• 대한지리학회지
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• 제39권1호
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• pp.153-168
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• 2004

본 연구는 우리나라 지리교육과정에 따라 진행되는 지역에 대한 학습이 가지는 문제점과 지역에 대한 개념형성에 작용하는 학생들의 지역인식에 대한 관심에서 시작되었으며 이러한 문제점을 파악하고 개선하기 위해 새로운 지역학습 내용을 구성하는데 목적이 있다. 본 연구에서는 지역학습을 원활하게 이루기 위해 우선 학생들이 지역에 대한 개념을 형성하는 것이 필요하다고 보았으며, 지역개념의 변화 경향을 검토하고 학생들의 이해수준을 고려하여 지역학습의 주요 요소를 추출하였다. 본 연구에서 추출한 지역학습의 주요 요소는 셋으로 나눌 수 있는데 지역의 정의, 지역의 형성, 지역의 체계이다. 지역학습이 이러한 요소를 중심으로 중간적 수준의 학습지역을 설정하여 이루어질 때 학생들은 지역에 대한 보다 의미있는 이해에 도달하게 될 것이다. 그리고 지역학습을 위한 적절한 지역범위 선정에 있어 스케일 개념을 어떻게 적용하는가에 따라 효과적 학습내용 구성의 성공여부가 달려 있음을 확인하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권6호
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• pp.13-16
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• 2023

This study aims to explore the status of e-learning in the public sector institutes of the Sukkur region in Pakistan. A survey was conducted to collect data from students and teachers regarding their awareness, access, and use of e-learning resources. The results showed that although there is a widespread use of the internet and mobile devices for accessing information, there is a lack of awareness and access to e-learning resources. Barriers to accessing e-learning content and a lack of familiarity with e-learning content development technologies were also identified. The study concludes that there is a need for improved e-learning facilities and curriculum in the public sector institutes of the Sukkur region in Pakistan. Recommendations are provided for developing a correctness-centered e-learning based curriculum that is tailored to the specific needs of the students in the region. It is hoped that the findings of this study will inform efforts to improve the teaching and learning process in the region and provide students with greater flexibility and access to study materials.

• 지역연구
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• 제15권1호
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• pp.93-116
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• 1999

Recently the concept of learning has become very fashionable among academics from different economic disciplines. Economic geographers and spatial planners joined this fashion by increasingly speaking about the 'learning region'. This paper makes clear that this learning region'. This paper makes clear that this learning region concept has been launched from three angles; as spatial outcome of grand societal changes, as spatial concentration of entrepreneurial learning for innovation and as regional development concept. Despite the deficits and flaws such a young concept is faced with, such as vague definitions, the lack of empirical research and an insufficiently clear separation from existing concepts, the learning region concept might provide economic geography with more insight in agglomeration effects, stronger links with policy-making and more knowledge on path dependency and thus on unravelling the distinction between 'good' and 'bad' industrial agglomerations.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.174-174
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• 2000

Q-learning, based on discrete state and action space, is a most widely used reinforcement Learning. However, this requires a lot of memory and much time for learning all actions of each state when it is applied to a real mobile robot navigation using continuous state and action space Region-based Q-learning is a reinforcement learning method that estimates action values of real state by using triangular-type action distribution model and relationship with its neighboring state which was defined and learned before. This paper proposes a new Region-based Q-learning which uses a reward assigned only when the agent reached the target, and get out of the Local optimal path with adjustment of random action rate. If this is applied to mobile robot navigation, less memory can be used and robot can move smoothly, and optimal solution can be learned fast. To show the validity of our method, computer simulations are illusrated.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.138-148
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• 2015

Object detection methods based on background learning are widely used in video surveillance. However, when a car runs with headlights on, these methods are likely to detect the car region and the area illuminated by the headlights as one connected change region. This paper describes a method of separating the car region from the area illuminated by the headlights. First, we detect change regions with a background learning method, and extract blobs, connected components in the detected change region. If a blob is larger than the maximum object size, we extract candidate object regions from the blob by clustering the intensity histogram of the frame difference between the mean of background images and an input image. Finally, we compute the similarity between the mean of background images and the input image within each candidate region and select a candidate region with weak similarity as an object region.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권7호
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• pp.3333-3350
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• 2019

The smart jammer launches jamming attacks which degrade the transmission reliability. In this paper, smart jamming attacks based on the communication probability over different channels is considered, and an anti-jamming Q learning algorithm (AQLA) is developed to obtain anti-jamming knowledge for the local region. To accelerate the learning process across multiple regions, a multi-regional intelligent anti-jamming learning algorithm (MIALA) which utilizes transferred knowledge from neighboring regions is proposed. The MIALA algorithm is evaluated through simulations, and the results show that the it is capable of learning the jamming rules and effectively speed up the learning rate of the whole communication region when the jamming rules are similar in the neighboring regions.

