• 문화기술의 융합
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• 제9권5호
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• pp.619-624
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• 2023

디지털 역량 교육의 중요성이 부각되고 있는 가운데, 본 연구는 학생들의 정보 교육 격차 해소 등을 목적으로 초등학생 대상 방학 중 블록코딩 수업에 대한 사례 연구이다. 연구의 목적은 놀이 중심의 블록코딩 수업의 프로그램을 설계하여 운영하고 학생들의 흥미도 향상에 효과가 있는지 알아보는 것이다. 2차의 자문과 수정을 통해 교안을 완성하여 수업을 운영하고 학생들을 대상으로 학습 흥미도에 변화를 t-검정을 통해 분석한 결과, 본 연구에서 설계한 놀이 중심의 블록코딩 수업은 학생들의 흥미도 향상에 효과적이었다. 그리고 현실감 높은 놀이 활동을 통한 학생주도의 학습 과정과 몰입, 그리고 그룹 활동으로 인한 친교와 협업, 의사소통 등의 흥미 요소를 발견할 수 있었다. 본 연구는 코딩을 처음 접하는 학생들에게 학습 흥미를 높여주는 방안을 제안하였다는 의의가 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.325-333
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• 2016

The development of smart technology has brought the conversion of closed traditional e-learning contents into open flexible smart learning contents consisting of learner-centered modules, without the constraints of time and space by use of smart devices from the uniformed and passive classroom between teachers and learners. It has been demanded an open, personalized and customized teaching and learning contents of smart education and training systems according to wide supply of various smart devices. In this paper, we discuss about the status of the smart teaching and learning systems and analyze the characteristics and structure of the web contents for smart education and training systems by use of smart devices. And we propose a method how to block web contents, to extract them, and adapt personalized segments of web contents by adaptive algorithm into smart learning devices. We extract blocks from the web contents based on the smart device information and the preference information of the learners from existing web contents without the hassle of learners environment. After specifying a block priority from the extracted web contents by the adaptive segment algorithm, it can be displayed directly to the screen to fit the individual learning progress of the learners.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제26권1호
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• pp.65-82
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• 2023

본 연구의 목적은 디지털 기반 원주율 교수학습자료를 개발하는 과정에서 예비교사들의 디지털 역량과 원주율에 대한 내용지식이 어떻게 나타나고 강화되는지를 분석함으로써 예비교사 교육에 주는 시사점을 도출하는 것이다. 이를 위해 알지오매스 환경에서 두 명의 예비교사가 블록코딩을 활용하여 원주율 지도를 위한 탐구활동 자료를 개발하는 과정을 분석하였다. 분석 결과를 통해, 알지오매스의 블록 코딩 활동이 예비교사의 디지털 역량을 발현하고 확장하는 경험을 제공하였다는 것과 예비교사들의 원주율에 대한 내용 지식을 심화시키는 기회가 되었으며 디지털 자료 개발 환경의 한계점을 인식할 수 있는 계기가 되었음을 확인하였다. 또한 예비교사들의 디지털 역량 강화 프로그램으로 블록 코딩을 적극적으로 활용할 필요가 있다는 것과 디지털 교수학습자료 개발에 필요한 지식으로 예비교사 교육에서 교육과정에 대한 이해를 강조할 필요가 있음을 제언하였다.

• The Journal of Korean Physical Therapy
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• 제20권3호
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• pp.1-7
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• 2008

Purpose: Implicit motor learning is the capacity to acquire skill through physical practice without conscious awareness of what elements of performance improved. This study investigated whether subacute stroke patients can implicitly learn a perceptual-motor task. Methods: We recruited 12 patients with subacute stroke and 12 age-matched controls. All participants performed a perceptual-motor task that involved pressing a button corresponding with colored circles (blue, green, yellow, red) on a computer screen. The task consists of 7 blocks composed of 10 repetitions for a repeating 12-element sequence (total 120 responses). Results: Both groups demonstrated significant improvement in acquisition performance. Reaction times deceased in both groups at similar rate within the sequential block trials (2-5 blocks), and reaction times increased at a similar rate when the task paradigm was transferred from the sequential block trial to the random block trial (5-6-7 blocks). Conclusion: The results of this study suggest that patients with sub-actue stroke can implicitly learn a perceptual motor skill. Although explicit instructions should be used to focus the learner's attention rather than provide information about the task, the application of implicit motor learning strategies in the rehabilitation setting may be beneficial.

• 경영정보학연구
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• 제22권1호
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• pp.1-16
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• 2020

블록체인은 시스템에 참여하는 사용자들 사이에 믿음을 확보할 수 있는 기술로 떠오르고 있다. 블록체인에 대한 관심이 높아지면서 선행 연구들은 블록체인 기술에 관련된 암호화폐와 적용방안에 대한 연구를 주로 수행하였다. 반면에 블록체인의 안정적인 구동에 대한 연구는 크게 주목하지 않았다. 대표적으로 블록체인의 엉클블록은 블록체인 시스템의 안정적 구동에 중요한 역할을 담당함에도 불구하고 이에 대한 연구는 거의 수행되지 않았다. 이러한 인식을 기반으로 본 연구는 블록체인 정보와 거시 경제 요인들을 활용하여 블록체인의 엉클블록을 머신러닝 기법으로 예측하고자 하였다. 인공신경망, 서포트벡터머신 분석 결과, 블록체인 정보와 거시 경제 요인들은 블록체인의 엉클블록 예측에 기여하는 것으로 나타났다. 또한, 블록체인 정보만을 활용한 인공신경망은 엉클블록의 발생을 예측하는데 가장 우수한 성능을 제공하는 것으로 나타났다. 본 연구는 정보시스템 분야에서 블록체인 연구를 주도하고 기여할 수 있는 방안을 제시한다.

