• 전자공학회논문지CI
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• 제37권1호
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• pp.32-42
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• 2000

이 논문에서는 비선형 시스템 모델링을 위한 일반화된 RBF 신경회로망(GRBFN)을 순차적으로 구성하기 위한 온라인 학습 알고리즘을 제안한다. 상수 연결강도를 갖는 표준 RBF 신경회로망의 확장형인GRBFN은 여러 개의 국부 선형모델을 결합하여 비선형 시스템을 표현할 수 있는 구조이다. 제안한 학습 알고리즘은 구조 학습과 파라미터 학습을 수행하는 두 단계의 학습으로 구성된다. 구조 학습은 주어진 훈련 데이터로부터 새로운 은닉 유니트 및 선형 국부모델을 할항하기 위하여 훈련 오차와 Mahalanobis 거리에 기초한 두 개의 생성 조건을 이용하여 GRBFN 모델을 구성한다. 파라미터 학습은 경사강하 법칙을 기반으로 기존 네트웍의 파라미터 벡터를 갱신한다. 제안한 알고리즘의 모델링 성능을 평가하기 위해서 잘 알려진 두 예제에 대한 시뮬레이션 및 결과를 제시한다.

• 영어어문교육
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• 제18권3호
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• pp.77-92
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• 2012

This paper explores the learners' experience process and features in the initial stage of extensive reading process through college students' daily based journal writings. The subjects of this study were 10 volunteer students and they kept their journals from 30 minutes to 2 hours daily based for two weeks. The participants took pre and post tests in order to find out how their reading comprehension ability improved. Four of them improved it while the rest of them did not. After writing journals for two weeks, all students agreed on the potential power of extensive reading. In addition, they realized their learning problems and tried to overcome them on their own ways. Although the research period was only two weeks, the students showed the potential of extensive reading in learning English. From the results of the study, extensive reading encouraged the students to read more and they were convinced that extensive reading will lead to successful learning English. It can be meaningful outcome from the 2-week period research. Thus, a longer period scheme could provide more detail information to the extensive reading.

• 공학교육연구
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• 제17권4호
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• pp.21-24
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• 2014

The purpose of this study is to develop the engineering students leadership program and evaluate the pilot test. To this end, literature reviews covering various leadership programs were studied and a needs analysis survey was conducted. The needs analysis survey found that student subjects believe leadership to be an important quality, but that the current availability of leadership training programs is lacking. Furthermore, results of the study are as follows, with respective results listed in descending order. The majority of students selected on-line learning as their preferred training method, followed by blended learning and in-person learning. Students also indicated their preferred instructional method to be through on-line courses. Based on these results, a preliminary pilot program was experimentally launched for only 1 class's use. This process of the development for the Engineering Leadership Program consists of 4 stages. The first stage is a needs analysis survey, followed by the design of the program based on results from the needs analysis survey. Afterwards comes the development stage, followed by the implementation stage, comprised of two parts; the pilot test and the distribution. The final stage is the overall evaluation step. We are currently in the first step of the third stage (the pilot test) and only the overall evaluation stage remains. After the distribution, a follow-up study will be conducted to analyze the effectiveness of the implemented program.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제31권1호
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• pp.11-25
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• 2024

The purpose of this study is to investigate the improvement of prediction performance and changes in variable importance in SEM-ANN two-stage analysis. 366 cosmetics repurchase-related survey data were analyzed and the results were presented. The results of this study are summarized as follows. First, in SEM-ANN two-stage analysis, SEM and ANN models were trained with train data and predicted with test data, respectively, and the R² was showed. As a result, the prediction performance was doubled from SEM 0.3364 to ANN 0.6836. Looking at this degree of R² improvement as the effect size f² of Cohen (1988), it corresponds to a very large effect at 110%. Second, as a result of comparing changes in normalized variable importance through SEM-ANN two-stage analysis, variables with high importance in SEM were also found to have high importance in ANN, but variables with little or no importance in SEM became important in ANN. This study is meaningful in that it increased the validity of the comparison by using the same learning and evaluation method in the SEM-ANN two-stage analysis. This study is meaningful in that it compared the degree of improvement in prediction performance and the change in variable importance through SEM-ANN two-stage analysis.

