• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권10호
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• pp.246-254
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• 2010

오늘날 국내외적으로 의료정보에 대한 관심과 요구가 나날이 증가함에 따라 의료현장에서 이를 전문적으로 취급하고 관리할 의료정보 전문가 양성이 중요한 현안이 되었다. 그러나 국내 대학에서는 아직까지 변화하는 의료정보 교육환경에 적합한 교수 학습 방법을 마련하지 못하고 있다. 이러한 상황에서 웹기반 PBL 수업이 대안이 될 수 있다. 본 논문에서는 의료정보 교육을 위해 웹 기반 PBL 교수 학습 콘텐츠 개발 모형을 제시하였다. 제시된 웹 기반 PBL 모형은 기존의 PBL에 LMS를 활용한 온라인 학습활동을 추가한 방식이며, 한 학기동안 수업에 적용한 결과 강의평가 객관식 점수가 4.64로 나타나 전년도의 강의식 수업 평가인 4.17보다 0.47점 더 향상되었고, 학생들의 서술적 평가 역시 매우 긍정적으로 나타났다. 또한 학습자 개인블로그의 댓글과 트랙백의 횟수를 조사한 결과 학습자간 상호작용이 활발히 이루어졌음을 확인할 수 있었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.11-24
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• 2022

LMS 기반의 온라인 평가를 위해 출제되는 문제들은 교수자가 직접 출제하거나 또는 카테고리별로 나뉘어진 문제은행에서 난이도에 따른 자동 출제 방식을 주로 이용한다. 이중에서 난이도에 따른 자동출제 방식은 평가자들에게 출제되는 문제가 서로 다를수 있기 때문에 무엇보다 객관적이고 효율적인 방법으로 문제의 난이도를 관리하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 문제의 정답률뿐만 아니라 해당 문제를 해결하는데 사용된 소요시간을 같이 고려한 난이도 재조정 알고리즘을 제시한다. 이를 위해 머신러닝의 로지스틱 회귀 분류 알고리즘을 이용하였으며, 학습모델의 예측 확률값을 기반으로 기준 임계값을 설정하여 각 문항별 난이도 재조정에 활용하였다. 그 결과 정답률에만 의존한 문항별 난이도에 많은 변화가 일어남을 확인할 수 있었다. 또한 조정된 난이도의 문제를 이용하여 그룹별 평가를 수행한 결과, 정답률 기반의 난이도 문제에 비해서 대부분의 그룹에서 평균 점수가 향상됨을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.127-136
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• 2022

본 연구는 간호학전공 이론교과목을 온라인으로 수강한 간호대학생들의 학습 만족도와 학습 만족도에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위해 시도되었다. 간호대학생 175명을 대상으로 온라인 학습만족도, 학습자 변인, 교수자 변인, 대인 상호작용 변인과 학습지원 변인에 대해 질문지를 이용하여 자료를 수집하였다. 온라인 학습 만족도의 평균은 3.99점(1점부터 5점까지 분포)이며, 온라인 학습 만족도에 대한 영향요인은 온라인 학습의 지속적 이용 의도, 학업성적, 교수자 변인, 학습지원 변인 중 학습평가 및 관리였으며, 이들 변수가 온라인 학습 만족도를 설명하는 설명력은 50.2%였다. 온라인 학습 운영의 주된 문제점으로 교수자 관련 내용이, 그리고 기술상의 문제로 안정적인 서버 구축과 음향 개선이 요구되었다. 간호대학생의 온라인 학습 만족도를 향상하기 위해 온라인 학습의 지속적 이용 의도와 학업 성취도를 높일 방안 마련과 교수자의 노력, 대학의 학습지원을 위한 세부적인 계획 및 적용이 필요하다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권8호
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• pp.145-153
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• 2023

