PURPOSES : In this study, the existence of an optimal pattern among transition methods applied during changes in traffic signal timing was investigated. We aimed to develop this pattern into an artificial intelligence reinforcement-learning model to assess its effectiveness METHODS : By developing various traffic signal transition scenarios and considering 19 different traffic signal transition situations that can be applied to these scenarios, a simulation analysis was performed to identify patterns through statistical analysis. Subsequently, a reinforcement-learning model was developed to select an optimal transition time model suitable for various traffic conditions. This model was then tested by simulating a virtual experimental center environment and conducting performance comparison evaluations on a daily basis. RESULTS : The results indicated that when the change in the traffic signal cycle length was less than 50% in the negative direction, the subtraction method was efficient. In cases where the transition was less than 15% in the positive direction, the proposed center method for traffic signal transition was found to be advantageous. By applying the proposed optimal transition model selection, we observed that the transition time decreased by approximately 70%. CONCLUSIONS : The findings of this study provide guidance for the next level of traffic signal transitions. The importance of traffic signal transition will increase in future AI-based traffic signal control methods, requiring ongoing research in this field.

STEM(Science, Technology, Engineering, and Mathematics) 분야의 교육은 이 론적 지식뿐만 아니라 실용적 기술과 혁신적 사고를 필요로 하는 현장 환경에 대비하여 학습자들을 준비시켜야 한다. 이를 위한 방법 중 하나 로 교육을 통해 습득한 지식과 기술을 다른 맥락으로 적용하는 학습전이 가 강조된다. 이에 본 연구는 능동적 학습 참여, 고차원적 사고, 실무 능 력을 배양할 수 있는 플립러닝 교수법을 활용하여 다차원 학습자 수업참 여가 학습전이에 미치는 인과관계에서 지식공유태도와 학습자 효능감의 효과에 대한 메커니즘을 살펴보고자 하였다. K대학 응용화학과 학생을 대상으로 한 연구결과는 첫째, 정서적, 행동적 참여는 학습전이에 정(+) 의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 행동적 수업참여와 학습전이 간의 관계에서 지식공유태도가 부분매개를 하는 것으로 나타났다. 마지 막으로 학습자 효능감은 인지와 정서적 수업참여와 학습전이 간의 관계 에 대해 조절효과를 보였다. 이러한 연구결과를 통해 학습자 수업참여는 지식공유태도를 통해 학습전이가 되는 것으로 알 수 있으며, 학습자 효 능감이 학습자 수업참여와 학습전이 간의 관계를 조절한다는 것을 알 수 있다.

In this study, the magnetocaloric effect and transition temperature of bulk metallic glass, an amorphous material, were predicted through machine learning based on the composition features. From the Python module ‘Matminer’, 174 compositional features were obtained, and prediction performance was compared while reducing the composition features to prevent overfitting. After optimization using RandomForest, an ensemble model, changes in prediction performance were analyzed according to the number of compositional features. The R2 score was used as a performance metric in the regression prediction, and the best prediction performance was found using only 90 features predicting transition temperature, and 20 features predicting magnetocaloric effects. The most important feature when predicting magnetocaloric effects was the ‘Fe’ compositional ratio. The feature importance method provided by ‘scikit-learn’ was applied to sort compositional features. The feature importance method was found to be appropriate by comparing the prediction performance of the Fe-contained dataset with the full dataset.

철도교량의 설계는 장기간에 걸쳐 수행되고 대규모의 부지를 대상으로 하기 때문에 다양한 환경적인 요인과 불확실성을 동반하게 된다. 이러한 연유로 초기 설계단계에서 충분히 검토하였더라도 설계변경이 종종 발생하고 있다. 특히 철도교량과 같은 대규모 시설 물의 설계변경은 많은 시간과 인력을 소모하며, 매번 모든 절차를 반복하는 것은 매우 비효율적이다. 본 연구에서는 딥러닝 알고리즘 중 전이학습을 통해 설계변경 전의 학습 결과를 활용하여 설계변경 후의 학습의 효율성을 향상시킬 수 있는 기법을 제안하였다. 분석 을 위해 기개발한 철도교량 딥러닝 기반 예측 시스템을 활용하여 시나리오들을 작성하고 데이터베이스를 구축하였다. 제안된 기법은 설계변경 전 기존 도메인에서 학습에 사용한 8,000개의 학습데이터 대비 새로운 도메인에서 1,000개의 데이터만을 학습하여 유사한 정확도를 나타내었고 보다 빠른 수렴속도를 가지는 것을 확인하였다.

