본 연구에서는 효율적인 e-teaming 학습을 학습자에게 적합한 학습 환경의 학습 순서로 제공하기 위한 튜터(코치) 기능의 에이전트 시스템을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 튜터 기능의 에이전트는 다양한 학습자 환경과 학습 수준에 따른 학습자의 학습파일과 선수 학습 자료를 데이터베이스로 저장하여 학습자에게 적합한 학습 순서의 제공을 목적으로 한다. 학습자와 에이전트의 지속적인 상호작용으로 효율적인 e-teaming 학습이 유지될 수 있도록 한다. 본 연구에서는 학습자의 선수(기초) 학습이나 학습 진행 상황, 결과 등의 정보를 저장하고 이를 이용하여 학습자에게 최적의 학습 순서를 제공할 수 있도록 튜터(코치) 기능의 에이전트와 협력 학습이 이루어질 수 있도록 한다. 그 방법의 하나로 학습자의 학습 진행 상황을 저장하고 학습자들의 학습 순서와 시스템에서 제안하는 학습 순서를 비교하여 학습자에게 보다 적합한 학습 순서(courseware)를 제안할 수 있도록 한다. 본 연구의 결과로 학습 순서를 제안하는 튜터 에이전트 시스템은 학습 시스템이 제안하는 학습 순서와 학습자가 학습하고자 하는 학습 순서를 학습자의 학습 진행에 따라 학습 순서를 재구성하고 평가 전에 학습자의 학습 순서 경로를 다시 한번 반복 학습하게 함으로써 학습자가 최대의 학습 효과를 얻을 수 있도록 하는 효과를 나타낼 수 있다.
습자가 원하는 학습자원을 컴퓨터가 스스로 찾아내서 학습자에게 전달해주고, 더 나아가 새로운 지식까지 추론해서 제공해 줄 수는 없을까? 의미의 웹이라 불리고 있는 시멘틱 웹(Semantic Web)은 의미적으로 연결돼 있는 학습 정보를 컴퓨터가 의미를 이해해서 학습자가 원하는, 학습자 수준에 맞는 정보를 제공해주고 더 나아가 지식까지도 추론해서 학습자에게 가장 적합한 형태로
전달해 줄 수 있는 강력한 메커니즘으로 부각되고 있다. 이에 필자는 살이 있는 e러닝이 되기 위해서는 시멘틱 웹과의 통합이 필요하다고 생각해 2회에 걸쳐 시멘틱 웹과, 시멘틱 웹을 e러닝에 어떻게 적용할 것인지에 대해 진단해 보고자 한다.
본 논문은 패키지 투어에 참여하는 여행자들에게 관광 명소에 대한 정보를 디지털 게임 기반 학습(DGBL) 방식으로 제공하는 모바일 애플리케이션 개발의 핵심인 콘텐츠 관리 시스템(CMS)의 설계 및 구현 결과를 담고 있다. 설계 측면에서 이 CMS는 여행자 정보, 관광 명소 정보, 질문과 점수 구성 등 학습 게임 콘텐츠를 저장하는 데이터베이스, 저장 콘텐츠를 관리하기 위한 웹 애플리케이션, 그리고 모바일 학습 게임과의 연동을 위한 Rest API로 구성된다. CMS 구현을 위해 PHP 프로그래밍 언어와 MySQL 데이터베이스 관리 시스템을 사용하였으며, 성능 평가 결과 CMS와 데이터베이스 간에 0.77초에서 1.4초 사이의 평균 응답 시간을 보여줌을 확인하였다. 본 논문에서 개발한 CMS는 패키지 투어 여행자를 위한 모바일 학습 게임 구현에 실제 적용할 예정이며, 패키지 투어 그룹이 달라지더라도 게임을 재구성할 필요가 없는 융통성을 제공함을 알 수 있다.
다양한 학습 자료를 저장해두고 검색하는 시스템들은 주로 키워드 검색을 지원하고 있다. 여기서, 키워드 매칭 방식은 같은 분야의 자료라 하더라도 사용자가 입력한 키워드와 정확한 매칭이 되지 않을 경우 검색되지 못하는 문제점을 안고 있다. 또한 학습 테스트를 위한 학습 문제 자료는 키워드로 검색하기에는 포함한 정보의 양이 너무 적어 적용되기 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 학습문서를 입력할 때 문서에 포함되어 있는 각 단어들을 형태소 분석에 의하여 중요 명사들을 추출하고 데이터베이스화하는 기법을 도입하고 미리 마련한 유사한 용어 지식 데이터베이스를 활용하여 지능적이고 효율적인 학습자료 검색 기법을 제안한다.
