• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제15권7호
• /
• pp.893-898
• /
• 2005

강화학습 방법론 중 하나의 부류인 액터-크리틱 알고리즘은 제어압력 선택 문제에 있어서 최소한의 계산만을 필요로 하고, 확률적 정책을 명시정으로 다룰 수 있는 장점 때문에 최근에 인공지능 분야에서 많은 관심을 끌고 있다. 액터-크리틱 네트워크는 제어압력 선택 전략을 위한 액터 네트워크와 가치 함수 근사를 위한 크리틱 네트워크로 구성되며, 우수한 제어입력의 서택과 정화한 가치 함수 관사를 최대한 신속하게 달성하기 위하여, 학습 과정 동안 액터와 크리틱은 자신들의 파라미터 백터를 적응적으로 변화시키는 전략을 구사한다. 본 논문은 크리틱의 학습을 위해 빠른 수렴성을 보장하는 RLS (Recursive Least Square)를 사용하고, 액터의 학습을 위해 정책의 기울기(Policy Gradient)를 이용하는 새로운 종류의 알고리즘을 고려한다. 고려된 알고리즘의 적용 가능성은 두개의 링크를 갖는 로봇에 대한 실험을 통하여 예시된다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제10권6호
• /
• pp.33-39
• /
• 2012

본 연구는 대학에서 이루어지고 있는 강의에 있어 전통적인 오프라인 강의실 강의에 정보기술 발달과 함께 급속도로 확산되고 있는 SNS(Social Network Service)를 접목할 경우 학습성과의 변화에 어떠한 영향을 미치는지를 살펴보기 위해 시작되었다. 이를 위하여 101명을 대상으로 설문조사를 실시하였고 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 소셜 네트워킹 참여(online social networking engagement)와 사회적 수용(acculturation)은 교수와의 상호작용 품질(interaction quality with professors)에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 교수와의 상호작용품질은 협력학습(collaborative learning)과 학습성과(learning performance)에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
• /
• pp.223-227
• /
• 2011

유역 특히 상습침수지구의 통합관리는 유역이라는 한정된 범위 내에서 물에 영향을 미치거나 물에 의하여 영향을 받는 모든 인간 활동과 자연현상을 통합적으로 고려하는 것이다. 이러한 관점에서 유역관리는 유역 차원에서 물을 경제적이고 공평하게 관리하고 분배하여 수자원에 대한 장기적이고 지속가능한 해결방안을 마련하는 것이다. 여기에는 정부, 시민사회 및 기업 행위자가 사회경제적 개발목표와 정책형성, 집행계획을 수립하는 것으로부터 시작된다. 유역관리를 위한 의사결정들은 행위자들과의 영향으로 수정되며, 이런 과정에서 토지와 수자원에서 분쟁이 발생하며, 수자원 관리자는 자연현상, 물 사용, 재정적, 인적자원 및 외부적인 요인으로 인해 목적을 달성하는데 부합하지 않을 수도 있다. 효과적인 유역관리를 위해서는 제약조건하에서 수자원 관리자가 의사결정에 정보를 주고 주요 행위자들과 협력을 통해서 이루어 질 수 있다. 본 논문에서는 유역관리를 위한 의사결정을 행위자기반모형(Agent based Model, ABM)으로 이해하고자 하며, ABM은 유역관리의 이해당사자간의 정책과정을 도출하고 다양한 유역관리 대안을 평가하고 유역관리의 영향을 설명하는 모델이다. 본 모형은 관측자료를 통해 상향식 접근법으로 가능한 많은 세부사항을 모의할 수 있다. 분석과정은 자료의 수집, 모델 확립, 모델의 개발, 통계자료 수집 및 모델의 결과와 실제 시스템의 보충된 관측자료를 비교하는 검증 순으로 진행되며, 본 모델에서의 행위자는 과거의 행동으로부터 주위 환경의 반응하는 패턴을 확인하고 개발하며, 이러한 패턴은 정책들을 구별하기 위해서 이용되며, 이러한 과정에서 강화학습이 이루어진다. 이를 통해 행위자의 익숙한 방식의 합리적인 행동과 정책들의 상관관계를 평가할 수 있으며, 강화학습을 통해 실제적인 통계적인 모델이 가능하다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
• /
• pp.851-854
• /
• 2010

