• 한국항행학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.278-283
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• 2010

본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 학습자 맞춤형 학습을 지원하기 위한 사용자 모델 확장의 프레임워크를 설계 및 제시하였다. 이를 위해 기존의 모델인 도메인 모델, 사용자 모델, 적용 모델, 인터액션 모델을 LMS(Learning Management System)와 LCMS(Learning Contents Management System)에 연동하였다. 사용자 모델의 확장인 학습자 정보 관리 프로세스를 LMS와 적응적 시스템 사이에 두었으며, 이를 u-러닝에서 사용할 수 있도록 u-LMS와 연결하였다. u-LMS와 u-LCMS는 학습자의 접속 및 요구에 따라 적절한 변환을 통해 이동형 기기에 제공할 수 있도록 하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.661-667
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• 2010

많은 기존의 E-러닝은 SCORM과 LMS를 연동하고 있다. 또한 U-러닝은 E-러닝의 하나의 트랜드로 연구되고 있다. 그러나 U-러닝에서 기존의 SCORM과 LMS를 연동하는 방안에 대해서는 매우 미흡하게 제시되고 있다. 본 연구는 기존의 SCORM과 LMS를 연동한 U-러닝 프레임워크를 제안하고자 한다. U-러닝에서 사용하는 각기 다른 모바일 기기의 특성을 반영하기 위하여 모바일 기기 변환모듈과 학습객체 재구성 모듈을 이용하였다. 특히 모바일 기기 정보는 모바일 기기 메타데이터를 사용하여 저장하고 관리하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.130-135
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• 2006

원형관의 닥트를 사용하여 1 차원 구동원으로써 라우드스피커와 환기용 팬을 사용하여 각종 알고리즘인 X-LMS 알고리즘과 Filtered-U 알고리즘 그리고 Full-Feedback Filtered-U 알고리즘으로 구성한 DSP 적응필터를 작동시켜 닥트에 적용할 수 있는 능동소음 제어시스템 실현의 가능성에 대하여 여러 가지 실험을 하였다. 1 차 구동원을 환기용 팬을 사용할 때 2 차 제어용 신호가 환기용 팬에 가까이 있는 탐지 마이크로폰에 혼입되는 현상을 고려한 Full-Feedback Filtered-U LMS 알고리즘을 능동제어 시스템에 적용하여 적응제어 필터를 작동하면 시스템이 발산되지 않고 안정상태에서 주파수 범위 170-250Hz 사이에서 다른 알고리즘에 비하여 소음량이 최대치에서 10dB 정도 감소되었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.3647-3653
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• 2012

능동 소음제어 시스템에 사용되는 IIR 필터 구조는 구조적으로 안정성이 보장되어야 하며 이는 분모 전달 함수의 근이 단위원 내부에 존재하여야 한다. 따라서 이를 결정하는 제어 필터의 계수의 적절한 조정이 중요해 진다. 본 논문에서는 적응과정에서 불안정할 우려가 있는 IIR 필터 구조를 가지는 Filtered_U LMS 알고리즘에 안정화 알고리즘과 수렴속도 향상을 위한 퍼지논리를 이용한 수렴계수 계산 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘이 FIR 필터 구조 알고리즘보다 계산량이 적고 수렴특성이 우수함을 시뮬레이션을 통하여 보였다.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제22권2호
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• pp.146-155
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• 2012

The filtered-x LMS(FX-LMS) algorithm has been applied to the active noise control(ANC) system in an acoustic duct. This algorithm is designed based on the FIR(finite impulse response) filter, but it has a slow convergence problem because of a large number of zero coefficients. In order to improve the convergence performance, the step size of the LMS algorithm was modified from fixed to variable. However, this algorithm is still not suitable for the ANC system of a short acoustic duct since the reference signal is affected by the backward acoustic wave propagated from a secondary source. Therefore, the recursive filtered-u LMS algorithm(FU-LMS) based on infinite impulse response(IIR) is developed by considering the backward acoustic propagation. This algorithm, unfortunately, generally has a stability problem. The stability problem was improved by using an error smoothing filter. In this paper, the recursive LMS algorithm with variable step size and smoothing error filter is designed. This recursive LMS algorithm, called FU-VSSLMS algorithm, uses an IIR filter. With fast convergence and good stability, this algorithm is suitable for the ANC system in a short acoustic duct such as the intake system of an automotive. This algorithm is applied to the ANC system of a short acoustic duct. The disturbance signals used as primary noise source are a sinusoidal signal embedded in white noise and the chirp signal of which the instantaneous frequency is variable. Test results demonstrate that the FU-VSSLMS algorithm has superior convergence performance to the FX-LMS algorithm and FX-LMS algorithm. It is successfully applied to the ANC system in a short duct.

