• 제목/요약/키워드: 학습계획

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Web 기반 지능형 교수시스템에서의 교수계획 (Instructional Planning in Web-based Tutoring System)

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

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토지이용계획수립을 위한 용도지역 결정과정의 학습툴 개발 연구 (A pilot study on the Development of Planning Support and Training Tool for Zoning)

  • 최봉문
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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    • 한국콘텐츠학회 2003년도 추계종합학술대회 논문집
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    • pp.414-422
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    • 2003
  • 본 연구는 토지가 갖는 용도별 입지특성을 공간단위 화하여 계획과정의 각 단계에서 객관적이고 효율적인 자료와 판단근거를 확보하고 토지이용결정과정을 구현하여 토지이용계획의 과학성, 객관성, 효율성을 높이는데 있다. 또한, 토지이용계획의 용도지역지정 과정을 자동화하여 의사 결정시에 다각적인 방향에서 이를 검토해 봄으로써 객관성 및 효율성을 높일 수 가 있다. 차후 도시계획지원시스템은 토지이용계획 과정의 자동화 및 학습화를 위한 시스템으로 활용할 수 있다.

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열간 자유 단조 공정의 에너지 효율화를 위한 모형 기반 작업 계획 최적화 (Model-Based Scheduling Optimization of Hot Press Forging Process for Energy Efficiency)

  • 이정미;김세영;류광렬
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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    • pp.641-644
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    • 2018
  • 열간 자유 단조는 고온으로 가열한 강피에 압력을 가하여 원하는 형상을 빚는 공정이다. 가열로에서 여러 개의 강피를 동시에 가열하며 목표 온도에 도달하면 꺼내어 다음 공정을 진행한다. 이때 가열로에 투입하는 소재의 조합과 후단 공정을 위해 소재를 꺼내는 순서가 가열로의 에너지 효율에 영향을 끼친다. 본 논문에서는 열간 자유 단조의 에너지 효율을 높이기 위한 비용 예측 모형 기반 작업 계획 최적화 방안을 제안한다. 유전 알고리즘을 이용하여 가열로 강피 조합을 최적화하며 각 설비별 작업 할당 규칙에 따라 전체 작업 계획을 수립한다. 시뮬레이션 기반으로 후보 작업 계획을 평가하여 계획을 최적화 하며 이를 위해 각 설비별 공정 소요 시간 및 에너지 사용량 예측 모형을 이용한다. 예측 모형은 공정 데이터를 기반으로 기계 학습 알고리즘을 적용하여 학습한다. 또한 주기적인 재계획을 통해 예측의 불확실성으로 인해 작업의 진행이 계획대로 이루어지지 않는 문제점을 해결하고자 한다.

작업 준비비용 최소화를 고려한 강화학습 기반의 실시간 일정계획 수립기법 (Real-Time Scheduling Scheme based on Reinforcement Learning Considering Minimizing Setup Cost)

  • 유우식;김성재;김관호
    • 한국전자거래학회지
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    • 제25권2호
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    • pp.15-27
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    • 2020
  • 본 연구는 일정계획을 위한 간트 차트(Gantt Chart) 생성과정을 세로로 세우면 일자형만 존재하는 테트리스(Tetris) 게임과 유사하다는 아이디어에서 출발하였다. 테트리스 게임에서 X축은 M개의 설비(Machine)들이 되고 Y축은 시간이 된다. 모든 설비에서 모든 종류(Type)의 주문은 분리 없이 작업 가능하나 작업물 종류가 다를 경우에는 시간지체 없이 작업 준비비용(SetupCost)이 발생한다는 가정이다. 본 연구에서는 앞에서 설명한 게임을 간트리스(Gantris)라 명명하고 게임환경을 구현 하였으며, 심층 강화학습을 통해서 학습한 인공지능이 실시간 스케줄링한 일정계획과 인간이 실시간으로 게임을 통해 수립한 일정계획을 비교하였다. 비교연구에서 학습환경은 단일 주문목록 학습환경과 임의 주문목록 학습환경에서 학습하였다. 본 연구에서 수행한 비교대상 시스템은 두 가지로 4개의 머신(Machine)-2개의 주문 종류(Type)가 있는 시스템(4M2T)과 10개의 머신-6개의 주문종류가 있는 시스템(10M6T)이다. 생성된 일정계획의 성능지표로는 100개의 주문을 처리하는데 발생하는 Setup Cost, 총 소요 생산시간(makespan)과 유휴가공시간(idle time)의 가중합이 활용되었다. 비교연구 결과 4M2T 시스템에서는 학습환경에 관계없이 학습된 시스템이 실험자보다 성능지표가 우수한 일정계획을 생성하였다. 10M6T 시스템의 경우 제안한 시스템이 단일 학습환경에서는 실험자보다 우수한 성능 지표의 일정계획을 생성하였으나 임의 학습환경에서는 실험자보다 부진한 성능지표를 보였다. 그러나 job Change 횟수 비교에서는 학습시스템이 4M2T, 10M6T 모두 사람보다 적은 결과를 나타내어 우수한 스케줄링 성능을 보였다.

