• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
• /
• pp.391-393
• /
• 2002

최근 가상교육에서 학습 기술의 상호 운용성을 기반으로 한 표준화의 필요성을 인식하고 여러 국제표준기관을 통해서 기반 환경과 컨텐트 명세 및 활용에 대한 표준화 작업이 이루어지고 있다. 이로 인해 e-learning 분야에서는 국제표준을 소개하고 체제적으로 AICC(Aviation Industry CBT Committee), IMS(Instructional Management Systems) Global Learning Consortium, ADL(Advanced Distributed Learning)을 중심으로 진행되어 오고 있다. 특히, 미래의 진보적인 e-learning 환경 개발로, 기능별 5계층으로 구성된 LTSA(Learning Technology Standard Architecture)를 제정하고 이를 통한 개발을 지원하고 있다. 하지만, 이는 시스템 구성요소를 정의한 계층 3의 경우 데이터 흐름 모델로 작성되어 현재 개발 수준과 일치하지 않는 문제점을 가지는 모델로 인정한다. 본 논문에서는 표준 모델링 언어인 UML(Unified Modeling Language)을 통해 모델을 재정의하고, 각 프로세스별 단계를 메타모델로 제시하여 개발과 아키텍처의 이해에 대한 문제점을 해결하고자 한다. 또한, 재정의된 모델을 기반으로 e-learning 지원을 위한 분석, 설계 프로세스를 정의하여 이에 대한 사례를 제시한다. 이는 아키텍처를 기반으로 한 메타모델과 프로세스를 통한 교육영역의 질의 응답 학습 도구인 QALT(Query-Answer Learning Tool)에 적용한다. 모델의 재정의로 아키텍처의 이해성 및 이를 기반으로 하는 교육용 애플리케이션 개발의 용이성의 증대를 기대할 수 있으며, 모델의 재사용성을 보장할 수 있다.

• 산업융합연구
• /
• 제20권2호
• /
• pp.45-50
• /
• 2022

본 연구에서는 비대면 교육 환경에서의 질적 개선을 위하여 교수-학습 활동 전반적인 과정을 데이터로 처리하면서 학생들과 소통할 수 있는 e-포트폴리오 시스템을 구성하고 활용하였다. e-포트폴리오는 교수자의 수업 계획부터 성찰의 전 과정을 지원하면서, 수업 운영 과정에서 학습자의 이해도를 정기적으로 확인하고, 온라인상에서 의사소통하며 학습자 중심의 교육 활동을 지원할 수 있도록 구성하였다. 비전공 학생들이 어려워할 수 있는 교양의 프로그래밍 수업에서 e-포트폴리오를 활용한 교수자와 학습자의 의사소통 기반의 학습 효과인 효용성을 분석한 결과, 문제해결력 기반의 과제와 중간고사와 기말고사에서 유의미한 상관이 나타났다. 또한, e-포트폴리오의 만족도를 나타내는 확대 적용성을 분석한 결과, 학생들의 컴퓨팅사고력 검사 결과와 함께 과제, 학업 성적 등과 유의미한 상관이 나타났고, 컴퓨팅사고력의 향상에 유의미한 영향을 주는 것으로 나타났다. 제안하는 e-포트폴리오 시스템 형태를 활용하여 비대면 교육을 실시한다면, 학생들과 효율적으로 소통하면서 비대면 교육의 품질을 향상시킬 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
• /
• pp.826-828
• /
• 2005

E-learning의 학습 컨텐츠는 점차 멀티미디어화 되고, 시스템 환경은 유비쿼터스 네트워크를 기반으로 고도화될(T-learning 및 U-learning) 것으로 예측된다. 학습자가 요구하는 멀티미디어 학습객체를 유비쿼터스 네트워크 환경에서 쉽게 찾아 학습자에게 효율적으로 전달하기 위해서는 메타데이터 관리 시스템의 도움이 필요하다. 이를 위해서는 멀티미디어 학습객체의 특성을 정확하게 기술하는 메타데이터 모델이 필요하고 효율적인 메타데이터 관리 시스템의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 멀티미디어 학습객체를 위한 새로운 메타데이터 모델을 제안하고, 효율적인 메타데이터 관리를 위한 새로운 시스템을 설계하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 2부
• /
• pp.353-360
• /
• 2007

