• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제8권2호
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• pp.405-423
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• 1998

This study aims to reflect the origin and the meaning of open education and to derive pedagogical principles for open mathematics education. Open education originates from Socrates who was the founder of discovery learning and has been developed by Locke, Rousseau, Froebel, Montessori, Dewey, Piaget, and so on. Thus open education is based on Humanism and Piaget's psychology. The aim of open education consists in developing potentials of children. The characteristics of open education can be summarized as follows: open curriculum, individualized instruction, diverse group organization and various instruction models, rich educational environment, and cooperative interaction based on open human relations. After considering the aims and the characteristics of open education, this study tries to suggest the aims and the directions for open mathematics education according to the philosophy of open education. The aim of open mathematics education is to develop mathematical potentials of children and to foster their mathematical appreciative view. In order to realize the aim, this study suggests five pedagogical principles. Firstly, the mathematical knowledge of children should be integrated by structurizing. Secondly, exploration activities for all kinds of real and concrete situations should be starting points of mathematics learning for the children. Thirdly, open-ended problem approach can facilitate children's diverse ways of thinking. Fourthly, the mathematics educators should emphasize the social interaction through small-group cooperation. Finally, rich educational environment should be provided by offering concrete and diverse material. In order to make open mathematics education effective, some considerations are required in terms of open mathematics curriculum, integrated construction of textbooks, autonomy of teachers and inquiry into children's mathematical capability.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.89-96
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• 2016

This study analyzed with the case analysis of a series of processes from job analysis survey. And results analysis, and academic achievement in order to transform the curriculum of existing courses into the curriculum of NCS-based courses. Also this study analysed of the existing curriculum. Also analyzed the trend of workforce trends and needs of the broadcasting content industry. Through a needs analysis for the industry and alumni and students, video graphics, video editing and video directing were selected. In this paper, it dealt mainly with respect to the video graphics in a dual job. Modeling capability into the unit through a job analysis, animation, effects and lighting were chosen accordingly based introduction of 3D Graphics. Application of 3D Graphics were derived two courses and selected profiles and performance criteria. This training according to the NCS curriculum for students was evaluated based on the student's job was to investigate the learning ability. Academic achievement were the result satisfaction.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제6권4호
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• pp.481-500
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• 2010

The Internet explosion and the increase in crucial web applications such as ebanking and e-commerce, make essential the need for network security tools. One of such tools is an Intrusion detection system which can be classified based on detection approachs as being signature-based or anomaly-based. Even though intrusion detection systems are well defined, their cooperation with each other to detect attacks needs to be addressed. Consequently, a new architecture that allows them to cooperate in detecting attacks is proposed. The architecture uses Software Agents to provide scalability and distributability. It works in two modes: learning and detection. During learning mode, it generates a profile for each individual system using a fuzzy data mining algorithm. During detection mode, each system uses the FuzzyJess to match network traffic against its profile. The architecture was tested against a standard data set produced by MIT's Lincoln Laboratory and the primary results show its efficiency and capability to detect attacks. Finally, two new methods, the memory-window and memoryless-window, were developed for extracting useful parameters from raw packets. The parameters are used as detection metrics.

• 한국조명전기설비학회:학술대회논문집
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• 한국조명전기설비학회 2006년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.309-314
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• 2006

Interior permanent magnet synchronous motor(IPMSM) has become a popular choice in electric vehicle applications, due to their excellent power to weight ratio. This paper proposes maximum torque control of IPMSM drive using adaptive learning fuzzy neural network and artificial neural network. This control method is applicable over the entire speed range which considered the limits of the inverter's current md voltage rated value. For each control mode, a condition that determines the optimal d-axis current $i_d$ for maximum torque operation is derived. This paper considers the design and implementation of novel technique of high performance speed control for IPMSM using adaptive teaming fuzzy neural network and artificial neural network. The hybrid combination of neural network and fuzzy control will produce a powerful representation flexibility and numerical processing capability. Also, this paper proposes speed control of IPMSM using adaptive teaming fuzzy neural network and estimation of speed using artificial neural network. The back propagation neural network technique is used to provide a real time adaptive estimation of the motor speed. The proposed control algorithm is applied to IPMSM drive system controlled adaptive teaming fuzzy neural network and artificial neural network, the operating characteristics controlled by maximum torque control are examined in detail. Also, this paper proposes the analysis results to verify the effectiveness of the adaptive teaming fuzzy neural network and artificial neural network.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권1호
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• pp.139-144
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• 2009