유역관리는 유역이라는 한정된 범위 내에서 물에 영향을 미치거나 물에 의하여 영향을 받는 모든 인간 활동과 자연현상을 통합적으로 고려하는 것이다. 이러한 관점에서 유역관리는 유역 차원에서 물을 경제적이고 공평하게 관리하고 분배하여 수자원에 대한 장기적이고 지속가능한 해결 방안을 마련하는 것이다. 여기에는 정부, 시민사회 및 기업 행위자가 사회경제적 개발목표와 정책 형성, 집행계획을 수립하는 것으로부터 시작된다. 유역관리를 위한 의사결정들은 행위자들과의 영향으로 수정되며, 이런 과정에서 토지와 수자원에서 분쟁이 발생하며, 수자원 관리자는 자연현상, 물 사용, 재정적, 인적자원 및 외부적인 요인으로 인해 목적을 달성하는데 부합하지 않을 수도 있다. 효과적인 유역관리를 위해서는 제약조건 하에서 수자원 관리자가 의사결정에 정보를 주고 주요 행위자들과 협력을 통해서 이루어 질 수 있다. 본 논문에서는 유역관리를 위한 의사결정을 행위자기반모형(Agent based Model, ABM)으로 이해하고자 하며, ABM은 유역관리의 이해당사자간의 정책과정을 도출하고 다양한 유역관리 대안을 평가하고 유역관리의 영향을 설명하는 모델이다. 본 모형은 관측자료를 통해 상향식 접근법으로 가능한 많은 세부사항을 모의할 수 있다. 분석과정은 자료의 수집, 모델 확립, 모델의 개발, 통계 자료 수집 및 모델의 결과와 실제 시스템의 보충된 관측자료를 비교하는 검증 순으로 진행되며, 본 모델에서의 행위자는 과거의 행동으로부터 주위 환경의 반응하는 패턴을 확인하고 개발하며, 이러한 패턴은 정책들을 구별하기 위해서 이용되며, 이러한 과정에서 강화학습이 이루어진다. 이를 통해 행위자의 익숙한 방식의 합리적인 행동과 정책들의 상관관계를 평가할 수 있으며, 강화학습을 통해 실제적인 통계적인 모델이 가능할 것이다.

• 감성과학
• /
• 제22권1호
• /
• pp.77-88
• /
• 2019

본 연구는 베이비부머 세대에 대한 사회적 관심이 높아짐에 따라 감성심리 기반의 자기계발, 자아실현과 같은 삶의 질적인 측면을 고려한 베이비부머 평생교육 요구 및 평생학습 지원에 대한 상대적 중요도를 파악하여 평생교육 지원정책을 위한 시사점을 도출하고자 하였다. 베이비부머 세대를 위한 평생학습 지원의 최적 탐색을 위해 제1계층(상위기준) 2가지, 제2계층(세부기준) 6가지, 평가대안을 각각 5가지로 설정하였다. 제1계층에서는 어느 대안이 더 바람직한가의 문제인 '소망성'과 어느 대안이 더 실현가능한가의 문제인 '실현가능성'을 살펴보았고, 제2계층에서 '소망성'의 세부기준은 형평성, 대응성, 효율성으로 '실현가능성'의 세부기준은 재정적, 법 윤리적, 정치 행정적 실현가능성으로 각각 구분하여 설정하였다. 전문가 설문조사를 통해 베이비부머 정책 우선순위 분석을 실시한 결과 베이비부머 세대를 위한 평생학습 지원은 '소망성(어느 대안이 더 바람직한가)' 보다 '실현가능성(어느 대안이 더 실현가능한가)'에 더 큰 우선순위를 두고 있는 것으로 나타났다. 세부 기준 6가지 중에서는 '평생실천활동'에 대한 우선순위가 높았으며, '평생학습활동'에 대한 5개 평가대안의 상대적 중요도에서는 '직업능력교육(0.377)', '시민참여교육(0.181)' 순으로, '평생실천활동'에 대해서는 '사회관계활동(0.200)', '사회봉사활동(0.161)' 순으로 높게 인식하고 있는 것으로 나타났다. 연구 결과는 평생교육 요구를 구체화, 세분화하고, 상대적 중요도를 파악하여, 본격적인 노년기 진입을 앞둔 베이비 부머 세대 평생학습 정책을 위한 기초자료 마련에 도움을 주었다는 점에서 의의가 있다.

