Earticle

본 연구는 청소년을 대상으로 자기주도학습 프로그램이 자기관리, 학습 방법개선, 결과이미지에 미치는 영향을 분석함으로써 자기주도학습 프로그 램을 통한 학습의 효율성을 학교 교육현장에서 적용하고 활용함으로 자기 주도학습 프로그램을 발전시키고 활성화하는데 기초를 제공하고자 한다. 연구방법으로는 문헌연구와 설문조사를 병행하였으며, 설문조사는 인천시 에 소재하고 있는 중학교 4개교 학생들이 자기주도학습 프로그램에 참여한 실험집단 총 126명과 통제집단 총 122명을 대상으로 자료를 분석하여 실시 하였다. 본 연구에서는 자기주도학습의 프로그램에 참여하는 학생들의 자 기주도학습 프로그램을 통한 학습자의 자기관리, 학습방법개선, 결과이미 지와 학습의 효율성을 측정하기 위하여 본 연구자가 개발한 자기주도학습 의 프로그램과 학습의 효율성에 대한 검사 척도를 사용하였다. 분석결과, 자기주도학습의 하위요인인 공부이유, 교과서, 복습, 읽기능력학습과 학습 의 효율성의 하위요인인 자기관리전략, 학습방법개선전략, 결과이미지전략 의 통제집단과 실험집단의 사전동질성이 성립되는 것으로 나타났다. 학습 의 결과이미지전략의 공분산 분석, 학습의 효율성의 하위요인인 학습의 결 과이미지전략이 통계적으로 집단간의 차이가 있는 것으로 나타났다. 본 연 구결과를 통해 자기주도학습의 프로그램을 학교교육현장에서 뿐만 아니라 자율학습 활동에서도 학습의 전략적인 학습방법을 활용 및 적용하여 학습 을 효율적으로 할 필요성이 있음을 알 수 있다. 학습자의 자기관리에 대한 결과이미지가 구체적일수록 학습의 효율성이 높으며, 학습방법개선을 통한 미래의 성공적인 결과이미지를 구체화 및 시각화할수록 학습의 효율성이 높다.

This research led learning program targeted towards the youth of self improvement, self management, learning how to analyze the impact on the resulting image by self learning program, which led to the effectiveness of the school education through learning and applied at the scene led to further use the self study program and provides the Foundation the enable. Research methods in parallel with the literature research and surveys, survey of Incheon, in junior high school students in self-directed learning 4 to participate in the program, a total of 126 people in control and experimental groups, for a total of 122 people targeted materials analysis group conducted by. In this study, to participate in the program of learning led his students self- directed learning program to improve the learner's self management, learning methods, the resulting image and learning to measure the effectiveness of this learning program of learning led researchers have developed a self checking for a measure of efficiency. Self-directed learning of factor analysis results, why study learning and reading skills, learning, textbooks, review of the efficiency of the ways to improve self management strategies, learning strategies, factor, the resulting image strategy of control groups and constitute a collective experiment showed that the dictionary of coherence. Learning is the result of the efficiency of the learning strategy of Covariance analysis of image, the resulting image strategy of learning of factor groups, statistically, it was confirmed the difference of. These findings led to the program of learning through self education in the field, as well as self-study learning activities and learning how to take advantage of strategic learning by applying, you will see that the need to efficiently. The resulting image in the learner's self management and the effectiveness of learning, learning how to embodiment improvements in the future, the more successful the result image refinement and visualize the efficiency of learning.

In B5G heterogeneous cellular networks, a rapid increase in the number of small cell base stations (SBSs) to support a massive number of devices tends to waste a considerable amount of energy. Therefore, intelligent management of SBSs’ power consumption is one of the most important research issues. We herein propose quasi-distributed Q-learning-based cell breathing (QD-QCB) considering full and partial SBS collaborations for maximizing network energy efficiency. Also, the concept of an aggregated active SBS set based on regional user distributions is proposed for computing- and energy-efficient operation. Through intensive simulations, we show that the proposed QD-QCB algorithm can achieve optimal energy efficiency, and improve the network energy efficiency significantly compared with conventional algorithms such as no transmit power control, random cell breathing, and greedy cell breathing algorithms.

