기존의 CAI나 ITS 연구물은 문제 해결 과정이 일반화되어 있어, 특별한 문제를 해결하기 위해서는 학습자가 수동적인 입장을 가지고 불필요한 과정을 거쳐서 시스템의 요구에 따라 해결할 수밖에 없었다. 결과적으로 본 연구와 같은 분수의 연산과 분야에서는 창의적이고 개별화된 문제 풀이 과정을 지원할 수 없었다. 본 연구는 보충학습자들을 위한 분수의 연산에 관한 ITS 시스템의 설계와 구현에 관한 연구이다. 본 연구는 학습 오류를 진단하고 학습 오류 상태를 학습자가 분명하게 인지할 수 있도록 안내한다. 또한 본 시스템은 학습자의 자기 주도적인 학습을 지원하며, 학습자 자신의 학습 결손을 보충할 수 있으며 또한 분수연산 과정을 학습자의 수준에서 창의적으로 스스로 조정이 가능하다. 우리는 이 시스템이 학교 교사 부족으로 인해 보충 학습자에 대한 배려가 소홀할 수밖에 없는 문제점이 개선됨을 보여주었고, 학습자도 이 시스템으로 인해 스스로 문제를 해결하는 능력이 신장되어 보다 높은 학습 효과를 얻는 것을 발견할 수 있었다.
The major limitation of the traditional Intelligent Tutoring Systems (ITS) is that interface is mainly focused on the cognitive factors. However, the new direction of ITS is shifting form the cognitive perspectives to the motivational perspectives reflecting the individual differences. In this study, the specific design guidelines for motivational interface of ITS are proposed to promote learner's motivation to learn during the interaction with the ITS. First, ITS should be able to reflect individual differences in cognitive abilities, interest and motivation, and ongoing changes of the interestingness and comprehensibility during learning activities. Second, it is essential for ITS to guarantee learner controllability, diverse learning activities, curiosity, self-relevance, and challenge to enhance the level of motivation and situational interest. Third, the game-like properties are also needed to maximize the motivational effect of learning with ITS.
센서 네트워크 시스템 기반의 저 전력, 저 비용의 지능형 홈 네트워크 시스템을 설계 및 구현 하였다. RSSI(Received Signal Strength Indicator)기반의 사용자 실내 위치 추적 시스템과 Dynamic multi-hop routing 시스템, 학습형 통합 리모컨을 활용한 능동적 가전기기 제어 시스템을 각각 설계하여 지능형 홈 네트워크 시스템을 구현 하였다. 지능형 서비스를 위해 반드시 팔요한 사용자 위치 정보는 RSSI기반의 삼각측량을 통해 계산하고 측정된 위치 정보값의 오차를 줄이기 위해 Smoothing Algorithm을 적용하였다. 또한 지능형 홈네트워크 서비스 제공을 위해 사용자가 휴대하는 무선 센서노드를 Layout 하여 설계, 제작하였으며 수집된 사용자의 실시간 위치 정보와 환경 센서 데이타는 Dynamic multi-hop routing을 통해 서버 프로그램으로 전달되며 각종 계산을 통해 사용자 위치정보와 환경 정보가 디스플레이 된다.
Sehrish Abrejo;Amber Baig;Mutee U Rahman;Adnan Asghar Ali
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권3호
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pp.123-129
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2023
The most effective tutoring method is one-on-one, face-to-face in-person human tutoring. However, due to the limited availability of human tutors, computer-based alternatives have been developed. These software based alternatives are called Intelligent Tutoring Systems (ITS) which are used to tutor students in different domains. Although ITS performance is inferior to that of human teachers, the field is growing and has recently become very popular. User interfaces play key role in usability perspective of ITS. Even though ITS research has advanced, the majority of the work has concentrated on learning sciences while mostly disregarding user interfaces. Because of this, the present ITS includes effective learning modules but a less effective interface design. Usability is one approach to gauge a software's performance, while "ease of use" is one way to assess a software's quality. This paper measures the usability effectiveness of an ITS which is designed to teach Object-Oriented (OO) analysis and design concepts using Unified Modeling Language (UML). Computer Supported Usability Questionnaire (CSUQ) survey was conducted for usability evaluation of UML-ITS. According to participants' responses to the system's usability survey, all responses lie between 1 to 3 scale points which indicate that the participants were satisfied and comfortable with most of the system's interface features.
