• 한국산업정보학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.60-67
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• 2007

본 연구에서는 영상처리 및 패턴인식기법의 온라인 교육을 위한 컴퓨터 비전 실습에 대한 사례 연구를 다룬다. 컴퓨터 비전 실습내용은 원격 영상획득방법, 기초 영상처리 및 패턴인식방법, 렌즈 및 조명 선택방법, 통신을 포함한다. 본 연구는 원격 학습환경에서의 컴퓨터 비전 실습교육에 대한 사례연구로써, 원격 실습환경 구축방법과 영상처리 실습사례들이 소개되었다. 인터넷 환경구축보다는 원격 환경에 적합한 컴퓨터 비전실습 내용과 방법에 본 연구의 주안점을 두었다. 마지막으로, 온라인 컴퓨터 비전실습을 향상시킬 수 있는 방법과 추후연구과제를 제안하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1993년도 하계학술대회 논문집 A
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• pp.211-213
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• 1993

In this paper, we proposed a design method of self-learning fuzzy logic controller using fuzzy neural network. The parameters of membership function in premise are modified by descent method and also consequent parameters by learning mechanism of animal conditioning theory. The proposed method is applied to pole balancing system in order to confirm the feasibility.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권3호
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• pp.369-378
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• 2004

한국어나 일본어와 같이 부분 어순 자유 언어에서는 규칙 기반 방법이 구 단위화에 있어서 매우 유용한 방법이며, 실제로 잘 발달된 조사와 어미를 활용하면 소수의 규칙만으로도 여러 가지 기계학습 기법들만큼 높은 성능을 보일 수 있다. 하지만, 이 방법은 규칙의 예외를 처리할 수 있는 방법이 없다는 단점이 있다. 예외 처리는 자연언어처리에서 매우 중요한 문제이며, 기억 기반 학습이 이 문제를 효과적으로 다룰 수 있다. 본 논문에서는, 한국어 단위화를 위해서 규칙 기반 방법과 기억 기반 학습을 결합하는 방법을 제시한다. 제시된 방법은 우선 규칙에 기초하고, 규칙으로 추정한 단위를 기억 기반 학습으로 검증한다. STEP 2000 말뭉치에 대한 실험 결과, 본 논문에서 제시한 방법이 규칙이나 여러 기계학습 기법을 단독으로 사용하였을 때보다 높은 성능을 보였다. 규칙과 구 단위화에 가장 좋은 성능을 보인 Support Vector Machines의 F-score가 각각 91.87과 92.54인데 비하여, 본 논문에서 제시된 방법의 최종 F-score 는 94.19이다.

• 한국초등수학교육학회지
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• 제8권1호
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• pp.89-108
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• 2004

제7차 수학과 교육과정에서 강조하는 ‘수학적 힘’을 기르는 초등 수학 교육이 되기 위해서는 학생들에게 사고를 유발시키는 기회의 제공과 함께 사고 과정을 구조화시켜 줄 수 있는 교수-학습 방법이 필요하다. 수학 학습에서 쓰기의 활용은 학생 자신의 생각을 끌어내고 정리하는 사고 과정을 거치게 되므로, 효과적인 의사소통과 수학적 사고 과정의 촉진을 위한 유용한 방법이 된다고 생각한다. 이 연구에서는 6학년 수학 교과서 분석을 통해 수학 쓰기 유형 및 이를 적용한 수업 모형을 구안하고, 수학 쓰기가 학생들의 수학 학습에 미치는 영향을 분석하였다. 실험 대상을 실험반과 비교반으로 나누어 실험, 조사한 결과, 수학 쓰기 활동을 한 실험반 학생들의 수학 학습 능력과 학업 성취가 더 우수하게 나타났다. 이 연구는 위의 결과를 바탕으로 다양한 수학 쓰기 유형을 활용한 수학과 교수-학습에 대한 논의 및 제언을 담고 있다.

• 대한가정학회지
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• 제41권11호
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• pp.135-150
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• 2003

This research was to verity the effects of ICT teaching method in high school home economics. The research questions for this study were as follows: 1. Is the ICT teaching method effective in increasing students' interest in home economics and consciousness on traditional culture in teaming the unit of ‘Korean traditional culture of home life’？ 2. Is the ICT teaching method effective in improving students' achievement test and performance assessment in teaming the unit of ‘Korean traditional culture of home life’？ This study is carried out with following procedure: developing the homepage and lesson plans for ICT teaching, constructing questionnaire, and testing its reliability, pre-testing, treatment for 8 weeks, and post-testing. Two groups were arranged for 8 weeks experiment from May 7,2001 through June 30,2001. Sixteen hours of ICT teaching and 8 hours of traditional lecture for experiment group whereas 8 hours of ICT teaching and 16 hours of traditional lecture for comparison group were input. SAS program was used for statistical analysis, and independent sample t-test and matched pairs t-test were peformed for answering research questions. The results of this study were as following: 1. Sixteen hours of ICT teaching and 8 hours of traditional lecture for experiment group was effective in increasing consciousness on traditional culture and performance assessment. 2. Eight hours of ICT teaching and 16 hours of traditional lecture for comparison group was not effective in learning home economics. This means that at least 2 hours of ICT teaching is demanding for effective learning. This study concluded that ICT teaching will be effectively applied in high school home economic with well developed ICT teaching materials. And home economics educators should continuously put effort in developing curricular, teaching materials, and teaching methods to raise students' interest in home economics.

