• 한국어교육
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• 제29권3호
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• pp.145-163
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• 2018

The purpose of this study was to identify the necessity of research for increasing French language learners and to examine their use of listening strategies according to their proficiency as a basic study for their continuous learning and communication skills. In the case of French language Korean learners, both the beginner and intermediate learners used the upper cognitive strategy most frequently. However, the cognitive strategy, which has been mentioned as a frequently used strategy in previous studies, was found to be the least used in this study. This finding can be attributed to differences in mores and mastery of prior studies and research subjects. The cognitive strategy was lower in both the beginner and intermediate levels, but the level of use increased significantly in the intermediate level compared to the beginner level, showing only statistically significant differences in the usage patterns according to the proficiency level among the four listening strategies.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제71권2호
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• pp.139-151
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• 2019

In a project schedule, it is possible to reduce the time required to complete a project by allocating extra resources for critical activities. However, accelerating a project causes additional expense. This issue is addressed by finding optimal set of time-cost alternatives and is known as the time-cost trade-off problem in the literature. The aim of this study is to identify the optimal set of time-cost alternatives using a multiobjective teaching-learning-based optimization (TLBO) algorithm integrated with the non-dominated sorting concept and is applied to successfully optimize the projects ranging from a small to medium large projects. Numerical simulations indicate that the utilized model searches and identifies optimal / near optimal trade-offs between project time and cost in construction engineering and management. Therefore, it is concluded that the developed TLBO-based multiobjective approach offers satisfactorily solutions for time-cost trade-off optimization problems.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제11권3호
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• pp.79-84
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• 2022

Due to a series of online sex crimes cases and online class conversions caused by the spread of the coronavirus, alternatives to sex education in schools are urgently required. As a result of this study, the metaverse sex education platform was designed. Using this platform, learners are expected to cultivate correct adult awareness and digital citizenship. Within the metaverse platform, learners can participate more actively in learning. Instead of exposing one's name and face in a place dealing with sensitive gender issues, one can participate in education through his or her decorated avatar and participate in education much more actively than face-to-face education and express one's opinion through chat. In addition, education by level can be received regardless of time and place, which can have the effect of bridging the educational gap between urban and rural areas. In this paper, we propose a new sex education platform without time and space constraints by utilizing metaverse.

• Advances in Energy Research
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• 제8권3호
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• pp.175-184
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• 2022

The dual-fuel technology, which uses gaseous fuel as the main fuel and liquid as the pilot fuel, is an appealing technology for reducing the exhaust emissions. The current study proposes emission models based on ANFIS for a dual-fuel using producer gas (PG)-diesel engine. Emissions measurements were taken at different engine load levels and fuel injection timings. The proposed model predictions were examined using statistical methods. With R2 values in the range of 0.9903 to 0.9951, the established ANFIS model was found to be consistently robust in predicting emission characteristics. The mean absolute percentage deviate in range 1.9 to 4.6%, and mean squared error varies in range 0.0018 to 13.9%. The evaluation of the ANFIS model developed shows a reliable claim of intrinsic sensitivity, strength, and outstanding generalization. The presented meta-model can be used to simulate the engine's operation in order to create an efficient control tool.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.429-431
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• 2010

인터넷과 정보기술의 발전으로 최근 이러닝 시스템을 포함한 다양한 학습 시스템이 연구 발전되고 있다. 학습자의 관점에서는 학습의 형태 혹은 학습자의 학습 패턴등을 분석하여 지능적인 학습시스템으로 발전하고 있으며, 교수자의 관점에서는 교수학습 모델 연구와 학습 컨텐츠 계발 방법론 연구 등이 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문에서는 지능형 튜터링 시스템을 위한 메타러닝 설계 연구를 제안하였다. 메타러닝은 학습자 자신이 어떤 특성을 가지고 어떻게 학습하는지에 대해 학습할 수 있는 방법을 설명한다. 동일한 학습내용을 같은 순서 혹은 같은 방법으로 학습하는 것은 서로 다른 학습자에게 동일한 학습 결과를 나타낼 수 없기 때문에 개인 맞춤형 학습 서비스 형태를 필요로 한다. 따라서 본 연구에서는 메타러닝 설계를 기반으로 지능형 튜터링 시스템을 개발 할 수 있는 방법을 설명하고자 한다. 향후 본 논문에 설계를 기반으로 지능형 튜터링 플랫폼을 표준으로 개발하여 국제적 표준의 ITS(Intelligent Tutoring System)로 발전되기를 기대한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권1호
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• pp.89-95
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• 2023

Analyzing breast cancer patient files is becoming an exciting area of medical information analysis, especially with the increasing number of patient files. In this paper, breast cancer data is collected from Khartoum state hospital, and the dataset is classified into recurrence and no recurrence. The data is imbalanced, meaning that one of the two classes have more sample than the other. Many pre-processing techniques are applied to classify this imbalanced data, resampling, attribute selection, and handling missing values, and then different classifiers models are built. In the first experiment, five classifiers (ANN, REP TREE, SVM, and J48) are used, and in the second experiment, meta-learning algorithms (Bagging, Boosting, and Random subspace). Finally, the ensemble model is used. The best result was obtained from the ensemble model (Boosting with J48) with the highest accuracy 95.2797% among all the algorithms, followed by Bagging with J48(90.559%) and random subspace with J48(84.2657%). The breast cancer imbalanced dataset was classified into recurrence, and no recurrence with different classified algorithms and the best result was obtained from the ensemble model.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.550-552
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• 2022