최근 국가균형발전을 위한 문화콘텐츠산업의 비중은 날로 커지고 있으며 디지털 컨버젼스의 중심으로 부각되고 있다. 이러한 시대적, 사회적 요구에 즈음하여 정부의 지역문화 콘텐츠 육성 의지에 부합하는 전통건축물의 e-Learning을 위한 웹 기반 저작도구의 구현방법을 제안하고자 한다. 지금까지의 전통건축의 복원 및 재현은 전통적인 전수방식에 의존하거나 다분히 현상적인 수준에 그치고 있어, 우리 문화에서 중요한 위치를 차지하고 있는 전통건축물에 대한 저변의 확대와 보편적이고 대중적인 이해를 돕기에는 한계가 존재하는 것이 사실이다. 또한 전통건축에 관련한 교육자료는 대부분 고서(古書)나 텍스트에 의존하고 있는 것이 현실인 점을 감안할 때, 시각적이고 인터랙티브한 e-Learning 시스템의 연구는 필수적이라 할 것이다. 연구의 범위로서는 한국문화콘텐츠진흥원의 진행 중 사업인 문화원형복원사업인 "조선시대 탐라순력도의 디지털콘텐츠 개발"의 내용을 토대로 하며, 조선 중기인 17세기 제주도의 주심포계 전통건축을 대상으로 하고 있다. 본 연구의 내용은 1) 17세기 중엽 제주도의 주심포계 전통건축물에 대한 가구구조의 형성관계 및 그 형상을 디지털화하기 위한 데이터 체계를 제안하고, 2) 이에 따른 웹 기반의 가상전시 및 e-Learning 콘텐츠를 위한 시스템 구축의 프로토타입을 제시하며, 3) 상기 제시한 데이터 체계에 근거한 사용자 중심의 전통건축물 재현을 위한 3차원 저작환경 및 그 인터페이스를 제시한다. 이 결과로 전통건축물의 형성원리를 이해하고 전통 양식에 근거한 창의적 저작이 가능한 환경을 제시함으로써 멀티미디어 저작물 및 디자인 협업, 전통건축 유지보수 분야 등에 파급효과를 기대할 수 있다. 더불어 제안된 내용에 근거한 향후 연구로 전통건축물에 대한 일관되고 통합적인 관리방안과 그 실현수단에 대한 논의를 비롯하여 전통문화를 소재로 한 디지털 콘텐츠의 활용방안 및 그 부가가치에 대한 논의가 병행되어야 할 것이다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 2002년도 ICCAS
• /
• pp.35.3-35
• /
• 2002

Reinforcement Learning (RL) is one of machine learning methods and an RL agent autonomously learns the action selection policy by interactions with its environment. At the beginning of RL research, it was limited to problems in environments assumed to be Markovian Decision Process (MDP). However in practical problems, the agent suffers from the incomplete perception, i.e., the agent observes the state of the environments, but these observations include incomplete information of the state. This problem is formally modeled by Partially Observable MDP (POMDP). One of the possible approaches to POMDPS is to use historical nformation to estimate states. The problem of these approaches is how t..

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제10권8호
• /
• pp.461-471
• /
• 2010

최근, 현실세계와 가상세계를 결합하여 디지털 컨텐츠 형태로 보여주는 증강 현실 기술이 등장하고 있다. 증강현실 기술의 효과를 극대화하기 위해서, 사용자가 현실세계의 사물을 조작하는 것과 유사한 방법으로 디지털 콘텐츠와 상호작용하는 것을 가능하게 해 주는 실감형 인터페이스가 적용된다. 특히, 교육 분야에서는 이러한 기술들이 학습자의 흥미와 몰입도를 높이고, 학습 효과를 극대화할 수 있는 새로운 학습 콘텐츠의 제작을 가능하게 할 것으로 기대되고 있다. 본 논문에서는 멀티 터치스크린과 실감형 인터페이스를 적용한 과학 실험 학습 시스템을 제안한다. 이 시스템은 종래의 실험대 위에서 이루어지는 실험도구의 조작을 대체하기 위하여 대형 멀티 터치스크린을 장착한 실험 테이블과 간단한 사용자의 제스쳐를 인식할 수 있는 실감형 학습 디바이스를 사용한다. 실제 과학 실험에서는 높은 비용이나 긴 시간, 또는 위험 물질들이 요구되기도 하는데, 본 시스템은 이러한 요인들을 극복하면서 학습자들에게 다양한 실험을 현실감 있게 제공할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제17권6호
• /
• pp.1471-1476
• /
• 2013

