본 논문에서는 고정비용수송문제와 같은 다양한 네트워크 최적화 문제들에 적용될 수 있는 새로운 진화 알고리즘을 소개한다. 제안하는 알고리즘은 기존의 진화 알고리즘과 비교에서 두가지 다른 특징을 지닌다. 첫째, 해 표현법이 다르다. 초기에, 모든 유전인자 값이 '0'으로 설정된다. 둘째, 각 해들은 일치하는 적합도 값에 따라 일종의 라마크식(Lamarckian) 적응 과정을 수행한다. 제안하는 적응적 진화 알고리즘의 성능을 측정하기 위해 고정비용수송문제에 적용하였으며 또한 동시에 제안하는 알고리즘을 최적화하기 위해 다양한 실험을 수행하였다. 결론적으로, 제안하는 알고리즘은 기존에 고정비용수송문제를 위해 제안된 가장 우수한 알고리즘보다 더 우수한 성능을 보여주었다.
본 연구는 ChatGPT 모델의 특성과 장점을 활용하여 프롬프트 엔지니어링 기법을 연구하고자 하였다. 프롬프트는 엔지니어가 원하는 결과를 잘 얻을 수 있도록 하는 것이 목표이기 때문에 ChatGPT와 프롬프트 엔지니어링의 상호작용과 효과적인 프롬프트 엔지니어링 기법을 개발할 필요가 있다. 연구 방법으로는 ChatGPT에 대한 학습자 사전 설문조사에서 학습자를 분석하였고, 이를 반영하여 프로그래밍 문제를 제시하고 해결하는 과정을 거치면서 다양한 ChatGPT 사용에 대한 분석과 학습자 분석이 이루어졌다. 그 결과 비전공자가 듣고 있는 프로그래밍 수업에서 ChatGPT를 활용하여 얻은 통찰력으로 프롬프트에 필요한 가이드 라인을 마련하였다. 본 연구를 기반으로 향후 비전공자를 위한 파이썬 프로그래밍 수업에서 ChatGPT를 활용한 수업모델을 제시하고 학습자의 피드백 또는 적응형 학습에 활용할 수 있는 방법을 모색할 것이다.
본 논문에서는 기존의 LCMS에서 사용되는 평가시스템에 퍼지 추론 규칙을 이용한 적응형 퍼지평가시스템(AFES ; Adaptie Fuzzy Evaluation System)을 제안한다. AFES 는 학습자가 하나의 학습코스(learning course)에 들어가기 전에 퍼지진단평가(fuzzy diagnostic evealuation)를 통해 학습자에게 코스수준(course level)을 부여한다. 학습자는 코스수준에 따른 맞춤식 학습경로(learning path)로 학습을 종료한 후, 퍼지최종평가(fuzzy final evaluation)를 통해 최종성적(final grade)을 AFES 으로부터 부여 받는다. AFES의 가장 큰 특징은 최종성적의 점수 부여 규칙에 있는데, 만약 서로 다른 학습자가 동일한 문제 수에 대하여 같은 수의 정답을 냈더라도, AFES 는 125 가지 퍼지 추론 규칙(fuzzy reasoning rule)에 의거하여 탄력적으로 서로 다른 최종성적을 학습자에게 부여한다.
오링은 기계 부품들 사이에서 틈을 메워주는 역할을 한다. 지금까지 불량품 선별은 육안 및 수작업으로 수행하여 분류 오류가 자주 발생한다. 따라서 사람의 개입이 없는 카메라 기반의 불량품 분류 시스템이 필요하다. 그러나 카메라 입력 영상에서 배경으로부터 필요 영역을 분리하기 위해 이진화 과정이 필요하다. 본 논문에서는 주변 조명의 변화나 반사 등의 요인으로 인해 단일 임계값 이진화를 적용하기 어려워, 주변 화소 값을 함께 고려한 적응형 이진화 기법을 적용한다. 또한 누락되는 화소 부분을 보완하기 위해 컨벡스 헐 기법도 함께 적용한다. 그리고 분리된 영역에 적용할 학습 모델은 불량 특성이 비선형인 경우에 유리한 잔류 오차 기반의 심층학습 신경망 모델을 적용한다. 실험을 통해 제안하는 시스템이 오링의 불량 판별 자동화에 적용 가능하다는 것을 제시한다.
본 논문에서는 사용자의 요구에 따른 맞춤형 서비스 제공이 가능한 지능형 상황 인식 미들웨어 모델을 제안하기 위한 선행 연구로서 상황 인식 미들웨어 기술을 분석하였다. 제안된 지능형 상황 인식 미들웨어 모델은 온톨로지를 기반으로 여러 종류의 context 정보들을 효과적으로 관리 하고, 분석 및 학습하여 사용자의 요구사항을 주어진 상황에 최적으로 만족시킬 수 있는 지능형 서비스 제공이 가능하여 사용자들의 삶의 질을 향상 시킬 것으로 기대된다. 또한 사용자의 요구 사항을 능동적으로 반영하고 사용자에게 유연한 서비스론 제공하기 위해서 다양하고 동적인 상황의 변화를 인식하고 이에 적응할 수 있는 퍼지 추론 기반 서비스 적응 위한 지능형 상황 인식 미들웨어 모델을 연구하고, 이에 대한 실험 결과를 제시한다. 우선적으로 지능형 상황 인식 미들웨어의 요구사항을 파악하였고 이를 통해 보다 높은 차원의 상황 인식을 위해 추론되는 과정을 보았다. 추론 방법은 퍼지 이론을 이용하였으며 서비스 과정을 통해 모델을 구축하는 모습을 보였다. 또한 제시한 퍼지 추론을 스마트 자키에 적용하여 온도의 변화에 따른 퍼지 값을 추론한 후 최적의 상태 값을 제시하여, 온도와 같은 상황의 변화에 따른 스마트 자키의 적응성을 보여주었다.