최근 사물인터넷(IoT) 기기가 활성화됨에 따라 웨어러블 장치 환경에서 장기간 모니터링 및 수집이 가능해짐에 따라 생체 신호 처리 및 ECG 분석 연구가 활성화되고 있다. 그러나, ECG 데이터는 부정맥 비트의 불규칙적인 발생으로 인한 클래스 불균형 문제와 근육의 떨림 및 신호의 미약등과 같은 잡음으로 인해 낮은 신호 품질이 발생할 수 있으며 훈련용 공개데이터 세트가 작다는 특징을 갖는다. 이 논문에서는 ECG 1D 신호를 2D 스펙트로그램 이미지로 변환하여 잡음의 영향을 최소화하고 전이학습과 메타학습의 장점을 결합하여 클래스 불균형 문제와 소수의 데이터에서도 빠른 학습이 가능하다는 특징을 갖는다. 따라서, 이 논문에서는 ECG 스펙트럼 이미지를 사용하여 2D-CNN 메타-전이 학습 기반 부정맥 분류 기법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.665-666
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• 2023

딥러닝은 인간이 탐지하기 어려운 데이터의 특징 및 패턴을 인지하고, 이들을 학습하여 데이터를 분류 및 예측할 수 있는 기술이다. 그러나 딥러닝 모델을 잘 학습시키기 위해서는 고품질의 대용량 데이터와 이들을 처리할 수 있는 방대한 컴퓨터 자원이 요구되는 것이 일반적이다. 따라서 소량의 데이터만이 존재하는 분야나 컴퓨터 자원이 한정되어 있는 상황에서는 딥러닝을 적용하기 어렵다. 본 논문에서는, 소량의 데이터로도 모델을 자신들의 태스크에 맞게 최적화시킬 수 있는 메타러닝에 대해 소개하고, 메타 러닝 기법들의 방향에 따른 Metric-Based, Model-Based 및 Optimization 기반 모델들에 대해 소개하고, 앞으로 나아가야 할 연구 방향에 대해 제시한다.

• 과학교육연구지
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• 제39권2호
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• pp.165-179
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• 2015

본 연구에서는 주 단위 보고서의 활용 수업이 학생들의 자기 주도적 학습 능력과 과학에 대한 태도 및 학업 성취도에 미치는 영향을 알아보았다. 연구 대상은 고등학교 2학년 자연 계열 학생으로 실험반과 비교반을 각각 3개 반으로 구성하였다. 수업 처치 단원은 화학I 'IV. 닮은꼴 화학 반응'으로 선정하였고, 총 16차시 수업을 진행하였다. 수업 후 과제로 실험반은 주 단위 보고서를 작성하였고, 비교반은 문제 풀이로 수업내용을 정리하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 주 단위 보고서를 활용한 수업은 학생들의 자기 주도적 학습 능력의 향상을 가져왔다(p<.05). 동기 변인과 학습 전략 변인 모두 통계적으로 유의미한 차이를 나타냈고, 총 15개의 하위 영역 중에서 시험 불안과 노력 규제 영역을 제외한 모든 영역에서 통계적으로 유의미한 차이를 보였다. 둘째, 주 단위 보고서를 활용한 수업은 과학에 대한 태도 변화에서는 통계적으로 유의미한 값을 갖지 못했으나(p>.05), 총 5개의 하위 영역 중 과학 탐구에 대한 태도와 과학 수업에 대한 즐거움 영역에서 통계적으로 유의미한 차이를 보였다. 셋째, 주 단위 보고서를 활용한 수업은 학업 성취도에서는 통계적으로 유의미한 차이가 없는 것으로 나타났으나(p>.05). 상위권과 하위권 성취 수준의 학생들 사이의 점수 차이는 통계적으로 유의미한 결과를 나타냈다.

• 영재교육연구
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• 제23권5호
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• pp.697-713
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• 2013

본 연구는 2011년도 광역시 소재 대학교 부설 과학영재교육원의 수학 및 과학영역별 중학교 1, 2학년 89명을 대상으로 영재의 특성을 조사하는 데 목적을 두었다. 이를 위해 다중지능, 자기조절학습능력, 개인성향 조사지를 실시하였으며, 교과영역별 특징을 분석하였다. 먼저 과학영재와 수학영재 모두 자기이해지능이 강점지능으로 나타났으며 논리수학지능이 약점지능으로 나타났다. 과학영역별로 물리영재와 지구과학영재는 공간지능이 강점지능으로 나타난 반면 화학영재와 생물영재는 자기이해지능이 강점지능으로 나타났다. 자기조절학습능력의 경우, 수학영재와 과학영재는 선행연구결과의 일반학생의 자기조절학습능력보다 높게 나타났으며 교과영역에 상관없이 인지전략과 동기전략이 높은 경향을 보였다. 과학영재와 수학영재의 개인성향은 교과영역에 상관없이 개별 특성이 다양하여 광범하게 분포하는 것으로 나타났다. 특히 특정지능에서 강점을 보인 학생들 사이에서도 자기조절학습능력 및 개인성향에서 서로 다른 특성을 보였다. 결론적으로 수학영재는 자기이해지능이, 과학영재에서 물리와 지구과학은 공간지능이, 생물과 화학은 자기이해지능이 강점지능으로 나타나는 특징이외에는 교과영역에 따른 차이보다는 개인별 다중지능, 자기조절학습능력 및 개인성향에서 뚜렷한 차이가 있는 것으로 고찰되었다.