• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.399-405
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• 2020

본 연구의 목적은 서비스러닝을 통한 교실 안의 학습이 지역사회에 실용적으로 전이될 수 있는 자기주도 학습과의 관계를 탐구하는 것이다. 본 연구의 대상은 2019년 9월 1일부터 2019년 12월28일까지 교양 과목 수강 학생을 대상으로 하였다. 본 논문의 연구 문제는 서비스러닝 기반 교양수업과 자기주도 학습과의 관계는 어떠한가? 즉, 서비스러닝 기반 교양수업이 자기주도 학습의 하위 요소인 개방성, 자율성, 문제해결력, 자기평가에 어떠한 영향을 미치는가이다. 그렇다면 학습자 개인의 변인은 자기주도 학습 능력에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지를 알아보고자했다. 연구결과, 자율성과 문제해결능력 r=.66으로 높은 상관관계를 보여주었고, 개방성과 자기평가(r=.60) 자율성과 자기평가(r=.55)가 통계적으로 유의미한 상관관계의 결과를 가져왔다. 서비스러닝에 있어서의 학습자 자율성은 서비스러닝 활동의 학습 촉진 및 협력과 유의미한 상관관계를 보였다(**p<.01) 이 연구의 결과를 통해, 향후 학생들은 자기가 학습한 내용을 심화하여 지역사회기관 봉사를 통해 실천하고 경험하며 학교에서의 배움이 강의실에 머물러 있지 않고 사회로 환원이 가능한 개방성, 자율성, 봉사의 실천을 통해 실질적 세계에서 부딪칠 수 있는 문제해결 그리고 성찰을 통한 자기평가가 가능하다. 또한 학습자들은 사회 구성원으로서의 책임감과 민주시민으로서의 자존감을 고취 시킬 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.421-422
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• 2015

최근 신경망 분석의 향상된 성능을 보여주는 심화 신경망 기술인 딥 러닝(Deep learning)이 각광을 받고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 딥 러닝을 기반으로 분석 시각화 툴인 R을 이용한 특정 변수의 오류율 검증과 빅 데이터 예측 프로세스 설계를 제안한다. 딥 러닝에 적용된 알고리즘은 RBM(Restricted Boltzmann Machine)을 적용하였다. 특정 입력 변수에 대한 종속 변수 구분 후 각 종속 변수의 가중치를 적용한다. RBM 알고리즘을 통해 최종 데이터의 검증 및 오류율 검출과정을 R 프로그래밍에 적용하여 설계한다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제10권1호
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• pp.151-165
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• 2011

Recently building up of u-learning oriented teaching and learning system has been expanded rapidly, However domestic junior college's challenging for adapting it might be slower than other educational body's doing, and in that result it might be paid more or be taken longer time to improve their old system effectively. Now, it is very time for them to develop and implement u-learning oriented teaching and learning system quickly. This paper offers and draws the core factors to design ubiquitous teaching and learning model systematically through investigation of worldwide recent technology and R&D, patent, service and standardization tendency related with u-learnig modeling.

• 문화기술의 융합
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• 제9권5호
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• pp.335-342
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• 2023

본 연구는 대학생을 대상으로 학습몰입, 학업스트레스, 회복탄력성이 자기효능감에 미치는 영향을 확인하기 위해 시도되었다. 본 연구는 B, G시의 대학생 304명을 대상으로 하였다. 자료분석은 SPSS 22.0 프로그램을 이용하여 기술통계, t-test, ANOVA, 피어슨 상관계수, 다중회귀분석으로 분석하였다. 대상자의 자기효능감 평균 3.14±0.62점이었고, 일반적 특성에 따른 자기효능감의 차이는 성별(t=-2.533, p=.012), 전공만족도(F=5.687, p=.004)에서 유의한 차이를 나타냈다. 대상자의 자기효능감은 학습몰입(r=.574, p<.001), 회복탄력성(r=.525, p<.001)과 정적상관관계를 나타냈고, 학업스트레스(r=-.262, p<.001)와 부적상관관계를 나타냈다. 대상자의 회복탄력성은 학습몰입(r=.325, p<.001)과 정적상관관계를 나타냈고, 학업스트레스(r=-.291, p<.001)와 부적상관관계를 나타냈다. 학습몰입은 학업스트레스(r=-.211, p<.001)와 부적상관관계를 나타냈다. 대상자의 자기효능감에 영향을 미치는 요인은 학업몰입(β=.442, p<.001), 회복탄력성(β=.363, p<.001)으로 확인되었고, 설명력은 45.6%로 나타났다. 따라서 대학생의 자기효능감을 향상시키기 위해 학습몰입과 회복탄력성을 향상시킬 수 있는 교육 및 프로그램 개발과 적용이 필요하다.

