Researches on the Artificial Intelligence has been explosively activated in various fields since the advent of AlphaGo. Particularly, researchers on the application of multi-layer neural network such as deep learning, and various machine learning algorithms are being focused actively. In this paper, we described a development of an artificial intelligence Janggi game based on reinforcement learning algorithm and MCTS (Monte Carlo Tree Search) algorithm with accumulated game data. The previous artificial intelligence games are mostly developed based on mini-max algorithm, which depends only on the results of the tree search algorithms. They cannot use of the real data from the games experts, nor cannot enhance the performance by learning. In this paper, we suggest our approach to overcome those limitations as follows. First, we collects Janggi expert's game data, which can reflect abundant real game results. Second, we create a graph structure by using the game data, which can remove redundant movement. And third, we apply the reinforcement learning algorithm and MCTS algorithm to select the best next move. In addition, the learned graph is stored by object serialization method to provide continuity of the game. The experiment of this study is done with two different types as follows. First, our system is confronted with other AI based system that is currently being served on the internet. Second, our system confronted with some Janggi experts who have winning records of more than 50%. Experimental results show that the rate of our system is significantly higher.
최근 VR 환경은 모바일학습, 스마트 공장을 포함한 다양한 분야에서 활용되고 있으나 개별 HMD(head-mounted display) 연계를 위한 고가 및 고사양의 전용운영 시스템이 요구된다. 또한 VR 시스템 설계 시에서는 기술적 고려사항인 가상체험공간에서의 이동성(mobility), 이용자 편의성(usability) 및 실감영상 제공을 위한 성능(performance)에 대한 문제해결이 필요하다. 많은 VR 응용은 스트리밍 기반으로 다양한 센서 및 지속적으로 사용자 입력을 다루어야 한다. 본 논문에서는 무선으로 콘텐츠를 제공받는 저가의 모바일 VR HMD 구성 및 이를 활용한 VR 모바일 플랫폼을설계한다. 제작된 HMD 는 실시간의 가속도계와 자이로 센서로부터 사용자의 움직임에 따른 회전각을 검출한다. 이를 위해 6 축 센서인 MPU-6050 의 활용하여 유니티 게임 엔진상의 VR 렌더링 서버에서 생성된 3D 이미지 렌더링를 처리하도록 개발한다.
This study develops and evaluates a game-based lesson plan applied to the 'Food Culture' unit of a high school Home Economics class. We developed, implemented, and evaluated lesson plans for seven periods that contained 'the Korean food table setting card,' 'the world's food culture card,' and the procedure for cards games according to the Analysis, Design, Development, Implementation, and Evaluation (ADDIE) model. 'The Korean food table setting card' consisted of 'the Korean food table setting order card' to easily understand 10 types of Korean traditional daily meals based on pictures and 'the Korean food table setting food card' to easily understand Korean traditional food based on 104 kinds of food picture and quick response (QR) code. 'The world's food culture card' consisted of 'the world's food culture quiz card' to help learners easily understand influential food culture formation factors, features of food culture, typical foods from 16 countries, and 'the world's traditional food card' to help learners easily understand typical foods from 16 countries through 63 kinds of pictures. Respective 'game guides' were also developed. High school students who studied the game-based Home Economics classes and who participated in the 'Food Culture' unit, could easily and enjoyably learn the food culture of Korea (and other countries), actively participate in learning activities, and understood the content of food culture. In addition, they evaluated that the game-based instruction was easy to remember with minimal memorizing.
