• 한국항행학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.278-283
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• 2010

본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 학습자 맞춤형 학습을 지원하기 위한 사용자 모델 확장의 프레임워크를 설계 및 제시하였다. 이를 위해 기존의 모델인 도메인 모델, 사용자 모델, 적용 모델, 인터액션 모델을 LMS(Learning Management System)와 LCMS(Learning Contents Management System)에 연동하였다. 사용자 모델의 확장인 학습자 정보 관리 프로세스를 LMS와 적응적 시스템 사이에 두었으며, 이를 u-러닝에서 사용할 수 있도록 u-LMS와 연결하였다. u-LMS와 u-LCMS는 학습자의 접속 및 요구에 따라 적절한 변환을 통해 이동형 기기에 제공할 수 있도록 하였다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제33권3호
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• pp.193-201
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• 2010

본 연구는 환자 중심의 의료서비스를 강화하고 있는 현 병원 이미지에 부합하는 개방형 임상실습 프로그램을 개발하여 방사선(학)과 졸업생의 임상 적응력과 전문성을 높이는데 목적을 두고 있다. 개방형 임상실습 프로그램은 학습모형 개발과정과 유사하여 ADDIE학습모형을 근간으로 각 단계별 요소를 구성하여 개발하였다. 문헌고찰과 임상의 요구사항을 수렴하여 일부 학생을 대상으로 1차 시안을 통해 예비수업을 시행하였으며, 관련 전문가의 자문과 수정을 거쳐 프로그램을 개발하였다. 개발된 프로그램은 전문가 그룹을 통해 내용 타당도의 검증을 받고자 하였다. 분석, 설계, 개발, 실행, 평가의 다섯 단계가 순환적으로 구성되어 있는 프로그램은 임상의 변화와 요구사항에 적절한 학습과제에 대해 적용할 수 있는 단계별 과정으로 구현되었다. 프로그램의 유용성과 단계별 내용 타당도는 유의 수준에서 만족한 결과를 도출하였다. 개방형 임상실습 프로그램은 의료계의 요구사항과 효과적인 학습 프로그램 적용을 통해 임상에 있는 방사선사가 환자 중심의 의료서비스에 좀 더 적극적으로 임상에 적응하고 이를 통해 전문적인 전공기술을 활용하는데 도움을 주고자 제안되었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제42권6호
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• pp.37-46
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• 2005

다양하고 많은 양의 정보가 존재하는 웹 환경에서 웹 사이트를 방문하는 사용자의 접근패턴도 매우 다양하며, 웹 환경의 변화에 따라서 이러한 접근패턴은 계속 변화한다. 이러한 이유로, 웹 사이트 개발자가 사전에 사용자의 욕구에 완벽하게 부합하는 완벽한 사이트를 개발하기란 사실상 불가능하다. 이에 대한 해결방안으로, 웹 사이트에 대한 사용자 접근 패턴을 학습해서 웹 사이트의 구조나 외형을 자동적으로 개선시켜 나가는 적응형 웹 사이트 (Adaptive Web site)가 제시되었다. 본, 논문에서는 DTMC(Discrete-Time Markov Chain)에 의거한 확률적 모델을 이용하여 적응형 웹 사이트 구축에 필요한 사용자 접근패턴을 학습하고 이를 적용하기 위한 효과적인 방법론을 제시한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1998년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.167-170
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• 1998

본 논문에서는 주파수 영역에서 구현되는 안테나 배열을 이용한 적응형 등화기의 구조를 제안하였다. 제안된 방식은 주파수 영역에서 블록 LMS (least mean squares) 방식을 사용하기 때문에 수렴 속도가 빠르고 계산량이 적다. 또한 안테나 배열을 사용함으로서 다중경로 환경에서 한 개의 안테나를 사용한 경우에 비해 특히 우수한 성능을 지닌다. 다중 경로를 통한 신호들을 분리하기 위해 학습신호를 사용하여 반복적으로 출력신호와의 오차를 최소화하는 방법을 사용하였다. 시뮬레이션을 통하여 안테나의 개수, 신호의 입사각, 세기 등에 따른 성능을 분석하고, 제안된 방식이 다이버시티 시스템에 사용되는 경우에 대하여도 성능을 분석하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.825-840
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• 2015

적응 비트 레이트 (ABR) 스트리밍은, 이를 사용하는 넷플릭스나 아마존과 같은 콘텐츠 제공자와 더불어 대역폭 효율을 증가시키고, 채널 상태가 좋지 않은 경우에서도 최고의 사용자 실감을 제공한다는 측면에서, 많은 멀티미디어 전달 시스템 중에서 매우 중요한 기능이 되었다. 이러한 시스템에 의하여 대역폭 이용 효율의 개선이 이루어지는 분야는, 실시간 영상전송을 위한 인지형 폐루프 제어가 가능한 비디오 인코딩 분야이다. 본 연구에서는, 지능적으로 해상도를 결정하기 위하여, 사용자 선호도를 학습함으로써, 공간 및 시간적으로 채널 상태에 적응된 비디오 스트림을 제공하는 스트리밍 카메라 시스템을 제시한다. 제시된 시스템은 비디오 압축을 위하여 하드웨어 H.264 / AVC 인코더를 사용한다. 대역폭이 변동할 때 인코딩 매개변수는 사용자 또는 사용자를 대신할 수 있는 인지형 시스템에 의해 구성될 수 있다. 본 연구에서 개발된 인지형 비디오 클라이언트는, 시간이 지남에 따라 프레임 전송률 대비 비디오 크기와 같은 사용자 선호도를 학습하고, 채널 상태가 변동할 때 지능적으로 인코딩 매개변수를 적응 구성하게 된다. 개발된 인지형 해상도 결정 시스템에서는, 공간 및 시간적 해상도를 적절히 선택하여 비디오 대역폭을 제어할 수 있을 뿐만 아니라, 학습을 통하여 그 해상도를 적응적으로 결정할 수 있다는 것을 실험을 통하여 입증하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.4174-4181
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• 2010

