• 문화기술의 융합
• /
• 제8권6호
• /
• pp.207-213
• /
• 2022

MBTI(Myer Briggs Type Indicator)는 사람들의 성향을 직관적으로 파악하고 분류하는데 효과적인 성격유형검사이다. 이에 따라 학습 영역에 MBTI를 적용하려는 시도가 활발히 이뤄지고 있으나, MBTI를 활용하여 새로운 학습유형을 만드는 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 논문은 학습에 영향을 미치는 요인들을 살펴보고, 이를 특성으로 하는 머신러닝 알고리즘에 적용하여 새로운 학습 유형 MY, STI(MY, Study Type Indicator)를 구현했다. 데이터는 일반인 144명에게 구글폼으로 제작한 학습유형 검사를 실시하여 수집하였고, 머신러닝 중 지도 학습을 사용하여 학습시켰다. 그 결과 MY, STI의 정확도는 학습 방법, 학습 동기, 외부 자극 유무, 학습 시간 기준별 각각 0.933, 0.866, 0.844, 0.733으로 나타났다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 1995년도 추계학술대회 학술발표 논문집
• /
• pp.71-77
• /
• 1995

In this paper are proposed robust iterative learning control(ILC) algorithms for both linear continuous time-invariant system and linear discrete-time system. In contrast to conventional methods, the proposed learning algorithms are constructed based on both time domain performance and iteration-domain performance. The convergence of the proposed learning algorithms is proved. Also, it is shown that the proposed method has robustness in the presence of external disturbances and the convergence accuracy can be improved. A numerical external disturbances and the convergence accuracy can be improved. A numerical example is provided to show the effectiveness of the proposed algorithm.

• Educational Technology International
• /
• 제21권2호
• /
• pp.125-153
• /
• 2020

The advancement of virtual reality technology offers various locomotion options that support users' navigation behaviors in a virtual reality environment. This study was aimed at examining the effects of two navigation methods-joystick-controlling and walking-around-on users' perceived usability, behavioral engagement, and virtual presence. Fifty South Korean college students were recruited in the study, and they were assigned randomly to one of the two navigation conditions. Participants from each group were asked to observe a 3D object and complete the surveys. They were then asked to repeat the procedure with a 2D image. Using repeated-measures ANOVAs and MANOVA, we found that users using joystick-controlling reported higher usability and showed superior performance to the walking-around group on two tasks. Participants reported a higher behavioral engagement when observing the 2D image. Besides, they perceived a significantly higher virtual presence when observing the 2D image. Finally, we discussed the implications of the findings for the navigation method design.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제7권7호
• /
• pp.1705-1720
• /
• 2013

Human face gender recognition requires fast image processing with high accuracy. Existing face gender recognition methods used traditional local features and machine learning methods have shortcomings of low accuracy or slow speed. In this paper, a new framework for face gender recognition to reach fast face gender recognition is proposed, which is based on Local Ternary Pattern (LTP) and Extreme Learning Machine (ELM). LTP is a generalization of Local Binary Pattern (LBP) that is in the presence of monotonic illumination variations on a face image, and has high discriminative power for texture classification. It is also more discriminate and less sensitive to noise in uniform regions. On the other hand, ELM is a new learning algorithm for generalizing single hidden layer feed forward networks without tuning parameters. The main advantages of ELM are the less stringent optimization constraints, faster operations, easy implementation, and usually improved generalization performance. The experimental results on public databases show that, in comparisons with existing algorithms, the proposed method has higher precision and better generalization performance at extremely fast learning speed.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제22권2호
• /
• pp.358-369
• /
• 2022

이 연구의 목적은 스마트폰을 통해 외국어(영어)를 학습하는데 있어 사용자 경험을 제고할 수 있는 학습 에이전트의 의인화 설계 요인을 검증하는 것이다. 이 연구에서는 콘텐츠를 전달하는 학습용 에이전트를 설계할 때 학습 촉진, 신뢰, 매력 인식에 영향을 미치는 의인화 요인 중 에이전트의 체화 유무, 인간적 본성(HN)의 부여 정도, 역할 설정(지도자 vs. 동반자) 효과를 실험 연구로 검증하였다. 실험결과 HN은 단독으로는 학습 촉진 효과가 나타나지 않았으며, 이미지와 역할은 학습 촉진 효과뿐 아니라 다른 사용자 경험 요인도 향상시켰다. HN요인은 이미지와 역할 요인과 결합되어 설계될 때, 학습 촉진 및 신뢰성, 매력성과 같은 전반적인 사용자 경험 효과에서 효과가 나타났다.

• 한국압력기기공학회 논문집
• /
• 제19권2호
• /
• pp.93-101
• /
• 2023

In this study, a deep learning algorithm was used to diagnose electric potential signals obtained through CIPS and DCVG, used indirect inspection methods to confirm the soundness of buried pipes. The deep learning algorithm consisted of CNN(Convolutional Neural Network) model for diagnosing the electric potential signal and Grad CAM(Gradient-weighted Class Activation Mapping) for showing the flaw prediction point. The CNN model for diagnosing electric potential signals classifies input data as normal/abnormal according to the presence or absence of flaw in the buried pipe, and for abnormal data, Grad CAM generates a heat map that visualizes the flaw prediction part of the buried pipe. The CIPS/DCVG signal and piping layout obtained from the 3D finite element model were used as input data for learning the CNN. The trained CNN classified the normal/abnormal data with 93% accuracy, and the Grad-CAM predicted flaws point with an average error of 2m. As a result, it confirmed that the electric potential signal of buried pipe can be diagnosed using a CNN-based deep learning algorithm.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제21권7호
• /
• pp.63-69
• /
• 2021

