• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 한국신재생에너지학회 2008년도 추계학술대회 논문집
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• pp.164-164
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• 2008

• 한국철학논집
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• 제39호
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• pp.53-83
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• 2013

이 글은 황윤석(1729-1791)을 사례로 삼아 18세기 조선 지식인들에게서 천인관계 문제가 어떻게 변화해 가고 있었는가를 검토하는 데 목표를 둔다. 천인관계 문제는 유학의 변화를 가늠하는 중요한 지표로서, 전통적으로 유학사의 핵심 주제 가운데 하나로 자리 잡아왔다. 황윤석은 주자학의 바탕 위에서 서학(Western Learning)을 수용한 인물이라는 점에서 이 문제를 검토하기 위한 좋은 사례의 하나이다. 황윤석의 학문은 주자학의 범위를 거의 벗어나지 않았지만, 어려서부터 고학(古學)에 심취했고, 이를 바탕으로 서학(西學)에 관심을 가졌다. 이수(理數)는 고학과 서학을 관통하는 핵심 개념으로서, 종래의 선험적이고 신비적인 진리에서 부분적이나마 경험적이고 실용적인 지식을 함축하는 개념으로 확장되었다. 황윤석은 천문 현상에 대한 이해에서 사실중심적 접근법과 가치중심적 접근법을 병행하였다. 서양 천문학은 그로 하여금 사실중심적 접근법의 측면에서 많은 진전을 이루도록 해 주었지만, 그럼에도 불구하고 그는 가치중심적 접근법을 통해 일 월식을 비롯한 천문의 변리(變異)에 대해 재리논적(災異論的) 관점을 유지할 수 있었다. 사실 가치의 이분법은 당시 주자학이 새로운 지식의 유입에 맞서 스스로의 정체성을 고수하기 위한 방법의 하나였다고 할 수 있다. 그것은 '천도(자연) 인사(인간)' 방향의 간섭을 배제하는 것일 뿐, '인사(인간) 천도(자연)' 방향의 관심까지 부정하는 것은 아니었다. 자연의 감계적 기능을 긍정적으로 강조하는 그가 보기에 천인관계론은 여전히 중요한 논제였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.159-162
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• 2007

The inverse kinematics problem in robotics is an essential work for grasping and manipulation tasks by robotic and humanoid hands. In this paper, an intelligent neural learning scheme for solving such inverse kinematics of humanoid fingers is presented. Specifically, a multi-layered neural network is utilized for effective inverse kinematics, where a dynamic neural learning algorithm is employed. Also, a bio-mimetic feature of general human fingers is incorporated to the learning scheme. The usefulness of the proposed approach is verified by simulations.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -2
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• pp.677-680
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• 2000

The technique of reinforcement learning algorithm is extended to solve the multiobjective control problem for uncertain dynamic systems. A multiobjective adaptive critic structure is proposed in order to realize a max-min method in the reinforcement learning process. Also, the proposed reinforcement learning technique is applied to a multiobjective satisfactory fuzzy logic controller design in which fuzzy logic subcontrollers are assumed to be derived from human experts. Some simulation results are given in order to show effectiveness of the proposed method.

• 대한치매학회지
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• 제17권3호
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• pp.83-89
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• 2018

Machine learning is where a machine (i.e., computer) determines for itself how input data is processed and predicts outcomes when provided with new data. An artificial neural network is a machine learning algorithm based on the concept of a human neuron. The purpose of this review is to explain the fundamental concepts of artificial neural networks.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권4호
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• pp.111-118
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• 2022

This research article presents the work that is related to the application of different machine learning based similarity techniques on religious text for identifying similarities and differences among its various translations. The dataset includes 10 different English translations of verses (Arabic: Ayah) of two Surahs (chapters) namely, Al-Humazah and An-Nasr. The quantitative similarity values for different translations for the same verse were calculated by using the cosine similarity and semantic similarity. The corpus went through two series of experiments: before pre-processing and after pre-processing. In order to determine the performance of machine learning based similarities, human annotated similarities between translations of two Surahs (chapters) namely Al-Humazah and An-Nasr were recorded to construct the ground truth. The average difference between the human annotated similarity and the cosine similarity for Surah (chapter) Al-Humazah was found to be 1.38 per verse (ayah) per pair of translation. After pre-processing, the average difference increased to 2.24. Moreover, the average difference between human annotated similarity and semantic similarity for Surah (chapter) Al-Humazah was found to be 0.09 per verse (Ayah) per pair of translation. After pre-processing, it increased to 0.78. For the Surah (chapter) An-Nasr, before preprocessing, the average difference between human annotated similarity and cosine similarity was found to be 1.93 per verse (Ayah), per pair of translation. And. After pre-processing, the average difference further increased to 2.47. The average difference between the human annotated similarity and the semantic similarity for Surah An-Nasr before preprocessing was found to be 0.93 and after pre-processing, it was reduced to 0.87 per verse (ayah) per pair of translation. The results showed that as expected, the semantic similarity was proven to be better measurement indicator for calculation of the word meaning.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권10호
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• pp.419-426
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• 2022

