• 제목/요약/키워드: transformation-based learning

검색결과 204건 처리시간 0.037초

제4차 산업혁명과 민간대학 군사학과 교육체계 보완방향 (A Complimentary Direction of the Fourth Industrial Revolution and the Department of Military Science in Universities)

  • 김연준
    • 안보군사학연구
    • /
    • 통권15호
    • /
    • pp.31-55
    • /
    • 2018
  • It has been fifteen years since military science was introduced into private and public universities since 2004. The department focuses on the improvements of the South Korean Army quality based on the Korean Army's traits including: an increase of power in the armed force and operations through research, development, and the expansion of a cooperation between the public (civilians) and military. Approximately, four hundred students from various universities in the military science department graduate in order to become an officer. The fourth industrial revolution causes structural transformation to our lives. Through the use of Artificial Intelligence (AI,) war and the military as a whole will be altered significantly particularly with regard to efficiency. Nevertheless, it is important for us to train officers in creative ways so that they can deal with situations where machines will be unable to handle situations. Considering this change in our lives, it is necessary for the military science departments to change the way to teach and train their students. In order to accomplish this goal, we need to introduce a method called "Flipped Learning" and during the process all the members need to participate and communicate in an interactive way. By doing this, the military science departments will play an important role by improving human resource in terms of military and national security.

  • PDF

키워드 빈도 및 중심성 분석에 기반한 디지털 트윈 연구 동향 : 독일·미국·한국을 중심으로 (Research Trend on Digital Twin Based on Keyword Frequency and Centrality Analysis : Focusing on Germany, the United States, Korea)

  • 이택균
    • 디지털산업정보학회논문지
    • /
    • 제20권2호
    • /
    • pp.11-25
    • /
    • 2024
  • This study aims to analyze research trends in digital twin focusing on Germany, the US, and Korea. In Elsevier's Scopus, we collected 4,657 papers about digital twin published in from 2019 to 2023. Keyword frequency and centrality analysis were conducted on the abstracts of the collected papers. Through the obtained keyword frequencies, we tried to identify keywords with high frequency of occurrence and through centrality analysis, we tried to identify central research keywords for each country. In each country, 'digital_twin', 'machine_learning', and 'iot' appeared as research keywords with the highest interest. As a result of the centrality analysis, research on digital twin, simulation, cyber physical system, Internet of Things, artificial intelligence, and smart manufacturing was conducted as research with high centrality in each country. The implication for Korea is that research on virtual reality, digital transformation, reinforcement learning, industrial Internet of Things, robotics, and data analysis appears to have been conducted with low centrality, and intensive research in related areas appears to be necessary.

지도학습 오토인코더를 이용한 전문어의 범용어 공간 매핑 방법론 (Domain-Specific Terminology Mapping Methodology Using Supervised Autoencoders)

  • 윤병호;김준우;김남규
    • 경영정보학연구
    • /
    • 제25권1호
    • /
    • pp.93-110
    • /
    • 2023
  • 최근 비정형 자료인 텍스트를 벡터로 변환하고 이를 통해 다양한 목적으로 방대한 양의 자연어를 분석하는 시도가 이루어지고 있다. 특히 코퍼스 규모가 제한적일 수밖에 없는 전문적인 도메인의 텍스트에 대해서도 분석 수요가 급증하면서, 해당 전문 분야의 문서를 범용 문서와 함께 분석하기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 특정 전문어를 해당 전문어 코퍼스 외부의 일반적인 범용어와 함께 분석하기 위해서는, 전문어 임베딩 공간을 범용어 임베딩 공간과 일치시키는 것이 필요하다. 기존에는 변환 행렬 또는 매핑 함수 등을 통해 전문어 코퍼스로부터 얻은 전문어 임베딩 값을 범용어 임베딩 공간으로 변환, 일치시키려는 시도가 있었지만, 변환 행렬을 기반으로 하는 선형 변환은 국지적인 범위에서만 근사적인 변환 효과가 있다는 일반적인 선형 변환의 한계를 극복하지 못했다. 이러한 선형 변환의 한계를 극복하기 위해 최근에는 다양한 형태의 비선형적인 변환 방법이 제안되고 있으며, 본 연구에서는 오토인코더(Autoencoder)와 회귀 모델을 동시에 학습하는 종단형 학습을 통해 전문어 임베딩 공간을 범용어 임베딩 공간으로 변환하여 임베딩 공간을 일치시키는 모델을 제안한다. 실제 "보건의료" 분야의 R&D 문서에 대해 임베딩 변환 실험을 진행한 결과, 제안 방법론이 기존의 오토인코더를 활용한 방법 대비 변환 정확도 측면에서 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

