본 논문에서는 사출 성형기 Barrel 부분에 인공지능 알고리즘을 적용하여 고장 검출 및 진단 시스템을 구성하였다. 고장 검출 및 진단을 위한 실시간 계측 시스템을 구축하였고, 계측된 데이터를 SQL-2000 Server를 사용하여 사출 성형기 Barrel의 이력 데이터베이스를 구축하였다 기존의 시스템이 단 시간의 시스템 정보를 습득하여 고장을 검출하고 진단한 것에 비해 본 연구에서는 장시간의 데이터를 습득하여 고장 검출 및 진단에 신뢰성을 높일 수있었다 고장 진단에 필요한 데이터는 실제 시스템의 운전에서 실시간으로 습득하였고, 데이터의 신뢰성을 높이기 위해 사출 성형기의 데이터와 정밀 계측기의 데이터를 Database에 저장하였다. 고장 검출 및 진단을 위하여 Fuzzy 알고리즘을 사용하여 신뢰성 있는 진단을 수행하였다.
게임 산업이 발전함에 따라 다양한 종류의 게임이 등장하고 있으며, 최근 들어 기능성게임에 대한 관심이 증대되고 있다. 하지만, 기능성게임에 대한 긍정적인 측면에도 불구하고 게임에 대한 부정적인 인식으로 인해 발전에 한계를 지니고 있다. 최근 많은 기능성게임 관련 연구에서 게임에 대한 다양한 긍정적인 성과지표를 통해 기능성게임에 대한 순기능에 대해 강조하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 다양한 기능성게임 성과지표 중에서도 기능성게임을 통해 사용자의 지식성과에 영향을 끼친 연구들에 대해 살펴보고자 한다. 이를 통해 각 분야에서의 지식습득 연구에 대해 살펴보고 이를 평가하기 위한 평가방법론에 대해 살펴보고자 한다.
웹사이트를 어떻게 디자인했을 때 지식을 보다 효율적으로 전달할 수 있는가에 많은 관심이 쏠리고 있다. 최근의 몇몇 커뮤니케이션 연구들은 인터넷의 독특한 정보 전달 구조인 하이퍼텍스트 구조가 정보 전달에 있어서 핵심적인 영향을 끼치고 있으며, 따라서 하이퍼텍스트를 어떤 방식으로 구조화하는지에 따라 지식의 전달 내용도 바뀔 수 있다고 주장하고 있다. 이 연구는 이러한 학자들의 의견과 궤를 같이 하여, 이용자의 사전 지식의 차이에 따라 비선형적 웹사이트 구조가 구조적인 지식과 선언적인 지식을 전달하는 데, 어떠한 차이점을 가지는지를 시험적으로 검증한 예비 조사적 연구이다. 관련된 기존 문헌 연구를 통해, 사전 지식이 높은 이용자는 선형 구조보다는 비선형 웹 구조를 통해서 구조적인 지식을 습득하는 데, 유리할 것이고 사전 지식이 낮은 이용자는 선형 구조보다는 비선형 웹구조를 통해서 학습할 때, 선언적인 지식을 습득할 확률이 높을 것이라고 예상되었다. 이를 소규모 집단 실험으로 검증한 결과, 통계적으로 유의한 수준은 아니었지만 비선형적 웹구조는 구조적인 지식을 증가시키는 경향성이 발견되었다. 또한 사전 지식이 높은 이용자 역시 비선형 구조에서 높은 구조적 지식을 습득하는 경향성이 있었다. 그러나 선언적인 지식의 경우에는 웹 구조의 영향이 크게 상관이 없는 것으로 나타났다.
사회 패러다임의 변화는 교육 패러다임의 변화를 요구하며, 교육 패러다임의 변화는 교사의 역할도 함께 변화할 것을 요구한다. 현대 사회는 많은 지식을 습득한 인재를 양성하는 것보다, 지식을 습득하는 방법과 습득한 지식을 활용하여 문제를 효과적으로 해결하는 인재를 양성할 것을 요구하고 있다. 따라서 교사는 현대 사회가 요구하는 학습자를 양성하기 위하여 지식 전달자의 역할에서 문제 해결자를 양성하는 역할로 탈바꿈해야 한다. 이를 위해서는 교사는 학습자가 교과에서 반드시 학습해야 하는 개념과 원리를 깊이 있게 이해하고 이를 활용하여 문제를 해결할 수 있도록 안내하는 역할을 해야 한다. 이러한 점에서 볼 때 프로그래밍은 교사의 수업 전문성 향상을 위한 훌륭한 도구이다. 프로그래밍은 교사가 원하는 교수 학습 자료나 추상적인 내용을 시각적으로 확인하는 자료, 혹은 사람의 사고 능력으로 해결하기 어렵거나 시간이 오래 걸리는 문제들을 해결하는 자료 제작을 지원함으로써 학습자의 깊은 이해를 유도할 수 있다. 따라서 수업 전문성 향상을 위한 프로그래밍 교육 실천함으로써 교사가 사회에서 요구하는 인재를 양성하는 임무를 충실히 수행할 수 있도록 해야 할 필요가 있다.
