At present, many machine leaning and data mining methods are used for analyzing and predicting structural response characteristics. However, the platform that combines big data analysis methods with online and offline analysis modules has not been used in actual projects. This work is dedicated to developing a multifunctional Hadoop-Spark big data platform for bridges to monitor and evaluate the serviceability based on structural health monitoring system. It realizes rapid processing, analysis and storage of collected health monitoring data. The platform contains offline computing and online analysis modules, using Hadoop-Spark environment. Hadoop provides the overall framework and storage subsystem for big data platform, while Spark is used for online computing. Finally, the big data Hadoop-Spark platform computational performance is verified through several actual analysis tasks. Experiments show the Hadoop-Spark big data platform has good fault tolerance, scalability and online analysis performance. It can meet the daily analysis requirements of 5s/time for one bridge and 40s/time for 100 bridges.
컴퓨터 기술의 급속한 발전으로 인해 ICT 기술을 이용한 온라인 학습은 이미 우리 생활에 빠르게 정착하고 있다. 음악 교육은 오프라인 기반의 환경을 중심으로 진행되었으나, 온라인 교육에 시공간 제약이 없다는 점, 학습자 주도의 쌍방향 교육이 가능하다는 점에서 그 교육 방식을 온라인으로 전환하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 온라인에서 적응형 학습이 가능하도록 '화성학' 학습 시스템을 제안, 설계, 구현하는 일련의 과정을 담는다. 이 시스템은 다음과 같은 긍정적 효과를 기대할 수 있다. 첫째, LMS 기반의 플랫폼을 제공하여, 경제적·지리적 요인에 해당하는 사회적 교육 문제를 해결할 수 있다. 둘째, 온라인 적응형 화성학 학습 시스템이 자동으로 제공하는 객관적인 학습 피드백과 교수자의 학습 피드백을 모두 제공한다. 셋째, 학습자가 자신이 학습한 화성학 문제에 대한 추천 답안을 받을 수 있다. 이러한 이점을 활용한 온라인 적응형 화성학 학습 시스템은 교수자와 학습자 간의 효과적인 교수 학습을 증진시킬 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구에서는 온라인 게임의 커뮤니티성이 학교 현장에서의 학습 과정에 적용될 수 있는지를 살펴보고자 하였다. 이러한 목적에 따라 학습과정을 개발하여 이를 학교 수업에 적용하고 효과를 검증하였다. 학습과정은 시장, 가격, 이윤, 희소성 등의 경제 개념의 원리에 대한 이론적 학습과 온라인 게임에서 형성된 시장에서의 체험을 통한 학습으로 구성되었다. 효과 검증 도구로는 아동의 경제에 대한 효능감, 경제에 대한 흥미도, 경제관념 척도를 개발하였다. 척도에 대한 탐색적 요인 분석 결과, 경제에 대한 효능감과 경제에 대한 흥미도는 두 개의 하위 요인으로 구성되었고 경제관념은 단일 요인이 추출되었다. 학습 과정을 수업에 적용하는 실험은 서울의 한 초등학교의 5학년 학생들을 대상으로 실시되었다. 4개 반을 무작위로 선정하여 실험을 실시하였고(실험 집단,154명), 실험을 실시하지 않은 4개 반을 통제 집단(158명)으로 설정하였다. 실험 결과, 실험 집단의 경제에 효능감과 경제적 흥미도, 경제관념이 참가 전에 비해 유의하게 향상되었다. 또한, 사후 검사에서 통제 집단보다 실험 집단의 경제적 효능감, 경제에 대한 흥미도와 경제관념이 높다는 것이 확인되었다. 실험 결과를 바탕으로 온라인 게임 커뮤니티의 학교 수업 활용가능성에 대해 논의하였다.
