인터넷상에서의 대부분의 검색 환경이 그렇듯이, 인터넷 쇼핑몰에서의 검색 환경 역시 고객 중심으로 제공하는 것이 중요하다. 특히, 고객의 행동 패턴 분석을 통해 얻어진 정보는 고객 중심의 검색 환경을 구성하는 데에 가장 중요한 요소라고 할 수 있으며, 또한 시시각각 변화하는 고객의 심리에 따라서 판매 전략도 달라질 수 있어, 이에 대한 여러 방법들이 연구되고 있는 추세이다. 본 논문에서는 고객과 시스템과의 상호작용으로부터 학습을 최대화시키기 위해 강화학습 기반의 플래닝과 학습의 통합 방법을 통하여 실시간적이고 동적인 인터뷰를 구성하는 방법과 이를 통해 얻어진 개인화된 판매전략과 결정 수와의 통합으로 고객이 원하는 적합한 상품을 추천할 수 있는 방법을 제시한다.
무선 이동통신 기술과 하드웨어 기술 등의 발전과 멀티미디어 처리기술의 발전에 따라 개인 맞춤형 e-Learning서비스가 필요하다. 특히 처음 프로그래밍을 접하는 학습자에게 개인 맞춤형 e-러닝 콘텐츠는 반드시 필요하다. 즉 프로그램 개발 능력을 학습하기 위해 많은 반복적인 실습이 요구되며, 학습자 개인에 따라 다양한 학습 효과를 보여주기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 프로그래밍을 처음 배우는 학습자에게 적합한 개인 맞춤형 서비스를 가능하게 하면서, 프로그래밍이 수행되는 과정을 시뮬레이션 형태로 보여주어 학습 효과를 극대화할 수 있는 e-러닝 콘텐츠를 개발하였다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제19권1호
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pp.1-7
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2021
Reinforcement learning is an area of machine learning that studies how an intelligent agent takes actions in a given environment to maximize the cumulative reward. In this paper, we propose a new MAC protocol based on the Q-learning technique of reinforcement learning to improve the performance of the IEEE 802.11 wireless LAN CSMA/CA MAC protocol. Furthermore, the operation of each access point (AP) and station is proposed. The AP adjusts the value of the contention window (CW), which is the range for determining the backoff number of the station, according to the wireless traffic load. The station improves the performance by selecting an optimal backoff number with the lowest packet collision rate and the highest transmission success rate through Q-learning within the CW value transmitted from the AP. The result of the performance evaluation through computer simulations showed that the proposed scheme has a higher throughput than that of the existing CSMA/CA scheme.
Piezoelectricity is defined as the ability of certain materials to produce electric signals when mechanically stressed or to deform when an electrical potential is applied. Piezo technology is becoming increasingly crucial as intelligent devices use vibration sensors to detect vibrations in consumer electronics, the automotive industry, architectural design, and other applications. A wide range of applications is now possible with piezoelectric sensors, such as skin-attachable devices that monitor health and detect diseases. In this article, copper nanoparticles are used in the piezoelectric sensor as the driving agent of the magnetic field. Magnetic nanocatalysts containing copper nanoparticles are used due to their cheapness and availability. Considering that the increase of the electric field acting on the piezoelectric increases the damping (As a result, damping materials reduce radiation noise and increase material transfer losses by altering the natural vibration frequency of the vibrating surface). Among the advantages of this method are depreciating a significant amount of input energy using high energy absorption capacity and controlling slight vibrations in the sensors.
2-Dimensional inorganic nanoparticles with high surface area and ion-exchangeable properties have been continuously growing based on nanotechnology in the field of nanomedicine. Among one of the 2-D nanoparticles, layered double hydroxide (LDH) has been intensively explored as drug delivery due to its low toxicity, enhanced cellular permeability, and high drug loading capacity. Moreover, controllable chemical composition makes possible varying isomorphic layered materials for therapy and imaging of diseases. In this review, specific structural characteristics of LDH were introduced, and its potential for application as a biocompatible therapeutic agent and diagnostic one was addressed in nuclear medicine, one of promising fields in nanomedicine.