This paper presents an intelligent control system for an ac servo motor dirve to track periodic commands using a neural network. AC servo motor drive system is rather similar to a linear system. However, the uncertainties, such as machanical parametric variation, external disturbance, uncertainty due to nonideal in transient state. therefore an intelligent control system that isan on-line trained neural network controller with adaptive learning rates.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제3권1호
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pp.52-57
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2003
In this paper, we propose a Fuzzy Classifier System(FCS) to find a set of fuzzy rules which can carry out the edge detection. The classifier system of Holland can evaluate the usefulness of rules represented by classifiers with repeated learning. FCS makes the classifier system be able to carry out the mapping from continuous inputs to outputs. It is the FCS that applies the method of machine learning to the concept of fuzzy logic. It is that the antecedent and consequent of classifier is same as a fuzzy rule. In this paper, the FCS is the Michigan style. A single fuzzy if-then rule is coded as an individual. The average gray levels which each group of neighbor pixels has are represented into fuzzy set. Then a pixel is decided whether it is edge pixel or not using fuzzy if-then rules. Depending on the average of gray levels, a number of fuzzy rules can be activated, and each rules makes the output. These outputs are aggregated and defuzzified to take new gray value of the pixel. To evaluate this edge detection, we will compare the new gray level of a pixel with gray level obtained by the other edge detection method such as Sobel edge detection. This comparison provides a reinforcement signal for FCS which is reinforcement learning. Also the FCS employs the Genetic Algorithms to make new rules and modify rules when performance of the system needs to be improved.
본 논문에서는 강화학습에 기반한 새로운 뉴로-퍼지 제어기를 제안한다. 시스템은 개체의 행동을 결정하는 뉴로-퍼지 제어기와 그 행동을 평가하는 동적 귀환 신경회로망으로 구성된다. 뉴로-퍼지 제어기의 후건부 소속함수는 강화학습을 한다. 한편, 유전자 알고리즘을 통하여 진화하는 동적 귀환 신경회로망은 환경으로부터 받는 외부 강화신호와 로봇의 상태로부터 내부강화 신호를 만들어낸다. 이 출력(내부강화신호)은 뉴로-퍼지 제어기의 교사신호로 사용되어 제어기가 학습을 지속하도록 만든다. 제안한 시스템은 미지의 환경에서 제어기의 최적화 및 적응에 사용할 수 있다. 제안한 알고리즘은 컴퓨터 시뮬레이션 상에서 자율 이동로봇의 장애물 회피에 적용하여 그 유효성을 확인한다.
본 논문에서는 학습자의 내부환경과 외부환경 정보를 이용하여 교사 및 학습자들 간의 협력학습을 지원하는 SERO노트 시스템을 제안하였다. 제안 시스템은 학습자의 내부환경을 평가문항에 대한 재학습 희망 여부로 정의하고, 외부환경을 평가문항에 대한 정답 여부로 정의하였다. 평가문항별 SERO 유형 분류를 통한 교사 및 학습자들 간의 협력 학습이 교육평가의 본질적인 목적을 반영하고 있다. 평가문항별 유형 분류를 통한 결과를 DB에 축적하여 활용함으로써 교사 및 학습자들에게 다양한 환류의 기회를 제공 한다.
A purpose of our research is an acquisition of cooperative behaviors in inhomogeneous multi-agent system. In this research, we used the fire panic problem as an experiment environment. In Fire panic problem a fire exists in the environment, and follows in each steps of agent's behavior, and this fire spreads within the constant law. The purpose of the agent is to reach the goal established without touching the fire, which exists in the environment. The fire heat up by a few steps, which exists in the environment. The fire has unsureness to the agent. The agent has to avoid a fire, which is spreading in environment. The acquisition of the behavior to reach it to the goal is required. In this paper, we observe how agents escape from the fire cooperating with other agents. For this problem, we propose a unique CMAC based Q-learning system for inhomogeneous multi-agent system.
In this paper, we proposed visual information to provide a highly maneuverable system for a tele-operator. The visual information image is bird's eye view from UFR(Unmanned Flying Robot) shows around UGR(Unmanned Ground Robot). We need UGV detection and tracking method for UFR following UGR always. The proposed system uses TLD(Tracking Learning Detection) method to rapidly and robustly estimate the motion of the new detected UGR between consecutive frames. The TLD system trains an on-line UGR detector for the tracked UGR. The proposed system uses the extended Kalman filter in order to enhance the performance of the tracker. As a result, we provided the tele-operator with the visual information for convenient control.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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