• Educational Technology International
• /
• 제10권1호
• /
• pp.25-40
• /
• 2009

The purpose of this study was to explore procedures and modalities on collaborative visualization processing of text information for developing e-Learning contents. In order to investigate, two research questions were explored: 1) what are procedures on collaborative visualization processing of text information, 2) what kinds of patterns and modalities can be found in each procedure of collaborative visualization of text information. This research method was employed a qualitative research approaches by means of grounded theory. As a result of this research, collaborative visualization processing of text information were emerged six steps: identifying text, analyzing text, exploring visual clues, creating visuals, discussing visuals, elaborating visuals, and creating visuals. Collaborative visualization processing of text information came out the characteristic of systemic and systematic system like spiral sequencing. Also, another result of this study, modalities in collaborative visualization processing of text information was divided two dimensions: individual processing by internal representation, social processing by external representation. This case study suggested that collaborative visualization strategy has full possibility of providing ideal methods for sharing cognitive system or thinking system as using human visual intelligence.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제41권6호
• /
• pp.69-80
• /
• 2004

본 논문에서는 일반적인 대전 액션 게임에서 신경망을 이용하여 구현한 지능 캐릭터가 상대방 캐릭터의 행동 패턴을 학습하는 방법을 제안한다. 상대방 캐릭터의 행동 패턴을 학습하기 위하여 상대방 캐릭터의 현재 행동은 물론 과거 행동도 입력받아 학습하게 함으로써, 행동 패턴을 학습하지 않은 경우보다 더 적절한 대응이 가능해진다. 상대방 캐릭터의 행동 패턴의 학습과 더불어 행동의 적절성을 판단하기 어려운 이동에 대한 학습 방법도 제시한다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 실제 게임과 매우 유사한 게임 환경에서 네 가지 행동 패턴을 이용하여 실험하였다. 실험 결과, 모든 행동 패턴에 대하여 지능 캐릭터가 최적 행동을 학습했고, 또한 무작위로 행동하는 캐릭터에 대해서도 이전 방법보다 우수한 성능을 보였다. 이와 같은 결과는 제안한 방법이 상대방 캐릭터의 행동 패턴을 적절히 학습하여 대응할 수 있음을 보여준다. 제안한 알고리즘은 온라인게임과 같이 캐릭터들이 서로 대결하는 게임들에 쉽게 응용될 수 있다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제21권8호
• /
• pp.308-316
• /
• 2021

During the past two years, the education systems in the world witnessed unprecedented turmoil due to the coronavirus (Covid-19) pandemic, as most schools and universities in the world closed their doors to more than 1.5 billion students, or more than 90% of the total learners, according to recent figures issued by the UNESCO Institute for Statistics. Education experts have agreed that post- coronavirus education will not be the same as before, especially with the increasing use of modern technology in education. One of the most important new patterns with a structure digital in education is distance education, this style has been used, in many countries of the world, as an alternative to traditional education, since the beginning of the pandemic. In Saudi Arabia, this type of education has been used in all educational institutions, starting from kindergarten until the postgraduate level, as an alternative to face-to-face education to preserve the health and safety of students and workers in educational institutions. This study aimed to explore the level of satisfaction of preparatory year students on distance learning in their first year of study at Umm Al-Qura University. The findings of this study showed that students in the preparatory year were satisfied with their online learning experience. In addition, the results revealed that there was no effect for gender and location of study on students' level of satisfaction. Saudi universities should continue to work to create a suitable learning environment for students at the e-learning level.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
• /
• pp.645-646
• /
• 2023

본 연구에서는 원격강좌(콘텐츠 기반)를 이용하여 학습하는 학습자들의 학습 형태를 분석하여 효율적인 원격강좌 운영을 위한 제도 마련에 대한 필요성을 제시하고자 하였다. 학습자들이 원격강좌를 학습한 정규교과 1년의 데이터를 가지고 분석한 결과 학습자들은 오후8시부터 자정까지 학습하는 빈도가 가장 높았다. 이는 교과 구분 형태인 전공/교양 모두에서 나타나는 분석결과였다. 또한 요일별로 분석해 보면 특정 요일에 학습의 빈도가 높았는데 이 요일은 한 주간의 강의가 종료되는 요일이었다. 이러한 분석 결과를 기반으로 효율적인 원격강좌가 운영되기 위한 제도적 보완 - 원격강좌별로 종료되는 요일을 달리한다든지 -을 생각해 볼 필요가 있다 하겠다.