본 연구의 목적은 딥러닝의 전이학습 모델을 이용하여 항공사진과 토지이용현황도 간의 비교를 통해 토지이용현황의 변화를 탐지하는 방안을 마련하는 데 있다. 이러한 목적을 위해 딥러닝의 이미지 예측모델과 라스터와 벡터 자료를 비교하는 공간분석 기능을 이용하였다. 학습모델 구축을 통해 토지이용현황도의 상업지, 농지, 임지 및 수계에 대한 예측결과를 이용하여 토지이용의 변화를 탐지하는 방안을 제시하였다. 이러한 분석 방안은 라스터 형태의 최신 정보와 벡터 형태의 기존 자료와의 비교를 통해서 자료의 변화를 확인하는 방안으로 활용이 가능하다.

Recently, transfer learning techniques with a base convolutional neural network (CNN) model have widely gained acceptance in early detection and classification of crop diseases to increase agricultural productivity with reducing disease spread. The transfer learning techniques based classifiers generally achieve over 90% of classification accuracy for crop diseases using dataset of crop leaf images (e.g., PlantVillage dataset), but they have ability to classify only the pre-trained diseases. This paper provides with an evaluation scheme on selecting an effective base CNN model for crop disease transfer learning with regard to the accuracy of trained target crops as well as of untrained target crops. First, we present transfer learning models called CDC (crop disease classification) architecture including widely used base (pre-trained) CNN models. We evaluate each performance of seven base CNN models for four untrained crops. The results of performance evaluation show that the DenseNet201 is one of the best base CNN models.

선박 기관실은 기술의 발전으로 인해 자동화 시스템이 향상되었지만, 해상에서는 바람, 파도, 진동, 기기 노후화 등의 다양한 변수가 많아 자동화 시스템에서 계측되지 않는 풀림, 절단, 누유, 누수 등이 발생하므로 기관사는 주기적으로 순찰을 한다. 순찰 시에는 1명의 기관사만 순찰하는 경우도 있으며, 이는 고온고압 및 회전기기가 운전 중인 기관실에서 많은 위험요소를 가지고 있다. 기관사가 순찰 시에는 오감을 활용하며, 특히 시각에 의존한다. 본 논문에서는 로봇이 기관실을 순찰하며 기기의 특이사항을 검출하고 알려주는 기관실 순찰 로봇을 구현하기 위한 선행연구로서 선박 기관실 기기의 이미지를 합성곱 신경망을 이용하여 분류하였다. 선박 기관실의 이미지 데이터 셋을 구성한 후 사전 훈련된 합성곱 신경망 모델로 학습하였다. 학습한 모델의 분류 성능은 높은 재현율을 보였으며, 클래스 활성화 맵으로 이미지를 시각화 하였다. 데이터의 양이 제한적이어서 일반화할 수는 없지만, 각 선박의 데이터를 전이 학습으로 학습시키면 적은 시간과 비용으로 각 선박의 특성에 맞는 모델을 구축할 수 있을 것으로 사료된다.

Purpose: This study seeks to confirm the relationship between learning self-efficacy, learning satisfaction, and transfer motivation among nursing students who complete the integrated simulation practice class. Method: The data for the study were collected through self-report questionnaires administered to 4th year students and were analyzed using the SPSS 18.0 program. Results: The findings show that learning self-efficacy is 6.03±.69 (7 points), learning satisfaction is 4.23±.57 (5 points), and transfer motivation is 5.70±.90 (7 points). The transfer motivation has a positive correlation with both learning self-efficacy and learning satisfaction and learning self-efficacy has a positive correlation with learning satisfaction. The factors influencing the transfer motivation of nursing students are learning self-efficacy (β=.87, p<.001) and learning satisfaction (β=.24, p=.028), which together account for 61.9% of the transfer motivation. Conclusion: The results demonstrate that to enhance the transfer motivation for nursing students, it is necessary to develop a program and curriculum for increasing learning self-efficacy and learning satisfaction.

이 연구는 법무부에서 시행하는 직업훈련 과정에 참여하는 수형자들을 대상으로 학습전이에 영향을 주는 요인이 무엇이며, 각각의 요인이 이에 미치는 직접적인 효과뿐만 아니라, 전이 요인간의 관계를 규명하고자 하였다. 그리하여 실제 교정시설에 직업훈련교육을 받고 있는 수형자를 연구대상으로 선정하고 설문조사를 실시한 결과는 다음과 같다. 첫째, 기술통계 분석결과 5점 척도의 중간 값인 3을 넘어서 수형자 직업훈련의 성과를 이루고 있다고 할 수 있다. 그리고 모든 변인에서 측정된 결과 값이 중간 값 이상으로서 수형자 직업훈련의 타당성과 책무성도 이루고 있다고 볼 수 있다. 둘째, 조직적 지원과 교육만족도가 중요한 변인으로 밝혀졌고, 본인들의 학습동기나 만족도와 같은 내생변인을 통하여 효과를 발생하는 것으로도 나타났다. 즉, 수형자들이 출소 후 배운 내용을 현업에 적용하기 위해서는 기관의 지원이 크게 작용하는 것으로 나타났다. 마지막으로 전이설계가 실제 현업과 유사한 학습 환경을 구성하여 훈련에서 습득한 내용 등을 활용하게 하고 전이를 촉진한다고 할 수 있다. 따라서 전이설계가 높을 때 학습전이가 잘 나타나는 것으로 결론지을 수 있다.

