• 정보처리학회논문지A
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• 제12A권5호
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• pp.461-470
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• 2005

학습자 스스로 학습내용, 학습방법, 학습순서 등을 결정하고 재구조화할 수 있는 학습자 통제 환경에서는 학습자의 특성을 고려한 개별화 학습이 가능하다. 본 연구에서는 웹 기반 교수 학습 과정에서 중요시되고 있는 학습자 특성 변인 중에서 학습자의 학습경로 패턴을 Apriori 알고리즘을 이용하여 분석하고, 유사한 학습경로 패턴을 갖는 학습자들로 그룹화하였다. 이를 기반으로 학습자 개인에게 학습경로, 학습내용. 학습매체, 보조학습콘텐츠, 자료제시유형 등을 다차원적으로 제공하기 위한 다차원 학습경로 패턴 분석 시스템을 설계하고 구현하였다. 개발된 시스템에 대하여 만족도 검사를 실시한 결과 보조학습콘텐츠에 대한 만족도가 "매우 만족" $24.5\%$, "만족" $35.17\%$로 가장 높게 나타났다. 학습자 수준별로는 하위수준의 학습자에 대한 만족도가 "매우 만족" $20.2\%$, "만족" $31.2\%$로 상위수준의 학습자 "매우 만족" $18.4\%$, "만족" $28.54\%$ 보다 높게 나타났다. 개발된 시스템은 드릴-업, 드릴-다운 등의 OLAP 기술을 이용하여 학습자들에게 다양한 각도로 다차원적으로 의미 있는 정보를 제공할 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제11A권2호
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• pp.213-222
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• 2004

최근의 웹 기반 교수-학습은 학습자 스스로 학습 내용, 학습 시간 및 학습 순서를 선택하고 조직하는 방향으로 나아가고 있다. 즉 학습자 개개인의 특성(선수 지식, 학습 양식, 흥미/관심)에 맞는 적응적인 교수-학습 환경을 제공하는 방향으로 변화되고 있다. 본 연구에서는 웹 기반 교수-학습 과정에서 중요시되고 있는 학습자 특성 변인 중에서 학습자의 학습경로를 Apriori 알고리즘을 이용하여 분석하고, 유사한 학습경로를 갖는 학습자들로 그룹화 하였다. 이를 기반으로 학습자 개인에게 학습경로, 인터페이스, 상호작용 등을 제공하기 위한 학습경로 개인화 시스템을 설계하고 개발하였다. 개발된 시스템은 학습자의 학습 패턴에 맞는 최적의 학습 환경을 제공해 줄 수 있을 뿐만 아니라 학습자 개개인의 학습효과를 향상시키는데 효과가 있을 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.463-471
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• 2010

학습 본 연구의 목적은 블랜디드 러닝 환경에서 적용될 학업 성취 수준별 교수 학습 모형을 제안하는 것이다. 블랜디드 러닝 환경에 포함된 변인과 구조를 살펴보기 위해 웹 학습요소와 자기조절학습을 기초로 하여 두 종류의 설문지를 개발하였고, 또한 이를 적용한 반응을 근거로 하여 각 요소 간 위상과 경로를 표현하였다. 본 연구에서는 고등학생 154명을 실험 대상으로 2주간 사이버 학습을 실시하고 각 학습자의 성취 수준과 설문지 자료를 획득하였다. 또한 상관분석, 전통적 다차원척도법 그리고 중회귀분석을 적용하여 통계적 처리를 통해 각 요소 간 위상과 경로를 규명하고 블랜디드 러닝 모형을 정형화하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.144-146
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• 2004

It is known that Global Positioning System(GPS) is the most efficient navigation system because it provides precise position information on the all areas of Earth regardless of metrology. Until now, the size of GPS receivers has become smaller and the performance of receivers has become higher. So receivers provide the position information of not only static system but also dynamic system. Usually, users make similar movement trajectory according to their life pattern and it is possible to build up efficient database by collecting only the repeated users' position. Because position information calculated by the receiver is erroneous about 10-30m within 5% error tolerance, the position information is oscillated even on the same area. In this paper, we propose the system that can estimate whether users are out of trajectory or in dangerous situation by soft-computing method.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.195-201
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• 2022