• 융합보안논문지
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• 제5권4호
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• pp.33-40
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• 2005

교육은 정보를 받아들이는 가장 큰 통로의 하나라 할 수 있다. 유비쿼터스 시대를 맞이하면서 새로운 교육기술과 환경이 요구되고 이에 따른 많은 기술이 등장하고있다. 현재의 e-learning 또한 많은 요구점들을 해결하기위해 많은 변화가 이루어질 필요가있다. 본 논문서는 언제 어디서나, 어떤 내용에 관계없이 학습할수있는 유비쿼터스환경의 e-learning 모델을 위하여 기존 e-learning 모델의 한계점을 분석하고, 유비쿼터스 네트워크망과 차세대 센서기술등을 적용하여 SCORM표준안을 기반으로한 LMS에 학습콘텐츠의 변환서비스와 협력 학습서비스기능을 추가한 유비쿼터스 환경에 대응하는 LMS모델을 제안하였다. 학습형태 변환서비스는 센서 기술에 의해서 학습자의 주변상황을 감지 하거나 신체상태를 파악하여 스마트 센서로 정보화하여 학습자에게 가장 적합한 형태로 콘텐츠를 서비스해준다. Orestia SOB등의 센싱기술의 접목은 보다 원활한 협력학습 서비스를 가능케 해줄것이다.

• 한국실천공학교육학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.1-7
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• 2010

최근 유비쿼터스 환경을 교수 학습에 응용하여 학습의 효과를 높이고자 하는 이른바 u-러닝에 대한 관심이 급격이 증가하였다. u-러닝 환경에서는 학습의 장이 교실과 사이버 공간에 이어 일상생활의 현실 공간으로 확대되어 수시로 변화 하는 현실공간에서의 학습자에게 자신이 있는 위치에서 필요한 정보를 즉시 전송(push)되도록 해야 한다. 또한 u-러닝 환경은 조용한 기술을 지향하는데, 이는 학습 단말기로서 PC뿐만 아니라 다양한 무선 단말기 사용이 보편화 되어 언제 어디서나 어떤 단말기로도 자연스러운 인터페이스에서 학습이 가능함을 의미한다. 따라서 u-러닝을 효과적으로 지원하는 u-LMS의 1차적 임무는 다양한 학습 단말기에서 정보의 손실 없이 적응적인 인터페이스 기반의 학습 서비스를 제공해야 한다. 이 연구의 목적은 u-LMS를 위한 학습자의 단말 정보에 따른 인터페이스 적응화 방안을 개발환경에서 레이아웃 변환과정 중심으로 제안하는 것이다.

• 한국전자파학회지:전자파기술
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• 제25권2호
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• pp.3-9
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• 2014

• 한국항행학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.76-81
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• 2012

다양한 모바일 기기의 보급 확산으로 u러닝 기반의 학습 관리 시스템의 연구가 활발히 진행 되고 있다. u-러닝 기반의 학습 관리 시스템은 콘텐츠 사용자의 접근 시간과 장소 그리고 다양한 접근 기기에 대한 제약이 없다는 점에서 매우 편리하다. 그러나 사용자에 대한 접근의 인증과 학습에 대한 집중 여부에 대한 판단이 매우 어렵다. 본 논문은 일반적인 사용자 이벤트 중심의 인터페이스가 아닌 음성과 사용자 안면 캡춰 인터페이스를 학습 관리 시스템에 적용 하였다. 사용자가 학습 관리 시스템에 접근 시 등록된 본인의 패스워드를 음성 입력하여 로그인 하고, 사용자가 콘텐츠를 통해 학습이 진행 되는 과정에서도 간단한 단어의 응답 발화를 통해 사용자의 학습 태도 및 학습 성과를 판단하게 한다. 제안된 학습 관리 시스템의 평가 결과 사용자의 학습 성취도와 집중도가 향상 되었으며 이에 따른 사용자의 비정상적인 학습태도에 대한 관리자의 모니터링을 가능 하게 했다.

• International Journal of Contents
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• 제1권2호
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• pp.10-12
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• 2005

Along with development of the Internet, education is achieved on-line actively. Therefore, interest about computer aided learning is growing. By a lot of advantages such as expense and time-saving side, this type of learning is widening area gradually. In this paper we discuss some of the learning technology, such as e-learning, m-learning, and u-learning.