In this paper, we propose a method to enhance adaptability in a dialogue system using the reinforcement learning that reduces response errors by trials and error-search similar to a human dialogue process. The adaptive dialogue strategy means that the dialogue system improves users' satisfaction and dialogue efficiency by loaming users' dialogue styles. To apply the reinforcement learning to the dialogue system, we use a main-dialogue span and sub-dialogue spans as the mathematic application units, and evaluate system usability by using features; success or failure, completion time, and error rate in sub-dialogue and the satisfaction in main-dialogue. In addition, we classify users' groups into beginners and experts to increase users' convenience in training steps. Then, we apply reinforcement learning policies according to users' groups. In the experiments, we evaluated the performance of the proposed method on the individual reinforcement learning policy and group's reinforcement learning policy.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2000.11a
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pp.93-96
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2000
본 논문에서는 SVM의 학습성 개선을 위해 모멘트와 kernel-adatron 기법이 조합된 하이브리드 학습알고리즘을 제안하였다. 제안된 학습알고리즘은 SVM의 학습기법인 기울기상승법에서 발생하는 최적해로의 수렴에 따른 발진을 억제하여 그 수렴속도를 좀 더 개선시키는 모멘트의 장점과 비선형 특징공간에서의 동작과 구현의 용이성을 가진 kernel-adatron 알고리즘의 장점을 그대로 살리는 것이다. 제안된 알고리즘을 비선형 함수 회귀에 적용해 본 결과 학습속도에 있어서 QP와 기존의 kernel-adatron 알고리즘보다 더 우수한 성능이 있음을 확인하였다
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2003.11a
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pp.269-272
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2003
e-Learning의 효율적인 운영과 개발을 위해 미국을 중심으로 표준안(SCORM)이 마련되고 있다. 현재 제시되고 있는 SCORM의 학습객체는 교수자측면의 개발 용이성과 재사용성만을 강조하고 있다. 때문에 본 논문에서는 학습자 측면의 다양한 학습기회를 제공해 줄 수 있으며, 학습자의 학습기록을 정의할 수 있는 SCC(Sharable Content Collection)를 제시한다. 또한 SCC를 지원하기 위해 SCORM에서 제시하고 있는 SCO(Sharable Content Object)를 개선하고, 효율적인 SCC를 구성하기 위해 가상강의를 Component화 한다. 본 논문에서는 이러한 연구를 통해 기존의 학습객체 개선과, SCC를 바탕으로 e-Loaming의 개선된 모델을 제시한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.04a
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pp.1367-1370
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2011
u-learning은 학습자들의 개별화 욕구에 따라 다양한 학습이 가능하며 학습자의 수준 정보나 주변의 상황 정보를 결합하여 학습자에게 필요한 학습상황과 내용을 추정하고, 최적의 학습 환경 및 학습 콘텐츠를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 기존의 e-learning과 m-learning의 특징을 추출하여 유비쿼터스 교육에 적합한 환경을 분석하여 u-learning을 효율적으로 지원하기 위한 에이전트를 식별 설계하고 학습자로 하여금 최상의 학습 콘텐츠를 제공 받을 수 있도록 퍼지 기반 지능형 에이전트 시스템을 설계 구현한다. 또한 학습의 효율성을 향상시키기 위한 개념으로 이들 모바일 지능 에이전트 시스템 통합하여 응용 예를 제시한다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2021.01a
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pp.291-294
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2021
본 논문에서는 영어 교육에 대한 사회적인 인식은 중요해지면서 다양한 방식의 영어공부와 학습모델들을 분석하고 오랫동안 가억이 가능한 학습시스템을 검토하였다. 그러나 영어의 기초가 되는 영어 단어의 공부법이 논리적인 근거 없이 강사의 인지도와 명성에 현혹되어 강사가 추천해 주는 공부 방법에 따라 잘못된 학습하는 경우가 대부분이다. 또한 사람마다 자기에게 맞는 학습법은 분명 존재할 것이다. 하지만 그 방법 외에 효과적인 다른 방법 또한 찾아 볼 수 있다. 헤르만 에빙하우스는 사람의 망각 연구한 결과 망각의 주기를 수치로 나타내었고, 라이트너는 플래시 카드를 박스에 넣어 복습을 반복하는 아날로그 장치를 만들어 복습의 효과를 연구하였다. 본 논문에서는 헤르만 에빙하우스의 망각 곡선 이론을 통해 효율적인 영어 단어 학습방법을 논리적으로 증명하고, 웹사이트를 사용한 라이트너 박스와 망각 곡선의 이론을 적용하여 망각의 주기에 따른 복습의 효과를 적용하여 결과적으로 사용자에게 접근성이 좋은 학습형 플랫폼을 제공하여 시간 대비 학습률이 좋은 시스템을 개발하고자 하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10a
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pp.565-567
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2003
웹 기반 학습(WBI)은 인터넷의 빠르게 확산되어 가고 있다. 또한, 학습자의 학습효과를 높이기 위한 많은 연구와 기술들이 적용되었다. 그러나, 대부분의 웹 기반 학습 시스템은 문제은행에서 반복적인 학습내용의 제공이나 학습의 패턴을 주는 학습자료 제공자 측면에서의 일방적인 학습방법을 택하고 있다. 시스템의 개발방법에서도 웹 기반 학습시스템은 전통적인 순차적 프로세스 개발방법에 따라 구현됨으로서 개발의 비효율성 밀 재사용, 유지보수등이 어려웠다. 본 연구에서는 문제은행에서 사용되는 문제추출 컴포넌트를 설계 및 구현하였다. 문제추출은 학습자의 학습효과를 높이기 위하여 문항난이도를 분석하여 학습자에게 적절한 문제가 출제될 수 있도록 하였다. 또한, 본 연구의 시스템에서 중요한 비즈니스 로직이 되는 난이도 분석 및 적용부분은 EJB컴포넌트로 구현함으로서 구현로직의 분리 및 재사용성, 유지보수성을 높였다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2001.05a
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pp.92-95
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2001
제조업체에서의 재고관리 시스템은 그 적용 목적과 상황에 따라 다양한 형태가 있다. 그러나, 완제품 생산에 필요한 원자재 및 부품의 안정된 공급을 위하여 수요 예측과 경제성, 신뢰성, 운용성이 우수한 시스템 기술이 요구되고 있다. 본 논문에서는 효율적인 재고관리를 위하여 신경망을 이용한 지능적인 예측 재고관리 시스템을 설계하고, 신경망의 학습알고리즘을 적용하여 제품생산에 요구되는 자재들의 재고를 예측하고 효율적으로 관리할 수 있는 방법을 제안한다.