• 한국전문물리치료학회지
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• 제11권2호
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• pp.1-8
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• 2004

Motor skill learning can be acquired implicitly without consciousness of what is being learned. The purpose of this study was to examine the characteristics of implicit motor learning in young and elderly people using a perceptual-motor task. Forty normal young and elderly subjects participated. A modified version of the Serial Reaction Time Task (SRTT) using six blocks of twelve perceptual motor sequences was administered. The paradigm consisted of the first random sequence block followed by the four patterned blocks and another random block. In each block, the go signal consisted of an asterisk displayed in the one of the four parallel arrayed boxes in the middle of the screen. Subjects were instructed to push the corresponding response buttons as quickly as possible. Young subjects demonstrated shorter reaction times during the consecutive patterned blocks reflecting appropriate learning accomplished. Elderly subjects were able to learn a perceptual-motor task with implicit knowledge, but the performance was lower than that of the young persons. These results indicated that implicit sequence learning is still preserved in elderly adults, but the rate of learning is slower.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제21권3호
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• pp.1-6
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• 2022

Modern computer systems usually have special hardware for operations used in deep learning workload even edge computing environment. Non-volatile memories (NVMs) have been considered for alternative memory storage because they consume little static energy and occupy small area. However, there is a problem for NVMs to be directly adopted. An NVM cell has limited write endurance, so that the lifetime of NVM-based memory system is much shorter than that of conventional memory system. To overcome this problem for the deep learning system, this paper proposes a novel method to extend the lifetime based on the analysis of the deep learning workloads. If an incoming block has more than a predefined number of frequently used values, the cacheline is defined as write friendly block. During the victim selection, the cacheline has lower possibility to be chosen as victim. The experimental results show that the lifetime is increased by about 50% and energy consumption is decreased by 3% with a little performance hurt.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.1-9
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• 2023

본 논문은 딥러닝을 통해 실시간으로 임베디드 기기에서 점자 블록을 인식하는 방법을 제안한다. 먼저 고성능 컴퓨터에서 점자 블록 인식을 위한 딥러닝 모델을 학습시키고, 임베디드 기기에 적용하기 위하여 학습 모델을 경량화 도구에 적용한다. 점자 블록의 보행 정보를 인식하기 위해 영상에서 점자블록과의 거리를 이용하여 경로를 판별하는 알고리즘을 사용한다. 임베디드 기기를 통해 촬영한 영상에서 YOLOv8 모델을 통해 점자 블록, 볼라드, 횡단보도를 검출한 후 점자블록 경로 판별 알고리즘을 거쳐 보행정보를 인식한다. 실시간으로 점자 블록을 검출하기 위해 모델 경량화 도구를 YOLOv8에 적용한다. YOLOv8 모델 가중치의 정밀도를 기존 32비트에서 8비트로 낮추고, TensorRT 최적화 엔진을 적용하여 모델의 최적화를 진행한다. 제안된 방법을 통해 경량화 된 모델을 기존 모델과 비교한 결과, 경로 인식 정확도는 99.05%로 기존 모델과 거의 차이가 없지만, 인식 속도는 기존 모델 대비 59% 단축되어 1초에 약 15개의 프레임을 처리할 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1091-1100
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• 2022

딥러닝 기술의 진보와 함께 다양한 국내외 고해상도 원격탐사 영상의 활용이 가능함에 따라 딥러닝 기술과 원격탐사 빅데이터를 활용하여 도심 지역 건물 검출과 변화탐지에 활용하고자 하는 관심이 크게 증가하고 있다. 본 논문에서는 고해상도 원격탐사 영상의 의미론적 건물 분할을 위해서 건물 분할에 우수한 성능을 보이는 DeepResUNet 모델을 기본 구조로 하고 잔차 학습 단위를 개선하고 Convolutional Block Attention Module(CBAM)을 결합한 새로운 건물 분할 모델인 CBAM-DRUNet을 제안한다. 제안한 건물 분할 모델은 WHU 데이터셋과 INRIA 데이터셋을 이용한 성능 평가에서 UNet을 비롯하여 ResUNet, DeepResUNet 대비 F1 score, 정확도, 재현율 측면에서 모두 우수한 성능을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.41-48
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• 2022

코로나-19 상황이 지속 되면서 유아들은 유아 교육 기관에 가지 못하고 집에서 부모와 보내는 시간이 늘어나고 있다. 부모들은 자녀들에게 한글 단어 학습이나 놀이 활동을 가르치기 위해 집에서 많은 시간을 보내야 하는 상황에 직면해 있다. 이는 부모에게 많은 심리적 부담과 스트레스로 작용이 되고 있다. 본 연구에서는 부모의 심리적 부담을 덜어 주기 위해 블록 코딩기법의 인공지능 블록을 이용하여 한글 단어 교육과 놀이 활동을 지원할 수 있는 학습 보조 시스템의 설계 및 구현을 제안하였다. 제안된 시스템의 활용은 자녀의 학습 지도에 대한 부모의 부담을 경감시킬 수 있을 뿐만 아니라 실제 유아 교육 현장에서도 적극 활용이 될 수 있어 많은 학습효과를 기대할 수 있다.