• 실천공학교육논문지
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• 제15권1호
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• pp.183-192
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• 2023

본 연구는 학위연계형 일학습병행제에서 진행하는 오프라인 수업방식인 플립러닝의 성과에 대해서 분석한다. 직업능력향상의 일환으로 수행되는 일학습병행제의 훈련은 철저히 오프라인 방식을 견지해 왔으나, COVID-19와 맞물려 이전과는 달리 보다 적극적으로 온라인 방식을 혼용하는 방향으로 바뀌고 있다. 하지만 학위연계형의 운영은 대학의 학사시스템과 교육방식에 적용을 받으며 실질적으로 일반대학교육과 같은 형태이기 때문에 플립러닝과 같은 교육방식은 새로운 것이 아니다. 따라서 최근 학위연계형 일학습병행제에서 확대적용되고 있는 플립러닝의 교육성과와 보완점을 주말에만 수업이 진행되는 본 제도의 특성을 고려하여 분석해 보는 것이 필요하다. 설문에 기반한 통계분석결과 플립러닝의 성과가 일부 확인되었으며, 그 성과를 높이기 위해서 학습독려와 교수자-학생 간의 커뮤니케이션을 확대하는 구체적인 방안을 지속적으로 찾아가는 것이 필요하다.

• 실천공학교육논문지
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• 제12권2호
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• pp.331-337
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• 2020

본 논문은 학위연계형 일학습병행제도의 학습근로자를 대상으로 소속 기업의 조직유효성에 대한 인식을 조사했다. 그 결과 이직의사, 직무성과는 학습근로자가 비교대상인 일반 회사원(근로자)에 비해 높게 나타났으며 조직몰입은 낮게 나타났다. 또한 학습근로자의 학년이 오르고 성적이 높을수록 직무만족이 높아지고 좋은 성적인 학습근로자의 직무소진이 줄어드는 경향을 보였으며 1학년에 비해 2, 3, 4학년이 이직의도가 높게 나타났다. 추가적으로 학습근로자의 만족요인과 불만족요인의 조사 결과 대학의 OFF-JT교육보다 현장의 OJT 관리가 강화되어야 함을 보여준다. 이러한 결과는 일학습병행제에 참여하는 기업이 학습근로자의 역량개발 뿐 아니라 교육지원, 인사관리, OJT 운영 등의 영역에서 지금보다 수준 높은 관리가 필요하며 제도적인 측면에서는 학위연계형의 발전을 위해서 학습시간 및 참여기업의 학습자관리에 대해 보완책이 필요하다는 점을 보여준다.

• 실천공학교육논문지
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• 제5권2호
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• pp.163-168
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• 2013

국내 대학교육은 높은 진학률과 낮은 취업률이라는 과잉학력의 악순환이 이루어지고 있다. 이러한 악순환을 해소하고, 청년 실업 해소와 청년층의 노동시장 조기 진입을 지원 및 유도하기 위하여 근로자의 '선취업-후학습' 기회를 확대하고, 재직자의 직무능력 향상을 위하여 일과 학습을 병행할 수 있는 교육 훈련 시스템이 필요하다. 최근 MOOC (Massive Open On-line Course)이라는 새로운 형태의 온라인 교육 시스템이 등장 하였다. MOOC는 교육, entertainment, social networking을 결합한 교수-학생, 학생-학생간의 상호작용을 강조한 새로운 형태의 온라인 교육환경으로 강의 콘텐츠를 무료로 제공하고 있다. 이러한 변화된 온라인 교육환경을 활용하여 지식을 온라인으로 효과적으로 제공하고, 기술 및 공학교육에 꼭 필요한 실습교육을 캠퍼스에서 제공하는 멀티학습체제를 구축함으로써 재직자들의 일과 학습을 병행할 수 있도록 지원할 수 있다.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제1권1호
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• pp.142-148
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• 2003

Reinforcement learning is considered as an important tool for robotic learning in unknown/uncertain environments. In this paper, we propose an evaluation function expressed in a vector form to realize multi-dimensional reinforcement learning. The novel feature of the proposed method is that learning one behavior induces parallel learning of other behaviors though the objectives of each behavior are different. In brief, all behaviors watch other behaviors from a critical point of view. Therefore, in the proposed method, there is cross-criticism and parallel learning that make the multi-dimensional learning process more efficient. By ap-plying the proposed learning method, we carried out multi-dimensional evaluation (reward) and multi-dimensional learning simultaneously in one trial. A special neural network (Q-net), in which the weights and the output are represented by vectors, is proposed to realize a critic net-work for Q-learning. The proposed learning method is applied for behavior planning of mobile robots.

