This paper presents an adaptive neural computation algorithm for multi-layered neural networks which are applied to identify the characteristic function of dynamic systems. The main feature of the proposed algorithm is that the initial learning rate for the employed neural network is assigned systematically, and also the assigned learning rate can be adjusted empirically for effective neural leaning. By employing the approach, enhanced modeling of dynamic systems is possible. The effectiveness of this approach is veri tied by simulations.
2015 개정 교육과정에 따라 2019년 3월부터 초등학교 5~6학년 학생을 대상으로 소프트웨어 교육이 실시된다. 궁극적인 소프트웨어 교육의 목표는 컴퓨팅 사고력을 갖춘 창의 융합형 인재를 양성하는 것이다. 이를 위해 초등학교에서는 알고리즘과 프로그래밍의 체험을 통해 소프트웨어 기초 소양을 함양하는 것을 목표로 한다. 이러한 컴퓨팅 사고력을 수업에 효과적으로 적용하기 위해 전용주(2017)는 소프트웨어 및 컴퓨팅에 관련된 사고과정과 원리를 실생활의 소재와 관련지어 창의적이고 능동적으로 그 해결방안을 구현해가는 과정으로 제시할 수 있는 수업 구성 원리인 CT-CPS 수업 모형을 개발하였다. 또한 교육부는 2015 개정 교육과정 실시 전, 소프트웨어 교육을 위한 선도학교를 전국에 지정하여 운영하였다. 선도학교에서의 소프트웨어 교육과정을 분석한 결과 주로 컴퓨팅 사고력의 구성요소 중 알고리즘과 자동화에 초점이 맞춰져 있었다. 엔트리와 스크래치와 같은 블록 프로그래밍 도구를 사용한 코딩교육과 로봇교육을 주로 실시했고, 실제 문제에 대한 학생들이 자료를 직접 다루는 시간은 찾아보기 힘들었다. 컴퓨팅사고력 향상을 위해서는 학생들이 실제 자료를 수집, 분석, 표현해보는 활동이 반드시 필요하다. 이에 본 연구에서 NetsBlox을 활용하고자 한다. NetsBlox는 학생들에게 익숙한 블록형 프로그래밍 도구로 실제 데이터를 온라인상에서 쉽게 받아와서 수집, 분석, 표현을 하게 도와주는 역할을 한다. 따라서 본 연구에서는 초등학생을 위한 NetsBlox를 활용한 CT-CPS기반 프로그래밍 수업을 설계하고자 한다.
시스템 통합(System Integration) 패러다임의 변화와 MEMS, 네트워크 기술의 발달로 사람, 컴퓨터 그리고 사물이 유기적으로 연계되어 다양하고 편리한 서비스를 제공해 주는 컴퓨팅 기술에 대한 연구들이 진행 되고 있다. 이와 관련하여 지능형 로봇 시스템 환경은 중앙집중 환경에서 분산 환경과 웹이융합된 새로운 환경으로 변화하고 있다. 이를 적용하기 위해서 다양한 연구기관의 개발자 들은 이를 지원할 수 있는 미들웨어의 개발에 많은 노력을 기울이고 있다. 로봇 미들웨어는 다양한 통신 프로토콜, 하드웨어, 운영체제 그리고 프로그래밍 언어의 통합, 통신 오버헤드 그리고 소프트웨어 개발 방법론 등 많은 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 통합성, 통신 오버헤드, 유연성을 기준으로 기존 미들웨어의 단점을 제시하고 해당 문제점을 해결하기 위한 지능형 로봇을 위한 효율적 미들웨어를 제안한다.
