• 디지털융복합연구
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• 제8권4호
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• pp.151-164
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• 2010

본 연구는 유비쿼터스 생활영어 체험학습장의 학습만족과 관련 있는 변인들 가운데 학습환경, 자신감, 학습흥미, 학습만족간의 연구모형으로 구성하여 이 연구모형의 경로를 분석하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 첫째, 연구의 변인들 간에 상관관계를 살펴본 결과 유비쿼터스 생활영어 체험학습장을 이용하는 학습자의 학습환경, 자신감, 학습흥미, 학습만족 간에 상관관계가 있었다. 학습환경과 학습흥미, 학습환경과 학습만족, 자신감과 학습흥미 자신감과 학습만족, 학습흥미와 학습만족 간에 정적상관관계를 가졌다. 둘째, 설정된 요인들 간의 경로를 분석해본 결과, 이론모형이 모형 적합도 지수에 만족하여 경로모델이 도출되었다. 연구모형의 경로는 학습환경${\rightarrow}$자신감의 경로와 학습환경${\rightarrow}$학습흥미의 경로가 유의하였다. 그리고 학습환경${\rightarrow}$학습만족의 경로, 자신감${\rightarrow}$학습만족의 경로와 학습흥미${\rightarrow}$학습만족의 경로가 유의했다. 마지막으로, 유비쿼터스 생활영어 체험학습장의 학습환경은 학습자의 학습만족에 직접영향을 미치는 경로로 나타났다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.136-138
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• 2003

로봇이나 가상 캐릭터와 같은 지능형 에이전트가 자율적으로 살아가기 위해서는 주어진 환경을 인식하고, 그에 맞는 최적의 행동을 선택하는 능력을 가지고 있어야 한다. 본 논문은 이러한 지능형 에이전트를 구현하기 위하여, 외부 환경에 적응하면서 최적의 행동을 배우고 선택하는 방법을 연구하였다. 본 논문에서 제안한 방식은 강화 학습을 이용한 행동기반 학습 방법과 기호 학습을 이용한 인지 학습 방법을 통합한 방식으로 다음과 같은 특징을 가진다. 첫째, 외부 환경의 적응성을 수행하기 위하여 강화 학습을 이용하였으며. 이는 지능형 에이전트가 변화하는 환경에 대한 유연성을 가지도록 하였다. 둘째. 경험들에서 귀납적 기계학습과 연관 규칙을 이용하여 규칙을 추출하여 에이전트의 목적에 맞는 환경 요인을 학습함으로 주어진 환경에서 보다 빠르게, 확장된 환경에서 보다 효율적으로 행동을 선택을 하도록 하였다. 제안한 통합방식은 기존의 강화 학습만을 고려한 학습 알고리즘에 비하여 학습 속도를 향상 시킬수 있으며, 기호 학습만을 고려한 학습 알고리즘에 비하여 환경에 유연성을 가지고 행동을 적용할 수 있는 장점을 가진다.

• 대한화학회지
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• 제66권6호
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• pp.472-492
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• 2022

본 연구는 온-오프라인 혼합 학습환경에서 중등과학교사의 학습환경 특이적인 PCK 요소 및 하위요소 탐색을 목적으로 하였다. 중등과학교사 12명을 대상으로 설문, 개별 면담, 수업 관찰 자료를 수집하여 PCK 이론적 틀을 기반으로 연역적으로 분석하고 다시 귀납적 분석을 통해 그 범주를 정교화하였다. 온-오프라인 혼합 학습환경에서 본 연구 교사들의 PCK는 요소별로 학습환경 특이성이 다르고 학습환경 특이성에 따라 PCK 요소별 하위요소가 다른 것으로 나타났다. 온라인 학습환경 특이적인 과학 교수 지향으로 '과학 개념 학습' 목표 지향과 '강의식 수업'의 과학 교수-학습 지향이 있었다. 온-오프라인 혼합 학습환경 특이적인 교육과정에 관한 지식에는 '교육과정 재구성'이 있었으며, 온라인 학습환경 특이적인 교육과정에 관한 지식에는 '학습 목표 선정', '교육과정 자료'가 있었다. 온라인 학습환경 특이적인 과학 교수전략에 관한 지식에는 '과학 주제 특이적 전략', '과학 교과 특이적 전략', '상호작용 전략'이 있었다. 코로나 19 이후 오프라인 학습환경 특이적인 과학 교수전략에 관한 지식에는 '과학 주제 특이적 전략', '상호작용 전략'이 있었다. 온라인 학습환경 특이적인 학생의 과학 학습에 관한 지식에는 '학습을 위한 선지식', '학습 어려움', '학습 동기 및 흥미', '학습 다양성'이 있었으며, 코로나 19 이후 오프라인 학습환경 특이적인 학생의 과학 학습에 관한 지식에는 '학습 어려움'만 있었다. 과학 학습 평가에 관한 지식은 온-오프라인 혼합 학습환경 특이적인 지식과 온라인 학습환경 특이적인 지식이 있었으며, 각각 '평가 내용'과 '평가 방법'이 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.910-913
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• 2021