In order to promote social responsibility, a company reads to engage in various activities to increase their competitiveness to ensure stable and continuous development. One of the activities is to input human/material resources in order to draw and develop the core abilities of member for the productivity improvement of the company. This study is concerned with capability improvement of members in relation to core company performance, the focus of the study is to identify how education training in a company may contribute to team performance by leaning transfer through empirical study. As a result of this study, it was found that the personality of members, as well as the training programs, within the company can be a significant factor for improving productivity and performance of the company. In addition, team members noted that learning transfer take place when effectively lead through the leadership of a boss and identified that this leadership ultimately has a significant effect on team performance.

본 연구는 시간압력이 주어진 상황에서 개인의 고유한 인지특성인 인지양식과 과제의 난이도에 따른 학습맥락이 시각변별과제의 기술습득과 전이에 어떠한 영향을 주는지 알아보고자 하였다. 자극은 다각형 비교과제를 이용하였으며, 실험은 스크린 세션, 훈련 세션 그리고 전이 세션으로 구성되었다. 스크린 세션에서는 참가자를 인지양식(분석적-전체적)에 따라 구분하였으며, 훈련 세션에서는 학습맥락의 구분을 위해 과제의 난이도를 어려운 조건과 쉬운 조건으로 나누었다. 전이 세션에서는 모든 피험자가 새로운 난이도의 다각형을 비교하였다. 훈련 세션과 전이 세션에서는 시간압력의 효과를 보기 위해, 1.5초가 지나면 자극이 사라지게 하였다. 전 세션에 걸쳐 정확도와 반응시간을 측정하였다 실험결과, 분석적 처리자는 훈련 세션 동안 전체적 처리자와 같은 수준의 빠른 반응을 보이나, 훈련이 지속될수록 반응시간의 기울기가 증가하였다. 이러한 결과는 분석적 처리자가 자극의 세부특징들을 일 대 일로 비교하는 원래의 처리스타일로 회귀했음을 의미한다. 반면, 분석적 처리를 유도하는 어려운 학습맥락에서 훈련한 전체적 처리자의 경우, 전이 세션의 초기블록에서 반응시간의 증가를 보였다. 이것은 전체적 처리자가 어려운 학습맥락에 의해 분석적 전략을 개발했다는 것을 의미한다. 이러한 결과들을 통해 시간압력 상황에서도 개인의 인지양식의 차이가 인지전략의 개발 및 기술습득에 영향을 미치는 것을 확인할 수 있다.

This study amid to examine how the translative mode of native language make an effect on Chinese Learners when studying Korean language, expecially on the second person. Due to the culture's difference, it is one of the most difficult part to use the second person expression exactly. so two forms of mistakes were pointed out, which is addition, substitution and form error. Also, based on this, some suggestions were given to improve the ability of Chinese learners on using the second person expression.

본 연구의 목적은 사이버가정학습에서 배운 내용을 학교 현장에서 활용하고 있는 정도를 의미하는 학습 전이에 영향을 미치는 요인을 분석하는데 있었다. 본 연구의 목적을 달성하기 위하여 D시에 소재한 7개 초등학교 4, 5, 6학년 795명을 대상으로 연구 취지와 실시 방법을 사전에 설명한 후 학습자 배경 변인, 학습자 내적 특성, 교육내용 및 설계, 학습 수행 환경, 학습 전이 등의 관련 검사를 실시하여 786부를 회수하여 불성실한 설문지 6부를 제외한 780명을 대상으로 분석하였다. 연구 결과, 사이버가정학습에서 학습자 내적 특성, 교육 내용 및 설계, 튜터 지원, 사이버가정학습 수행 환경, 학습만족도가 학습 전이에 미치는 영향은 통계적으로 유의미한 것으로 나타났다. 이러한 결과를 토대로 사이버가정학습에서 학습 전이를 높일 수 있는 구체적인 방안을 결론으로 제시하면 다음과 같다. 첫째, 학습자의 성적 향상에 대한 기대와 사이버가정학습을 학습할 수 있는 준비 자세 등 학습자 내적 특성을 사전에 잘 갖출 수 있도록 다양한 형태의 학습동기 유발 전략을 제공해 주어야 한다. 둘째, 사이버가정학습에서 학습자가 효과적으로 학습하도록 지원하는 튜터의 역할과 사이버 상에서 안정적으로 학습할 수 있는 시스템 환경이 중요하므로 무엇보다도 효율적으로 사이버가정학습을 수행할 수 있는 환경을 구축해 주어야 한다. 셋째, 학교 수업과 연계된 교육 내용을 구성하는 것은 물론, 학습 내용에 대한 구체적인 피드백을 제공하는 사이버가정학습 설계해야 한다.