학습자 주도의 지속적 원격교육 환경을 위하여 학습자의 정확한 학습 패턴을 고려한 올바른 문제 추천 가이드에 대한 필요성이 증대하고 있다. 본 논문에서는 원격교육환경에서 수집되는 학습자의 문제패턴에 대하여 상황별 가중치를 부여하여 해당 데이터를 기반의 개별 학습자의 최적 문제추천 경로를 제시하는 방법으로 블록체인 기반 스마트 컨트랙트 기술을 연구하였다. 본 연구의 성능평가를 위하여 기존 유사 학습 환경과의 학습만족도 및 문제추천가이드의 유용성과 학습자 데이터 처리속도를 분석하였으며 본 연구를 통하여 15% 이상 학습 만족도 향상과 기존 학습 환경 대비 20% 이상의 학습데이터 처리속도향상을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권11호
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• pp.256-264
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• 2020

산업용 무선 센서 네트워크는 여러 산업 분야에서의 생산성 향상, 비용 절감 등을 위해 사용되고 있으며, 저지연, 고신뢰 데이터 전송과 같은 성능을 요구한다. 이를 달성하기 위해서, 산업용 무선 센서 네트워크에서는 네트워크 매니저를 통해 네트워크 위상에 대한 그래프 생성 및 자원 할당을 수행하여, 각 장치의 전송 주기 및 경로를 미리 결정한다. 하지만, 이러한 네트워크 관리 방법은 네트워크 위상 변화 시에 그래프 재생성 및 자원 재할당을 수행해야 하므로, 잦은 위상 변화가 발생하는 네트워크 환경에서는 관리비용 증가와 요구성능의 일시적 저하와 같은 현상이 발생하므로 적합하지 않다. 즉, 최근에 다양한 이동 장치를 활용하는 산업용 무선 센서 네트워크에서는 이동 장치로 인한 경로 단절 및 경로 재구성 과정에서 발생하는 지연 전송과 전송 신뢰성 저하를 방지할 수 있는 네트워크 관리 방안에 관한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 기계학습을 이용하여 이동 장치의 시간별 위치 및 이동 주기를 분석하고, 이에 기반한 이동 패턴을 추출한다. 또한, 추출된 이동 패턴 정보를 기반으로 예측되는 시간별 네트워크 위상에 대한 그래프 생성 및 자원 할당을 수행하는 네트워크 관리 기능을 제안함으로써, 이동 장치의 이동으로 인한 성능 저하의 문제를 방지한다. 성능평가 결과는 제안 방안이 추출한 이동 패턴과 실제 이동 패턴을 비교하였을 때 약 86%의 예측 정확도를 보이고, 기존의 방법에 비해 높은 전송 성공률 및 낮은 자원 점유율의 성능을 보여준다.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제6권3호
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• pp.453-459
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• 2008

The neural network is currently being used throughout numerous control system fields. However, it is not easy to obtain an input-output pattern when the neural network is used for the system of a single feedback controller and it is difficult to obtain satisfactory performance with when the load changes rapidly or disturbance is applied. To resolve these problems, this paper proposes a new mode to implement a neural network controller by installing a real object for control and an algorithm for this, which can replace the existing method of implementing a neural network controller by utilizing activation function at the output node. The real plant object for controlling of this mode implements a simple neural network controller replacing the activation function and provides the error back propagation path to calculate the error at the output node. As the controller is designed using a simple structure neural network, the input-output pattern problem is solved naturally and real-time learning becomes possible through the general error back propagation algorithm. The new algorithm applied neural network controller gives excellent performance for initial and tracking response and shows a robust performance for rapid load change and disturbance, in which the permissible error surpasses the range border. The effect of the proposed control algorithm was verified in a test that controlled the speed of a motor equipped with a high speed computing capable DSP on which the proposed algorithm was loaded.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.1656-1666
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• 1999

