• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.39-45
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• 2007

이 논문에서는 멀티에이전트 기반 지능형 웹기반 이러닝 시스템을 구현하였다. 이 시스템 구현을 위해 사용자들의 취향검사를 수행하였고, 결과 사용자 그룹에 맞는 적절한 이러닝 커뮤니티를 형성하였다. 제안하는 시스템인 IMAS는 신경회로망에 의해 이러닝 커뮤니티를 학습하였고, 새로운 분산기반 멀티에이전트 프레임워크를 이용하여 에이전트를 생성한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.351-363
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• 2001

기존의 웹기반 교육의 시스템은 학습자들간의 상호작용을 이루어 내지 못하고 있었다. 이러한 대안으로 다중의 학습자 상호작용을 위한 시스템들이 개발되었다. 현재 이러한 시스템은 웹기반 교육분야에도 널리 활용이 되고 있는 실정이다. 그러나 현재 이루어지고 있는 다중 학습자들간의 상호작용과 피드백은 실제적으로 많은 시간차를 염두 해 두고 있어 그 효과와 신뢰성이 매우 낮은 편이다. 이러한 문제에 대한 해결책으로 본 연구에서는 실시간으로 다중의 학습자가 서로의 의견을 교환하며 상호작용을 할 수 있는 시스템을 개발하고자 한다. 또한 퀴즈학습이라는 게임형 웹기반 교육과 접목시켜 학습자의 문제해결 과정 안에서 이러한 상호작용을 이끌어 내어 학습자에게 학습의 집중도와 흥미를 유발하고 학습 효과의 극대화를 기대할 수 있다. 이에 본 연구에서는 다중 학습자 상호작용을 위한 웹기반 실시간 퀴즈학습 시스템을 설계하고 구현한다.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제1권1호
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• pp.142-148
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• 2003

Reinforcement learning is considered as an important tool for robotic learning in unknown/uncertain environments. In this paper, we propose an evaluation function expressed in a vector form to realize multi-dimensional reinforcement learning. The novel feature of the proposed method is that learning one behavior induces parallel learning of other behaviors though the objectives of each behavior are different. In brief, all behaviors watch other behaviors from a critical point of view. Therefore, in the proposed method, there is cross-criticism and parallel learning that make the multi-dimensional learning process more efficient. By ap-plying the proposed learning method, we carried out multi-dimensional evaluation (reward) and multi-dimensional learning simultaneously in one trial. A special neural network (Q-net), in which the weights and the output are represented by vectors, is proposed to realize a critic net-work for Q-learning. The proposed learning method is applied for behavior planning of mobile robots.

• 정보교육학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.41-53
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• 2000

본 연구는 웹 기반 협력학습을 위한 시스템에서 학습자의 학습을 돕기 위한 멀티에이전트간의 통신에 관한 연구이다. 우선, 에이전트 시스템에 대한 전반적인 내용과 특정을 고찰하였고 에이전트 상호간의 통신인 KQML에 대하여 살펴보았다. 또한 협력학습을 위한 에이전트 기반의 시스템 구조와 에이전트간의 상호 통신 방법을 제시하였다. Java 언어를 이용하여 협력학습 시스템을 설계 구현하였으며 실험을 통하여 에이전트간의 통신에 의한 협력학습 시스템의 효율성을 고찰하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.619-624
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• 2014

This paper introduces a robot-based learning system which is designed to teach multiplication to children. In addition to a small humanoid and a smart device delivering educational content, we employ a type of mixed-initiative operation which provides enhanced multi-modal cognition to the r-learning system through human intervention. To investigate major factors that influence people's intention to use the r-learning system and to see how the multi-modality affects the connections, we performed a user study based on TAM (Technology Acceptance Model). The results support the fact that the quality of the system and the natural interaction are key factors for the r-learning system to be used, and they also reveal very interesting implications related to the human behaviors.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.50-55
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• 2021

다중경로 시스템은 유선망, LTE망, 위성망 등 다양한 망을 동시에 활용하여 데이터를 전송하는 시스템으로, 통신망의 전송속도, 신뢰도, 보안성 등을 높이기 위해 제안되었다. 본 논문에서는 이 시스템에서 각 망의 지연시간을 보상으로 하는 강화학습 기반 경로 선택 방안을 제안하고자 한다. 기존의 강화학습 모델과는 다르게, deep Q 학습을 이용하여 망의 변화하는 환경에 즉각적으로 대응하도록 알고리즘을 설계하였다. 네트워크 환경에서는 보상 정보를 일정 지연시간이 지나야 얻을 수 있으므로 이를 보정하는 방안 또한 함께 제안하였다. 성능을 평가하기 위해, 분산 데이터베이스와 텐서플로우 모듈 등을 포함한 테스트베드 학습 서버를 개발하였다. 시뮬레이션 결과, 제안 알고리즘이 RTT 감소 측면에서 최저 지연시간을 선택하는 방안보다 20% 가량 좋은 성능을 가지는 것을 확인하였다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2003년도 춘계전력전자학술대회 논문집(2)
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• pp.584-587
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• 2003

Iterative learning control is an approach to improve the transient response of systems that operate repetitively over a fixed time interval. It is useful for the system where the system output follows the different type input, in case of design or modeling uncertainty In this paper, we introduce the concept of iterative learning control and then apply the learning control algorithm for multi-motor system for performance Improvement.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권9호
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• pp.91-99
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• 2013

스마트 디바이스의 개발과 발달, 그리고 스마트 디바이스의 보편화에 따라 사용자들은 한 개 이상의 스마트 디바이스를 소지하게 되었다. 기존의 온라인 학습 서비스는 하나의 스크린을 분할시켜 다양한 정보를 제공해 왔다. 그러나 기존의 PC환경과 다르게 스마트 디바이스가 발달되고 보편화됨에 따라, 사용자의 학습공간은 하나의 스크린 환경에서 다중스크린 환경으로 변화할 것이다. 본 논문에서는 다중스크린을 기반으로 한 스마트 학습공간을 구성하고, 스마트 학습공간에서 미디어 콘텐츠를 융합하여 서비스하는 시스템을 제고하고자 한다. 이에 다중스크린 관련연구 분야와 다중스크린 환경에 합당한 온라인 학습 서비스를 분석 설계하여 Timed Button이라는 스마트 디바이스 간의 동기화 기법을 제시한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.751-756
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• 2013

본 논문은 다기능 학습 커뮤니티 시스템의 설계와 구현에 대한 내용을 다룬다. 본 논문은 다양한 기능을 갖고 있는 온라인 학습 커뮤니티 시스템의 최신동향 및 관련 연구를 분석하였다. 본 시스템의 설계는 시스템 작업 흐름, 시스템 설계 단계의 기능 구분, 데이터베이스 테이블 설계, 시스템 인터페이스 설계를 하였다. 본 시스템은 관리자 모드와 사용자 모드를 구성하여 구현하였으며, 다른 학습 커뮤니티와 기능을 비교 검토하였다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제11권5호
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• pp.49-57
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• 2008

In this paper, we suggested a methodology that can be used by an agent to learn models of other agents in a multi-agent system. To construct these model, we used influence diagram as a modeling tool. We present a method for learning models of the other agents at the decision nodes, value nodes, and chance nodes in influence diagram. We concentrated on learning of the other agents at the value node by using neural network learning technique. Furthermore, we treated anti-air units in anti-air defense domain as agents in multi. agent system.