International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권10호
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pp.374-388
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2022
Cloud computing has been one of the most critical technology in the last few decades. It has been invented for several purposes as an example meeting the user requirements and is to satisfy the needs of the user in simple ways. Since cloud computing has been invented, it had followed the traditional approaches in elasticity, which is the key characteristic of cloud computing. Elasticity is that feature in cloud computing which is seeking to meet the needs of the user's with no interruption at run time. There are traditional approaches to do elasticity which have been conducted for several years and have been done with different modelling of mathematical. Even though mathematical modellings have done a forward step in meeting the user's needs, there is still a lack in the optimisation of elasticity. To optimise the elasticity in the cloud, it could be better to benefit of Machine Learning algorithms to predict upcoming workloads and assign them to the scheduling algorithm which would achieve an excellent provision of the cloud services and would improve the Quality of Service (QoS) and save power consumption. Therefore, this paper aims to investigate the use of machine learning techniques in order to predict the workload of Physical Hosts (PH) on the cloud and their energy consumption. The environment of the cloud will be the school of computing cloud testbed (SoC) which will host the experiments. The experiments will take on real applications with different behaviours, by changing workloads over time. The results of the experiments demonstrate that our machine learning techniques used in scheduling algorithm is able to predict the workload of physical hosts (CPU utilisation) and that would contribute to reducing power consumption by scheduling the upcoming virtual machines to the lowest CPU utilisation in the environment of physical hosts. Additionally, there are a number of tools, which are used and explored in this paper, such as the WEKA tool to train the real data to explore Machine learning algorithms and the Zabbix tool to monitor the power consumption before and after scheduling the virtual machines to physical hosts. Moreover, the methodology of the paper is the agile approach that helps us in achieving our solution and managing our paper effectively.
이 논문은 문화재 학습을 보다 효과으로 교육하기 위한 가상현실 기반의 E-book 시스템에 대한 프로젝트형 사례 연구이다. 이 연구에서 구현한 시스템과 콘텐츠는 PVR(Photographic virtual reality)기술을 활용하여 마치 학습자가 문화재 현장에 있는 것과 같은 가상체험 효과를 제공한다. 또한 학습자들이 검색과 활용을 쉽게 하게 위하여 제작된 콘텐츠를 이미지 DB로 설계하여 구현하였다. 개발된 시스템은 유러닝 환경에서 사용할 수 있도록 e-book형태로 개발하여 실제 초등학교에 적용하였다. 적용 결과 개발된 시스템이 교수-학습측면에서 매우 효과적임을 검증하였다. 향후 구현된 시스템의 프로토타입은 학습자와 교사에게 진보적 교육 환경을 제공할 것이다.
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.
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.
오늘날 가상학습공동체에서 이루어지는 협동학습의 교육적 가치와 활용은 활발히 논의되고 있다. 인터넷 기반 협동학습이 성공적으로 이루어지기 위해서는 높은 수준의 상호작용 도구가 필수적이다. 본 연구에서는 기존의 네트웍 클라이언트들(News, FTP, HTTP, SMTP, 음성 문자 채팅)의 불편한 인터페이스를 개선하였으며, 이들을 통합환경에서 이용할 수 있도록 통합브라우저를 설계 구현하였다. 그리하여 인터넷 기반 협동학습과 면대면 협동학습 사이의 학습환경의 차이를 줄이고 학습효과를 높이고자 하였다.
본 논문에서는 시각정보와 경험이 가상환경에서 햅틱 디바이스로 상호작용 하는데 미치는 영향에 대한 연구이다. 이를 알아보기 위해 Load-on-task를 통하여 물체의 크기와 누적된 경험이 가상환경에서 무게를 예측하고 상호작용 하는데 영향을 미친다는 사실을 확인하였다. 또 가상환경에서 물체 이동 실험을 통해 물체에 대한 정보가 다를 경우 빠르게 잘못된 정보를 보상하고 안정적인 힘 조절을 확인하였다. 위 실험을 통해 가상환경에서의 경험이 물체의 시각적인 정보보다 많은 영향을 주지만, 경험이 없는 환경의 경우 시각적인 정보가 가상환경에서 물체와의 상호작용에 크게 영향을 주는 요소라는 것을 확인하였다. 따라서 가상환경에서 정밀한 조작(로봇 수술 등)이 필요한 의 경우 실제 물체의 물성치와 시각 데이터를 기반으로 유사한 환경을 조성해야 하며, 만약 그러한 환경 조성이 어려울 시에는 충분한 사전시험을 통하여 가상환경이 가진 특성을 경험할 수 있게 준비해야 한다.
