• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(하)
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• pp.856-859
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• 2003

초기 컴퓨터를 기반으로 한 교육은 낮은 그래픽과 텍스트 위주로 개발되었으나 대용량, 고속의 컴퓨터가 급속히 보급되면서 화상, 음성 등을 결합한 멀티미디어가 점차 컴퓨터에 도입되었으며, 인터넷의 발달로 멀티미디어를 교육에 효율적으로 활용하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 대용량의 다양한 멀티미디어 컨텐츠의 요구가 증가하면서 네트워크 상에서의 트래픽과 서버의 과부하로 인한 사용자의 지연시간 증가 등이 점점 심각해져 가는 추세에 있다. 교육부문에서 보다 다양하고 안정된 컨텐츠를 원활하게 제공하기 위해 본 논문에서는 최근에 많이 사용하는 CDN 기술을 이용하여 e-Learning 시스템의 구축에 있어서 분산 멀티미디어 시스템의 활용방안을 제안한다.

• 디지털콘텐츠
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• 11호통권126호
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• pp.116-118
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• 2003

미국의 ADL(Advance Distributed Learning)에서 제안한 스콤(SCORM; Sharable Content Object Reference Model)은 2000년 미국 국방부에서 발주한 6억달러에 이르는 e-러닝(e-Learning) 구축 입찰 계약에서 가이드라인으로 쓰여졌다. 용역 입찰 제안서에 스콤을 기초로 해 e-러닝 시스템을 구축하겠다는 내용이 명시돼야만 입찰에 참여할 수 있었던 것이다. 현재 제안된 e- 러닝 기술표준안들에 대한 국제인증 여부와 관계없이 e-러닝 실수요자 및 공급자의 움직임에 따라 이러한 추세는 향후 더욱 확대될 전망이다. 이 글에서는 실질적인 국제 표준으로 가장 근접해 있는 스콤의 내용 및 기술적 특징에 대해 설명하고자 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.39-45
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• 2007

이 논문에서는 멀티에이전트 기반 지능형 웹기반 이러닝 시스템을 구현하였다. 이 시스템 구현을 위해 사용자들의 취향검사를 수행하였고, 결과 사용자 그룹에 맞는 적절한 이러닝 커뮤니티를 형성하였다. 제안하는 시스템인 IMAS는 신경회로망에 의해 이러닝 커뮤니티를 학습하였고, 새로운 분산기반 멀티에이전트 프레임워크를 이용하여 에이전트를 생성한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1989년도 한국자동제어학술회의논문집; Seoul, Korea; 27-28 Oct. 1989
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• pp.653-662
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• 1989

Cerebellar Model Arithmetic Controller (CMAC) has been introduced as an adaptive control function generator. CMAC computes control functions referring to a distributed memory table storing functional values rather than by solving equations analytically or numerically. CMAC has a unique mapping structure as a coarse coding and supervisory delta-rule learning property. In this paper, learning aspects and a convergence of the CMAC were investigated. The efficient training algorithms were developed to overcome the limitations caused by the conventional maximum error correction training and to eliminate the accumulated learning error caused by a sequential node training. A nonlinear function generator and a motion generator for a two d.o.f. manipulator were simulated. The efficiency of the various learning algorithms was demonstrated through the cpu time used and the convergence of the rms and maximum errors accumulated during a learning process. A generalization property and a learning effect due to the various gains were simulated. A uniform quantizing method was applied to cope with various ranges of input variables efficiently.

• 한국기계연구소 소보
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• 통권19호
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• pp.93-115
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• 1989

Cerebellar Model Arithmetic Controller(CMAC) has been introduced as an adaptive control function generator. CMAC computes control functions referring to a distributed memory table storing functional values rather than by solving equations analytically or numerically. CMAC has a unique mapping structure as a coarse coding and supervisory delta-rule learning property. In this paper, learning aspects and a convergence of the CMAC were investigated. The efficient training algorithms were developed to overcome the limitations caused by the conventional maximum error correction training and to eliminate the accumulated learning error caused by a sequential node training. A nonlinear function generator and a motion generator for a two d. o. f. manipulator were simulated. The efficiency of the various learning algorithms was demonstrated through the cpu time used and the convergence of the rms and maximum errors accumulated during a learning process; A generalization property and a learning effect due to the various gains were simulated. A uniform quantizing method was applied to cope with various ranges of input variables efficiently.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2008년도 동계학술대회
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• pp.251-256
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• 2008

