• 한국학교수학회논문집
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• 제10권4호
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• pp.487-504
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• 2007

다양한 수준의 학생들로 구성된 교실의 문제점을 개선하는 학습 지도 방안으로 학습자 개개인의 학습능력을 고려한 수준별 수업의 도입이 적극 권장되고 있으나 현실적인 많은 문제점들로 인하여 교사와 학생 모두에게 부담이 되고 있다. 이에 본 연구는 대안적인 학습 지도 방법으로 교사의 지원 감독 하에 학습능력이 우수한 학생들을 또래교수자(peer tutor)로 삼아 다른 또래학습자(peer tutee)를 지도하는 또래교수(Peer Tutoring) 지도 방법의 효율성을 조사하였다. 고등학교 2학년 정규학급의 전체 학생을 대상으로 또래교수 지도 방법을 적용한 결과 학생들의 수학교과목 학업성취도와 학습태도에 긍정적인 영향을 주었다. 특히 학습 집단을 삼대일과 일대일로 나누어 실험한 결과 삼대일 집단에서의 또래교수 학습이 일대일 학습 집단보다 더 효과적이었음을 알 수 있었다.

• 산업공학
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• 제25권2호
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• pp.170-177
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• 2012

Process control is essential to operate the semiconductor process efficiently. This paper consider fault classification of semiconductor based cyclic signal for process control. In general, process signal usually take the different pattern depending on some different cause of fault. If faults can be classified by cause of faults, it could improve the process control through a definite and rapid diagnosis. One of the most important thing is a finding definite diagnosis in fault classification, even-though it is classified several times. This paper proposes the method that one-class classifier classify fault causes as each classes. Hotelling T2 chart, kNNDD(k-Nearest Neighbor Data Description), Distance based Novelty Detection are used to perform the one-class classifier. PCA(Principal Component Analysis) is also used to reduce the data dimension because the length of process signal is too long generally. In experiment, it generates the data based real signal patterns from semiconductor process. The objective of this experiment is to compare between the proposed method and SVM(Support Vector Machine). Most of the experiments' results show that proposed method using Distance based Novelty Detection has a good performance in classification and diagnosis problems.

• 대한수학회지
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• 제32권1호
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• pp.7-15
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• 1995

Multigrid method has been used widely to solve elliptic problems because of its applicability to many class of problems and fast convergence ([1], [3], [9], [10], [11], [12]). The estimate of convergence rate of multigrid is one of the main objectives of the multigrid analysis ([1], [2], [5], [6], [7], [8]). In many problems, the convergence rate depends on the regularity of the solutions([5], [6], [8]). In this paper, we present an improved estimate of reduction factor of multigrid iteration based on the proof in [6].

• 한국초등수학교육학회지
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• 제9권1호
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• pp.39-64
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• 2005

21세기는 수학적 사고 신장뿐만 아니라 수학에 대한 긍정적인 가치 인식이 형성되도록 수학교육이 이루어져야 하지만 교육현장에서는 정의적 영역의 중요성이 간과 되어왔다. 따라서 본 연구는 다양한 방법과 전략을 사용하여 여러 가지 정답을 산출할 수 있는 개방형 문제를 이용한 학습에 대해 아동이 어떠한 태도를 보이는지 연구하였다. 개방형 학습에 대한 아동들의 태도를 관찰과 면담, 설문조사를 통해 분석한 결과 아동들은 수학에 대한 흥미와 자신감이 생기고 성취감을 느껴 수업에 집중하였다. 또한 토의학습을 통해 서로 상대방의 능력을 존중하는 태도를 형성하며 교과서 문제를 변형시킨 개방형 문제에 자신 있게 반응하고 수학을 바라보는 태도에서 발전적인 모습을 보였다. 본 연구 결과 수학에 대한 긍정적이 태도를 형성하기 위해서는 교과서 문제를 개방형 문제로 변형시켜 현장에 적용하려는 노력이 필요하다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2006년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.13-15
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• 2006

다층퍼셉트론을 패턴인식 문제에 적용하는 경우 대부분 하나의 클래스 당 하나의 출력노드를 할당한다. 이 논문에서는 class 당 출력노드 수를 증가시키는 경우에 다층퍼셉트론의 성능이 향상되는 지 고립단어 인식 문제의 시뮬레이션을 통하여 고찰하였다. 시뮬레이션 결과 출력노드 수가 하나인 경우보다 증가시킨 경우 더 나은 성능을 얻었다.

