• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.75-76
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• 2022

현재 산업용 로봇 팔의 경로 계획을 생성할 때, 로봇 팔 경로 계획은 로봇 엔지니어가 수동으로 로봇을 제어하며 최적 경로 계획을 탐색한다. 미래에 고객의 다양한 요구에 따라 공정을 유연하게 변경하는 대량 맞춤 시대에는 기존의 경로 계획 수립 방식은 부적합하다. 심층강화학습 프레임워크는 가상 환경에서 로봇 팔 경로 계획 수립을 학습해 새로운 공정으로 변경될 때, 최적 경로 계획을 자동으로 수립해 로봇 팔에 전달하여 빠르고 유연한 공정 변경을 지원한다. 본 논문에서는 심층강화학습 에이전트를 위한 학습 환경 구축과 인공지능 모델과 학습 환경의 연동을 중심으로, 로봇 팔 경로 계획 수립을 위한 심층강화학습 프레임워크 구조를 설계한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1997.11a
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• pp.263-266
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• 1997

로봇 축구 경기를 위해서는 경기장의 임의의 시작점에서 목표점으로 장애물을 피해 갈 수 있는 능력이 필요하다. 이러한 경로 계획을 학습하기 위해서 다양한 상황을 모두 고려할 경우 학습량이 급격히 증가한다. 그러나 많은 실제적인 학습 문제에 있어서는 가능한 모든 학습 데이터를 사용하지 않고도 원하는 학습 효과를 가져올 수 있음이 알려져 있으며, 이러한 경우 데이터를 스스로 선별하여 학습하는 능동적 학습 방법이 효과적이다. 본 논문에서는 진화 알고리즘을 사용하여 실시간에 경로 계획을 하기 위한 새로운 능동적 학습 방법을 제시한다. 제안되는 방법은 두 개의 진화 알고리즘으로 구성되는데 하나는 주어진 시작점-목표점간의 최적 경로를 찾는데 사용되고 또 다른 하나의 진화 알고리즘은 유용한 시작점-목표점들의 쌍을 탐색하는데 사용된다. 이 방법은 계산 시간의 여유가 있을 때 다양한 문제를 스스로 제시하고 해결하는 법을 학습해 놓고 후에 실제 문제가 주어질 때 기존의 문제와 가장 유사한 문제를 찾아 실시간에 해결함으로써 기존의 진화 알고리즘에 의한 경로 계획법들이 갖는 실시간성에서의 단점을 개선할 수 있다. 실험을 통하\ulcorner 제안된 두 가지 진화 알고리즘의 성능을 실험적으로 검토한다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1994.04a
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• pp.198-207
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• 1994

공작기계부품 가공을 위한 공정표는 가공공정, 공정별 도면 분할, 가공기계 등을 결정하는 공정계획과 한 공정에 대하여 가공방법, 가공공구, 절삭조건, 공수등을 결정하는 작업계획을 통하여 발행된다. 작업계획에서 가공방법과 가공공구의 결정은 절삭조건과 공수에 영향을 주는 중요한 요소이다. 기존의 연구에서는 가공방법과 가공공구를 결정하기 위해 전문가 시스템 쉘(expert system shell)이용한 사례가 많았다. 이 경우, 지식 베이스(knowledge base) 의 구축에 많은 시간이 소요되고, 지식이 변했을 때 수정의 어려움이 있다. 본 연구에서는 표준화되지 않아 변경의 소지가 많은 가공방법과 가공공구 결정에 뉴럴 네트워크(neural network)의 한 종류인 백 프로퍼게이션 (back propagation) 학습 모델을 이용했다. 공정계획 후 분할된 공정별 도면으로부 터 크기 및 정밀도 등과 같은 특징형상(feature) 정보를 추출한 후, 특징형상 의 종류와 크기, 치수공차, 기하공차, 거칠기 등을 입력하여 가공방법 및 가 공공구가 출력되도록 학습패턴을 설정하여 학습시켰다. 학습패턴은 공정설계 전문가와 인터뷰하는 방법과 작업계획 과정을 분석하는 방법을 통하여 설정 했다. 백 프로퍼게이션 모델을 통하여 학습시킨 결과, 학습시킨대로 정확한 가공방법 및 가공공구를 결정할 수 있었다.

