Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1998.10a
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pp.492-497
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1998
본 논문에서는 기존의 교사 주도적이고 획일화된 주입식 교육 방식의 문제점을 해결하기 위한 수준별 학습평가시스템을 제안한다. 수준별 학습을 위한 교육평가의 문항분석에 퍼지이론을 적용하여 평가문항을 수준별로 분류하고 학습자의 수준에 따라 문제를 선정하여 평가할 수 있다. 따라서 학습자의 개인차를 정확하게 파악하고 개별 학습지도를 할 수 있으므로 학습자의 능력을 향상 시킬 수 있다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2002.12a
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pp.207-210
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2002
진화와 학습 사이의 상호 연관성을 연구하기 위해 인공 진화기법(artificial evolutionary algorithm)과 신경회로망(neural networks)을 이용한 학습 기법들이 사용되어 왔다. 신경 회로망 구조를 가지는 이동 로봇의 제어기의 구조와 파라미터를 결정하기 위한 방법으로 진화적 학습(evolutionary learning) 방법이 제안되었다. 제안된 방법에서 진화적 학습은 실제 로봇을 통해 on-line 방식으로 이루어지며, 장애물 회피 문제를 통해 유용성을 검증하고 진화 과정에 학습이 미치는 영향을 살펴보았다. 그리고 수학적으로 제시되기 힘든 진화 학습의 평가에 설계자의 개입을 허용하는 인터액티브 진화 알고리즘(interactive evolutionary algorithm)방법을 모색해 보았다.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.25
no.5
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pp.813-824
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2021
To improve educational performance by analyzing the learning trends of adult learners of Open High Schools, various algorithm models using artificial intelligence were designed and performance was evaluated by applying them to real data. We analyzed Log data of 115 adult learners in the cyber education system of Open High Schools. Most adult learners of Open High Schools learned more than recommended learning time, but at the end of the semester, the actual learning time was significantly reduced compared to the recommended learning time. In the second half of learning, the participation rate of VODs, formation assessments, and learning activities also decreased. Therefore, in order to improve educational performance, learning time should be supported to continue in the second half. In the latter half, we developed an artificial intelligence algorithm models using Tensorflow to predict learning time by data they started taking the course. As a result, when using CNN(Convolutional Neural Network) model to predict single or multiple outputs, the mean-absolute-error is lowest compared to other models.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2001.12a
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pp.259-262
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2001
본 논문에서는 사용자의 취향에 맞춰 특정 웹 문서를 탐색하는 개인화된 웹 검색기의 구현을 다룬다. 사용자의 취향은 사용자의 직접적인 평가와 사용자의 검색 과정을 통해 얻어지는 간접적인 평가를 사용한 강화 학습을 사용하여 학습된다. 웹 문서의 검색은 사용자의 취향과 현재 문서와의 관련 도를 보상으로 사용한 강화 학습을 통하여 이루어진다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2002.05a
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pp.149-153
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2002
자동 변속기 차량은 여러 가지의 장점을 지니고 있으며, 쉬프트 맵의 특징이 수동 변속기차량과는 달리 이미 규정된 패턴을 따른다. 하지만 킥 다운, 킥 업, 리프트 풋 업 등의 현상이 어느 운전자에게나, 어떤 추행 상황에서나 일괄 적용되고 있기에 불만스러움을 느끼는 운전자가 있을 수 있다. 이에 본 논문에서는 이런 일반적으로 정해진 쉬프트 맵을 운전자의 조작 정도와 차량의 상태를 종합적으로 고려하여 쉬프트 맵을 수정, 적용할 수 있도록 지능형 변속 시스템을 구현하였다. 변속 시스템의 학습 과정에서는 뛰어난 학습 능력을 지니고 있기 때문에 판단 및 추론이 요구되는 지능형 시스템의 학습 도구로 다양하게 적용되고 있는 소프트 컴퓨팅(Soft Computing) 기법을 이용하였으며, 각 학습 내용에 따라 필요 입력을 별도로 구성한 모듈 형태의 망구조를 지니고 있다. .