• 한국언어정보학회지:언어와정보
• /
• 제14권2호
• /
• pp.159-181
• /
• 2010

This paper presents a hybrid approach to the sentiment analysis of online texts. The sentiment of a text refers to the feelings that the author of a text has towards a certain topic. Many existing approaches employ either a pattern-based approach or a machine learning based approach. The former shows relatively high precision in classifying the sentiments, but suffers from the data sparseness problem, i.e. the lack of patterns. The latter approach shows relatively lower precision, but 100% recall. The approach presented in the current work adopts the merits of both approaches. It combines the pattern-based approach with the machine learning based approach, so that the relatively high precision and high recall can be maintained. Our experiment shows that the hybrid approach improves the F-measure score for more than 50% in comparison with the pattern-based approach and for around 1% comparing with the machine learning based approach. The numerical improvement from the machine learning based approach might not seem to be quite encouraging, but the fact that in the current approach not only the sentiment or the polarity information of sentences but also the additional information such as target of sentiments can be classified makes the current approach promising.

• Fisheries and Aquatic Sciences
• /
• 제25권3호
• /
• pp.151-157
• /
• 2022

Various approaches have been applied to transform aquaculture from a manual, labour-intensive industry to one dependent on automation technologies in the era of the fourth industrial revolution. Technologies associated with the monitoring of physical condition have successfully been applied in most aquafarm facilities; however, real-time biological monitoring systems that can observe fish condition and behaviour are still required. In this study, we used a video recorder placed on top of a fish tank to observe the swimming patterns of rock bream (Oplegnathus fasciatus), first one fish alone and then a group of five fish. Rock bream in the video samples were successfully identified using the you-only-look-once v3 algorithm, which is based on the Darknet-53 convolutional neural network. In addition to recordings of swimming behaviour under normal conditions, the swimming patterns of fish under abnormal conditions were recorded on adding an anaesthetic or lowering the salinity. The abnormal conditions led to changes in the velocity of movement (3.8 ± 0.6 cm/s) involving an initial rapid increase in speed (up to 16.5 ± 3.0 cm/s, upon 2-phenoxyethanol treatment) before the fish stopped moving, as well as changing from swimming upright to dying lying on their sides. Machine learning was applied to datasets consisting of normal or abnormal behaviour patterns, to evaluate the fish behaviour. The proposed algorithm showed a high accuracy (98.1%) in discriminating normal and abnormal rock bream behaviour. We conclude that artificial intelligence-based detection of abnormal behaviour can be applied to develop an automatic bio-management system for use in the aquaculture industry.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제34권12호
• /
• pp.1045-1055
• /
• 2007

잠재토픽모델(latent topic model)은 데이타에 내재된 특징적 패턴이나 데이타 정의 자질들 간의 상호 관련성을 확률적으로 모델링하고 자동 추출하는 모델로서 최근 텍스트 문서로부터의 의미 자질 자동 추출, 이미지를 비롯한 멀티미디어 데이타 분석, 생물정보학 분야 등에서 많이 응용되고 있다. 이러한 잠재토픽모델의 대규모 데이타에 대한 적용 시 그 효과 증대를 위한 중요한 이슈 중의 하나는 모델의 효율적 학습에 관한 것이다. 본 논문에서는 대표적 잠재토픽모델 중의 하나인 PLSA (probabilistic latent semantic analysis) 기법을 대상으로 점진적 EM 알고리즘을 활용한, 기본 EM 알고리즘 기반의 기존 학습에 대한 학습속도 증진 기법을 제안한다. 점진적 EM 알고리즘은 토픽 추론 시 전체 데이타에 대한 일괄적 E-step 대신에 일부 데이타에 대한 일련의 부분적 E-step을 수행하는 특징이 있으며 이전 데이터 일부에 대한 학습 결과를 바로 다음 데이타 학습에 반영함으로써 모델 학습의 가속화를 기대할 수 있다. 또한 이론적인 측면에서 지역해로의 수렴성이 보장되고 기존 알고리즘의 큰 수정 없이 구현이 용이하다는 장점이 있다. 논문에서는 해당 알고리즘의 기본적인 응용과 더불어 실제 적용과정 상에서의 가능한 데이터 분할법들을 제시하고 모델 학습 속도 개선 면에서의 성능을 실험적으로 비교 분석한다. 실세계 뉴스 문서 데이타에 대한 실험을 통해, 제안하는 기법이 기존 PLSA 학습 기법에 비해 유의미한 수준에서 학습 속도 증진을 달성할 수 있음을 보이며 추가적으로 모델의 병렬 학습 기법과의 조합을 통한 실험 결과를 간략히 제시한다.