4차 산업혁명과 코로나19 사태로 인하여, 키오스크와 같은 디지털기기 사용가능 여부는 디지털 격차를 가진 노인에게 생존과 직결되는 문제이다. 본 논문은 고령자 대상 기존 정보화교육의 문제점을 분석하여 고령자의 신체·인지 노화와 라이프 사이클에 맞춤화된 정보화교육 전략을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 고령자 맞춤형 정보화교육은 시간과 장소에 구애받지 않고 반복 학습을 지원하는 교육용 애플리케이션 기반 IT교육 방법으로서, 키오스크 기능을 기능성게임 형식의 교육용 애플리케이션으로 개발하고 교육 후의 효과성을 실험하였다. 연구방법은 첫째 문헌분석과 FGI를 통하여 고령자 맞춤형 교육용 애플리케이션 UI 사용성 평가 프레임을 제안하고, 둘째 제안한 평가 프레임에 의거한 교육용 애플리케이션 개발, 셋째 키오스크 교육에 교육용 애플리케이션을 활용하여 교육 효과성을 실험하였다. 실험결과, 교육용 애플리케이션 사용한 후의 미션 성공률은 80.6%로 사용 전(25.5%)과 비교하여 55.1%P의 향상과 함께 미션성공 소요시간도 단축하였다. 본 연구는 비대면 상황에서 제안한 정보화교육이 기존 교육의 한계를 극복할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 스마트폰의 사진과 영상을 활용하는 상호작용형 콘텐츠 디바이스인 아이퍼즐 이미지 블록과 연동 가능한 시지각 인지기능 훈련 콘텐츠를 구성하였다. 이를 위해 시각기억, 시각연속성, 공간관계, 시각구별의 4개 영역을 도출하고 콘텐츠 동작, 활용방법과 시나리오를 작성하였다. 콘텐츠 이미지를 디자인하고 기존 학습지형 시각 및 지각 인지기능 훈련 자료를 모바일 미니 게임형으로 개발하여 유아의 훈련참여 욕구를 지속부여, 유도하고자 하였다. 개발된 콘텐츠를 활용하여 일반 아동과 보호자를 대상으로 체험활동을 수행하였으며 기본 퍼즐 완구 대비 높은 집중도와 유익성, 효과성에서 의미있는 결과를 확인하였다. 본 논문을 통해 디지털 완구와 콘텐츠를 기반으로 하는 인지기능 개선활동 연구에 의미있는 자료가 되기를 기대한다.
구리의 전기주조 공정을 최적화하기 위하여 이중 비밀 다층구조의 역전파 뉴럴 네트워크가 구성된다. 샘플 학습을 통하여, 구리 전기주조 공정 조건과 목표 특성 간의 함수관계가 정확히 성취되고, 구리 전기주조 공정 내에서 다층구조의 미세강도와 장력에 대한 예측이 이루어진다. 예측된 결과는 펄스 전원공급기를 장착한 구리 피로인산염 솔루션 시스템 내에서 구리의 전해석출 시험에 의하여 증명된다. 그 결과는 다음과 같이 나타난다. "3-4-3-2" 구조의 이중비밀 다층구조 뉴럴 네트워크에 의하여 예측된 구리 다층구조의 미세강도와 장력은 실험값에 매우 근접하며 그 상대적 오차는 2.32%보다 작다. 주어진 파라미터의 범위 내에서, 구리의 미세강도는 100.3~205.6MPa이며, 장력은 112~485MPa 정도로 측정된다. 미세강도와 장력이 최적인 조건에서 그에 대응하는 공정 조건은 다음과 같다: 전류밀도는 2A·dm-2, 펄스 주파수는 2KHz, 펄스의 듀티싸이클은 10%이다.
최근 딥러닝을 기반으로 사용자의 손 제스처를 인식하여 가상현실 환경에서 사용자 친화적 인터페이스를 제공하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 대부분 연구들은 손 정보를 얻기 위하여 별도 센서를 사용하거나 효율적인 학습을 위하여 전처리 과정을 거친다. 또한 조명의 변화나 손 일부가 가려지는 등과 같은 외부환경의 변화를 고려하지 못하고 있다. 본 논문은 일반 웹캠에서 얻어진 RGB 영상에서 별도의 전처리 과정없이 외부 환경에 강인한 딥러닝 기반 손 제스처 인식 방법을 제안한다. 딥러닝 모델로 VGGNet과 GoogLeNet 구조를 개선하고, 각 구조의 성능을 비교한다. 조명이 어둡거나 손 일부가 가려지거나 시야에서 일부 벗어난 손 영상들이 포함된 데이터로 실험한 결과 본 연구에서 제시한 VGGNet과 GoogLeNet 구조는 각각 93.88%와 93.75%의 인식률을 보였고 메모리와 속도 측면에서 GoogLeNet이 VGGNet 보다 메모리를 약 3배 적게 사용하면서 처리속도는 10배 이상 우수함을 알 수 있었다. 본 연구의 결과는 실시간 처리가 가능하여 가상현실 환경에서 게임, 교육, 의료 등 다양한 분야에서 손 제스처 인터페이스로 활용될 수 있다.
