International journal of advanced smart convergence
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제9권2호
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pp.1-7
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2020
As the demand for health screening increases, there is a need for efficient design of screening items. We build machine learning models for health screening and recommend screening items to provide personalized health care service. When offline, a synthetic data set is generated based on guidelines and clinical results from institutions, and a machine learning model for each screening item is generated. When online, the recommendation server provides a recommendation list of screening items in real time using the customer's health condition and machine learning models. As a result of the performance analysis, the accuracy of the learning model was close to 100%, and server response time was less than 1 second to serve 1,000 users simultaneously. This paper provides an adaptive and automatic recommendation in response to changes in the new screening environment.
최근 혁신적으로 발전하고 있는 기계학습은 다양한 최적화 문제를 해결할 수 있는 중요한 기술이 되었다. 본 논문에서는 기계학습을 활용하여 이종망의 채널 공용화 문제를 해결하는 최신 연구 논문들을 소개하고 주된 기술의 특성을 분석하여 향후 연구 방향에 대해 가이드를 제시한다. 기존 연구들은 대체로 온라인 및 오프라인으로 빠른 학습이 가능한 Q-learning을 활용하는 경우가 많았다. 반면 다양한 공존 시나리오를 고려하지 않거나 망 성능에 큰 영향을 줄 수 있는 기계학습 컨트롤러의 위치에 대한 고려는 제한적이었다. 이런 단점을 극복할 수 있는 유력한 방안으로는 ITU에서 제안한 기계학습용 논리적 망구조를 기반으로 망 환경 변화에 따라 기계학습 알고리즘을 선택적으로 사용할 수 있는 방법이 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권8호
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pp.2814-2832
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2014
As information society matures to an even higher level and as information technology becomes a necessity to our everyday lives, the needs to develop, support and satisfy personal and social needs without the limitation of time, space, and location have become a vital point to everyday lives. Smartphone users are increasing at a staggering rate but the research on mobile-Learning model and the implementation of m-Learning scenario are still behind the needs of the users. Therefore, this paper focuses on the design of 'repeatable and short-spanned m-Learning model' to meet the needs of the learners who are on the go and on the move with their smartphones. Smartphone users frequently reach out for their phones but compare to the frequencies, the actual span of time they spend per use are relatively and surprisingly short. One way to understand this phenomenon is that the users tend to immediately replace their smartphones with laptops or desktops whenever they are available. A leaning model was needed to reflect this short and frequent use, a use that is solely based on the smartphone environment. This proposed learning model first defines this particular setting and implements the model to real smartphone users over an 8 week period. To understand whether different learning backgrounds can influence this model, different schools with online and offline learning channels participated in the experiment. User survey was conducted after the experiment to get a better understanding of the smartphone users. Pretest and posttest were conducted before and after the experiment and the data were validated and analyzed using SPSS version 18.0 for PC. Preliminary descriptive statistics, multiple regression and cross validation was conducted for the analysis. The results showed that the proposed English Listening and Comprehension Mobile Digital Textbook (ELCMDT) had a positive effect on the learners in general and was more effective for learners who were already experienced with online learning.
본 연구는 초등교육에서 오프라인 환경과 실시간 온라인 환경이 통합된 하이브리드 교육을 운영함에 있어서 어떠한 요소를 중점적으로 고려해야 하는지를 탐색하는 목적을 지닌다. 이를 위해 하이브리드 교육을 운영해 본 경험을 지닌 8명의 초등교사를 대상으로 면담 등을 통해 주요 고려 요소를 확인하였다. 연구 결과, 운영에 앞서 하이브리드 교육의 특성이 무엇인지에 대한 개념에 대해 구체적인 안내나 교육을 통해 이해 수준을 높일 필요가 있음을 확인해 볼 수 있었다. 기반 구축이 제대로 이루어지지 않아 효과적인 운영이 어려웠기에 하드웨어 및 소프트웨어 테크놀로지를 포함한 환경 재설계를 고려할 필요가 있다. 특히, 환경 간의 동시성과 상호작용성을 기반으로 두 환경에서 학습자들이 연결되어 참여할 수 있는 활동을 고려해야 한다. 향후 교수학습 운영을 안내하는 설계 전략의 개발이 이루어질 필요가 있다.