• 대한지리학회지
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• 제36권2호
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• pp.161-176
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• 2001

인지발달심리학에서 이루어지고 있는 두 가지 관점을 중심으로 지리개념 발달과 학습에 보다 효과적인 이론적 토대를 모색하였다. 연구 결과 Piaget의 인지발달계론은 공간개념 발달을 설명하는데 실증적으로 적용.검증되어 왔으며 지리교육심리의 기초를 제공했다는 점에서 긍정적이지만, 학습자의 발달단계에 따라 개념학습이 이루어 질 수 있다는 제한적인 관점이었다. 이에 비해 고등정신기능발달과 근접발달영역으로 설명되는 Vygotsky의 이론은, 교수-학습에 의해 개념 발달이 이루어진다는 관점으로 지리개념 발달에 보다 효과적인 교수-학습의 이론적 토대로 제시된다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.169-179
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• 2021

본 연구는 기존의 k-평균 군집화를 활용한 2단계 k-평균 군집화 방법을 사용하여 한류콘텐츠 기업들의 주식가격을 예측함으로써 본 기법이 예측성능을 개선할 수 있음을 보이고자 하였다. 이를 위하여 본 연구는 2단계 k-평균 군집화의 알고리즘을 소개하고, 다양한 머신러닝 기법들과의 예측값 비교를 통하여 본 기법의 예측성능을 검증하였다. 본 기법은 기존의 k-평균 군집화로부터 얻어진 군집들 중에서 예측 대상에 근접한 군집을 추출하고 이 군집에 k-평군 군집화 방법을 다시 적용하여 실제 값에 보다 근접한 군집을 탐색하는 방식이다. 본 기법을 한류콘텐츠 기업들의 주가 시계열 자료에 적용한 결과, 다른 머신러닝 기법의 예측값들보다 실제 주식가격에 근접한 예측값을 나타내어, 기존의 k-평균 군집화 방법보다 개선된 예측성능을 보였다. 또한, 본 기법은 상대적으로 적은 크기의 군집을 사용함에도 불구하고 비교적 안정적인 예측값을 나타내었다. 이에 따라, 2단계 k-평균 군집화 기법은 예측의 정확성과 안정성을 동시에 개선할 수 있으며, 소규모 자료에도 유용할 수 있는 새로운 군집화 방식을 제시했다고 볼 수 있다. 향후에는 본 기법을 발전시켜 대규모 자료에도 적용하는 방안을 검토하는 연구가 요구된다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제32권2호
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• pp.139-158
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• 2013

This study investigated elementary students' (grade 4~6) learning progressions for water cycling drawn from iterative assessments using ordered multiple-choice (OMC) items. An assessment system, which consisted of construct map, item design, outcome space, and measurement model, was employed in this study to examine children's learning progressions. At the first stage of the assessment system, a construct map was designed on which children's conceptual understandings from naive to most sophisticated were represented. At the item design stage, 8 OMC items were drawn from the construct map. Each item option of the OMC items was scored from 0 to 3 according to its level of understanding at the stage of outcome space. As a measurement model, Rasch model, a branch of item response theory, was applied to interpreting the outcomes of the OMC items. This cycle of assessment system was furtherly implemented iteratively in order to elaborate on the first version of water cycling learning progression. In conclusion, children's understanding of water cycling could be described in two aspects: water distribution and water movement. We identified children's conjectural developmental pathways about water cycling existed from superficial and naive accounts to more complex and abstract accounts.

