• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.399-408
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• 2002

다중 에이전트 학습이란 다중 에이전트 환경에서 에이전트간의 조정을 위한 행동전략을 학습하는 것을 말한다. 본 논문에서는 에이전트간의 통신이 불가능한 다중 에이전트 환경에서 각 에이전트들이 서로 독립적으로 대표적인 강화학습법인 Q학습을 전개함으로써 서로 효과적으로 협조할 수 있는 행동전략을 학습하려고 한다. 하지만 단일 에이전트 경우에 비해 보다 큰 상태-행동 공간을 갖는 다중 에이전트환경에서는 강화학습을 통해 효과적으로 최적의 행동 전략에 도달하기 어렵다는 문제점이 있다. 이 문제에 대한 기존의 접근방법은 크게 모듈화 방법과 일반화 방법이 제안되었으나 모두 나름의 제한을 가지고 있다. 본 논문에서는 대표적인 다중 에이전트 학습 문제의 예로서 먹이와 사냥꾼 문제(Prey and Hunters Problem)를 소개하고 이 문제영역을 통해 이와 같은 강화학습의 문제점을 살펴보고, 해결책으로 신경망 SOM을 이용한 일반화 방법인 QSOM 학습법을 제안한다. 이 방법은 기존의 일반화 방법과는 달리 군집화 기능을 제공하는 신경망 SOM을 이용함으로써 명확한 다수의 훈련 예가 없어도 효과적으로 이전에 경험하지 못했던 상태-행동들에 대한 Q값을 예측하고 이용할 수 있다는 장점이 있다. 또한 본 논문에서는 실험을 통해 QSOM 학습법의 일반화 효과와 성능을 평가하였다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2006.01a
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• pp.243-248
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• 2006

본 연구는 초등학교 학생 수준에 맞는 알고리즘 교육을 위한 웹 기반 시뮬레이션의 설계 방안을 제시하는데 목적이 있다. 이에 따라 본 연구에서는 알고리즘 교육을 위한 시뮬레이션 모형을 기반으로 자료 처리의 가장 기본이 되는 정렬 및 탐색 알고리즘으로 제한하여 설계 방안을 고찰하였다. 각각의 알고리즘 학습을 위해 실생활과 밀접한 모의상활을 제시하여 알고리즘 학습에 대한 학습동기를 극대화할 수 있도록 설계하였다. 본 연구에서 설계한 시뮬레이션을 개발하여 적용한다면 초등학교 수준에 맞는 알고리즘 교수-학습에 도움을 줄 것으로 기대된다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.4
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• pp.338-345
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• 2001

본 연구에서는 시계열자료를 예측하기 위해 적용한 n$\times$n$\times$1 신경망 구조에서 초기값의 시각적인 선택을 통한 개선된 학습과정을 제안한다. 적용된 Easton[1]의 제어상자는 시각적인 면과 실용적인 적용측면에서 다차원 구조를 논의하기에는 제한적이지만, 적은 개수의 은닉노드를 갖는 단순한 신경망구조에서는 초기 가중값들의 동적인 선택을 통하여 가능한 빨리 효과적인 학습이 이루어질 수 있게 할 수 있다. 신경망 학습의 오차 판단기준은 기존의 평균제곱오차(MSE)를 고려한다. 실증연구에는 모의생성된 ARMA(1,0) 자료와 담배생산량 자료를 이용한다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2002.06a
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• pp.229-238
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• 2002