Flipped learning is necessary for modern education but quite difficult to implement. In pedagogical science, the question remains to what extent the practical work of the teacher in combination with the technologies of flipped learning will improve the quality of higher education. The aim of this article is to study the effectiveness and feasibility of using flipped learning technologies, assessing their perception by students (advantages and problems), identified an algorithm for introducing flipped learning technology in higher education institutions. Research methods. The main method is an experiment. An evaluation of the effectiveness of the study was conducted using a questionnaire and observation method. Statistical methods were used to evaluate the results of the experiment. The research hypothesis is that flipped learning allows the teacher to spend more time on an individual approach, to understand the real needs of students, and provide effective feedback, thereby improving the quality of learning and motivation of students, especially while studying complex material. The results of the study are to prove the effectiveness of the technology of flipped education in the study of complex disciplines, courses, topics. The use of flipped learning strategies improves the self-regulation of the educational process, group work skills, improves students' ability to learn, overcome difficulties. The technology of flipped learning in the presence of modern technical means and constant work on improving the level of digital literacy is an effective means for students to master complex topics and problematic issues that require additional consideration and discussion. The perspective of further research is the consideration of integrated approaches to the application of flipped learning technologies to the principles of STEAM-education, multilingual and multicultural programs, etc. It is also worth continuing to develop a set of methods aimed at enhancing the student's learning activities, the formation of group work skills, direct participation in creating the foundations of higher education.

• 정보처리학회 논문지
• /
• 제13권2호
• /
• pp.76-90
• /
• 2024

인공지능 기술은 스마트 시티, 자율 주행, 의료 분야 등 다양한 분야에서 활용 가능성을 높이 평가받고 있으나, 정보주체의 개인정보 및 민감정보의 노출 문제로 모델 활용이 제한되고 있다. 이에 따라 데이터를 중앙 서버에 모아서 학습하지 않고, 보유 데이터셋을 바탕으로 일차적으로 학습을 진행한 후 글로벌 모델을 최종적으로 학습하는 분산 기계 학습의 개념이 등장하였다. 그러나, 분산 기계 학습은 여전히 협력하여 학습을 진행하는 과정에서 데이터 프라이버시 위협이 발생한다. 본 연구는 분산 기계 학습 연구 분야에서 프라이버시를 보호하기 위한 연구를 서버의 존재 유무, 학습 데이터셋의 분포 환경, 참여자의 성능 차이 등 현재까지 제안된 분류 기준들을 바탕으로 유기적으로 분석하여 최신 연구 동향을 파악한다. 특히, 대표적인 분산 기계 학습 기법인 수평적 연합학습, 수직적 연합학습, 스웜 학습에 집중하여 활용된 프라이버시 보호 기법을 살펴본 후 향후 진행되어야 할 연구 방향을 모색한다.

• 정보교육학회논문지
• /
• 제23권4호
• /
• pp.363-374
• /
• 2019

최근 디지털 네이티브 학습자를 위한 교수방법인 게임 활용 학습에 대한 관심이 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 초등학교 역사수업에 맞춰 개발된 Kinect 게임 활용 수업을 실시한 후 성공적으로 학습에 참여한 것으로 관찰된 학생 14명을 대상으로 인터뷰를 실시하여 참여적 학습 경험을 분석하였다. 연구 결과 학생들은 경쟁과 협력 놀이 요소에서는 '목표 달성'과 '상호작용'을, 디지털 놀이 요소에서는 '다감각적 자극', '환상과 호기심', '정확한 피드백', '우연', '통제감'을, 신체활동 놀이 요소에서는 '체감된 인지', '실재감'을 경험하면서 참여적 학습을 하는 것을 확인할 수 있었다. 이를 통해 Kinect 게임 활용 수업을 참여적 학습을 위한 교수학습방법으로 도입할 기초자료로서 도움을 주고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2016년도 제53차 동계학술대회논문집 24권1호
• /
• pp.223-226
• /
• 2016

본 논문은 최근 출시된 반 고흐 VR 예술작품의 2D 및 3D 콘텐츠에 대한 경험을 분석했다. 두 가지의 콘텐츠에서 쾌락적 특성이 강하게 나타났으며, 원작의 재생산된 작품으로서가 아니라 새로운 창작물로 인지되었다. 콘텐츠의 일반적 특성과 마찬가지로, 몰입감의 경우에도 2D 보다는 3D 콘텐츠에 대한 평가가 더욱 긍정적으로 이루어졌으며, 두 가지의 콘텐츠에서 가장 높게 평가된 몰입감 요인은 주의집중력으로 제시되었다. 특히 3D 콘텐츠의 경우, 다감각적 촉진은 가상공간에서의 현존감(presence)과 관련된 육체적 움직임에 대한 역동성에 영향을 미쳤으며, 원작에 대한 현존감은 가상공간에서의 현존감과 몰입감으로 대체되었다. 3D 기반의 콘텐츠는 학습에 대한 내재적 동기부여를 비롯, 그룹 토의의 활성화, 예술작품 및 작가에 대한 관심 증가 등의 몰입형 학습 도구로서의 효용성이 유의미하게 나타났다. 비록 2D 및 3D 콘텐츠의 몰입학습을 위한 도구로서의 적합성이 예술작품에 대한 감상 및 해석도구로서의 적합성보다 높게 제시되기는 했지만, 예술작품의 진정성과 아우라라는 관점에서 보면 '회화적 동일성'은 존재했지만 콘텐츠의 재창조적 특성으로 인해 '미학적 동일성'은 보장되지 못했다. 이러한 현상은 VR 예술작품의 콘텐츠 제작 목적의 상이함 뿐만 아니라 기술적 정교함 및 예술적 전문성 결여에 기인한다.