MLP(multilayer perceptron)는 다른 패턴인식 방법에 비해 여러 가지 훌륭한 특성을 가지고 있어 패턴인식에서 폭넓게 사용되고 있다. 그러나 MLP의 학습에 일반적으로 사용되는 EBP(error backpropagation) 알고리즘은 학습시간이 비교적 오래 걸린다는 단점이 있다. 패턴인식에 사용되는 학습 데이타는 풍부한 중복특성을 내포하고 있으므로 패턴마다 MLP의 내부변수를 갱신하는 온라인 계열의 학습방식이 속도의 향상에 상당한 효과가 있다. 일반적인 온라인 EBP 알고리즘에서는 내부변수 갱신시 고정된 학습률을 적용한다. 고정 학습률을 적절히 선택함으로써 패턴인식 웅용에서 상당한 속도개선을 얻을 수 있지만, 학습률이 고정되고 학습이 진행됨에 따라 학습패턴 영역이 달라지는 학습과정의 각 단계에 효과적으로 대웅하지 못하는 문제가 있다. 이 문제에 대해 본 논문에서는 학습과정을 세 단계로 정의하고, 각 단계별로 필요한 패턴만을 학습에 반영하는 패턴별 가변학습속도 및 학습생략(ILVRS) 방법을 제안한다. ILVRS의 기본개념은 다음과 같다. 학습단계마다 학습에 필요한 패턴의 부분이 달라지므로 이를 구별 하여 학습에 적용할 수 있도록 (1)패턴마다 발생하는 오류치를 적절한 범위 이내로 제한하여 가변 학습률로 사용하고, (2)학습이 진행됨에 따라 불필요한 부분의 패턴을 학습에서 생략한다. 제안한 ILVRS의 성능을 입증하기 위해 본 논문에서는 패턴인식 응용의 한 갈래인 화자증명을 실험하고 그 결과를 제시한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권5호
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pp.989-998
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2013
최근 산/학계에서 주목받고 있는 빅 데이터는 정의상 한꺼번에 자료를 메모리에 올려 분석할 수 없기 때문에 기존의 데이터마이닝 시대에 개발된 일괄처리 (batch processing) 방식의 알고리즘을 적용할 수 없게 된다. 따라서 가장 시급히 해결해야 하는 문제는 기존의 여러 가지 기계학습방법을 빅 데이터에 적용할 수 있도록 분산처리 (distributed processing)를 수행하는 적절한 알고리즘을 개발하는 것이라 볼 수 있다. 본 논문에서는 분류문제에서 각광받는 지지벡터기계 (support vector machines)의 여러 알고리즘을 살펴보고자 한다. 특히 빅 데이터 분류문제에 유용할 것으로 예상되는 온라인 타입 알고리즘과 병렬처리 알고리즘에 대하여 소개하고, 이러한 알고리즘들의 성능 및 장단점을 선형분류에 대한 모의실험을 통해서 살펴본다.
본 논문에서는 사회적 상호작용을 극대화 하고, 중도 탈락률을 낮추며, 학습자의 고립감을 해소하기 위해 바람직한 온라인 학습공동체 형성을 위해 취향검사 항목을 개발 하였으며, 개발한 취향검사 항목을 동질성과 이질성으로 구분하여 항목을 개발하고, 이를 바탕으로 온라인상에서 지능적 에이전트 기법에 의한 학습공동체를 자동으로 그룹핑하는 e-learning 시스템(IIGS)을 개발하였다. 실제 1,000명을 대상으로 실험한 결과, 151개 그룹이 자동으로 생성되었으며 이중 34% 정도가 매우 높은 학습만족을 보여 그룹을 계속적으로 유지하고자 하였다.
This article suggests an online-based remote fault current mode discrimination method in order to identify the causes of the power line faults with various causes. For that, it refers to existing cause identification methods and categorizes modes by fault causes based on statistical techniques beforehand and performs the pretreatment process of fault currents by each cause acquired from the fault recorder into a topological plane in order to extract the characteristics of fault currents by each cause. After that, for the fault mode categorization, it discriminates modes by each cause using data by each cause as leaning data through utilizing RBF network based on FCM allowing self-organization in deciding the middle layer. And then it tests the validity of the suggested method as applying it to the data of the actual fault currents acquired from the fault recorder in the electric power transmission center.
This article suggests an online-based remote fault current mode discrimination method in order to identify the causes of the power line faults with various causes. For that, it refers to existing cause identification methods and categorizes modes by fault causes based on statistical techniques beforehand and performs the pre-treatment process of fault currents by each cause acquired from the fault recorder into a phase space in order to extract the characteristics of fault currents by each cause. After that, for the fault mode categorization, it discriminates modes by each cause using data by each cause as leaning data through utilizing RBF network. And then it tests the validity of the suggested method as applying it to the data of the actual fault currents acquired from the fault recorder in the electric power transmission center.
In recent years, an increasing number of viewpoints hold that students should be engaged in a learning environment where understanding and knowledge transfer take place. This study introduces Mathematics Created by You (MCY)-mentoring program, which allows students to construct artefacts that are required to learn. This program is online-based and so can be shared by several people and mathematics leaning takes place through interactions within this carefully designed environment. Also, MCY intends to provide students a series of sequential activities related to creative play, creative learning and creative inquiry based on a Constructive and interactive environment. Furthermore, a creative activity- constructing a creative product using building blocks- was presented as an example. Finally, we investigate the pedagogical implications and suggest directions for the further development.
The primary purposes of this study are to develop a Situated Learning Support System based on an MMORPG (Massively Multiplayer Online Role Playing Game) and to investigate applications of Situated Learning theory both hypothetically and practically. In Situated Leaning theory, cognition is interpreted as a dynamic system related to situation, context and activity. According to this theory, learning context, social interaction and personal direct experience are also emphasized. A virtual reality learning system based on an MMORPG provides context, social interaction and a learning environment able to provide direct experiences. However, such a system has been difficult for teachers to develop. This study aims to develop a support system facilitating the construction of a Situated Learning System based on an MMORPG. This study proposes new research and practical applications of Situated Learning theory using educational games.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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