• 정보교육학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.291-304
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• 2013

본 연구는 미래의 교육 환경과 방법의 변화를 고려하여, 학교에서 이루어지는 형식 교육과 학교 밖에서 이루어지는 비형식 학습 경험의 통합과 각종 스마트 기기의 활용을 기반으로 한 프로젝트 활동을 개발하고, 전문가의 검토를 받아 수정한 후 이를 현장에 적용하여 적용 가능성을 타진하였다. 효과적인 학습을 위해 스마트 테크놀로지를 이용한 프로젝트 과정, 과정별 교수 학습 활동 및 관련 지원 자료들을 개발하고 이를 패키지로 구성하였다. 개발한 프로젝트학습 활동과 지원 자료는 서울시 소재 한 초등학교 5학년 학생 18명을 대상으로 시범적용을 하였다. 시범적용 결과는 관찰, 면담, 학습 과정 및 결과물 평가를 통하여 분석되었고, '프로젝트 활동 전반', '학습 자료와 도구' 그리고 '비형식 학습 경험'과 같은 측면에서 분석되었다. 분석 결과를 종합하여, 통합적 경험을 위한 프로젝트 활동을 도입할 때 고려할 사항들을 제안하였다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제16권2호
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• pp.127-135
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• 2024

Recent studies have shown that inverse design using deep learning has the potential to rapidly generate the optimal design that satisfies the target performance without the need for iterative optimization processes. Unlike traditional methods, deep learning allows the network to rapidly generate a large number of solution candidates for the same objective after a single training, and enables the generation of diverse designs tailored to the objectives of inverse design. These inverse design techniques are expected to significantly enhance the efficiency and innovation of design processes in various fields such as aerospace, biology, medical, and engineering. We analyzes inverse design models that are mainly utilized in the nano and chemical fields, and proposes inverse design models based on supervised and unsupervised learning that can be applied to the engineering system. It is expected to present the possibility of effectively applying inverse design methodologies to the design optimization problem in the field of engineering according to each specific objective.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제40권2호
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• pp.127-144
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• 2021

본 연구의 목적은 초등 예비교사를 대상으로 과학학습 동기 유형과 그 유형별 과학 배움 과정을 근거이론에 따라 탐색하는 데 있다. 본 연구에서는 초등 예비교사 132명을 대상으로 과학학습 동기 유형분석하고 그중 12명을 대상으로 근거이론 방법을 적용한 과학 배움 과정을 살펴보았다. 초등 예비교사들의 과학학습 동기 유형을 분석한 결과, 철두철미형이 가장 많았으며 그다음으로는 지도자형, 탐구자형, 조정자형 순으로 나타났다. 과학 배움 과정에서 나타난 여러 가지 현상들을 코딩한 결과, 근거이론 패러다임 모형 요소에 따라 30개의 범주를 추출할 수 있었다. 추출한 범주를 토대로 근거이론 패러다임 모형에 따라 각 과학학습 동기 유형별 과학 배움의 과정 흐름을 분석할 수 있었다. 대표적으로 철두철미형은 가르치는 방법과 과학 지식을 습득하기 위하여 과학 강의를 듣거나 과학 도서를 읽고 있으며, 이는 초등교사로서의 의무감으로서 당연히 해야 할 것으로 생각하였다. 임용 시험이나 교육 과정적 환경 요인들에 의해 순수한 의미에서 과학을 배우는 과정을 경험하고 있지는 않으나 개인적 노력과 참여로 과학에 대한 새로운 관점을 가지게 된 것으로 나타났다.

• 문화기술의 융합
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• 제5권2호
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• pp.375-380
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• 2019

본 논문의 핵심 주제는 개방형 교육 플랫폼 기반 학습 프로세스 마이닝 및 애널리틱스 기술로 최근에 관심과 사용이 급속히 증가하고 있는 MOOC(Massive Open Online Courseware) 등과 같은 개방형 교육 플랫폼을 기반으로 하는 개인별 학습 이력 로그로부터 학습 및 러닝 프로세스를 중심으로 하는 유의미한 학습 프로세스 지식을 발견하고 분석하기 위한 학습 프로세스 마이닝 프레임워크를 설계 및 구현하는 기술이다. 러한 프레임워크의 핵심 기술로서, 학습 프로세스의 표현, 추출, 분석, 가시화하는 기술과 이러한 마이닝 및 분석된 학습 프로세스 지식으로부터 개선된 학습 프로세스 관련 교육 서비스를 제공하는 기술로 구성된다.