본 연구는 간호과정 및 비판적사고 수업에서 문제중심학습 방법을 한 학기 동안 적용하여 적용 전·후에 간호대학생의 비판적 사고성향, 협력적 자아효능감 및 간호과정 자신감에 미치는 효과를 확인하기 위해 수행되었다. 본 연구는 단일군 사전·사후 설계이다. 연구 대상자는 G시의 간호학과 2학년을 대상으로 온라인 설문지를 이용하여 수집하였고 108명이 최종 참여하였다. 연구결과 비판적 사고성향(t=-4.24, p=.000)과 협력적 자아효능감(t=-3.08, p=.003) 및 간호과정 자신감(t=-13.99, p=.000)은 통계적으로 유의하게 상승했다. 이 결과는 문제중심학습이 비판적 사고성향, 협력적 자아효능감 및 간호과정 자신감에 효과가 있음을 의미한다. 따라서 문제중심학습(PBL)을 간호교육에 확대하여 적용한다면 간호대학생의 핵심역량을 높이는데 효과적일 것이라고 사료된다.

• 의학교육논단
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• 제16권3호
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• pp.132-140
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• 2014

Higher education is under unprecedented pressure for quality improvement and cost containment/reduction due to global competition and ever-increasing tuition costs. These twin challenges require an unconventional approach, and massive open online courses (MOOCs) and flipped learning have recently emerged as two promising educational alternatives not only to address the current problems but also to direct the future of education. This paper discusses the rapidly changing environment for education, MOOCs, and flipped learning as learning alternatives, the relationship between MOOCs and flipped learning, and course redesign for the implementation of flipped learning. The case of Ulsan National Institute of Science and Technology (UNIST) is also discussed for benchmarking purposes since it has been pioneering an innovative educational methodology for teaching and learning IT-enabled active learning methods from its inception in 2009. It has redesigned almost 70 courses (20% of all the courses to offer) for flipped learning. The objectives of UNIST's educational experiment are three-fold: improving the quality of education for students, improving teaching productivity for the faculty, and containing/reducing education costs for the university.

• 공학교육연구
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• 제25권6호
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• pp.3-13
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• 2022

This study aims to develop and implement extra-curricular program applying project-based learning (PBL) and to find out its effectiveness. The research was conducted from March 2021 to December 2021 according to the ADDIE model. Surveys, t-test and descriptive statistics were also conducted. The results of the study are as follows. First, project-based learning was applied to the extra-curricular program by reflecting the characteristics of students of University A and the requirements of the person in charge of the teaching and learning center. Second, project tasks related to education of universities were proposed. Third, the programs were designed as three common courses and four consulting courses. Fourth, the program was conducted with 32 students for two months. Fifth, the post-test results of problem-solving skills rose to 0.9 points compared to the pre-test but there was no significant difference, while the post-test results of communication skills were 0.5 points lower than before and statistically significant. Sixth, the satisfaction survey result was high with a rating of 4.59. Lastly, educational implications are also discussed.

• 산업융합연구
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• 제20권6호
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• pp.93-104
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• 2022

본 연구는 온라인 정신간호학실습을 받은 간호학생의 문제해결능력에 영향을 미치는 요인을 확인하고자 시행되었다. 2020년 3월16일부터 6월19일까지 간호학과 4학년 280명에게 설문지를 이용하여 자료 수집하였다. 수집된 자료는 SPSS 24.0 프로그램을 이용하여 기술통계, 𝑥²-test, t-test, one-way ANOVA, 상관분석, 다중회귀분석하였다. 분석결과 각 변수의 평균은 학습만족도 4.03±.70, 학습자기효능감 5.69±.82, 전이동기 5.52±.86이었고, 문제해결능력은 3.65±.41이었다. 학습만족도와 문제해결능력(r=.387, p<.001), 학습자기효능감과 문제해결능력(r=.576, p<.001), 전이동기와 문제해결능력(r=.536, p<.001)간 유의한 상관관계를 보였다. 문제해결능력에 영향을 미치는 요인은 성별(𝛽=.11), 평균성적(𝛽=.12), 전공선택의 개인적 동기(𝛽=-.12), 간호학전공만족도(𝛽=.13), 학습자기효능감(𝛽=.36)과 전이동기(𝛽=.16)로 변수의 설명력은 41.4%이었다. 본 연구결과를 바탕으로 문제해결능력과 관련된 변수간의 인과관계를 파악하기 위한 후속연구가 요구된다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제11권2호
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• pp.425-436
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• 2016

