• 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.

• 산업경영시스템학회지
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• 제47권2호
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• pp.107-115
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• 2024

With the advent of the 4th Industrial Revolution, changes in the market environment and employment environment are accelerating due to smart technological innovation, and securing professional manpower and developing human resources for domestic small and medium-sized enterprises is becoming very important. Recently, most of the domestic small and medium-sized enterprises are experiencing hiring difficulties, and the development and training of human resources to overcome this is still lacking in systemization, despite much support from the government. This reflects the reality that it is not easy to invest training costs and time to adapt new employees to small and medium-sized businesses. Based on these problems, the work-study parallel project was introduced to cultivate practical talent in small and medium-sized businesses. Work-study parallel training is carried out in the form of mentoring between corporate field teachers and learning workers in actual workplaces, and even if the training is the same, there are differences depending on the learner's attitude, learning motivation, and training achievement. Ego state is a theory that can identify personality types and has the advantage of being able to understand and acknowledge oneself and others and intentionally improve positive factors to induce optimized interpersonal relationships. Accordingly, the purpose of this study is to analyze the attitudes of learning workers, who are the actual subjects for improving the performance of work-study parallel projects and establishing a stable settlement within the company, based on their ego status. Through this study, we aim to understand the impact of the personality type of learning workers on training performance and to suggest ways to improve training performance through work-study parallelism.

• 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.

• 실천공학교육논문지
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• 제16권3_spc호
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• pp.333-342
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• 2024

이 연구는 2022 개정 교육 과정이 전면 시행되는 2025학년도 특성화고등학교 학생들에 적용되는 교육 과정을 분석하고 도제교육 과정을 원활히 적용되게 하기 위한 교육 과정 제안을 통해 아직 교육 과정 편성 중인 학교와 기업에 도움을 주고자 교육 과정의 적용과 이해를 돕고 특히 특성화고등학교 학교 안의 학교인 도제교육 과정의 예시를 제시하고자 한다. 또한 단위 학교 학생 학부모 기업 교사의 도제교육에 대한 설문을 통해서 각 주체가 요구하는 사항을 중간 점검하고 더 발전적으로 일 학습 병행이 도제 학생들과 일반학생의 선취업 후 진학의 현재 이루어지고 있는 일 학습 병행 제도를 발전시키는 방안을 연구한다. 도제교육이 지속 발전하며 변화된 교육 과정 속에서 도제교육이 안착할 수 있는 지속적인 연구와 관심과 지원이 필요하며, 이러한 연구는 향후 국가 수준 일 학습 병행에서 기초적인 연구로 계속 연구되어야 한다.