Successor representation (SR) 은 두뇌 내 해마의 공간 세포가 인지맵을 구성하여 환경을 학습하고, 이를 활용하여 변화하는 환경에서 유연하게 최적 전략을 수립하는 기전을 모사한 강화학습 방법이다. 특히, 학습한 환경 정보를 활용, 환경 구조 안에서 목표가 변화할 때 강인하게 대응하여 일반 model-free 강화학습에 비해 빠르게 보상 변화에 적응하고 최적 전략을 찾는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 SR 기반 강화학습 알고리즘이 보상의 변화와 더불어 환경 구조, 특히 환경의 상태 천이 확률이 변화하여 보상의 변화를 유발하는 상황에서 어떠한 성능을 보이는 지 확인하였다. 벤치마크 알고리즘으로 SR 의 특성을 목적 기반 강화학습으로 통합한 SR-Dyna 를 사용하였고, 환경 상태 천이 불확실성과 보상 변화가 동시에 나타나는 2-stage 마르코프 의사결정 과제를 실험 환경으로 사용하였다. 시뮬레이션 결과, SR-Dyna 는 환경 내 상태 천이 확률 변화에 따른 보상 변화에는 적절히 대응하지 못하는 결과를 보였다. 본 결과를 통해 두뇌의 강화학습과 알고리즘 강화학습의 차이를 이해하여, 환경 변화에 강인한 강화학습 알고리즘 설계를 기대할 수 있다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.11-18
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• 2021

강화 학습을 통한 실내 자율주행을 위해 가상 환경과 실제 환경에서 학습을 병행하는 방법을 제안한다. 실제 환경에서만 학습을 진행했을 경우 80시간 정도의 소요 시간이 필요하지만, 실제 환경과 가상 환경을 병행하며 학습을 진행했을 경우 50시간의 소요 시간이 필요하다. 가상 환경과 실제 환경에서 학습을 병행하면서 빠른 학습으로 다양한 실험을 거쳐 최적화된 파라미터를 얻을 수 있는 이점이 있다. 실내복도 이미지를 이용하여 가상 환경을 구성한 후 데스크톱으로 선행학습을 진행하였고 실제 환경에서의 학습은 Jetson Xavier를 기반으로 다양한 센서와 연결하여 학습을 진행하였다. 또한, 실내복도 환경의 반복되는 텍스처에 따른 정확도 문제를 해결하기 위해 복도 벽의 아랫선을 강조하는 특징점 검출을 학습하여 복도 벽 객체를 판단하고 정확도를 높일 수 있었다. 학습을 진행할수록 실험 차량은 실내복도 환경에서 복도 중앙을 기준으로 주행하며 평균 70회의 조향명령을 통해 움직인다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.366-366
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• 2022

유역의 하천유량과 같은 수문 시계열을 모의 또는 예측하기 위한 수문 모델링에서 최근 기계 학습 방법을 활용한 연구가 활발하게 적용되고 있는 추세이다. 이러한 데이터 기반 모델링 접근법은 입출력 자료에서 관찰된 패턴을 학습하며, 특히, 장단기기억(Long Short-Term Memory, LSTM) 네트워크는 많은 연구에서 수문 시계열 예측에 대한 적용성이 검증되었으나, 장기간의 고품질 관측자료를 활용할 때 더 나은 예측성능을 보인다. 그러나 우리나라의 경우 장기간 관측된 고품질의 하천유량 자료를 확보하기 어려운 실정이다. 따라서 본 연구에서는 LSTM 네트워크의 학습 시 가용한 모든 유역의 자료를 통합하여 학습시켰을 때 하천유량 예측성능을 개선할 수 있는지 판단해보고자 하였다. 이를 위해, 우리나라 13개 댐 유역을 대상으로 대상 유역의 자료만을 학습한 모델의 예측성능과 모든 유역의 자료를 학습한 모델의 예측성능을 비교해 보았다. 학습은 2001년부터 2010년까지 기상자료(강우, 최저·최고·평균기온, 상대습도, 이슬점, 풍속, 잠재증발산)를 이용하였으며, 2011년부터 2020년에 대해 테스트 되었다. 다지점 통합학습을 통해 테스트 기간에 대해 예측된 각 유역의 일 하천유량의 KGE 중앙값이 0.74로 단일지점 학습을 통해 예측된 KGE(0.72)보다 다소 개선된 결과를 보여주었다. 다지점 통합학습이 하천유량 예측에 큰 개선을 달성하지는 못하였으며, 추가적인 가용 자료 확보와 LSTM 구성의 개선을 통해 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.3-4
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• 2019

