사례기반 추론(Case-Based Reasoning, CBR)은 새로운 문제가 주어질 때 과거의 유사한 문제해결 사례를 기반으로 그 해법을 적절히 변용함으로써 새로운 문제에 적합한 해결책을 효율적으로 도출하고자 하는 문제해결 방법으로 인간이 문제를 해결해 나가는 절차와 매우 유사하여 일상생활 속에 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 이러한 사례기반 추론을 국방 전술 시스템에 적용하여, 전투행위 시 과거의 유사한 사례를 기반으로 현재의 상황에 가장 적절한 전술을 사용할 수 있도록 하는 시스템을 설계하고자 한다. 국방 전술 시스템의 경우, 분대원(Non-Player Character, NPC)들이 모여 분대 규모의 작전을 수행할때, 분대는 최종 목표에 도달하기 위해 정해진 작전에 따라서 행동하게 된다. 이 과정에서 공격, 매복, 전술적 이동 등의 행위를 위한 전술이 구성되어야 한다. 다시 말해 주변 환경, 엄폐물의 위치, 적의 위치에 따라 상황에 맞는 새로운 전술이 필요하며 이러한 전술은 분대장 혹은 소대장 등이 교범에서 배운 과정과 경험에서 축적된 지식을 토대로 생성된다. 본 연구는 사례기반 추론을 사용하여 각 지휘통제 에이전트를 통해 정보가 전달되면 사례기반 데이터베이스에 저장되어 있는 사례와 유사도를 측정하고 가장 적절한 사례를 선택하여 사용하며 새로운 사례는 사례 데이터베이스에 저장하여 다음 번 사례검색 시 사용될 수 있도록 시스템을 설계한다.
본 논문에서 줄기 노드는 mesh 토폴로지의 중추 망을 이루고 각 줄기 노드는 주변의 잎 노드와 함께 별 토폴로지의 부속망을 형성하는 무선 센서 망을 고려한다. 이러한 무선 센서 망에서 잎 노드로부터 줄기 노드로의 패킷 전달을 지원하는 MAC 방식을 설계할 때 반드시 다음 사항을 유념해야 한다. 첫째, 잎 노드는 일반적으로 배터리로부터 전력을 공급받는데 이러한 배터리를 교체하거나 충전하기가 어렵다. 둘째, 무선 센서 망은 흔히 주기적으로 데이타를 수집하여 갱신하기 위해 파송된다. 데이타 조각의 전달이 지연되면 싱크 노드의 데이타 처리가 지연되고 결과적으로 데이타 조각 자체를 폐기해야 할 수도 있다. 셋째, 무선 센서 망에서는 시그널링이 극도로 제약되고 복잡한 계산이 곤란하다. 이러한 점을 고려할 매 MAC 방식은 에너지를 절약하고 패킷 전달에서 적시성을 지원할 수 있어야 하며 동시에 단순하고 로버스트해야 한다. 본 논문에서는 무선 센서망의 MAC 방식으로 ALOHA의 수정판을 제안한다. ALOHA 제안 판은 ALOHA 원판의 단순함과 로버스트함을 보전하면서 매번 패킷의 전달을 시도하기에 앞서 잎 노드가 중지 혹은 계속을 결정하는 특징을 갖는다. 이러한 결정을 위해 본 논문에서는 Bayes 중지 규칙을 제안한다. Bayes 중지 규칙은 에너지, 적시성 고리고 throughput 손실이 반영된 Bayes 위험을 최소화하는 중지 규칙으로 잎 노드가 오직 전달 시도에 관한 선험적 지식과 자신의 전달 시도 경험에만 의존하여 중지 혹은 계속을 결정하므로 실용적이다. 계량적 결과로부터 Bayes 중지 규칙이 도입된 ALOHA 제안 판은 무선 센서 망의 열악한 환경에서 유용함을 확인한다.
