International Journal of Advanced Culture Technology
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제10권4호
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pp.412-419
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2022
The amount of digital text data is growing exponentially, and many machine learning solutions are being used to monitor and manage this data. Artificial intelligence and machine learning are used in many areas of our daily lives, but the underlying processes and concepts are not easy for most people to understand. At a time when many experts are needed to run a machine learning solution, no-code machine learning tools are a good solution. No-code machine learning tools is a platform that enables machine learning functions to be performed without engineers or developers. The latest No-Code machine learning tools run in your browser, so you don't need to install any additional software, and the simple GUI interface makes them easy to use. Using these platforms can save you a lot of money and time because there is less skill and less code to write. No-Code machine learning tools make it easy to understand artificial intelligence and machine learning. In this paper, we examine No-Code machine learning tools and compare their features.
본 논문에서는 딥러닝 구조를 분할을 이용한 개별 학습을 수행하여 학습시간을 단축하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 망 분류 기점 설정 과정, 특징 벡터 추출 과정, 특징 노이즈 제거 과정, 클래스 분류 과정 등의 4가지 과정으로 구성된다. 첫 번째로 망 분류 기점 설정 과정에서는 효과적인 특징 벡터 추출을 위한 망 구조의 분할 기점을 설정한다. 두 번째로 특징 벡터 추출 과정에서는 기존에 학습한 가중치를 사용하여 추가 학습 없이 특징 벡터를 추출한다. 세 번째로 특징 노이즈 제거 과정에서는 추출된 특징 벡터를 입력받아 각 클래스의 출력값을 학습하여 데이터의 노이즈를 제거한다. 네 번째로 클래스 분류 과정에서는 노이즈가 제거된 특징 벡터를 입력받아 다층 퍼셉트론 구조에 입력하고 이를 출력하고 학습한다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 Extended Yale B 얼굴 데이터베이스를 사용하여 실험 하였다. 실험 결과, 1회 학습에 소요되는 시간의 경우 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘 기준 40.7% 단축하였다. 또한 목표 인식률까지 학습 횟수가 기존 알고리즘과 비교하여 단축하였다. 실험결과를 통해 1회 학습시간과 전체 학습시간을 감소시켜 기존의 알고리즘보다 향상됨을 확인하였다.
딥러닝은 심층신경망(Deep Neural Network)을 구축하고 대량의 훈련 데이터를 수집한 후, 구축된 신경망을 오랫동안 학습 시켜야 한다. 만약, 학습이 제대로 진행되지 않거나 과적합이 발생하면, 학습은 실패하게 된다. 현재까지 개발되고 있는 딥러닝 도구들을 사용할 경우, 훈련데이터 수집과 학습에 많은 시간이 소요된다. 하지만, 모바일 환경의 급격한 도래와 센서 데이터의 증가로 인해, 신경망 학습에 걸리는 시간을 획기적으로 줄일 수 있는 실시간 증강형 딥러닝 기술에 대한 요구가 급격하게 증가하고 있다. 본 연구에서는 미세먼지 센서를 장착한 아두이노 시스템을 사용하여 실시간 증강형 딥러닝 시스템을 구현 하였다. 구현된 시스템에서는 미세먼지 데이터를 5초마다 측정하고 최대 120개가 축적이 되면, 기존에 축적된 데이터와 새로이 축적된 데이터를 데이터셋으로 사용하여 학습을 수행하도록 하였다. 학습 수행을 위한 신경망은 입력층 1개, 은닉층 1개, 출력등 1개로 구성하였다. 구현된 시스템에 대한 성능을 평가하기 위해 학습 시간과 평균 제곱근 오차(root mean square error, RMSE)를 측정 하였다. 실험 결과, 평균 학습 오차는 0.04053796이었으며, 학습주기당(1 에포크) 평균 학습 시간은 3,447 초 정도의 시간이 걸렸다.
본 연구에서는 이러닝 환경에서의 학습참여도에 플로우 경험과 인터넷 중독이 미치는 영향을 고찰하였다. 학습참여도는 이러닝 웹 로그 분석을 통해 학습컨텐츠 접속횟수, 접속시간 및 지연시간(컨텐츠 업로드 시간과 접속시간의 시차)을 산정하여 활용하였으며, 이러한 학습참여 변인과 학업성취도간의 관계 또한 분석되었다. 연구결과, 플로우 경험은 모든 이러닝 참여 관련변인과 유의한 관계가 있는 것으로 나타났으며, 인터넷 중독은 지연시간과 유의한 관계가 있는 것으로 파악되었다. 그리고 여학생은 남학생에 비해 더 자주, 더 오래 학습컨텐츠에 접속한 것으로 나타났다. 이러닝 참여 변인 중에서는 접속횟수와 지연시간이 학업성취도에 유의한 영향을 미치는 것으로 파악되었다.
본 논문에서는 웹 기반에서 학습자의 학습 성취도 향상을 도모할 수 있는 다양한 학습 내용 구성 환경을 제공할 수 있으며, 실시간으로 과제물을 평가할 수 있는 e-Learning 시스템을 개발하였다. 우리는 학습자의 특성과 흥미를 유발할 수 있는 특징들을 고려하여 문제풀이와 Quiz를 갖춘 학습 내용 구성을 개발하여, 학습자 스스로가 동적으로 다양한 학습 내용 구성 환경을 선택할 수 있도록 하였다. 그리고 과제물 시스템은 객관식 및 서술형 과제물을 교수자와 학습자간에 상호 실시간으로 처리할 수 있도록 개발하였다.
