• 산업융합연구
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• 제20권2호
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• pp.21-27
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• 2022

본 연구목적은 일반고 학생들의 자기주도 학습, 온라인 수업 환경, 그리고 학습만족도 간의 구조관계를 탐색하는 것이다. 연구 대상은 세종 B고교 3학년의 219명이며, 상관관계와 구조방정식 모형을 분석했다. 연구결과는 다음과 같다, 첫째, 자기주도 학습과 온라인 수업 환경 및 학습만족도 간에는 중간 이상의 상관관계를 있었다. 둘째로, 측정변인들 간의 구조모형의 적합도 지수도 양호했다. 자기주도 학습은 온라인 수업 환경에 영향을 주고, 온라인 수업환경은 학습만족도에 정적으로 영향을 주지만, 자기주도 학습은 학습만족도에 유의한 영향력은 없었다. 본 연구의 시사점은 학습자의 온라인 수업만족도는 학생의 자기주도 학습능력이 교사의 훌륭한 수업환경의 조성이 이루어질 때 시너지 효과를 얻음을 알 수 있다. 추후 온라인 학습만족도에 대하여 다양한 학습자의 개인, 가정 및 학교요소를 종합적으로 투입하는 분석할 것을 제안했다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권10호
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• pp.479-493
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• 2010

지식기반 환경의 변화와 더불어 이-러닝은 매우 보편화된 교수.학습 방법의 하나가 되었으며, 이와 관련한 여러 연구들이 진행되고 있다. 이-러닝의 주요 연구 분야 중의 하나는 학습자의 다양한 상황들을 반영하여 학습자 개개인의 특징에 맞게 학습내용을 지원하기 위한 적응형 학습 시스템에 관한 연구이다. 이와 관련하여 최근에는 적응적 학습내용을 보다 효과적으로 지원하기 위하여 온톨로지를 기반으로 한 적응형 학습 시스템에 대한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 FCA의 개념 망을 기반으로 온톨로지의 접근 방법과 목적은 같이하지만, 특정 영역의 학습에 적합한 사용자가 보다 자유롭고 쉽게 자신의 적응형 학습 시스템을 구축하여 사용할 수 있는 적응형 학습 시스템을 설계하여 제안한다. 제안된 시스템은 학습영역에 존재하는 학습객체와 학습개념들 사이의 연관 관계에 따라 이들을 개념 망 구조 안에 자동으로 계층화한다. 또한 학습자의 지식수준, 학습선호도, 학습스타일 및 학습개념의 학습상태에 따라 개념 망 학습구조를 적응적으로 구성하여 제시한다.

• 공학교육연구
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• 제24권3호
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• pp.21-31
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• 2021

Flipped learning, which involves listening to lectures at home and performing dynamic group-based problem-solving activities in the classroom, is recently evaluated as a learner-centered teaching method, and interest and applications in engineering education are increasing. Therefore, this study aims to provide practical guidelines for successful application through empirical research analysis on the use of flipped learning in domestic engineering education. Through the selection criteria and keyword search, a systematic review of 36 articles was conducted. As a result of the analysis, flipped learning research in engineering education has increased sharply since 2016, focusing on academic journals and reporting its application cases and effects. Most of the research supported that flipped learning was effective not only for learners' learning activities(e.g., academic achievement, satisfaction, engagement, learning-flow, interaction), but also for individualized learning and securing sufficient practice time. It was often used in major classes with 15 to less than 50 students, especially in computer-related major courses. Most of them consisted of watching lecture videos, active learning activities, and lectures by instructors, and showed differences in management strategies for each class type. Based on the analysis results, suggestions for effective flipped learning management in future engineering education were presented.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.299-304
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• 2023

인공지능 기법 중에서 딥러닝은 많은 곳에서 사용되어 효과가 입증된 모델이다. 하지만, 딥러닝 모델이 모든 곳에서 효과적으로 사용되는 것은 아니다. 이번 논문에서는 회귀분석과 딥러닝 모델의 비교를 통하여 딥러닝 모델이 가지는 한계점을 보여주고, 딥러닝 모델의 효과적인 사용을 위한 가이드를 제시하고자 한다. 추가로 딥러닝 모델의 최적화를 위해 사용되는 다양한 기법 중, 많이 사용되는 데이터 정규화와 데이터 셔플링 기법을 실제 데이터를 기반으로 비교 평가하여 딥러닝 모델의 정확성과 가치를 높이기 위한 기준을 제시하고자 한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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• pp.162-165
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• 2003

Differential learning relies on the differentiated values of nodes, whereas the conventional learning depends on the values themselves of nodes. In this paper, I elucidate the differential learning in the framework maximum likelihood learning of linear generative model with latent variables obeying random walk. I apply the idea of differential learning to the problem independent component analysis(ICA), which leads to differential ICA. Algorithm derivation using the natural gradient and local stability analysis are provided. Usefulness of the algorithm is emphasized in the case of blind separation of temporally correlated sources and is demonstrated through a simple numerical example.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.233-244
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• 2023

Although artificial intelligence and machine learning technologies have been used in various fields, problems with personal information protection have arisen based on centralized data collection and processing. Federated learning has been proposed to solve this problem. Federated learning is a process in which clients who own data in a distributed data environment learn a model using their own data and collectively create an artificial intelligence model by centrally collecting learning results. Unlike the centralized method, Federated learning has the advantage of not having to send the client's data to the central server. In this paper, we quantitatively present the performance improvement when federated learning is applied using the building change detection learning data. As a result, it has been confirmed that the performance when federated learning was applied was about 29% higher on average than the performance when it was not applied. As a future work, we plan to propose a method that can effectively reduce the number of federated learning rounds to improve the convergence time of federated learning.