상황인식 서비스라는 개념은 컴퓨팅과 통신을 기반으로 서비스를 제공 받는자의 주변 상황을 컴퓨터가 인식하고 스스로 판단하여 사용자에게 유용한 정보를 제공하는 서비스이다. 그러나 모바일 환경에서 제한된 모바일 기능과 메모리 공간 및 추론 비용 증가로 인해 소규모의 상황인식 처리 능력을 가지는 단점과 추론 엔진의 부분 개발로 인한 상황 정보 추론 방식의 제한적인 형태로 나타나고 있다. 이에 본 논문에서는 특정 플랫폼에 종속되지 않고 다양한 모바일기기에서 상황인식 서비스를 제공받을 수 있도록 PaaS기반의 GAE을 이용한 모바일 클라우드 상황인식 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템의 추론 설계 방식은 OWL의 온톨로지와 SWRL 규칙으로 표현되는 시멘틱 추론을 이용한 지식베이스 프레임워크와 규칙 기반의 추론 엔진을 제공하는 Jess를 활용하여 설계한다. 아울러 기존 추론 질의 방식인 시멘틱 검색의 SparQL 질의 추론 방식의 단점을 극복하고자 SWRL형태의 Rule 규칙 정보인 Class, Property, Individual등의 속성값들을 특정 플러그인을 이용하여 Jess 추론 엔진에 연결하도록 설계한다.
산업용 로봇 제어는 버튼 기반의 TP(Teaching Pendant) 단말기를 통해 제조사가 제공하는 텍스트 기반의 프로그래밍 언어를 사용하여 이루어진다. 그러나 제조 현장에서 TP를 조작하는 사용자가 주로 언어의 배경지식이 없는 비전공자임을 고려할 때, 버튼 기반의 TP에서의 텍스트 기반의 프로그래밍 언어는 학습과 사용의 어려운 단점이 있다. 텍스트 기반의 프로그래밍 언어의 단점을 극복하기 위해 비숙련 사용자들도 쉽게 프로그래밍을 할 수 있는 그래픽 기반의 비주얼 프로그래밍 환경이 제안되었으며, 특히 명령 블록을 사용한 비주얼 프로그래밍 환경은 드래그 앤 드롭 기반으로 조립할 수 있는 블록 형태의 명령어를 지원해주므로 초보자가 쉽게 프로그래밍을 할 수 있다. 본 논문에서는 태블릿 PC를 로봇 제어를 위한 TP로 활용하고, 이를 기반으로 블록을 이용한 비주얼 프로그래밍 개발 환경을 제공하여 비숙련 사용자도 드래그 앤 드롭으로 쉽게 프로그래밍하는 환경을 제안한다. 또한, 사용 환경이 PC 환경 대신, 한정된 디스플레이 공간을 가지고 있는 태블릿PC 환경에 적용된 점을 고려하여 총 3가지의 서로 다른 명령어의 범위를 포함하고 있는 블록을 디자인하여 사용자 실험을 진행했다. 실험 결과를 바탕으로 한정된 디스플레이 공간인 태블릿 PC 환경에서의 효과적인 명령 블록들을 제안한다.