유비쿼터스 컴퓨팅 기술과 로봇 기술의 발달과 함께 지능형 로봇은 여러 분야에서 활용되고 있고, 점차 그 범위가 확대될 것으로 예견된다. 많은 서비스 로봇들 중에서 교육용 로봇을 이용한 r-Learning의 개념과 함께 다양한 필드 스터디가 이루어지고 있다. 현재 교사 보조 로봇은 곧 실용화를 앞두고 많은 HRI 연구가 요구되는데, 본 연구에서는 로봇의 교수 스타일에 따라 학생의 반응을 살펴보고자 하였다. 이를 위하여 초등학교 6학년 평균키의 양팔이 달린 교사보조 로봇 프로토 타입을 제작하고, 동일한 영어단원에 대하여 두 가지 교수 스타일(명랑, 진지)의 컨텐츠를 개발하여 탑재한 후 초등학생 3학년을 대상으로 흥미도, 성취도, 집중도가 어떻게 다른지를 실험 비교하였다. 실험 결과, 학생의 흥미도는 명랑한 로봇과 함께 수업한 집단이 높았지만, 성취도는 로봇의 스타일과 유의미한 관계가 없었으며, 집중도는 진지한 교수 스타일의 로봇과 함께한 그룹의 시간이 길었다. 이러한 결과는 교사보조 로봇의 컨텐츠를 제작함에 있어, 중요한 가이드라인이 될 것이다.
최근 로봇 소프트웨어 플랫폼의 연구는 로봇 기기들의 추상화를 통해 지능형 서비스를 제공하는데 초점을 두고 있다. 사물인터넷 환경에서 지능형 로봇 서비스를 제공하기 위해서는 이기종 센서들의 환경정보를 인지하는 상황인지 기술이 필요하다. ROS는 로봇 디바이스를 추상화하는 기술을 바탕으로 로봇을 사용한다. ROS는 로봇을 제어하기 위해 이기종 센서 자체를 추상화하는 기능을 포함하고 있으나, 일관된 수집 방법을 통한 환경 정보를 바탕으로 로봇이 인지할 수 있는 상황 정보를 제공하는 기능은 결여되어 있다. 따라서 본 논문에서는 ROS가 상황인지 기반의 로봇 서비스를 제공하는데 필요한 중계 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 로봇이 인지할 수 있는 추상화된 상황정보를 제공하는 외부의 상황인지 시스템과 로봇을 제어하는 ROS를 중계하여, ROS가 상황인지 로봇 서비스를 제공할 수 있도록 도와준다. 실험에서는 제안하는 시스템을 바탕으로, 상황인지 시스템과 ROS에서 추상화된 로봇 서비스를 연동하여 로봇 서비스를 실행시키는 과정을 보인다.
소프트웨어가 경쟁력의 핵심이 되는 소프트웨어 중심 사회로 이행되면서 프로그래밍 교육의 중요성이 새롭게 부각되고 있다. 세계적인 조기 코딩 교육 열풍도 이러한 추세를 반영하고 있으나 이를 지원하기 위한 교육 환경에서는 클라우드 컴퓨팅과 같은 새로운 컴퓨팅 환경을 효과적으로 활용함에 제약이 있는 것이 현실이다. 본 논문에서는 클라우드 환경에서 모바일 기기와 로봇을 이용하여 손쉽게 소프트웨어를 개발하고 프로그래밍 교육을 할 수 있는 클라우드 기반 지식 공유 및 제어 시스템인 클라우드보드(Cloudboard)를 제안한다. 특히 군집 로봇 시스템에서 개별 로봇의 센서 정보를 다수의 로봇이 공유하고 협업하여 공동 임무를 수행하도록 할 경우 클라우드보드 기능을 이용하여 손쉽게 프로그램을 개발하여 교육에 활용할 수 있음을 보인다. 클라우드보드의 기능은 기존의 대표적인 아키텍처 패턴을 비교 분석한 결과를 토대로 설계되었으며 실험적으로 효과와 성능을 검증한다.