• 대한통합의학회지
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• 제9권1호
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• pp.141-150
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• 2021

Purpose : The purpose of this study was to investigate the effect of case-based learning application in human growth development classes on nursing students' problem-solving ability, self-directed learning ability, and academic self-efficacy. Methods : The research method was a self-report questionnaire before and after case-based learning for second-year nursing students who took the human growth development course at U University in K city. The collected data were statistically processed using SPSS WIN 21.0. Results : The results of the study showed that after case-based learning, problem-solving ability, self-directed learning ability, and academic self-efficacy were all significantly improved. In addition, as a result of examining the correlation between each variable after case-based learning, problem solving ability score and self-directed learning ability score (r=.54, ｐ<.01), and problem solving ability scores and academic self-efficacy scores (r=.44, ｐ<.01), were significantly correlated with self-directed learning ability scores and the academic self-efficacy reduction scores (r=.76, ｐ<.01). Conclusion : The results of this study suggested the need for various learning programs such as case-based learning to improve nursing students' problem-solving abilities and self-directed learning abilities and their application. In addition, to improve the learning self-efficacy of nursing students, a continuous and systematic study is suggested to develop and apply customized educational programs according to the learners' preferences. Since the sample group in this study was limited to one university, there were few cases and no control group, so there are limitations in generalizing the test effect, However, significant differences a were verified in the case-based learning pre-tests and post-tests.

• 디지털융복합연구
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• 제17권5호
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• pp.407-416
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• 2019

본 연구는 보건계열 대학생들의 학습전략에 영향을 미치는 요인들을 분석하고자 하였다. 자료수집은 J도 소재의 2개 대학에 재학 중인 보건 의료분야 전공 대학생 373명을 대상으로 자가보고식 설문지를 통해 이루어졌으며, 수집된 자료는 SPSS/WIN 23.0 프로그램을 이용하여 분석하였다. 연구결과 학습 전략은 진학동기, 전공 만족도에 따라 유의한 차이가 있었으며, 학업적 자기 효능감과 자기주도적 학습은 학년, 진학동기, 전공만족도에 따라 유의한 차이가 있었다. 학습전략과 독립변수 간 상관계수는 학업적 자기 효능감(r=.478, p<.001), 자기주도적 학습(r=645, p<.001), 학업 스트레스(r=-.193, p<.001)로 유의하였다. 자기주도적 학습(${\beta}=0.61$), 전공만족도(만족)(${\beta}=0.31$), 전공만족도(보통)(${\beta}=0.24$)의 순으로 학습전략에 영향을 주며, 전체 설명력은 42.6%였다. 연구 결과를 토대로 전공만족도 개선방안과 자기주도적 학습능력 향상방안의 모색은 보건계열 대학생들의 학습전략을 높이는데 긍정적 영향을 줄 수 있을 것이다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권3호
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• pp.267-278
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• 2024