IT기술기반 교육시스템은 인터넷 등장 이전에도 가능성을 인정받아 지속적으로 개발되어 온 분야이며, 교육공학과의 연계로 지식 전날의 이론체계로 각광을 받고 있다. 사이버교유도 인터넷이전부터 다양한 통신방법을 응용하여 개발되었고, 최근 인터넷을 통하여 사이버 교육시스템은 완벽한 기술기반을 갖추게 되였다. 그러나 IT기술의 급격한 변화로 사이버교육시스템은 계속하여 신기술 변화에 적용해야만 한다. 현재 정보통신기술의 변화는 방송 통신망의 융합, 브로드 밴드 네트워킹, 스마트 디바이스의 다양화, 멀티미디어 기술의 고도화로 요약된다. 이 기술의 종합한 작용으로 유비쿼터스 사회의 기반으로 진화되고 있다. 그래서 e-Learning 분야도 기존 인터넷기반 시스템과는 달리 차세대 온라인교육시스템으로 친화되고 있다. IT융합가술 기반의 온라인 교육시스템은 각종 국제표준단체에서 표준안이 제시되고 있다. e-Learning 시스템이란 선기술 기반을 반영한 표준기술을 사용하는 온라인교육시스템을 포괄하는 개념이다. 본 연구에서는 e-Learning 시스템과 유비쿼터스 기술을 반영한 e-Learning을 비교하였다. 그리고 u-Learning 시스템의 기술정립과 EOD(Education On Demand) 시스템에 대하여 연구하였다. 1. u-Learning 정의 정보산업분야를 비롯한 문화, 교육 등 모든 분야에서 유비퀴터스라는 수식어가 붙어 다니고 있다. e- Learning 교육 업계에 따르면 10년 후에는 유비쿼터스는 대중화가 될 것이며, 부가가치 규모는 100조 원에 이를 것으로 추정된다. 그래서 교육산업도 주변 환경이 아날로그 방식에서 IT 기반에 의한 디지털 환경으로 변화되고 있다. 또한 e러닝, T러닝, m러닝, u러닝 등의 용어가 생성되고 있다.키지에어컨에서 사용되고 있는 밀폐형 압축기에 대해서 그림 2에서 나타내고 있는 냉방능력 10tons(120,000Btu/h) 이하를 중심으로 상기의 최근 기술 동향을 간략하게 소개하고자 한다.질표준의 지표성분으로 간주되는 진세노사이드의 절대함량과 그 성분조성 차이에 따른 임상효과의 차별성이 있는지에 대한 검토와, 특히 최근 실험적으로 밝혀지고 있는 사포닌 성분의 장내 세균에 의한 생물전환체의 인체 실험을 통한 효과 검정이 필요하다. 나아가서는 적정 복용량의 설정과 이와 관련되는 생체내 동태 및 생체이용율(bioavilability)에 관한 정보가 거의 없으므로 이것도 금후 검토해야 할 과제로 사료된다. 인삼은 전통약물로서 오랜 역사성과 그동안의 연구결과에 의한 과학성을 가지고 있으므로 건강유지와 병의 예방 및 회복촉진을 위한 보조요법제 또는 기능성 식품으로써의 유용성이 있는 것으로 판단된다. 앞으로 인삼의 활용성 증대를 위해서는 보다 과학적인 임상평가에 의한 안전성 및 유효성 입증과 제품의 엄격한 품질관리의 필요성이 더욱 강조되어야 할 것이다.xyl radical 생성 억제 효과를 보여 주었다. 본 실험을 통하여 BHT 를 제외하고 전반적으로 세포 수준에서의 oxidative stress 에 대한 억제 효과를 확인해 볼 수 있었으며 특히 수용성 항산화제들에서 두드러진 효과를 보여 주었다. 제공하여 내수기반 확충에도 노력해야 할 것 이다.있었다., 인삼이 성장될 때 부분적인 영양상태의 불충분이나 기후 등에 따른 영향을 받을 수 있기 때문에 앞으로 이에 대한 많은 연구가 이루어져야할 것으로 판단된다.태에도 불구하고 [-wh]의미의 겹의문사는 병렬적 관계의 합성어가 아니라 내부구조를 지니지 않은 단순한 단어(minimal $X^{0}$<
최근 유비쿼터스가 최대의 화두로 떠오르고 있다. 새로운 지식 정보와 경쟁력 강화를 위한 유비쿼터스 컴퓨팅 혁명은 기술 활용 체제라는 새로운 패러다임 전환과 이에 따른 대대적 변화를 예고하고 있다. 또한, u-러닝 기반여건과 학습 장애상황들을 극복하기 위해서는 기술 공학적으로 상당히 접근되어 있는 시스템과 생활 지도 측면의 검사가 반드시 필요하다. 본 논문에서는 OSGi(Open Service Gateway Initiative)에 기반을 둔 USB(Universal Serial Bus) 단말기 시스템을 이용하여 초등학교에서 증가 추세이며 반드시 해결해야 할 주의력 결핍 및 과잉장애(Attention Deficit Hyperactivity Disorder, 이하 ADHD)에 대한 간편검사를 구현하였다. OSGi 기반 USB 단말기 시스템은 다수의 USB 단말기들과 OSGi를 탑재한 서버가 고속의 USB 버스를 이용하여 네트워크를 구축한 다양한 유비쿼터스 시스템으로 정보의 보호, 네트워크의 안전성, 비용 절감 및 유지 보수가 용이함, 주의 집중력 향상 등의 장점이 있고, ADHD는 조기 진단과 치료가 절실하기 때문에 본 논문에서 다루게 되었다. OSGi 기반 USB 단말기 시스템을 활용한 ADHD 간편검사를 통하여 지필 검사의 단점을 보완하고 컴퓨터를 이용한 검사의 문제점을 해결할 수 있었으며, 학생 지도에 도움을 줄 수 있는 시스템 적용을 확인하였다. 본 논문 결과에 비추어 학교에서 공식적으로 실시하는 인성검사나 지능검사와 일반 시험문제 풀이 그리고 수준별 학습용 시스템, 맞춤형 설문 조사 프로그램, 장애인을 위한 학습 시스템, 다수가 같이하는 게임시스템으로도 사용이 가능하다.