미래 사회에서 요구하는 인성과 창의성을 지닌 인간을 육성하기 위해서는 경험, 체험 중심의 교육활동이 전개되어야 하며, 현장 체험학습은 점차 그 중요성을 더해가고 있다. 그러나 현장에서는 여러 가지 요인에 의하여 학생 개인에 대한 교사의 지도가 부족하고 교사들은 체험학습을 체계적으로 관리하지 못하고 있어 이에 대한 효율적인 대처방안이 필요하게 되었다. 이 논문에서는 현장 체험학습 관리시스템을 설계하여 실시간 상호작용을 통해 체험학습에 대한 이해를 높이고, 체험학습 계획서와 보고서를 D/B화하여 상호평가와 교사의 지도적 평가를 용이하게 하고, 멀티미디어 요소를 포함한 보고서 작성방법을 탐색하여 교사는 현장 체험학습의 과정을 체계적으로 관리하고 지도하며 학생들은 체험학습에 대한 이해와 흥미를 갖게 되어 효율적인 체험학습을 할 수 있는 방법을 모색해 보고자 한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2008.11a
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pp.27-29
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2008
시스템 분석에 주로 사용하는 자료 중에는 비선형 자료와 시계열 등이 있다. 이들 자료는 그 함축적인 관계가 매우 복잡하여 전통적인 통계분석 도구로 분석하는데 어려움이 많다. 본 연구에서는 현실 세계에서 다양하게 나타나는 복잡성을 다루기 위하여 하이브리드 진화 신경망 모델링 접근 방법으로 자료를 모형화 하고 이를 통한 학습의 적합도를 살펴본다. 비선형 자료 등을 모형화하기 위한 학습은 역전파 신경망 기법을 이용한다. 학습의 효율을 높이기 의해서 격자감소 학습 알고리즘과 함께 이용하는 유전자 알고리즘은 네트워크 구조를 최적화 시킬 수 있는 초기가중값을 이용한 전역 최소값을 찾는데 이용한다. 학습 결과를 통해 제안된 하이브리드형 접근방법의 학습이 보다 효율적임을 살펴보기 위하여 유전자 알고리즘으로 최적화된 신경망 학습 알고리즘을 비선형 모의자료의 학습에 적용하여 보았다.
Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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2001.12a
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pp.209-215
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2001
본 연구에서는 다양한 멀티미디어 기술과 인터넷의 열린 접근성을 이용하여 고등학교 윤리과목에 대해서 폐쇄적 운영이 가능한 학습 시스템을 개발하였다 이 개별 학습별 수업의 요구에 부응하여 학습자와 상호작용이 가능하며 즉각적인 피드백을 통해 학습자에게 적절한 자극을 줌으로써 학습의욕의 고취를 강화할 수 있고 학습자의 능력에 따라 학습의 속도를 조절이 가능하여서 개별학습의 효과를 높여줄 수있도록 계획되었다. 특히 문자, 그래픽, 영상, 음향, 음성 그리고 비디오 등과 같은 여러 미디어를 병합시켜 표현하는 멀티미디어를 교육에 적용시킨 하이퍼미디어 학습 코스웨어는 학습자의 주의력과 상상력을 키워 줄 수 있으며 학습자가 학습에 흥미를 갖고 학습 과정에 능동적으로 참여할 수 있도록 하며 적극적으로 원하는 정보를 선정하고 학습 순서를 조정하는 등 학습 동기가 높은 상호 작용적 학습 환경을 창조하고 자신에게 적합하게 여러 주제로 이동하고 정보를 연결해 보다 융통성 있는 시스템을 이용함으로써 학습의 효과를 높일 수 있음을 살펴보았다. 이러한 멀티미디어의 특성을 이용하여 교수의 효율성을 최대한으로 살리기 위해 고등학교 윤리과목에 대한 멀티미디어 CAI와 폐쇄적으로 운영가능한 학습사이트를 설계 및 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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