e러닝이 새로운 교육 형태로 인식되면서 학습자들의 교육 효과를 극대화시키기 위해 학습의 전반적인 활동을 관리해주는 학습관리시스템(Learning Management System)의 개발도 활발히 이루어지고 있다. 일반적으로 학습관리시스템은 온라인상에서 수강신청부터 학습은 물론 학습자의 학습기록 및 추적, 성적 평가 등의 기능을 포함하고 있다. 그러나 학습자들이 주도적으로 학습을 계획하고 평가 기준을 세우며 이를 통해 동료 학습자들과 협력할 수 있는 시스템은 미비한 실정이다. 또한 e러닝이 새로운 교육 패러다임으로 인식되고는 있으나 여전히 전통적인 면대면 수업 방식에서의 상호작용 효과는 기대하기 어려운 실정이다. 이 논문에서는 온라인과 오프라인 환경을 모두 지원하는 블렌디드 러닝 기반의 학습관리시스템에서 학습자들이 주도적으로 그룹형성 및 학습계획, 상호평가 등 자발적인 참여를 유도할 수 있는 협력학습 지원 모듈을 제안하여 기존의 LMS 기능에 토론 및 팀프로젝트 등을 원활히 할 수 있어 효과적인 협력학습 활동을 기대할 수 있다.
The $4^{th}$ industrial revolution refers to an era where machines capable of outperforming humans are created. In light of the 4th industrial revolution, university students are demanded problem solving abilities, critical thinking abilities, and problem discovering abilities as general and basic abilities. The need for changes in the university level communication education for engineering students remains imperative in this constantly changing social environment. The era where education is conducted only in classrooms is over. This paper discusses the need for diversified education such as the integration of online and offline education, the reinforcement of learning outside of the classroom as well as an education model that transcends formal and informal education such as games and activities that induce self-learning, both intentional and non-intentional learning, and the utilization of mass media and social networking systems. Through providing an education model that assesses and utilizes the data gained from the learning process provided above, this paper widens the perception of future education methods in the 4th industrial revolution.
e-Learning content can be defined as digital content to achieve educational goals. Since it is an educational material that can be distributed in offline, online, and mobile environments, it is important to create content that meets the learner's education environment and educational goals. In particular, if the learner is a public official, the vision, philosophy, and characteristics of each local government must reflect. As non-face-to-face online education expands further due to the COVID-19 pandemic, local governments that have relied on onsite education in the past urgently require developing strong basic competency education and special task competency content that reflect regional characteristics. Such e-learning content, however, hardly exists and the ability to independently develop them is also insufficient. In this circumstance, this case study describes the process of self-production of e-learning content suitable for Busan's characteristics by the Human Resource Development (HRD) Institute of Busan City, a local government. The field of instructional design and instructional technology is always evolving and growing by blending technological innovation into instructional platform design and adapting to the changes in society. Busan HRD Institute (BHI), therefore, tried to implement blended learning by developing content that reflected the recent trend of micro-learning in e-learning through a detailed analysis. For this, an e-learning content developer with certain requirements was selected and contracted, and the process of developing content through a collaboration between the client and developer was described in this study according to the ADDIE model of Instructional Systems Development (ISD).
