Contemporary University students are considered the Z generation who were born after 1995. They are more tech savvy than millennials. To target the generation, traditional class management platforms have evolved to smart LMS that is more customized and accessible for smart devices. Global level information search and collaboration can also be implemented using such smart LMS. However, switching from one LMS to another LMS requires great effort from teachers and support from staffs. This study measured the learners' perception of the system when they were exposed to a new smart-LMS. Blackboard Learn Ultra was used for 15 weeks and at the end of the semester, a questionnaire was administered to the students of these classes. Results indicated that experience with previous LMS discouraged students from adopting Blackboard Learn. Result of TAM modeling indicated that perceived usefulness, compared to perceived ease of use and attitude, was an effective aspect to bring positive acceptance of the system. A qualitative approach and network analysis were also conducted based on students' responses. Both positive and negative responses were detected. Inconvenience due to mechanical aspects was mentioned. Dissatisfaction compared to previous local LMS use was also mentioned. Mobile application and communication effectiveness were positive aspects. Revised course development and promoting how useful the system may help enhance the acceptance of the new system.
행성 탐사의 첫 번째 단계는 일반적으로 자율적 탐사선을 사용하여 수행된다. 이 탐사선은 자신의 길을 찾고 행성표면에 대한 실험을 수행 할 수 있다. 이 논문에서는 각 에이전트의 지식과 노력을 공유하기 위해 블랙보드 시스템을 효과적으로 활용하는 다중 에이전트 시스템을 제안한다. 에이전트는 BDI (Belief Desire Intension) 모델의 조합으로 반응 모델을 사용하고 최단 거리를 계산하고 행성 표면에서 이동 경로를 계산하는 경로 찾기 알고리즘을 사용한다. 이 접근법은 짧은 시간 내에 주어진 지형에서 표면 탐사를 수행 할 수 있다. 블랙보드에 수집 된 정보는 상세한 표면 토양 변화 결과를 산출하는데 사용된다. 이 연구에서 제안된 다중 에이전트 시스템에 의한 탐사는 다양한 지형 크기별로 잘 수행되는 것으로 나타났다.
손 표현 인식을 위해서는 손의 정적인 형태를 기반으로 하는 손 자세 인식과 손의 움직임을 기반으로 하는 손 동작 인식이 함께 사용된다. 본 논문에서는 가상의 칠판 위에서 움직이는 손의 궤적을 기반으로 기호를 인식하는 손 표현인식 방법을 제안하였다. 손으로 가상의 칠판에 그린 기호를 인식하기 위해서는 손의 움직임으로부터 기호를 인식하는 방법은 물론, 데이터 입력의 시작과 끝을 찾아내기 위한 손 자세 인식 역시 필요하다. 본 논문에서는 손 자세 인식을 위해 미디어파이프를, 시계열 데이터에서 손 동작을 인식하기 위해 순환 신경망의 한 종류인 LSTM(Long Short Term Memory)을 사용하였다. 제안하는 방법의 유효성을 보이기 위해 가상 칠판에 쓰는 숫자 인식에 제안하는 방법을 적용하였을 때 약 94%의 인식률을 얻을 수 있었다.
e-비즈니스의 급격한 발전으로 인하여 네트워크 상의 보안이 중요한 이슈로 부각되고 있다. 대표적인 보안 시스템인 침입 탐지 시스템(IDS)은 네트워크 상의 침입 시도를 탐지하는 역할을 수행한다. 현재의 침입은 광범위해지고, 복잡하게 되어 한 침입 탐지 시스템이 독립적으로 네트워크의 침입을 판단하기 어렵게 되었다. 그래서 본 논문에서는 여러 침입 탐지 시스템을 네트워크상에 배치하려고, 이들이 서로 정보를 공유하면서 공격자에 효과적으로 대처하며 침입을 탐지하도록 하였다. 각 에이전트들이 침입을 탐지하기 위한 연동 방법은 블랙 보드 구조(Blackboard Architecture)와 계약망 프로토콜(Contract Net Protocol)을 사용하였다 본 논문에서는 보안 에이전트들이 블랙 보드 구조를 사용한 경우와 계약망 프로토콜을 사용한 경우의 성능을 비교해 효과적인 방법을 제안할 것이다.
