• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.589-591
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• 2003

현재 대부분 e-Learning에서 이루어지고 있는 교육은 학습(Loaming)이 아닌 단순 훈련(Trainning)만이 이루어지고 있다. e-Learning에서 진정한 학습이 이루어지기 위해서는 학습자의 수준에 맞는 적응적(Adaptive), 적시적(Just-in-Time) 학습이 단편적이 아닌 연속적, 통합적으로 이루어져야 한다. 이를 위해서는 기술적 관점뿐만 아니라, 발견적 학습(heuristic learning)관점에서 학습자원이 기술되고, 컴퓨터(에이전트)가 학습자원의 구성요소인 학습목표(Goal), 학습내용(Content), 학습맥락(Context), 학습구조(Structure), 학습전략(Strategy)의 의미(Semantic)와 관계(Relation)를 이해해 학습자에게 필요한 정보만을 검색, 추론해주고 이를 학습자 수준에 맞게 재가공해 학습자에게 지식(Knowledge)을 적응적(Adaptive), 적시적(Just-in-Time)으로 전달해주는 e-Learning 학습 환경이 필수적이다. 메타데이터(RDF), 온톨로지(Ontology), 에이전트(Agent) 매커니즘의 시멘틱 웹을 e-Learning 환경에 적용함으로써 학습자원의 구성요소의 의미와 관계를 파악해 적응적(Adaptive)으로 지식을 전달해 주어 자기 주도적 학습(Self-directed Loaming)을 실현해 줄 수 있다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제8권1호
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• pp.31-36
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• 2008

This paper presents adaptive learning data of evolvable neural networks (ENNs) for time series prediction of nonlinear dynamic systems. ENNs are a special class of neural networks that adopt the concept of biological evolution as a mechanism of adaptation or learning. ENNs can adapt to an environment as well as changes in the enviromuent. ENNs used in this paper are L-system and DNA coding based ENNs. The ENNs adopt the evolution of simultaneous network architecture and weights using indirect encoding. In general just previous data are used for training the predictor that predicts future data. However the characteristics of data and appropriate size of learning data are usually unknown. Therefore we propose adaptive change of learning data size to predict the future data effectively. In order to verify the effectiveness of our scheme, we apply it to chaotic time series predictions of Mackey-Glass data.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.920-924
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• 2005

This paper presents adaptive learning data of evolvable neural networks (ENNs) for time series prediction of nonlinear dynamic systems. ENNs are a special class of neural networks that adopt the concept of biological evolution as a mechanism of adaptation or learning. ENNs can adapt to an environment as well as changes in the environment. ENNs used in this paper are L-system and DNA coding based ENNs. The ENNs adopt the evolution of simultaneous network architecture and weights using indirect encoding. In general just previous data are used for training the predictor that predicts future data. However the characteristics of data and appropriate size of learning data are usually unknown. Therefore we propose adaptive change of learning data size to predict the future data effectively. In order to verify the effectiveness of our scheme, we apply it to chaotic time series predictions of Mackey-Glass data.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.590-596
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• 2012

본 논문에서는 학습자의 내부환경과 외부환경 정보를 이용하여 교사 및 학습자들 간의 협력학습을 지원하는 SERO노트 시스템을 제안하였다. 제안 시스템은 학습자의 내부환경을 평가문항에 대한 재학습 희망 여부로 정의하고, 외부환경을 평가문항에 대한 정답 여부로 정의하였다. 평가문항별 SERO 유형 분류를 통한 교사 및 학습자들 간의 협력 학습이 교육평가의 본질적인 목적을 반영하고 있다. 평가문항별 유형 분류를 통한 결과를 DB에 축적하여 활용함으로써 교사 및 학습자들에게 다양한 환류의 기회를 제공 한다.

• 로봇학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.90-95
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• 2015

The main goal of e-learning systems is just-in-time knowledge acquisition. Rule-based e-learning systems, however, suffer from the mesa effect and the cold start problem, which both result in low user acceptance. E-learning systems suffer a further drawback in rendering the implementation of a natural interface in humanoids difficult. To address these concerns, even exceptional questions of the learner must be answerable. This paper aims to propose a method that can understand the learner's verbal cues and then intelligently explore additional domains of knowledge based on crowd data sources such as Wikipedia and social media, ultimately allowing for better answers in real-time. A prototype system was implemented using the NAO platform.

• 대한화학회지
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• 제52권6호
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• pp.703-711
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• 2008

• 공학교육연구
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• 제27권2호
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• pp.25-34
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• 2024

Due to the Covid-19 pandemic, it seems to have been impossible to run offline training courses. To overcome this situation, online training courses has been emerged. Just moving the educational environment from offline to online instead of re-designing the curriculum, however, is not effective for trainees. To maximize educational effectiveness, it is necessary to re-design the curriculum based on constructivist appoach which gives trainees experience on skills and knowledge about their job. As for re-designing the curriculum into real-time online practical learning based on constructivism, learning satisfaction and work efficacy of trainees may have been increased. From these results, HRD professionals in an IT company should need to consider how to structure the curriculum when they design the real-time online practical learnings.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.483-486
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• 2020

Age estimation and gender classification for human is a classic problem in computer vision. Almost research focus just only one task and the models are too heavy to run on low-cost system. In our research, we aim to apply multitasking learning to perform both task on a lightweight model which can achieve good precision on embedded system in the real time.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2004년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.729-732
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• 2004

최근 e-Learning에 대한 관심이 많아지고 있는 가운데, 기존의 e-Learning은 웹에서의 설계방식이 주류를 이루었다. 이러한 웹 기반에서 사용되는 LCMS(Learning Contents Management System)는 LMS(learning Management System)와 CMS(Contents Management System)를 통합할 수 있고, 다양한 학습 콘텐츠를 부분적으로 업그레이드하고 재구성할 수 있는 환경으로 확대되고 있다. 하지만, 웹 기반의 e-Learning 설계는 유비쿼터스 환경에는 적합하지 않다. 기존 웹 기반의 LCMS은 다양한 학습기기를 사용할 수 없으며, 적시성(Just-in-time)이 이루어지지 않아, 학습시 불편함이 발생된다. 이에 본 논문에서는 다양한 학습기기와 적시성에 대한 문제를 해결할 수 있도록 유비쿼터스 환경에 적용될 수 있는 LCMS 기반의 e-Learning 설계 방법을 제시 하고자 한다.

• 정보학연구
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• 제5권4호
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• pp.89-97
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• 2002

본 논문은 초등학교 수학1-가 (5까지의 수) 단원의 수준별 학습을 위하여 웹을 기반으로 하는 코스웨어를 설계$cdot$구현하였다. 학습자의 능력차를 고려하여 수준별 학습 내용과 문제를 제공하고, 학습자의 그 해결 여부에 따라 적절한 피드백을 주어 스스로 학습할 수 있도록 하며, 웹 기반 코스웨어를 구현함으로써 학습자들이 시간과 공간의 제약 없이 효과적으로 학습할 수 있는 환경을 제공한다. 이로 인하여 수준별 학습$cdot$개별화 학습을 실현하고 학습자의 학습 흥미와 학업성취도를 높였다. 또한 주의 집중시간이 매우 짧은 초등학교 1학년 학생들의 주의 집중력의 향상과 학습자의 바른 학습 참여 자세를 유도하였다.