정보기술의 발달로 컴퓨터과학에서 다루어지는 주제에 대한 다양한 교수-학습 자료들이 개발되어 왔다. 자료구조, 운영체제, 네트워크, 컴퓨터구조 등에 관련된 교수 학습 자료들은 많이 연구되고 있으나, 데이터베이스 분야는 다른 분야에 비해 미비하다. 데이터베이스 관련 주요 주제들에는 데이터 모델, DB 설계, 정규화, SQL, 질의 처리 기법, 병행제어 기법, 회복 기법 등이 있는데 이들 중 병행제어 기법과 회복 기법은 DBMS의 다른 기능들과 복합적으로 연관되어 있어 학습자들이 학습하는데 어려워하는 주제이다. 학습자들이 이러한 주제들을 보다 쉽게 학습할 수 있도록 하기 위해서는 이들 기법과 관련된 DBMS의 기능들과의 상호작용을 시각화하여 제공할 수 있는 교수-학습 자료가 보다 효과적이다. 본 연구에서는 2PLP 기반 병행제어 과정을 효과적으로 학습할 수 있도록 지원하는 시각화 시뮬레이터를 개발하였다. 제안하는 시뮬레이터는 학습자가 직접 트랜잭션을 작성할 수 있게 하고, 작성된 트랜잭션들을 2PLP에 따라 실행되는 과정을 학습자들에게 시각적으로 보여줌으로써 학습자의 참여를 유도하고, 흥미를 유발하여 2PLP 기반 병행제어에 대한 학습을 효과적으로 수행할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 애견 질병에 대한 전문적인 지식이 부족한 일반인들을 대상으로 자신의 애견 건강상태를 파악 할 수 있는 진단 시스템을 제안한다. 제안된 진단 시스템은 105가지 질병과 각 질병의 증상을 데이터베이스에 구축하여 입력된 증상을 통해서 애견의 질병을 도출한다. 본 논문에서는 신경망의 자율 학습 방법인 ART2 알고리즘을 적용하여 질병을 클러스터링 하고 그 결과 값인 클러스터의 출력값과 연결강도를 데이터베이스에 저장한다. 각 질병의 증상과 관련된 질의 결과를 입력 벡터로 제시하여 학습된 질병 정보와 비교하여 애견의 건강 상태를 진단한다. 애견의 건강 상태를 진단하는데 있어서 질병과 증상의 정확한 정보는 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 질병과 증상의 정보를 데이터베이스로 구축하고 질병과 증상 정보를 효율적으로 관리할 수 있도록 하였다. 제안된 진단 시스템을 구현하여 수의학 전문의가 분석한 결과, 본 논문에서 제안한 시스템이 애견 질병의 보조 진단 시스템으로서의 가능성을 확인하였다.
이 연구에서는 건축물 화재 시, 허용피난시간을 예측하기 위한 예측모델을 개발하는 것을 목표로 한다. 실제 건축물을 대상으로 화재시뮬레이션을 수행하여 FDS 데이터베이스를 구축하였으며, FDS데이터를 학습하여 설계단계에서 건축물 특성을 학습변수로 하여 기계학습을 통해 ASET을 도출하는 예측모델을 제안하였다. 예측모델은 학습데이터와 비교하였을 때 0.9 이상의 높은 R2값을 나타내었다.
솔빛(대표 박현제)에서 개발한 '이것이 여행영어다'는 해외 여행을 즐겁게 하기 위해 필요한 여행관련 어휘들로 구성되어 있다. 즉 외국 생활에서 터득한 살아있는 미국영어 가운데 해외 여행자를 위해 꼭 필요한 내용만을 뽑아 재구성한 실용적인 영어학습 타이틀로서 본격적인 애니메이션 영어회화 타이틀로 획기적인 인기를 끌고 있는 '이것이 미국영어다' 시리즈 중 하나이다.
컴퓨터 게임속의 새롭고 독특한 주인공을 만들어 내는 게임 제작을 위해 캐릭터의 '유전자 설계'를 해야 한다. 이렇게 탄생하는 캐릭터들은 性을 비롯해, 모양, 크기, 색깔 등 모든 특성을 포함하는 게놈(Genome)을 갖고 있는 것이다. 게임 캐릭터의 유전자 설계를 통해 불가능한 것은 없다. 돌연변이, 수명의 결정, 후천적인 캐릭터 계승, 그리고 학습된 행동까지 지정할 수 있는 것이다. 컴퓨터 게임에서는 좋아하는 어떤 것이다 디자인 할 수 있다.
정보 함수는 정보 센터,시장정보,학습이 한데 모아져 지식관리(Knowledge Management(KM)) 함수를 형성하고 있다. 많은 정보 전문가들과 시장 정보 전문가들이 함께 연구하기 시작하면서 KM 프로그램들이 대부분의 경우 아직 제대로 정의되고 있지 못한 반면, 대부분이 자기 조직내의 KM을 전체적인 리더쉽이 거의 없는 누구나 참가할 수 있는 것으로 간주하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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