• 컴퓨터교육학회논문지
• /
• 제10권1호
• /
• pp.55-66
• /
• 2007

본 연구는 정보통신기술이 장애학생의 학습기회 확대에 대해 지닌 잠재성을 확인하고, 앞으로 특수교육정보화(special education technology) 정책이 추진되어야 하는 방향을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해, 정책의 소망성과 실현가능성을 준거로 첫째 특수교육정보화에 관한 해외 동향 및 사례를 살펴보고, 둘째 이를 우리나라 현황과 비교 분석하였다. 연구 수행 결과, 첫째 소망성과 관련하여 공평성 측면에서 아직 장애인을 위해 별도의 정책을 고안하는 격리 위주의 관점에서 벗어나지 못하고 있는 것으로 보인다. 둘째, 실현가능성 측면에서 체계적이고도 안정적인 정책 실행을 위한 법제도 및 재정 안정성이 부족한 편이다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 향후 특수교육정보화 정책 방향을 5개 영역의 7개 과제로 제시하였다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제15권3호
• /
• pp.99-106
• /
• 2017

본 연구는 직업전문학교 재학생의 학습동기와 학습 자율성이 직무창의성과 전공만족도 및 학교만족도와 어떤 영향관계인지 파악하는 것을 연구목적으로 하였다, 국내 전문직업학교가 비교적 최근에 활성화되었고 학술적 연구가 매우 부족한 현실이다. 직업전문학교 제과제빵 전공 재학생 설문조사를 통해 이론적 선행연구에 근거한 연구가 설들을 검증하였다. 직무창의성은 학생의 학습동기와 학습 자율성의 복합적인 영향을 받는 것으로 나타났다. 내재적 학습동기와 학습 자율성은 전공만족도에 유의한 수준의 긍정적 영향을 미치나 외재적 학습동기는 전공만족도에 부적 영향관계를 보였다, 직업전문학교 교육은 실무중심의 기술전달 방식 위주라서 본 연구는 학습동기, 창의성, 학습 자율성 등의 심리적 성향이 학생 만족도에 미치는 영향을 파악하였고 교과정책 반영에 참고할 결과를 제시하였다. 향후 신입생 홍보나 교과운영, 학사관리를 위하여 더 체계적이며 복합적인 연구가 필요하다.

• 정보와 통신
• /
• 제31권12호
• /
• pp.73-80
• /
• 2014

본고에서는 교육 분야에서 다양한 데이터를 수집 및 분석하여 개인화된 학습 서비스를 제공하려는 학습 분석(Learning Analytics) 서비스의 개념과 앞으로 기대되는 유즈케이스를 소개한다. 국제적으로 주목 받고 있는 학습 분석 기술은 현재 개념화 수준에 머물러 있지만, 글로벌 기업들이 주축이 된 민간단체에서는 데이터 수집체계와 같은 구체적인 구현 방법에 대한 논의도 추진되고 있어서 관련 현황에 대한 진단도 해본다. 특히 국제 표준화 기구와 단체를 통해 추진되고 있는 내용을 중심으로 소개한다. 다양한 데이터 응용 기술을 융합해서 기대할 수 있는 학습 분석 서비스 모형을 제시하면서 관련 정책과 제품개발에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 컴퓨터교육학회논문지
• /
• 제6권3호
• /
• pp.99-108
• /
• 2003

본 논문은 VOD(Video On Demand) 기반 온라인 교육 시스템의 한계점들을 분석하고 이에 대한 대안으로 e- Learning 표준에 기초한 EOD(Education On Demand) 시스템의 디자인과 구현에 대해 기술한다. EOD 시스템은 XML로 표현되는 메타 정보와 컴포넌트 기술을 사용하여 학습 컨텐츠 라이프사이클 전반에 적용되는 저작 도구, 컨텐츠 서버, 학습 정책 시스템 그리고 뷰어로 구성된다. 구성요소간의 모든 정보 교환은 SCORM 표준에 기반한 메타 정보로 표현되어 효과적인 컨텐츠 관리와 자동화를 가능하게 한다. 또한 학습자의 상호작용 및 피드백 정보를 통합 관리하여 학습 정책 시스템을 통해 개별 학습자에게 맞추어진 학습 지도를 제공 할 수 있다. 이러한 EOD 시스템을 통해 단순한 컨텐츠 제공을 넘어선 발전된 형태의 온라인 교육 시스템에 대해 고찰해 본다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제14권5호
• /
• pp.502-506
• /
• 2008

최근에 제안된 강화 학습 기법인 "potential-based" reinforcement learning(RL) 기법은 다수 학습들과 expert advice들을 감독 지식으로 강화 학습 알고리즘에 융합하는 것을 가능하게 했고 그 효용성은 최적 정책으로의 이론적 수렴성 보장으로 증명되었다. 본 논문에서는 potential-based RL 기법을 셀룰러 네트워크에서의 채널 할당 문제에 적용한다. Potential-based RL 기반의 동적 채널 할당 기법이 기존의 fixed channel assignment, Maxavail, Q-learning-based dynamic channel assignment 채널 할당 기법들보다 효율적으로 채널을 할당한다. 또한, potential-based RL 기법이 기존의 강화 학습 알고리즘인 Q-learning, SARSA(0)에 비하여 최적 정책에 더 빠르게 수렴함을 실험적으로 보인다.