가상 환경에서 가상 캐릭터가 사람과 같이 자연스럽게 동작하기 위한 과정은 많은 노력을 필요로 한다. 가상 캐릭터는 행동을 기반으로 동작하기 때문에 자연스럽게 동작하기 위해서는 행동 정의가 가장 중요하다. 최근에는 사람이 조작한 가상 캐릭터의 행동을 기반으로 가상 캐릭터가 수행할 일련의 행동을 정의하는 Programming by Demonstration에 관한 연구가 활성화되고 있다. 하지만 이 방법들은 항상 동일한 길이의 연속적인 행동을 도출하거나 연속적인 행동을 정의할 때 사용하는 행동들을 제한하기 때문에 다양한 일련의 행동 생성하기가 어렵다. 자연스럽게 동작을 수행하기 위해서는 조작한 가상 캐릭터의 행동에서 최대한 다양한 일련의 행동들을 도출하고 도출한 일련의 행동들을 대표하는 최적의 연속적인 행동을 선택해야 한다. 그래서 여러 가지의 제약 사항을 줄이면서 일련의 행동을 생성하기 위한 연구들이 필요하다. 이 논문에서는 사람이 조작한 캐릭터의 행동을 수집하고 가상 캐릭터가 수행할 일련의 행동을 모두 도출해서 가상 캐릭터에게 적합한 일련의 행동을 선정하는 방법을 제안한다. 실험에서는 제안한 방법을 자동차 게임에 적용해서 생성되는 과정을 기술한다. 생성된 결과를 보면 사람이 수행한 일련의 행동을 길이나 분할하는 위치에 제약을 받지 않고 생성한 것을 볼 수 있었다. 결국, 제안한 방법은 더 많은 일련의 행동을 도출하고 가상 캐릭터에게 적합한 행동을 선정할 수 있음을 확인하였다.
The decision-making by agents in games is commonly based on reinforcement learning. To improve the quality of agents, it is necessary to solve the problems of the time and state space that are required for learning. Such problems can be solved by Macro-Actions, which are defined and executed by a sequence of primitive actions. In this line of research, the learning time is reduced by cutting down the number of policy decisions by agents. Macro-Actions were originally defined as combinations of the same primitive actions. Based on studies that showed the generation of Macro-Actions by learning, Macro-Actions are now thought to consist of diverse kinds of primitive actions. However an enormous amount of learning time and state space are required to generate Macro-Actions. To resolve these issues, we can apply insights from studies on the learning of tasks through Programming by Demonstration (PbD) to generate Macro-Actions that reduce the learning time and state space. In this paper, we propose a method to define and execute Macro-Actions. Macro-Actions are learned from a human subject via PbD and a policy is learned by reinforcement learning. In an experiment, the proposed method was applied to a car simulation to verify the scalability of the proposed method. Data was collected from the driving control of a human subject, and then the Macro-Actions that are required for running a car were generated. Furthermore, the policy that is necessary for driving on a track was learned. The acquisition of Macro-Actions by PbD reduced the driving time by about 16% compared to the case in which Macro-Actions were directly defined by a human subject. In addition, the learning time was also reduced by a faster convergence of the optimum policies.
International journal of advanced smart convergence
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제10권3호
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pp.143-148
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2021
Smartphones have been widely used for various purposes and stay connected with people at all times. However, the use of such touchscreen devices can be physically restricted depending on users' context where only one hand is available to interact with the device. Even major smartphone manufacturers (e.g., Apple, Samsung) offer one handed mode, they still lack functions in the third-party applications, and the process is also complicated. We propose OverIT, a system that enables users to customize interfaces by adding new buttons on an interactive overlay which can be positioned anywhere on the touchscreen where each button serves the same functionality as an existing one. It is designed to support users to map a certain button event freely and easily to a newly created button by performing a demonstration of a button tap. We expect our system to improve the overall user experience of one-handed interaction with touchscreen devices.
2019학년도부터 초등학교에서 소프트웨어 교육이 실시될 예정이다. 초등학교 소프트웨어 교육의 주된 내용 중의 하나는 학생들이 프로그래밍을 체험하는 것이다. 프로그래밍에 대하여 관심을 보이는 학생들에게는 보다 높은 수준의 프로그래밍 교육이 필요하며 동아리 활동을 통하여 시행할 수 있다. 그러나 초등학교에서의 동아리 활동을 위한 프로그래밍 교재는 많지 않다. 따라서 본 연구에서는 초등학교의 동아리 활동을 위한 프로그래밍 교재를 개발하였다. 따라 하기 형태의 매뉴얼 방식을 지양하고 학생들이 문제를 이해하고, 문제 분할 및 추상화 과정을 따라 설계하며 이를 프로그램으로 작성할 수 있도록 하여 자연스럽게 Computational Thinking 능력을 배양하도록 하였으며 시범 수업을 통하여 개발한 교재가 초등학생들에게 적절한 내용과 수준임을 입증하였다. 따라서 본 연구에서 제시하는 교재 집필 방법들이 초등학교의 소프트웨어 교육에 기여할 것으로 기대한다.