• Geomechanics and Engineering
• /
• 제37권1호
• /
• pp.49-64
• /
• 2024

Rocks undergoing repeated loading and unloading over an extended period, such as due to earthquakes, human excavation, and blasting, may result in the gradual accumulation of stress and deformation within the rock mass, eventually reaching an unstable state. In this study, a CNN-CCM is proposed to address the mechanical behavior. The structure and hyperparameters of CNN-CCM include Conv2D layers × 5; Max pooling2D layers × 4; Dense layers × 4; learning rate=0.001; Epoch=50; Batch size=64; Dropout=0.5. Training and validation data for deep learning include 71 rock samples and 122,152 data points. The AI Rock Constitutive Model learned by CNN-CCM can predict strain values(ε₁) using Mass (M), Axial stress (σ₁), Density (ρ), Cyclic number (N), Confining pressure (σ₃), and Young's modulus (E). Five evaluation indicators R², MAPE, RMSE, MSE, and MAE yield respective values of 0.929, 16.44%, 0.954, 0.913, and 0.542, illustrating good predictive performance and generalization ability of model. Finally, interpreting the AI Rock Constitutive Model using the SHAP explaining method reveals that feature importance follows the order N > M > σ₁ > E > ρ > σ₃.Positive SHAP values indicate positive effects on predicting strain ε₁ for N, M, σ₁, and σ₃, while negative SHAP values have negative effects. For E, a positive value has a negative effect on predicting strain ε₁, consistent with the influence patterns of conventional physical rock constitutive equations. The present study offers a novel approach to the investigation of the mechanical constitutive model of rocks under cyclic loading and unloading conditions.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
• /
• 제23권10호
• /
• pp.599-604
• /
• 2017

유저의 일상 스케쥴을 제안하고 예측하는 서비스는 스마트 비서의 흥미로운 응용이다. 전통적인 방법에서는 유저의 행동을 예측하기 위하여, 유저가 직접 자신의 행동을 기록하거나, e-mail 혹은 SNS 등에서 명시적인 일정 정보를 추출하여 사용해왔다. 하지만, 유저가 모든 정보를 기록할 수 없기에, 스마트 비서가 얻을 수 있는 정보는 제한적이며, 유저는 유저의 일상의 routine한 정보를 기록하지 않는 경향이 있다. 본 논문에서는 스케줄러에 적히는 정형화된 일정인 스케줄과 비정형화된 일정을 만드는 일상 행동 패턴들을 동시에 고려하는 접근 방법을 제안한다. 이를 위하여 마코프 의사 결정 프로세스 (MDP)를 기반으로 하는 추론 방법과 역강화 학습 (IRL)을 통한 보상 함수 학습 방법을 제안한다. 실험 결과는 우리가 6주간 모은 실제 생활을 기록한 데이터 셋에서 우리의 방법이 기존 방법들보다 우수한 성능을 보임을 논증한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
• /
• pp.903-906
• /
• 2015

최근 산업 전반에 걸쳐 가상세계와 현실세계, 방송과 통신, IT 기술과 전통산업 등 다양한 분야에서 융합연구가 진행되고 있다. 그리고 교육 분야에서는 주입식 교육을 탈피하는 창의력 중심으로의 교육 패러다임이 변하고 있다. 또한, 자기주도형 미래 인재를 육성하기 위한 고품질의 인터랙티브한 교육콘텐츠 기술이 요구되고 있는 실정이다. 이미 스마트 폰의 시장규모가 PC를 추월하고 있으며, 스마트 디바이스와 이러닝 신기술이 융합된 새로운 형태의 교육시스템으로 '스마트 러닝'이라는 새로운 서비스가 나타나고 있다. 본 논문에서는 직접 개발한 콘텐츠 저작 애플리케이션과 웹 사이트, 클라우드 환경을 기반으로 학습자 패턴 수집 및 분석을 하고자 한다. 이러한 정보를 활용하여 학습자의 취향에 맞는 적절한 콘텐츠를 추천해주는 큐레이션 서비스 제공 방안에 대해 연구하였다.