• 한국문헌정보학회지
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• 제44권1호
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• pp.29-51
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• 2010

지식정보사회에서는 창의적이고 자주적인 사람을 요구한다. 본 논문에서는 구성주의 교수-학습이 학습자의 자주적 학습능력을 향상시킨다고 보아 자주적 학습을 지원하기 위한 학교도서관의 구성주의적 교수-학습 매체센터로서의 운영방안을 제시하였다. 구성주의를 바탕으로 한 자주적 학습은 학교도서관이 교수-학습 매체센터로 운영될 때 가능하며 다양한 학습자료와 직접적인 상호작용이 클수록 창의적이고 자주적 능력이 향상된다고 판단된다.

• 동의신경정신과학회지
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• 제25권4호
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• pp.333-350
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• 2014

Objectives: The purpose of this study was to research learning based on brain science and the learning methodology of Korean Medicine according to disparity of age. Through this, the study aimed to provide a guideline to related Korean Medicine treatments as well as the common nurturing/educational institutions. Methods: All journals and dissertations on brain science based learning methods studied in Korea to date that could be found in the National Assembly Library and the RISS were implemented in the analysis. The terminology used for search was as follows: 1st search, 'Brain'; 2nd search, 'Learning', 'Education'; 3rd search, 'Baby, 'Infant', 'Child'. For the learning methodology of Korean Medicine according to disparity of age, the related contents were extracted from Donguibogam and Liuyi, Sasang constitutional medicine. Results: A total of 30 studies, were collected as data. In the baby stage, the development and myelination of brain neurons are accelerated by experience and learning, highly influenced by social, cognitive and emotional movement. In infancy, the frontal lobe actively develops, so education for development of the prefrontal cortex is suggested. The brain of the infant at this stage can be developed by arts and physical education. In the child stage, the parietal and temporal lobe develop actively. Thus, programs to stimulate brain activity including brain respiration would be helpful in enhancing learning ability, concentration, etc. As evidence for learning and nurturing methodology according to disparity of age from Korean Medicine prospective, the following are listed: Location and time for sexual intercourse before pregnancy, stabilization during pregnancy, baby nurturing methods for nurturing from Donguibogam. Also Liuyi and Sasanag constitutional medicine can be the learning methodology according to disparity of age. And there are acupuncture points on each head section according to age in Donguibogam. Conclusions: Studies on 'brain-science based learning' are continuously being conducted. Based on these studies, diverse new brain-science based learning will be developed in the future. There is also a need to develop the learning methodology of Korean Medicine according to disparity of age in a more systematic and diverse way.

• 디지털융복합연구
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• 제8권4호
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• pp.151-164
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• 2010

본 연구는 유비쿼터스 생활영어 체험학습장의 학습만족과 관련 있는 변인들 가운데 학습환경, 자신감, 학습흥미, 학습만족간의 연구모형으로 구성하여 이 연구모형의 경로를 분석하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 첫째, 연구의 변인들 간에 상관관계를 살펴본 결과 유비쿼터스 생활영어 체험학습장을 이용하는 학습자의 학습환경, 자신감, 학습흥미, 학습만족 간에 상관관계가 있었다. 학습환경과 학습흥미, 학습환경과 학습만족, 자신감과 학습흥미 자신감과 학습만족, 학습흥미와 학습만족 간에 정적상관관계를 가졌다. 둘째, 설정된 요인들 간의 경로를 분석해본 결과, 이론모형이 모형 적합도 지수에 만족하여 경로모델이 도출되었다. 연구모형의 경로는 학습환경${\rightarrow}$자신감의 경로와 학습환경${\rightarrow}$학습흥미의 경로가 유의하였다. 그리고 학습환경${\rightarrow}$학습만족의 경로, 자신감${\rightarrow}$학습만족의 경로와 학습흥미${\rightarrow}$학습만족의 경로가 유의했다. 마지막으로, 유비쿼터스 생활영어 체험학습장의 학습환경은 학습자의 학습만족에 직접영향을 미치는 경로로 나타났다.