지식내용, 사회문제, 개인흥미 중심의 통합과학교육 접근법을 적용한 '에너지' 주제의 교수.학습 방안 개발(II) (Three Teaching-Learning Plans for Integrated Science Teaching of 'Energy' Applying Knowledge-, Social Problem-, and Individual Interest-Centered Approaches)

  • 이미혜;손연아;;최돈형
    • 한국과학교육학회지
    • /
    • 제21권2호
    • /
    • pp.357-384
    • /
    • 2001
  • 본 논문에서는 통합과학교육에 관한 이론적 방향과 실제적 교수 학습방안을 연계성 있게 제시하여 과학교사들의 통합과학교육에 관한 이해를 도움과 동시에 통합과학 수업 보조자료를 개발하여 실제수업에 활용할 수 있도록 하였다. 이를 위해 공통과학 교과내용 중 통합 과학적 성격이 특히 강한 에너지 단원을 대상으로 통합과학 교수 학습 방안을 모색하였는데, 이것은 이전 논문에서 구성한 '통합과학교육의 방향별 에너지 교수 학습 전략' 을 바탕으로 하고 여기에 각 방향별 특징에 적합한 수업 모형을 적용한 것이다. 즉, 지식내용중심의 통합은 물리, 화학, 생물, 지구과학의 지식을 통합하기 위해서 '에너지의 여행' 을 주제로 선정하고 ' 개방된 발견학습' 수업모형을 적용하여 개념과 탐구관련 중심으로 모색하였다. 사회문제중심의 통합은 과학관련 사회문제를 해결하기 위하여 '에너지의 미래'를 주제로 선정하고 '발생학습' 수업모형을 적용하여 학습자의 인지과정을 중심으로 모색하였다. 개인흥미중심의 통합은 과학과 개인흥미의 통합을 위하여 '에너지의 변신' 을 주제로 선정하고 '프로젝트' 수업모형을 적용하여 학습자의 흥미나 관심분야를 중심으로 모색하였다. 이상과 같은 방향에 따른 통합과학 교수 학습 방안은 다음과 같은 순서에 의해 모색되었다. 먼저, 각 주제별로 다루어야할 통합과학적 교수 학습 내용을 구성하고, 이를 바탕으로 각각의 주제를 통합적으로 수업하기 위한 통합과학적 수업 절차를 설계하였다. 그리고 작성한 수업 절차에 따라 실제 통합과학 수업에서 적용할 수 있는 통합과학적 수업 지도안을 작성하였다. 이상의 연구는 21세기를 대비한 통합과학교육의 방향정립과 교재, 교사, 학생을 고려한 종합적인 통합과학교육 프로그램 개발에 활용될 수 있을 것으로 생각된다.

  • PDF

디지털 트랜스포메이션을 위한 인공지능 비즈니스 생태계 연구: 다행위자 네트워크 관점에서 (Understanding the Artificial Intelligence Business Ecosystem for Digital Transformation: A Multi-actor Network Perspective)

