본 연구의 목적은 u-Learning 학습매체인 IT 기기와 웹 기반의 e-Learning 교육을 서로 호환할 수 있는 IT 직업교육과정을 개발하기 위해 청각장애인의 접근성에 대한 문제점과 개선 방안, 그리고 u-Learning 기반 차세대 IT 학습 매체로서의 교육적 활용 가능성에 대한 기초자료를 제공하는데 그 목적이 있다. 이 연구를 수행하기 위해서 장애인 기관협회의 수화통역사 사전교육을 통하여 경북·대구광역시에 거주하는 100명의 청각장애인을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 이 연구를 통해 나타난 결론은 다음과 같다. 첫째, 오프라인 컴퓨터 교육과 웹 기반의 e-Learning 교육에 대한 청각장애인에게 고려되어야 할 요소로는 청각장애인들을 위한 수화 동영상 및 자막 서비스를 제공해 주지 않는 점과 더불어 강의내용에 대한 청각장애인의 의미파악에 어려움으로 인해 학습효과가 낮아 수화통역이 가능한 교수와 꾸준한 상호협력 및 멘토링이 필요하며, 또한 자막의 크기와 색상 및 배치, 수화동영상의 크기와 배치 등의 청각장애인을 위한 사용자환경 설정 및 강의 내용과 자막서비스를 동시에 텍스트를 제공이 중요한 것으로 나타났다. 둘째, u-Learning 학습매체인 IT 기기와 웹 기반의 e-Learning 교육을 서로 호환할 수 있는 IT 직업교육과정 개설 시 수업참여 여부가 74%로 나타나 청각장애인에게 높은 기대감을 보여 IT 직업교육과정 개발이 필요한 것으로 나타났다. 셋째, IT 직업교육과정을 수강하기 위한 선호하는 IT 기기로는 태블릿 PC가 가장 높았으며, IT직업 교육과정의 개설과목으로 IT 관련 자격증 과목개설을 가장 많이 선호하여 취업을 연계하기 위해서 컴퓨터 중급부터 고급과정까지 체계적으로 습득할 수 있는 IT 직업교육과정의 다양한 콘텐츠가 필요할 것이다.
스마트러닝(Smart Learning)이 교육계 및 산업계에 급속하게 확산되고 있다. 그 중에서도 주목해야 할 영역은 대학의 스마트러닝과 스마트캠퍼스이다. 그것은 대학이 고등교육 분야중 가장 상위의 위치를 차지하고 있고, 최근에는 평생교육을 위한 핵심 역할도 수행하고 있어 파급효과가 가장 크기 때문이다. 그러나 실질적인 교육 효과 증대로 이어지기 위한 스마트형 교육모델의 도입 및 실현은 요원하다. 이에 본 연구에서는 대한의 스마트러닝 도입을 위한 구현 요인에 대해 탐색하고, 교육 패러다임의 변화를 이끌 수 있는 스마트 캠퍼스 구현 모델을 제시하고자 한다.
본 연구의 목적은, U-net 딥러닝 모델을 이용하여 CT 영상에서의 노이즈 감소 효과를 다양한 하이퍼 파라미터를 적용하여 평가하였다. 노이즈가 포함된 입력 영상 생성을 위하여 Gaussian 노이즈를 적용하였고, 총 1300장의 CT 영상에서 train, validation, test 셋의 비율을 8:1:1로 유지하여 U-net 모델을 적용하여 학습하였다. 연구에서 적용된 하이퍼파라미터는 최적화 함수 Adagrad, Adam, AdamW와 학습횟수 10회, 50회, 100회와 학습률 0.01, 0.001, 0.0001을 적용하였으며, 최대 신호 대 잡음비와 영상의 변동계수 값을 계산하여 정량적으로 분석하였다. 결과적으로 U-net 딥러닝 모델을 적용한 노이즈 감소는 영상의 질을 향상시킬 수 있으며 노이즈 감소 측면에서 유용성을 입증하였다.
The purpose of this study was to extract an u-PBL support system core value and design strategy based upon field experience learning. To accomplish this the study, first of all, analyzed the core values, design strategy which was selected after needs analysis and literature review of theories and cases regarding the PBL, e-PBL, blended-PBL, Field experience learning based on ubiquitous environment, and learning model based on ubiquitous technology. This study identified the three core values as; systemic support for instructional activity, just in time support for instructional activity and support for interaction facilitation. As further research areas, it might be useful to develop u-PBL instructional support system based upon the model designed from this study. Also, research concerning the verification of the model based upon implementation of the program case might be necessary.