• 대한영상의학회지
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• 제83권6호
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• pp.1259-1272
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• 2022

목적 이러닝 센터의 개선 사업을 위해 회원들에게 현재 이러닝 센터의 만족도 및 개선되어야 할 점에 대해 설문조사를 진행하고자 하였다. 대상과 방법 영상의학과 전문의(454/617명) 및 전공의(163/617명)를 대상으로 이메일로 설문조사를 진행하였다. 설문조사 문항은 근무처 등 기본적인 정보와 현재 이러닝 센터의 이용 빈도, 만족도, 만족/불만족 이유 및 기타 개선되었으면 하는 점 등으로 구성하여 조사하였다. 결과 연회원전용 이러닝의 경우 67%, 전체회원용 이러닝의 경우 42%가 평균 이상의 만족도를 보였다. 한 달에 5회 이상 이러닝을 이용하는 회원은 30% 정도였으며, 특히 전공의의 이용 빈도가 높았다. 원하는 강의를 찾기 어렵거나(연회원전용: n = 28/97, 전체회원용: n = 72/166), 원하는 주제의 강의가 없는 경우(연회원전용: n = 37/97, 전체회원용: n = 58/166)가 있어 이 부분에 대한 개선 요구가 있었으며, 강의가 주기적으로 업데이트되었으면 좋겠다는 의견이 있었다. 또한 이러닝 시스템의 사용 편의성 및 안전성 향상에 대한 의견들이 많았다. 결론 설문조사를 토대로 이러닝 강의의 양뿐만 아니라 질적 향상의 도모, 그리고 시스템의 안전성 및 편의성 증대를 기본 방향으로 이러닝 센터 개선작업을 진행할 계획이다.

• 동의신경정신과학회지
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• 제24권4호
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• pp.393-402
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• 2013

Objectives: This study is a clinical report of a patient with ADHD and learning disorders who is being treated with hyperbaric oxygen, scalp acupuncture, cognitive enhancement therapy and speech-language therapy. Methods: The BASA-R, BASA-M and REVT tests were used for the diagnosis of learning disorders. For the treatment, hyperbaric oxygen therapy, scalp acupuncture, cognitive enhancement therapy and speech-language therapy were all being used. The Raven's matrix tests were compared for between before and after the abovementioned therapies. Results: After the treatment, Raven's matrix test grade improved from 4 to 5. The improvement of the patient's concentration, communication, motion, confidence, and sleep conditions were observed. Conclusions: These therapies including the hyperbaric oxygen therapy are efficient for the treatment of ADHD and learning disorders.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권6호
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• pp.1743-1758
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• 2023

Automatic modulation classification is a critical algorithm for non-cooperative communication systems. This paper addresses the challenging problem of closed-set and open-set signal modulation classification in complex channels. We propose a novel approach that incorporates a self-learning filter and center-loss in Deep Residual Shrinking Networks (DRSN) for closed-set modulation classification, and the Opendistance method for open-set modulation classification. Our approach achieves better performance than existing methods in both closed-set and open-set recognition. In closed-set recognition, the self-learning filter and center-loss combination improves recognition performance, with a maximum accuracy of over 92.18%. In open-set recognition, the use of a self-learning filter and center-loss provide an effective feature vector for open-set recognition, and the Opendistance method outperforms SoftMax and OpenMax in F1 scores and mean average accuracy under high openness. Overall, our proposed approach demonstrates promising results for automatic modulation classification, providing better performance in non-cooperative communication systems.

• 디지털융복합연구
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• 제11권11호
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• pp.397-407
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• 2013

본 연구의 목적은 유비쿼터스 생활영어체험학습장의 서비스품질, 만족도 및 충성도를 설명할 수 있는 종합모델을 구안하여 유비쿼터스 생활영어체험학습장에 참여한 초등학교 학생들의 서비스품질이 만족도에 미치는 영향을 분석하는 데 있었다. 선행연구들에서 유비쿼터스 생활영어체험학습장의 서비스품질, 만족도, 충성도와 관련된 변인들을 추출하고, 각 변인들간의 관련성을 검토하였다. 본 연구는 유비쿼터스 생활영어체험학습장에 참여한 학생 262명에 대한 설문조사를 바탕으로 확인적 요인분석을 통한 변인의 타당성과 구조방정식을 사용하여 변인들간의 인과관계 및 영향력 정도를 검증하였다. 초등학교 학생들의 유비쿼터스 생활영어체험학습장 관련 변인들간의 인과관계를 경험적으로 밝혀낸 이 연구의 결과를 토대로 시사점을 정리하면, 첫째, 유비쿼터스 생활영어체험학습장을 보다 확대하고 효율적으로 진행하기 위해서는 생활영어와 관련된 프로그램을 효율적으로 운영을 하여야 한다. 유비쿼터스 생활영어체험학습장은 생활영어와 관련된 프로그램의 발굴과 개발, 그리고 프로그램의 사용방법을 충분히 학생들에게 안내하는 교육도 중요함을 알 수 있었다. 둘째, 유비쿼터스 생활영어체험학습장에 대한 교육적 성과와 만족도는 매우 큰 것으로 나타났으며, 학교차원에서도 유비쿼터스 생활영어체험학습장 프로그램 참여를 적극 권장할 필요가 있음을 알 수 있었다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제52권7호
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• pp.1436-1442
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• 2020