e-Learning은 시 공간의 제약 없이 교수자와 학습자간의 교육이 이루어진다는 장점이 있는 반면, 다양한 학습자의 요구를 만족시킬 만큼 충분한 학습 콘텐츠의 제작이 어렵다는 단점이 있다. 이러한 단점을 해결하기 위해 ADL(Advanced Distributed Learning)의 SCORM(Sharable Content Object Reference Modeling)의 표준에 따라 e-Learning의 학습 콘텐츠를 학습객체(Learning Object)로 제작하고, 이를 SCORM의 표준을 지원하는 LCMS(Learning Content Management System)를 이용하여 관리하려는 연구가 진행되고 있다. LCMS를 이용할 경우 학습 콘텐츠의 제사용성을 높이므로 학습 콘텐츠의 제작 및 관리가 무척 용이해진다는 장점이 있는 반면 탈맥락화된 학습 콘텐츠를 제작하기는 매우 어렵다는 단점을 가진다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 버전관리 기법을 이용한 탈맥락화된 학습 콘텐츠에 대한 제작이 용이한 시스템을 연구했다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제16권4호
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• pp.235-241
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• 2018

Recently, deep learning has been actively studied and applied in various fields even to novel writing and painting in ways we could not imagine before. A key feature is that high-performance computing device, especially CUDA-enabled GPU, supports this trend. Researchers who have difficulty accessing such systems fall behind in this fast-changing trend. In this study, we propose and implement a library called Emulearner that helps users to utilize Emulab with ease. Emulab is a research framework equipped with up to thousands of nodes developed by the University of Utah. To use Emulab nodes for deep learning requires a lot of human interactions, however. To solve this problem, Emulearner completely automates operations from authentication of Emulab log-in, node creation, configuration of deep learning to training. By installing Emulearner with a legitimate Emulab account, users can focus on their research on deep learning without hassle.

• International Journal of Contents
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• 제4권2호
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• pp.19-23
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• 2008

This paper presents a novel method to construct a personalized e-Learning system based on dynamic estimations of item parameters and learners' abilities, where the learning content objects are of the same intrinsic quality or homogeneously distributed and the estimations are carried out using IRT(Item Response Theory). The system dynamically connects the test and the corresponding learning procedures. Test results are directly applied to estimate examinee's ability and are used to modify the item parameters and the difficulties of learning content objects during the learning procedure is being operated. We define the learning unit 'Node' as an amount of learning objects operated so that new parameters can be re-estimated. There are various content objects in a Node and the parameters estimated at the end of current Node are directly applied to the next Node. We offer the most appropriate learning Node for a person's ability throughout the estimation processes of IRT. As a result, this scheme improves learning efficiency in web-base e-Learning environments offering the most appropriate learning objects and items to the individual students according to their estimated abilities. This scheme can be applied to any e-Learning subject having homogeneous learning objects and unidimensional test items. In order to construct the system, we present an operation scenario using the proposed system architecture with the essential databases and agents.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권7호
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• pp.191-198
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• 2021

분산 딥러닝은 각 노드에서 지역적으로 업데이트한 지역 파라미터를 동기화는 과정이 요구된다. 본 연구에서는 분산 딥러닝의 효과적인 파라미터 동기화 과정을 위해, 레이어 별 특성을 고려한 allreduce 통신과 연산 오버래핑(overlapping) 기법을 제안한다. 상위 레이어의 파라미터 동기화는 하위 레이어의 다음 전파과정 이전까지 통신/계산(학습) 시간을 오버랩하여 진행할 수 있다. 또한 이미지 분류를 위한 일반적인 딥러닝 모델의 상위 레이어는 convolution 레이어, 하위 레이어는 fully-connected 레이어로 구성되어 있다. Convolution 레이어는 fully-connected 레이어 대비적은 수의 파라미터를 가지고 있고 상위에 레이어가 위치하므로 네트워크 오버랩 허용시간이 짧고, 이를 고려하여 네트워크 지연시간을 단축할 수 있는 butterfly all-reduce를 사용하는 것이 효과적이다. 반면 오버랩 허용시간이 보다 긴 경우, 네트워크 대역폭을 고려한 ring all-reduce를 사용한다. 본 논문의 제안 방법의 효과를 검증하기 위해 제안 방법을 PyTorch 플랫폼에 적용하여 이를 기반으로 실험 환경을 구성하여 배치크기에 대한 성능 평가를 진행하였다. 실험을 통해 제안 기법의 학습시간은 기존 PyTorch 방식 대비 최고 33% 단축된 모습을 확인하였다.

• 대한예방한의학회지
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• 제11권2호
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• pp.113-120
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• 2007

The Internet is increasingly changing our lives and enables the ordinary person to have access to never-ending quantities of information and knowledge. Technology and the Internet empower individuals and facilitate a more active role in the educational process. The webcast is a media file distributed over the Internet using streaming media technology and is used extensively in the commercial sector for investor relations presentations, in e-learning, and for related communications activities. And relating to computers, technology, and news are particularly popular and many new shows are added regularly. Especially e-learning is a general term used to refer to computer-enhanced learning and has the ability to level the learning playing field. So that the e-learning experience will be second nature to the growing Internet population. And this study intends to develop web-based education.