본 논문은 감시정찰 센서네트워크 환경에서 초소형 복합센서를 이용하여 적 또는 전장 환경에 대한 감시정찰 업무를 수행하는 무인 감시정찰 기술을 기반으로 한다. 감시 정찰 환경에서 센서를 통해 획득하는 환경 평가로서, 적군의 도보를 통한 침투 및 차량의 이동을 파악하고 경로를 도시하여 적군의 이동이나 작전 상황을 평가한다. 본 논문은 이러한 감시정찰 시나리오에 따른 상황을 추출하고, 해당 시나리오를 바탕으로 상황을 평가하기 위한 지능형 에이전트의 구조 및 설계 메커니즘을 제안하여 보다 효율적인 감시정찰 운용 및 수행을 위한 기반 기술로 활용한다.
미래 IT 환경의 주체가 될 유비쿼터스 컴퓨팅 혁명의 단초가 되는 핵심기술인 RFID는 최근에 널리 쓰이기 시작하였다. 마이크로칩이 내장되어 있어서 물류, 재고관리, 도난방지 등에 적용할 수 있지만 제품의 정보가 실시간으로 갱신되지 않는다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 실시간으로 스스로 정보를 갱신하는 DPM(Digital Product Memory)을 이용하여 문제점을 해결하고 DPM 구현을 위한 에이전트 기반 미들웨어 플랫폼에 대해 소개하였다.
본 논문에서는 물리엔진 기반으로 지능형 주행 시스템을 구현하여 사용자에게 쾌적한 주행 환경을 제공하여 사용자가 즐거움을 느낄 수 있도록 하는 것에 목적을 두고 있다. 이를 위해 시스템 환경 내에서 사용자의 위치 및 회전각을 추출한 다음 유한 상태 머신과 베이즈 이론에 입각하여 구현된 모듈에 입력하여서 분석을 한다. 그리고 모듈에서 나온 분석 결과를 장애물이나 커브 구역에서 제공 함으로서 사용자가 현 위치에 따른 환경을 인지하여 좀 더 나은 주행을 할 수 있도록 하였다. 또한 시스템 내부적으로 분석된 자료가 주행 시스템에 피드백 과정을 통해 입력되어 자동적으로 환경에 적응하여 주행 시간을 단축하는 시스템을 설계 하였고, 일부 기능에 대한 구현을 완료하였다.
본 논문은 홈 센서 네트워크 환경내에서 구동되는 센서 및 이기종 장비들이 제공하는 서비스를 각 사용자가 원하는 조건에 맞추어 조합 및 변경을 해줄수 있는 시맨틱 웹을 활용하여 효율적인 네트워크 관리를 할 수 있도록 지능형 에이전트 시스템을 설계한다. 제안한 지능형 에이전트 시스템은 기존의 서비스뿐만 아니라 개인의 취향에 맞춘 서비스를 지원할 수 있다. 즉, 센서 네트워크가 쓰이고 있는 환경에서 각 센서나 장비들의 동작들을 지능형 에이전트를 통해서 사용자의 편의에 맞춰 제공한다.
다양한 형태의 다수 에이전트가 서비스하는 환경에서 사용자가 요청하는 서비스 명령은 단순할수록 사용성이 좋다. 하나의 서비스는 다양한 로봇이 유기적으로 수행해야 하며, 사용자가 서비스 명령에 대해 요구사항을 추가하면 이를 다수 로봇이 적절하게 처리하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 사용자가 요청한 서비스에 대해 로봇의 동작은 노드로, 동작 간의 관계는 에지로 표현하고 이를 통해 스케줄링 하는 방법론을 제공한다. 실험 결과, 다수 로봇 환경에서 사용자의 요구사항을 동적으로 대응하며 효율적으로 서비스가 수행됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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