TRPO), DA-Proximal Policy Optimization (DA-PPO)의 최적화 방법의 성능 평가를 위하여 6 종의 물체에 대한 휴먼형 로봇 손의 사물 조작 작업을 수행한다. 학습 후 DA-NPG와 NPG를 비교한 결과, NPG의 물체 파지 성공률은 평균 60%, DA-NPG는 평균 99.33%로, 휴먼형 로봇 손의 사물 조작 강화학습에 행동 복제가 효율적임을 증명하였다. 또한, DA-NPG는 DA-TRPO와 유사한 성능을 보이면서 모든 물체에 대한 사물 파지에 성공하였고 가장 안정적이었다. 반면, DA-TRPO와 DA-PPO는 사물 조작에 실패한 물체가 존재하여 불안정한 성능을 보였다. 본 연구에서 제안하는 방법은 향후 실제 휴먼형 로봇에 적용하여 휴먼형 로봇 손의 사물 조작 지능 개발에 유용할 것으로 전망된다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권1호
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• pp.71-76
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• 2004

현재 ERP와 CRM은 대부분 전통적인 기능적 수행에만 초점이 맞추어져 있다. 그러나 최근의 경영환경은 인터넷(Internet)과 이를 기반으로 하는 전자상거래의 비약적 발전에 기인하여 시장의 변화를 가져왔으며, 이는 대부분 e-비즈니스화 되어 가고 있으며, 이를 추진하면서 제휴기관과의 관계증진, 고객관계의 혁신적 개선은 물론 조직내부의 업무프로세스의 획기적 개선을 통한 경쟁력 강화를 적극적으로 전개하고 있다. CRM(Customer Relationship Management)은 기업이 획득한 고객을 지속적으로 유지하고, 기업에 대한 고객의 가치를 증진시키기 위해 기업과 고객간의 상호 이익적 관계를 형성 유지 강화하려는 기업의 일련의 마케팅과정으로 다양하고도 수많은 고객들의 정보를 기반으로 수행되기 때문에 고객 정보를 파악할 수 있는 시스템 기반을 필요로 하며, 생산과 상품의 전달경로, 마케팅, 그리고 의사결정 등의 경영 카테고리와 연관되어 있다. 한편 ERP는 SCM과 CRM 및 SEM(Strategic Enterprise Management)등으로 기능을 확대해감에 따라 21세기의 ERP는 e-비즈니스의 전략적 도구로 발전해 갈 것이다. 본 논문에서는 이를 위한 중재 도구를 제시함으로써 고객에게 더욱 더 효율적이고 고 부가가치 있는 의미 있는 데이터들의 통계적 기계 학습법을 통해 CRM의 기능들을 효율적으로 분류할 수 있도록 한다. 또한 시스템 특징으로는 기존에 수작업으로 이루어지던 파일의 분류 작업을 기계 학습법을 통한 에이전트가 자동으로 수행함으로써 사용자가 좀 더 효율적으로 작업을 수행 할 수 있도록 한 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.31-42
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• 2013

본 연구는 문헌연구를 통해 익스플로라토리움이 개발한 다양한 모바일 디바이스(Electronic Guidebook, Rememberer, I-Guides, eXspot)의 비간섭적 특성에 대해 조명했다. 인터랙티브 전시환경에서 관람객의 몰입경험과 의미 생성을 위해 모바일 디바이스에 필수적으로 요구되는 특성은 전시물과 관람객의 인터랙션에 대한 비간섭적 특성이었다. 모바일 디바이스의 사용성은 비간섭적 특성에 직접적인 영향을 미쳤고, 이로 인해 모바일 디바이스의 형태인자가 교체되었다. 또한 형태인자의 변화는 모바일 디바이스의 기능을 관람 경험에 대한 기억으로 축소시켰다. 또한 모바일 디바이스의 역할이 멀티미디어 가이드에서 관람 후 경험 상기 및 공유 활동을 지원하는 단순한 모바일 도구로 전환됨에 따라 연결완전성이 내재한 관람 모형의 구현이 불가능했다. 익스폴로라토리움이 실행한 일련의 프로젝트는 공통적으로 관람소요시간증가와 관람 후 심화 활동의 활성화 등의 효과를 거두었다. 하지만 박물관학적 관점에서 접근해 보면, 관람소요시간증가는 전시물과의 인터랙션으로 인한 효과가 아니라 관람 기록(MyExploratorium)이 생성되는 사진에 대한 흥미로부터 비롯되었기 때문에 개념적 타당성이 충분하지 않았다. 결론적으로 익스폴로라토리움이 개발했던 모바일 디바이스는 '개인화 기반의 관람경험확장을 최적화하기 위한 하나의 학습지원도구'라고 정의할 수 있다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.49-58
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• 2013

본 논문에서는 선행연구자료 분석을 통해 사이버대학의 질에 영향을 미치는 요인을 도출하고자 하였다. 그동안의 연구는 사이버대학의 질에 영향을 미치는 요인을 대학중심으로만 파악하고자 하였으나, 대학 외에 국가, 사회적, 개인적 요인들도 중요한 변인이며, 상호 유기적이고 시스템적으로 묶여 작용하고 있었다. 따라서 본 연구에서는 시스템적 구조하에서 투입요인이 중요하며, 그 요인에는 양질의 교육을 제공하기 위해 갖추어야 하는 기본적인 교육여건(교사 교직원 시스템)과 관련규정, 관리시스템, 학생의 학습참여 의욕 및 동기, 정부의 사이버대학에 대한 인식 및 정책적 지원, 사회적인 인식 또는 평가가질에 영향을 미치는 요인임을 제시하였다.