이 연구는 코로나-19 발생 이후, 급변화 하는 대학 체육 관련 강의환경에 대하여 교수자의 시각에서 살펴보고 기존 학습자 중심 온라인 학습환경 조성에서 벗어나 교수자-학습자 모두를 위한 종합적이고 실제적인 온라인 강의환경 개선점을 모색하는 데 그 목적이 있다. 이러한 연구의 목적을 달성하기 위하여 대학 체육 관련 교수자 6명을 연구참여자로 선정하였으며, 2020년 9월부터 2020년 12월까지의 약4개월 동안 심층면담을 활용하여 심층적으로 살펴보았다. 이에 따른 결과는 코로나-19 이후, 체육 관련 교수자의 문제사례, 대응행위, 개선안 등으로 나타났으며 그에 따른 세부사항은 다음과 같다. 첫째, 코로나-19 발생 이후, 교수자들이 접한 문제사례는 온/오프라인 강의문제로 구분되며 이는 인터넷 및 매체 (미)소지, 온라인 강의장소 부적, 교수자-학습자 간 소통장애, 출석확인 및 평가, 코로나-19감염우려, 대면 강의 장소 제한으로 나타났다. 둘째, 온/오프라인 강의 문제에 따른 교수자의 대응행위는 소통매체 다양화, 재택강의, 온라인 학습동영상 제공, 실기수업 대체 및 보강이었으며 이는 교수자의 노력에 제한된 형태로 정부 및 학교의 지원체계는 다소 부족한 것으로 나타났다. 마지막으로 코로나-19 발생 이후, 지속적으로 발생되는 체육 관련 강의문제와 교수자 대응행위를 중심으로 제시한 개선안은 정부 차원의 가이드라인 제공과 대학의 온/오플인 강의 장소 확대, 교수자 편의성을 높인 온라인 강의 프로그램 고안, 온/오프라인 강의 참여 인원 조정 등을 요구하는 것으로 나타났다.
Findi, Ahmed H.M.;Marhaban, Mohammad H.;Kamil, Raja;Hassan, Mohd Khair
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제12권2호
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pp.890-903
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2017
The problem of determining a smooth and collision-free path with maximum possible speed for a Mobile Robot (MR) which is chasing a moving target in a dynamic environment is addressed in this paper. Genetic Network Programming with Reinforcement Learning (GNP-RL) has several important features over other evolutionary algorithms such as it combines offline and online learning on the one hand, and it combines diversified and intensified search on the other hand, but it was used in solving the problem of MR navigation in static environment only. This paper presents GNP-RL based on predicting collision positions as a first attempt to apply it for MR navigation in dynamic environment. The combination between features of the proposed collision prediction and that of GNP-RL provides safe navigation (effective obstacle avoidance) in dynamic environment, smooth movement, and reducing the obstacle avoidance latency time. Simulation in dynamic environment is used to evaluate the performance of collision prediction based GNP-RL compared with that of two state-of-the art navigation approaches, namely, Q-Learning (QL) and Artificial Potential Field (APF). The simulation results show that the proposed GNP-RL outperforms both QL and APF in terms of smooth movement and safer navigation. In addition, it outperforms APF in terms of preserving maximum possible speed during obstacle avoidance.
본 연구는 기존의 인문학 관련 강좌의 단점을 극복하고자 온라인 협력학습을 기반으로 한, 클라우드 기반수업 환경에서 고전읽기, 토론, 외국어교육을 통합한 교육 모델을 제시하였다. 교육적 효과를 극대화할 수 있는 방안의 사회적 요구와 이 과정에서 도출될 수 있는 '집단지성'의 구축은 학제 간 상호발전을 위해 반드시 필요하며, 이를 실현할 새로운 대학수업 개발의 필요에서 출발하였다. 그러므로 실제 적용 가능한 모델의 제시는 집단지성 구축과 이를 기반으로 한 교육 효과를 확장할 수 있을 것이다. 그 효과를 세 가지 측면으로 제시하였다: 1) 개인의 지성이 집단지성으로 전환될 수 있는 학습 환경을 제공할 수 있다. 2) 학습자들의 고전에 대한 지적 탐구심과 사고내용에 대한 교수자-학습자, 학습자-학습자간의 피드백을 요구하는 능동적 토론 참여를 이끌어 낼 수 있다. 3) 클라우드 기반 온라인 협력학습 환경은 정의적 부담을 낮춰주고 오프라인의 제한적 데이터 제공의 단점을 극복하게 할 수 있다. 그러므로 온라인 협력학습 기반 집단지성 구축을 위한 교육은 인문학을 중심으로 한 영어교육과 토론교육은 물론 교육 전반에 걸쳐 긍정적 결과 도출을 이끌어 낼 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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