본 연구는 초등학교에서 로봇 활용 SW 교육을 실시하여 학생들의 CT, 로봇에 대한 태도에 미치는 효과를 알아보고 보조 교사 유무에 따른 차이를 알아보고자 하였다. 이를 위해 서울의 A 청소년수련관의 로봇 활용 SW 교육에 참여한 초등학생 29명을 실험집단과 통제집단으로 나누고, 로봇 활용 SW 교육을 실시하였으며, 수집된 자료는 대응 표본 t검정, 공분산분석을 통해 평균의 차이를 분석하였다. 연구 결과, 로봇 활용 SW 교육을 실시한 후 학생들의 CT와 로봇에 대한 태도가 유의하게 향상되었으나, 통제집단의 CT는 유의하게 향상되지 않았다. 또한 보조 교사 유무에 따른 사후 CT의 차이는 유의하였으며, 로봇에 대한 태도의 차이는 유의하지 않은 것으로 나타났다. 본 연구는 로봇 활용 SW 교육의 효과를 검증하고, 보조 교사 유무에 따라 차이가 있는지 규명하여 로봇 활용 SW 교육에 대한 이해를 확장시켰다는 점에서 연구의 의의를 찾을 수 있다.
본 논문에서는 심전도(ECG) 센서와 에지 컴퓨팅(Edge computing)을 활용하여 실시간 데이터와 Bayesian optimization을 통한 기계학습 알고리즘으로 재활 로봇에서 발목을 제어할 수 있는 Parameter(외골격 관련) 최적값을 출력한다. 심전도 센서 적용을 기반으로 하는 바이오 데이터 기술, 기계 학습(Bayesian optimization) 모델 접근 방식과 하드웨어 결합으로 재활 로봇 모터를 제어할 수 있는 Parameter 제공과 실시간 모터 제어 운영할 수 있도록 분석 플랫폼을 구축한다. 이 플랫폼을 이용해보다 효과적인 이동형 로봇설계 및 처리 방법을 연결할 수 있는 발판을 마련하였고, 로봇제어에 많이 사용하고 있는 매트랩 시뮬링크(Matlab simulink)를 연결할 수 있는 범용 통신 지원한다. 센서-전처리-인공지능 알고리즘-모터 제어 Parameter로 연계되는 데이터 가공과 처리 방법으로 최근 분석 기법을 적용하여 바이오 데이터 연구 활동과 이동형 재활 로봇 관련 데이터 분석 분야를 쉽게 접근할 수 있도록 한다.
소프트웨어 교육은 건전한 정보윤리의식을 바탕으로 컴퓨팅 사고력 기반의 문제해결력을 기르는데 목적을 두고 있다. 이러한 목적을 달성하기 위해서 많은 교육기관에서 EPL(Educational Programming Language), 피지컬 컴퓨팅, 로봇 등 다양한 교육이 시도되고 있다. 하지만 특정 EPL과 상용 제품 등에 초점이 맞추어진 교육은 컴퓨팅 사고력 향상에 초점을 맞추고 있는 소프트웨어 교육의 창의성 교육을 획일적으로 유도할 우려가 있다. 따라서 본 논문에서는 순서도 기반의 비주얼 프로그래밍인 RAPTOR를 알고리즘 교육 도구로 제안하였다. 또한 일반계고등학교 학생을 대상으로 5단계에 걸쳐 12차시의 교육을 적용한 결과 RAPTOR를 이용한 알고리즘 교육이 높은 효과가 있음을 확인하였다.
성공적인 수중 위치측정을 위해서는 다양한 수중 로봇에 탑재 가능한 대규모 병렬 컴퓨팅 환경이 필요하다. 이에, 본 논문에서는 수중 위치측정을 위한 인공지능 컴퓨팅 플랫폼 설계 방법을 제안한다. 제안한 플랫폼은 총 4개의 하드웨어 모듈로 구성된다. Transponder 및 hydrophone 모듈은 음파를 송수신하며 FPGA 모듈은 송수신한 음파 신호를 빠르게 병렬로 전처리한다. Jetson 모듈은 인공지능 기반 알고리즘 처리한다. 해당 플랫폼은 실제 수중 환경에서 거리에 따라 수중 위치측정을 위한 음파 송수신 실험을 수행하였으며 이를 통해 설계한 플랫폼을 검증할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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