본 논문은 오늘날의 외국어 학습환경의 변화에 따른 학습환경 개선 방안에 대한 실효성 있는 학습 시스템의 개발에 중점을 두고 있다. 현대 사회가 제공하는 다양한 외국어학습정보들 중에서 학습자 개인에게 특화된 학습정보 와 콘텐츠만을 검색 및 추출하여 사용자 맞춤형 정보의 제공으로 학습 효율성을 증가시키는 효과를 가져 올 수 있다. 제안 시스템은 클라우드 기반의 빅데이터를 활용하여 사용자 맞춤형 학습정보를 제공하여 외국어 학습자에게 제공 되는 정보의 활용성을 증대하는데 그 목적이 있다. 제안 시스템은 온라인과 오프라인 상의 다양한 학습정보 및 콘텐 츠를 수집하여 클라우드에 저장하여 시공간적인 제약사항을 최소화하고 사용자의 개인정보, 수준, 관심사 등을 파악 하여 사용자의 요구사항에 적합한 정보만을 추출하여 최적의 학습정보를 제공한다. 그 결과 사용자는 학습정보검색 에 필요한 시간을 단축시킬 수 있고 수준에 맞는 학습정보만을 제공받음으로 인해서 학습의 효율성이 증가할 수 있을 것이다.

This paper discusses the possibility of enhancing the efficiency in Second Language Learning with the help of an educational information and content search system that utilizes a Cloud system based Big Data. The proposed system plays a role in tracing the exact information that user request considering the interest, level, and aptitude of each individual. Also, the system screen outs unnecessary learning materials if they do not correspond to the user level which in result is one of the key factor in the proposed system. Since it requires multiple steps of verification in providing the extracted results finding out a way to reduce the steps to shorten the time of process.

본 연구는 AI 기반 교육 플랫폼을 활용하는 학습자를 대상으로, 자기결정성 학습동기가 학습효율성에 미치는 영향을 분석하고, 이 과정에서 메타인지와 자기주 도적 학습능력이 매개 역할을 수행하는 지를 실증적으로 검토하였다. 분석 결과, 자기결정성 학습동기의 하위 요인인 동일시 조절과 내재적 동기는 모두 메타인지 와 자기주도적 학습능력 향상에 유의한 정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히 내재적 동기는 학습의 계획, 실행, 평가 전반에 걸쳐 학습자의 능동적 참여와 지 속적인 성장을 촉진하는 핵심 요인으로 작용하였다. 또한 동일시 조절과 내재적 동기는 학습효율성을 높이는 데도 유의한 영향을 미쳤으며, 이는 자율성과 의미를 기반으로 한 학습동기가 결과적으로 학습성과를 향상시킨다는 점을 시사한다. 메타인지의 매개효과 분석에서는, 자기결정성 학습동기가 높은 학습자일수록 자신 의 학습 전략과 과정을 점검하고 조정하는 능력이 향상되며, 이는 결과적으로 학습효율성의 증대로 이어지는 것으로 나타났다. 또한 자기주도적 학습능력 역시 유 의미한 매개 효과를 가지는 것으로 나타났다. 자기결정성 학습동기가 높을수록 학습자의 자기주도성이 강화되며, 이로 인해 학습효율성 또한 간접적으로 증대되는 구조가 확인되었다. 이는 학습자가 학습 과정을 스스로 조절하고 주도적으로 참여할 때 학습 효과가 극대화될 수 있음을 보여준다. 본 연구 결과는 학습자의 자기 주도적 학습 태도를 함양하고 자율적이며 몰입도 높은 학습 환경을 조성하기 위해, AI 교육 플랫폼 설계 시 학습 목표 설정 지원, 피드백 제공, 자기 점검 도구 등의 기능을 포함하는 것이 중요하다는 시사점을 제시한다.

This study empirically examined how self-determined learning motivation influences learning efficiency among learners using AI-based educational platforms, and whether metacognition and self-directed learning ability mediate this relationship. The analysis revealed that two subcomponents of self-determined motivation identified regulation and intrinsic motivation both had significant positive effects on enhancing metacognition and self-directed learning ability. In particular, intrinsic motivation was found to be a key factor in promoting learners' active engagement and continuous growth across the planning, execution, and evaluation phases of learning. Additionally, both identified regulation and intrinsic motivation significantly contributed to improving learning efficiency, suggesting that motivation grounded in autonomy and meaningfulness ultimately enhances learning outcomes. Mediation analysis showed that learners with higher levels of self-determined motivation developed stronger abilities to monitor and adjust their learning strategies and processes, which in turn led to increased learning efficiency. Self-directed learning ability also demonstrated a significant mediating effect. Learners with higher self-determined motivation exhibited greater self-direction, which indirectly contributed to enhanced learning efficiency. These findings highlight that learning becomes more effective when learners take control of and actively participate in their learning processes.The results suggest that in order to foster learners’ self-directed learning attitudes and to create a more autonomous and immersive learning environment, AI educational platforms should be designed to include features such as goal-setting support, feedback provision, and self-assessment tools.

