• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2006.05a
• /
• pp.310-313
• /
• 2006

지능형 학습 시스템(ITS, Intelligent Tutoring System)은 학습자의 학습 스타일을 인지하여 학습자에 맞는 학습전략을 세우고 적절한 학습 서비스를 제공하는 시스템이다. 기존의 학습시스템은 학습자의 학습 스타일 보다는 학습 컨텐츠에 중심을 두어 학습자에게 맞는 학습 전략을 적절히 세우는 과정이 부족했다. 이에 본 논문에서는 학습자의 학습과정에서 발생한 데이터를 기반으로 학습자의 학습 스타일을 파악하는 방법을 제안한다. 이를 위해 서양 건축양식 학습을 위한 교육 컨텐츠를 이용하였으며, 수집된 데이터를 분석하여 Folder & Silverman 이 제시한 학습 스타일에 근거한 학습자의 학습 스타일을 추출하였다. 실험에서는 70명의 데이터를 수집하였고, 학습자가 교육 컨텐츠를 학습한 순서에 대한 시계열 데이터를 기반으로 학습자 성향을 알아보기 위하여 은닉 마코프 모델(Hidden Markov Model)을 사용하였다. 은닉 마코프 모델을 적용하여 얻은 분석 결과를 가지고 각 학습자에게 맞는 학습 스타일을 진단하였다. 은닉 마코프 모델에서 얻은 학습 스타일 진단 모델은 향후에 학습자 학습 스타일을 파악하는데 사용할 수 있으며, ITS에 있어 학습자 성향 분석 모듈로 고려해볼 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2020.07a
• /
• pp.329-330
• /
• 2020

본 논문에서는 Azure 클라우드 플랫폼의 가상서버 호스팅을 이용해 데이터 수집 환경을 구축하고, Azure에서 제공하는 자동화된 기계학습(Automated Machine Learning, AutoML)을 기반으로 데이터 분석 방법에 관한 연구를 수행했다. 가상 서버 호스팅 환경에 LAMP(Linux, Apache, MySQL, PHP)를 설치하여 데이터 수집환경을 구축했으며, 수집된 데이터를 Azure AutoML에 적용하여 자동화된 기계학습을 수행했다. Azure AutoML은 소모적이고 반복적인 기계학습 모델 개발을 자동화하는 프로세스로써 기계학습 솔루션 구현하는데 시간과 자원(Resource)를 절약할 수 있다. 특히, AutoML은 수집된 데이터를 분류와 회귀 및 예측하는데 있어서 학습점수(Training Score)를 기반으로 보유한 데이터에 가장 적합한 기계학습 모델의 순위를 제공한다. 이는 데이터 분석에 필요한 기계학습 모델을 개발하는데 있어서 개발 초기 단계부터 코드를 설계하지 않아도 되며, 전체 기계학습 시스템을 개발 및 구현하기 전에 모델의 구성과 시스템을 설계해볼 수 있기 때문에 매우 효율적으로 활용될 수 있다. 본 논문에서는 NPU(Neural Processing Unit) 학습에 필요한 데이터 수집 환경에 관한 연구를 수행했으며, Azure AutoML을 기반으로 데이터 분류와 회귀 등 가장 효율적인 알고리즘 선정에 관한 연구를 수행했다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.6 no.2
• /
• pp.97-105
• /
• 1996

In this paper, an adaptive model predictive controller for nodinear processes using fuzzy model is proposed. Adaptive structure is implemented by recursive fuzzy modeling. The model and control law can be obtained the same as GPC, because the consequent parts of the fuzzy model comprise linear equations of input and output variables. The proposed Adaptive fuzzy model predictive controller (AFMPC) controls nonlinear process well due to the intrinsic nonlinearity of the fuzzy model. When AFMPC's output is variation in the process control input, it maintains zero steady-state offset for a constant reference input and has superior performance. The properties and performance of the proposed control scheme were examined with nonlinear plant by simulation.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
• /
• v.17 no.5
• /
• pp.825-832
• /
• 2022

