• 한국컴퓨터교육학회 학술대회
• /
• 한국컴퓨터교육학회 2017년도 하계학술대회
• /
• pp.63-64
• /
• 2017

정보 기술의 끊임없는 발전에 따라 광범위한 분야에서 방대한 양의 데이터가 발생하게 되면서 이를 처리하기 위한 빅 데이터에 대한 연구 및 교육이 활발히 진행되고 있다. 이를 위하여 데이터 분석 및 처리를 위한 고성능의 서버 및 분산 처리를 위한 다수의 컴퓨터가 필요하며 이는, 개인 혹은 저사양의 수업 환경에서 빅 데이터를 학습하는 데에 어려움을 겪게 한다. 때문에 가상 환경에서 원활한 빅 데이터 학습을 위한 클라우드 기반의 시스템이 필요하다. 이에 본 논문에서는, 빅 데이터 처리 기술의 하나인 Spark를 이용한 빅 데이터 플랫폼 구축에 대하여 기술한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
• /
• pp.13-15
• /
• 2003

이 연구는 이동 에이전트 시스템에 기반한 가상의 병렬분산 컴퓨팅 환경에서 병렬로 수행되는 인공신경망 시뮬레이터를 구현하는 것을 목적으로 하며, 학습세션 수준에서 병렬로 학습하는 병렬 인공신경망 시뮬레이터의 성능을 대표적인 벤치마크 문제인 NetTalk을 대상으로 평가한 결과, 개발한 시뮬레이터가 상당히 효과적임을 알 수 있다.

• 한국항행학회논문지
• /
• 제26권4호
• /
• pp.226-234
• /
• 2022

자율주행체와 네트워크기반 제어 기술의 발달에 따라서, 하나의 에이전트를 제어하는 것을 넘어서 다수의 이동체를 분산 제어하는데 사용 가능한 다중 에이전트의 컨센서스 제어에 대한 관심과 연구가 증가하고 있다. 컨센서스 제어는 분산형 제어이기 때문에, 정보 교환은 실제 시스템에서 지연을 가지게 된다. 또한, 시스템에 대한 모델을 정확히 수식적으로 표현하는데 있어서 한계를 갖는다. 이런 한계를 극복하는 방법 중에 하나로서 강화 학습 기반 컨센서스 알고리즘이 개발되었지만, 불확실성이 큰 환경에서 느린 수렴을 갖는 경우가 자주 발생하는 특징을 보이고 있다. 따라서, 이 논문에서는 불확실성에 강인한 특성을 갖는 슬라이딩 모드제어를 강화학습과 결합한 슬라이딩 강화학습 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 기존의 강화학습 기반 컨센서스 알고리즘의 제어 신호에 슬라이딩 모드 제어 구조를 추가하고, 시스템의 상태 정보를 슬라이딩 변수를 추가하여 확장한다. 모의실험 결과 다양한 시변 지연과 왜란에 대한 정보가 주어지지 않았을 때에 슬라이딩 강화학습 알고리즘은 모델기반의 알고리즘과 유사한 성능을 보이면서, 기존의 강화학습에 비해서 안정적이면서 우수한 성능을 보여준다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
• /
• pp.147-149
• /
• 1998

본 논문에서는 여러 정보검색 엔진들이 분산되어 있는 환경에서 이 엔진들의 검색 결과를 효과적으로 취합하여 사용자에게 제시하는 컬렉션 융합 방안을 제안하고자 한다. 이 방법은 우선 학습 질의어로 검색된 문서들의 클러스터링 정도를 이용하여 컬렉션에의 신뢰도를 측정하고 새로운 질의어가 입력되었을 때 각 컬렉션에서 검색된 문서의 유사도를 조정하여 융합하는 방법이다. 여기에서 각 컬렉션의 신뢰도는 미리 준비된 학습 질의어와 이 학습 질의어를 입력하여 검색된 문서들 사이의 유사도를 분석하여 측정한다. 이 신뢰도는 새로운 질의어가 입력되었을 때 각 컬렉션마다 문서들을 검색하고 이들 문서들을 어느 정도 신뢰할 것인가를 결정하는데 사용된다. 본 논문에서 제안한 방법은 학습과정에서 사람이 학습시킬 필요가 없는 비지도 학습에 기초하고 있다. 따라서 지금까지 지도 학습에 기초한 컬렉션 융합 방법과는 달리 인터넷과 같이 문서들이 동적으로 변하는 환경에서 쉽게 사용할 수 있다는 장점을 가진다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제7권8호
• /
• pp.1131-1144
• /
• 2004

