• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2004년도 추계학술대회 논문집
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• pp.1061-1065
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• 2004

The knowledge-based society of the 21st century requires effective education and learning methods in each professional field because the development of human resource determines its competence more than any other factors. It is highly desirable to develop an intelligent tutoring system, which meets ever increasing demands of education and learning. Such a system should be adaptive to each individual learner's demands as well as the continuously changing state of the learning process, thus enabling the effective education. The development of a learning environment based on learner modeling is necessary in order to be adaptive to individual learning variants. An intelligent learning environment is being developed targeting the heritage education, which is able to provide a customized and refined learning guide by storing the content of interactions between the system and the learner, analyzing the correlations in learning situations, and inferring the learning preference from the learner's learning history. This paper proposes a heritage learning system of Bulguksa temple, integrating the ontology-based learner modeling and the learning preference which considers perception styles, input and processing methods, and understanding process of information.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권11호
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• pp.1251-1258
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• 2019

Intelligent tutoring system enables users to effectively learn by utilizing various artificial intelligence techniques. For instance, it can recommend a proper curriculum or learning method to individual users based on their learning history. To do this effectively, user's characteristics need to be analyzed and classified based on various aspects such as interest, learning ability, and personality. Even though data labeled by the characteristics are required for more accurate classification, it is not easy to acquire enough amount of labeled data due to the labeling cost. On the other hand, unlabeled data should not need labeling process to make a large number of unlabeled data be collected and utilized. In this paper, we propose a semi-supervised learning method based on feedback variational auto-encoder(FVAE), which uses both labeled data and unlabeled data. FVAE is a variation of variational auto-encoder(VAE), where a multi-layer perceptron is added for giving feedback. Using unlabeled data, we train FVAE and fetch the encoder of FVAE. And then, we extract features from labeled data by using the encoder and train classifiers with the extracted features. In the experiments, we proved that FVAE-based semi-supervised learning was superior to VAE-based method in terms with accuracy and F1 score.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.175-201
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• 2023

인간 활동의 대부분이 플랫폼 안으로 빠르게 좁혀지는 비대면 사회를 지난 몇년간을 지나오면서 외부 활동에 대한 제약이 결국은 디지털 기술의 내부 확장성을 가져왔다. 그 중 메타버스는 사실상 현실을 대체하며 다양한 분야에서 활용 가능성을 높이고 있다. 그러나 메타버스, 특히 장애학생의 교육적 효과와 관련된 연구는 여전히 부족한 미지의 영역이다. 본 논문은 메타버스 교육이 사회선과 포용적 교육을 실현하기 위해 장애학생들의 다양한 요구에 부응하는 교육분야를 확대하고 있으며, 상호작용의 장벽 해소 등 소통효과가 두드러진다는 점에 주목한다. 연구방법으로는 의사소통적 기능에 중점을 준 장애학생 교육방법과 AR/VR, 메타버스를 연계한 논문에 대한 문헌연구와 전문가 인터뷰, 기사, 칼럼 등을 살펴보고, 특수장애교육에 대한 정책 제언과 시사점을 살펴본다. 연구의 한계가 확인되고 있지만, 원추이론을 통한 직접적인 몰입형 경험이 교육적 효과의 극대화를 제공하고, 사회적 선의 실천 차원에서 학습의 동기부여, 흥미, 접근성, 학습권확보 등 장애학생들의 인권을 실현하는 포용적 교육에 유의미한 결과가 있음을 발견한다. 향후 장애학생을 위한 메타버스 교육의 발전적 활용에 대한 후속 연구가 진행되길 바라며, ICT 사회에서 사회적 취약계층이 기술에서 소외되지 않도록 포용적 정책과 혜택을 꼼꼼히 관찰하기 위한 다양한 학제간 논의가 이루어지길 바란다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권12호
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• pp.291-306
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• 2020