  • 황윤민;홍성원
    • 경영정보학연구
    • /
    • 제21권4호
    • /
    • pp.125-141
    • /
    • 2019
  • 알파고로 대변되는 딥러닝 기법의 등장으로 인공지능은 기업 경쟁우위 확보를 위한 디지털 트랜스포메이션의 핵심 주제로 급부상했다. 산업 내 인공지능 기반 디지털 트랜스포메이션 방향을 이해하기 위해서는 현재 진행 중인 인공지능 비즈니스 생태계 참여자들 유형 및 활동에 대한 명확한 이해가 선행되어야 한다. 따라서 본 연구는 다행위자 네트워크(Multi-actor network)관점에서 인공지능 비즈니스 생태계 내부와 외부 참여자들의 활동을 분석하고 플랫폼 전략 유형을 규명하였다. 인공지능 비즈니스 생태계 내부 세 개 계층(인프라스트럭처 & 하드웨어, 소프트웨어 & 애플리케이션, 서비스 & 데이터 계층)에서 사업자들은 네 가지 플랫폼 전략 유형으로(기술수직×비즈수평, 기술수직×비즈수직, 기술수평×비즈수평, 기술수평×비즈수직) 인공지능 비즈니스가 진행되고 있다. 인공지능 비즈니스 생태계 외부에는 다섯 행위자들이(사용자, 투자자, 정부 정책가, 학계 등 컨소시엄, 시민단체) 공존 및 지속가능한 인공지능 비즈니스 생태계를 지원하고 있다. 본 연구는 학술적으로 인공지능 비즈니스 생태계 분석 프레임워크 및 인공지능 플랫폼 전략 모델을 제시하였고, 실무적으로 플랫폼 관점의 인공지능 디지털 트랜스포메이션 전략 방향과 지속가능한 인공지능 비즈니스 생태계 조성을 위한 정부, 학계 등의 역할을 제시했다.

다중 레이블 분류의 정확도 향상을 위한 스킵 연결 오토인코더 기반 레이블 임베딩 방법론 (Label Embedding for Improving Classification Accuracy UsingAutoEncoderwithSkip-Connections)

  • 김무성;김남규
    • 지능정보연구
    • /
    • 제27권3호
    • /
    • pp.175-197
    • /
    • 2021
  • 최근 딥 러닝 기술의 발전으로 뉴스, 블로그 등 다양한 문서에 포함된 텍스트 분석에 딥 러닝 기술을 활용하는 연구가 활발하게 수행되고 있다. 다양한 텍스트 분석 응용 가운데, 텍스트 분류는 학계와 업계에서 가장 많이 활용되는 대표적인 기술이다. 텍스트 분류의 활용 예로는 정답 레이블이 하나만 존재하는 이진 클래스 분류와 다중 클래스 분류, 그리고 정답 레이블이 여러 개 존재하는 다중 레이블 분류 등이 있다. 특히, 다중 레이블 분류는 여러 개의 정답 레이블이 존재한다는 특성 때문에 일반적인 분류와는 상이한 학습 방법이 요구된다. 또한, 다중 레이블 분류 문제는 레이블과 클래스의 개수가 증가할수록 예측의 난이도가 상승한다는 측면에서 데이터 과학 분야의 난제로 여겨지고 있다. 따라서 이를 해결하기 위해 다수의 레이블을 압축한 후 압축된 레이블을 예측하고, 예측된 압축 레이블을 원래 레이블로 복원하는 레이블 임베딩이 많이 활용되고 있다. 대표적으로 딥 러닝 모델인 오토인코더 기반 레이블 임베딩이 이러한 목적으로 사용되고 있지만, 이러한 기법은 클래스의 수가 무수히 많은 고차원 레이블 공간을 저차원 잠재 레이블 공간으로 압축할 때 많은 정보 손실을 야기한다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 오토인코더의 인코더와 디코더 각각에 스킵 연결을 추가하여, 고차원 레이블 공간의 압축 과정에서 정보 손실을 최소화할 수 있는 레이블 임베딩 방법을 제안한다. 또한 학술연구정보서비스인 'RISS'에서 수집한 학술논문 4,675건에 대해 각 논문의 초록으로부터 해당 논문의 다중 키워드를 예측하는 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 기존의 일반 오토인코더 기반 레이블 임베딩 기법에 비해 정확도, 정밀도, 재현율, 그리고 F1 점수 등 모든 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

