로봇이나 가상 캐릭터와 같은 지능형 에이전트가 자율적으로 살아가기 위해서는 주어진 환경을 인식하고, 그에 맞는 최적의 행동을 선택하는 능력을 가지고 있어야 한다. 본 논문은 이러한 지능형 에이전트를 구현하기 위하여, 외부 환경에 적응하면서 최적의 행동을 배우고 선택하는 방법을 연구하였다. 본 논문에서 제안한 방식은 강화 학습을 이용한 행동기반 학습 방법과 기호 학습을 이용한 인지 학습 방법을 통합한 방식으로 다음과 같은 특징을 가진다. 첫째, 외부 환경의 적응성을 수행하기 위하여 강화 학습을 이용하였으며. 이는 지능형 에이전트가 변화하는 환경에 대한 유연성을 가지도록 하였다. 둘째. 경험들에서 귀납적 기계학습과 연관 규칙을 이용하여 규칙을 추출하여 에이전트의 목적에 맞는 환경 요인을 학습함으로 주어진 환경에서 보다 빠르게, 확장된 환경에서 보다 효율적으로 행동을 선택을 하도록 하였다. 제안한 통합방식은 기존의 강화 학습만을 고려한 학습 알고리즘에 비하여 학습 속도를 향상 시킬수 있으며, 기호 학습만을 고려한 학습 알고리즘에 비하여 환경에 유연성을 가지고 행동을 적용할 수 있는 장점을 가진다.
정보화사회가 도래함에 따라 교육분야에서도 다양한 교수와 학습활동을 실현할 수 있는 방법으로 컴퓨터의 활용이 중요성을 지니게 되었는데 그 중 중요한 방법 중의 하나가 강의실 수업의 연장으로써, 보조학습수단으로써 인터넷 서비스 중 웹(WWW)상의 교사 홈페 이지를 이용한 학습은 전통적 교수-학습 형태에서 볼 수 있었던 폐해를 극복하고 정보화시 대가 요구하는 창조적이고 능동적인 인간성을 길러내는데 일조하게 될 인터넷에 올려진 교 사 홈페이지를 이용한 교수-학습시스템인 것이다. 본 연구의 목적은 현재 몇몇 학교에서 실 시하고 있는 인터넷을 통한 교사 홈페이지를 이용한 교수-학습시스템의 구체적인 성과를 알아보고, 이에 영향을 미치는 요인들과의 관계를 밝혀 교사 홈페이지를 이용한 교수-학습 시스템의 좀 더 적극적으로 활용되었으면 하는 것이다. 시스템활용의 편이성과 시스템의 활 용도 그리고 학생의 학습 태도 등을 성과변수로 설정하고 학생의 시스템 활용능력과 교사의 홈페이지 구성내용 그리고 학교측의 지원 등을 주요 요인으로 설정하여 설문조사를 통하여 분석한 결과, 설정된 성과인 시스템활용의 편이성과 시스템의 활용도 그리고 학생의 학습 태도에는 긍정적인 측면을 나타냈고 이들에 영향을 미치는 요인들로는 공히 학생의 시스템 활용능력과 학교측의 지원으로 나타난 바, 이러한 시스템의 도입은 상당히 긍정적이며 앞으 로도 다각적인 연구의 필요가 충분히 있다.
유전 알고리즘을 이용한 정보 필터링 에이전트는 기존의 검색엔진에서 찾고자 하는 문서에 대해 검색된 문서의 유사도가 낮은 문제점을 해결한다. 본 논문에서는 HTML 태그의 중요도 가중치와 HTML 태그 안의 위치에 대한 가중치를 유전 알고리즘을 이용하여 학습한다. 여기서 학습된 가중치가 높은 태그와 태그 안의 위치 그리고 출현하는 빈도수에 대한 중요도 가중치를 다시 유전 알고리즘을 이용하여 학습하고 여기서 학습된 가중치로 검색된 문서를 필터링하여 정보 검색 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 이 때 태그의 중요도 가중치 값을 학습하는 방법으로 하나의 태그를 유전자로 매핑하고 일련의 태그 집합을 염색체로 표현한 유전 알고리즘을 이용한다. 태그 안의 위치에 대한 중요도 가중치 값도 같은 방법을 이용한다. 여기서 나온 태그와 위치 그리고 빈도 수에 대한 중요도 가중치 값을 다시 유전자 알고리즘 이용하여 계산하다. 이 값으로 검색된 문서를 필터링하여 기존의 정보검색보다 검색자가 원하는 검색문서에 상당한 정확율을 제공하는 방법을 제안한다.