• 전자공학회논문지B
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• 제31B권4호
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• pp.175-182
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• 1994

In this study, we present unvoiced consonant recognition system using characteristic parameters of the phoneme of the each syllable. For the recognition, the characteristic parameters on the time domain such as ZCR, total energy of the consonant region and half region energy of the consonant region, and those on the frequency domain such as the frequency spectrum of the transition region are used. The objective unvoiced consonants in this study are /ㄱ/,/ㄷ/,/ㅂ/,/ㅈ/,/ㅋ/,/ㅌ/,/ㅍ/ and /ㅊ/. Each characteristic parameter of two regions extracted from these segmented unvoiced consonants are used for each recognition system of the region, independently, And complementing two outputs of each other system, the final output is to be produced. The recognition system is implemented using MLP which has learning ability. The recognition simulation results for 112 unvoiced consonant samples are that average recognition rates are 96.4$\%$ under 80$\%$ learning rates and 93.7$\%$ under 60$\%$ learning rates.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.2127-2134
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• 2007

전자적인 학습은 이동성 및 접근의 용이성, 즉시성, 유연성을 제공하여 학습자의 시간적인 제약을 극복할 수 있었으나 유선 컴퓨터상에서 공간에 의한 제약은 많은 문제로 남아있다. 따라서 이런 전자적인 학습은 학습자에게 시간과 공간적인 제약을 극복할 수 있는 모바일 학습 환경으로 변화하는 추세이다. 그러나 모바일 디바이스들은 작은 디스플레이 사이즈로 인하여 실시간 동영상에서 제공되는 학습 내용을 정확하게 인식하기는 어려운 실정이다. 따라서 본 논문은 실시간 학습 영상을 관심 영역에 대한 학습 영역을 추출하고 작은 디스플레이 디바이스 사이즈에 적절한 영상 크기로 축소하여 무선 PDA에 디스플레이하는 기법을 제안한다. 실험 결과, 다양한 강의 영상에서 학습 내용 중심의 영역을 적응적으로 추출하고, 사용자 디바이스 사이즈에 적합한 영역을 효과적으로 계산함으로써 계산에 소요되는 시간을 크게 줄일 수 있었다.

• 한국지역지리학회지
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• 제13권2호
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• pp.220-233
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• 2007

본고에서는 우리나라 초등사회과의 교육과정 지역화논의와 현실을 파악하고 지역학습의 개념을 재정립하여 '서울'을 사례로 지역학습 내용 구성의 틀을 제안하였다. 교육과정의 지역화란 교육과정의 개발 및 운영의 지방분권화를 의미하며 이는 학습자의 능동걸인 참여를 위해 학습 내용과 학습자의 경험이 연결될 수 있는 일상적 생활세계인 지역을 학습의 소재로 활용한다. 전통적으로 지역학습에서 지역은 향토, 지역사회, 신변지역으로 접근되었다. 향토는 이해와 애정 소속의 대상이고, 지역사회는 학습의 자원이면서 의사소통의 장 참여와 실천의 장이며, 신변지역은 조사 비교의 대상이면서 주요 개념이나 이론을 설명할 수 있는 사례가 된다. 이와 같은 일련의 지역화 논의와 지역학습의 유형화를 바탕으로 현재 사용 중인 지역화 교과서 '사회과 탐구: 서울의 생활' 내용을 분석하면서 지역학습 내용 구성의 틀을 제안했다. 본고에서는 서울의 지역학습 내용을 구성하는데 서울을 경험의 공간, 참여의 공간, 탐구의 공간 차원으로 구분하여 이해하면서도 지리학의 새로운 지역개념을 도입하여 보다 적합성을 갖춘 지역학습 내용 구성 방안을 제시하고자 했다. 이를 통해 지역특수적인 소재를 활용하고 지역의 맥락에서 의미있는 잇슈와 주제를 중심으로 접근하는 것이 방법면에서 뿐 아니라 내용면에서 지역화를 실현하는 것임을 획인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권8호
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• pp.289-294
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• 2015

본 연구는 비교사학습의 대표적인 방법 중 하나인 코호넨의 자기조직화 방법을 기반으로 BCI(Brain-Computer Interface)에 적용 가능한 자율적 기계학습방법을 제안한다. 이를 위해 상호작용 함수를 이용한 학습영역조정방법과 자율적 기계학습규칙을 제안하였다. 학습영역조정과 기계학습은 코호넨의 자기조직화 방법을 기반으로 한 상호작용 함수에 의한 측면제어효과를 이용하였다. 승자 뉴런을 결정하고 난 후 학습 규칙에 따라 뉴런의 연결강도를 조정하고 학습 횟수가 증가함에 따라 학습영역이 점차 감소하여 출력층 뉴런 가중치들의 입력을 향한 유동을 완화시켜 네트워크가 평형 상태(equilibrium state)에 도달하여 학습을 마칠 수 있는 자율적 기계학습을 제안하였다.