• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2008년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.732-737
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• 2008

e러닝이 새로운 교육 형태로 인식되면서 학습자들의 교육 효과를 극대화시키기 위해 학습의 전반적인 활동을 관리해주는 학습관리시스템(Learning Management System)의 개발도 활발히 이루어지고 있다. 일반적으로 학습관리시스템은 온라인상에서 수강신청부터 학습은 물론 학습자의 학습기록 및 추적, 성적 평가 등의 기능을 포함하고 있다. 그러나 학습자들이 주도적으로 학습을 계획하고 평가 기준을 세우며 이를 통해 동료 학습자들과 협력할 수 있는 시스템은 미비한 실정이다. 또한 e러닝이 새로운 교육 패러다임으로 인식되고는 있으나 여전히 전통적인 면대면 수업 방식에서의 상호작용 효과는 기대하기 어려운 실정이다. 이 논문에서는 온라인과 오프라인 환경을 모두 지원하는 블렌디드 러닝 기반의 학습관리시스템에서 학습자들이 주도적으로 그룹형성 및 학습계획, 상호평가 등 자발적인 참여를 유도할 수 있는 협력학습 지원 모듈을 제안하여 기존의 LMS 기능에 토론 및 팀프로젝트 등을 원활히 할 수 있어 효과적인 협력학습 활동을 기대할 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.898-910
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• 2020

컴퓨터 비전에서 단일 영상 기반의 초고해상도 영상 복원의 중요성과 확장성으로 관련 분야에서 많은 연구가 진행되어 왔으며, 최근 딥러닝에 대한 관심이 증가하면서 딥러닝을 활용한 단안 영상 기반 초고해상도 연구가 활발히 진행되고 있다. 대부분의 딥러닝을 기반으로 하는 단안 영상 기반 초고해상도 복원 연구는 복원 성능을 향상시키기 위해 네트워크의 구조, 손실 함수, 학습 방법에 초점이 맞추어 연구가 진행되었다. 한편, 딥러닝 네트워크를 깊게 쌓지 않고 초고해상도 영상 복원 성능을 향상시키기 위해 추출된 특징 맵을 강조하는 Attention Module에 대한 연구가 다양한 분야에 적용되어 왔다. Attention Module은 다양한 관점에서 네트워크의 목적에 맞는 특징 정보를 강조 및 스케일링 한다. 본 논문에서는 초고해상도 복원 네트워크를 기반으로 다양한 구조의 Channel Attention과 Spatial Attention을 설계하고, 다양한 관점에서 특징 맵을 강조하기 위해 다중 Attention Module 구조를 설계하여 성능을 분석 및 비교한다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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• pp.59-64
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• 2001

The robot soccer simulation game is a dynamic multi-agent environment. In this paper we suggest a new reinforcement learning approach to each agent's dynamic positioning in such dynamic environment. Reinforcement learning is the machine learning in which an agent learns from indirect, delayed reward an optimal policy to chose sequences of actions that produce the greatest cumulative reward. Therefore the reinforcement learning is different from supervised learning in the sense that there is no presentation of input pairs as training examples. Furthermore, model-free reinforcement learning algorithms like Q-learning do not require defining or learning any models of the surrounding environment. Nevertheless it can learn the optimal policy if the agent can visit every state- action pair infinitely. However, the biggest problem of monolithic reinforcement learning is that its straightforward applications do not successfully scale up to more complex environments due to the intractable large space of states. In order to address this problem. we suggest Adaptive Mediation-based Modular Q-Learning (AMMQL)as an improvement of the existing Modular Q-Learning (MQL). While simple modular Q-learning combines the results from each learning module in a fixed way, AMMQL combines them in a more flexible way by assigning different weight to each module according to its contribution to rewards. Therefore in addition to resolving the problem of large state effectively, AMMQL can show higher adaptability to environmental changes than pure MQL. This paper introduces the concept of AMMQL and presents details of its application into dynamic positioning of robot soccer agents.

• 디지털융복합연구
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• 제13권9호
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• pp.243-250
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• 2015

모바일 학습 콘텐츠 구현은 IT와 관광을 융합하는 IT관광 융합 학문이다. 학습의 효과를 증대하기 위해서 모바일 학습 콘텐츠를 학습 모듈별로 분류한다. 본 논문은 u-스마트 관광정보2.0 시스템을 제안한다. 모바일 학습 콘텐츠 구현은 IT 관광 융합인 u-스마트 관광정보2.0 시스템을 이용한다. 이것은 디자인 패턴과 XML를 융합하여 학습자에게 재미와 흥미를 준다. 이것은 국가 직무 능력 표준구조로 학습자들의 디자인 패턴으로 나뉘어 학습 모듈별로 수업진행이 최대 장점이다. 그 결과 학습자 출석률이 향상되며 더욱 좋은 학습효과가 나왔다. 다른 장점은 관광정보 콘텐츠 정보품질에 맞는 모바일 학습 콘텐츠를 생성하고 관광정보콘텐츠를 실시간으로 학습 할 수 있다. 또한 모바일 학습 콘텐츠 구현은 향후 국가 직무 능력 표준 학습에 많은 도움을 줄 것으로 기대된다.