오늘날 데이터 네트워크 AI (DNA) 기반 지능형 서비스 및 애플리케이션은 비즈니스의 삶의 질과 생산성을 향상시키는 새로운 차원의 서비스를 제공하는 것이 현실이 되었다. 인공지능(AI)은 IoT 데이터(IoT 장치에서 수집한 데이터)의 가치를 높이며, 사물 인터넷(IoT)은 AI의 학습 및 지능 기능을 촉진한다. 딥러닝을 사용하여 대량의 IoT 데이터에서 실시간으로 인사이트를 추출하려면 데이터가 생성되는 IoT 단말 장치에서의 처리능력이 필요하다. 그러나 딥러닝에는 IoT 최종 장치에서 사용할 수 없는 상당 수의 컴퓨팅 리소스가 필요하다. 이러한 문제는 처리를 위해 IoT 최종 장치에서 클라우드 데이터 센터로 대량의 데이터를 전송함으로써 해결되었다. 그러나 IoT 빅 데이터를 클라우드로 전송하면 엄청나게 높은 전송 지연과 주요 관심사인 개인 정보 보호 문제가 발생한다. 분산 컴퓨팅 노드가 IoT 최종 장치 가까이에 배치되는 엣지 컴퓨팅은 높은 계산 및 짧은 지연 시간 요구 사항을 충족하고 사용자의 개인 정보를 보호하는 실행 가능한 솔루션이다. 본 논문에서는 엣지 컴퓨팅 내에서 딥러닝을 활용하여 IoT 최종 장치에서 생성된 IoT 빅 데이터의 잠재력을 발휘하는 현재 상태에 대한 포괄적인 검토를 제공한다. 우리는 이것이 DNA 기반 지능형 서비스 및 애플리케이션 개발에 기여할 것이라고 본다. 엣지 컴퓨팅 플랫폼의 여러 노드에서 딥러닝 모델의 다양한 분산 교육 및 추론 아키텍처를 설명하고 엣지 컴퓨팅 환경과 네트워크 엣지에서 딥러닝이 유용할 수 있는 다양한 애플리케이션 도메인에서 딥러닝의 다양한 개인 정보 보호 접근 방식을 제공한다. 마지막으로 엣지 컴퓨팅 내에서 딥러닝을 활용하는 열린 문제와 과제에 대해 설명한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.217-225
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• 2024

미래 핵심 인재 양성을 위해서는 다양하고 실질적인 SW·AI 교육 프로그램의 개발이 필요하고 SW·AI 공교육을 보조할 수 있는 체계적인 시스템이 구축되어야 한다. 본 연구에서는 SW·AI 교육 모듈을 개발하고 조합하여 공교육에 적용 가능한 SW·AI 교육 프로그램을 구성한다. 또한, 체계적인 교육시스템을 구축하고 다양한 공유 플랫폼을 기반으로 'Job's Garage Camp'를 진행하여 초·중·고 학생들에게 지속 가능한 SW·AI 교육을 제공한다. 지속 가능한 공교육 연계 교육환경을 조성함으로써, 학생들이 SW·AI에 대한 학습을 자기 주도적으로 이어갈 수 있도록 유도한다. 'Job's Garage Camp'에 참여한 학생들을 대상으로 사전-사후 설문조사를 실시한 결과, '흥미·관심', '이해·자신감', '진로희망'의 모든 영역에서 사전 대비 사후 수치가 향상되었다. 이러한 결과를 기반으로 학생들에게 SW·AI에 대한 보편적인 긍정적인 인식과 영향을 주었음을 확인할 수 있다. 따라서 'Job's Garage Camp'의 운영사례를 개선하고 확대한다면 추후 다른 SW·AI 교육 프로그램에 적용 가능한 표준 모델로 제시될 수 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.688-689
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• 2011

본 논문에서는 배전지능화시스템과 정보 연계, 미래 지능형전력망 운용 및 태양광, 풍력, 연료전지등과 같은 신 에너지전원의 단지를 효율적으로 유지관리하기 위하여, 유 무선 네트워크 구성요소의 특성을 해석하고, 이를 바탕으로 원격 감시제어장치를 제작하였다. 이 감시제어장치는 한국기술교육대학교 캠퍼스 내에 설치되어 있는 50KW급 태양광전원장치를 대상으로 유 무선 네트워크 알고리즘을 기반으로 제작한(AutoBase) 감시장치, PLC를 이용한 제어장치로 구성된다. 본 연구에서 제안한 장치를 이용하여 태양광전원의 출력특성을 분석한 결과, 원격지에 설치된 대규모 태양광단지의 보수유지 관리에 필요한 유무선 네트워크를 이용한 원격감시제어기술의 대안으로, 스마트그리드 구축에 기여할 수 있음을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권6호
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• pp.109-119
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• 2005

인터넷의 대중화와 더불어 인터넷의 활용분야가 모든 산업 분야에 파급되고 있는데, 특히 사이버 교육 분야도 인터넷 응용에 의해 많은 변화가 일어나고 있다. 그 중에 한 분야가 대학 진학 상담이다. 대학입시 업무 흐름에 있어서 수험생들은 원서 접수를 학교에 직접 방문해서 접수하는 방식과 각 지역 접수 창구와 팩스를 통하여 원서 접수를 하는 방식을 유기적으로 통합하여 관리할 수 있는 인터넷 원서 접수 환경이 최근 각광을 받고 있다. 본 논문에서는 수험자들이 지능형 다중 에이전트를 이용하여 학과를 선택하는 과정에서 추천 학과 마법사를 통하여 수능 성적과 학생부 내신 등급으로 자신의 적성과 수능점수에 적합한 학과를 추천받아서 원서 접수시 소신지원 및 안정지원을 할 수 있는 인터넷 원서 접수 시스템을 설계 및 구현하였다.

