본 연구에서는 Saito Noboru(재등 승(齋藤 昇)) 교수에 의해 실천 연구되었던 등산학습법 - 학습 요소 사이의 관계 및 전체 학습 내용의 체계적, 구조적 관계를 파악할 수 있도록 학습구조차트를 활용한 학습 방법 - 을 초등학교 저학년과 고학년 학생들에게 적용하는 실험 수업을 통해, 등산학습법이 학습자의 수학 학습에 미치는 영향을 살펴보고자 하였다.
최근 자연스러운 모션 데이터에 대한 수요가 늘고 있지만, 클라이밍 모션을 정확하게 캡처하는 것은 가려진 부분이 많은 클라이밍 동작의 특성상 쉽지 않다. 또한 벽 구조물의 스캔이나 다양한 암벽 코스 준비 등 필요한 데이터를 수집하는 과정이 쉽지 않다. 본 논문에서는 강화학습을 이용한 클라이밍 모션 합성 방법론을 제안한다. 학습 과정은 두 단계의 난이도로 구성되어 있다. 첫 번째 단계는 매달리기 정책을 학습하는 것이다. 매달리기 정책은 자연스러운 자세로 홀드를 잡는 방법을 학습한다. 이후 추론 단계를 통해 위치, 자세, 잡기 상태를 다양하게 추출한 초기 상태 데이터세트를 만든다. 두 번째 단계에서는 이 초기 상태 데이터세트를 사용해서 실제 클라이밍을 수행하는 태스크를 학습한다. 클라이밍 정책은 자연스러운 자세로 타겟 위치로 이동하는 방법을 학습한다. 실험을 통해 제안하는 방법이 클라이밍 하기 위한 좋은 자세를 효과적으로 탐색할 수 있는 것을 보였다.
본 연구는 일본의 제등승(齊藤昇)(Saito Noboru) 교수에 의해 실천 연구되었던 등산학습법을 초등학교 4, 6학년 학생들에게 적용하여 수학적 창의성과 수학적 창의성 태도, 수학 학업성취도에 미치는 효과를 분석함으로써 수학적 창의성을 신장시킬 수 있는 방안을 모색하는데 그 목적을 두었다. 본 논문에서는 실험집단과 비교집단을 형성하여 t-검증한 결과, 등산학습법이 수학적 창의성 및 수학적 창의성 태도에는 긍정적인 영향을 주었으나 학업성취에서는 유의미한 차이를 나타내지 못했다는 결과와 함께 이러한 결과에 대한 논의와 수업전략을 언급한다.
스포츠 클라이밍은 한정된 공간에서의 반복된 동작으로 인해 지속적인 흥미 유발이 어려울 수 있다. 또한 지도자는 시범 동작을 보여줌으로써 학습자를 이해하도록 하는 것이 중요한데, 기존의 스포츠 클라이밍 수업은 지도자가 손과 발의 위치를 일일이 가리키는 방식으로 진행되고 있다. 따라서 이러한 기존 스포츠 클라이밍 수업 방식을 대체하여 학습자가 시범 동작을 실시간으로 관찰하고 그대로 따라서 수행할 수 있는 방안에 대해 꾸준하게 요구되어 왔다. 이러한 문제를 해결하기 위해 공간증강현실 기술을 활용하여 이미지 트레이닝 한다면 학습자의 운동기능 향상 및 수업태도에 긍정적인 영향을 가져올 수 있다. 본 연구에서는 스포츠 클라이밍 학습 도구로서 CCA(Climbing Character Animation)의 효과를 검증하는 데 그 목적이 있다. 따라서 본 연구는 CCA의 유용성을 검증하기 위해 실제 스포츠 클라이밍에 적용했다. 그 결과 공간증강현실 기반 CCA를 이용한 수업이 전통적인 스포츠 클라이밍 수업보다 흥미도, 몰입 및 학습효과에 효과적인 것으로 나타났다.
Genetic algorithms are becoming more popular because of their relative simplicity and robustness. Genetic algorithms are global search techniques for nonlinear optimization. However, traditional genetic algorithms, though robust, are generally not the most successful optimization algorithm on any particular domain because they are poor at hill-climbing, whereas simulated annealing has the ability of probabilistic hill-climbing. Therefore, hybridizing a genetic algorithm with other algorithms can produce better performance than using the genetic algorithm or other algorithms independently. In this paper, we propose an efficient hybrid optimization algorithm named the adaptive random signal-based learning. Random signal-based learning is similar to the reinforcement learning of neural networks. This paper describes the application of genetic algorithms and simulated annealing to a random signal-based learning in order to generate the parameters and reinforcement signal of the random signal-based learning, respectively. The validity of the proposed algorithm is confirmed by applying it to two different examples.
