• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제61차 동계학술대회논문집 28권1호
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• pp.117-120
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• 2020

본 논문은 인공지능 메이커 교육과 관련한 요소를 논문 네트워크 키워드 분석과 다양한 빅데이터를 종합하여 핵심용어를 선정 후 인공지능 메이커 교육을 시스템 다이내믹스의 Vensim프로그램으로 인과지도(Casual Loop Diagramming)를 구조분석(모델의 구조)하여 예측 결과를 토대로 향후 미래 상황 추출 및 정책 결정 연구에 영향을 기여한다. 연구 결과 인공지능 교육 정책은 추후 인공지능 교육과 메이커 교육을 융합한 교육 관련 산업이 증대할 것으로 예측되며 교육 경쟁력 향상과 창의적 인재 양성, OTT를 이용한 인공지능 교육 콘텐츠 향상으로 학습에 활용성이 증대하게 된다. 또한 인공지능 교육 정책은 프로그래밍 교육으로 연결되어 성장기 학습자들의 사고력과 정서 발달에 도움 되며 다양한 교재 및 기기 등장으로 인한 학습에 다양성 역시 증가할 것으로 예측된다. 학교 차원에서는 교수·연구 지원 활동이 증가하여 수업 전문성을 가진 교사가 늘어나 학교 교육의 질은 확대되고 학부모는 인공지능 교육 정책에 긍정적으로 된다. 시스템 다이내믹스는 구조가 형태를 결정짓는다는 세계관에 기초하여 피드백 루프와 동태적 형태 유형을 파악하며 다양한 가능성이 존재하게 된다. 이는 추후 다양한 연구를 통해 인공지능 교육 정책 인과지도의 확대로 연결될 수 있음을 암시하며 본 논문을 통해 인공지능 교육 연구 확산에 시발점이 되었으면 한다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 한국신재생에너지학회 2007년도 추계학술대회 논문집
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• pp.353-356
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• 2007

환경규제 강화와 화석연료에 대한 대안으로 신/재생에너지에 대한 관심이 고조 되고 있다. 그 중 하나인 풍력발전은 각국마다 풍황 조건과 정책에 의해 다양한 시장을 만들어 내고 있다. 본 연구는 해상풍력발전시스템의 투자 전망에 대하여 기존의 재무적 평가기법에 학습곡선효과를 가미하는 방법론을 제시하고자 하였다. NPV 등의 가치 평가기법이 할인된 현금흐름 분석을 하는 것이라면 이에 더하여 현금의 유출에 있어서 학습율을 반영한 원가를 반영하는 것이 제시하고자 하는 연구 방법론의 핵심이다. 해상풍력발전을 투자자 입장에서 모의 해본 결과 국내 풍력발전은 80% 학습율 수준 정도의 혁신적 개선 없이는 투자 타당성을 찾기 어려우며 이러한 현실적인 문제점을 정책적으로 보완해야 할 수 있는 것이 발전가격을 중심으로 하는 정부의 지원제도임을 제시 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.227-230
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• 2021

본 연구는 코로나19 바이러스로 인해 대학에서 비대면 온라인 학습 환경이 일반화된 상황에서 학습자 만족과 사용 의도 형성에 영향을 미치는 요인을 도출하고 이들 요인 간에 존재하는 구조적인 관계성을 실증적으로 검정해 보기 위한 것이다. 이를 통해 비대면 온라인 학습에 대한 학습자 만족과 사용 의도에 영향을 미치는 주요 변인들간의 관계를 종합적으로 규명함으로써 대학교육의 효과성을 높이는데 기여할 것으로 생각한다.

• 정보관리학회지
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• 제32권3호
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• pp.295-316
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• 2015

본 연구는 공공도서관 직영전환결정에 대한 정책적인 관점에서, 정책옹호연합모형을 적용하여 도서관 운영체제의 변동에 영향을 미친 요인을 분석하는 것을 그 목적으로 한다. 분석 결과, 해당 사안을 둘러싼 3개 연합(직영찬성, 직영반대, 위탁유지)의 신념체계와 이들의 활동을 고려하였을 때, 기본핵심신념을 공유하는 경우 정책지향학습을 통해 부차적 신념은 변화될 수 있었다. 앞으로도 도서관 정책 전반에서 공론의 장을 활성화시키는 것은 정책추진에 있어 전략적으로 필요함을 시사한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.1-8
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• 2020

캐릭터로 하여금 시뮬레이션 내에서 사용자가 원하는 동작을 보이도록 물리 기반 제어기를 만들 수 있다면 주변 환경의 변화와 다른 캐릭터와의 상호작용에 대하여 자연스러운 반응을 보이는 캐릭터 애니메이션을 생성할 수 있다. 최근 심층 강화 학습을 이용해 물리 기반 제어기가 더 안정적이고 다양한 동작을 합성하도록 하는 연구가 다수 이루어져 왔다. 본 논문에서는 다리가 하나 달린 픽사 애니메이션 스튜디오의 마스코트 캐릭터 Luxo를 주어진 목적지까지 뛰어 도착하게 하는 심층 강화학습 모델을 제시한다. 효율적으로 뛰는 동작을 학습하도록 하기 위해서 Luxo의 각 관절의 각도값들을 선형 보간법으로 생성하여 참조 모션을 만들었으며, 캐릭터는 이를 모방하면서 균형을 유지하여 목표한 위치까지 도달하도록 하는 제어 정책(control policy)을 학습한다. 참조 동작을 사용하지 않고 Luxo 동작을 제어하도록 학습된 정책과 비교한 실험 결과, 제안된 방법을 사용하면 사용자가 지정한 위치로 Luxo가 점프하며 이동하는 정책을 더 효율적으로 학습할 수 있었다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제30권2호
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• pp.21-29
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• 2024