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.13
no.2
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pp.255-260
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2013
Nowadays, the intelligent education system has been studied using the self-directed learning ability. It can connect to the online virtual university and it is based on web technology that can be accessed anywhere anyplace. In order to implement the intelligent tutoring system, the student's weak and strong subjects must be first determined in real time, it proposed level learning capabilities and security algorithms in this paper. Moreover, in this paper, to implement the intelligent education tutoring system it proposed qr code and student level learning simulation.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2003.05a
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pp.287-291
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2003
현대의 선박운항에 있어서 선내 노동의 경감과 운항의 안정성 및 경제성 확보를 위하여 선박 자동화 및 원격 조종화가 이루어지고 있다. 또한, 선박조종 및 작업제어를 위하여 컴퓨터를 이용한 통합제어 시스템에 관한 연구도 활발하게 진행되고 있다. 그러나 소형선박 빛 어선과 같은 환경에서의 지능형 시스템에 관한 연구는 많이 부족한 실정이다. 인공지능기법을 이용하여 보다 인간 친화적인 시스템을 구현하고, 음성인식기술을 이용하여 원격으로 선박 조타기를 제어하여 조업자의 부담경감 및 인원절감의 효과를 가져올 수 있는 선박 조종시스템의 개발이 절실하다. 본 논문에서는 PC를 기반으로 하여 원격으로 모형 선박의 조타기를 제어하는 시스템을 구축하였다. 구체적인 연구 방법으로는, 음성인식기술과 지능형 학습 기법을 바탕으로 음성지시기반학습 시스템을 구축하고, 퍼지 조타수 조작모델을 구현하여 PC 기반 원격 제어시스템을 구현하였다. 또한, 구축된 원격 조타제어시스템을 축소된 선박모형(Miniature Ship) 시스템에 적용하여 그 효용성을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1997.11a
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pp.176-179
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1997
본 논문은 입/출력 관계가 불명확한 가전제품 제어에 인공신경회로망을 응용하여 지능형 제어기를 구현하는 방법에 관한 것이다. 다층신경회로망을 사용하고 Error Back Propagation 학습방법에 의하여 학습되도록 한다. 제어대상물에서 알 수 있는 정보는 입력값과 이에 대응하는 출력값 뿐이며 입력과 출력에 대한 관계를 수학적으로 모델링하기 어려운 경우이다. 인공신경회로망을 이용한 제어를 위하여 Neural Network Emulator(NNE)와 Neural Network Controller(NNC)가 개발되며 각 신경회로망의 초기하중백터는 제어대상에 오프라인 학습으로 결정하고, 자동조절과정에서 온라인 학습하여 새로운 대상제품 상황에 적응하도록 설계되었다. 제안된 지능형 제어시스템은 PC를 이용하여 실시스템에 적용하여 검토되었다.
컴퓨터의 기술적인 응용과 발달이 계속되면서, 멀티미디어 및 하이퍼미디어를 적용한 컴퓨터 보조 학브 시스템 개발 연구가 확산되고 있다. 뿐만 아니라 더욱 효율적이고 실용적인 지능형 교습시스템 개발 요구가 대두되고 있다. 따라서 본 논문에서는 보다 효율적인 실제 개발 가능한 하이퍼미디어 지원 지능형 교습시스템 도구 모형을 제안하였으며, 이를 위하여 학습자와 ITS개발자를 위한 효율적인 인터페이스를 위해 에이젼트 개념을 도입하였다. 또한 학습자 모형을 구축하기 위하여 multilayerd 학습자 모형을 사용하였다. 이러한 모형에 의해 부분 구현하여 $\alpha$ test한 결과 학습자 수준에 맞는 교습과정을 제시할 수 있었다.
지능형 서비스 로봇은 인공지능 및 센서인터페이스 등의 다양한 기능과 IT기술의 접목으로 우리의 생활을 윤택하게 해줄 수 있는 인간 지향적인 성격으로 발전하고 있다. 또한 많은 분야에서 새로운 서비스 개발을 통해서 좀더 인간의 생활에 가까이 접근되어 지고 있다. 한편 국내 초등학교에서 초등교사는 학생 수의 과다로 능동적이기 보다는 수동적인 수업을 하고 있어서 학습 효율성이나 능률성이 떨어지고 있다. 이에 본 연구에서는 발전하고 있는 서비스 로봇 기술로 능동적인 수업형태와 자율적이고 창의적인 학습 및 교육서비스를 제공할 수 있는 교사도우미 로봇을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 로봇은 기존의 지능형 서비스 로봇과 ICT(Information & Communication Technology) 교육을 접목할 수 있는 로봇의 제반 환경의 구성과 더불어 교육 현장에 알맞도록 HRI 및 시나리오를 기반으로 개발되었고, 로봇의 주요기능은 교사지원, 학습보조, 수업지원 등으로 사전 설문조사를 통하여 필요성이 높은 기능을 중심으로 설정되었다. 개발된 초등학교 지원 로봇은 2006년 10월부터 대전지능로봇산업화센터에서 초등학교 학생을 대상으로 시범수업을 준비하고 있고, 2007년도 중반에는 초등학교에서 시범사업을 추진할 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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