본 논문에서는 컨볼루션 신경망을 이용하여 다시점 비디오의 중간 시점 양자화 노이즈를 제거하는 방안을 제안한다. 다시점 비디오에서 중간 시점의 화질을 개선하기 위한 방안으로 인접 시점의 정보를 활용하였다. 제안하는 알고리즘을 적용하여 중간 시정에서의 양자화 노이즈를 제거할 수 있으며, 화질 (PSNR, peak-to-noise ratio)를 개선할 수 있다. 인접 시접의 정보를 활용할 경우, 일반적인 양자화 노이즈에 대해서 학습한 결과 대비 성능 향상을 제공한다.
전세계적으로 자율운항선박 기술개발이 활발하게 이루어지고 있으며, IMO(국제해사기구)에서는 자율운항선박 도입을 위한 제도적 측면에서 검토 중이다. 우리나라도 해수부-산업부 공동으로 자율운항선박 기술개발사업을 진행 중이며, 2025년까지 자율화등급 3수준의 기술개발을 목표로 한다. 본 연구는 자율운항선박 항해에 기초가 될 충돌회피 시점을 도출하고자 한다. 이를 위해 우리나라 연안의 해상교통조사 자료를 이용하여 선박운항자의 피항시점(CPA, TCPA, 위험도, 이격거리, 선수방향차이 등)을 파악하고자 한다. 피항시점은 자율운항시스템의 기초학습자료로 이용할 수 있을 것으로 예상된다.
본 연구는 반도체 제조 과정에서 생산 가용 능력이 저하되는 시점을 조기 탐지하기 위한 프레임워크를 제안한다. 이를 위해 데이터 패턴의 불규칙한 변동이 잦은 환경에서 모델의 재학습 없이 최적의 성능을 유지할 수 있도록 온라인 학습 방식을 활용하였다. Augmented Dicky-Fuller test 를 통해 데이터의 정상성 여부를 검정하고, 데이터에 변화가 있을 경우 학습 모델은 지속적으로 업데이트된다. 특히, 상한 재공재고는 생산량과 직결되는 주요 지표로써, 낮게 예측된 시점에서 주요 원인 변수를 파악하는 것이 중요하다. 따라서 정확도와 효율성 측면에서 다른 모델 대비 가장 우수한 성능을 보였던 제안 기법에 shapley additive explanations(SHAP)을 적용하여 생산 저하 시 문제가 되는 원인 변수를 분석하고자 하였다.
학습자 능력 중심의 교육으로부터 학습자 중심적인 교육의 필요성과 학습자간의 협동 활동의 의미가 점차 증대되고 있다. 프로젝트 교육 시스템은 학습자와 학습자 및 학습자와 교수자의상호 참여를 통하여, 수행하게 될 직무를 이해하고 능력의 점증적인 발전을 도모하게 된다. 시대적 요구에 부응하여 컴퓨터 및 인터넷이 대중화되어 가는 시점에서 프로젝트 수행을 효율적으로 진행할 수 있으므로 본 논문에서는 산업체의 업무 처리 체계를 실현 목표로 한 프로젝트 교육 학습체계를 제시한다.
국내 이러닝은 온라인의 장점을 충분히 활용하지 못하고 있다고 할 수 있다. 이러닝이 점차 보편화 되고 있는 시점에서, 학습 모델의 다양화가 이루어진다면 오프라인 학습 방식에도 영향을 끼칠것으로 보인다. 우리나라의 교육환경의 고질적인 문제들을 해결할 수 있는 모델 개발이 활성화 될 필요가 있다. 그 방법 중 하나로, 기존의 이러닝 플랫폼에서 사용되고 있는 학습정도 측정방식인 접속시간에 의한 출석인정 방법의 한계점을 고찰한다. 디바이스의 발달로 모바일 환경이 급속도로 퍼진 현재에 구태의연한 방법을 과감히 지양하고 기존 이러닝 플랫폼의 한계점을 보완할 수 있는 방법으로 문제를 활용한 학습도 측정방법을 제시한다.
서버 클러스터는 성능을 보장하기 위하여, 요청 수에 상관없이 미리 측정된 최대 부하 시점에서 처리 가능한 서버 수를 항상 운영하고 있다. 이것은 서비스의 품질은 보장할 수 있으나, 소비 전력 효율이 낮아 상당한 전력을 낭비하는 단점이 있다. 본 논문에서는 사용자 요청 수에 기반하여 동작시킬 서버의 수를 결정하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 방식은 기존에 학습된 정보(과거 정보)와 현재의 정보에 근거하여 Off/Sleep 상태의 서버를 On 시키거나, On 상태의 서버를 Off/Sleep시켜, 현 시점에서 필요한 최적의 서버대수를 유지하도록 했다. 15대의 서버로 클러스터를 구성하고, SPECweb을 통해 실험을 수행하였다. 실험결과, 서버 모드를 제어할 경우에 제어하지 않는 경우에 비해 약 35%의 전력이 절감되고, 본 논문에서 제안하는 학습 방법을 추가로 적용할 경우 약 5%의 전력이 추가로 절감되었다.
