Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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2002.11a
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pp.171-177
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2002
E-Learning is a modem main teaching method starting from the concept of remote education. This research is aimed for proposing cyber education library system, and designing a cyber education component that becomes a basis for e-Learning system. Cyber education library is a storage system of cyber lectures that can supply high quality data to the needed developers. Cyber education component consists of 5 categories and those are text, voice, image, animation, and flash. By using this system, the developers can save the necessary time and effort in education development. This system also helps students. The students can access various lecture data on a given subject and select the best fit for them.
인터넷의 발달로 등장한 가상강의에서는 기존의 교사중심의 강의가 아닌 학습자의 입장을 고려할 수 있는 강의를 요구하게 되었다. 이런 관점에서 학습이 이루어지기 위해서는 학습자의 지식수준과 이해력 그리고 학습자가 처해 있는 환경에 대한 배려가 필요하다. 학습자가 학습을 진행함에 있어서 학습의 계획을 설정하고 학습방법을 제시해 주는 역할을 수행하는 교사가 필요하다. 본 논문에서는 이런 교사로서의 역할을 수행하는 Tutor 에이전트를 제안한다. Tutor 에이전트는 학습형태를 난이도별로 나누고 학습자에 맞는 난이도의 학습을 선택한다. 그리고 Tutor 에이전트는 학습자의 학습결과를 추론 알고리즘으로 학습자 수준을 결정하여 새로운 학습모델을 구성한다. 새롭게 구성된 학습모델은 학습자의 수준에 적응하는 학습이 이루어지게 한다.
네트워크 환경의 보편화와 함께 원격강의와 가상실험에 대한 연구가 진행되고 있다. 로봇공학교육에 있어서 가상현실은 가상실험을 구현하기 위한 밑바탕이 되며 값싸고 위험부담없이 실제실험과 유사한 환경을 구축하기 위한 도구가 된다. 본 논문에서는 월드와이트웹 상에서 동작가능하며 다양한 궤적과 제어기를 사용자가 조작하면서 비교 학습 할 수 있는 로봇제어 학습용 시뮬레이터를 개발한다. 가상로봇은 실제로봇과 유사한 특징을 가지며 게인값 설정에 따른 궤적추종을 로봇의 움직임으로 관찰할 수 있다.
최근에 자율 주행 자동차에 관련한 관심이 증가하면서 다양한 연구들이 도출되고 있다. 특히, 자율 주행 자동차를 시뮬레이터에서 검증하는 방법은 실 환경과 비교할 때 상대적으로 안전한 성능 검증 방법으로 많이 활용되고 있다. 시뮬레이터의 핵심 기술은 실 환경과 가상 시뮬레이션 환경의 차이를 줄이는 데 있다. 본 논문에서는 Generative Adversarial Imitation Learning(GAIL)[1] 기반으로 자율 주행 자동차 시뮬레이터 내에서 다수의 가상 동적 객체들의 움직임을 제어하는 방법을 제안한다. GAIL은 생성기와 판별기로 구성된다. 생성기는 강화학습 정책 생성기와 전문가 정책 생성기를 포함한다. 판별기는 보상 학습기를 포함한다. GAIL 기반으로 가상 자동차 및 가상 보행자를 제어함으로써 동영상에서의 이동경로를 학습해서 표현할 수 있다.
공간 능력 및 공간 시각화 능력의 향상은 우리가 살고 있는 세계를 표현하고 설명하는데 도움을 주고 실생활과 직업에 관련된 문제해결 능력을 기를 수 있게 한다. 초등학교에서는 비형식적인 방법으로 일상생활에서 접하는 대상과 다른 구체적 자료를 사용한 조사, 실험, 탐구를 통하여 여러 위치에서 도형을 시각화하고, 그려보고, 비교하는 활동을 강조하고 있다. 제7차 수학과 교육과정에서 공간능력 및 공간 시각화 능력을 향상시키기 위한 학습으로 구체적 조작물과 학습지 사용을 병행하고 있다. 하지만 초등 기하는 공간적인 경험을 현실 상황이나 구체물 조작을 통하여 형성된 공간직관을 수학화하도록 하여야 하나, 실제 현장에서는 학교여건 등의 여러 실정으로 조작 자료들이 제대로 마련되어 있지 않거나 잘 사용하지 않고 있다. 3차원을 경험할 수 있는 공간 시각화 학습프로그램을 적극 활용하여 어떤 방향이든 상관없이 가상의 공간에서 물체를 옮기거나 회전시킬 수 있으며 시간적, 공간적 제약을 받지 않고 학습자들의 공간시각화 능력을 향상시킬 수 있는 학습 프로그램 개발이 필요하다. 이에 본 연구에서는 이런 요구에 의해 아동과의 상호 작용성과 접근성을 향상시킨 웹기반 가상현실 프로그램을 개발하고 그 효과 분석을 통해 웹 기반 가상현실 학습 프로그램에 대한 가능성을 진단해 보고자 한다.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.9
no.1
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pp.49-55
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2004
E-Learning standard SCORM has been prepared in the United States to establish the efficient operation and development of e-Learning. The learning object of the current SCORM focuses on easy development and reusability in the professor's side. In this study instead, we present a SCC (Sharable Content Collection) scheme which can provide various studying opportunities to the learners. Constructing an efficient SCC requires improving the SCO (Sharable Content Object), a key ingredient of SCORM, and analyzing the cyber lecture into components. In this way we suggest a method to improve the existing learning objects and present an e-Learning model based on SCC.
