다변량 자료 분류를 위한 교육용 신경망 시뮬레이터 개발에 관한 연구

서지정보

· 발행기관 : 한국교육공학회
· 수록지 정보 : 교육공학연구 / 13권 / 1호
· 저자명 : 권순창

목차

Ⅰ. 머릿말
Ⅱ. 시스댐 개발의 이론적 배경
Ⅲ. 교육용 신경 망 시뮬레이터 개발
Ⅳ. 본 시스템의 응용 분야
Ⅴ. 다변량 자료 분류 적용 사례
Ⅵ. 맺음말
참고문헌

초록

정보화시대에서는 다차원적인 특성을 갖는 수많은 정보들이 생성되고 있다. 이러한 자료들은 체계적으로 분류되어야 유용하게 사용될 수 있으나, 내 교육현장에서는 이러한 자료들을 체계적으로 다루거나 실험할 수 있는 프로그램이 극히 부족하다. 이러한 점은 국가 교육경쟁력을 약화시키고 있다고 할 수 있다.신경망은 생물학척 두뇌의 학습 시스템을 모방한 프로그랩 으로 다연량 자료를 체계격으로 분류할 수 있어 교육현장에서 활용성이 높은 첨단 기술이다. 따라서 본 연구는 다변량 자료를 분류할 수 있는 교육용 신경망 시뮬레이션 프로그램을 개발해서 교육 현장에서 적용한 것이다. 이 프로그램은 학생들이 교육현장에서 부딪히는 여러 가지의 분류 문제들을 실험하고 결과를 해석하는 데 유용히사용될 수 있을 것이다.

영어초록

A lot of data having multi-dimensional trait has been produced in information era. These data should be categorized by some of its intrinsic characteristics to be used information. Wehave a few available educational tools to handle these data This makes the competitiveness ofKorea education weaken.Artificial neural network(ANN) thal mimics the human brain’s learning sistems can handle these data easily. ANN as a high technology can find any inhernet patterns or intrinsic characteristics in the data But this program is not used frequently in Korea education institutinon because there are few education software using this technique. so the purpose of this study is to develop Educational Artificial Neural Nelwork Simulator for Classifying Multi - Dimensional Data. This simulator will help students to .

참고자료

· 없음