다양한 기계 학습 이론을 총체적으로 구현할 수 있는 포괄적 체제로서의 신경망은 현재 활용되는 기능보다 더 큰 잠재력을 지니고 있다. 신경망의 여러 가지 특성 가운데, 연상 기억 능력을 자연적으로 활용 할 수 있는 신경망 내 시냅스 고유의 구조적 속성이 신경망의 가장 중요한 특성이다. 그러나 이론적 장점에도 불구하고, 네크워크의 복잡성에 기인한 다양한 형태의 피할 수 없는 난제들로 신경망의 실제적 구현 및 유지의 어려움이 잘 알려져있다. 본 논문에서는 인공 신경망의 시냅스 가중치 관리를 효과적으로 관리 할 수 있는 도구를 설계 및 구현 하였다. 개발된 소프트웨어는 다양한 형태의 신경망들의 훈련 단계에서 신경망 내 시냅스의 가중치 변화를 표시해 주는 기능을 갖추고 있다.

• ETRI Journal
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• 제43권4호
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• pp.630-639
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• 2021

Autonomous driving requires a computerized perception of the environment for safety and machine-learning evaluation. Recognizing semantic information is difficult, as the objective is to instantly recognize and distinguish items in the environment. Training a model with real-time semantic capability and high reliability requires extensive and specialized datasets. However, generalized datasets are unavailable and are typically difficult to construct for specific tasks. Hence, a light detection and ranging semantic dataset suitable for semantic simultaneous localization and mapping and specialized for autonomous driving is proposed. This dataset is provided in a form that can be easily used by users familiar with existing two-dimensional image datasets, and it contains various weather and light conditions collected from a complex and diverse practical setting. An incremental and suggestive annotation routine is proposed to improve annotation efficiency. A model is trained to simultaneously predict segmentation labels and suggest class-representative frames. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm yields a more efficient dataset than uniformly sampled datasets.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권9호
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• pp.1257-1265
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• 2022

Recognition of sign language is challenging due to the occlusion of hands, accuracy of hand gestures, and high computational costs. In recent years, deep learning techniques have made significant advances in this field. Although these methods are larger and more complex, they cannot manage long-term sequential data and lack the ability to capture useful information through efficient information processing with faster convergence. In order to overcome these challenges, we propose a word-level sign language recognition (SLR) system that combines a real-time human pose detection library with the minimized version of the gated recurrent unit (GRU) model. Each gate unit is optimized by discarding the depth-weighted reset gate in GRU cells and considering only current input. Furthermore, we use sigmoid rather than hyperbolic tangent activation in standard GRUs due to performance loss associated with the former in deeper networks. Experimental results demonstrate that our pose-based optimized GRU (Pose-OGRU) outperforms the standard GRU model in terms of prediction accuracy, convergency, and information processing capability.

• 한국사회복지학
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• 제57권3호
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• pp.223-249
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• 2005

1990년대 후반 경제위기를 경험하며, 우리나라에서 실업의 문제에 대한 사회적 관심과 더불어 실업자의 재취업 가능성에 대한 연구가 지속되고 있다. 재취업과 관련된 기존의 연구들은 인적자본이론을 토대로 연구를 진행해 왔는데, 본 연구는 기존의 연구와는 다르게 Sen에 의해 제시된 인간능력관점을 기초로 하면서 이러한 요인의 실업자 재취업에의 영향력을 인적자본론 요인과 비교론적 차원에서 분석을 시도해 보았다. 아울러, 본 연구는 인간능력관점에서 논하는 사회적 능력 요인 중 핵심적 요인으로 간주되는 성별 차이라는 요인에 주목하면서 성별에 따라 인적자본요인과 인간능력요인이 재취업에 어떠한 영향을 주는가를 비교 검토하였다. 본 연구는 한국노동패널 5차년도 자료 중 연구목적에 적합한 1,871사례를 대상으로 선정하여 재취업의 위험도를 콕스회귀분석을 통해 분석하였다. 분석 결과, 학력, 기술수준 적합도, 근속기간 등의 인적자본이론 요인들은 기대와는 다르게 재취업의 가능성에 부적인 영향을 갖는 것으로 나타난 반면, 기초교육능력, 의료보험가입과 사회보험수혜 및 수도권거주여부 등의 인간능력요인들은 기대한 바에 일치하며 재취업에 정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 성별에 따른 분석결과를 보면, 성별에 따라 각 요인들이 상이하게 재취업에 영향을 주는데 그러한 경향성이 인간능력요인에서 더욱 부각되는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 재취업에 있어서 인적자본관점에서 제시되는 요인들에 대한 고려도 중요하지만, 동시에 인간능력관점에서 강조하는 사회 제도적 요인이 역시 매우 중요한 역할을 할 수 있음을 시사해 준다. 그리고 성별에 따른 비교연구 결과는 재취업 현상에 대해서 인간능력관점과 더불어 성분절적 노동시장구조에 대한 관점과 함께 이에 대해서 다양한 접근이 필요함을 시사해 준다. 본 연구는 기존 연구에서 실증적으로는 주로 국가단위에서 분석되었던 인간능력관점을 개인단위차원에서 분석하면서 재취업에의 영향력을 다각적인 시각에서 검증하여 인간능력개발과 관련된 사회복지적 개입의 의미를 제고시킨다는 점에서 연구의 의의를 갖는다.

