• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제9권3호
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• pp.100-105
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• 2021

This study examines the effectiveness of the study through a case of PBL(problem-based-learning) class conducted in a balanced culture course called at 00- University in the second semester of 2020. The effects of learning are as follows: First, PBL(problem-based-learning) has sufficient active interaction between the teacher and the learner. In the face of prolonged non-face-to-face learning, the PBL teaching method has sufficient interaction between the professors-learner and the learner. Second, PBL learning can actively utilize various problems that fit the characteristics of the subject and actively utilize the process of role sharing and collaboration. By presenting various problem situations suitable for the subject, students will be able to share roles individually or as a team, and fully experience the process of collaboration and discussion in the process of investigating the data. Third, critical perceptions of problem situations can be extended. In modern times, a variety of problem situations arise and critical perceptions of them must be fully learned. In a mass production and mass consumption society, students should develop the ability to blindly recognize and distinguish between real and fake information in a flood of information. The limitations identified in this class case are, first, the nature of the subject, "Understanding Culture and Philosophy," which makes it possible to discuss the global cultural phenomenon, but it should be discussed in terms of philosophy. Second, it is not easy to work as a team on non-face-to-face online. Nevertheless, PBL is a very effective method of learning in which active interactions and learning activities take place between professors and students, whether face-to-face or face-to-face online learning.

• 실천공학교육논문지
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• 제14권1호
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• pp.91-97
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• 2022

핵심적인 미래역량(비판적 사고, 의사소통, 협업, 창의성) 개발을 위한 대표적인 교육방법으로 문제중심 학습법(PBL, problem based learning)이 주목받으며 대학에서의 적용이 확산되고 있다. PBL 수업의 중요한 특징 두 가지는 '팀원들과의 협업'과 '상호작용에 기반한 참여형, 자기주도적 학습'이다. 최근 코로나19 팬데믹이 장기화 됨에 따라 비대면 원격수업이 대학교육에서 임시방편이 아닌 필수요소가 되었고, 시공간 제약에 의해 앞서 언급한 두 가지 특징을 충족시키기 어렵다는 한계점에 부딪혔다. 본 논문에서는 기존에 H대학에서 비대면으로 운영했던 PBL 강좌 사례에 대한 한계점을 분석하고, 메타버스 가상공간에서 이루어지는 개선된 PBL 수업 방식을 상세하게 설계하였다. 제안하는 메타버스 활용 PBL 수업에서는 팀에서 진행한 연구 내용들을 담은 자료(이미지, pdf, 동영상 파일 등)를 3차원 가상공간에 갤러리 형태로 자유롭게 꾸미고 전시할 수 있어서 팀원들의 적극적인 참여를 유도할 수 있다. 또한 갤러리를 팀원들의 프로젝트 협업 공간으로 활용할 수도 있고, 최종 프리젠테이션 장소로 활용할 수도 있다. 이 수업 방식은 가능한 빠른 시일 내에 동일 PBL 수업에 적용하여 효과성을 분석하고 개선점을 도출할 것이다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.139-145
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• 2020

컴퓨터 기술의 급속한 발전으로 인해 ICT 기술을 이용한 온라인 학습은 이미 우리 생활에 빠르게 정착하고 있다. 음악 교육은 오프라인 기반의 환경을 중심으로 진행되었으나, 온라인 교육에 시공간 제약이 없다는 점, 학습자 주도의 쌍방향 교육이 가능하다는 점에서 그 교육 방식을 온라인으로 전환하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 온라인에서 적응형 학습이 가능하도록 '화성학' 학습 시스템을 제안, 설계, 구현하는 일련의 과정을 담는다. 이 시스템은 다음과 같은 긍정적 효과를 기대할 수 있다. 첫째, LMS 기반의 플랫폼을 제공하여, 경제적·지리적 요인에 해당하는 사회적 교육 문제를 해결할 수 있다. 둘째, 온라인 적응형 화성학 학습 시스템이 자동으로 제공하는 객관적인 학습 피드백과 교수자의 학습 피드백을 모두 제공한다. 셋째, 학습자가 자신이 학습한 화성학 문제에 대한 추천 답안을 받을 수 있다. 이러한 이점을 활용한 온라인 적응형 화성학 학습 시스템은 교수자와 학습자 간의 효과적인 교수 학습을 증진시킬 수 있을 것으로 기대한다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제15권3호
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• pp.145-152
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• 2015

We consider an online selective-sample learning problem for sequence classification, where the goal is to learn a predictive model using a stream of data samples whose class labels can be selectively queried by the algorithm. Given that there is a limit to the total number of queries permitted, the key issue is choosing the most informative and salient samples for their class labels to be queried. Recently, several aggressive selective-sample algorithms have been proposed under a linear model for static (non-sequential) binary classification. We extend the idea to hidden Markov models for multi-class sequence classification by introducing reasonable measures for the novelty and prediction confidence of the incoming sample with respect to the current model, on which the query decision is based. For several sequence classification datasets/tasks in online learning setups, we demonstrate the effectiveness of the proposed approach.