This paper describes the application of a simulated annealing to a random signal-based learning. The simulated annealing is used to generate the reinforcement signal which is used in the random signal-based learning. Random signal-based learning is similar to the reinforcement learning of neural network. It is poor at hill-climbing, whereas simulated annealing has an ability of probabilistic hill-climbing. Therefore, hybridizing a random signal-based learning with the simulated annealing can produce better performance than before. The validity of the proposed algorithm is confirmed by applying it to two different examples. One is finding the minimum of the nonlinear function. And the other is the optimization of fuzzy control rules using inverted pendulum.
최근 스크린 클라이밍용 콘텐츠로 클라이밍 학습 프로그램과 스크린 클라이밍 게임이 등장하였으며, 특히 스크린 클라이밍 게임에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 스크린 클라이밍 콘텐츠 구현의 핵심 기술인 자세 인식 성능의 개선을 위하여 등반자의 신체영역을 기반으로 하는 스켈레톤 보정 방법을 제안한다. 스켈레톤 보정 과정은 비정상적인 스켈레톤 정보를 걸러내는 스켈레톤 프레임 안정화와 신체 영역을 관절부위별로 나누어 각 관절부위의 중점을 보정위치로 하는 신체영역 기반 스켈레톤 수정 과정으로 이루어진다. 이렇게 보정한 스켈레톤 정보는 클라이밍 콘텐츠에서 등반자의 자세가 이상적인 자세와 얼마나 유사한지 판단하는 데 사용될 수 있다.
본 논문은 진공을 이용한 흡착방식과 바퀴형 이동방식을 사용하는 벽면 이동로봇의 구성과 이러한 임베디드 환경에 적합하고 기계학습에 기반한 벽면 균열 자동 검출 알고리즘의 성능 비교에 관한 연구이다. 임베디드 시스템 환경에서 객체 학습을 위해 YOLO 등 최근에 시도된 학습 방법들을 적용하여 성능을 비교, 검토하였으며 기존의 에지 검출 알고리즘들과도 성능을 비교하였다. 결국, 본 연구에서는 균열검출을 잘하며 임베디드 환경에도 적합한 최적의 기계학습방법을 선택하고 기존 방법과 성능을 비교하여 우수성을 제시하였다. 또한, 검출된 균열의 영상을 저장하고 위치 정보를 추정하여 균열에 대한 정보를 관리자 기기로 전송하는 지능적인 문제해결 기능을 구축하였다.
최근 가상현실(VR, virtual reality)이나 증강현실(AR, augmented reality)이 주목받으면서 이에 관한 컴퓨터 그래픽스(computer graphics)연구들이 활발히 진행되고 있다. 특히, 인간의 동작을 가상의 공간에서 구현하는 방법에 관한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 하지만 많은 연구가 인간의 일반적인 동작에 한정되어 있다. 본 연구에서는 역운동학(IK, inverse kinematics)을 이용한 스포츠클라이밍 자세생성과 동작제어를 통해 인간의 일반적인 동작 이외에 스포츠클라이밍과 같은 특수 목적의 다양한 동작들을 삼차원의 가상공간에서 가상 인물(virtual character)의 자세 및 동작을 생성하는 시스템을 제안한다. 역운동학(IK, inverse kinematics) 기법을 통한 자세 생성은 역운동학 함수(IK function)와 실제 데이터를 통한 기본자세 애니메이션을 제작, 이를 활용하여 사실성을 더하고 자연스러운 자세 및 동작을 생성한다. 본 논문에서는 스포츠 클라이밍의 기본동작을 이용하여 올바른 자세와 함께 실제와 유사한 동작을 생성하는 시스템을 설계하였다. 이를 통해 클라이머를 위한 학습 프로그램이나 클라이밍 게임 같은 다양한 형태의 스포츠 클라이밍 콘텐츠를 제작하는데 도움이 되고자 한다.
This paper is about the development of an automatic stair climbing trolley for carrying loads without manpower. The design of tri-wheeled structure and center of mass enable the trolley to move on flat ground and also to ascend stairs by self-balancing. The overall design enables the trolley to avoid collision to walls when the trolley rotates on domestic landings. When the camera recognizes the stair, the sensor measures distance from the trolley to the stair. Then the trolley can move to align itself in the middle of the stair and it starts climbing. It can ascend to a specific floor based on the floor number entered by the user. As a result, the automatic stair climbing trolley is expected to help humans by protecting from accidents of dropping loads and saving their power. It is also expected to use for various purposes such as delivering packages, moving and carrying heavy loads in buildings without elevator.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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