본 연구는 실험처치방법을 사용해 프레젠스의 요인들을 측정하기 위한 연구이다. 본 연구의 디자인은 새로운 기술 기반의 콘텐츠를 사용하는 온라인 강의 플랫폼을 위한 에이전트의 차원들(자막, 음성, 2D, 3D, 실사, 캐릭터 성별)을 통해 제시되는 프레젠스 분석에 있다. 이를 위해 232명에게 실험을 실시하였고, 에이전트 차원과 이용자 유형에 의한 프레젠스 인지적 의식을 측정하였다. 연구 결과, 이용자 유형과 프레젠스의 상관관계는 유의미한 것으로 나타났지만, 차원에 대해서는 통계적으로 유의미한 결과가 나타나지 않았다. 그러나 응답자의 성별에 따라 캐릭터의 성별, 음성 여부, 자막 여부, 캐릭터의 차원에서 어느 정도 유의미한 차이가 나타났다.
개인화된 상기 시스템은 사용자의 현재 상황 정보를 토대로 현재 욕구를 동적이며 선응적으로 파악하여야 한다. 하지만 기존의 욕구 인식 방법론 및 상기시스템 아키텍처들은 이러한 요구 사항을 잘 반영하지 못해왔다. 따라서 본 논문은 에이전트, 시맨틱 웹, 그리고 RFID기반의 상황인지를 활용한 선응적인 욕구 인지 메커니즘을 유력한 유비쿼터스 서비스 지원환경의 하나인 개인화된 상기 시스템에 적용하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 주된 욕구 인지 이론으로 Rescorla-Wagner 모형을 채택하였다. 또한 본 논문에서 제안하는 방법론의 실현 가능성을 보이기 위해 NAMA (Need Aware Multi-Agent)-RFID라고 하는 프로토타입 시스템을 개발하였다. NAMA는 사용자의 욕구를 인지하기 위해 상황 정보 및 사용자 프로파일과 선호도, 가용 서비스 관련 정보 등을 고려할 수 있으며, 웹 서비스의 형태로 구현된 서비스 집합들을 사용자에게 연결시켜준다. 더욱이 범위성 측면에서의 시스템 성능을 보이기 위해 시뮬레이션을 수행하였으며, 그 결과를 보였다.
시각-언어 이동 작업은 에이전트가 주어진 지시를 따라 특정 실내 공간 내에서 목적 위치로 이동하는 작업이다. 시각-언어 이동 작업의 특성상 자연어 지시 속에 등장하는 랜드마크인 장소 정보를 인지하는 것은 작업을 수행하는 데 큰 도움이 된다. 본 논문에서는 환경을 구성하는 주요 장소 정보를 저장하기 위한 장소 미리보기 메모리를 제안한다. 에이전트는 장소 미리보기 메모리에 저장된 장소 정보를 고려하여 작업을 수행하게 된다. 본 논문에서는 Matterport3D 시뮬레이션 환경에서의 실험을 통해 R2R 벤치마크 데이터 집합에서 가장 높은 성능을 보였다.
본 논문은 다중 에이전트 강화학습 방식을 사용하여 입력 데이터로부터 분류에 효과적인 특징 집합을 찾아내는 방식을 제안한다. 기계 학습 분야에 있어서 분류에 적합한 특징들을 찾아내는 것은 매우 중요하다. 데이터에는 수많은 특징들이 존재할 수 있으며, 여러 특징들 중 일부는 분류나 예측에 효과적일 수 있지만 다른 특징들은 잡음 역할을 함으로써 올바른 결과를 생성하는 데에 오히려 악영향을 줄 수 있다. 기계 학습 문제에서 분류나 예측 정확도를 높이기 위한 특징 선택은 매우 중요한 문제 중 하나이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 강화학습을 통한 특징 선택 방법을 제시한다. 각각의 특징들은 하나의 에이전트를 가지게 되며, 이 에이전트들은 특징을 선택할 것인지 말 것인지에 대한 여부를 결정한다. 에이전트들에 의해 선택된 특징들과 선택되지 않은 특징들에 대해서 각각 보상을 구한 뒤, 보상에 대한 비교를 통해 에이전트의 Q-value 값을 업데이트 한다. 두 하위 집합에 대한 보상 비교는 에이전트로 하여금 자신의 행동이 옳은지에 대한 판단을 내릴 수 있도록 도와준다. 이러한 과정들을 에피소드 수만큼 반복한 뒤, 최종적으로 특징들을 선별한다. 이 방법을 통해 Wisconsin Breast Cancer, Spambase, Musk, Colon Cancer 데이터 세트에 적용한 결과, 각각 0.0385, 0.0904, 0.1252, 0.2055의 정확도 향상을 보여주었으며, 최종적으로 0.9789, 0.9311, 0.9691, 0.9474의 분류 정확도를 보여주었다. 이는 우리가 제안한 방법이 분류에 효과적인 특징들을 잘 선별하고 분류에 대한 정확도를 높일 수 있음을 보여준다.