모든 학습에서 시간은 매우 중요한 자원이다. 수학학습에서는 더욱 더 그러하다. 본 논문에서는 수학학습에서 시간이 어떻게 사용되며 이와 관련된 수학학습과의 관계를 조사 분석하였다. 학습자에게 주어지는 학습 시간은 귀중하고 가치 있게 또한 의미 있는 시간을 영위하도록 학부모나 교사들은 배려해야만 한다. 학습자는 학습의 진정한 주체가 되어 자율적이고 연속적이며 끊임없는 진정한 수행이 되도록 노력해야 한다. 누구에게나 물리적 시간은 같지만 어떻게 보내느냐에 따라서 그 질 및 가치는 매우 다르기 때문이다. 이러한 맥락에서 본 논문이 수학학습의 질을 높이는데 기여하는데 그 의의를 두고자 한다.

It is useless to say that time is precious and important. So it does when we emphasize the importance of studying the quality and efficiency of time in learning, especially in the learning of Mathematics. In this respect, this study aims to examine the overall structure of time application in the learning of Mathematics, understanding the state and problems of Mathematics education in respect of time application, and finally seeking to find the solutions for the problems. As a first step, the items below were examined for the solutions: First, the eight viewpoints of time in Mathematics education was examined and the meaning of each viewpoint was analysed. Second, the variables resulting from teachers was examined. The preconditions for mathematics education, the attitude towards Mathematics classes, viewpoints of mathematics, the forms of self-expression, the way of utterance can be considered as the variables mentioned above. Third, the variables resulting from students was examined. Learning attitude, specific activity(both meaningful and meaningless), practical uses of teaching tools, game activities, the ways of communication and problem solving can be examined as well. In conclusion, it needs to be stressed that Mathematics class should be the meaningful time for learners, parents, and teachers. The class should guarantee the satisfaction of the learners. In other words, even if physical time is applied the same to everyone, it may differ in degree of quality and value of time application according to the way one spends the time.

본 연구는 학교부적응 아동을 대상으로 인간중심치료를 적용한 집단미술치료 프로그램이 학교적응력과 학교학습동기, 자기효능감에 미치는 효과와 학교생활그림의 변화를 살펴보고자 한 것이다. 연구의 진행은 2008년 1월부터 10월에 걸쳐 인간중심미술치료 프로그램연구, 대상자 구상, 대상자 선정, 관찰자 훈련, 사전검사, 인간중심미술치료 실시 및 적용,사후검사, 추후검사, 자료처리의 순으로 이루어졌다. 연구의 대상은 초등학교 5학년 230명아동들에게 김용래(2000)의 학교적응척도 검사를 실시하여 학교부적응에 해당되는 아동30명을 선정하고, 실험집단과 통제집단에 각 15명씩 무작위로 배치하여 구성하였다. 실험집단은 주 1회 70분씩 총 14회기의 인간중심미술치료 프로그램을 실시하였고, 나머지 통 제집단은 아무런 처치 없이 학교생활만 하게 하였다. 연구결과는 인간중심 미술치료 프로그램이 학교생활에 부적응을 보이는 아동들에게 학교적응력과 학교학습동기, 자기효능감을 향상시켰고, 학교생활그림의 긍정적인 변화에 영향을 주었음을 알 수 있었다.

This research was conducted to observe the changes of kinetic school drawing and the effects of the application of person-centered art therapy to maladjusted elementary school children on school adaptation, learning motivation, and self-efficiency. The subjects of the research were 230 elementary school children in the 5th grade in J province. The measure of school adaptation of Kim Yongnae(2000) was used in this research. The thirty maladjusted school children were divided into the experiment group and the control group, 15 respectively. In the experiment group, person-centered art therapy was conducted 14 times, 70 minutes once a week, while the students in the other group only led normal school lives without any steps. These results show that person-centered art therapy has important effects on school adaptabilities, learning motivation, self-efficiency, and kinetic school drawing of maladjusted elementary school students.

최근 CO2 지중저장이 탄소중립 달성을 위한 기술 중 하나로 부상하고 있다. 대상 저장소 중 고갈 가스전은 무결성과 안정성이 높아 저장에 용이하나 고갈 가스전에서 잔류 및 용해 포획을 통한 저장안정성 및 효율 분석 연구는 전무하다. 이 연구에서는 고갈 가스전에 대한 주입 시뮬레이션을 통해CO2 저장안정성 및 효율에 영향을 미치는 저장관련인자를 입력자료로 한 기계학습 기반의 저장효율지수 예측모델을 구축하여 신뢰성을 평가하였다. 그 결과 주입률, 최대 저류층압력, 공극률, 유체투과도, 온도의 영향을 확인하였으며, 저장효율지수 예측 시 랜덤 포레스트, 서포트 벡터머신, 익스트림 그래디언트 부스팅, 합성곱 신경망의 적용성을 검토하였다. 이는 향후 현장 고갈 가스전 정보를 기반으로 신뢰성 있는 저장효율지수 예측을 위한 사전연구로서 유의미하다고 판단된다.