Nuclear infrastructure systems play an important role in national security. The functions and missions of nuclear infrastructure systems are vital to government, businesses, society and citizen's lives. It is crucial to design nuclear infrastructure for scalability, reliability and robustness. To do this, we can use machine learning, which is a state of the art technology used in various fields ranging from voice recognition, Internet of Things (IoT) device management and autonomous vehicles. In this paper, we propose to design and develop a machine learning algorithm to perform predictive maintenance of nuclear infrastructure. Support vector machine and logistic regression algorithms will be used to perform the prediction. These machine learning techniques have been used to explore and compare rare events that could occur in nuclear infrastructure. As per our literature review, support vector machines provide better performance metrics. In this paper, we have performed parameter optimization for both algorithms mentioned. Existing research has been done in conditions with a great volume of data, but this paper presents a novel approach to correlate nuclear infrastructure data samples where the density of probability is very low. This paper also identifies the respective motivations and distinguishes between benefits and drawbacks of the selected machine learning algorithms.

• Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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• 제8권1호
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• pp.101-112
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• 1997

본 연구의 목적은 학습 장애를 진단하는데 있어 성취도 검사인 기초학습기능검사의 유용성을 살펴보는 것이다. 학습 장애 집단은 두 유형으로 나누어 언어적 학습 장애 집단(VLD：Verbal Learning Disorder) 34명, 비언어적 학습 장애 집단(NVLD：Nonverbal Learning Disorder) 14명으로 총 48명으로 구성되었으며, 비교 집단으로는 Dysthymia 집단 11명, 정상아 20명을 대상으로 지능 검사 및 기초학습 기능검사의 수행을 비교하였다. 지능 검사에서 VLD집단은 어휘력 및 언어를 통한 학습 과제, 언어-청각적인 주의과제에서 의미있는 저하를 나타내었고, NVLD 집단은 시-지각의 정확도, 정신-운동성 기능의 협응 속도, 시각-공각적인 조직력 등 동작성 기능 전반에 걸쳐 비효율성을 나타내었다. 기초학습기능검사에서는 VLD 집단은 음운 부호화과제, 셈하기 능력, 단어 재인 과제에서 의미있는 저하를 나타내었다. 또한 지능 검사의 소검사들에 기초학습기능검사의 소검사들을 포함하여 판별 분석을 한 결과, 기초학습기능검사를 포함시키지 않은 경우보다 판별율이 높아졌을 뿐 아니라, VLD집단을 유의미하게 판별해 주는 판별 함수를 도출하였다. 각 소검사들의 속성을 분석하기 위하여 요인 분석을 실시하였으며 이를 통하여 소검사들을 유목화하였으며 마지막으로 현 논문의 제한점 및 기초학습기능검사의 제한점을 논의하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.94-102
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• 2016

본 논문에서는 기계학습 알고리즘을 이용하여 다중물리(Multi-physics) 시뮬레이션의 반복 횟수를 획기적으로 줄일 수 있는 다중물리해석 예측 방법을 제안한다. 기존의 다중물리해석 시뮬레이션의 경우 소요되는 시간과 노력을 줄이기 위해 시뮬레이션 자체에 대한 방법과 환경 개선에 초점이 맞추어져 있으나 본 논문에서는 다중물리 시뮬레이션 결과를 기계학습 알고리즘으로 학습하여 추가적인 시뮬레이션을 수행하지 않고 학습된 기계학습 알고리즘을 사용하여 수십분에서 수시간에 걸리는 다중 물리 해석과 유사한 결과를 수초 내에 예측할 수 있음을 보였다. 기계학습 알고리즘 간의 성능을 비교하여 다중물리해석에 적합한 기계학습 알고리즘을 확인하였으며 가장 우수한 성능을 보인 가우시안 프로세스 회귀(Gaussian Process Regression)의 경우 100개 이하의 학습 샘플만으로도 우수한 예측 결과를 얻어낼 수 있음을 확인하였다. 제안하는 방식을 통해 시뮬레이션을 하고자 하는 모델의 형상이나 재질이 변경될 경우 기존의 시뮬레이션 결과로 학습된 알고리즘이 있다면 시뮬레이션을 반복 수행하기 전에 알고리즘을 이용하여 결과를 예측할 수 있어 시뮬레이션의 반복 횟수를 줄일 수 있을 것으로 기대한다.