게임세대를 위한 효과적인 교육방법으로 게임을 통한 학습이 주목을 받고 있다. 교육용 게임은 학습 스토리 전달을 위해, 게임화면에서 객관적 시점인 전지적인 뷰가 추가적으로 필요하다. 이 전지적인 뷰는 우수한 실시간 가독성과 학습내용에 대한 전체적이고 자세한 정보들을 체계적으로 제공하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 학습스토리텔링을 위해 필요한 전지적인 뷰로서 학습맵을 제안하였다. 제안하는 학습맵은 학습내용을 전지적으로 보여주기 위해, 지역별 학습맵, 주제별 학습맵, 그리고 진행별 학습맵으로 구성되어 있다. 우수한 실시간 가독성을 위하여, 제안하는 학습맵은 비주얼 다이어그램들로 표시된다. 제안한 학습맵은 게임미니맵을 사용하는 모든 교육용게임에 적용할 수 있다.
정보통신기술의 발달과 인터넷의 등장으로 원격교육은 새로운 교육패러다임을 주도할 역량있는 교육방식으로 대두되고 있다. 하지만 이런 시점에서 학교교육을 보다 효율적이며 실용적으로 지원할 수 있는 방안이 모색되어야 한다. 특히 초등교육에서의 원격교육은 이제 걸음마를 시작한 단계이며 평가분야에 대한 연구는 전무후무한 실정이다. 이에 본 연구에서는 학습자가 동영상 원격교육으로 학습과정을 진행한 후 만족할 만한 성취수준에서 자기평가를 실시하고 동영상 촬영하여 평가자료를 탑재하며, 이를 토대로 교사가 피드백할 수 있도록 시스템을 구축하였다. 이는 학습자가 학습과정 뿐만 아니라 평가영역에 있어서도 개인의 수준과 여건을 고려하여 자기 주도적으로 자기평가를 함으로써 자기주도적 학습능력을 향상시키며, 초등교육과정을 지원할 수 있을 것으로 판단된다.
가상학습 시스템에서의 효율적인 평가를 위해 문제 출제 방법 및 문제의 난이도 재조정에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 온라인상에서의 학습은 학습자 스스로 자신의 학업 성취도에 대한 올바른 진단을 함으로써 다음의 학습 진도 및 방향을 스스로 판단해야 하기 때문에 평가 방법 및 평가 문제가 무엇보다 중요하다고 할 수 있다. 따라서 문제 은행에 문제를 등록하는 시점에서 출제자의 주관적인 판단에 의해 부여되는 문제 난이도의 객관성 입증과 학습자의 학업 성취도를 출제 문제에 반영하는 방법으로서 평가 결과에 따른 문제의 난이도 재조정으로 인한 출제 문제의 신뢰성이 아주 중요한 문제라고 할 수 있다. 이에 본 논문에서는 초기 문제 난이도에 대한 객관성을 최대한 높임과 동시에 보다 실질적인 평가를 위한 문제 출제 방법과 보다 신뢰할 수 있는 학업 성취도를 출제 문제에 반영하는 난이도 재조정 방법을 적용함으로써 보다 효율적이고 객관적으로 문제은행의 문제를 관리할 수 있는 방법을 제시한다.
인지무선 에드혹 네트워크 (CRAHN : Cognitive Radio Ad-Hoc Networks)는 무선 서비스의 증가에 따른 주파수 자원부족을 극복할 수 있는 네트워크 기술이다. CRANH에서 주 사용자에 대한 간섭을 회피하기 위해 유휴채널을 확인하는 채널센싱이 필요하며, 주 사용자 출현시 빠른 유휴 채널선택을 통해 핸드오버로 인한 시간지연을 최소화 해야한다. 본 연구에서는 강화학습을 이용하여 CRANH에서 부 사용자의 채널 센싱의 대상을 축소하고 유휴채널의 가능성이 높은 채널을 우선적으로 센싱하도록함으로써 전송효율을 개선하였다. 또한 주기적인 센싱을 수행하지 않고 데이터의 전송시점에 채널을 센싱함으로써 센싱시점과 데이터 전송시점간의 차이로 인한 주 사용자와의 충돌가능성을 최소화할 수 있는 멀티채널 매체접근제어(MAC: Medium Access Control) 프로토콜을 제안하고 시뮬레이션을 통해 그 성능을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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