이 연구는 재외국민 전형을 통해 입학한 학생들의 학교 부적응을 막기 위한 상담 프로그램을 실행하여 학교 적응도를 높이고 스트레스를 줄이는 데 목적으로 한다. 이 연구는 학교 적응의 효과적인 방법을 모색하는 한편 학생 본연의 자아존중감 차이에 따른 결과를 분석하고 친구 관계에 따른 원인도 있을 것이라 전제하였다. 본 연구에서는 상담 프로그램을 통해 학교 적응 능력을 학습효과를 증진하는 것에 목적을 두고 시행하겠다. 상담 프로그램을 진행하는 데 TCK가 원래 지닌 자아존중감의 높낮이가 프로그램의 결과와 학교 적응에 미치는 영향에 관해 연구하겠다. 또한 프로그램을 진행하는 기간에 학생들의 스트레스 지수 변화를 통한 학교 적응에 미치는 효과도 연구하고자 한다. 이와 같은 목적을 바탕으로 자아 존중감(Self-esteem)을 종속변수로 설정하여 본 연구를 진행한다. 본 연구는 위와 같은 학생들이 상담 프로그램을 통해 부적응을 극복하고 효과적으로 적응하는데, 있어 도움을 주는 데 의의가 있다.
본 연구에서는 학습자의 수준에 맞는 적합한 학습 내용과 평가 문제를 제공하고, 그 평가 결과를 분석하여 반복학습 및 심화학습을 효과적으로 제공하는 웹기반 퍼지 교수 시스템을 제안한다. 이를 위해 코스웨어를 설계시 학습목표의 중요도, 학습내용의 난이도, 학습목표와 학습내용과의 관련성과 각 항목의 가중치를 고려한 퍼지 함수에 의해 퍼지 소속성을 가진 퍼지 언어 변수로 각 프레임에 대한 수준을 표현한다. 이와 같이 퍼지 함수를 이용함으로써 학습자의 수준을 분석하고, 이에 적절한 학습 및 평가 내용을 제공하는데 여러가지 다양하고 불확실한 요소들을 고려하여 처리함으로써 보다 융통성 있고 효과적인 교수 학습 방법을 지원할 수 있다.
The learning control develops controllers that learn to improve their performance at executing a given task, based on experience performing this specific task. In a previous work, the authors presented an iterative precision of linear decentralized learning control based on p-integrated learning method for the vertical dynamic multiple systems. This paper develops an indirect decentralized teaming control based on adaptive control method. The original motivation of the teaming control field was loaming in robots doing repetitive tasks such as on an assembly line. This paper starts with decentralized discrete time systems, and progresses to the robot application, modeling the robot as a time varying linear system in the neighborhood of the nominal trajectory, and using the usual robot controllers that are decentralized, treating each link as if it is independent of any coupling with other links. Some techniques will show up in the numerical simulation for vertical dynamic robot. The methods of learning system are shown up for the iterative precision of each link.
고무 오링은 일반적인 사출 성형 방식으로 생산된다. 이때 정상적으로 성형되지 않은 제품은 무조건 불량으로 판별한다. 그러나 영상기반 판독 시 획득한 영상을 원본 그대로 판독 할 경우 정확도가 떨어지는 문제가 발생한다. 이에 획득한 영상을 적응형 이진화와 Convex Hull 알고리즘을 사용한 전처리를 통해 원본영상에서 고무 오링 부분만 추출하여 합성곱 신경망에 학습하였다. 테스트 과정에서 제안하는 전처리를 적용한 학습방법의 불량검출 성능이 제시한 기준치 보다 나은 성능을 보이는 것을 확인 할 수 있었다.
수학은 계통성이 강한 학문으로 이전 단계에서의 학습 결손이 다음 학습에 큰 영향을 주기 때문에 학생들의 학습이 잘 이루어졌는지 수시로 확인하고, 즉각적으로 피드백을 제공해 주는 것이 필요하며, 이를 위해 수학교육에서 인공지능 교육시스템(ITS)을 활용할 수 있다. 이에 본 연구에서는 개인 맞춤형 수학 학습을 실행하기 위해 적용될 수 있는 인공지능 교육시스템의 기능이 무엇인지 살펴보고, 이를 실제로 적용해 본 결과를 분석하여 인공지능 교육시스템을 활용한 개인 맞춤형 수학 학습의 효과성을 구체적으로 살펴보는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 개인 맞춤형 학습과 수학교육에서 인공지능이 활용된 선행연구 내용을 분석하여 개인 맞춤형 수학 학습을 위한 인공지능 교육시스템의 기능을 추출하고, 이것을 반영한 학습 및 수업을 설계하여 초등학교 5학년 학생들에게 약 3개월 간 적용해 본 결과를 분석하였다. 그 결과, 개인 맞춤형 수학 학습을 위해 활용될 수 있는 인공지능 교육시스템의 기능은 크게 진단 및 평가, 분석 및 예측, 피드백 및 콘텐츠 제공으로 나눌 수 있었다. 또한 이러한 기능을 반영한 학습 설계를 초등학생들에게 적용한 결과, 개인 맞춤형 수학 학습에 인공지능 교육시스템이 어떻게 효과적으로 활용될 수 있는지에 대한 시사점을 얻었다. 그리고 앞으로 인공지능 교육시스템을 활용한 개인 맞춤형 수학 학습이 더욱 효과적으로 이루어질 수 있기 위해 더 정교한 기술과 자료 개발이 필요하다는 점을 제언하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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