본 연구는 K대학부설과학영재교육원 학생 중 웹기반 사이버 토론 학습 프로그램인 "Science Cyber Conference" 참가자를 대상으로 문제중심학습(Problem-based Learning; PBL)전략을 적용한 시스템을 개발하여 16주 동안 프로그램을 진행한 후, PBL 전략이 '자기주도 학습 능력'에 미치는 영향에 대해 알아보았다. 이와 더불어 PBL 수업 과정에 대한 학습자의 인식을 조사하였다. 웹기반 PBL 전략을 적용한 프로그램 진행 후 학습자의 '자기주도 학습 능력'이 통계적으로 유의미하게(p<.05) 효과가 있었다. 특히 '자기주도 학습능력'은 하위 영역 7개 중 '학습자 신념'을 제외한 모든 6개의 영역에서 유의미한 차이를 보였다.(p<.05) 또한 웹기반 PBL 전략을 사용한 수업이 긍정적이라는 인식을 보였다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제19권10호
• /
• pp.29-38
• /
• 2021

목적: 이러닝 활성화를 위해 여러 방식의 LMS와 접목하여 연동 가능한 최적의 에듀테크 교수학습 플랫폼 모형을 설계한 연구이다. 방법: 이를 위해 사이버대학교와 일반대학교의 4차 산업기술에서 활용 가능한 이러닝 시스템을 횡단적으로 내용분석 하였다. 결과: 사이버대학교에서는 전적으로 LMS에 의존하였고, 일반대학교에서는 LMS 이외에도 구글 클래스룸, 줌 비디오 커뮤니케이션, 유튜브 등 교수별 각기 다른 에듀테크 방법을 보완 활용하고 있어, LMS에 구글 및 유튜브 등 메타데이터를 공유할 수 있도록 최소한의 알고리즘 매핑을 제공하는 것이 에듀테크 교수학습 플랫폼 모형에 유의미할 것으로 보았다. 이에 본 연구는 LMS 기반 에듀테크 교수학습 플랫폼 모형을 통해 교수법 향상과 학업성취도 향상에 기여할 것으로 사료된다.

• 실천공학교육논문지
• /
• 제12권1호
• /
• pp.73-83
• /
• 2020

최근 공교육, 사교육, 평생교육, 직업훈련교육 분야에서 지식전달 위주의 주입식 교육방식에서 학습자들이 능동적으로 지식에 대처할 수 있는 자기주도학습에 대해 중요성이 대두되고 있으며, 이는 사회변화에 따라 요구되는 인재상으로 스스로 자아개념, 자신감, 창의성을 발견하고 계발시키는 학습 방법으로 더욱 중요해지고 있다. 하지만 자기주도적 학습에 대한 개념 및 전략 등 다양한 이론적 지식들이 존재하고 있지만, 실제 자기주도학습 운영계획 또는 학습 분야에 따라 학습자가 원하는 학문 분야의 콘텐츠를 손쉽게 제공받는 시스템에 대해 부족한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 학습자가 자기주도적 학습을 위한 다양한 학습 콘텐츠를 제공받기 위해 정보를 획득하고 의미를 정제하여 범주화 할 수 있는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 온라인상에서 학습자가 습득하려고 하는 학문 분야의 다양한 콘텐츠를 제공하는 시스템을 설계하고 활용하는 방안에 대한 연구를 수행하였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
• /
• pp.59-64
• /
• 2001

The robot soccer simulation game is a dynamic multi-agent environment. In this paper we suggest a new reinforcement learning approach to each agent's dynamic positioning in such dynamic environment. Reinforcement learning is the machine learning in which an agent learns from indirect, delayed reward an optimal policy to chose sequences of actions that produce the greatest cumulative reward. Therefore the reinforcement learning is different from supervised learning in the sense that there is no presentation of input pairs as training examples. Furthermore, model-free reinforcement learning algorithms like Q-learning do not require defining or learning any models of the surrounding environment. Nevertheless it can learn the optimal policy if the agent can visit every state- action pair infinitely. However, the biggest problem of monolithic reinforcement learning is that its straightforward applications do not successfully scale up to more complex environments due to the intractable large space of states. In order to address this problem. we suggest Adaptive Mediation-based Modular Q-Learning (AMMQL)as an improvement of the existing Modular Q-Learning (MQL). While simple modular Q-learning combines the results from each learning module in a fixed way, AMMQL combines them in a more flexible way by assigning different weight to each module according to its contribution to rewards. Therefore in addition to resolving the problem of large state effectively, AMMQL can show higher adaptability to environmental changes than pure MQL. This paper introduces the concept of AMMQL and presents details of its application into dynamic positioning of robot soccer agents.