• Journal of the Korean Institute of Educational Facilities
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• v.3 no.3
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• pp.41-57
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• 1996

본 연구는 광희중학교 학구내에서 재개발로 인하여 증가되는 인구수을 예측하여 장래 중학교 학생수를 예측하였다. 2016까지 학급당 학생수를 37명으로 하고 36학급 규모의 학교를 추구한다면 중학교는 적어도 1개 더 건축하여야만 재개발로 늘어나는 제1학군의 학생수를 수용할 수있을 것음을 분석하였다. 또, 교과과정을 분석한 결과 도덕 2.5교실, 국어 6교실, 사회 5교실, 수학 5교실, 과학 5교실, 체육 4교실, 음악 2교실, 미술 2교실, 가정 1.5교실, 기술 3교실, 영어 5.5교실, 한문 1교실, 컴퓨터 1교실로 분석되어 이용율이 88%가 되었다. 본 연구는 광희중학교 구체적 건축계획에 앞서 계획의 모델을 설정하여 이를 토대로 계획에 임하였다. 광희중학교 주변의 접근성, 교통 조건, 소음 상태, 지역사회인의 이용, 전망 등의 환경 분석을 토대로 4개의 죠닝(Zonning)안을 제시하여 평가한 후 가장 바람직한 안을 선정하였다. 이를 토대로 브록(Block)프랜을 5개 작성하여 평가후 1개 안을 채택하여 구체적 평면 계획안을 작성하였다. 36학급 37명 학생수를 기준으로 교과교실형으로 계획하였으며 특별 교실형의 학습도 가능하게 계획하였다. 교수, 학습의 복합화에 대처하여 칸막이를 이동 가능한 형태로 계획하였으며, 일반 교과도 컴퓨터를 이용한 수업이 가능하게 정보 코너를 설치하였다. 지역사회인에게 열린 교실이 되게 계획하였고 개별 학습이 가능한 구조로 계획하교 기자재의 선진화를 대비한 학습 환경의 제고도 고려하였다. 본 연구의 입면 형상은 주변 건물과 조화되게 수평적 요소가 강조되는 형상이 되도록 계획하며 고층의 아파트의 위협을 상쇄시키기 위하여 지붕이 있는 구조로 계획하여 지역사회에서 중심임을 강조하도록 계획하였다.

• Journal of The Korean Association For Science Education
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• v.34 no.2
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• pp.187-195
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• 2014

In this study, we investigated the characteristics of lesson planning of pre-service secondary science teachers and the factors which influenced in their lesson planning. Thirteen pre-service secondary science teachers at a college of education in Seoul participated in this study. Teaching-learning materials such as lesson plans and handouts, and lesson planning journals written by the pre-service teachers were collected. Semi-structured interviews were also conducted to obtain information about their lesson planning activities. The analyses of the results revealed that most of the pre-service teachers did not systematically consider the national science curriculum and focused on planning one lesson only. Instructional objectives were not only considered as minor element in lesson planning, but also limited to cognitive domain. Devising teaching-learning strategies was found to be the starting point of the lesson planning. They accommodated constructivistic teaching-learning theory presented in their method courses through reflective evaluation of the experiences of learning in their secondary schools. The experiment activities that were presented in the textbooks were used themselves when they planned experiments as student activities, but other activities were planned depending on their personal experiences. Most pre-service teachers did not plan assessment because they could not recognize it as an element of lesson planning. These results may offer some implications in educating pre-service secondary science teachers on lesson planning.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.473-476
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• 2005

상호작용적으로 학습의 도움을 주는 교육용 게임에서 변화하는 학습자의 지식과 학습목표를 파악하여 처리해줄 필요가 있다. 이러한 과정은 분석적 평가와 학습계획이라는 절차를 요구하게 되는데 본질적으로 불확실성이 내포되어 있다. 이 논문에서는 교육용 게임에서 학습자와 상호작용을 통하여 수집되는 정보를 적응적으로 분석하여 학습계획을 실시간으로 수립할 수 있는 베이지안 학습자 모델을 제시하고자 한다.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.17 no.1
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• pp.3-12
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• 2014

