The aim of this study is classify knowledge work style management for knowledge management. It is based on the knowledge creation model of Nonaka by subdividing types of knowledge workers. It was designed to create a model for application to the actual environment of management. Nonaka suggested the process of socialization, externalization, combination, internalization that the knowledge of a person creates new knowledge through the interaction of implicit knowledge and explicit knowledge. This research demonstrated that knowledge worker of 16 forms by applying SECI model to the main function and the subordinate functions again. This study aims at achieving a higher outcome by applying the ability of existing knowledge worker to subdivided expert field efficiently. Suggested styles of knowledge worker in this research are classified into craftsman style, pragmatic style, combination style, developed style knowledge worker who creates knowledge by selecting socialization as the function and again by selecting externalization combination, internalization as subordinate functions. And they were classified into creation style, insight style, strategy style according to practical application worker and function which is selecting externalization as the main function and socialization as the subordinate functions. They were classified into future style, innovation style, analysis style, judgement style knowledge worker who are selecting combination as the main function and experiment style, intuition style, research style, learning style worker who are selecting internalization as the main function. They suggested the characteristics and cases of each type.
The objective of this article is to emphasize the importance of French grammar and apply effective ways in the course considering the results of investigations conducted by teachers and learners. In the first part, we observed different types of the theory of grammar teaching. The key point in choosing a theory of grammar is to adopt a learning objective defined by the level of learners. To do this, the teacher must find methods that enable learners to achieve a gradual grammatical knowledge. In the second part, we focused on the conscience of the learners et teachers in respect of the grammar's importance. Learners and teachers agreed on the importance of French grammar. However, it is essential to find effective methods that can not only attract the interest of learners but also give students the motivation towards learning French grammar. Regarding the correlation between the learning of linguistic communication and the teaching of grammar, it is very important to familiarize learners with the following facts: - The grammar is not an independent component of the other with regard to the teaching of French. - You can get a satisfactory result on learning grammar provided that it takes place in the course of linguistic communication. What we have proposed in this article is not an absolute solution to improve the course of French, with regard to learning grammar. However, we hope that this study could help to facilitate the teaching of French grammar.
The purpose of the study was to investigate what kinds of learning strategies EFL learners use to learn English grammar and what is benefit from structured grammar input processing. Students of the study consisted of 48 college students who took Practical English Grammar at a university in Kyung-Gi area and were divided into two groups based on grammar scores. The students were asked to take two grammar tasks and grammar tests and complete a survey including questions on grammar strategy and input processing. The results of the study are as follows. First, learners' grammar level has an effect on use of grammar attack strategy including asking teachers, using grammar books and given contexts whereas there was no significant difference between groups in the planning strategies, Among memory strategies, using grammar exercise and linking with already known structure demonstrated a significant difference between groups. Second, with regard to input processing, high level students got higher score on how much they understood the structured grammar input compared with low level students. Third, explicit implicit instruction added to input processing seems more comprehensible and more available than structured input only, Finally, it showed that there is positive relationship between perception and score of input processing tasks and grammar tests. Especially, learners' perception of input processing correlated more with final tests and tasks. Therefore, it suggests that the more input processing task need to develop and utilize in order to facilitate learners' intake.
The "flipped" or "inverted" classroom, in which students study lecture-type material at home and do their "homework" in the classroom, has been the subject of research, particularly in the area of student achievement. Yet Bishop and Verleger (2013) state the need for an underlying theory to the practice. The purpose of this paper is to explore "multidimensional teaching," the authors' extension of the two-dimensional "flipped" classroom concept in light of Cambourne's (1995) Conditions for Learning. One author's math class for pre-service teachers was taught in two styles, a more traditional lecture format and in the \inverted" format. Students in the "flipped" format achieved at a higher level. Moreover, students' open-ended comments reveal that Cambourne's Conditions for Learning were implicit to the teaching practice. The authors suggest that practitioners of this style of teaching should deliberately develop student-centered practices, such as those mentioned by Cambourne, in order to retain the power that this teaching style currently has.
One of the most fundamental challenges when designing controllers for dynamic systems is the adjustment of controller parameters. Usually the system model is used to get the initial controller, but eventually the controller parameters must be manually adjusted in the real system to achieve the best performance. To avoid this manual tuning step, data-driven methods such as machine learning were used. Recently, reinforcement learning became one alternative of this problem to be considered as an agent learns policies in large state space with trial-and-error Markov Decision Process (MDP) which is widely used in the field of robotics. However, on initial training step, as an agent tries to explore to the new state space with random action and acts directly on the controller parameters in real systems, MDP can lead the system safety-critical system failures. Therefore, the issue of 'safe exploration' became important. In this paper we meet 'safe exploration' condition with Control Barrier Function (CBF) which converts direct constraints on the state space to the implicit constraint of the control inputs. Given an initial low-performance controller, it automatically optimizes the parameters of the control law while ensuring safety by the CBF so that the agent can learn how to predict and control unknown and often stochastic environments. Simulation results on a quadrotor UAV indicate that the proposed method can safely optimize controller parameters quickly and automatically.
본 논문에서는 하향링크 비직교 다중 접속 시스템에서 최소 데이터 전송률을 만족하며 데이터 전송률의 총합을 최대화 할 수 있는 딥러닝 기반의 송신 전력 제어 기법을 제안한다. 하향링크 비직교 다중 접속 시스템에서 사용자가 위치한 셀 이외의 기지국으로부터 발생할 수 있는 동일 채널 간섭을 고려하고, 시스템 피드백 오버헤드를 줄이기 위하여 사용자는 채널 상태 정보 대신에 신호 대 간섭 및 잡음비 정보를 피드백 한다. 따라서 기지국은 신호 대 간섭 및 잡음비 정보만을 이용하여 송신 전력을 제어한다. 함축적 신호 대 간섭 및 잡음비 정보의 이용은 정보 차원을 감소시키는 장점은 있지만 데이터 전송률을 감소시킬 수 있는 단점이 있다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 학습 방식으로 이 문제를 해결하고, 딥러닝 입력의 차원을 효과적으로 축소할 경우 학습의 성능을 향상시킬 수 있음을 보여준다. 시뮬레이션을 통해서 제안된 딥러닝 기반의 송신 전력 제어 기법이 최소 데이터 전송률을 만족하며 데이터 전송률의 총합을 향상시킬 수 있음을 입증한다.