• 융합정보논문지
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• 제9권2호
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• pp.108-114
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• 2019

본 논문에서는 모바일 교육 증강현실 게임 환경에서 게임 학습 참여자의 학습 필요와 요구에 부응하는 어휘를 자동으로 제공해주는 지능형 어휘 추천 에이전트를 제안한다. 제안된 에이전트는 모바일 기술의 특성과 증강 현실 기술의 특성을 최대한 반영하여 설계하도록 하고 상황 어휘 추론 모듈, 싱글 게임 어휘 추천 모듈, 배틀 게임 어휘 추천 모듈, 학습 어휘 목록 모듈, 유의어 모듈로 구성한다. 연구 결과, 게임 학습 참여자들은 대체적으로 만족함을 알 수 있다. 상황 어휘 추론과 유의어의 정확도는 각각 4.01점, 4.11점으로 게임 학습 참여자가 처한 상황과 관련이 깊은 어휘가 추출되는 것을 보여준다. 하지만 만족도의 경우에는 배틀 게임 어휘(3.86)는 개인별 학습자의 추천 어휘 중에서 공동으로 사용할 수 있는 어휘를 추천하기 때문에 싱글 게임 어휘(3.94)보다는 상대적으로 낮은 결과가 나타났다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.809-817
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• 2020

소형위성 전력분배 및 전송모듈의 설계와 개발과정에서 딥러닝 알고리즘으로 동적 전력자원의 안정성을 평가하였다. 안정성 평가에 따른 요구사항은 소형위성 탑재체인 SAR 레이더의 전력분배모듈과 수요모듈의 전력전송기능을 구성하였다. 전력모듈인 PDM을 구성하는 스위칭 전력부품의 성능확인을 위해 동적신경망을 활용하여 신뢰성을 검증하였다. 신뢰성 검증을 위한 딥러닝 적용대상은 소형위성 본체로부터 공급되는 전력에 대한 탑재체의 전력분배기능이다. 이 기능에 대한 성능확인을 위한 모델링 대상은 출력전압변화추이(Slew Rate Control), 전압오류(Voltage Error), 부하특성(Load Power)이다. 이를 위해 첫째, 모델링으로 Coefficient Structure 영역을 정의하고 PCB모듈을 제작하여 안정성과 신뢰성을 비교 평가하였다. 둘째, 딥러닝 알고리즘으로 Levenberg-Marquare기반의 Two-Way NARX신경망 Sigmoid Transfer를 사용하였다.

• 재활복지공학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.49-54
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• 2012

본 연구에서는 정신지체 아동들의 직업재활 훈련을 위한 e-러닝 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 단계별 학습을 통하여 지식을 1차적으로 습득하고 문제 풀이와 시범 영상을 통하여 복습하도록 구성되어 있다. 또한, 리허설 기능을 통하여 습득된 정보가 올바르게 습득되었는지 점검할 수 있도록 구성하였다. 리허설을 위한 기기는 수신부와 송신부로 나누어 제작되었다. 송신부는 대상자의 작업을 감지하기 위한 적외선 센서와 압력센서 그리고 무선통신을 위한 블루투스 모듈로 구성하였다. 수신부는 무선통신을 위한 블루투스 모듈과 컴퓨터와의 통신을 위한 USB 입력 부분으로 제작되었다.

• 인지과학
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• 제10권1호
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• pp.13-24
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• 1999

논문에서는 모듈화 신경 을 이용한 비지도 학습방법의 분류기를 제안한다. 각 모듈은 데이터의 통계학적인 분석의 결과로 설계되어져서, 데이터의 독립적인 군집들을 나타내게 된다. 이런 신경의 독립적인 분류 결과와 근접거리 척도를 이용한 유사도 측정을 통해 더욱 정확한 분류를 가능케 하며, 오 분류를 하는 모듈을 삭제함으로써 계산 을 줄인다. 이런 과정을 통해 신경 에 사용되는 각종 변수에 대한 별다른 조사 과정 없이 최상의 성능을 발휘하는 신경 에 준 는 성능을 가진 신경 망을 구축했다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제7권2호
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• pp.95-100
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• 2018

In this paper, we propose a binarized multi-scale module to accelerate the speed of the pose estimating deep neural network. Recently, deep learning is also used for fine-tuned tasks such as pose estimation. One of the best performing pose estimation methods is based on the usage of two neural networks where one computes the heat maps of the body parts and the other computes the part affinity fields between the body parts. However, the convolution filtering with a large kernel filter takes much time in this model. To accelerate the speed in this model, we propose to change the large kernel filters with binarized multi-scale modules. The large receptive field is captured by the multi-scale structure which also prevents the dropdown of the accuracy in the binarized module. The computation cost and number of parameters becomes small which results in increased speed performance.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제3권2호
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• pp.239-243
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• 2003

Recently, there has been active research conducted on the intelligent agent in various fields. The results have been widely applied to intelligent user-friendly interfaces. In this system, we modeled, designed, and implemented an intelligent agent system that can be applied to stock and news. Some procedures such as login sequence to the web site, process to get stock information, setting stock in concern, intelligent news system module, news analysis module, and news learning module are modeled in detail and described in block diagram level. In our experiment on stock system, it showed quite a useful alarming screen avatar result and also on news system. it successfully rearranged the order of the news according to the user's preferences.