디지털 스토리텔링에 등장하는 3차원 가상 캐릭터에는 외형뿐만 아니라 자세나 동작에서도 캐릭터의 개성이 반영된 고유의 스타일이 부여된다. 그러나 사용자가 웨어러블 동작센서를 사용하여 직접 캐릭터의 신체 동작을 제어하는 경우 캐릭터 고유의 스타일이 무시될 수 있다. 본 연구에서는 가상 캐릭터를 위해 제작된 소량의 애니메이션 데이터만을 이용하는 검색 기반 캐릭터 동작 제어 기술을 사용하여 캐릭터 고유의 스타일을 유지하는 기술을 제시한다. 대량의 학습 데이터를 필요로하는 기계학습법을 피하는 대신 소량의 애니메이션 데이터로부터 사용자의 자세와 유사한 캐릭터 자세를 직접 검색하여 사용하는 기술을 제안한다. 제시된 방법을 검증하기 위해 전문가에 의해 제작된 가상현실 게임용 캐릭터 모델과 애니메이션 데이터를 사용하여 실험하였다. 평범한 사람의 모션캡쳐 데이터를 사용했을 때와의 결과를 비교하여 캐릭터 스타일이 보존됨을 증명하였다. 또한 동작센서의 개수를 달리한 실험을 통해 제시된 방법의 확장성을 증명하였다.
본 연구는 AR 기술을 활용하여 안내된 과학탐구 프로그램을 개발함에 있어서 초등 예비교사들이 무엇에 중점을 두었으며, 어떠한 어려움을 겪었는지 분석하고, 이를 토대로 예비교사의 역량 함양 및 양성교육을 위한 시사점을 제공하는 데 목적이 있다. 이를 위하여 AR 기반 안내된 탐구 프로그램을 개발하는 강의에 참여한 초등 예비교사들의 사례를 수집하고 그들이 중점을 둔 부분과 겪은 어려움을 프로그램 '설계 단계'와 '제작 단계'로 범주화하여 분석하였다. 분석 결과, 프로그램 설계 단계에서 예비교사들은 능동적인 탐구과정을 촉진하는 시나리오를 구성하고, 동시에 AR 기술이 지닌 고유의 행위유도성으로서 3D 환경의 생생한 시각 자료를 구성하여 가상세계와 실세계에서의 탐구 경험을 의미 있게 연결짓는 데에 중점을 두었다. 또한 예비교사들은 시나리오의 설계, 탐구 프로그램 개발을 위한 정보 수집, 초등학생의 능동적 관찰을 이끄는 방법구현에 어려움을 경험하였으며, 탐구에 대한 근본적 의문으로 어려움을 겪었다. 또한 예비교사들은 AR 기술의 장점을 살리는 것을 어려워하였으며, 컨텐츠 제작 프로그램인 CoSpaces에 대한 배경지식이 부족하여 탐구 프로그램을 구상하는 데에 어려움을 겪었다. 프로그램 제작 단계에서는 초등학생들이 탐구에 집중할 수 있는 환경을 조성하기 위해, 예비교사들은 프로그램 조작을 쉽고 단순하게 구성하고자 했으며, 게임적 요소나 쌍방향적 상호작용 요소를 추가하여 학습자의 흥미를 높일 방법에 중점을 두었다. 또한 CoSpaces를 이용한 프로그래밍 과정에서 어려움을 겪었다. 이러한 결과를 바탕으로 예비교사 역량 함양 및 교사양성교육 방안 모색을 위한 시사점에 대해 논의하였다.
급변하는 모바일 환경에서 스마트폰을 비롯한 모바일 기기는 엔터테인먼트, 비즈니스, 정보서비스 등 사용자들의 삶의 방식을 직접적으로 변화시키는 핵심 도구로써의 역할을 하고 있다. 모바일 서비스 중 특히 사용자의 위치정보를 활용하여 서비스를 제공하는 위치기반 서비스(Location Based Service)는 검색, 증강현실, 모바일 SNS(Social Network Service), 게임 등의 다른 서비스 및 콘텐츠와 결합하여 사용자의 다양한 요구를 충족시키며 주요 서비스로 자리 잡아 가고 있다. 본 논문에서는 모바일 서비스가 갖는 잠재적 가능성을 이용하여 모바일 기기의 사용성을 증대시키며, 서비스의 복잡성을 해결하기 위하여 복잡한 태스크를 숨기고 사용자를 대신하여 프로세스를 수행시킬 수 있는 방안에 중점을 둔다. 사용자의 의도 혹은 선호도를 파악하여 사용자에게 개인화된 서비스를 제공하는 PA(Personal Assistant) 에이전트의 개념을 모바일 환경에 적용하기 위한 기법을 제시한다. 사용자의 선호도를 파악하고 개인화된 서비스를 제공하기 위하여 클러스터링 알고리즘과 데이터 분류 알고리즘을 사용하였다. 실험을 통하여 사용자 패턴별로 생성한 클러스터에 분류 알고리즘을 적용한 결과에 대한 분류정확도를 측정하였으며, 제안한 기법의 클러스터별 분류 정확도는 기존의 기법과 비교하여 17.42% 증가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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