본 논문은 비안정적인 재작업 발생확률이 존재하는 제조공정을 위한 적응형 스케줄링 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서 제안하는 하이브리드 Q-학습 알고리즘은 강화학습 기반의 Q-학습과 인공신경망을 결합한 알고리즘으로써 재작업확률이 불안정한 상황의 제조공정에 대해 학습을 통해 적응력을 가질 수 있도록 고안되었다. 제안 알고리즘은 평균지연시간을 척도로 그 성능을 평가하였고, 기존의 작업할당 알고리즘들과 다양한 실험 시나리오를 기반으로 비교함으로써 그 우수성을 보이도록 한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1997년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.176-179
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• 1997

본 논문은 입/출력 관계가 불명확한 가전제품 제어에 인공신경회로망을 응용하여 지능형 제어기를 구현하는 방법에 관한 것이다. 다층신경회로망을 사용하고 Error Back Propagation 학습방법에 의하여 학습되도록 한다. 제어대상물에서 알 수 있는 정보는 입력값과 이에 대응하는 출력값 뿐이며 입력과 출력에 대한 관계를 수학적으로 모델링하기 어려운 경우이다. 인공신경회로망을 이용한 제어를 위하여 Neural Network Emulator(NNE)와 Neural Network Controller(NNC)가 개발되며 각 신경회로망의 초기하중백터는 제어대상에 오프라인 학습으로 결정하고, 자동조절과정에서 온라인 학습하여 새로운 대상제품 상황에 적응하도록 설계되었다. 제안된 지능형 제어시스템은 PC를 이용하여 실시스템에 적용하여 검토되었다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2010년도 춘계학술발표논문집 2부
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• pp.1180-1180
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• 2010

본 연구는 비안정적인 rework 발생 확률 자체가 납기 및 제품 품질에 매우 나쁜 영향을 미치는 복잡한 제조공정을 대상으로 rework 발생 확률의 변화에 따라 작업의 투입정책(dispatching policy)을 동적으로 변화시킬 수 있는 스케줄링 기법을 제안한다. 본 연구에서는 강화학습(reinforcement learning) 기법을 이용하여 시간의 흐름에 따라 변화하는 rework 발생 확률을 기반으로 작업 투입정책의 모수를 동적으로 조정함으로써 효율적인 투입계획을 수립하는 적응형 스케줄링 알고리즘을 제안하고, 다양한 현실적인 시나리오를 개발하여 그 성능을 테스트한다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.69-76
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• 2004

e러닝을 교육과 학습을 위하여 e비즈니스 기술 및 서비스를 사용하는 응용프로그램이다. 이는 원격지 자원과 서비스에 접근을 수월하게 함으로서 교육의 질을 높이기 위한 새로운 멀티미디어 및 인터넷 기술을 사용한다. 본 논문은 실제 TOEFL CBT에 기반을 두어 신중하게 설계되고 구현된 인터넷기반의 시험 시스템에 대하여 기술한다. 본 시스템은 콘텐츠 전달 기술, 컴퓨터 적응형 시험 알고리즘, 리뷰엔진으로 구성되어 있다. 본 논문에서는 컴퓨터기반 시험 시스템을 설계 및 구현 시 고려사항들에 대하여 서술한다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.407-415
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• 2016

무선 통신의 최근 동향을 살펴보면 에너지 효율적 전송의 중요성이 강조되고 있다. 본 논문은 multiple-input multiple-output orthogonal frequency division multiplexing(MIMO-OFDM) 무선 시스템에서 에너지 효율성을 최대화하기 위해 기계학습 기술을 사용하는 적응형 전송을 고려한다. MIMO-OFDM 시스템의 채널 상태를 효과적으로 나타내기 위한 two- dimensional capacity(2D-CAP) feature space와 classification 기술을 통해 에너지 효율적인 적응형 전송을 수행하는 machine-learning-based bit and power adaptation(ML-BPA) 알고리즘을 제안한다. 모의 실험 결과를 통해 2D-CAP이 본 논문이 고려하는 무선 채널 상태를 정확하게 나타내며, 이를 통해 적응형 전송의 성능을 향상시킴을 확인하였다. 또한, ordered postprocessing signal-to-noise ratio(ordSNR)를 포함한 다른 feature space들과 직접적인 비교를 통해 2D-CAP이 전송 성능이나 복잡도 측면에서 뚜렷한 이득을 가짐을 확인하였다.