최근 자연스러운 모션 데이터에 대한 수요가 늘고 있지만, 클라이밍 모션을 정확하게 캡처하는 것은 가려진 부분이 많은 클라이밍 동작의 특성상 쉽지 않다. 또한 벽 구조물의 스캔이나 다양한 암벽 코스 준비 등 필요한 데이터를 수집하는 과정이 쉽지 않다. 본 논문에서는 강화학습을 이용한 클라이밍 모션 합성 방법론을 제안한다. 학습 과정은 두 단계의 난이도로 구성되어 있다. 첫 번째 단계는 매달리기 정책을 학습하는 것이다. 매달리기 정책은 자연스러운 자세로 홀드를 잡는 방법을 학습한다. 이후 추론 단계를 통해 위치, 자세, 잡기 상태를 다양하게 추출한 초기 상태 데이터세트를 만든다. 두 번째 단계에서는 이 초기 상태 데이터세트를 사용해서 실제 클라이밍을 수행하는 태스크를 학습한다. 클라이밍 정책은 자연스러운 자세로 타겟 위치로 이동하는 방법을 학습한다. 실험을 통해 제안하는 방법이 클라이밍 하기 위한 좋은 자세를 효과적으로 탐색할 수 있는 것을 보였다.

• 과학기술학연구
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• 제1권1호
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• pp.179-200
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• 2001

본 연구에서는 기술의 사회적 선택과정과 기술학습을 연계시켜 살펴볼 수 있는 모델을 개발하고 그 모델에 입각해서 사례분석을 수행하였다. 모델개발과 관련해서는 기술공동체의 구조적 특성이 기술학습에 영향을 미친다는 기술학습론의 논의와 제도형성과 제도효과에 대한 조직사회학과 기술사회학의 논의를 종합하여, '기술정치'와 '기술학습'을 수행하는 주체인 기술공동체의 개념을 정립하였다. 그리고 이에 바탕해서 기술정치와 기술학습의 상호작용 메커니즘을 개념화하였다. 사례분석은 우리 나라이동통신기술개발을 대상으로 이루어졌다. CDMA기술과 GSM기술을 개발하는 국가연구개발사업과 국가표준결정 과정을 중심으로 어떻게 정책결정이 이루어졌으며, 이 정책이 각 기술공동체의 기술학습활동에 어떠한 영향을 미쳤는가를 분석하였다.

• 과학기술정책
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• 제5권11호통권80호
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• pp.78-86
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• 1995

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제8권2호
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• pp.351-358
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• 2018

강화 학습은 변화하는 환경에서의 최적의 보상을 얻을 수 있는 행동을 결정하기 위한 정책을 얻는 기계 학습 기법이다. 하지만 기존에 연구되어 온 강화 학습은 불확실하고 연속적인 실제 환경에서 최적의 행동을 얻기 위해 발생되는 높은 계산 복잡도 문제와 학습된 결과를 얻기 위해서는 많은 시간이 소요 된다는 문제점을 가지고 있다. 앞에서 언급한 문제를 해결하기 위해, 높은 계산 복잡도 문제를 해결을 위해서는 강화 학습을 구성하는 가치 함수와 정책을 독립적으로 구성하는 AC(actor-critic) 기법이 제안되었다. 그리고 빠른 학습 결과를 얻기 위해 기 학습된 지식을 새로운 환경에서 이용하여 기존 학습보다 빠르게 학습 결과를 얻을 수 있는 전이 학습(transfer learning) 기법이 제안되었다. 본 논문에서는 기존에 연구되어 왔던 기계 학습 기법의 향상 기법인 AC 기법과 전이 학습 기법에 대해 소개하고, 이를 무선 액세스 네트워크 환경에서 기지국 상태 조정을 위해 적용되고 있는 사례를 소개한다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권12호
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• pp.29-36
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• 2020

본 연구의 배경은 최근 포스트 코로나시대의 비대면 행정서비스를 위한 주요 정책수단으로 기계학습 행정서비스가 주목을 받고 있는 가운데 기계학습 행정서비스를 시범적으로 운영하고 있는 서울특별시를 대상으로 기계학습 행정서비스 도입 시 효과가 예상되는 업무유형에 대하여 살펴보았다. 연구방법으로는 2020년 7월 한 달 동안 기계학습 기반 행정서비스를 활용하거나 수행하고 있는 서울시 행정조직을 대상으로 설문조사를 실시하여 조직단위별 도입 가능한 기계학습 행정서비스 및 응용서비스를 분석하고, 지도학습, 비지도학습, 강화학습 등 기계학습 행정서비스의 업무유형별 특성을 분석하였다. 그 결과, 지도학습 및 비지도학습 업무유형의 특성에서 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났고, 특히 강화학습 업무유형이 기계학습 행정서비스에 가장 적합한 업무적 특성요인을 포함하고 있는 것으로 밝혀져 그에 대한 정책적 시사점을 도출하였다. 본 연구결과는 기계학습 행정서비스를 도입하고자 하는 실무자들에게는 참고자료로 제공될 수 있고, 향후 기계학습 행정서비스를 연구하고자 하는 연구자들에게는 연구의 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.