본 연구는 의과대학생을 대상으로 자기주도학습능력, 자기조절학습, 의사소통능력이 진료수행 자기효능감에 미치는 영향을 파악하기 위한 서술적 조사연구이었다. 본 연구는 G도 소재 J지역의 의과대학생을 근접모집단으로 하여 임의 표출하였으며, 총 125부를 최종 분석하였다. IBM SPSS/25을 사용하여 기술통계 t-test, ANOVA, 상관관계, 다중회귀분석으로 분석하였다. 진료수행 자기효능감은 자기주도학습능력(r=.61, p<.001), 자기조절학습(r=.50, p<.001), 의사소통능력(r=.33, p<.001)과 모두 정적 상관관계가 있었다. 대상자의 진료수행 자기효능감에 영향을 미치는 변수들을 위계적 다중회귀로 분석한 결과 자기주도학습능력이 진료수행 자기효능감을 가장 잘 예측하는 요인으로 나타났고, 자기조절학습, 의사소통능력 순이었다. 총 설명력은 46.6%이었다. 전문지식을 습득하고 임상실습을 통해 졸업 후 의사가 되어 직무를 성공적으로 수행하기 위해 필요한 기본 진료수행능력을 갖추는 것은 의과대학생들이 달성해야 할 중요한 과제이다. 그러므로 의과대학생의 진료수행 자기효능감 향상을 위해서는 건강관리, 전공만족도, 생활만족도 향상에 대한 중요성을 인식하고 관리해야 할 것이다. 또한, 자기주도학습, 자기조절학습, 의사소통능력을 향상 시킬 수 있는 프로그램 개발과 체계적인 시스템 개선 노력도 함께 뒷받침되어야 할 것이다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제9권7호
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• pp.527-535
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• 2003

A behavior-based control and learning architecture is proposed, where reinforcement learning is applied to learn proper associations between stimulus and response by using two types of memory called as short Term Memory and Long Term Memory. In particular, to solve delayed-reward problem, a knowledge-propagation (KP) method is proposed, where well-designed or well-trained S-R(stimulus-response) associations for low-level sensors are utilized to learn new S-R associations for high-level sensors, in case that those S-R associations require the same objective such as obstacle avoidance. To show the validity of our proposed KP method, comparative experiments are performed for the cases that (ⅰ) only a delayed reward is used, (ⅱ) some of S-R pairs are preprogrammed, (ⅲ) immediate reward is possible, and (ⅳ) the proposed KP method is applied.

• 한국간호교육학회지
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• 제27권2호
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• pp.144-151
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• 2021

Purpose: The purpose of this study was to investigate the mediating effect of optimism on the relationship between grit and learning flow in nursing college students. Methods: Structured self-reported questionnaires were used to measure grit, optimism and learning flow. The study was conducted on 200 nursing students in P, U and J cities between September 1 and September 20, 2020. The data were analyzed using a t-test, one-way ANOVA, Pearson's correlation coefficients and hierarchical multiple linear regression with SPSS/WIN 23.0. Results: Significant relationships were found between learning flow and grit (r=.60, p<.001), between learning flow and optimism (r=.42, p<.001), and between grit and optimism (r=.42, p<.001). Additionally, optimism had a partial mediating effect on the relationship between grit and learning flow (Z=3.11, p<.001). Conclusion: These results indicate that interventions to increase the level of grit along with optimism is necessary in order to increase the level of nursing college students' learning flow.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제3권2호
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• pp.1-8
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• 2016

In this paper, we propose a method to automatically diagnose various diseases. The input data consists of electrocardiograph (ECG) recordings. We extract R-to-R interval (RRI) signals from ECG recordings, which are preprocessed to remove trends and ectopic beats, and to keep the signal stationary. After that, we perform some prospective analysis to extract time-domain parameters, frequency-domain parameters, and nonlinear parameters of the signal. Those parameters are unique for each disease and can be used as the statistical symptoms for each disease. Then, we perform feature selection to improve the performance of the diagnosis classifier. We utilize the selected features to diagnose various diseases using machine learning. We subsequently measure the performance of the machine learning classifier to make sure that it will not misdiagnose the diseases. The first two steps, which are R-to-R extraction and preprocessing, have been successfully implemented with satisfactory results.