Recently, CO2 geological storage has been increasingly utilized as a technical solution for achieving carbon neutrality. Depleted gas fields are particularly beneficial because of their integrity and stability. However, no analyses have been conducted regarding storage stability and efficiency through residual and solubility trapping. In this study, injection simulations on a depleted gas reservoir model were performed to identify the factors affecting CO2 storage. Machine learning models were developed and evaluated using these data to reliably predict the storage efficiency index. The results confirmed the impact of the injection rate, maximum reservoir pressure, porosity, permeability, and temperature on storage efficiency. The applicability of random forests, support vector machines, extreme gradient boosting, and convolutional neural networks for predicting the storage efficiency index was reviewed. This study provides foundational data for the reliable prediction of storage efficiency using information from depleted gas fields.

본 연구에서는 배터리 파쇄 공정 산물에 대해 영상 인식 기반 분석 기법을 적용하여, 복합 폐기물의 재활용 효율 향상을 도모하고자 하였다. YOLOv8을 기반으로 재질 인식을 위한 학습 모델을 구축하였으며, Canny edge 기반 윤곽선 검출 및 기준선 보정 기법을 통해 입자의 면적을 정량화하였다. 약 7,000개의 이미지를 학습 데이터로 활용하였으며, 데이터 증강 및 보정 알고리즘을 이용하여 mAP 0.971의높은 객체 인식 정확도를 달성하였다. 입자 면적 정보를 기반으로 단위 면적당 질량(g/mm2)을 통해 입자별 질량을 추정하였으며, 이를 통해 영상 기반 회수율 및 순도를 계산하였다. 예측값은 실험을 통해 얻은 실측값과 비교되었으며, 회수율은 모든 재질에서 95% 이상, 순도는 약 90% 수준의 정합률을 보여 영상 기반 분석의 신뢰성을 입증하였다. 영상인식 기반의 재질 인식 및 입자 특성 분석을 통한 선별 회수율 및 순도 계산에 대한 신뢰도를 확보하였다. 연구는 영상 기반 분석이 기존 장비 대비 신속하고 효율적임을 보여주며, 향후 실시간 품질모니터링 및 공정 최적화 시스템으로의 확장 가능성을 제시한다.

In this study, an image recognition-based analysis method was applied to by-products generated from the battery crushing process, aiming to improve the recycling efficiency of complex waste streams. A deep learning model for material classification was developed based on YOLOv8, and particle areas were quantified using Canny edge-based contour detection along with baseline calibration techniques. Approximately 7,000 images were utilized for training, and data augmentation and correction algorithms enabled the model to achieve a high object detection accuracy with an mAP of 0.971. Based on the quantified particle area and the calibrated mass per unit area (g/mm2), the mass of each particle was estimated. These values were used to calculate recovery and grade, and the predicted results were compared with experimentally measured data. Recovery exceeded 95% across all material types, and the correspondence rate for grade reached approximately 90%, confirming the reliability of the image-based analysis. The study demonstrates that material classification and particle property analysis based on image processing enable accurate evaluation of separation recovery and product grade. In addition, the method shows potential for rapid and efficient assessment compared to conventional equipment and can be further expanded into real-time quality monitoring and process optimization systems.

상황학습(Situated Learning)이론은 현재 새롭게 대두되고 있는 구성주의 교육 철학에 기초 한 교수․학습 이론으로, 이는 실제 상황에서 실제적인 문제를 학습자에게 제공함으로써 학습자들의 동 기유발을 높여주고 학습자에게 학습의 의미 및 목적을 분명하게 해 줄 뿐 아니라 학습 후 실제 실생활에 서의 적용능력도 높여주는 교수․학습방법이다. 그러므로 실제 기업에서 발생하는 문제를 다루는 경영 학교육에 상황학습이론이 적용될 경우 흥미도 및 학습태도 개선, 학업성취도 향상에 도움이 될 것이다. 따라서 본 연구에서는 상황학습이론을 적용한 수업설계 및 적용이 경영학 교육에 미치는 효과를 교과목 에 대한 흥미도와 학습태도, 그리고 학업성취도 측면에서 분석해 보고자 하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같이 요약할 수 있다. 첫째, 기존의 강의위주의 전통적 수업진행 방식은 수업 진도에 따라 난이도가 높아짐으로 인해 학생들의 교과목에 대한 흥미도와 학습태도에 부정적인 영향을 미쳤다. 그러나 상황학습이론에 기초하여 개발한 학습 자료를 적용하여 수업을 진행한 실험집단은 해당 교과목에 대한 흥미도와 학습태도가 실험 전과 후에 변화 없이 유지된 것으로 나타났다. 둘째, 상황학습 이론에 기초한 수업진행 방식은 기존의 강의위주의 전통적 수업진행 방식에 비해서 학생들의 학업성취 도 향상에 도움이 되는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 기업에서 실제 발생할 수 있는 상황 및 일상생활 사례의 제공, 자율적 수업 참여를 통해 서 교과목에 대한 흥미도와 태도를 학기 초 상태로 유지될 수 있도록 함으로써, 결과적으로 교과목에 대 한 흥미도와 학습태도에 긍정적인 영향을 미친 것으로 판단된다. 또한 자율적 참여와 협동학습을 통해 학생들이 서로 정보를 공유함으로써 학업성적에서의 편차를 감소시키고 성적을 향상시키는데 기여한 것 으로 해석되어진다. 그러나 상황학습이론이 보다 효과적이기 위해서는 상황파악이 용이하도록 기본 개념 설명 후 상황학습 을 실시하거나 또는 동영상이나 시각적인 자료를 활용할 필요가 있다. 무엇보다도, 강의주제와 부합된 실제상황을 찾아내고 강의내용에 맞는 학습 자료를 개발하는 것이 중요하다 할 수 있다.