• 지능정보연구
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• 제29권2호
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• pp.285-301
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• 2023

비대면 교육의 중요성 및 필요에 따른 수요가 증가함에 따라 국내외 온라인 교육 오픈 플랫폼이 활성화되고 있다. 본 플랫폼은 대학 등 교육 전문기관과 달리 학습자의 자율성이 높은 특징을 가지며 이에 따라 개인화된 학습 도구를 지원하기 위한 학습 행동 데이터의 분석 연구가 중요시 되고 있다. 실제적인 학습 행동을 이해하고 패턴을 도출하기 위하여 프로세스 마이닝이 다수 활용되었지만 온라인 교육 플랫폼과 같이 자기 관리형(Self-regulated) 환경에서의 학습 로그를 기반한 사례는 부족하다. 또한, 대부분 프로세스 모델 도출 등의 모델 관점에서의 접근이며 분석 결과의 실제적인 적용을 위한 개별 패턴 및 인스턴스 관점에서의 방법 제시는 미흡하다. 본 연구에서는 온라인 교육 오픈 플랫폼 내 학습 패턴을 파악하기 위하여 프로세스 마이닝을 활용한 분석 방법을 제시한다. 학습 패턴을 다각도로 분석하기 위하여 모델, 패턴, 인스턴스 관점에서의 분석 방법을 제시하며, 프로세스 모델 발견, 적합도 검사, 군집화 기법, 예측 알고리즘 등 다양한 기법을 활용한다. 본 방법은 국내 오픈 교육 플랫폼 내 기계학습 관련 강좌의 학습 로그를 추출하여 분석하였다. 분석 결과 온라인 강의의 특성에 맞게 비구조화된 프로세스 모델을 도출할 수 있었으며 구체적으로 한 개의 표준 학습 패턴과 세 개의 이상 학습 패턴으로 세분화할 수 있었다. 또한, 인스턴스별 패턴 분류 예측 모델을 도출한 결과 전체 흐름 중 초기 30%의 흐름을 바탕으로 예측하였을 때 0.86의 분류 정확도를 보였다. 본 연구는 프로세스 마이닝을 활용하여 학습자의 패턴을 체계적으로 분석한다는 점에서 기여점을 가진다.

• 인지과학
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• 제4권2호
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• pp.85-114
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• 1994

지능형 교수 시스템(ITS:lntelligent Tutoring System)의 개발에 관한 연구에서 중요한 분야 중 하나의 교수법의 제어에 관한 연구이다. 즉 전체 학습목적 또는 학습주제의 선정(curriculmplan),선정된 학습목적에 적합한 레슨플랜(lesson plan),자연스런 대화진행(discourse plan) 방법에 관한 연구이다.본 논문에서는 위의 세가지 플랜 중 레슨플랜에 케이스 기반 플랜기법(casebased planing)을 적용하여 생성하는 방법을 제안하였다.기존의 레슨플랜생성기는 학습목적이 결정될 때마다 그에 적합한 레슨플랜을 생성하였다.이와달리 본 연구에서는 이미 기억된 플랜이 있으면 그 플랜을 그대로 사용하거나 수정하여 사용하고 기억된 플랜이 없으면 새로 생성할 수 있는 학습목적에 적응력 있는 레슨 플랜생성기를 개발하였다.연구의 대상으로는 미적분학의 부정적분으로 하였고 제시된 문제의 일반형을 유추하기 위하여 기술언어와 커리큘럼트리(curriculum tree)를 고안하였다.본 연구결과는 다른 분야 ITS의 레슨플랜생서기 개발에 이용할 수 있으며 또한 적분을 교육하는 실제 학습현장에서도 사용될 수 있을 것이다.

• 대한기계학회논문집 C: 기술과 교육
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• 제1권2호
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• pp.147-152
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• 2013

본 논문은 산업통상자원부 R&D PD를 대상으로 여론 조사한 미래유망기술과 이에 연계된 뿌리기술에 대해 살펴보았다. 조사결과, R&D PD들은 미래 기술 트렌드는 기술의 융 복합화를 통한 인간중심의 기술과 기존의 성능을 뛰어넘는 임계성능의 신기술이 선보일 것으로 예상하였다. 특히 개인맞춤형 의료기술, 지능형/감성기반 시스템, 태양광발전, 플렉서블 소재 등의 산업분야가 유망할 것으로 예측하였다. 이 산업은 뿌리산업과 연관성이 크며, 이러한 산업을 발전시키기 위해서는 핵심뿌리기술의 개발이 절대적으로 필요하다. 궁극적으로 뿌리기술은 이러한 미래 유망산업의 지렛대 역할을 함과 동시에 제조기반의 든든한 뿌리가 될 것으로 기대된다.