본 연구는 기존의 대면학습체계에서 가상교육체제로 변화되고 있는 새로운 교육 패러다임에 대해 교수자와 학습자가 점진적으로 교육환경 변화에 적응할 수 있도록 유도하기 위한 대안적인 방안으로써 인터넷을 기반 대면학습 지원 시스템 제안 한다. 가상교육체제는 고도의 정보 인프라와 학습자 및 교수자 모두에게 일정수준 이상의 정보기술이 요구되고, 실험실습, 실기교육 등과 같은 참여교육에 제한이 따르며, 교육체제에서 기본적으로 수반되는 비정형적 교수-학습 활동들을 수용하는데 교육컨텐츠 및 운영 시스템에 대한 정교한 설계 및 준비가 요구된다. 따라서 본 연구는 가상교육체제의 문제점과 기존 면대면 학습체제의 보완을 위한 방안으로써 교육체제에서 수반되는 비정형적 교수-학습 활동 요소들을 정보시스템에서 운영이 가능한 정형화 프로그린 및 프로세스로 전환하여 대처할 수 있는 방안을 제시하였다. 또한 본 연구에서 제안한 대면학습 지원시스템은 교수 및 학습 활동에 요구되는 전반적인 자료들을 교수-학습 지원 프로그램 및 프로세스에서 체계적으로 관리 및 운영할 수 있도록 모듈화 하는 방안을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.483-486
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• 2021

기존의 심층 강화학습은 상태, 행동, 정책 등을 모두 벡터 형태로 표현하는 강화학습으로서, 학습된 정책의 일반성과 해석 가능성에 제한이 있고 영역 지식을 학습에 효과적으로 활용하기도 어렵다는 한계성이 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 제안된 새로운 관계형 강화학습 프레임워크인 dNL-RRL은 상태, 행동, 그리고 학습된 정책을 모두 논리 서술자와 규칙들로 표현할 수 있다. 본 논문에서는 dNL-RRL을 기초로 공장 내 운송용 모바일 로봇의 제어를 위한 행동 정책 학습을 수행하였으며, 학습의 효율성 향상을 위해 인간 전문가의 사전 영역 지식을 활용하는 방안들을 제안한다. 다양한 실험들을 통해, 본 논문에서 제안하는 영역 지식을 활용한 관계형 강화학습 방법의 학습 성능 개선 효과를 입증한다.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.35-37
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• 2003

정보기술의 발전은 학습자와 교수자에게 새롭고 다양한 교육매체를 활용할 수 있는 기회를 제공하고 있다. 가상대학이나 사이버 교육 등과 같은 온-라인 교육 뿐 아니라 교수자와 학습자가 같은 공간에서 이루어지는 전통적인 교육 현장에서도 다양하게 활용되고 있다. 그러나 이러한 연구들의 대부분은 학습자의 학습 상태를 이해하고 적전한 피드백을 주기위한 방법들이 제한적이고 부족한 면이 많다고 할 수 있다. 본 연구에서는 전동적인 교실 수업에서 학습자들의 학습정도에 대한 교수자의 이해를 돕고 학습자들이 보다 적극적으로 수업에 임할 수 있도록 실시간 평가시스템을 활용하는 방안을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.401-402
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• 2018

콘텐츠 큐레이션 서비스를 위해서 대용량 데이터를 학습하는 과정에서 발생하는 메모리부족 문제, 학습소요시간 문제 등을 해결하기 위한 "대용량 문서학습을 위한 동적학습 파이프라인 생성기술 중 빅데이터 마이닝을 위한 점진적 학습 모델" 기술이 필요하며, 본 논문에서 제안한 콘텐츠 큐레이션 서비스는 온라인상의 수많은 콘텐츠들 중 개인의 주관이나 관점에 따라 관련 콘텐츠들을 수집, 정리하고 편집하여 이용자와 관련이 있거나 좋아할 만한 콘텐츠를 제공하는 서비스이다. 본 논문에서 설계된 모아 큐레이션 서비스는 대용량의 문서를 학습함에 있어서 메모리 부족 문제, 학습 소요시간 문제 등을 해결하기 위해 학습데이터의 용량 제한이 없는 문서를 자유롭게 학습하고 부분적인 자질추가/변경 시에 변경요소만을 추가 반영할 수 있는 범용적이고 일반적인 분류기의 구조설계 방법 등을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.243-246
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• 2003