인터넷을 통한 사용자의 선호도를 분석하고 협력적 여과 및 내용기반 여과 기술을 결합 이용하여 유머문서를 추천하는 MrHumor 시스템을 구축하였다. 유머문서 추천 기술은 다양한 아이템에 대한 여과 및 추천 기술로 확장되어 인터넷을 통한 과다 정보 시대에 필요한 소프트봇 혹은 지능형 에이전트 기술에 적용될 수 있다. MrHumor 추천시스템은 적응형 학습 시스템으로서 새로운 사용자의 선호도에 대한 학습량과 추천시기에 따라 이용할 추천방식이 다른 성능을 보이는데 여러 가지 상황에서도 적절한 동작을 보이기 위하여 MrHumor에서는 은닉변수 모델을 이용하여 사용자의 인구통계적 정보와 문서의 내용적 특징간의 관계를 학습하여 초기 추천을 행하고 SVM을 이용하여 개인의 선호도를 학습한 내용 기반의 여과와 적응형 k-NN모델을 이용한 협력적 여과를 결합하여 추천을 수행한다. 제안된 방식에 의한 추천 성능은 3방식이 각각 이용된 경우에 비해 안정적이고 높은 예측 정확도를 보인다.
웹을 이용한 교수-학습모형인 WBI 학습을 촉진시키기 위해서 교육전문가에 의해 검증된 학습자료를 효율적으로 관리하는 시스템을 구축하고, 사용자가 원하는 문서를 추정하여 제시한다. 사용자가 참조한 문서들에 대하여 에이전트가 추가, 삭제 등을 자율적으로 하며, 참조 문서간의 유사도를 측정한다. 이 유사도를 이용하여 적합한 문서를 추정하고 제시함으로서 사용자의 불명확한 정보요구에도 적합한 문서를 제공할 수 있다. 따라서, 사용자의 정보수집을 지원하고 웹을 통한 학습환경을 개선하여 WBI 학습을 촉진시킬 수 있다.
본 논문은 두리틀을 이용한 프로그래밍 언어 수업을 수학 교과 수업과 연계 적용하여, 수학 도형 영역에 학습부진 요소를 가지고 있는 기초학습 부진학생과 교과학습 부진학생의 학업 성취도와 학습 동기 유발에 있어 두리틀을 이용한 프로그래밍 언어 수업의 효과를 분석한다. 이를 통해서 두리틀 프로그래밍 교육이 수학과 수업과 연계한 재량 활동 교육 내용으로 적합한 교육 내용임을 검증한다.
본 논문에서는 가상현실을 기반으로 하는 컴퓨터 조립과정 학습 시스템을 구현하였다. 컴퓨터 조립과정을 교육하는데 있어서는 실습이 가장 중요하다. 그러나 기존의 자료들은 과정을 설명한 텍스트나, 2차원 이미지 데이터를 사용하고 있어 그저 보여주는 학습에 그치고 있다. 이런 단점을 보완하기에는 가상현실을 이용한 학습이 가장 좋은 대안일 것이다. 본 논문은 VRML과 EAO를 이용한 Java를 사용하여 시스템을 구현하였다. 이는 학습자들에게 좀더 현실감 있는 교육환경을 제시해 주어서 학습효과를 극대화시킬 수 있다.
매치 3게임에서 플레이테스팅 방법은 전통적으로 사람들을 이용하는 방법으로 지속되어 왔으며, 최근에는 딥러닝을 이용하는 방법으로서 게임의 장르적인 특성들을 고려해서 각 레벨에 대한 플레이 데이터를 이용한 지도학습 방법과 환경과 상황 그리고 보상을 통한 강화학습 방법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 매치 3게임에서 강화학습을 이용한 플레이테스팅의 향후 연구 방향성에 대해서 기준을 제시한다.
주어진 환경에 대한 특별한 사전 지식 없이 그 환경에 적응할 수 있는 자율이동로봇을 설계할 때는 우선 특정한 상황에서만 유효한 가정들을 될 수 있는 대로 배제하여야 한다. 본 논문에서는 이러한 적응 능력을 갖춘 자율이동로봇을 설계하기 위한 일환으로 유전자 프로그램을 이용하여 로봇의 제어기를 표현하고, 이를 진화하여 로봇이 현재 자신의 주변에서 얻을 수 있는 정보에만 기초하여 목표물을 찾아가는 행동 규칙을 학습하도록 하였다. 로봇은 현재 자신이 놓여있는 환경에 대한 지도를 작성하지 않은 채 현재 자신의 주변에서 얻을 수 있는 지역적인 정보만으로 특정 목표물을 찾아가도록 학습된다. 로봇은 먼저 단층 퍼셉트론을 사용하여 주어진 공간내의 장애물과 목표물을 인지하도록 학습된다. 그 이후 학습된 퍼셉트론을 유전자 프로그램의 함수 노드로 사용하여 트리를 진화시켰다. Khepera 시뮬레이터를 이용한 실험 결과, 로봇은 제한된 지역 정보만을 사용하여 목표물을 찾아가는 행동 규칙을 매우 안정적으로 학습할 수 있었다.
본 논문에서는 안드로이드 기반 스마트폰을 이용하여 유아 및 아동을 대상으로 하는 학습용 동화 앱의 구현 내용을 소개하였다. 이미 상용화 되어 있는 학습용 앱의 기능 외에 게임적 요소를 접목하여 학습의 효과와 흥미를 높일 수 있도록 하였다. 듣고 쓸 수 있는 학습용 전자 동화책으로 평가할 수 있다. 안드로이드 마켓에 배포하여 서비스를 할 수 있으며 본 연구의 과정은 앱 설계 관련 프로젝트의 수행이나 학습용 앱 개발의 학습 모형을 제시한 사례로 활용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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