• 의학교육논단
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• 제23권2호
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• pp.118-127
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• 2021

Due to the coronavirus disease 2019 pandemic, the new norm of online learning has been recognized as core to medical institutions for academic continuity, and students are expected to be motivated and engaged in learning while maintaining distance from other peers and educators. To facilitate students' and educators' newly defined roles in online medical education settings, it is crucial to understand how students are actively motivated and engaged in learning. Hence, this study explored medical students' motivational regulation profiles and examined the effects of motivational regulation strategies (MRS) on cognitive learning and learning engagement for online learning. Data were collected after the end of the first semester in 2020 from a sample of 334 medical students enrolled at a public university school of medicine. Latent profile analysis indicated three subgroups with different motivational regulation profiles: the low-profile, medium-profile, and high-profile groups. Regarding different MRS patterns in the high-profile group, mastery self-talk, performance approach self-talk, and the self-consequating strategy appeared to be most applicable for regulating learners' motivation. Analysis of variance showed that the profile groups with higher levels of MRS use were connected to a higher willingness to use cognitive learning strategies and a higher degree of engagement in online learning. The findings of this study emphasize the use of specific sets of MRS to support learning motivation and the need to design effective self-regulated learning environments in online medical education settings.

• 한국표면공학회지
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• 제56권6호
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• pp.353-370
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• 2023

Corrosion detection and analysis is a very important topic in reducing costs and preventing disasters. Recently, image processing techniques have been widely applied to corrosion identification and analysis. In this work, we briefly introduces traditional image processing techniques and machine learning algorithms applied to detect or analyze corrosion in various fields. Recently, machine learning, especially CNN-based algorithms, have been widely applied to corrosion detection. Additionally, research on applying machine learning to region segmentation is very actively underway. The corrosion is reddish and brown in color and has a very irregular shape, so a combination of techniques that consider color and texture, various mathematical techniques, and machine learning algorithms are used to detect and analyze corrosion. We present examples of the application of traditional image processing techniques and machine learning to corrosion detection and analysis.

• 한국비블리아학회지
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• 제34권1호
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• pp.209-238
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• 2023

본 연구는 도서관의 이러닝 플랫폼 구축을 위한 주요 학습 내용과 기능 및 활성화 방안을 제안하고자 문헌연구와 사례분석 및 전문가 조사를 진행하였다. 문헌연구에서 도서관이 이러닝 생태계에 있는 이용자를 위해 질 높은 온라인 교육을 제공해야 함을 알 수 있었으며 선행연구를 통해 도서관의 이러닝 플랫폼 분석을 위한 학습기능 분석 도구를 도출하였다. 이를 기반으로 국내외 도서관 이러닝 플랫폼들의 학습 내용과 기능 및 특징을 분석하였으며 전문가 설문 조사 및 인터뷰를 수행하였다. 분석결과, 도서관의 지속 가능한 이러닝 서비스를 위해 학습 과정과 기술을 효과적으로 적용할 수 있는 플랫폼의 구축이 필수적이며 제공해야 할 학습 내용은 관 종에 상관없이 공통적으로 독서교육, 정보활용교육, 도서관이용교육, IT 최신기술 소개 등 도서관교육의 특성을 나타내는 주제가 도출되었다. 주요한 학습기능으로는 학습유형 중 영상강의와 실시간 수업을 진행할 수 있어야 하며 학습자료와 이용 가이드를 제공할 수 있는 학습활동지원 기능, 교육내용을 저장하고 공유할 수 있는 클라우드 플랫폼 지원 기능, 생애주기 맞춤형 콘텐츠를 제공할 수 있는 개인화 환경 지원 기능 등을 제시하였다. 또한, 도서관 사서의 기술력 향상을 위한 재교육, 이러닝 관련 팀의 구성과 전문사서의 도입을 제안하였다.

• 직업교육연구
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• 제35권6호
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• pp.65-84
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• 2016

본 연구의 목적은 평생교육 담당자의 직무 중 평생학습상담 직무에 대한 탐색을 통해 이를 체계화하고, 중요도 인식 및 실천 현황에 따른 요구도를 실증적으로 분석하여 현장에서의 효율적인 평생학습상담이 실천될 수 있도록 기초자료를 제공하는데 있다. 선행연구를 근거로 평생학습상담 직무 및 과업을 탐색 후 체계화하고, 이를 바탕으로 평생학습상담 직무에 대한 요구도를 확인할 수 있는 설문지를 제작하였다. 설문지의 내용타당도 및 검사도구의 양호도를 검증한 후 자료를 수집하였고 수집된 자료는 대응표본 t검증과 Borich 공식을 적용하여 요구분석을 실시하였다. 본 연구의 결과로 도출된 평생학습상담 직무의 체계는 관계형성, 학습자 분석, 학습촉진, 사후관리의 4개 하위 직무와 학습자면담, 학습정보 제공, 학습자 특성 및 요구분석, 학습수준 진단, 학습저해요인 진단, 학습동기 촉진, 학습과정 및 학습방법 조언, 학습동아리 활동 지원, 생애커리어 설계 상담, 추수 상담, 상담 평가의 11개 과업으로 구성된다. 요구도를 분석한 결과, 4개의 하위 직무 중 학습자 분석 직무에 대한 요구가 가장 높았으며, 11개 과업 중에서는 추수 상담에 대한 요구도가 가장 높은 것으로 확인되었다. 도출된 평생학습상담 직무 체계와 실증적인 분석은 평생교육 담당자가 효율적인 학습상담 직무를 실천하고 학습자의 특성에 맞춘 생애설계 및 평생학습 참여를 지원하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.