본 논문에서 오픈 소스 하드웨어인 아두이노 기반의 스마트 온실관리 시스템 모델을 제안하고 구현하였다. 제안된 스마트 온실관리 시스템은 센서 및 아두이노 등으로 구성된 제어 장치부, 온실 제어를 담당하는 에이전트(Agent) 프로그램, 사용자 API를 담당하는 웹 어플리케이션 등으로 구성되어 있다. 제어장치부는 온도, 습도, 광조, 수분 센서 데이터를 에이전트 프로그램으로 전송하고, 에이전트 프로그램은 데이터를 DB에 저장하거나 사용자의 제어 값을 제어장치부에 전송한다. 사용자는 웹을 통해 온실의 센싱 정보를 확인하거나 각종 액츄에이터 (Actuator)를 원격 제어할 수 있다. 또한 제안 시스템의 상황 인지 및 자율 제어 기능을 통해 스마트한 온실 관리가 가능하다. 구현 결과, 제안된 온실관리 시스템 모델이 잘 동작함을 확인할 수 있었다.
인간의 동기는 목표를 세우고 행동으로 옮기는 원인을 제공한다. 때문에 인간과 유사한 에이전트의 행동을 실현하기 위하여 동기를 활용한 연구가 진행되고 있다. 그러나 현재 연구에서 동기를 활용한 연구는 정적 환경에서의 연구로서, 동적 환경에서의 예기치 못한 상황에 대처가 어렵다. 동적인 환경에서는 에이전트 스스로 목표 설정이 가능해야 한다. 또한 최종으로 선택되는 목표가 명확하고 빠르게 설정되어야 한다. 이 연구에서는 에이전트 스스로 목표를 설정하기 위해 동기를 이용한 동기 결정 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 실시간으로 환경을 인지하여 발생된 동기를 단계별로 비교하여 최종 동기를 추출한다. 추출된 동기는 에이전트의 목표 설정 및 실행에 이용한다. 제안한 기법의 타당성을 위해 가상환경 내에서 각기 다른 특성을 가진 에이전트의 행동을 비교하는 실험을 수행하였다. 실험 결과 여러 동기가 발생 했을 경우 에이전트에 따라 현재 상황에서 가장 적합한 동기를 찾아 작용하는 것을 확인하였다. 이를 통해 각각의 에이전트가 동기 결정을 통해 추출된 최종 동기를 이용해 동적 환경에서 상황에 따라 행동할 수 있는 최적의 목표 설정이 가능함을 알 수 있었다.
본 연구는 2(교육 에이전트: 유 vs. 무) × 2(자막: 유 vs. 무) 피험자간 요인 설계를 사용하여 교육 에이전트와 음성 내레이션과 중복된 자막이 학습에 미치는 영향에 대해 알아보는 것을 목표로 진행했다. 자막이 없을 때는 교육 에이전트의 포함여부와 관계없이 사회적 실재감, 만족도 및 학습 지속의향에 차이가 없었으나 자막이 있을 때는 교육 에이전트가 있을 때 참가자의 사회적 실재감, 만족도 및 학습 지속의향이 더 높게 나타났다. 학업성취도에서는 음성 내레이션과 중복된 자막에 따른 차이가 발견되지 않았는데 이는 역중복 효과에 대한 선행 연구를 일부 지지하는 결과로 중복된 자막을 포함한다고 하여 반드시 학습 성과가 감소하는 것은 아니라는 것을 시사한다. 비대면으로 진행되는 동영상 학습은 대면 학습에 비해 높은 중도 이탈률을 보인다. 따라서 학습자와의 상호작용을 강화하고 동기를 부여하여 지속적으로 학습에 참여하도록 하는 방법에 대해 이해하는 것이 특히 중요하다. 본 연구에서는 교육 에이전트와 자막이 동영상 학습에서 학습자의 지속적인 참여를 유도할 수 있는 요소인지에 대해 논의하였다.
커뮤니티 컴퓨팅은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 기반으로 다양한 요구와 이를 수용하기 위한 서비스 혹은 개체를 나열하는 것 에서부터 이들 간 일시적으로 협력하고 주어진 상황을 효과적으로 인지할 뿐만 아니라 다수의 장치가 협력 관계를 추구하는 컴퓨팅 모델이다. 본 논문은 커뮤니티 모델과 미들웨어의 아키텍처를 확립하기 위한 요구사항과 구조에 대하여 논한다.
분산 유전 알고리즘은 외판원 문제를 해결하는데 효율적이고 적용하기 쉬운 알고리즘이다. 그러나 다중 후보해를 가진 분산 유전 알고리즘을 수행할 때, 효율성과 정확성에 영향을 주는 많은 요소들이 고려되어야 한다. 후보해의 크기를 얼마로 할 것인지, 이주의 비율 및 횟수는 어떻게 할 것인지와 그리고 어떤 개체들을 선택해서, 어떤 후보해 개체와 교환할 것인가가 중요하게 고려되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 이주해야 할 개체의 크기를 동적으로 변경하면서 교환하는 방법과 또한 개체들이 이주되어야 할 위치를 결정하는 이주 정책을 개발하고 실험하였다.
본 논문에서는 먼저 Anchor Text의 단어들이 키워드로 적합한지 TFIDF를 이용하여 테스트하였다. 그 결과는 가중치가 높아서 키워드로 적합한 단어가 있었는가 하면. 아예 문서에 나오지도 않는 단어가 있어 키워드로 적합하지 않은 단어도 있었다. 이를 해결하기 위하여 새로운 키워드 추출 방법을 제시하였다. 본 논문에서는 적합하지 않은 키워드를 제거함으로써 새로운 키워드를 만들어 내고 TFIDF값을 각 키워드의 가중치로 이용하여 Ranking이 가능하게 하였다. 이렇게 추출된 키워드는 기존의 방법보다 정확도가 높아졌음 증명했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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