• 지능정보연구
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• 제9권3호
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• pp.65-79
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• 2003

운송 컨테이너의 식별자를 추출하고 인식하는 것은 컨테이너 식별자들의 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부의 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 훼손되어 있기 때문에 어렵다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 검출된 에지 정보를 이용하여 수직블록과 수평블록을 추출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출한다. 추출된 컨테이너의 식별자 영역에서 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 개별 식별자를 추출하며, 그들의 인식을 위해서는 개선된 ARTl과 지도 학습 방법을 결합한 개선된 성능의 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 제안하여 적용한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위하여 운송 컨테이너 영상들을 대상으로 실험 결과, 윤곽선 추적 알고리즘을 이용한 식별자의 추출 방법이 히스토그램을 이용한 식별자의 추출 방법보다 추출률이 개선되었고 인식 결과에서도 개선된 ART1 기반 자가 생성 지도 학습 방법이 기존의 ART1 기반 자가 생성 지도 학습 방법보다 인식률이 향상되었다.

• 한국음향학회지
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• 제19권6호
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• pp.62-70
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• 2000

일반적으로 통계적 언어모델의 확률을 추정하는 방법은 대량의 텍스트 데이터로부터 출현빈도가 높은 단어를 선택하여 사용하고 있다. 하지만 특정 태스크에서 적용할 언어모델의 경우 시간적, 비용적 측면을 고려할 때 대용량의 텍스트의 사용은 비효율적일 것이다. 본 논문에서는 특정 태스크에서 사용하기 위해 소량의 텍스트 데이터로부터 효율적인 언어모델을 작성하는 방법을 제안한다. 즉, 언어모델을 작성할 때 출현빈도가 낮은 단어의 빈도를 개선하기 위해 같은 문장을 반복하여 학습에 참가시키므로 단어의 발생확률을 좀 더 강건하게 하였으며 제안된 언어모델을 이용하여 3명이 발성한 항공편 예약관련 200문장에 대하여 연속음성인식 실험을 수행하였다. 인식실험 결과, 반복학습에 의해 작성한 언어모델을 이용한 경우가 반복학습 적용 전에 비하여 평균 20.4%의 인식률 향상을 보였다. 또한 기존의 문맥자유문법을 이용한 시스템과 비교하여 인식률이 평균 13.4% 향상되어 제안한 방법이 시스템에 유효함을 확인하였다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2006년도 춘계 국제학술대회 논문집
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• pp.211-217
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• 2006

반복학습제어는 특정목적 궤도의 반복작업을 수행하는 정밀도를 개선하는 제어기를 개발하는 기술이다. 기존 연구에서는 수직다물체의 반복정밀도를 개선하기 위하여 누적학습제어와 적응제어 기법을 한 반복영역에서 동시에 실시하는 기법을 개발하였다. 당초 이 기술은 생산조립라인의 산업용 로봇에서 발생하는 반복정밀도를 개선하기 위해 개발하였으며, 특히, 분산학습기법은 산업용 로봇에서 발생하는 실질적 제어 방식에 유효한 기법이다. 본 논문에서 개발한 제어기술은 한 반복영역의 모든 시간대의 입출력 정보를 동시에 학습하기 보다는 매 시간대의 입출력 정보를 각 시간대 마다 충분히 학습하고 다음 시간대의 정보를 학습하는 것이다. 본 논문에서 개발한 기술을 산업용 로봇과 의료기기에 적용하면 수직다물체의 정밀도 품질보증 확보에 큰 기여를 하게 된다.

• 한국CDE학회논문집
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• 제5권2호
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• pp.127-135
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• 2000

Emergent computing paradigms such as genetic algorithms have found increased use in problems in engineering design. These computational tools have been shown to be applicable in the solution of generically difficult design optimization problems characterized by nonconvexities in the design space and the presence of discrete and integer design variables. Another aspect of these computational paradigms that have been lumped under the bread subject category of soft computing, is the domain of artificial intelligence, knowledge-based expert system, and machine learning. The paper explores a machine learning paradigm referred to as teaming classifier systems to construct the high-quality global function approximations between the design variables and a response function for subsequent use in design optimization. A classifier system is a machine teaming system which learns syntactically simple string rules, called classifiers for guiding the system's performance in an arbitrary environment. The capability of a learning classifier system facilitates the adaptive selection of the optimal number of training data according to the noise and multimodality in the design space of interest. The present study used the polynomial based response surface as global function approximation tools and showed its effectiveness in the improvement on the approximation performance.

• 한국환경교육학회지:환경교육
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• 제19권2호
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• pp.133-146
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• 2006

The purpose of this study was to examine how environmental education teachers think about environmental teaching materials of their use in primary and secondary schools. For this purpose, six primary and secondary school teachers were selected for focus group discussion on October 17th, 2005. The discussion of focus group was recorded both on video and audio tapes. Teachers' discussion could be analyzed in the perspectives of two big ideas, 'content selection' and 'content organization and presentation'. The big ideas were categorized into several areas: 1) The idea of 'content selection' was classified into 4 areas such as integration, difficulty level, locality, and timeliness, 2) The idea of 'content organization and presentation' was classified into 4 areas such as learning motivation, teaching and teaming strategy, evaluation method, application of teaching materials. This study provided meaningful ideas, which can be used in developing environmental education materials as well as effective teaching and teaming strategies for school environmental educators.