In this paper, a parameter optimization based iterative learning control strategy is presented for permanent magnet synchronous motor control. This paper analyzes the mechanism of iterative learning control suppressing PMSM torque ripple and discusses the impact of controller parameters on steady-state and dynamic performance of the system. Based on the analysis, an optimization problem is constructed, and the expression of the optimal controller parameter is obtained to adjust the controller parameter online. Experimental research is carried out on a 5.2kW PMSM. The results show that the parameter optimization based iterative learning control proposed in this paper achieves lower torque ripple during steady-state operation and short regulating time of dynamic response, thus satisfying the demands for both steady state and dynamic performance of the speed regulating system.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제19권2호
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• pp.149-163
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• 2023

Affected by external factors, errors in time series data collected by sensors are common. Using the traditional method of constraining the speed change rate to clean the errors can get good performance. However, they are only limited to the data of stable changing speed because of fixed constraint rules. Actually, data with uneven changing speed is common in practice. To solve this problem, an online cleaning algorithm for time series data based on dynamic speed change rate constraints is proposed in this paper. Since time series data usually changes periodically, we use the extreme learning machine to learn the law of speed changes from past data and predict the speed ranges that change over time to detect the data. In order to realize online data repair, a dual-window mechanism is proposed to transform the global optimal into the local optimal, and the traditional minimum change principle and median theorem are applied in the selection of the repair strategy. Aiming at the problem that the repair method based on the minimum change principle cannot correct consecutive abnormal points, through quantitative analysis, it is believed that the repair strategy should be the boundary of the repair candidate set. The experimental results obtained on the dataset show that the method proposed in this paper can get a better repair effect.

• 한국음향학회지
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• 제21권5호
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• pp.430-437
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• 2002

다층신경망 (MLP: multilayer perceptron)은 다른 패턴인식 방법에 비해 여러 가지 훌륭한 특성을 가지고 있어 음성인식 및 화자인식 영역에서 폭넓게 사용되고 있다. 그러나 다층신경망의 학습에 일반적으로 사용되는 오류역전파 (EBP: error backpropagation) 알고리즘은 학습시간이 비교적 오래 걸린다는 단점이 있으며, 이는 화자인식이나 화자적응과 같이 실시간 처리를 요구하는 응용에서 상당한 제약으로 작용한다. 패턴인식에 사용되는 학습데이터는 풍부한 중복특성을 내포하고 있으므로 패턴마다 다층신경망의 내부변수를 갱신하는 온라인 계열의 학습방식이 속도의 향상에 상당한 효과가 있다. 일반적인 온라인 오류역전파 알고리즘에서는 가중치 갱신 시 고정된 학습률을 적용한다. 고정 학습률을 적절히 선택함으로써 패턴인식 응용에서 상당한 속도개선을 얻을 수 있지만, 학습률이 고정된 상태에서는 학습이 진행됨에 따라 학습에 기여하는 패턴영역이 달라지는 현상에 효과적으로 대응하지 못하는 문제가 있다. 이 문제에 대해 본 논문에서는 패턴의 기여도에 따라 가변 하는 학습률과 학습에 기여하는 패턴만을 학습에 반영하는 패턴별 가변 학습률 및 학습생략 (COIL: Changing rate and Omitting patterns in Instant Learning)방법을 제안한다. 제안한 COIL의 성능을 입증하기 위해 화자증명과 음성인식을 실험하고 그 결과를 제시한다.