The situated learning is a teachingㆍlearning theory based upon the constructivism education philosophy currently appearing newly, which motivates students by providing actual problems in actual situation. And it is a teachingㆍlearning method not only to help students have obvious meaning and purpose of learning but also to heighten application ability in their actual life after learning. Therefore, if we use the situated learning theory for the business management education in which issues occurring actually in enterprises are treated, it will be helpful in the raise of interest level and the improvement of learning attitude and learning achievement. Accordingly, in this study, we tried to analyze the effects that teaching plan and application using the situated learning theory gives to business management education from the points of interest level in subjects, learning attitude and learning achievement. The results of this study may be summarized as followings. First, traditional teaching method focused on existing lectures gave negative effects to students' interest in subject and learning attitude due to rise in a level of difficulty according to the progress of class. However, the experimental group who were led classes by applying for teaching materials developed based upon situated learning theory showed interest level in the subject and learning attitude without change both before and after experiment. Second, the teaching method based upon situated learning theory was helpful for improvement of students' learning achievement compared to traditional teaching method focused on lectures. It is considered that these results gave positive effects to interest in subjects and learning attitude by maintaining interest in subjects and attitude up to the condition of the beginning of semester through providing the situations which may actually occur in enterprises and daily life cases and autonomous participation in class. Also, it is interpreted that students share information one another through autonomous participation and cooperative study so that it may reduce variation in academic results and improve academic results. However, for the situated learning theory to be more effective, it is necessary to exercise situated learning after explanation of basic concepts for easy understanding of situation or to use videos or visual materials. Moreover, it is important to seek actual situation corresponding to the subject of the lecture and to develop learning materials suitable to the lecture contents.

본 연구는 평생학습의 조직 경영효율화에 미치는 영향을 논의하는데 있어 소규모 상공인 조직을 대상으로 접근하고 있으며 세대에 따른 평생학습에 대한 인식 차이를 통해 세대 별 평생학습에 대 한 전략적 접근이 조직 경영효율성에 미치는 영향력을 살펴보는데 그 목적을 두고 있다. 소규모 상공인 조직에 있어 창업자의 역량은 조직 존속에 직결되며 이에 따라 조직 구성원의 지 속적인 학습은 경영효율화에 긍정적이 영향을 미칠 것을 예상할 수 있다. 특히 평생학습은 성인의 선택에 의해 결정되며 이때 상업교육과 같은 정규학습의 경험은 평생학습에 대한 인식을 구성하는 데 영향력을 발휘할 수 있다. 즉 평생학습은 성인의 역량 개발을 위한 선택에 의해 이루어지며 이때 상업교육과 같은 정규학 습의 경험은 평생학습의 방향성에 영향을 미칠 뿐만 아니라 지속적인 학습을 통한 조직 경영효율성 의 성과에 영향을 발휘할 수 있으므로 중요하다. 이에 따라 본 연구에서는 소규모 상공인 조직에 있어 평생학습이 상업교육과 같이 정규학습의 연장선에서 논의될 필요가 있으며, 세대에 따라 경험해온 기존 학습에 대한 태도가 평생학습에 영 향을 미칠 것을 유추하였다. 결과적으로 일련의 과정이 전반적인 조직의 경영효율성에 영향을 미칠 것으로 보고 세대 별 평생학습에 대한 인식 차이를 밝혀냄으로서 세대의 특성에 적합한 평생학습 전략 도출을 통해 소규모 상공 조직의 경영효율화에 기여하는 것에 그 주요한 목적을 두고 있다. 본 연구는 한국 교육개발원의 2021 평생학습 개인 실태조사 결과를 활용하고 있으며 10인 이하 의 소규모 상공인 조직에 소속되어 근무하고 있는 상시근로자 897부의 설문 결과를 분석 자료로 활 용하고 있다. 연구 결과, 평생학습에 대한 세대의 전반적인 인식차이를 밝혀내었으며 평생학습 양식 중 독립적 학습양식에 대한 세대의 인식차이와 내재적, 외재적 학습동기에 대한 세대 별 차이를 파악할 수 있 었다. 이는 곧 세대에 따라 평생학습의 인식차이를 기반에 둔 전략적 접근을 통해 조직의 경영효율 성 증가를 높일 수 있음을 시사하고 있다. 이와 같은 연구 결과를 통해 평생학습이 소규모 상공인 조직 구성원에 미치는 영향력을 파악하 는 한편, 평생학습을 통한 경영효율화와 같은 성과를 논의하는데 있어 세대와 같은 실제 학습자의 특성에 따른 전략적 접근이 중요함을 시사하였다는 점을 통해 연구의 의의를 파악할 수 있다.