Virtual Reality simulation enables immersive 3D experience of a Virtual Environment. A simulation-based VE can be used to map real world phenomena into virtual experience. This research studies on the use of Newton's physics law to demonstrate the effects of forces upon object's falling movement, and their effects towards other fallible objects. A reconfigurable simulation enables users to reconfigure the parameters of the objects involved in the simulation, so that they can see different effects from the different configurations, such as force magnitude and distance between objects. This concept is suitable for a classroom learning of physics law. Preliminary implementation is done on a PC with a joystick for 4DOF movement. The graphics is implemented by SGI OpenGL Performer. A middleware called NAVERLib that consists of Performer's modules for easy XML-based configuration is used for management of visualization, network and devices connection, and where the engine of this domino simulation is attached.
본 연구에서는 요즘 학습자들의 다양한 능력 수준과 심리적 요인들을 동시에 고려하여 VRML 저작툴을 이용한 가상전시공간을 설계하였다. 감상학습을 현실감있게 하고, 상호 작용적이며, 흥미로운 학습동기를 유발하고자 Photo Vista, Object Modeler, Reality Studio 등의 3D WBI 저작툴을 이용한 Panorama Image와 3D Object 모듈을 구현하는 방법을 구현하였다. 본 연구에서는 이 가상 전시공간이 학생들의 미술교육에서 현실감있는 작품감상으로 학생들의 심미적인 면에 얼마나 많은 영향을 미치는지를 연구하고자 한다.
세계화, 학문융합, 정보통신기술 발전 등의 사회적 변화에 맞추어 경쟁력 있는 공학교육을 위해서는 학습자 중심의 교육환경으로 변화가 요구된다. 정보통신기술을 활용한 학습방법은 교육내용과 방법을 디지털형식으로 재생산할 수 있을 뿐만 아니라, 학습자가 스스로 학습과정에서 지식을 구성해 나가는 구성주의적 학습자중심의 교육을 위해 효과적일 것으로 기대된다. 본 연구에서는 가상현실기술을 사용하여 학교수업 및 건설현장에서 안전교육용 도구로 활용할 수 있는 학습도구를 개발하였다. 학습자중심 교육도구를 개발하기 위한 요구사항을 정의하고, 이를 바탕으로 3D기반의 교육도구를 설계 구현하였으며, 학습자들을 대상으로 테스트를 실시하였다. 테스트에 참여한 학습자들은 대체적으로 교육도구의 기술적 학습적 평가도구로서의 측면에서 긍정적인 평가를 내렸다.
교육 장소에서 실제 수업하거나, 시뮬레이션 환경에서 교육하는 방법에 대한 방향이 제시되고 있다. 4차 산업혁명 이후에 다양한 분야의 산업 발전이 이루어지고 있고, 특히 IoT와 관련된 교육이 실행되고 있는 실정이다. 제안 모델은 3D 환경에서의 시뮬레이션 시스템을 응용하여 큰 비용 없이 다양한 IoT 시스템을 간접적으로 구축하여 교육할 수 있는 모델로서, 아두이노 플랫폼을 기반으로 가상 리모트 IO를 구현하였으며, 이를 통하여 교육을 위한 시스템 구축비용의 경감과 시스템을 간접적으로 구축하여 학습할 수 있는 모델이다. 또한 교육과 관련된 콘텐츠들을 다양하게 실습할 수 있다. 테스트 코드를 작성하여 실제 시스템과 가상의 시스템과의 동작 일치성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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