• 한국철학논집
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• 제56호
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• pp.209-238
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• 2018

본고는 퇴계의 "언행록"에 나타난 사제관계를 통해 퇴계가 추구했던 교육방법 또는 학습법의 특징을 살펴보고, 그 현대 교육적 의미를 탐색한 것이다. 퇴계는 다양한 저술과 제자 교육을 통해 전통 유학 교육에 충실하게 임했다. 특히, 심득(心得)과 궁행(躬行)으로 제자들을 일깨웠는데, 그것은 전통 유학의 교육방식에 기초하였다. 이런 점에서 퇴계는 유학의 교육관과 교육 방식에 따라 스승으로서의 직분에 성실하려고 노력한 것으로 판단된다. 유학에서 스승은 단순한 지식 전수자이기보다는 인간의 전체적 삶의 문제를 고민한 전인적 교사였다. 때문에 스승은 옛것과 새것의 계승과 창조의 측면을 적절히 조화하려는 온고지신(溫故知新)의 자세와 끊임없이 배우며 가르침에 최선을 다하려는 교육자로서의 태도를 견지했다. 퇴계도 제자마다 개인에 대한 가르침에 성실하게 응대하여 학문의 과정에서 공경과 신뢰를 확보했고, 제자들 또한 그런 학문적 인격에 감화받고 스승의 학맥을 이어나갔다. 그것은 현대적 의미의 교육방법이나 학습법의 측면에서 이해하면 인지학습과 성인학습의 측면에서 대비할 수 있다. 퇴계의 사제관계에 드러난 교육방법이나 학습법은 인지학습의 측면에서는 잠재학습과 통찰학습, 그리고 모방학습과 상통하고, 성인학습의 측면에서는 경험학습과 자기주도학습, 그리고 의사소통학습의 측면으로 이해할 수 있다.

• 벤처창업연구
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• 제11권5호
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• pp.165-174
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• 2016

저성장 시대로 접어든 글로벌 경쟁 환경에서 지속적인 경제 성장을 위해 기업가 정신의 중요성이 더욱 커지고 있다. 신규 사업 기회를 포착해 혁신 제품 서비스를 창출하는 창의적 사고방식과 행동 양식인 기업가 정신은, 경제 조직을 넘어 사회 전반적으로 새로운 가치를 창출해내는 사회적 자본으로 이해할 수 있다. 하지만 아직까지 거시적 관점에서 기업가 정신이 사회 전반적으로 어떻게 학습되고 어떤 영향을 미치는지에 대한 연구가 부족하다. 이에 본 연구는 사회학습이론을 바탕으로 기업가로부터 파생되는 기업가 정신이 사회 구성원들에게 어떻게 학습되고, 개인의 창의성에 어떤 영향을 미치는지 89명의 대학생 대상 설문조사를 통해 실증 분석했다. 분석 결과 기업가에 대한 준사회적 상호작용과 모방성이 기업가 정신 학습을 통한 내재적 동기 향상에 긍정적인 영향을 미쳤고, 이는 결과적으로 개인의 창의성 향상에 도움을 주는 것으로 나타났다. 본 연구는 거시적 관점에서 사회 자본으로써 기업가 정신의 학습 및 영향에 대한 연구 방향을 제시했고, 기업가 정신의 창의성 영향에 대한 이론적 근거를 마련했다. 또한 정책적으로 사회 구성원들의 기업가 정신 교육의 필요성과 창의성 향상에 대한 시사점을 제시하였다.

• 로봇학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.40-47
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• 2022

A reward function suitable for a task is required to manipulate objects through reinforcement learning. However, it is difficult to design the reward function if the ample information of the objects cannot be obtained. In this study, a demonstration-based object manipulation algorithm called stochastic exploration guided by demonstration (SEGD) is proposed to solve the design problem of the reward function. SEGD is a reinforcement learning algorithm in which a sparse reward explorer (SRE) and an interpolated policy using demonstration (IPD) are added to soft actor-critic (SAC). SRE ensures the training of the critic of SAC by collecting prior data and IPD limits the exploration space by making SEGD's action similar to the expert's action. Through these two algorithms, the SEGD can learn only with the sparse reward of the task without designing the reward function. In order to verify the SEGD, experiments were conducted for three tasks. SEGD showed its effectiveness by showing success rates of more than 96.5% in these experiments.