• 실천공학교육논문지
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• 제11권2호
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• pp.181-193
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• 2019

기업현장교사는 회사 내 일학습병행에 참여하고 있는 도제 및 고숙련 학습근로자에게 고도화된 훈련 지도 및 평가자로서의 역할을 수행하므로 심화된 이론과 기술, 풍부한 경험과 문제해결 능력이 요구된다. 본 연구는 양질의 기업현장교사 양성을 위한 한국의 학위연계형 고숙련마이스터 과정을 소개하고, 최적화된 표준 교과 모델을 제시하였다. 이는 고숙련마이스터 양성과 관련된 최초의 실증적 연구로서, 일학습병행제 고숙련마이스터 양성에 기여함은 물론 안정적인 고숙련마이스터 과정의 제도적 정착 및 활성화에 크게 기여할 것으로 사료된다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국제학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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• pp.401-405
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• 1993

This paper presents a neuro adaptive control method for nonlinear dynamical systems based on artificial neural network systems. The proposed neuro adaptive controller consists of 3 layers artificial neural network system and parallel PD controller. At the early stage in learning or identification process of the system characteristics the PD controller works mainly in order to compensate for the inadequacy of the learning process and then gradually the neuro contrller begins to work instead of the PD controller after the learning process has proceeded. From the simulation studies the neuro adaptive controller is seen to be robust and works effectively for nonlinear dynamical systems from a practical applicational points of view.

• 실천공학교육논문지
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• 제13권3호
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• pp.507-514
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• 2021

본 연구에서는 K대학교 공과대학에서 학위 연계형 일학습병행제 학습근로자들에게 최초로 학위를 수여한 2020년 2월 졸업자를 대상으로 이루어진 조별 졸업 작품 제작과 그 결과를 공학 논문 체계로 완성하는 단계까지 진행한 과정을 제시하고, 대상자들에게서 얻어진 39개 항목의 설문조사 결과를 같은 학년도 졸업자인 같은 전공의 전일제 학생들의 결과들과 비교 분석하였다. 5개 대표 응답 문항을 집단별로 구분하여 통계 분석을 시도하였으나, 각 집단별 인원이 30명 미만으로 응답 결과의 정규성 검정 및 모수적 방법에 의한 통계 분석이 제한되었다. 그러나 가능한 일표본 t-검정을 중심으로 작품 주제 변경 횟수와 조원간 만족도, 작품 지도에 관련된 응답 항목에서 5점 척도 기준 집단간 평균 0.8점 이상 차이가 남을 확인하였고, 이에 대한 대처 방안을 제시하였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제7권1호
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• pp.1-14
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• 2022

대부분의 블록체인이 사용하는 작업증명 합의 알고리즘은 채굴이라는 형태로 대규모의 컴퓨팅리소스 낭비를 초래하고 있다. 작업증명의 컴퓨팅리소스 낭비를 줄이기 위해 유용한 작업증명 합의 알고리즘이 연구 되었으나 여전히 블록 생성 시 리소스 낭비와 채굴의 중앙화 문제가 존재한다. 본 논문에서는 블록생성을 위한 상대적으로 비효율적인 연산 과정을 분산 인공지능 모델 학습으로 대체하여 블록생성 시 리소스 낭비문제를 해결하였다. 또한 학습 과정에 참여한 노드들에게 공평한 보상을 제공함으로써 컴퓨팅파워가 약한 노드의 참여 동기를 부여했고, 기존 중앙 집중 인공지능 학습 방식에 근사한 성능은 유지하였다. 제안된 방법론의 타당성을 보이기 위해 분산 인공지능 학습이 가능한 블록체인 네트워크를 구현하여 리소스 검증을 통한 보상 분배를 실험 하였고, 기존 중앙 학습 방식과 블록체인 분산 인공지능 학습 방식의 결과를 비교하였다. 또한 향후 연구로 블록체인 메인넷과 인공지능 모델 확장 시 발생 할 수 있는 문제점과 개발 방향성을 제시함으로서 논문을 마무리 하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권6호
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• pp.319-328
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• 2021