본 논문에서는 분산 컴퓨팅 환경에서 이기종 교육 시스템들 간의 통합의 어려움, 상호 운영성 결여, 시스템 확장성 부족, 시스템 구축과 유지보수의 비용 증가 등의 문제점을 해결하기 위해 재사용 가능한 학습객체를 CBD방법으로 설계하고 이를 XML 웹 서비스를 이용하여 구축한 방법을 소개한다. 특히 학습 객체를 교수법적 설계 개념을 근거로 재사용 단위를 추출한 후 LIO 학습 객체로 모델링하였다. 모델링을 통해 설정된 LIO 학습 객체는 개요, 사실, 해보기, 퀴즈, 탐구학습, 토론 및 평가의 요소로 구성되고 각 LIO요소별로 재사용할 수 있도록 구축하였다. 이러한 모델링은 학습자에게 학습 활동과 관련한 연관성을 쉽게 얻어 학습 효과를 높일 수 있으며, 수업의 전과정을 설계하는 교수자 혹은 교수 설계자에게 학습 영역이 명확하게 드러나 다른 학습 컨텍스트에서 학습 컨텐츠를 효과적으로 재사용할 수 있어 적시적격의 학습 코스 변경이 가능하게 한다. 또한 분산 환경을 위한 e-러닝 시스템을 구축해야 하는 교육 기관은 인터넷에 접속되어 있는 어떠한 컴퓨터라도 위치하여 호출 및 등록이 가능한 XML 웹 서비스로 구축되어 빠른 비즈니스 변화를 수용하고 협업함으로써 시스템 구축 및 통합 기간이 단축되며 시스템 확장성도 증가시킬 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제14권11호
• /
• pp.5658-5671
• /
• 2013

본 연구는 PBL 교수학습방법으로 학습한 간호대학생들의 학습유형에 따른 성취동기와 자기효능감 및 자기주도학습의 차이를 살펴보기 위한 서술적 조사연구이다. 본 연구는 2009년 3월부터 6월까지 일 대학교 간호학과 1학년 268명의 학생들을 대상으로 시행되었으며, 이중 242명의 자료를 IBM SPSS 20.0 프로그램을 이용하여 분석하였다. 연구결과 대부분의 간호대학생들의 학습유형은 수렴자가 가장 많았으며, 융합자, 적응자, 분산자의 순으로 나타났다. 학습유형이 적응자인 경우 성취동기와 자기효능감이 가장 높았으며, 수렴자인 경우 자기주도학습이 가장 높았다. 반면, 분산자인 학습유형의 경우 성취동기와 자기효능감, 자기주도학습이 가장 낮은 것으로 나타났다. 또한 성취동기, 자기효능감, 자기주도학습은 각각 양의 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과 성취동기와 자기효능감, 자기주도학습은 학습유형에 따라 차이가 있는 것으로 나타난 바 PBL 교수학습방법의 효과를 파악하기 위해 추후 더 많은 연구에서 다른 변인들을 이용하여 연구해볼 필요가 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제17권12호
• /
• pp.77-91
• /
• 2017