최근 지능화된 사물들이 연결되는 네트워크를 통해 사람과 사물, 사물과 사물 간에 상호 소통하고 상황인식 기반의 지식이 결합되어 인공지능 서비스를 제공하는 사물인터넷 (IoT : Internet of Things) 환경이 급속도로 발전하고 있다. 이러한 사물인터넷의 발전과 더불어 C-ITS (Cooperative Intelligent Transport System) 환경에서 고속으로 이동하는 차량이 기존의 노변 인프라 외에 주행 중인 다른 차량까지 교통 인프라에 포함하여 차선 및 번호판 인식, 전방 사고 및 도로 공사 감지 등 쌍방향 정보 공유를 통해 효율적인 도로 주행을 함으로써 운전자에게 편리성과 안전성을 높여주고 나아가 교통 효율성을 높이고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 C-ITS 환경에서 고속도로 주행 시 버스전용 차선 인식 후 교통 인프라와 연계하여 버스전용 차선 내 주행차량의 주행 가능 여부를 판단하고 이에 따른 후속 조치에 관한 연구를 진행하였다. 버스전용차선 인식을 통해 버스전용 차로의 위치를 파악한 후 후속 차량의 정면 전방 및 측면 전방 차량의 번호판 인식을 진행하고 향후 교통 인프라로 하여금 인지하게 하는 방법에 관한 학습과 해당 실험결과를 제시하였다.
본 연구는 가상현실 안전교육 콘텐츠의 기획과 제작에 참고할 수 있도록 내용 구성 단계별 인터랙션 디자인 특성을 도출하는 것을 목적으로 하였다. 선행연구를 토대로 VR 안전교육 콘텐츠 구성의 특성과 VR 사용자 인터페이스의 분류, 인터랙션 유형, 인터랙션 방식, 인터랙션 구성 요소들의 관계를 정리하여 인터페이스의 관계 분석 틀을 제시하였으며, VR안전교육 콘텐츠 사례 분석을 통해 비상 상황 대응절차 지식의 습득, 사고 상황 체험 학습 그리고 내용의 확인 및 평가의 세 가지 구성단계에서 각각 다음과 같은 상호작용 디자인 특징을 가지고 있음을 확인하였다. 첫째, 학습자 체험단계에서 교육 핵심 체험을 강조하기 위하여 행위 충실도를 높이고 일반적이고 반복적인 행동은 간략하게 축소하여 체험의 질을 조절하는 것이 드러났다. 둘째, 학습자가 생소한 환경에서 안전 행동 절차에 대한 정보 습득을 위하여 주요 상호작용 대상물을 쉽게 인지할 수 있도록 공간UI나 화살표나 상징을 활용한 기표, 행위를 구체적으로 지시하는 게시글 및 다감각 신호를 활용하여 사용자 체험 자유도를 낮추는 방식으로 필수 행위를 강조하고 인지적 인터랙션을 위한 비사실적 방식 인터랙션 비중이 증가하는 것으로 나타났다. 마지막으로 체험의 확인과 평가 단계에서 사고 상황 후 신체손상 등의 부정적 경험을 은유적으로 경험하도록 하는 메타UI를 활용하고 3인칭 시점이나 반복재생의 방식으로 학습자의 체험을 객관적 시각으로 환기하는 것이 활용되었다. 또한 이러한 특성과 관련하여 인터랙션 차원에 따른 요소들의 관계를 도출하여 제시하였다.