• 기독교교육논총
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• 제61권
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• pp.81-107
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• 2020

이 논문은 관찰학습에서 나타나고 있는 반두라의 대리강화에 대한 이론과 효과들을 살펴보고, 그 개념을 기독교교육에서 행해지고 있는 영적 롤 모델링 전략에 적용한 연구이다. 이를 위해 먼저 반두라가 소개하고 있는 대리강화란 무엇이며, 관찰학습에서 대리강화가 어떻게 발생하는가 그리고 대리강화가 관찰자의 행동 변화에 어떠한 영향을 미치는가에 대하여 살펴보았다. 특별히 반두라는 관찰학습과 모방 혹은 반모방 행동 안에서 일어나는 학습과정에 대하여 개념화하였다. 이를 바탕으로 하여 반두라는 관찰학습에서 일어나는 대리강화의 과정을 4단계(집중, 기억, 행동재생, 그리고 동기화)로 분류하여 설명한다. 그뿐만이 아니라. 대리강화의 효과에 대해 3가지(관찰학습효과, 억제-탈억제효과, 유발효과)를 제시하였다. 이러한 반두라의 대리강화 이론과 그 효과를 바탕으로 하여 기독교교육에서 논의되고 있는 예수님 닮아가기 혹은 제자훈련 안에서의 영적 롤 모델링 전략을 재평가했다. 특별히 성경에서 사용하고 있는 모방에 대한 개념을 반두라의 대리강화 이론과 비교하면서 재해석하였고, 사도 바울이 제시하고 있는 영적 롤 모델의 역할을 대리강화의 효과라는 차원에서 재점검했다. 그 결과 2가지 차원에서의 영적 롤 모델 전략을 발견하였다. 즉 바울의 영적 롤 모델 역할은 긍정적인 차원에서 대리강화로써 신자로 하여금 기대되는 행동을 실행할 수 있도록 도와주는 하나의 본보기가 된다. 반면에 바울의 명령은 신자들에게 명확한 탈억제 효과를 불러일으키는 부정적인 차원에서의 대리강화로 사용되고 있음을 발견하였다. 그리고 마지막으로 관찰학습에 대한 연구들과 성경적 영적 롤 모델링 전략을 서로 연관시킴으로써 반두라의 대리강화가 기독교교육에 미칠 가능성을 함의하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권4호
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• pp.116-122
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• 2023

Sentiment categorization technique be commonly isolated interested in threes significant classifications name Machine Learning Procedure (ML), Lexicon Based Method (LB) also finally, the Hybrid Method. In Machine Learning Methods (ML) utilizes phonetic highlights with apply notable ML algorithm. In this paper, in classification and identification be complete base under in optimizations technique called sequential minimal optimization with Random Forest algorithm (SMORF) for expanding the exhibition and proficiency of sentiment classification framework. The three existing classification algorithms are compared with proposed SMORF algorithm. Imitation result within experiential structure is Precisions (P), recalls (R), F-measures (F) and accuracy metric. The proposed sequential minimal optimization with Random Forest (SMORF) provides the great accuracy.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권2호
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• pp.713-728
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• 2021

This paper proposes an augmented reality technique to generate acrobatic scenes from hitting motion videos. After a user shoots a motion that mimics hitting an object with hands or feet, their pose is analyzed using motion tracking with deep learning to track hand or foot movement while hitting the object. Hitting position and time are then extracted to generate the object's moving trajectory using physics optimization and synchronized with the video. The proposed method can create videos for hitting objects with feet, e.g. soccer ball lifting; fists, e.g. tap ball, etc. and is suitable for augmented reality applications to include virtual objects.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.559-562
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• 2020