회로가 복잡해지고, 고속화되면서 회로의 동작에 대한 검사 뿐 아니라, 회로가 원하는 시간 내에 동작함을 보장하는 지연 검사의 중요성이 점점 커지고 있다. 본 논문에서는 주사환경을 사용하는 순차회로에서의 경로 지연 고장을 위한 테스트 패턴 생성 과정을 효율적으로 수행할 수 있도록 빠른 시간에 간접 유추를 수행할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 구조적으로 발생 가능한 정적 학습 과정은 테스트 패턴 생성 과정 중의 선행 처리 단계에서 각각의 게이트에 정적 학습이 발생할 수 있는 경우를 분석하여 그 정보를 각각의 게이트에 대해 저장하고 있다가 알고리즘을 이용한 테스트 패턴 생성 과정 중 조건에 만족하는 경우에 유추될 수 있는 값을 바로 할당하게 된다. 본 논문에서는 이를 지연고장 검출에 맞도록 수정하여 이용하였다. 회로 내에 몇몇 주입력에서 나온 신호선을 모두 포괄하는 분할지점이 존재하면, 이 지점을 지나는 경로들 중에 그 이전, 혹은 이후의 경로가 동일한 경로들은 분할지점에 의해 분할된 입력의 부분들이 같은 입력값을 필요로 함을 예상할 쑤 있다. 본 논문에서는 경로 지연 고장 검출에서 유용하게 사용될 수 있는 이러한 회로분할을 사용하여 보다 효율적으로 테스트 입력을 생성하였다. 마지막으로, 이 두 가지 알고리즘을 적용한 효율적인 경로 지연 고장 테스트 입력 생성기를 개발하였으며, 알고리즘의 효용성을 실험을 통하여 입증하였다.

• 벤처창업연구
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• 제9권6호
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• pp.117-128
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• 2014

본 연구는 국내 유일의 상업용 위성을 생산, 수출하는 기업인 (주)쎄트렉아이의 사례를 살펴보았다. 위성산업의 기술학습과정과 기술능력의 한계를 극복하고 기술능력의 축적에 이르기까지의 경로와 패턴을 연구하였다. 사례기업의 연구결과, 기술혁신과정과 영향요인을 도출할 수 있었다. 첫째, 위성산업의 기술학습은 모방에 의한 기술획득, 소화, 개선의 과정으로 축적되며 기술능력으로 구체화된다. 둘째, 위성산업의 축적된 기술능력은 기술혁신에 영향을 준다. 셋째, 최고경영자팀(TMT)은 기술학습에 영향을 주며, 기술능력 향상에도 영향을 미친다. 넷째, TMT는 기술능력이 기술혁신성과로 나타나도록 영향을 미친다. 마지막으로 중소벤처기업이 이루어낸 기술혁신은 기술능력과 기술학습의 원천이 되는 것으로 나타났다. 본 연구의 시사점은 다음과 같다. 기업의 지속적인 기술혁신을 위해서는 TMT이 역할이 매우 중요하며, 기술적 측면, 생산적 측면에서 긍정적인 영향을 미친다는 것을 확인 하였다. 또한 기술기반의 기업이 지속적이고 안정적인 성장을 위해서는 기술학습을 통한 경쟁력을 확보해야하며, 이는 기술기반의 기업이면 기술혁신의 바탕이 기술학습에서 시작된다는 것을 시사한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 D
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• pp.1868-1870
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• 2006

Neural network is used in many fields of control systems, but input-output patterns of a control system are not easy to be obtained and by using as single feedback neural network controller. And also it is difficult to get a satisfied performance when the changes of rapid load and disturbance are applied. To resolve those problems, this paper proposes a new algorithm which is the neural network controller. The new algorithm uses the neural network instead of activation function to control object at the output node. Therefore, control object is composed of neural network controller unifying activation function, and it supplies the error back propagation path to calculate the error at the output node. As a result, the input-output pattern problem of the controller which is resigned by the simple structure of neural network is solved, and real-time learning can be possible in general back propagation algorithm. Application of the new algorithm of neural network controller gives excellent performance for initial and tracking response and it shows the robust performance for rapid load change and disturbance. The proposed control algorithm is implemented on a high speed DSP, TMS320C32, for the speed of 3-phase induction motor. Enhanced performance is shown in the test of the speed control.