u-러닝 환경은 수 없이 많은 단계를 거쳐 발전되어 왔으며, 현재에는 학습자의 학습 결과 분석과 양적인 사용, 질적인 평가 등을 통하여 정립되고 있다. 일반적으로 개선된 학습 효과와 학습자의 학습 결과분석을 위하여 대부분의 학습 시스템이 문항분석방법을 이용되고 있다. 그러나 오늘날 학습 시스템은 문항분석이론 대신에 문항반응이론을 사용하고 있다. 문항분석이론은 시험에 대한 각각의 가능한 응답에 대한 확률을 위해 명확한 모델을 제시한다. 따라서 본 연구에서는 문항반응이론을 이용한 경량 컴포넌트 기반의 u-러닝 시스템을 제시하고자 한다. u-러닝에 적용된 기기는 윈도우 모바일 5.0 환경의 PDA로 하였다.
동역학의 새로운 변분이론인 확장 해밀턴 이론은 수학물리학을 비롯한 공학에 있어 초기치-경계치 문제해석에 광범위하게 적용될수 있는 기반을 제공하는 것으로 본 논문에서는 이 이론을 기반으로 선형탄성 단자유도계에 적용한 새로운 수치해석법을 제안하였다. 곧, 변분이론의 특성을 감안해, 전체 time-step에 대한 수치해를 한번에 산정하는 해석법을 제안하였고, 주요 예제를 통해 이 해석법의 특성을 살펴보았다. 에너지 보존 시스템의 경우(비감쇠 시스템에 외력이 작용치 않는 경우), time-step에 관계없이 에너지와 모멘텀이 보존되는 symplecticity property를 가지고 있음을 확인할 수 있었고, 감쇠 시스템인 경우, time-step이 점점 작아질수록 정확한 해에 빠르게 수렴하는 것을 확인하였다.
주어진 시스템에서 정보와 정보흐름에 대한 패턴인식을 하기 위해서는, 정보를 내포하고 있는 문맥이 내용에 따라서 다른 단어나 다른 정보를 추론하여 원래의미를 전달함에 있어 오도할 수 있기 때문에, 문맥의 분해에서 정보 조각의 묶음 형태로 전환하는 작업에서부터 연구는 시작되어야만 한다. 많은 연구자들이 정보의 저장, 재표현, 부호화, 검색 등에 관해 효과적인 방법론을 찾고자 노력해 오고 있다. 유사한 노력의 일환으로 본 논문에서는 군이론과 상황이론을 응용해서 정보 및 정보흐름의 패턴인식에 관한 새로운 모델링 기법을 제안하고자 한다. 정보처리에 관련된 선행연구와 비교해서, 본 연구에서 제안하는 방법은 수학이론인 군이론과 상황이론에서 사용되고 있는 개념과 정의를 사용하였다는 점에서 매우 새로운 접근방법이라 할 수 있다. 본 논문에서는 정보흐름의 패턴인식을 위한 모델링 기법으로 Abelian Pattern Semi-Group을 제시하는데 이러한 접근방법은 최근 중요한 연구 분야가 되고 있는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서도 활용될 수 있을 것이다.
본 연구는 한글 문헌을 컴퓨터를 이용하여 축약하는 시스템 구축에 관한 연구로서, 기존의 '완전 자동축약'에 따른 축약문 생성의 편협성을 해결하기 위하여 '자동축약 + 후통제 처리'라는 절충형 시스템 관리 형태로 실제 실현 가능한 시스템을 설계한다는데 그 큰 목적이 있다. 대상 문헌에 대한 구체적 적응 문법은 언어학적 문법 이론인 '격문법 이론'과 '성분 이론'을 그 핵심으로 이용하여 문장을 '의미 있는 어절' 단위로 추출, 해당 문헌을 축약하는 방법을 택하였다.
본 고에서는 적응제어의 설계 기법의 연구 현황에 대해 살펴보았다. 매개변수 추정을 기반으로 적응제어기 설계 기법(Estimation-based Design Technique)은 자기동조제어를 시작으로 적응 최적제어 단계를 거쳐, 현재 다변수 적응예측제어로 발전하였고, 이는 화학공정 등 실제 플랜트에 응용될 가능성이 가장 높은 실용적인 설계기법으로 평가받고 있다. 그러나 비선형 시스템에 대한 적용 연구는 활발하지 못한 형편이다. 한편, 안정도 이론을 기반으로 적응 메카니즘을 설계하는 연구는 선형 시스템에 대한 적응제어 연구로 확장되어 현재 활발한 연구가 진행되고 있다. 앞으로 이에 대한 이론 연구가 한동안 지속될 것으로 전망된다. 그러나 이 방법은 실제 시스템에 적용시 적합한 형태로 불확실성을 모델링해야 하며 그 작업은 그리 용이하지 않을 것으로 판단된다. 그러나 부분적으로 이러한 응용연구에 대한 노력이 경주되어야 할 것이다. 비매개변수 추정방법은 적응제어 이론의 주 설계기법은 아니기 때문에 이론으로의 확장 연구는 그리 활발하지 못한 것으로 판단된다. 그러나 비교적 설계방법과 불확실성 모델링이 간단하여 실제 응용에 가장 용이하게 적용될 수 있을 것으로 생각된다.