환경오염으로 인한 문제는 매년 발생하고 있다. 그러나 환경오염의 심각성을 인식하고 있는 비율에 비해 환경보호 실천보다 생활의 편리함이 더 중요하다고 생각하는 비율이 높으며, 올바른 환경보호 지식을 습득하고 있는 수가 적다. 유년기, 청소년기에 초중고교에서의 교육을 통해 올바른 환경 지식을 습득하고 환경을 보전하려는 태도를 갖추는 것이 중요한데, 환경 교과목을 채택한 교육기관의 수는 14.1%로 절반도 채 되지 않는다. 본 논문은 가상공간 내에서 올바른 분리수거 방법을 습득하고, 학습자가 이를 실생활에 적용하기 용이한 게임기반의 체험형 VR 환경교육 콘텐츠를 제시하고자 한다.
본 논문에서는 현실 세계가 가지고 있는 지식이 어느 정도 체계적으로 정제되어 있는 국어사전, 백과사전 등을 중심으로, Hybrid Method를 이용한 통계(Statistics)기반 지식베이스와 어휘분류(Lexicon Classification)기반 지식베이스를 효율적으로 구축하여 질의응답시스템에 활용한다. 또한 특정한 문서를 보여주는 일반적인 질의응답시스템과는 달리, 이러한 지식베이스를 이용하여 사용자에게 정확한 개념어(정답어)를 습득하게끔 해주고, 사용자의 인지 체계 속에 어렴풋이 내포되어 있는 개념적 지식을 더욱더 표면적으로 확장해 나갈 수 있는 질의응답시스템을 구축하는 방안을 제시한다.
본 연구는 '원인'의 개념과 타동사성에 대한 아동의 민감성이 공대명사 처리에 어떻게 반영되는지에 대해 검토하였다. 한국어뿐만 아니라 여러 언어에서 관찰되었듯이, '원인'은 서술부 중심의 어휘정보 이론에서 이용되는 핵심적인 개념으로서, 타동사와 목적어 사이에 잠재적으로 함유된 '원인'의 정도에 따라 목적어의 생략이 허용된다. 본 연구는 세명의 한국 아동 (0;10-3;7)의 발화자료를 토대로 한국어의 공대명사화 구조를 검토하여 다음과 같은 관찰을 하였다. 한국아동은 습득 초기에는 주로 옛정보, 새정보 등의 담화화용적 제약에 따른 발화를 하지만, 3세경부터는 동사의 습득양상이 점차적으로 다양해지는데, 이때부터는 논항의 생략과 동사의 타동사성과 상호관계를 보인다.
정보기술의 급격한 발달은 오늘날의 교육체계를 변화시키고 있다. 본 논문에서는 끊임없는 지식습득과 평생교육이라는 모토로 학습자의 다양한 상황을 고려한 웹 기반 자기 주도적 학습기능을 가진 문제은행 시스템을 설계하고 구현하였다. 자기가 원하는 학습과 자기 수준별 학습평가를 통하여 학습 습득률과 전달률을 높이고, 교수가 전달하고자 하는 내용을 강조함으로써 교수와 학습자간의 신뢰성을 높이고 학습능률을 높이는데 목적이 있다. 인터넷이 되는 장소라면 언제, 어디서나 원하는 학습이 이루어지고 일상생활에서 접하는 다양한 형태의 문제해결에 필요한 학습이 즉시 이루어 질수 있는 환경이 구현되도록 하였다.
본 연구에서는 prolog을 저자 언어로 사용한 퍼지 지능형 튜터링 시스템을 습득 모듈, 튜터링 콘크롤러, 전문가 지식의 3부분으로 구성하여 UNSW prolog로 실행시켰다. 습득 모듈은 기존의 지식에 새로운 정보를 첨가하여 사용하는 모듈이고 튜터링 콘트롤러는 시스템 사이의 정보를 상호 조정하는데 사용한다. 전문가 지식은 전문가의 지식을 저장한 내부 지식 베이스로서 가르칠 내용에 대한 정보와 해를 구하는 해결 모듈을 포함하고 있다. 특히 애매한 지식 처리를 위하여 퍼지 이론을 적용하였다. 하지만 지능형 튜터링 시스템의 구현을 위하여 먼저 고려해야 할 것이 전문가 지식에서 지식의 변환 방법이다. 그러므로 본 논문에서는 frame과 시멘틱 네트의 성질을 결합하여 계측적 frame 상태로 지식을 포현하였다. 계층적 frame에서 설정된 frame을 goal을 나타내게 하여 G frame이라 하였다. G-frame을 AND-OR 그래프 특성에 따라서 prolog언어를 저자 언어로 사용하여 퍼지 지능형 튜터링 시스템을 설계 하였다.
센서 네트워크는 네트워크 특성상 근본적으로 기존의 네트워크와 다른 많은 제약 사항을 가지고 있다. 이러한 제약사항으로는 대량의 센서를 위한 비용 문제, 센서 자체의 물리적 취약성 문제 그리고 센서가 취합하는 데이터의 중요도에 따른 보안성 문제 등이 제기될 수 있다. 특히, 본 논문에서는 다양한 센서 네트워크의 기술 이슈 중에서 센서 네트워크의 특정 애플리케이션 지향적 정보 습득 특성에 초점을 맞추었다. 이때 센서 네트워크에서 빼놓을 수 없는 전력 소비 문제가 함께 고려된 센서 네트워크의 효율적인 데이터 수집을 위한 클러스터 기반 지연 적응적 전략과 커버리지 적응적 전략을 소개하였다. 또한 이러한 데이터 습득 과정에서 발생할 수 있는 이상 데이터에 대한 검출 문제를 제시하고 그 대응방안으로서 K-means clustering을 사용한 비교사 학습 기반 방식을 제하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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