본 논문에서는 다양한 운동 모션에서 3차원 사람 자세 추정 모델의 정확도를 향상하는 방법을 제안한다. 기존의 사람 자세 추정 모델은 사람의 자세를 추정할 때 좌표 오차를 유발하는 흔들림, 반전, 교환, 오검출 등의 문제가 발생한다. 이러한 문제는 사람 자세 추정 모델의 정확한 자세 추정을 어렵게 한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 딥러닝 기반 이상치 검출 및 보정 방법을 제안한다. 딥러닝 기반의 이상치 검출 방법은 여러 모션에서 좌표의 이상치를 효과적으로 검출하고, 모션의 특징을 활용한 규칙 기반 보정 방법을 통해 이상치를 보정한다. 다양한 실험과 분석을 통하여 제안하는 방법이 골프 스윙 모션과 다양한 운동 모션에서도 사람의 자세를 정확히 추정할 수 있고, 3차원 좌표 데이터에서도 확장 가능함을 보인다.

• 산업공학
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• 제19권4호
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• pp.324-332
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• 2006

It is believed that each learner has a preferred method to acquire and manage knowledge according to her/his learning style which influences learning achievement directly. The purpose of this paper is to statistically analyze relationships among individual learning styles, tutoring functions, and learning achievement in an e-learning environment. 524 survey results from participants of enterprise e-learning classes are classified into total group and superior group. T-Test and ANOVA analyses are carried between learning style and learning achievement and between learning style and preferred tutoring functions. The analysis results show that individual learning styles do not contribute to learning achievement while they are strongly related to preferences for some of tutoring functions. These results can be used to identify limitation of current e-learning practice and design better e-learning systems, especially, supporting appropriate tutoring functions for different types of learners.

• 대한지구과학교육학회지
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• 제8권3호
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• pp.251-258
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• 2015

Ecosystems of the southwestern tidal flats in Korean peninsula have been seriously injured by human activities. The results are mainly due to the lack of public recognition and education on tidal flats. In particular, thoughtless visitors in tidal flats are giving rise up damages because of non-systematic experience programs to tidal flat ecosystems. Therefore, experience programs friendly to natural tidal flats are necessary as a plan to reserve tidal flats and to enhance the effects of environment education on the flats. Experience learning programs on tidal flats can divide into direct experience, indirect experience and local society works. Direct experience work must undergo tidal flats directly and consider on forming the flats with natural refinement functions. Indirect experience includes deeper knowledge on role, circumstance and ecosystems of the flats on the bases of direct experience on the flats. In addition, local society learning must have the feeling and understanding on socio-cultural characteristics of local society itself through above two works. Experience activity would be a kind of injuring one to tidal flats. However, appropriately planned experience and education works on tidal flats could be sustainable development to attract desirable human activity on coastal ecosystems.

• 정보보호학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.787-797
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• 2016

사이버 범죄가 급증함에 따라 초등학생에게도 정보보호 교육의 필요성이 증대되고 있다. 사이버 범죄로부터 학생들을 보호하고 예방하기 위해서는 정보보호에 대한 교육이 절대적으로 필요하다. 정보보호교육을 위한 소양 지식적 접근을 통해 태도와 소양기술이 통합된 실천중심의 정보보호교육이 이루어질 수 있다. 본 논문에서 개발된 게이미피케이션(gamification) 메커니즘을 이용한 초등학교 현장에서의 네트워크 정보보안 학습 교구가 초등학생들의 정보보호 지식 및 태도, 기능뿐만 아니라 실천능력에도 효과적임을 보였다.