웹 상에서 이루어진다 하더라도 수업이라는 것은 일반적인 정보를 제공하는 형태와는 구별이 되어야한다. 학습자로 하여금 능동적으로 학습에 참여하도록 하며, 학습자의 현재 상태를 고려하여 적절한 학습과제를 제공해 주기 위해서는 학습자의 특성 못지않게 지식모듈간의 관련성 또한 중요하게 고려되어야 하는 내용이다. 일반적으로 지식이라고 하는 것은 상호간의 복잡한 관계로 얽혀있는 그래프 구조인데 반해 웹 코스웨어는 대부분 교과서의 형태와 같은 트리 구조인 선형적인 흐름을 따르고 있다. 이러한 형태에서는 개별화된 학습경로 또한 제한적일 수밖에 없다. 본 연구에서는 개별화 학습의 가능성을 제시하며 코스 설계에 있어 융통적인 구성단위가 되는 학습객체를 기반으로 하여, 지식간 관련성을 고려하여 개별화된 학습경로를 제시해 줄 수 있는 코스 설계의 가능성을 찾고자한다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2004.01a
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• pp.331-339
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• 2004

본 연구는 초등학교 학생을 대상으로 하는 웹 코스웨어에서 학습동기 극대화로 학습효과를 높이기 위해 학습 동기 유발 전략을 적용한 코스웨어를 개발하는데 그 목적이 있다. 이에 따라 본 연구에서는 학습동기에 대한 제이론을 고찰하고 이를 웹 코스웨어에 적합한 동기전략으로 재구성하여 적용한 프로그램을 개발하였다. 개발 단원은 초등학교 과학교과의 '물체의 속력'으로 교실의 제한된 상황을 극복하도록 많은 가상 실험실을 제공하며, 학습자와의 상호작용을 극대화하고, 실제 생활에서 찾아볼 수 있는 많은 상황들을 가상 체험해 볼 수 있도록 하는 기회를 제공하여 과학교과 학습에의 학습동기를 극대화 할 수 있도록 하였다. 본 코스웨어는 물체의 빠르기 비교, 속력, 여러 가지 속력 비교, 물체의 속력과 안전등의 기본 학습내용과 심화, 평가, 게시판, 쉼터 등으로 구성되어 있으며, 초등학교 교육 현장에서의 활용 방안과 기대효과를 제시하였다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2008.01a
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• pp.263-268
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• 2008

학교의 학습 과정에 있어서 학습자 간의 학습 능력의 차이는 존재하며 이를 해결하기 위해 교육과정에서는 개별 학습과 수준별 학습을 권장한다. 유무선 인터넷을 통한 수준별 학습은 최근에 많은 연구가 되고 있는 u-러닝(Ubiquitous Learning) 환경에도 부합하며 학습자 개개인이 자신의 속도와 수준에 맞게 자기주도적으로 학습을 하기에 알맞은 방법이라 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 학습자가 시간과 공간에 구애받지 않고 자율적으로 수준에 맞게 학습할 수 있는 수준별 학습 시스템을 설계하였다. 특히 시스템에 체계성을 더하기 위해 개별화 학습 체제 중에서 과거 많은 연구를 통해 그 효과성이 입증된 Keller의 PSI(Personal System of Instruction) 이론을 활용하여 시스템의 각 과정을 설계하였다. 본 시스템의 장점은 다음과 같다. 첫째, 학습자가 원하는 시간과 공간에서 자신의 속도에 맞게 학습할 수 있으므로 자기주도적인 학습 능력을 기를 수 있다. 둘째, 시스템 구성상 평가를 통해 일정한 기준에 미달하면 목표에 도달할 때까지 계속 학습하고 도전해야 하므로 궁극적으로 완전학습에 도달할 수 있다. 셋째, 제한된 교실 상황에서 벗어나 온라인에서의 학습 지원이 가능하므로 학습자의 개인차에 따른 수준별 학습을 관리하고 책임져야 하는 교사의 부담을 덜어준다.