• 서비스연구
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• 제13권3호
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• pp.105-126
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• 2023

국내 중고차 시장은 지속적으로 성장하고 있으며, 이와 동시에 중고차 온라인 플랫폼 서비스 역시 함께 매년 시장 점유율을 확대하고 있다. 중고차 온라인 플랫폼 서비스는 차량의 제원, 점검 이력, 사고 내역, 그리고 세부 옵션 등을 서비스 이용자에게 제공하고 있다. 대부분의 기존 연구는 차량의 제원과 차량의 일부 옵션을 활용한 중고차 가격의 예측이었으며, 중고차 가격과 일부 제원 변수 간 비선형 관계임을 확인하였다. 이에 따라 연구자들은 이러한 비선형 문제를 해결하기 위해 머신러닝(Machine Learning) 모델의 실행을 제안하였으며, 그 결과 회귀(Regression) 기반 머신러닝 모델은 변수의 실질적인 영향력과 방향성을 알 수 있는 장점이 존재하였으나, 트리(Decision Tree) 기반 머신러닝 모델에 비해 비용함수 수치가 저조한 단점이 존재하였다. 본 연구는 국내 브랜드를 대상으로 차량의 제원과 차량의 옵션, 총 70여 개의 변수를 모두 활용하여 회귀 기반 머신러닝 모델과 트리 기반 머신러닝 모델을 순차적으로 실행하여 두 유형의 머신러닝 모델의 장점을 취합하고자 하였다. 이를 통해 브랜드별 변수의 실질적 영향력과 방향성을 확인한 후 브랜드별 가장 우수한 트리 기반 머신러닝 모델을 선정하였다. 본 연구의 시사점은 다음과 같다. 중고차 온라인 플랫폼 서비스를 이용하는 구매자와 판매자가 전반적인 중고차 가격 예측을 지원할 수 있다. 이에 따라 중고차 온라인 플랫폼 서비스 이용자 간 정보의 비대칭으로 인한 문제 해결 역시 지원이 가능할 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.49-58
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• 2020

본 연구는 온라인 다중 객체 추적 환경에서 모든 객체의 상태(예. 위치 및 크기) 및 identifications (IDs)를 추적하는 문제를 다룬다. 프레임들 간 검출 결과들을 연관하여 객체들의 궤도를 점진적으로 완성하는 tracking-by-detection 접근법을 기반으로 온라인 다중 객체 추적 문제를 해결하고자 한다. 정확한 온라인 연관을 수행하기 위해 이산 푸리에 변환과 부분 최소 제곱법(partial least square, PLS) 분석을 기반으로 하는 새로운 온라인 외형 학습 방법을 제안한다. 즉, 먼저 주파수 도메인에서 추적에 용이한 객체 특징량을 추출하기 위해 추적 객체에 대한 이미지를 푸리에 이미지로 변환한다. 나아가 객체간의 주파수 특징을 보다 잘 구별할 수 있도록 PLS기반 부분 공간을 학습한다. 제안된 외형 학습을 최신 신뢰도 기반 연관 기법과 결합하였고, 다중 객체 추적평가 분야에서 국제적으로 공인된 MOT 벤치마크 챌린지 데이터 셋에서 최신 다중 객체 추적 알고리즘과 비교평가를 수행하였다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제17권2호
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• pp.165-177
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• 2018

Recently, online commerces are becoming more common due to factors such as mobile technology development and smart device dissemination, and online review has a big influence on potential buyer's purchase decision. This study presents a set of analytical methodologies for understanding the meaning of customer reviews of products in online transaction. Using techniques currently developed in deep learning are implemented Hierarchical Attention Network for analyze meaning in online reviews. By using these techniques, we could solve time consuming pre-data analysis time problem and multiple topic problems. To this end, this study analyzes customer reviews of laptops sold in domestic online shopping malls. Our result successfully demonstrates over 90% classification accuracy. Therefore, this study classified the unstructured text data in the semantic analysis and confirmed the practical application possibility of the review analysis process.

• 공학교육연구
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• 제26권4호
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• pp.36-46
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• 2023

This paper presents a case study and online-offline (hybrid) course structure for project-oriented community-based service learning in order to solve real-world problems for society. It examines social issues and conduct student projects to develop solutions that can generate sustainable value. This course helps students to use their major knowledge to assess and solve the problems faced by the local community. The outcomes of this course conducted via online lectures and offline project activities are discussed. The operation of this blended type of social problem-solving course is also stated.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.330-333
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• 2005

In this study, a method of designing a neurointerface using neural network (NN) is proposed for controlling nonholonomic mobile robots. According to the concept of virtual master-slave robots, in particular, a partially stable inverse dynamic model of the master robot is acquired online through the NN by applying a feedback-error learning method, in which the feedback controller is assumed to be based on a PD compensator for such a nonholonomic robot. A tracking control problem is demonstrated by some simulations for a nonholonomic mobile robot with two-independent driving wheels.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권1호
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• pp.305-318
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• 2022

Abusive behaviors have become a common issue in many online social media platforms. Profanity is common form of abusive behavior in online. Social media platforms operate the filtering system using popular profanity words lists, but this method has drawbacks that it can be bypassed using an altered form and it can detect normal sentences as profanity. Especially in Korean language, the syllable is composed of graphemes and words are composed of multiple syllables, it can be decomposed into graphemes without impairing the transmission of meaning, and the form of a profane word can be seen as a different meaning in a sentence. This work focuses on the problem of filtering system mis-detecting normal phrases with profane phrases. For that, we proposed the deep learning-based framework including grapheme and syllable separation-based word embedding and appropriate CNN structure. The proposed model was evaluated on the chatting contents from the one of the famous online games in South Korea and generated 90.4% accuracy.