Fuzzy Mean Method with Bispectral Features for Robust 2D Shape Classification

  • Woo, Young-Woon;Han, Soo-Whan
    • 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
    • /
    • pp.313-320
    • /
    • 1999
  • In this paper, a translation, rotation and scale invariant system for the classification of closed 2D images using the bispectrum of a contour sequence and the weighted fuzzy mean method is derived and compared with the classification process using one of the competitive neural algorithm, called a LVQ(Learning Vector Quantization). The bispectrun based on third order cumulants is applied to the contour sequences of the images to extract fifteen feature vectors for each planar image. These bispectral feature vectors, which are invariant to shape translation, rotation and scale transformation, can be used to represent two-dimensional planar images and are fed into an classifier using weighted fuzzy mean method. The experimental processes with eight different shapes of aircraft images are presented to illustrate the high performance of the proposed classifier.

  • PDF

A Collaborative Framework between Industry and Academia to Stimulate Entrepreneurship through Business Incubation

  • Chanakira, Maxwell;Kanhukamwe, Quinton C.
    • World Technopolis Review
    • /
    • 제5권1호
    • /
    • pp.61-70
    • /
    • 2016
  • Entrepreneurship development has increasingly become a global solution to address the problem of rising unemployment. Science, Technology and Innovation (STI) have become important tools in improving the economic performance and social well-being of nations. When universities and industry work together to push the boundaries of knowledge, they become a powerful engine for innovation and economic growth. This paper is based on focus group interviews and discussions conducted with key players involved in the HIT-Sandown-UNDP Business Incubation Programme in Harare Zimbabwe. The business incubation project sought to support young Zimbabweans to transform their technical prototypes into commercially and socially viable ventures. As a result, a total of 10 prototypes were refined and investor ready business plans were developed for capital sourcing purposes. It was only through the coming together of the partners that real transformation of the lives of the participants was achieved through learning valuable business skills, coaching and mentoring. University-industry partnerships are a useful vehicle of setting up sustainable business incubation centres.

Estimation of Non-Gaussian Probability Density by Dynamic Bayesian Networks

  • Cho, Hyun-C.;Fadali, Sami M.;Lee, Kwon-S.
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
    • /
    • 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
    • /
    • pp.408-413
    • /
    • 2005
  • A new methodology for discrete non-Gaussian probability density estimation is investigated in this paper based on a dynamic Bayesian network (DBN) and kernel functions. The estimator consists of a DBN in which the transition distribution is represented with kernel functions. The estimator parameters are determined through a recursive learning algorithm according to the maximum likelihood (ML) scheme. A discrete-type Poisson distribution is generated in a simulation experiment to evaluate the proposed method. In addition, an unknown probability density generated by nonlinear transformation of a Poisson random variable is simulated. Computer simulations numerically demonstrate that the method successfully estimates the unknown probability distribution function (PDF).

  • PDF

메타포를 통해 본 유아교사의 '교육과정'에 대한 실천적 지식의 한계 (Borderlines in Early Childhood Teacher's Practical Knowledge of 'Curriculum' via Metaphor Analysis)

  • 이경화
    • 한국보육지원학회지
    • /
    • 제12권4호
    • /
    • pp.131-149
    • /
    • 2016
  • Teacher's practical knowledge is potentially relevant to the teaching practice in his/her classroom. The research explored early childhood teachers' practical knowledge of 'curriculum' via conceptual metaphors. The participants (N=348) completed a prompt, "Curriculum is like A because B" and then the metaphors were analyzed according to the procedure proposed by Moser (2000). The analysis found that 8 themes (i.e. 'educational basis', 'learning opportunity', 'educational material', 'difficulty', 'change', 'pre-determination', 'discordance', and 'reconstruction') were the underlying conceptions signified in those metaphors. The implications regarding early childhood teachers' practical knowledge were discussed on the perspective of post-modern curriculum. Moreover, it recommended the practical knowledge based approach for early childhood teacher education, and transformation of current policy for program evaluation relevant to curriculum conceptualization.