• 중소기업연구
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• 제42권1호
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• pp.135-165
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• 2020

이 연구의 목적은 초기 스타트업 창업가의 기업가적 리더십, 팀 학습 행동, 팀 경계 확장 행동 및 지각된 성과의 관계를 구명하는 것이다. 연구 목적을 달성하기 위하여 초기 스타트업 창업가의 기업가적 리더십이 지각된 성과에 미치는 직접적인 정적 영향에서 팀 학습 행동이 갖는 매개효과와 팀 학습 행동이 지각된 성과에 미치는 직접적인 정적 영향에서 팀 경계 확장 행동이 갖는 조절효과를 분석하였다. 78개 초기 스타트업을 대상으로 진행한 이 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 초기 스타트업 창업가의 기업가적 리더십이 지각된 성과에 미치는 정적 영향을 팀 학습 행동이 완전 매개하는 것으로 나타났다(β=.309, p<.05). 둘째, 초기 스타트업에서 팀 학습 행동이 지각된 성과에 미치는 정적 영향은 팀 경계 확장 행동에 의해 조절되었다(β=.259, p<.05). 팀 경계 확장 행동은 팀 학습 행동이 지각된 성과에 미치는 영향을 선형적으로 강화하는 것으로 나타났다. 이 연구의 결과를 통해 세 가지 시사점을 얻을 수 있다. 첫째, 초기 스타트업에서 팀 학습 행동은 성과를 창출하는데 기여하는 중요한 활동으로, 팀 학습 행동 활성화를 위한 노력이 필요하다. 둘째, 초기 스타트업의 학습 문화를 구축하는데 중요한 영향을 미치는 것은 창업가의 기업가적 리더십으로, 창업 생태계에서는 창업가의 기업가적 리더십을 진단, 개발할 수 프로그램을 기획해야 한다. 셋째, 팀 학습 행동이 성과에 미치는 영향을 더욱 강화하기 위해서는 외부와의 상호작용을 통한 정보의 탐색과 습득이 중요하다. 후속 연구를 위한 두 가지 제언은 다음과 같다. 첫째, 창업가의 기업가적 리더십과 팀 학습 행동을 시점 차이를 두고 측정하여 인과관계를 실증해야 한다. 둘째, 초기 스타트업들이 성장한 이후 재무성과와 이 연구에서 측정한 창업가의 기업가적 리더십, 팀 학습 행동, 팀 경계 확장 행동과의 관계를 구명해야 한다.

• ETRI Journal
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• 제31권3호
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• pp.282-291
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• 2009

An online mean-shift object tracking algorithm, which consists of a learning stage and an estimation stage, is proposed in this work. The learning stage selects the features for tracking, and the estimation stage composes a likelihood image and applies the mean shift algorithm to it to track an object. The tracking performance depends on the quality of the likelihood image. We propose two schemes to generate and integrate likelihood images: one based on the discrete AdaBoost (DAB) and the other based on the real AdaBoost (RAB). The DAB scheme uses tuned feature values, whereas RAB estimates class probabilities, to select the features and generate the likelihood images. Experiment results show that the proposed algorithm provides more accurate and reliable tracking results than the conventional mean shift tracking algorithms.

• 문화기술의 융합
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• 제8권2호
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• pp.385-391
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• 2022

소도체의 품질평가는 축산업 분야의 중요한 문제이다. 최근 인공지능을 기반으로 한 AI 모니터 시스템을 통해 품질 관리사는 소도체 영상의 분석이나 결과 정보를 기반으로 정확한 판단에 도움을 받을 수 있다. 이러한 인공지능의 데이터셋은 성능을 판단하는 중요한 요소이다. 기존의 데이터셋은 표면의 방향이나 해상도가 달라질 수 있다. 본 논문에서는 딥러닝을 이용한 소도축 영상의 등급을 효율적으로 관리할 수 있는 단계별 분류 모델을 제안하였다. 그리고 기존의 세그멘테이션 추출된 영상의 데이터셋의 다양한 조건의 일관성을 위해 새로운 데이터셋 1,300장을 구성하였다. 새로운 데이셋을 이용한 5등급 분류에 대한 딥러닝의 인식률은 72.5%를 얻었다. 제안된 단계별 분류는 1++, 1+, 1등급과 2, 3등급의 차이가 크다는 것을 이용한 방안이다. 이로 인해 제안된 2단계 모델의 두 가지 방법에 따른 실험 결과, 73.7%, 77.2%의 인식률을 얻을 수 있었다. 이처럼 1단계 인식률을 100%를 갖는 데이터셋을 가진다면 더욱 효율적인 방법이 될 것이다.