외계의 음을 묘사하거나 자연계 사물의 모양, 현상, 움직임, 상태 모습을 표현한 상징적 음성언어의 지도방법으로 사전적인 뜻풀이의 일방적인 해설을 삼가고 학습자들의 생각을 자극하고 학습자 스스로 의미를 이해할 수 있는 노래와 만화와 같은 쉽고 재미있는 활동이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 언어 학습 활동 로봇 콘텐츠를 개발하고 학습활동 후 학업 성취도와 정의적 영역에서의 변화를 비교하여 로봇의 교육적 활용 가능성을 살펴보고자 하였다. 로봇과 컴퓨터를 활용한 흉내내는 말 학습 활동 후 소리, 모양, 움직임을 흉내내는 말의 3가지 유형의 성취도를 측정한 결과 소리와 모양을 흉내내는 말 학습에서는 유의미한 차이를 보이지 않았지만, 움직임을 흉내내는 말 학습에서는 매우 유의미한 차이를 보였다. 또한 로봇을 활용한 흉내내는 말 학습 활동은 학습자의 정의적 영역(흥미도, 이해도, 성취도)에 긍정적인 변화를 가져왔음을 알 수 있었다.
딥러닝은 이미지 처리에 있어 우수한 성능을 보여주며 큰 주목을 받고 있지만, 입력 데이터에 대한 변조를 통해 모델이 오분류하게 만드는 적대적 공격에 매우 취약하다. 적대적 공격을 통해 생성된 적대적 예제는 사람이 식별하기 어려울 정도로 최소한으로 변조가 되며 이미지의 전체적인 시각적 특징은 변하지 않는다. 딥러닝 모델과 달리 사람은 이미지의 여러 특징을 기반으로 판단하기 때문에 적대적 예제에 속지 않는다. 본 논문은 이러한 점에 착안하여 이미지의 색상, 모양과 같은 시각적이고 상징적인 특징인 Symbolic Representation을 활용한 적대적 예제 탐지 방법을 제안한다. 입력 이미지에 대한 분류결과에 대응하는 Symbolic Representation과 입력 이미지로부터 추출한 Symbolic Representation을 비교하여 적대적 예제를 탐지한다. 다양한 방법으로 생성한 적대적 예제를 대상으로 탐지성능을 측정한 결과, 공격 목표 및 방법에 따라 상이하지만 specific target attack에 대하여 최대 99.02%의 탐지율을 보였다.
This paper is a study on the hand gesture recognition using Instance-based teaming, Symbolic learning algorithms and Power Glove which supplies information on finger position, hand position and orientation. The data were carefully examined, and a few features of the data that would serve as good discriminants between signs when used with the learning algorithms were extracted. The hand gesture data collected from 5 people were applied to the teaming algorithms. In spite of the noise and accuracy constraints of the equipment used, some accuracy rates were achieved.
예를 이용하여 학습하는 방법은 ALEX,LP,LEX 에 이르기까지 각각 특유의 방법을 가지면서 발전해 왔다.특히 Silver 의 LP 시스템은 방정식(Symbolic Equation)을 푸는데 있어, 과거에 풀었던 예로부터 이에 적용된 일련의 연산자들을 이용하는 방법으로 구축되어 있다. 본논문에서는 기존의 학습시스템 LEX,LP를 보다 일반화시킨 새로운 학습시스템 LRD를 제안한다. LRD에서는 연구된 예에서의 연산자 활용을 이와 유사한 모든 문제에까지 적용시킬 수 있도록 하기위하여 일반화 과정과 세분화 과정을 설정하여 학습하는 방법을 제시한다.초월함수의 치역을 구하는 예를 통하여 LRD의 학습기법을 설명하고,기존의 LEX및 LP시스템 에서 다루어지는 문제들을 통해 LEX및 LP시스템과 LRD 시스템이 비교 되어진다.
Carlos Graciano;Ahmet Emin Kurtoglu;Balazs Kovesdi;Euro Casanova
Steel and Composite Structures
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제49권4호
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pp.419-430
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2023
This paper is aimed at investigating the effect of multiple longitudinal stiffeners on the patch loading resistance of slender steel plate girders. Firstly, a numerical study is conducted through geometrically and materially nonlinear analysis with imperfections included (GMNIA), the model is validated with experimental results taken from the literature. The structural responses of girders with multiple longitudinal stiffeners are compared to the one of girders with a single longitudinal stiffener. Thereafter, a patch loading resistance model is developed through machine learning (ML) using symbolic regression (SR). An extensive numerical dataset covering a wide range of bridge girder geometries is employed to fit the resistance model using SR. Finally, the performance of the SR prediction model is evaluated by comparison of the resistances predicted using available formulae from the literature.