This study approaches small enterprise in discussing the impact of lifelong learning on organizational management efficiency. Accordingly, the need for a strategic approach to lifelong learning was suggested through differences in perception of lifelong learning across generations. The purpose of this study is to examine the impact of lifelong learning by generation on organizational management efficiency. In small enterprises, the capabilities of the founder are directly related to the survival of the organization. Therefore, it is expected that employees' continued learning will have a positive effect on management efficiency. In addition, lifelong learning is determined by adults' choices, and formal learning experiences in commercial education can affect the perception of lifelong learning. In other words, lifelong learning aims to develop adults' capabilities, and formal learning experiences such as commercial education influence the choice of lifelong learning. Additionally, continuous learning itself is important because it affects performance such as management efficiency. This study seeks to suggest the need for lifelong learning to be discussed as an extension of formal learning, such as commercial education, in small enterprise. As a result, the main purpose is to identify differences in the perception of lifelong learning by generation and to derive lifelong learning strategies appropriate for the characteristics of each generation. As a result of the study, differences in generational perceptions of lifelong learning were revealed and differences in perceptions of independent learning styles were revealed. Additionally, it was possible to identify generational differences in intrinsic and extrinsic learning motivation. Through this, it was derived that a strategic approach based on differences in perception of lifelong learning by generation would have a positive impact on organizational management efficiency. The purpose of this study is to understand the impact of lifelong learning on small enterprises. Specifically, we identified attitudes toward lifelong learning by generation. In addition, the biggest implication is that this study sought to improve management efficiency by deriving learning strategies for each generation.

As new information carrier, multimedia brings significant changes to people's daily work, study and life. In order to promote the development of modern education, multimedia network teaching platform has been widely used to realize the modernization and informationization of education. In this paper, we analyze the how multimedia network teaching platform will influence on physical education teaching. From the results of teaching experiment, students who using network multimedia aided teaching system get more scores than control group, this means that network multimedia aided teaching will help student to master the technical movements. From questionnaire results, the multimedia teaching system improve the students' learning interest, and will cultivate students' ability to discover problems and solve problems. In conclusion, the traditional teaching should be combined with the network multimedia aided teaching, so that to achieve better teaching effect.

With the popularity of large data network, data mining technology can be used in human resource management and provide strong decision support. In this paper, the author put forward the application of BIRCH clustering algorithm in HRM database, and analyze the associated reasoning methods. Based on the multiple regression analysis, the result shows that strategic human resource management effectiveness has significant positive correlation with organizational innovation (p<0.01). At the same time, the model M6 show that the nature of the enterprise has a significant negative impact on organizational learning, and the industry has positive impact on organizational learning. The conclusion shows that organizational learning plays a complete intermediary role between strategic human resource management and management innovation.

본 연구는 디자인 관련 학과 재학생을 대상으로 AI 이미지 생성 도구(AI Image Generation Tool)의 활용 실태와 학습 효율성을 분석하고, 학년별 사용 행태에 따른 시각적 조건화 중심 교수법(Visual Conditioning-based Pedagogy)의 필요 성과 설계 방향을 탐색하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 총 95명의 디자인 전공 학생을 대상으로 설문조사를 실시하 고, 학습 효율성 인식, 프롬프트 작성 난이도, 반복 수정 빈도, 질감 표현 만족도, 그리고 시각적 조건화 교수법 인식의 차이 를 실증적으로 분석하였다. 연구 결과, 학습자의 수준과 인지 구조에 따라 AI 활용 과정의 효율성에 뚜렷한 차이가 나타났 다. 저학년은 언어적 문해력과 시각적 사고의 연계 부족으로 반복 수정이 잦고 프롬프트 작성 과정에서 인지적 부담을 경 험하였으며, 고학년은 다양한 디자인 전문 프로그램을 병행 해 효율성을 높였으나 결과물의 질감 표현과 일관성 면에서 한계를 인식하였다. 시각 자료를 활용한 경험이 있는 응답자 의 78%는 결과물의 정확도가 향상되었다고, 69%는 학습 효 율성이 높아졌다고 응답하였다. 이 연구는 언어 중심 명령어 구조의 제약을 보완하고 학습자의 수준별 인지 특성에 대응 할 수 있는시각 자료 기반 교수법의 교육적 타당성을 실증적 으로 제시하였다. 따라서 본 연구는 시각 자료와 언어 입력을 병행한 다중조건 학습 구조를 중심으로, AI 기반 디자인 교육 에서 학습 효율성과 창의적 시각 탐구를 촉진할 수 있는 교수 법 설계 방향을 제안한다.