메타인지를 촉진하는 인터페이스가 웹기반 학습에 미치는 효과 (The Effects of Meta -Cognition Interface on Web-Based Learning)

  • 김준희;한광희
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 한국HCI학회 2007년도 학술대회 2부
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    • pp.497-503
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    • 2007
  • 학습의 깊이의 단계를 Bloom은 지식, 이해, 적용, 분석, 종합, 평가라는 6가지의 단계로 나누면서 피상적인 학습과 감이 있는 학습으로 구분하였다. 최근 학습은 면대면 학습에서 뿐 아니라, 웹기반의 학습에서도 피상적인 학습 위주로 이루어진다는 비판을 받고 있고, 웹기반 학습에서는 자기조절 흑은 자기규제의 문제가 가장 큰 문제로 지적 받고 있다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위한 방안으로서 감이 있는 학습을 촉진하고, 자기 조절을 촉진하는 메타인지를 웹기반학습에의 인터페이스 디자인에 적용하는 문제를 살펴보았다. 이를 알아보기 위해 메타인지 전략의 가장 핵심 요소인 '자기 점검'의 요소 중 학습 내용들 간의 위계 관계를 보여주는 지도 (MAP) 와 계획세우기를 도와주는 요소 (PLAN)를 기존 연구를 토대로 웹기반의 학습의 인터페이스로 구현하고, 이러한 요소들이 학습, 특히 Bloom이 말한 김이 있는 학습을 촉진하는지를 실험을 통해 살펴보았다. 메타인지를 활용한 웹기반 학습의 효과는 배운 내용의 사후 테스트 점수로 측정되었다. 일반적으로 웹상에서 이루어지는 학습의 일반적인 형태인 학습 중에 확인문제를 푸는 조건 (OX조건)과 확인문제와 학습 내용들 간의 위계 관계를 보여주는 지도를 제시하는 조건 (MAP조건), 이에 덧붙여 사전 계획세우기까지 모두 하는 조건 (PLAN조건)으로 나누어 실험이 진행되었다. 그 결과 첫째, 집단 간 참가자들의 전체적인 학습 점수는 MAP조건이 가장 낮고, OX조건이 중간, PLAN조건이 가장 높은 모습을 보였다. 그러나 이 차이가 통계적으로 유의미하지는 않았다. 또한 모든 조건의 집단에서 행해졌던 학습 중간의 OX점수는 집단별 점수의 차이가 통계적으로 유의미하지는 않았으나, 평균의 차이를 보여주었다. 둘째, 조건별 참가자의 학습 효과는 피상적인 학습수준(암기)에서는 통계적으로 집단 간 유의미한 차이를 보였다. 그러나 감이 있는 수준의 학습(문제해결)에서는 집단 간에 통계적으로 유의미한 학습의 차이를 보이지 않았다. 따라서 깊이있는 학습을 촉진하는 웹기반 학습의 인터페이스 디자인에 대해서는 추후 연구가 필요하다.

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공공도서관의 초등학생 온라인 정보 리터러시 교육모형 개발연구 (A Study on the Development of an Online Information Literacy Instructional Model for Elementary School Students in Public Libraries)

  • 조상은;오경묵
    • 정보관리학회지
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    • 제41권2호
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    • pp.71-96
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    • 2024
  • 본 논문에서는 정보 리터러시 교육의 모형과 표준들이 학교를 기반으로 하여 공공도서관에서 진행하기에 한계가 있음을 확인하고, 공공도서관에서 초등 고학년 대상의 온라인 정보 리터러시 교육을 효과적으로 설계하고 실천하기 위한 교육 모형을 개발·제안하기 위하여 연구를 진행하였다. 선행문헌 고찰과 현황 및 사례 분석을 통해 정보 리터러시의 정의 및 영역, 학습 단계 및 활동, 개념 및 절차 모형, 교수학습 계획을 포함한 1·2차 모형을 개발하였다. 교육모형의 내적 타당성 평가를 위해 1·2차 전문가 조사를 진행하였으며, 수집된 의견을 종합하고 수렴하여 최종 모형을 도출하였다. 연구 결과, 최종적으로 개발된 교육모형은 '정보 리터러시 개념', '교육의 구성요소 영역', '개념 모형', '절차 모형', '설계원리 및 상세지침', '학습 단계 및 활동', '교수·학습 계획'의 7개의 영역으로 구성되었으며 모형을 적용하여 실제 교수학습계획을 제시하였다.