시각-언어 이동 문제는 시각 이해와 언어 이해 능력을 함께 요구하는 복합 지능 문제이다. 본 논문에서는 시각-언어 이동 에이전트를 위한 새로운 학습 모델을 제안한다. 이 모델은 데모 데이터에 기초한 모방 학습과 행동 보상에 기초한 강화 학습을 함께 결합한 복합 학습을 채택하고 있다. 따라서 이 모델은 데모 데이타에 편향될 수 있는 모방 학습의 문제와 상대적으로 낮은 데이터 효율성을 갖는 강화 학습의 문제를 상호 보완적으로 해소할 수 있다. 또한, 제안 모델은 서로 다른 두 학습 간에 발생 가능한 학습 불균형도 고려하여 손실 정규화를 포함하고 있다. 또, 제안 모델에서는 기존 연구들에서 사용되어온 목적지 기반 보상 함수의 문제점을 발견하고, 이를 해결하기 위해 설계된 새로은 최적 경로 기반 보상 함수를 이용한다. 본 논문에서는 Matterport3D 시뮬레이션 환경과 R2R 벤치마크 데이터 집합을 이용한 다양한 실들을 통해, 제안 모델의 높은 성능을 입증하였다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제56권4호
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• pp.1472-1479
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• 2024

Cyber-Physical Energy Systems (CPESs) integrate cyber and hardware components to ensure a reliable and safe physical power production and supply. Renewable Energy Sources (RESs) add uncertainty to energy demand that can be dealt with flexible operation (e.g., load-following) of CPES; at the same time, scenarios that could result in severe consequences due to both component stochastic failures and aging of the cyber system of CPES (commonly overlooked) must be accounted for Operation & Maintenance (O&M) planning. In this paper, we make use of Deep Reinforcement Learning (DRL) to search for the optimal O&M strategy that, not only considers the actual system hardware components health conditions and their Remaining Useful Life (RUL), but also the possible accident scenarios caused by the failures and the aging of the hardware and the cyber components, respectively. The novelty of the work lies in embedding the cyber aging model into the CPES model of production planning and failure process; this model is used to help the RL agent, trained with Proximal Policy Optimization (PPO) and Imitation Learning (IL), finding the proper rejuvenation timing for the cyber system accounting for the uncertainty of the cyber system aging process. An application is provided, with regards to the Advanced Lead-cooled Fast Reactor European Demonstrator (ALFRED).

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권12호
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• pp.1832-1837
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• 2022

대학교에서 컴퓨터 관련 학과를 졸업하거나 관련된 직업을 갖지 않은 자를 말하는 비전공자의 SW교육에서 교양교육을 접하는 학습자는 처음 접하는 SW 개발환경과 이해, 전공과의 관련성, 융합 사고능력 등의 어려움을 겪게 된다. 교양교육에서 비전공 학습자의 어려움을 보완하고자 비교적 쉽게 접근할 수 있는 소프트웨어를 활용하여 SW교육 초보자에게 적용할 수 있는 시연 중심모델을 활용하였다. 실생활에서 사용되는 애플리케이션과 문제해결의 논리적 흐름을 파악할 수 있도록 교수자의 시연과 학습자의 모방을 통한 반복적인 구현과 학습자의 학습 만족도와 성취도를 높이기 위한 학습지표를 결합한 융합 SW 교수법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 교수학습법을 적용한 실험에서 SW 교육의 학습 효과, 학업 성취도, 학습 만족도, 교수학습법 측면을 평가할 때 의미 있는 결과를 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.759-762
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• 2018

최근 들어 점차 지능형 서비스 로봇들이 인간의 실생활 속으로 들어옴에 따라, 로봇 스스로 다양한 물체들을 효과적으로 조작할 수 있는 지식을 습득하는 기계 학습 기술들이 매우 주목을 받고 있다. 전통적으로 로봇 행위 학습 분야에는 강화 학습 혹은 심층 강화 학습 기술들이 주로 많이 적용되어 왔으나, 이들은 대부분 물체 조작 작업과 같이 다차원 연속 상태 공간과 행동 공간에서 최적의 행동 정책을 학습하는데 여러가지 한계점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 전문가의 데모 데이터를 활용해 보다 효율적으로 물체 조작 행위들을 학습할 수 있는 모방 학습과 강화 학습의 통합 프레임워크를 제안한다. 이 통합 프레임워크는 학습의 효율성을 향상시키기 위해, 기존의 GAIL 학습 체계를 토대로 PPO 기반 강화 학습 단계의 도입, 보상 함수의 확장, 상태 유사도 기반 데모 선택 전략의 채용 등을 새롭게 시도한 것이다. 다양한 성능 비교 실험들을 통해, 본 논문에서 제안한 통합 학습 프레임워크인 PGAIL의 우수성을 확인할 수 있었다.