This study examines how undergraduate design students use AI image generation tools and how such use affect s learning efficiency. It also explores the need for, and design direction of, visual conditioning-based pedagogy according to grade-level differences in AI usage. A survey of 95 design majors measured perceived learning efficiency, prompt-writing difficulty, revision frequency, satisfaction with texture representation, and perceptions of visual conditioning-based instruction. The results show clear differences in the efficiency of AI utilization depending on students’ level and cognitive structure. Lower-grade students experienced frequent revisions and high cognitive lo ad in prompt writing due to limited linguistic literacy and weak linkage between verbal expression and visual thinking, while upper-grade students combined AI tools with professional design software yet still perceived limitation s in texture and visual coherence. Among respondents with experience using visual materials, 78% reported improved accuracy and 69% reported higher learning efficiency. These findings empirically support the educational validity of a visual material-based pedagogy that compensates for language-centered command constraints and proposes a multi-conditional learning framework combining visual input and textual prompts to enhance learning efficiency and creative visual exploration in AI-based design education.

This study is a research about the effect on achievement, retention and attitude of learning descriptive statistics with the computer software. For this study, 60 students are randomly divided two groups, one is an experimental group using software, the other one is a control group using lecture type of learning statistics. For the analysis, both groups are divided three subgroups according to mathematical ability. Also the topic "descriptive statistics" is divided by 5 subtopics. The test is divided three parts(computation, concept and application) according to knowledge type. The attitude toward statistics is investgated with questionaire and interview with both groups. The achievement test is taken after 8 class periods. The retention test were administered together six weeks after achievement test. The experimental group achieved significantly better than in concept type while the control group performed significantly better than the experimental group in computation type. With respect to the attitude toward statistics, lower ability students may have been negatively affected by the use of software.

4차산업혁명이 본격화됨에 따라 관련 기술들이 화두가 되고 있다. 고속 무선통신과 같은 기술을 최대한으로 활 용하기 위한 하드웨어 개발이 가속화되고 있으며, 관련 기업들이 급격히 성장하고 있다. 인공지능의 경우 관련 연구 를 위해서 일반적으로 데스크톱을 사용하는 경우가 많지만, 주로 딥러닝의 학습 과정을 위해 사용되고 있으며 생성된 모델을 프로그램 등에 포함하여 사용할 기기에 이식하는 경우가 많다. 하지만, 학습량이 과도하거나 데스크톱의 성능 만큼 제작된 모델을 사용하게 되어 전원공급이 따로 이루어지지 않는 기기의 경우 전력이 부족하거나 성능이 충분하 지 못하기 때문에 제 결과를 내기 어렵다. 본 논문에서는 딥러닝의 성능을 임베디드 보드에 맞추어 개발하기 전에 판 매되고 있는 몇 가지 Neural Process Unit을 탑재한 보드와 USB로 딥러닝 수행 성능을 높일 수 있는 딥러닝 액셀 러레이터를 사용하여 효율성을 비교하여 임베디드 보드로 가능한 개발 방향을 제시한다.

As the fourth industrial revolution begins in earnest, related technologies are becoming a hot topic. Hardware development is accelerating to make the most of technologies such as high-speed wireless communication, and related companies are growing rapidly. Artificial intelligence often uses desktops in general for related research, but it is mainly used for the learning process of deep learning and often transplants the generated models into devices to be used by including them in programs, etc. However, it is difficult to produce results for devices that do not have sufficient power or performance due to excessive learning or lack of power due to the use of models built to the desktop's performance. In this paper, we analyze efficiency using boards with several Neural Process Units on sale before developing the performance of deep learning to match embedded boards, and deep learning accelerators that can increase deep learning performance with USB, and present a simple development direction possible using embedded boards.