This study examined the science learning environments experienced by Korean and U.S. preservice elementary science teachers during their 3-week clinical experience. Observational experiences of 97 Korean and 112 U.S preservice teachers were surveyed with an instrument that we developed for the study. Follow-up interviews provided a clearer picture of what preservice teachers observed and experienced in science classrooms during their clinical experiences. Korean preservice teachers experienced a variety of science teaching environments, whereas the U.S. preservice teachers reported limited opportunities to observe science teaching and learning in terms of 6 identified facets that we posed. Along with our interpretation of the contrast in findings, some of the challenges are discussed in providing preservice teachers with opportunities to observe, experience, and teach in effective science learning environments during the clinical experience.
본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 기반의 u-Learning 시스템 모델을 제시하고자 한다. 최근 다양한 공간에서 생성된 방대한 양의 교육 자료를 사용자들에게 보다 질 높은 교육 시스템으로 사용자들에게 제공하기 위해 클라우드 컴퓨팅 기술의 적용이 필요하다. 기존의 u-Learning 시스템은 One-Way 방식으로 자료 제공자와 사용자 사이에 신뢰성의 문제가 대두되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 One-Way 방식의 일방적인 자료 전송이 아닌 One-Way-Reply 방식을 이용하여 사용자와 공급자간의 커뮤니케이션 과정을 보다 신뢰도 높은 정보를 제공할 수 있는 u-Learning시스템을 제안하였다.
Along with development of the Internet, education is achieved on-line actively. Therefore, interest about computer aided learning is growing. By a lot of advantages such as expense and time-saving side, this type of learning is widening area gradually. In this paper we discuss some of the learning technology, such as e-learning, m-learning, and u-learning.
현재 우리 사회는 정보통신 기술과 네트워크의 발달로 다양한 서비스를 장소나 시간에 구애받지 않고 이용할 수 있는 유비쿼터스 시대로 나아가고 있다. 이러한 기술의 발전은 교육환경에도 큰 영향을 미치게 되었다. 그 결과 학습자가 언제 어디서든 원하는 학습 콘텐츠를 이용할 수 있는 e-러닝 개념이 제안되었고, e-러닝 환경을 고려한 다양한 학습 콘텐츠 저작도구들이 개발되었다. LAMS는 이러한 저작도구들 중 하나로써 국내외로 많이 사용되어지고 있다. 하지만 기존의 저작도구들은 대부분 PC 환경만을 고려하고 있어, 앞으로 더욱 다양한 유형의 유비쿼터스 기기들에서 활용되기에 적합하지 않다. 본 논문에서는 기존의 e-러닝 환경에 유비쿼터스 개념을 더욱 향상시킨 u-러닝 환경에서의 콘텐츠 저작 시스템을 제안한다. 이를 통해 사용자의 콘텐츠 제작효율을 높이고, 다양한 유비쿼터스 기기들을 지원한다.
In this paper, we propose a fuzzy iterative learning controller(FILC). It can control fully unknown dynamic plants through iterative learning. To design learning controllers based on the steepest descent method, it is one of the difficult problems to identify the change of plant output with respect to the change of control input(.part.e/.part.u). To solve this problem, we propose a method as follows: first, calculate .part.e/.part.u using a similarity measure and information in consecutive time steps, then adjust the fuzzy logic controller(FLC) using the sign of .part.e/.part..u. As learning process is iterated, the value of .part.e/.part.u is reinforced. Proposed FILC has the simple architecture compared with previous other controllers. Computer simulations for an inverted pendulum system were conducted to verify the performance of the proposed FILC.
u-learning은 학습자들의 개별화 욕구에 따라 다양한 학습이 가능하며 학습자의 수준 정보나 주변의 상황 정보를 결합하여 학습자에게 필요한 학습상황과 내용을 추정하고, 최적의 학습 환경 및 학습 콘텐츠를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 기존의 e-learning과 m-learning의 특징을 추출하여 유비쿼터스 교육에 적합한 환경을 분석하여 u-learning을 효율적으로 지원하기 위한 에이전트를 식별 설계하고 학습자로 하여금 최상의 학습 콘텐츠를 제공 받을 수 있도록 퍼지 기반 지능형 에이전트 시스템을 설계 구현한다. 또한 학습의 효율성을 향상시키기 위한 개념으로 이들 모바일 지능 에이전트 시스템 통합하여 응용 예를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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