• 전자공학회논문지B
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• 제31B권8호
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• pp.47-56
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• 1994

The dynamic feedback is well-known to be much more powerful tool in control than the static one. This paper deals with the dynamic feedback linearization of the nonlinear systems which are not (static) feedback linearizable. The dynamic feedback linearization problem is however too difficult to solve at momemt. Thus we introduce a restricted class of the dynamic feedback (pure integrators followed by the static feedback) which is often used to study the problems using dynamic feedback and obtain the necessary and sufficient conditions of the linearization problem using this class of the dynamic feedback.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.13-22
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• 2021

최근 네트워크 환경에 대한 공격이 급속도로 고도화 및 지능화 되고 있기에, 기존의 시그니처 기반 침입탐지 시스템은 한계점이 명확해지고 있다. 지능형 지속 위협(Adavanced Persistent Threat; APT)과 같은 새로운 공격에 대해서 시그니처 패턴은 일반화 성능이 떨어지는 문제가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 기계학습 기반의 침입 탐지 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 실제 네트워크 환경에서 공격 샘플은 정상 샘플에 비해서 매우 적게 수집되어 클래스 불균형(Class Imbalance) 문제를 겪게 된다. 이러한 데이터로 지도 학습 기반의 이상 탐지 모델을 학습시킬 경우 정상 샘플에 편향된 결과를 가지게 된다. 본 논문에서는 이러한 불균형 문제를 해결하기 위해서 오토 인코더(Auto Encoder; AE)를 활용해 One-Class Anomaly Detection 을 수행하여 이를 극복한다. 실험은 NSL-KDD 데이터 셋을 통해 진행되었으며, 제안한 방법의 성능 평가를 위해 지도 학습된 모델들과 성능을 비교한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.87-100
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• 2011

본 논문에서는 비디오 요약을 시각적으로 특징이 있고 주관적으로 중요한 비디오 세그먼트 집합을 구하는 새로운 요약 방식을 기술한다. 시각적으로 특징이 있는 데이터 포인트를 찾기 위해 novelty detection으로 잘 알려져 있는 OC-SVM(One-Class Support Vector Machine)을 사용할 수 있다. 그러나 OC-SVM의 처리과정에 비디오 세그먼트에 대한 사용자의 주관적인 중요도를 반영하기는 어렵다. OC-SVM의 처리과정에 사용자의 주관적 중요성을 반영하기 위해서, 본 논문에서는 OC-SVM의 퍼지 버전을 유도한다. IFOC-SVM(Importance-based Fuzzy One-Class Support Vector Machine)은 비디오 세그먼트의 중요도에 따라 각 데이터 포인트에 가중치를 부여하고 데이터 분포의 서포트를 측정한다. 이때, 구해진 서포트 벡터는 비 오 세그먼트의 중요도와 시각적 특징 관점에서 비디오의 내용을 축약하여 표현한다. 제안된 알고리즘의 성능을 증명하기 위하여 가상의 데이터들과 다양한 종류의 비디오들을 가지고 실험하였다. 실험 결과는 제안하는 방법의 성능이 다른 비디오 요약의 성능보다 우수함을 보여주었다.

• 한국학교수학회논문집
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• 제1권1호
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• pp.139-149
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• 1998

The purpose of this study is to check out whether the method that students make problems and anouence them to both students and teacher in the next class influence on the students' intersts, attitudes, logical thinking ability and lerning achievement in mathematics. The following is the experimental design and procedure. First, the author divided students into two groups. One is the experimental group and the other is the control group. These two groups' students consist of the advanced level, the intermediate level and the elementary level according to the students' learning proficiency Second, the author used the different teaching method between the experimental group and the control group. The author gave the experimental group's students the learning assignment problems according to their three levels and made students present the problems to the instructor and classmates in the next class. On the other hand, the author gave the control group's students learning assignment problems according to their three levels, and made them only submit their assingment to the instructor. The results of this study are as follows : 1)The method of solving and presenting the self-made problems on the basis of the informations to solve the given preceding model learning problems according to students' levels made students' learning attitudes more positive even though the method couldn't enhance the students' interests in mathematics. 2)The method of solving and presenting the self-made problems was effective to improve the logical thinking ability for especially the intermediate level's students among the three levels. In addition, the intermediate level's students showed great positive changes in their improvements of the learning achievment. It is assumed that this result is caused by two major factors(reasons). One is students' confidence that they can solve the fundamental problems without difficulty. And the other is students' desire to solve the problems of the intermediate level or more advanced level.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.585-587
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• 2023

Long-tailed datasets have an imbalanced distribution because they consist of a different number of data samples for each class. However, there are problems of the performance degradation in tail-classes and class-accuracy imbalance for all classes. To address these problems, this paper suggests a learning method for training of long-tailed dataset. The proposed method uses and combines two methods; one is a resampling method to generate a uniform mini-batch to prevent the performance degradation in tail-classes, and the other is a reweighting method to address the accuracy imbalance problem. The purpose of our proposed method is to train the learning models to have uniform accuracy for each class in a long-tailed dataset.