• 한국초등수학교육학회지
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• 제13권2호
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• pp.163-192
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• 2009

본 연구의 목적은 정규교육과정 내에서 초등학교 일반학급 수학 영재아를 위한 효율적인 영재교육 방안을 탐색해 보고, 영재의 특성을 고려한 심화학습 프로그램을 개발하여 실제로 일반학급의 교수 학습 환경에 적용한 후, 그 효과를 분석하는 것이다. 문헌연구를 통해 초등학교 일반학급 수학 영재아 지도를 위한 복식수업 형태의 영재교육 방안을 제시하였고, 수학영재 심화학습 프로그램을 개발하여 초등학교 1학년 한 학급 6명을 대상으로 적용하여 그 효과를 분석하였다. 연구의 결과 첫째, 일반학급에서 복식수업 형태로 수학 영재교육을 실시하는 것은 수학 영재아 측면에서 매우 효과적이었다. 둘째, 수학영재 심화학습 프로그램은 수학 영재아의 수학적 사고력과 창의성 계발에 매우 효과적이었다. 셋째, 수학 영재아 선발 과정에서 교사의 추천과 영재성 검사는 둘 다 매우 중요한 것으로 나타났다. 이 연구는 영재교육이 방과후 교육 형태의 특별교육으로만 운영될 것이 아니라 정규교육과정 내에서 보다 효율적인 방법으로 운영함으로써 수학 영재아의 요구에 부합되면서도 영재교육의 효과를 극대화할 수 있음을 제안하고 있다.

• 벤처창업연구
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• 제12권3호
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• pp.37-51
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• 2017

본 연구는 기업가정신, 정보기술 수용성, 미디어 활용역량이 직장인의 업무몰입에 미치는 영향에 관해 학습 지향성을 조절 효과로 반영하여 탐구하였다. 이는 스마트 정보화 시대에 개인과 조직에서의 핵심 역량 즉, 기업가정신, 정보기술 수용성, 미디어 활용역량이 업무몰입에 유의한 영향을 미치는지와 독립변수로 제시된 기업가정신, 정보기술 수용성, 미디어 활용역량과 종속변수인 업무몰입 간에 학습 지향성의 조절 효과를 분석하여, 업무몰입에 영향을 미치는 변수들을 규명하는 데 그 목적이 있다. 본 연구를 위해서 직장인을 대상으로 한 설문조사를 진행하였고, 최종적으로 340개의 유효한 설문지를 수집하였다. 수집된 자료는 인구통계학적 특성을 통제변인으로 하는 다중회귀분석을 진행하였고 학습지향성 조절효과는 조절회귀 분석을 실시하였다. 분석결과 기업가정신 중 성취 욕구와 진취성이 높을수록 업무몰입이 높아지는 것으로 나타났고 정보기술 수용성의 지각된 유용성과 미디어 활용역량의 커뮤니케이션 활용역량이 업무몰입에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 학습 지향성의 조절 효과 분석 결과 기업가정신, 미디어 활용역량과 업무몰입 간에 학습 지향성의 조절 효과가 나타났다. 이러한 연구를 통해, 디지털 환경이 고도화된 스마트 정보사회에서 직장인의 업무몰입을 향상시키기 위해서는 진취성과 성취욕구, 정보기술에 대한 지각된 유용성, 온라인 커뮤니케이션 활용역량의 축적과 함께 학습지향성과의 시너지 효과를 적극적으로 모색해야 한다는 결론을 도출하였다.