최근 제조 산업에서 생산공정 관리에 대한 인공지능 솔루션 수요가 증가하고 있다. 그러나, 제조산업의 AI 솔루션 적용을 통하여 POP, MES와 같은 레거시 스마트공장 솔루션의 한계가 존재한다. 따라서, 본 논문에서는 이를 극복하기 위하여 이미지 인식 시스템에 인공지능 개념인 지도학습을 적용하여, 생산관리 효율을 향상시키고자 하였다. 시스템 흐 름에서는 As_is To be를 구분하여 실제 업무 흐름을 적용하였으며, 전체 생산성 효율을 위하여 프로세스 개선을 하였 다. AI 지도학습을 위한 사전 전처리 계획을 수립하고 관련 AI 모델 설계, 개발, 시뮬레이션을 수행하여, 그 결과로는 97%의 인식률을 확인하였다.

Recently, demand for artificial intelligence solutions for production process management has been increasing in the manufacturing industry. However, through the application of AI solutions in the manufacturing industry, there are limitations to legacy smart factory solutions such as POP and MES.Therefore, in order to overcome this, this paper aims to improve production management efficiency by applying guidance, an artificial intelligence concept, to image recognition systems. In the system flow, As_is To be separated and actual work flow was applied, and the process was improved for overall productivity efficiency. The pre-processing plan for AI guidance learning was established and the relevant AI model was designed, developed, and simulated, resulting in a 97% recognition rate.

본 연구의 목적은 지역사회경험학습(CBL)이 전문대학생의 진로결정 자기효능감에 미치는 효과를 검증하고 의 미를 탐색하는 것이다. 본 연구는 부산광역시 D대학교 교수학습개발센터가 지원한 CBL에 참여한 10개 학과, 68명의 학생을 대상으로 진행되었다. 본 연구의 연구문제는 첫째, CBL이 전문대학생의 진로결정 자기효능감에 영향을 미치는가? 둘째, CBL이 전문대학생의 진로결정에 주는 의미는 무엇인가?이다. CBL의 적용 전·후 설문조사를 실시하여 효과성을 살 펴본 결과 진로결정 자기효능감은 통계적으로 유의미한 변화를 보였다. CBL이 학습자들의 진로결정에 주는 의미는 ‘이론의 현장적용을 통해 이해력이 향상되고, 공부하는 계기가 되어 진로에 대한 확신과 다짐이 생김’으로 도출되었다. 이를 통하여 CBL은 전문대학생의 진로지도에 적합한 교수학습법으로 적용 가치가 있다는 것을 알 수 있다.

The purpose of this study is to verify the effectiveness of community-based learning(CBL) on career decision-making self-efficiency of junior college students and explore the meaning. This study was conducted on 68 students and 10 departments participating in the CBL, which was supported by the D University Faculty Learning Development Center in Busan. First of all, does CBL affect the career decision-making self-efficiency for junior college students? Second, what is the meaning of CBL for career decisions for junior college students? The effectiveness of the CBL's before and after application surveys has shown statistically significant changes in the career decision-making self-efficiency. The meaning of CBL for learners' career decisions was derived from "improving understanding through on-site application of theory and creating confidence and commitment in their career paths by providing an opportunity to study." Through this, it can be seen that CBL is worth applying as a teaching method suitable for career guidance of junior college students.

사람의 얼굴 표정을 실제 환경에서 인식하는 데에는 여러 가지 난이한 점이 존재한다. 그래서 학습에 사용된 데이터베이스와 실험 데이터가 여러 가지 조건이 비슷할 때에만 그 성능이 높게 나온다. 이러한 문제점을 해결하려면 수많은 얼굴 표정 데이터가 필요하다. 본 논문에서는 능동준지도 학습을 통해 다양한 조건의 얼굴 표정 데이터를 쉽게 모으고 보다 빠르게 성능을 확보할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 딥러닝 네트워크와 능동 학습 (Active Learning)을 통해 초기 모델을 학습하고, 이후로는 준지도 학습(Semi-Supervised Learning)을 통해 라벨이 없는 추가 데이터를 확보하며, 성능이 확보될 때까지 이러한 과정을 반복한다. 위와 같은 능동준지도 학습(Active Semi-Supervised Learning)을 통해서 보다 적은 노동력으로 다양한 환경에 적합한 데이터를 확보하여 성능을 확보할 수 있다.

It is difficult to recognize Human’s facial expression in the real-world. For these reason, when database and test data have similar condition, we can accomplish high accuracy. Solving these problem, we need to many facial expression data. In this paper, we propose the algorithm for gathering many facial expression data within various environment and gaining high accuracy quickly. This algorithm is training initial model with the ASSL (Active Semi-Supervised Learning) using deep learning network, thereafter gathering unlabeled facial expression data and repeating this process. Through using the ASSL, we gain proper data and high accuracy with less labor force.