퍼지라는 용어는 1962년 Zadeh가 확률이론으로 해결하기 어려운 모호한 양(Fuzzy guautity)을 다루기 위해 처음 사용하였으며, Zadeh는 1965년 처음으로 체계적인 "Fuzzy sets"이라는 논문을 발표하였다. 그 후 이론적인 발전과 더불어 여러 부분(정보이론, 시스템분석, 인공지능, 전문가시스템, 의사결정분석, 자연어 처리 등)에 걸친 응용 연구가 수행되어지고 있다.(중략)지고 있다.(중략)
학생들의 기초 기본학습 능력의 신장이 강조되고 있는 교육상황에 비추어 볼 때 지금까지 간과되어 왔던 학습장애에 대한 재인식과 학습장애아들을 위한 대책이 필요하다. 그 대책으로 최근 특수교육분야에서 기존의 지능-불일치 교육이론에 대한 대안으로 제시되고 있는 중재-반응 (Responsiveness to Intervention : RTI) 이론을 기반으로 학습장애아들에 대한 교육이 보다 효율적으로 적용될 수 있다. 하지만 실제 우리의 교육에 적용을 위해서는 많은 걸림돌들이 존재하고 있다. 실제 교육 현장의 교사들이 RTI 이론 적용의 걸림돌로 제기하는 점들을 해결하기 위한 대안으로 모바일 시스템설계를 통해 실제 현장에서의 RTI 이론 적용 및 실행 가능성을 높이고자 한다. 본 시스템의 특징은 첫째, 실제 국내의 교육현장에서 기존 교사들이 제시한 RTI 이론 적용가능성이 낮은 항목들을 중점으로, 이론 적용의 문제점을 해결하기 위한 설계에 중점을 두고 있다. 둘째, 시스템의 구성을 기존의 행정중심이 아닌 실제 수행자 중심 설계를 위하여 기존의 학교행정가를 제외한 일반교사, 특수교사, 학부모, 학습장애 학생으로 설계하였다. 셋째, 일반교사, 특수교사, 학부모, 학습장애 학생의 의사소통 및 진전도 체크 등을 모바일 기기의 편이성과 결합하여 학습장애아의 학습능력을 향상시키고자 한다.
본 논문에서는 모델 불확정성을 가진 이산사건시스템의 강인 관리제어이론에 대해 알아본다. 지금까지 연구된 불확정성 이산사건시스템은 크게 두 부류로 구분된다. 첫째는 다중 모델의 집합으로 표현되는 불확정성 시스템으로서 제어 대상이 되는 시스템의 동적 특성이 몇 가지의 가능한 이산사건 모델들의 집합으로 기술되는 시스템이다. 두 번째는 비결정성 시스템으로서 시스템의 한 상태에서 하나의 동일 사건발생에 의해 천이되는 상태가 두가지 이상이 존재하여 상태천이에 있어 불확정성이 존재하는 시스템이다. 본 논문에서는 두가지 형태의 불확정성 이산사건 시스템들에 대한 강인 관리제어기 설계문제에 대해 살펴보고, 강인 관리 제어 이론에 대한 최근의 연구동향과 발전 방향에 대해 소개한다.
한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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pp.129-132
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2001
본 논문은 3 관성시스템의 진동억제를 위한 강인한(robust) 제어기의 설계법을 제안하고 이를 simulation 을 통하여 확인하는데 있다. 일반적으로 관성 시스템의 제어 문제는 결국. 시스템 자체에서 발생하는 진동을 최대한 억제하면서 빠른 시간에 원하는 위치에 출력을 가져가는 데 있다. 이 경우 문제로 되는 것은 시스템의 모델링 과정에서 발생하는 플랜트의 불확실성과 parameter 변동이다. 여기서는 일반적인 강인한 제어기 설계 이론의 하나인 $H_{\infty}$ 이론이 가지는 단점인 제어기의 보수성을 극복하면서, 동시에 출력의 과도응답특성을 개선하기 위한 방법으로 $H_2$ 이론을 병용하고 이를 LMI 이론으로 해석하였다. 이 과정에서 3 관성시스템에 LMI 이론을 적용하기 위한 일반화플랜트의 모형을 제시하고 이것의 유효성을, 모델의 불확실성과 parameter변동을 동시에 고려한 simulation을 통하여 확인하였다.
본 논문에서는 신경망의 가중치와 정보이론을 이용한 속성선택 기법을 제안하였다. 제안된 방법은 정보이론의 상호정보량을 이용하여 각 속성들의 중요도를 평가한 후 중요도가 높은 속성들만을 선택하여 신경망의 입력으로 사용한다. 신경망의 입력으로 선택된 속성의 가중치에 대한 평가를 통하여 오차에 큰 영향을 미치는 속성들을 순차적으로 제거하여 가장 우수한 속성들을 구한다. 제안된 기법의 성능을 평가하기 위하여 다양한 패턴 분류 문제에 적용하고 그 성능이 우수함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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