본 연구는 디지털 도서관의 콘텐츠를 탐색하는 동안 이용자의 암묵적 적합성 피드백을 활용하여 적합성을 판단하기 위해 뇌파 기반 및 시선추적 기반 방법들을 제안하고 평가해 보았다. 이를 위해서 32명을 대상으로 하여 동영상, 이미지, 텍스트 데이터를 활용하여 뇌파/시선추적 실험들을 수행하였다. 제안된 방법들의 유용성을 평가하기 위해서, 딥러닝 기반의 인공지능 방법들을 경쟁 기준으로 사용하였다. 평가 결과, 주제에 적합한 동영상과 이미지(얼굴/감정)를 선택하는 데에는 뇌파 컴포넌트 기반 방법들(av_P600, f_P3b)이 높은 분류 정확도를 나타냈고, 이미지(객체)와 텍스트(신문 기사)를 선택하는 데에는 인공지능 기반 방법 즉, 객체 인식 기반 방법과 자연언어 처리 방법이 각각 높은 분류 정확도를 나타냈다. 끝으로, 뇌파, 시선추적 및 인공지능 기술에 기반한 디지털 도서관 인터페이스를 구현하기 위한 지침 즉, 암묵적 적합성 피드백에 기반한 시스템 모형을 제안하고, 분류 정확도를 향상시키기 위해서 미디어별로 적합한 뇌파 기반, 시선추적 기반 및 인공지능 기반 방법들을 제시하였다.
국가기술자격은 개인의 직업능력을 향상시키고, 기업과 국가의 경쟁력을 제고시키는 중요한 기능을 가지고 있다. 특히 '자격'은 '학력'과 함께 개인의 능력을 측정하여 객관적으로 보여주는 신호기능을 가지고 있고, "직무수행에 필요한 지식 기술 소양 등의 습득정도가 일정한 기준과 절차에 따라 평가 또는 인정되는 것"이다. 자격을 취득하기 위한 학습은 스마트러닝을 통하여 많이 이루어지고 있다. 최근 인터넷의 발전과 정보통신기술의 혁명으로 인해 정보와 지식을 중요시하는 지식사회로 진입하고 있다. 이러한 시대적 교육제도 변화에 발맞추어 최근 급성장을 거듭하고 있는 스마트러닝은 시간적, 공간적 제약 없이 교수-학습이 이루어지고 있다. 본 연구의 목적은 인간 본연의 심리욕구를 다룬 대표적인 이론인 기본심리욕구 요인과 인간의 동기를 결정지을 수 있는 ARCS 동기이론이 상호작용성과 학습몰입, 즐거움을 통해 스마트러닝의 지속적 사용의도에 영향을 미치는 인과관계를 실증 검증 하고자 한다. 구체적으로 ARCS 동기유발에서의 주의집중, 관련성, 자신감, 만족감을 통해 학습몰입에 어떠한 영향을 주는지 실증적으로 분석하고자 한다. 이를 통해 국가기술자격증 스마트러닝에서 수강생의 내재동기화를 지지함으로써 스마트러닝의 학습자들은 지속적 사용의도가 있다. 따라서 스마트러닝을 통한 국가기술자격증의 취득의 목적을 달성하여 기술의 습득은 물론 산업의 발전과 자격증의 활성화에 기여할 수 있다.
데이터에 내포되어 있는 주요 정보나 지식을 추출해 내는 기계학습 방법에서 주요 이슈의 하나는 지식 표현 방식이다. 여러 가지 구조로 표현될 수 있는 지식을 모델이라고 부른다. 모델에는 그 내부 구조에 따라 트리구조, 네트워크 구조, 리스트 구조, 규칙 등 다양한 구조로 나눈다. 구조의 차이는 단지 표현의 차이뿐만 아니라 그것이 갖는 문제해결 능력에도 차이가 있다. 본 논문에서는 모델을 간략화 시켜 오버피팅 문제를 해결하고 분류 능력을 향상시키는 방법을 제안한다. 모델을 단순화 시키는데 사용되는 파티션 유틸리티 기준함수 제시하고 휴리스틱을 이용하여 균형 잡힌 계층 구조를 생성하는 방법을 제안한다.
본 연구에서는 웹, IPTV 등의 콘텐츠 유통망에서의 개인화 추천서비스를 위하여 이용자의 콘텐츠 이용행위와 콘텐츠의 위치정보를 활용한 추천방법을 제안하고 있다. 추천방법의 성능향상을 위하여 이용자 및 콘텐츠 프로파일 생성방법과 함께, 이용자의 콘텐츠 이용행위를 암묵적 이용자 피드백으로서 학습과정에 적용하여 이용자 선호도를 분석하였다. 학습과정에서의 이용자 선호도 분석을 위하여 협업여과추천방법 및 내용기반추천 방법을 적용하였다. 또한 보다 정확한 추천을 위한 최종 콘텐츠 추천을 위하여 웹사이트 상의 콘텐츠에 대한 위치정보를 활용한 추천방법을 제안하고 있다. 이를 통하여 보다 효율적이고 정확한 추천 서비스의 제공이 가능할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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