Parallel administration of numerous drugs increases Drug-Drug Interaction (DDI) because one drug might affect the activity of other drugs. DDI causes negative or positive impacts on therapeutic output. So there is a need to discover DDI to enhance the safety of consuming drugs. Though there are several DDI system exist to predict an interaction but nowadays it becomes impossible to maintain with a large number of biomedical texts which is getting increased rapidly. Mostly the existing DDI system address classification issues, and especially rely on handcrafted features, and some features which are based on particular domain tools. The objective of this paper to predict DDI in a way to avoid adverse effects caused by the consumed drugs, to predict similarities among the drug, Drug pair similarity calculation is performed. The best optimal weight is obtained with the support of KHA. LSTM function with weight obtained from KHA and makes bets prediction of DDI. Our methodology depends on (LSTM-KHA) for the detection of DDI. Similarities among the drugs are measured with the help of drug pair similarity calculation. KHA is used to find the best optimal weight which is used by LSTM to predict DDI. The experimental result was conducted on three kinds of dataset DS1 (CYP), DS2 (NCYP), and DS3 taken from the DrugBank database. To evaluate the performance of proposed work in terms of performance metrics like accuracy, recall, precision, F-measures, AUPR, AUC, and AUROC. Experimental results express that the proposed method outperforms other existing methods for predicting DDI. LSTMKHA produces reasonable performance metrics when compared to the existing DDI prediction model.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.157-167
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• 2019

본 연구는 기업 내 단일한 인적자원개발제도 활용이 기업성과에 영향을 미치는지 인적자본기업패널(HCCP)자료를 이용하여 실증분석을 하였다. 직무분석 활용, 일학습병행제의 Log인당매출액에 대해 위계적 회귀분석 결과, 직무분석 활용은 $R^2=.294$, ${\beta}=.165$로 Log인당매출액에 정(+)의 영향을 미칠 수 있음을 확인하고 가설1은 지지되었다. 일학습병행제 참여는 $R^2=.283$, ${\beta}=-.129$로 Log인당매출액에 부(-)의 영향을 미치고 있어 가설 2는 기각되었다. 이는 66개의 부족한 자료에 기인하며, 새로 진입한 기업이 45개로 시간차가 필요한 것으로 판단하였다. 또한 직무분석 활용과 교육훈련 의무의 상호작용변수를 사용하여 교육훈련 의무의 조절효과를 확인하는 위계적 회귀분석을 하였다. 교육훈련을 의무적으로 이수한 기업일수록 직무분석 활용이 Log인당매출액에 부(-)적인 영향을 미칠 수 있음을 확인하였고, 가설 3은 기각되었다. 노동생산성이 증가할수록 기업들은 교육훈련에 오히려 투자하지 않으려는 이유 때문에 생산성효과가 유의하지 않다는 선행연구를 뒷받침하였다. 또한 교육훈련을 의무적으로 이수한 기업일수록 일학습병행제 참여는 Log인당매출액을 긍정(+)적으로 강화시킬 수 있음을 확인하였다. 따라서 가설 4는 지지되었다. 직무분석의 효과적인 면을 반영하기 위해서는 기업의 자발적 활성화를 전제해야 한다. 더불어 학벌, 성별, 종교, 국적 등 다양한 배경을 가진 능력중심의 인재들을 채용하고 직무분석중심의 교육훈련을 통해 인적자원개발에 투자한다면, 일학습병행제의 학습근로자 모집은 물론 기업 내 제도적 정착이 가능하여 성과창출에 기여할 수 있을 것이다.