The aim of this paper is to develop a web-based Virtual Learning System for discrete mathematics learning using CAS (Computer Algebra System), The system contains a series of contents that are common between secondary und university curriculum in discrete mathematics such as sets, relations, matrices, graphs etc. We designed and developed web-based virtual learning contents contained in the proposed system based on Mathematia, webMathematica and phpMath taking advantages of rapid computation and visualization. The virtual learning system for discrete math provides movie lectures and 'practice mode' authored with phpMath in order to enhance conceptual understanding of each movie lesson. In particular, matrix learning is facilitated with conceptual diagram that provides interactive quizzes. Once the quiz results are submitted, Bayesian inference network diagnoses strong and weak parts of learning nodes for generating diagnostic reports to facilitate personalized learning. As part of formative evaluation, the overall responses were collected for future revision of the system with 10 university students.
인터넷을 기반으로 하여 많은 가상강의가 이루어지고 있다. 이러한 가상강의가 제대로 수행되기 위해서는 해당교과목의 분야 특성을 적절히 반영한 강의용 멀티미디어 컨텐츠가 개발되어야하고, 컨텐츠를 제공하고 교수 및 학생 활동을 지원하고 학습자에게 학습의 동기를 유발할 수 있는 운영환경이 제공되어야 한다. 본고는 대학의 기술계열 교과목에서 수년간에 걸친 가상 강의용 컨텐츠 개발 및 운영의 경험을 바탕으로 하여, 기술계 교육에 적절한 멀티미디어 컨텐츠 유형과 효과적인 개발 방법을 제안하고 개발 예를 보여주고 있다.
We have many difficult problems to efficient development and management of a Web-based education system because of the various requirements of various demanders. A Web-based education system consists of instructors and operation managers of system and learners. Those three factors are the most important e]ements of a Web-based education system and we must consider those elements for design and development. In constructivist approach. acquiring knowledge is made by experiences among each members or elements. So we can say that the constructivist elements of a Web-based education system is learners and instructors, operation managers. In this study, we design and implement a Web-based education system, based on the interactions of extended demanders of Web-based education system in constructivist approach and object oriented modeling. In this study we can improve portability and reduce cost because of platform independence from presented system. And in experiment, we compare and analyse two platform web-based education system a point of effectiveness, cost, convenience.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2020.07a
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pp.329-330
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2020
본 논문에서는 Azure 클라우드 플랫폼의 가상서버 호스팅을 이용해 데이터 수집 환경을 구축하고, Azure에서 제공하는 자동화된 기계학습(Automated Machine Learning, AutoML)을 기반으로 데이터 분석 방법에 관한 연구를 수행했다. 가상 서버 호스팅 환경에 LAMP(Linux, Apache, MySQL, PHP)를 설치하여 데이터 수집환경을 구축했으며, 수집된 데이터를 Azure AutoML에 적용하여 자동화된 기계학습을 수행했다. Azure AutoML은 소모적이고 반복적인 기계학습 모델 개발을 자동화하는 프로세스로써 기계학습 솔루션 구현하는데 시간과 자원(Resource)를 절약할 수 있다. 특히, AutoML은 수집된 데이터를 분류와 회귀 및 예측하는데 있어서 학습점수(Training Score)를 기반으로 보유한 데이터에 가장 적합한 기계학습 모델의 순위를 제공한다. 이는 데이터 분석에 필요한 기계학습 모델을 개발하는데 있어서 개발 초기 단계부터 코드를 설계하지 않아도 되며, 전체 기계학습 시스템을 개발 및 구현하기 전에 모델의 구성과 시스템을 설계해볼 수 있기 때문에 매우 효율적으로 활용될 수 있다. 본 논문에서는 NPU(Neural Processing Unit) 학습에 필요한 데이터 수집 환경에 관한 연구를 수행했으며, Azure AutoML을 기반으로 데이터 분류와 회귀 등 가장 효율적인 알고리즘 선정에 관한 연구를 수행했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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