최근 대학에서 학습자 중심 교수학습방법으로 플립드 러닝이 활발히 적용되고 있다. 학습자의 적극적인 참여를 유도하는 학습환경으로서 플립드 러닝의 장점에도 불구하고, 강의식 수업에 익숙한 다수의 학습자들은 보다 능동적인 역할이 요구되는 플립드 러닝 환경에 쉽게 적응하지 못한다는 지적이 제기되고 있다. 이에 본 연구에서는 플립드 러닝에서 성공적인 학습활동을 지원하기 위하여 역량모델링을 통하여 플립드 러닝 환경에서 우수한 학습자의 역량과 행동지표를 탐색하였다. 본 연구에서 역량모델링은 1) 자료수집, 2) 역량도출 및 모형개발, 3) 역량모형 타당화의 절차로 진행되었다. 먼저, 자료수집을 위해 서울 시내에 소재한 한 대학에서 플립드 러닝으로 운영된 강좌를 수강한 학습자 8명을 대상으로 행동사건면담을 실시하였다. 우수 학습자들은 플립드 러닝으로 진행된 대학 강좌에서 형성 평가와 팀 프로젝트 평가에서 상위 10%이내의 성적을 받았으며 학습과정에서 우수한 수행으로 교수자의 추천을 받은 학생들이었다. 이들에 대한 면담 자료를 분석 후, 대학의 플립드 러닝에서 우수 학습자 역량을 도출하였다. 연구 결과, 대학의 플립드 러닝에서 우수 학습자 역량으로 '피드백 도움 요청', '성실한 학습관리', '지식 확장', '동료 상호작용', '학습지향성'이 도출되었으며, 이에 대한 세부적인 행동지표들을 개발하였다. 도출된 역량모형의 타당화를 위하여 플립드 러닝 수강생 134명을 대상으로 요인분석을 실시하였다. 끝으로 플립드 러닝의 수업 전과 수업 중의 두 단계에 따라 보다 중요시되는 역량들을 확인함으로써 플립드 러닝의 수업단계에 따라 성공적인 학습을 위해 요구되는 최종 역량모형을 제시하였다.
정부는 2015년부터 소프트웨어 중심대학 지원 사업을 통하여 미래 인재에 요구되는 소프트웨어 역량 강화에 힘쓰고 있다. 소프트웨어 중심대학으로 선정된 대학에서는 각기 다른 전공지식과 소프트웨어 소양을 겸비한 융합형 인재 양성을 위하여 대학 내 인문, 사회, 공학, 자연과학, 예체능 등 모든 계열에 소프트웨어 기초교육을 실시하고 있다. 본 논문에서는 20개 소프트웨어 중심대학에서 실시하고 있는 비전공자 대상의 소프트웨어 기초교육의 내용을 분석하였다. 분석 결과, 비전공자 학생들에게 실시하고 있는 소프트웨어 기초교육의 대부분은 미래사회에 필요한 컴퓨팅 사고력 중심의 문제해결력 향상과 컴퓨터과학에 기반을 둔 융합 능력 향상 목적으로 실시하고 있었다. 전공별 특성을 반영한 교육 내용과 프로그래밍의 난이도 조정을 위해 블록 기반 교육용 프로그래밍 언어와 텍스트 기반 고급 프로그래밍 언어를 활용하고 있다. 문제해결을 위한 교수 학습 방법으로는 문제 중심 학습(Problem based Learning), 프로젝트 중심 학습(Project Based Learning)과 토의 토론법을 많이 사용하고 있는 것으로 분석되었다. 향 후 이 논문이 비전공자 소프트웨어 기초교육의 체계적 방향 설정에 도움이 되었으면 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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