Scheduling jobs effectively under consideration of actual loads on machines is one of the most complicated tasks in production control. The complexity of the finite capacity scheduling often makes the conventional methods of industrial engineering fail. As an alternative, Knowledge-based approaches to job-shop scheduling have been evolved recently. This paper presents a blackboard- based scheduling expert system which combines knowledge-based scheduling with interactive scheduling. It is shown to be possible to generate the feasible schedule within a reasonable time. Flexible reaction management is also possible while keeping the changes in the generated schedule to the minimal and adjusting the schedule to tardy operations or working environmental changes. The system is equipped with a rule base with heuristics for handling conflicted event. A case study applying the implemented system is described.
The purpose of this study was to investigate middle and high school mathematics teachers' levels and multiple approaches in United States practicing their abstraction levels and, different strategies and method of solutions towards given number theory problems. The mathematics teachers taking part in this study are consisted of 25 members of online graduate and undergraduate course (MAE 5641 and MAE 4813) delivered through Online Learning System called as the Blackboard (http://www.blackboard.com). Data collection methods include journal entries, written solutions to problems, the teachers' reflections on said problems, and post interviews. Data analysis was done based on [Hazzan, O. & Zazkis, R. (2005). Reducing abstraction: The case of school mathematics. Educ. Stud. Math. 58(1), 101-119]. Analysis of students' written solutions revealed that transitions among the solution methods have major effect on abstraction levels. Elevation and reducing abstraction is a dynamic process.
Advance in Internet technology has changed traditional production planning and control methods. In particular, collaborations between participants in supply chains are being increasingly addressed in industry for enhancing chain-wide productivity. A representative paradigm that emphasizes collaboration in production planning and control is CPFR(Collaborative Planning, Forecasting and Replenishment). In this paper, we present a multi-agent system architecture that supports the collaborations specified in CPFR. The multi-agent system architecture consists of event manager, data view agent, business rule agent, and collaboration agent. The collaboration agent systematically controls negotiation between supplier and buyer with the aid of collaboration protocol and blackboard. The multi-agent system has been implemented with EJB(Enterprise Java Beans).
Kwang Seok Lee;Byung Wook Lee;Han Suk Ko;Byung Chool Won
산업경영시스템학회지
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제21권45호
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pp.193-200
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1998
본 논문은 상대방의 변화하는 필요사항을 충족시키기 위하여 사람들이 일반적으로 채택하고 있는 ‘적절 반응’(responsiveness) 과정을 컴퓨터 시스템에 적용하는 것에 관한 연구이다. ‘적절 반응’과정은 일반적으로 관찰, 이해, 해석, 이행의 4단계로 구성된다. 본 연구에서는 이러한 ‘적절 반응’ 과정을 ‘흑판’(blackboard) 구조를 이용하는 ‘반응 층’(responsive layer)을 통하여 MSLTRAIN이라고 하는 실제 시스템에 적용하였다. ‘반응 층’은 ‘적절 반응’과정을 실질적으로 이행하는 ‘지식 소자’(knowledge source)와 정보의 상호 소통을 위한 ‘흑판’으로 구성된다. ‘적절 반응’ 과정과 이를 이행하는 ‘반응 층’은 변화하는 사용자의 욕구를 충족시켜 나가는 지능을 제공한다.
본 논문에서는 네트워크 환경에서의 외부침입에 대한 효율적인 탐지 구조를 제안하였다. 제안된 탐지구조에서는 각기 고유의 기능과 영역을 갖는 다수의 에이젼트들 사이에 블랙보드 구조를 갖는 협조 에이젼트(Coordination Agent)를 두고 Conflict Resolution 기능과 침입여부 확증 기능을 갖도록 함으로서 False Alarm을 감소시키도록 하였다. 시뮬레이션 결과 단순한 시스템 자원의 접근에도 기존 에이전트 방식은 침입이라는 판단을 내릴 수 있는 반면, 블랙보드 시스템은 에이젼트에 대한 적극적인 질의과정을 통해 최종적인 침입의 여부를 판정함으로써 침입 탐지 시스템의 신뢰도를 높일 수 있는 것으로 판단되었다.
SACOM(Simulation Analyser with Cognitive Operator Model) is being developed at Korea Atomic Energy Research Institute to simulate human operator's cognitive characteristics during the emergency situations of nuclear power plans. An operator model with error mechanisms has been developed and combined into SACOM to simulate human operator's cognitive information process based on the Rasmussen's decision ladder model. The operational logic for five different cognitive activities (Agents), operator's attentional control (Controller), short-term memory (Blackboard), and long-term memory (Knowledge Base) have been developed and implemented on blackboard architecture. A trial simulation with a scenario for emergency operation has been performed to verify the operational logic. It was found that the operator model with error mechanisms is suitable for the simulation of operator's cognitive behavior in emergency situation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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