학습동기 저하로 인해 중도탈락과 대학생활 부적응이 심화되어 가고 있기에 학습동기촉진 방안이 모색될 필요가 있다. 본 연구의 목적은 J 지역대학에 재학 중인 학습자 273명(남 116, 여 157)을 대상으로 Keller(1983)가 제안한 ARCS 평가모형이 동기수준을 평가하는데 타당한 모형인지 탐색적 차원에서 검증하고자 실시되었다. 이를 위해 평균통계량, 일원분산분석과 확인적 요인분석을 실시하였다. 연구결과 첫째, ARCS 요인별 동기수준은 관련성 요인이 가장 높게 나타났다. 둘째, 학년별의 경우 1학년 및 3학년 학생에 대한 ARCS 동기수준은 적절했다. 학년별로 '주의집중'과 '관련성' 경우만 차이가 나타났으며, 특히 1학년 집단이 2학년 집단에 비해 큰 것으로 확인되었다. 셋째, 동기수준 측정을 위한 구성타당도 및 수렴타당도가 확보되었다. 확인적 요인분석 결과도 변인의 평균분산추출지수(AVE) 및 복합신뢰도(CR)가 적절하였으며, 모형적합도도 양호하였다. 마지막으로 본 연구가 가지는 의의, 연구의 제한점, 추후 연구에 대한 제언을 제시하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제17권5호
• /
• pp.591-597
• /
• 2007

군집 로봇시스템에서 개개의 로봇은 스스로 주위의 환경과 자신의 상태를 스스로 판단하여 행동하고, 필요에 따라서는 다른 로봇과 협조를 통하여 어떤 주어진 일을 수행할 수 있어야 한다. 따라서 개개의 로봇은 동적으로 변화하는 환경에 잘 적응할 수 있는 학습과 진화능력을 갖는 것이 필수적이다 이를 위하여 본 논문에서는 새로운 Polygon 기반의 Q-learning 알고리즘과 분산유전알고리즘을 이용한 새로운 자율이동로봇의 행동학습 및 진화방법을 제안한다. 또한 개개의 로봇이 통신을 통하여 염색체를 교환하는 분산유전알고리즘은 각기 다른 환경에서 학습한 우수한 염색체로부터 자신의 능력을 향상시킨다. 특히 본 논문에서는 진화의 성능을 향상시키기 위하여 강화학습의 특성을 이용한 선택 교배방법을 채택하였다. 제안된 방법은 협조탐색 문제에 적용하여 컴퓨터 모의실험을 통하여 그 유효성을 검증한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
• /
• pp.679-681
• /
• 1999

최근 웹의 폭발적인 성장으로 인하여 웹을 교육의 매개체로 활용하려는 노력이 활성화되고 있다. 그러나 현재 대부분의 웹 기반 교육 시스템들은 대체로 수동적이며, 정적인 하이퍼텍스트 위주이기 때문에, 학습상황을 수시로 점검할 수 있는 상호작용기능이 부족하고, 특정 학습자의 학습결과에 따른 동적인 학습환경의 제시가 어렵다. 일반적으로 웹기반 교육시스템은 다양한 지식계층의 사람들에게 노출되어 있기 때문에 보다 상세한 학습전략이 요구되며, 따라서 최근에는 기존의 지능형 교수시스템(Intelligent Tutoring System: ITS)에서 연구된 풍부한 기술들을 웹 환경에 도입함으로서 보다 지능적이며 적응력 있는 시스템개발에 관한 연구가 활성화되고 있다. 본 연구에서는 이러한 웹 기반 교육시스템에서의 문제점들을 해소하기 위한 한가지 방안으로 ITS의 동적 교수계획기법을 웹 기반 시스템에 도입한다. 문제영역으로 C 프로그래밍 언어 학습을 선정하여 이를 웹 기반 교수시스템으로 설계하고 구현하였다. 또한 기존 시스템들의 서버 집중형 구조에서 탈피하여 CORBA를 이용한 분산기반구조로 시스템 개발에 접근하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
• /
• pp.211-212
• /
• 2018

머신 러닝 환경에서 많은 양의 데이터를 한꺼번에 학습하게 되면 데이터 트래픽이 증가함에 따라 흐름 정체가 발생하고 학습 품질이 저하되며 학습속도 지연 등의 문제가 발생한다. 본 연구는 머신러닝 환경에서 빅 데이터 학습 데이터 분할을 위한 핵심 목표인 Greedy 알고리즘에 대해 설명하고 간단한 Greedy 알고리즘을 사용하여 각각의 데이터 파티션을 생성하여 학습 속도의 효율성을 향상시키는 방법을 제안한다.