본 논문에서는 복잡한 해상교통 환경 하에서도 해양 안전을 도모할 수 있는 강화학습 기반 지능형 선박 항해 에이전트 개발의 사전단계로서 기존의 강화학습 환경을 분석하였다. 강화학습 기반 접근법은 선박 항해 에이전트 스스로가 복잡하고 동적인 해상교통 환경을 이해하고 주어진 목표를 달성할 수 있도록 도와주는데, 이를 위해서는 에이전트 자신을 제외한 모든 사항들이 정의되는 환경을 보다 정확하고 효과적으로 개발하는 것이 매우 중요하다. 실제 해상교통 환경은 학습 환경으로의 모델링 및 에이전트 학습의 난이도가 매우 높은 환경으로 학습환경이 가질 수 있는 여러 속성들을 적절히 설정하여 선박 항해 에이전트의 활용 목적에 맞는 가성비 높은 환경을 구축하는 것이 바람직하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.1108-1111
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• 2011

최근 E-러닝 발전과 함께 U-러닝에 대한 관심이 집중되고 있으며 이와 관련된 다양한 관련 표준들이 채택되고 있다. 기존의 E-러닝 관련 기술들이 웹에 기반한 학습을 지향하였다면 U-러닝에서는 다양한 환경에서 학습자가 학습의 맥락을 이어가며 학습을 하는 것으로서 언제, 어디서나, 누구나 학습을 진행하여 생활의 학습화를 지원할 기술을 필요로 한다. 즉, U-러닝에서는 다양한 사용 환경에서 학습이 이루어지므로 사용 환경에 적합한 학습이 이루어져야 하고, 이를 위해 사용 환경 맞춤형 콘텐츠 적응화 기술이 필요하다. 크게 사용 환경 맞춤형 콘텐츠 적응화 기술은 다양한 단말기 정보를 포함한 사용 환경 정보를 표현할 수 있는 기술과 사용자의 사용 환경 정보를 분석하는 기술, 사용 환경에 적합한 콘텐츠를 구성하는 기술로 구성된다. 이에 본 연구에서는 지식서비스 USN 산업원천 기술개발 과제의 세부과제인 'U-러닝 환경 표준 및 표준 명세 개발 및 검증' 과제에서 콘텐츠 적응화를 위해 연구 개발된 사용 환경 정보를 표현하는 U-러닝 프로파일에 대하여 소개한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.393-396
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• 2006

강화학습은 환경과 상호작용하는 과정을 통하여 목표를 이루기 위한 전략을 학습하는 방법으로써 에이전트의 학습방법으로 많이 사용한다. 독립적인 에이전트가 아닌 상호 의사소통이 가능한 다중 에이전트 환경에서 에이전트의 학습정보를 서로 검색 및 공유가 가능하다면 환경이 거대하더라도 기존의 강화학습 보다 빠르게 학습이 이루어질 것이다. 하지만 아직 다중 에이전트 환경에서 학습 방법에 대한 연구가 미흡하여 학습정보의 검색과 공유에 대해 다양한 방법들이 요구되고 있다. 본 논문에서는 대상 에이전트 학습 정보와 주변 에이전트들의 학습 정보 사이에 편집거리를 비교하여 유사한 에이전트를 찾고 그 에이전트 정보를 강화학습 사전정보로 사용함으로써 학습속도를 향상시킨 ED+Q-Learning 시스템을 제안한다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2005년도 공동추계학술대회
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• pp.205-210
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• 2005

유비쿼터스 컴퓨링과 네트워킹 환경이 준비됨에 따라 교육 분야에서도 새로운 환경에 적합한 교육학습 시스템에 대한 준비가 필요하다. 특히 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 단순히 새로운 기술을 교육학습 분야에 적용하는 것이 아니라 사고방식과 대상을 바꾸는 패러다임의 전환이 필요하다. 분야에서는 유비쿼터스 환경을 단계적으로 적용하여야 한다. 기존의 e-learning에서는 지능시스템이 교육학습 분야에 적용될 수 있는 부분이 한정되어 있었다. 그러나 유비쿼터스 맞춤형 학습 시스템을 구축할 수 있는 기본 환경이 제공하기 위하여 유비퀴터스 환경의 하부 단위에서 증강현실(augmented reality) 기술, 지능형 학습 기술들을 도출하고 적용 방법을 제안한다.