In this paper, we discuss the design and implementation of predictive and diagnostic models for realizing intelligent predictive models by collecting and storing the power output of agricultural photovoltaic power generation systems. Our model predicts the amount of photovoltaic power generation using RNN, LSTM, and GRU models, which are recurrent neural network techniques specialized for time series data, and compares and analyzes each model with different hyperparameters, and evaluates the performance. As a result, the MSE and RMSE indicators of all three models were very close to 0, and the R2 indicator showed performance close to 1. Through this, it can be seen that the proposed prediction model is a suitable model for predicting the amount of photovoltaic power generation, and using this prediction, it was shown that it can be utilized as an intelligent and efficient O&M function in an agricultural photovoltaic system.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2007.11a
• /
• pp.345-349
• /
• 2007

본 연구는 인터넷 학습사이트 평가모델을 개발하여 인터넷 학습사이트들이 학생들에게 필요한 양질의 정보를 제공할 수 있도록 하고자 한다. 학습자들이 효과적으로 학습을 하기 위해서는 인터넷 학습사이트 환경이 어떠해야 하는지에 대한 정보를 파악하여 더 나은 인터넷 학습사이트 환경에 대한 정보 제공 및 개선사항을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2007.04a
• /
• pp.131-134
• /
• 2007

본 논문에서는 현재까지 나타난 휴머노이드 로봇의 문제점을 극복하고, 미래형 로봇의 발전방향인 "개방화", "네트워크화", "모듈화" 개념을 만족하는 새로운 구조를 설계하기 위한 인간 팔의 형태학적 신경학적 모델을 제시하고 이를 기반으로 한 휴머노이드 로봇 팔 설계 방법을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2007.04a
• /
• pp.197-200
• /
• 2007

상품 판매장에서 많은 상품을 판매하기 위해서는 매장 내에서 구매자 행동과 상품 배치 등 매상에 영향을 미치는 다양한 요인을 파악할 필요가 있다. 또한 모바일 커머스 어플리케이션에서 각 구매자들이 구입할 상품을 효과적으로 찾을 수 있는 추천상품 서비스의 필요성도 점차 증가하고 있다. 본 논문에서는 다치 오토마타를 이용하여 매장 내에서 구매자 행동과 상품 배치 등을 파악함과 동시에 각 구매자들이 구입할 상품을 상황의 변화에 따라 효과적으로 추천할 수 있도록 지원하는 상황인식 기반 모바일 구매 서비스 모델을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2007.04a
• /
• pp.117-120
• /
• 2007

본 논문에서는 휴머노이드 로봇에 적용 가능한, 미래형 로봇의 발진방향인 "개방화", "네트워크화", "모듈화" 개념을 만족하는 새고운 구조의 로봇 설계를 위해 인간의 신경학적 모델을 이용한 기법을 제시하고 이를 기반으로 한 로봇에 적용하기 위한 SERCOS 통신 기반의 로봇 팔에 대한의 내부 통신망 설계 방법을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2000.11a
• /
• pp.235-238
• /
• 2000

대용량의 데이터베이스에서 효율적인 의사결정을 하기 위해서는 불필요한 지식을 제거한 지식베이스의 구축이 필요하다. 사용자의 언어적인 질의에 대해 대용량의 데이터베이스에서 불필요한 규칙을 제거한 최소지식베이스를 구축한다. 또한 불완전한 데이터베이스로부터 규칙들을 일반화한 근사함수에 기반하여 규칙 추출의 중요도를 나타낸다. 그리고 앞에서 생성된 최소지식베이스를 통해 언어적 변수에 대한 퍼지 연산을 수행하여 추론값을 도출할 수 있는 모델을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2001.12a
• /
• pp.213-216
• /
• 2001

기존의 유한오토마타는 입력 값에 따른 상태 전이가 유한개의 문자열이 입력될 때는 정확하게 인식하나 무한개의 문자열이 입력될 때는 정확하게 인식하지 못한다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 유한오토마타의 상태 전이를 다치오토마타 모델을 이용하여 무한개의 상태로 확장할 수 있는 가능성을 제시하고 이를 신경망 (Neural Network)으로 구현한 다치-신경망 시스템을 제안한다.