Shinhye Moon;Sang-Young Park;Seunggwon Jeon;Dae-Eun Kang
Journal of Astronomy and Space Sciences
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제41권2호
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pp.61-78
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2024
This study developed a real-time spacecraft pose estimation algorithm that combined a deep learning model and the least-squares method. Pose estimation in space is crucial for automatic rendezvous docking and inter-spacecraft communication. Owing to the difficulty in training deep learning models in space, we showed that actual experimental results could be predicted through software simulations on the ground. We integrated deep learning with nonlinear least squares (NLS) to predict the pose from a single spacecraft image in real time. We constructed a virtual environment capable of mass-producing synthetic images to train a deep learning model. This study proposed a method for training a deep learning model using pure synthetic images. Further, a visual-based real-time estimation system suitable for use in a flight testbed was constructed. Consequently, it was verified that the hardware experimental results could be predicted from software simulations with the same environment and relative distance. This study showed that a deep learning model trained using only synthetic images can be sufficiently applied to real images. Thus, this study proposed a real-time pose estimation software for automatic docking and demonstrated that the method constructed with only synthetic data was applicable in space.
익스트림 러닝머신은 다양한 방식의 예측 분야에서 주요 분석 방법을 제공하고 있다. 시계열 자료의 복잡한 패턴을 학습하고 잡음이 포함되어 있는 데이터이거나 비선형인 경우에도 최적의 학습을 통하여 정확한 예측을 할 수 있다. 이 연구에서는 온라인 시계열 자료를 분석하는 도구로서 주로 연구되고 있는 기계학습 모형들의 최근 동향들을 기존 알고리즘을 이용한 응용 특성들과 함께 제시한다. 지속적이고 폭발적으로 발생하는 대규모 온라인 데이터를 효율적으로 학습시키기 위해서는 다양하게 진화 가능한 속성에서도 잘 수행될 수 있는 학습 기술이 필요하다. 따라서 이 연구를 통하여 시계열 예측 분야에서 빅데이터가 적용되는 최신 기계 학습 모형에 대한 포괄적인 개요를 살펴보고, 빅데이터에 대한 기계 학습의 주요 과제 중 하나인 온라인 데이터를 학습하는 최신 모형들의 일반적인 특성과 온라인 시계열 자료를 얼마나 효율적으로 학습하고 예측에 활용할 수 있는지에 대하여 논의하고 그 대안을 제시한다.
The estimation of block erection work time at a dock is one of the important factors when establishing or managing the total shipbuilding schedule. In order to predict the work time, it is a natural approach that the existing block erection data would be used to solve the problem. Generally the work time per unit is the product of coefficient value, quantity, and product value. Previously, the work time per unit is determined statistically by unit load data. However, we estimate the work time per unit through work time coefficient value from series ships using machine learning. In machine learning, the outcome depends mainly on how the training data is organized. Therefore, in this study, we use 'Feature Engineering' to determine which one should be used as features, and to check their influence on the result. In order to get the coefficient value of each block, we try to solve this problem through the Ensemble learning methods which is actively used nowadays. Among the many techniques of Ensemble learning, the final model is constructed by Stacking Ensemble techniques, consisting of the existing Ensemble models (Decision Tree, Random Forest, Gradient Boost, Square Loss Gradient Boost, XG Boost), and the accuracy is maximized by selecting three candidates among all models. Finally, the results of this study are verified by the predicted total work time for one ship among the same series.
The advancement of knowledge society has enabled the social network community (SNC) to be perceived as another space for learning where individuals produce, share, and apply content in self-directed ways. The content generated within social networks provides information of value for the participants in real time. Thus, this study proposes the social network community activity-based content model (SoACo Model), which takes SNC-based activities and embodies them within learning objects. The SoACo Model consists of content objects, aggregation levels, and information models. Content objects are composed of relationship-building elements, including real-time, changeable activities such as making friends, and participation-activity elements such as "Liking" specific content. Aggregation levels apply one of three granularity levels considering the reusability of elements: activity assets, real-time, changeable learning objects, and content. The SoACo Model is meaningful because it transforms SNC-based activities into learning objects for learning and teaching activities and applies to learning management systems since they organize activities -- such as tweets from Twitter -- depending on the teacher's intention.
인터넷 상의 웹기반교육은 시$.$공간을 초월하여 많은 학습자들에게 관련 정보와 지식을 제공하고 있다. 그러나 웹 기반교육에서는 학습자의 학습진행상태를 단지 시험을 통해서만 확인 할 수 있는 문제가 있다. 본 논문은 웹기반교육에서 학습자의 학습 과정에 문제가 있는지를 검사하고, 문제가 있는 학생들을 발견할 수 있는 웹 모니터링 기법을 소개한다. 그 기법에서 본 논문은 이전 학을 단위들에 대한 학습자의 학습시간과 형성평가점수들에 기초하여 다음에 진행할 학습 단위에 대한 학습 시간을 예측할 수 있는 학습 시간 예측 모델을 제안한다. 이 기법은 교수자에게 학습자의 학습진행상태를 제공한다. 이 방법은 만약 학습자가 예측학습시간을 초과하였을 경우에는 자동으로 경고 메시지를 보내어 학습자가 다시 학습 과정에 잘 임하도록 독려하는데 이용될 수 있다. 학습시간 예측모델을 이용한 웹 모니터링에 관한 사례 연구를 통해 측정한 결과, 학습진행상태가 원만하지 않는 학습자의 대부분은 형성평가 점수가 저조하였다. 또한, 그들은 학습진행상태가 원만하지 않는 자신의 학습 습관을 그대로 유지하고 있는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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