이중 심층 Q 네트워크 기반 장애물 회피 경로 계획 (Path Planning with Obstacle Avoidance Based on Double Deep Q Networks)

  • 자오 용지앙;첸센폰;성승제;허정규;임창균
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제18권2호
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    • pp.231-240
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    • 2023
  • 심층 강화 학습(Deep Reinforcement Learning)을 사용한 경로 계획에서 장애물을 자동으로 회피하기 위해 로봇을 학습시키는 일은 쉬운 일이 아니다. 많은 연구자가 DRL을 사용하여 주어진 환경에서 로봇 학습을 통해 장애물 회피하여 경로 계획을 수립하려는 가능성을 시도하였다. 그러나 다양한 환경에서 로봇과 장착된 센서의 오는 다양한 요인 때문에 주어진 시나리오에서 로봇이 모든 장애물을 완전히 회피하여 이동하는 것을 실현하는 일은 흔치 않다. 이러한 문제 해결의 가능성과 장애물을 회피 경로 계획 실험을 위해 테스트베드를 만들었고 로봇에 카메라를 장착하였다. 이 로봇의 목표는 가능한 한 빨리 벽과 장애물을 피해 시작점에서 끝점까지 도달하는 것이다. 본 논문에서는 벽과 장애물을 회피하기 위한 DRL의 가능성을 검증하기 위해 이중 심층 Q 네트워크(DDQN)를 제안하였다. 실험에 사용된 로봇은 Jetbot이며 자동화된 경로 계획에서 장애물 회피가 필요한 일부 로봇 작업 시나리오에 적용할 수 있을 것이다.

실시간 일정 계획을 위한 지식 획득용 Intelligent Simulator의 개발

  • 김기태;우상복;박찬권;박진우
    • 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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    • 한국시뮬레이션학회 1997년도 춘계 학술대회 발표집
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    • pp.18-22
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    • 1997
  • FMS를 포함한 다양한 형태의 생산 시스템에 있어서 일정계획문제는, 고가의 생산 설비를 효율적으로 운영한다는 의미에서 점점 더 중요해지고 있다. 일정 계획문제를 해결하 기 위하여 많은 방법들이 제시되었고 지금 현재도 다양한 방법들이 시도되고 있다. 이런 많 은 방법중에서 최적해를 구하는 수리계획법이 가장 우수한 대안을 제시하는 것으로 알려져 있지만, 최적해를 구하는 데 상당히 많은 시간이 필요한 것으로 알려져 있다. 다음으로 우 선 순위 규칙을 제공하는 방법은 짧은 시간을 이용하여 어느 정도 효율적인 일정계획을 제 시하지만, 생산 시스템의 구성과 상황에 따라서 가장 적합한 우선 순위 규칙이 변한다고 알 려져 있다. 이런 상황에 대응하여 시스템의 구성과 상황에 가장 적합한 규칙을 제안하는 전 문가시스템들이 연구되고 있다. 본 연구는 일정계획을 실시간에 수립하는 스케쥴러를 위한 지식을 획득하는 Intelligent Simulator 개발에 관한 연구이다. 일정계획을 위한 인공지능형 스케쥴러를 구축하는데 있어서 가장 큰 난관은 지식을 어떻게 획득할 것인가 하는 점이다. 이런 지식획득의 방법으로 주로 사용되는 벙법은 인간 전문가의 지식을 추출하는 방법이 있 다. 그러나 인간 전문가가 없거나 인간전문가의 지식으로는 부족한 경우에는 기계학습을 통 하여 지식을 추출한다. 기계학습을 위하여는 반드시 많은 case들을 통하여 지식을 획득하 게 되는 데 이런 case의 축적을 위하여는 실제의 시스템을 운영해본다는 것은 많은 비용을 필요로 한다. 이때 필요한 경험의 생성을 위하여 시뮬레이션은 그 중요한 효용성이 있어서 많은 연구자들이 사용하였다. 그러나 경험을 다 생성한 후 그 경험으로부터 지식을 획득하 다보니 서로 다른 방법의 사용에 의하여 동일한 경험으로부터 서로 다른 지식이 생성되는 가능성이 있다. 본 논문은 시뮬레이션이 계속 수행되는 상황하에서 일정계획에 관련된 지식 을 획득하여 축적할 수 있는 Intelligent Simulator의 개발에 관한 연구이다.

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웹 기반 ITS에서의 동적 코스웨어 생성 (Dynamic Generation of Courseware in the Web-based ITS)

  • 김정화;우종우
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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    • pp.559-561
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    • 2001
  • 현재 웹 기반 교육시스템 (Web-based Educational System WES)은 웹이 플랫폼 독립적이라는 점과 장소와 시간에 대해 자유롭다는 점을 가지고 급성장하고 있으며, 활발히 연구되고 있는 분야이다. 초기의 WES 시스템들은 코스웨어의 정적인 구성과 상호작용성의 부족 등의 문제점들이 있었으나 최근에는 학습자 개개인의 능력에 따라 적응력 있는 학습을 제시하는 연구 방향과 기존 단독형 ITS에서 연구된 결과를 웹 기반으로 적용하려는 두 가지 연구방향으로 접근하고 있다. 본 논문에서는 기존 ITS의 연구결과를 웹 기반 시스템에 적용하여 보다 지능적이며, 적응력 있는 웹 기반 교육시스템을 목표로 이를 설계 및 구현하였다. 특히 시스템의 여러 모듈 중, 교수 계획기의 설계 및 구현을 설명한다. 또한, 교수 계획기는 학습의 효과를 상승시키기 위한 방안으로, 학습자가 학습상황을 시각적으로 선택 및 이해할 수 있게 도와줄 수 있는 curriculum map 개념으로 설계되었다.

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