Quick and accurate learning of diverse electronic products has become an important daily task. In particular, software occupies core status in the control and operation of the products. This research tested the effects of learning method, schedule, and task difficulty in the learning of software. Using 2 (learning method: experiential vs. verbal) ${\times}$ 2 (learning schedule: spaced vs. massed) ${\times}$ 2 (difficulty: easy vs. difficult) between-subjects design, Experiment 1 tested participants' learning of file control using Windows Movie Maker. There was no effect of learning schedule on task completion time, but participants in experiential learning were faster in the completion of evaluation task compared with those in verbal learning condition. Importantly, as task difficulty increases participants in verbal condition showed markedly lower performance than those in experiential condition, which suggests that experiential learning is more effective with more difficult learning task. That is, in case of learning simple operation of software verbal learning using linguistic manual or instruction could be sufficient; on the other hand in case of learning complex operation learning from experience or tutorial mode would be more effective. Additional studies which manipulated task difficulty (Expt. 2) and inter-trial learning interval (Expt. 3) did not produce meaningful results.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.16 no.10
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• pp.382-392
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• 2016

This study organize a self-directed learning in complex structures. And based on this, It was developed self-directed learning scale for university students. It was a analyzing literature and reviewing previous studies for developed scale. Therefore, Self-directed learning model was configured into motives, performance behaviors, and learning management behaviors. On the basis of this, the present study constructed 19 sub-factors and developed 114 scale items. First, a preliminary scale was developed and its reliability was assessed by administering the scale to 128 students attending A university. The result showed that the reliability of every sub-factor was good and, therefore, the scale was developed with no item removed. To verify the validity of the scale, this study evaluated reliability and construct validity by administering the scale to 674 students going to A university. The reliability and validity of all sub-factors were found to be good. A confirmatory factor analysis was performed to verify construct validity and the result revealed that the first model was not an appropriate model. For this reason, the first model was modified once by taking the model modification index into account and it was found that ${\chi}^2$ (563.254), CFI=.963, NFI=.951, RMSEA=.064. Thus, the model was verified as a valid model. The results of this study imply that it is possible to point out learners' weaknesses and strengths by measuring activities taking place in the learning process in detail.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.24 no.3
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• pp.15-20
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• 2024

Path planning for unmanned aerial vehicles (UAV) is crucial in avoiding collisions with obstacles in complex environments that include both static and dynamic obstacles. Path planning algorithms like RRT and A^* are effectively handle static obstacle avoidance but have limitations with increasing computational complexity in high-dimensional environments. Reinforcement learning-based algorithms can accommodate complex environments, but like traditional path planning algorithms, they struggle with training complexity and convergence in higher-dimensional environment. In this paper, we proposed a reinforcement learning model utilizing a cell decomposition algorithm. The proposed model reduces the complexity of the environment by decomposing the learning environment in detail, and improves the obstacle avoidance performance by establishing the valid action of the agent. This solves the exploration problem of reinforcement learning and improves the convergence of learning. Simulation results show that the proposed model improves learning speed and efficient path planning compared to reinforcement learning models in general environments.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2008.01a
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• pp.181-186
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• 2008

휴대폰이나 PDA와 같은 모바일 기기의 확산과 더불어 모바일 통신 환경을 기반으로 하는 모바일 교육 학습 모델이 교육의 질향상 및 교육 효과의 극대화를 꾀할 것으로 기대되는 실정이다. 또한 모바일 환경에서 학습자가 지속적이고 자기 주도적으로 학습을 하기 위해서 자기조절학전략이 필요하며, 이를 위해 모바일 학습환경에 적합한 MMIS(Motivation Metacognitive practice Interaction. Self-reflection: 자기 주도학습전략)모형을 설계하도록 하였다. 특히 학습자의 지속적인 흥미와 동기부여를 위해 에튜테인먼트(edutainment)전략을 활용하여 모바일 게임에 익숙한 학습자의 특성에 맞는 모형으로 설계하였다. 본 논문에서 설계한 MMIS 모형의 특징은 다음과 같다. 첫째, 학습자가 스스로 학습 전략을 계획하고 통제할 수 있도록 게임의 난이도를 스스로 결정할 수 있다. 둘째, 학습자가 게임활동을 스스로 계획하고, 게임 결과를 모니터링 할 수 있다. 셋째, 사전에 게임에 필요한 학습 내용을 제공받음으로써 게임에서 좋은 결과를 얻기 위한 노력을 할 수 있도록 하였다. 넷째, 게임을 할 때 해결하기 어려운 과제의 경우에는 교사나 게임에서 제공되는 힌트를 통해 스스로 필요한 도움을 찾아낼 수 있다.