본 논문에서는 임베디드 네트워크 기술 교육용 시스템 설계를 제시하였다. 본 논문에서 제시한 교육용 임베디드 네트워크 실습장비는 사용자가 인터넷 환경에서 네트워크 구성과 임베디드 네트워크 프로그래밍 실습 교육을 할 수 있도록 설계 및 구현되었다. 네트워크 기술 교육용 시스템 설계를 임베디드 환경에서 이더넷 인터페이스를 바탕으로 제시하였다. 개발 환경으로는 PXA255를 CPU로, 디버깅 환경은 ADSv1.2를, RTOS는 uC/OS276를, 개발 언어는 C언어를 사용하였다. 교육 환경으로는 Ping 프로그램을 제공하여 실습생으로 하여금 컴파일 및 로딩이후 데모 동작을 우선 실행하도록 하였다. 이후 이의 데모 기능의 프로그래밍 기술을 교육하기 위해 단계별로 교육시키도록 하였다. 즉, ARP 프로그래밍 기법을 다룬 후 IP 기반위에서 ICMP 프로그래밍 기법의 프로그래밍을 완성하도록 하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권11호
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pp.4387-4404
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2015
The energy-efficient design of sensing-based spectrum sharing of a multi-input and multi-output (MIMO) cognitive radio (CR) system with imperfect multiple antenna spectrum sensing is investigated in this study. Optimal resource allocation strategies, including sensing time and power allocation schemes, are studied to maximize the energy efficiency (EE) of the secondary base station under the transmit power and interference power constraints. EE problem is formulated as a nonlinear stochastic fractional programming of a nonconvex optimal problem. The EE problem is transformed into its equivalent nonlinear parametric programming and solved by one-dimension search algorithm. To reduce searching complexity, the search range was founded by demonstration. Furthermore, simulation results confirms that an optimal sensing time exists to maximize EE, and shows that EE is affected by the spectrum detection factors and corresponding constraints.
급속도로 발전한 컴퓨터 환경하에서 사용자는 훨씬 더 편리하고 손쉽게 컴퓨터를 다룰 수 있게 되었다. 그러나 이와 대조적으로 지금까지의 프로그램 개발과정은 프로그래밍 언어의 숙달을 요구함으로서 전문적인 교육을 받은 소수의 프로그래머만이 할 수 있는 분야가 되었다. 이에 본 논문에서는 직관적인 사용자 인터페이스를 기반으로 하여 프로그래밍 언어를 모르는 사람들도 자신의 필요에 적합한 프로그램을 직접 작성하여 활용하는데 도움이 되는 시스템의 개발에 필요한 기반기술을 제시하고 구현된 시스템의 전체적인 윤곽을 제시한다.
In this paper, the degree-n bifurcation set as well as the Julia sets is defined by extending the concept of the Mandelbrot set to the complex polynomial $z^{n}{\;}+{\;}c(c{\;}\in{\;}C,{\;}n{\;}\geq{\;}2)$. Some properties of the degree-n bifurcation set and the Julia sets have been theoretically investigated including the symmetry, periodicity, boundedness, connectedness and the bifurcation points as well as the governing equation for the component centers. An efficient algorithm constructing both the degree-n bifurcation set and the Julia sets is proposed using theoretical results. The mouse-operated software calico "MANJUL" has been developed for the effective construction of the degree-n bifurcation set and the Julia sets in graphic environments with C++ programming language under the windows operating system. Simple mouse operations can construct and magnify the degree-n bifurcation set as well as the Julia sets. They not only compute the component period, bifurcation points and component centers but also save the images of the degree-n bifurcation set and the Julia sets to visually confirm various properties and the geometrical structure of the sets. A demonstration has verified the useful versatility of MANJUL.
최근 대학에서는 4차 산업혁명 시대에 활약할 수 있게 소프트웨어 기초교육을 강화하고 있다. 비전공 학생들의 경우 프로그래밍에 대한 기본지식이나 전공과목과의 연계성이 낮기 때문에 이들의 이해를 돕기 위한 다양한 교수법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 비전공자를 대상으로 하는 소프트웨어 기초교육의 개선 방안을 제언하고자 한다. 이를 위해, 시연중심모델을 기반으로 단계적 블라인드 처리된 프로그래밍 실습과정을 적용한 학습모델을 설계하여 실제 수업에 적용하고, 학습자들의 문제해결 능력을 분석한 결과, 주차가 진행될수록 학습자 스스로 문제를 해결하는 비율이 상승되는 것을 확인하였다. 제안하는 방법을 통해, 비전공자에게 프로그래밍 과목에 친숙해질 수 있는 기회를 제공하고 지속적인 학습동기를 부여할 수 있다. 후속 연구에서는 보다 다양한 측면에서 학습자들의 학습성과를 분석하고 학습내용의 난이도에 따른 효율적인 교수법에 대한 연구가 필요할 것으로 사료된다.
이 논문에서는 맨델브로트집합의 개념을 n차 복소 다항식 Zⁿ+c(c∈C, n≥2)에 확장하여 n차 분기집합 및 줄리아 집합을 정의하고, 이 집합의 대칭성, 유계성 및 연결성 등에 관하여 이론적으로 연구하였다. 그 연구결과를 이용하여 n차 분기집합 및 줄리아 집합을 효율적으로 작성하는 알고리즘을 고안하고, C++컴퓨터 언어를 사용하여 마이크로소프트사의 윈도우 운영체제하에서 사용자가 마우스를 조작하여 n차 분기집합 및 줄리아 집합을 구성할 수 있도록 소프트웨어 MANJUL을 개발하는 것이 본 논문의 목적이다. MANJUL 소프트웨어의 중요한 특징으로서 CUI(graphical user interfaces) 환경에서 단순한 마우스 조작을 통하여 n차 분기집합 및 줄리아 집합을 작성하고 그 일부분을 확대함은 물론, n차 분기집합 성분의 주기등을 계산 및 저장함으로써, 이 집합들의 다양한 이론적 성질과 기하학적 구조를 시각적으로 확인할 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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