• Educational Technology International
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• 제10권1호
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• pp.1-23
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• 2009

Learners are often posited in a paradoxical situation where they are not fully involved in decision making processes on how to learn, in designing their tools. Cognitive artifacts in e-learning are supposed to effectively support learner-centered e-learning. The purpose of the study is to analyze cases of cognitive artifacts and to inquire those design principles for facilitating the learner-centered e-learning. Four research questions are suggested: First, it will be analyzed the characteristics of learners with respect to design of cognitive artifacts for supporting the learner-centered e-learning. Second, characteristics of four cases to design cognitive artifacts in learner-centered e-learning environment are analyzed. Third, it will be suggested the appropriate design principles of cognitive artifacts to facilitating learner-centered learning in e-learning environment. Four cases of cognitive artifacts design in learner-centered e-learning was identified as follows: Wiki software as cognitive artifacts in computer-supported collaborative learning; 'Play Around Network (PAN)' as cognitive artifact to monitor learning activities in knowledge community; Knowledge Forum System (KFS) as a cognitive artifact in knowledge building; cognitive artifacts in Courses-as-seeds applied meta-design. Five design principles are concluded as follows: Promoting externalization of cognitive artifacts to private media; Helping learners to initiate their learning processes; Encouraging learners to make connections with other learners' knowledge building and their cognitive artifacts; Promoting monitoring of participants' contributions in collaborative knowledge building; Supporting learners to design their cognitive artifacts.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제2권3호
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• pp.148-157
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• 1996

Availability of input trajectories corresponding to desired output trajectories is often important in designing control systems for batch and other transient processes. In this paper, we propose a predictive control-type model-based iterative learning algorithm which is applicable to finding the nominal input trajectories of a linear time-invariant batch process. Unlike the other existing learning control algorithms, the proposed algorithm can be applied to nonsquare systems and has an ability to adjust noise sensitivity as well as convergence rate. A simple model identification technique with which performance of the proposed learning algorithm can be significantly enhanced is also proposed. Performance of the proposed learning algorithm is demonstrated through numerical simulations.

• 디지털융복합연구
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• 제11권2호
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• pp.127-135
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• 2013

IT 프로젝트가 성공적으로 실현되기 위해서 개별 컨설턴트의 역량은 매우 중요하다. 특히 IT 프로젝트 수행 동안 발생하는 다양한 문제를 해결하기 위해서는 학습이 필요하며 이 학습은 실행에 의한 학습, 타인을 통한 학습, 투자에 의한 학습으로 구분된다. 본 연구의 목적은 이러한 세 가지 학습프로세스가 컨설턴트의 의사결정 성과에 미치는 영향을 살펴보는 것이다. 연구모형을 수립하기에 앞서 팀장급 이상 컨설턴트와 3회 인터뷰를 수행하였다. 본 과정을 통해 연구모형과 설문문항에 대한 타당성 검증을 수행하였다. 100명 이상의 현직 컨설턴트들의 설문에 참여하였다. 연구결과 타인을 통한 학습은 의사결정에 아무런 영향도 미치지 않는 것으로 나타났다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제58권4호
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• pp.565-572
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• 2020

본 연구는 증류탑 분리공정 시스템 최적화를 위하여 인공지능 머신러닝이 적용된 소프트웨어 플랫폼을 개발하였다. 증류탑 분리공정은 석유화학 산업의 대표적이고 핵심적인 공정이다. 하지만 다양한 운전조건과 연속식공정 특성으로 인하여 안정적인 운전이 어려우며 운전자 숙련도에 의하여 공정효율에 차이가 발생된다. 이를 해결하기 위하여 이론적 시뮬레이션을 활용한 제어방법이 개발되어 사용되고 있지만 특수하거나 복잡한 반응이 포함된 공정에는 적용이 어려우며, 거대한 시스템에 대하여 분석이 이루어질 경우 계산비용 증대로 인하여 실시간 제어와 연동이 어려운 한계점을 지니고 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 머신러닝을 기반으로 한 경험적 시뮬레이션 모델을 개발하고 이를 통하여 최적의 공정운영방법을 제시하고자 한다. 경험적 시뮬레이션 개발은 실제 공정에서 수집된 빅 데이터, 데이터마이닝을 통한 특성추출, 공정을 대표하는 데이터 선별, 화학공정 특성에 맞는 모델 선정으로 이루어졌으며, 현장검증 및 테스트를 통하여 증류탑 분리공정 플랫폼이 개발되었다. 최종적으로 개발된 플랫폼을 통하여 운전 조작변수의 예측이 가능하며, 최적화된 운전조건을 제공하여 효율적인 공정운영을 달성할 수 있다. 본 논문은 머신러닝 기법을 화학공정에 적용한 기초연구로서 이후 다양한 공정에 적용하여 4차 산업의 스마트 팩토리의 초석이 되어 널리 활용될 수 있을 것이라 판단된다.

• 산업융합연구
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• 제7권2호
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• pp.33-44
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• 2009

I first present a set of features for distinguishing group learning from other concepts. I then develop a framework for understanding group learning that focuses on learning's basic processes at the group level of analysis: storage, and retrieval.

• 산업융합연구
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• 제7권2호
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• pp.45-57
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• 2009

I first present a set of features for distinguishing group learning from other concepts. I then develop a framework for understanding group learning that focuses on learning's basic processes at the group level of analysis: sharing.