Kernodle과 Carlton(1992)은 다자유도 동작의 학습에서 동영상 피드백(VF)의 효율을 최대화하기 위해 전이적 정보(TI)와 같이 결합하여 사용되어야 한다고 주장하였다. 그러나 그들의 연구에서 발견된 TI+VF의 학습효과는 동영상 피드백과는 관계없이 전이적 정보에 의한 효과였다고 주장될 수 있었다. 본 연구는 동영상 피드백의 유용성과 학습효율을 조사하기 위해 TI+VF 조건의 학습효과가 무엇으로 기인하였는지 검증하였다. 36명의 피험자들은 왼손으로 공 던지기를 하루 75회씩 2일간 연습하였다. 연습 동안 3회 시행마다 제공된 피드백의 유형에 따라 피험자들은 세 집단에 무작위로 배치되었다, (1)KR, (2)TI, 그리고 (3)TI+VF. 연습단계 24시간 후 실시된 파지검사 결과, 동작 폼의 경우 TI+VF 집단은 가장 우수한 학습효과를 나타냈다. TI 집단 또한 KR 집단보다 더 우수한 학습효과를 나타냈다. 수행결과를 나타내는 던진 거리의 경우 TI+VF 집단은 TI와 KR 집단보다 더 우수한 파지수행을 나타냈지만 그 차이는 유의함에 미치지 못했다. 이 결과는 전이적 정보가 다자유도 동작의 학습을 위해 효과적인 피드백 정보이지만 동영상 피드백이 보강될 때 학습효과는 유의하게 더 커진다는 것을 나타낸다. TI+VF는 동작협응과 수행결과의 학습에 각기 다른 속도로 영향을 미치는 것처럼 보인다. TI+VF의 제공은 동작협응에 대한 학습을 빠르게 향상시키는 반면, 수행결과에는 비교적 느리게 영향을 미친다.

본 연구는 연습구조의 다양성이 순차적 타이밍과제의 수행에 있어서 절대시간(absolute timing)과 상대시간(relative timing)의 학습과 전이에 어떠한 영향을 미치는 지에 대하여 규명하였다. 실험1에서는 각 하위요소가 서로 다른 시간적 구조를 갖고 있는 타이밍과제(300, 500, 200, 200, 400ms)를 사용하였다. 참가자들(n=18)은 각 2개의 그룹으로 무선배정 되었다. 집중연습그룹은 총 45시행으로 구성된 연습시기 사이에 10분의 시간간격을 두고 총 3번의 연습시기를 하루에 집중적으로 연습하였으며, 분산연습그룹은 연습시기 사이에 약 24시간의 시간간격을 두고 매일 한 연습시기씩 총 3일 동안 동일한 과제를 연습하였다. 실험결과, 상대시간의 학습에서 두 그룹은 유의한 차이를 보이지 않았지만, 손의 순서를 바꾸어 동일한 타이밍과제를 수행하게 한 전이검사에서는 분산연습그룹이 집중연습그룹보다 효과적인 전이를 보여주었다. 절대시간 측정변인의 경우 분산연습그룹이 집중연습그룹보다 더욱 우수한 절대시간의 학습과 전이를 보여주었다. 실험2에서는 타이밍과제의 복잡성을 조작하여 상대적으로 난이도를 낮추었을 때 연습방법에 따른 효율성에 어떠한 차이가 생기는지 조사하였다. 이를 위해 실험2에서는 타이밍과제를 구성하고 있는 각 하위요소의 시간적 구조가 동일한 과제(각 키 당 320msec)를 수행하게 하였다. 실험결과, 분산연습방법이 집중연습방법보다 난이도를 낮춘 단순화된 타이밍과제를 수행함에 있어서도 상대시간의 전이와 절대시간의 학습 및 전이에 있어서 더욱 효과적인 것으로 나타났다. 결론적으로 이러한 연구결과는 연습구간 사이에 다른 과제나 부가적인 연습 등이 없이 상대적으로 긴 비활동 기간을 가지는 것이 연습을 통해 학습된 타이밍 정보가 뇌에서 충분히 병합되고 공고화되는 과정을 더욱 촉진시켜 운동기술의 학습에 있어서 긍정적인 효과를 준다는 기억공고화(memory consolidation) 가설과 맥락을 같이 한다.