Current interest in mathematics learning that focuses on understanding, mathematical reasoning and meaning making underscores the need to develop ways of analyzing classrooms that foster these types of learning. In this paper, the author show that the constructs of social and socio-mathematical norms, which grew out of taking a symbolic interactionist perspective, and Toulmins scheme for argumentation, as elaborated for mathematics education by Krummheuer [The ethnology of argumentation. In: The emergence of mathematical meaning: Interaction in classroom cultures (1995, pp. 229-269). Hillsdale, NJ: Erlbaum], provide us with means to analyze aspects of explanation, justification and argumentation in mathematics classrooms, including means through which they can be fostered. Examples from a variety of classrooms are used to clarify how these notions can inform instruction at all levels, from the elementary grades through university-level mathematics.
비정상 행위의 탐지를 위한 침입탐지 시스템의 성능을 좌우하는 가장 큰 요인들은 패킷의 손실없는 수집과 해당 도메인에 알맞은 분류 기법이라 할 수 있다. 본 논문에서는 기존의 탐지엔진에 적용된 알고리즘의 부류에서 벗어나 Instance 기반의 알고리즘인 IBL(Instance Based Learning)을 선택하여 학습시간의 단축과 패턴생성에 따른 분류근거의 명확성을 고려였다. 또한, 기존 IBL에 포함되어 있는 Symbolic value 의 거리계산 방식에서 네트워크의 로우 데이터인 패킷을 처리하는데 따르는 문제를 해결하기 위해 VDM(Value Difference Matrix)을 사용함으로써 탐지률을 향상시킬 수 있었다. Symbolic value간의 거리계산에 따른 성능향상의 정도를 알아보기 위해 VDM 적용 유무에 따른 실험결과와 탐지엔진에 적용되었던 알고리즘들인 COWEB 과 C4.5를 이용한 결과를 비교분석 하였다.
기존의 기호주의 적 추론 시스템은 경직성 문제로 인하여 유연성을 결여하고 있다. 이는 기호주의 적 지식표현 체계가 지식의 유연한 의미구조를 충분히 반영하고 있지 못할 뿐 아니라 추론 방법도 논리를 바탕으로 하기 때문이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 우리는 최근 인공 신경 망에 기반 한 유연한 지식표현과 추론을 위한 연결주의 적 의미 망(CSN)을 제안한 바 있다. CSN은 인간의 유사성과 연관성에 기반 하여 근사 추론과 상식추론을 수행할 수 있다. 그러나 CSN 모델에서는 상위개념간의 관계를 표현하는 데 있어서 단순한 전향 신경 망을 이용함으로써 상위개념간의 일반적이고 구조화된 관계를 표현하거나 변수의 표현 및 바인딩의 어려움과 같은 문제점이 있었다. CSN모델의 이런 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 상위개념간의 일반적이고 구조화된 지식표현을 가능하게 하고 추론이 용이한 기호주의 표현 체계와 이 표현 체계 안에서 의미구조를 표현하고 학습할 수 있는 연결주의 학습 모델인 CSN을 결합한 기호-연결주의 통합 시스템 SymCSN(Symbolic CSN)을 제안하고, 실험을 통하여 제안한 시스템이 인간과 유사한 유연한 지식표현과 추론을 위한 모델임을 보인다.
로봇이나 가상 캐릭터와 같은 지능형 에이전트가 자율적으로 살아가기 위해서는 주어진 환경을 인식하고, 그에 맞는 최적의 행동을 선택하는 능력을 가지고 있어야 한다. 본 논문은 이러한 지능형 에이전트를 구현하기 위하여, 외부 환경에 적응하면서 최적의 행동을 배우고 선택하는 방법을 연구하였다. 본 논문에서 제안한 방식은 강화 학습을 이용한 행동기반 학습 방법과 기호 학습을 이용한 인지 학습 방법을 통합한 방식으로 다음과 같은 특징을 가진다. 첫째, 강화 학습을 이용하여 환경에 대한 적응성을 학습함으로 지능형 에이전트가 변화하는 환경에 대한 유연성을 가지도록 하였다. 둘째, 귀납적 기계학습과 연관 규칙을 이용하여 규칙을 추출하여 에이전트의 목적에 맞는 환경 요인을 학습함으로 주어진 환경에서 보다 빠르게, 확장된 환경에서 보다 효율적으로 행동을 선택을 하도록 하였다. 셋째, 본 논문은 지능형 에이전트를 구현하는데 있어서 처음부터 모든 상태를 고려하기 보다 상태 탐지기를 이용하여 새로운 상태가 입력될 때마다 상태를 확장시키는 방식을 이용하였다. 이러한 방식은 필요한 상태에 대하여서만 고려함으로 메모리를 획기적으로 축소 할 수 있으며, 새로운 상태를 동적으로 처리 할 수 있어, 환경에 대한 변화에 능동적으로 대처 할 수 있다.
We study to design educational Logo-based microworld environment equipped with 3D construction capability, 3D manipulation, and web-based communication. Extending the turtle metaphor of 2D Logo, we design simple and intuitive symbolic representation system that can create several turtle objects and operations. We also present various mathematization activities applying the turtle objects and suggest the way to make good use of them in mathematics education. In our microworld environment, the symbolic representations constructing the turtle objects can be used for web-based collaborative learning, communication, and assessments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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