Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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1999.10a
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pp.263-268
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1999
지능형 교육 시스템에서 학습자 모델은 학습자의 반응을 토대로 교수모듈과 전문가 모듈을 연계하여 새로운 학습자 모델을 제시하는 역할을 수행하고 있으며, 이는 성공적인 지능형 교육 시스템의 구현에 있어서 핵심적인 부분이다. 따라서 많은 대학교 및 연구소에서 그동안 학습자 모형에 관한 많은 연구가 이루어져오고 있다. 그러나 대부분의 연구는 단일 학습자 모형을 기반으로 두고 있으며, 이러한 단일 학습자 모형을 이용한 시스템들은 학습자의 지식 또는 학습자의 성향을 정확히 파악하기는 어려움을 갖고 있을 뿐만 아니라 다른 모듈과의 인터페이스 부분에서 중복된 많은 정보를 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 학습자의 지식을 정확하게 진단하고 각 모듈간의 중복된 정보를 보완할 수 있는 다중 학습자 모형을 개발하여 구현하였다. 또한 이러한 다중 학습자 모형을 최적으로 수행할 수 있도록 하기위하여 agent기법을 적용하였다. Agent를 이용한 다중 학습자 모형을 적용하여 구현한 시스템은 첫째, 단계적인 접근 방법으로 보다 정확한 학습자의 지식 진단이 가능하다. 둘째, 학습과정중 학습자의 심리 상태 및 학습자의 선호도 등 파악이 용이하다. 셋째, 교수모듈과 전문가 모듈과의 연계에 있어서 정보의 중복됨의 최소화 등의 장점을 제공한다.
기존의 LMS(Learning Management System)는 웹 기반의 e-Learning 교육의 장점에도 불구하고 학습자의 요구와 수준에 무관하게 학습과 관련한 컨텐츠들이 획일적으로 구성됨으로써, 학습자의 요구를 만족시키지 못하고 있다. 본 논문에서는 LCMS(Learning Content Management System) 와 LMS를 연계한 학습 통계 모듈을 제시하고, LMS에 학습자와 운영자에게 학습정보 데이터를 제공함으로써 학습하는 과정을 추적하고 학습이력을 관리 할 수 있는 학습통계모듈을 설계하고 구현한다. 제시된 모듈에서는 효과적인 학습통계을 위한 검색 방안으로 LCMS의 메타데이터와 다양한 학습관리 정보(CMI)값을 LMS를 호출하는 기능인 API(Application Program Interface) 어댑터를 이용하여 연계된 값과 LMS시스템에 학습지원과 운영지원 기능을 추가하여 나온 결과값을 바탕으로 하였다. 이 학습통계모듈을 통해서 LMS운영자는 학습자의 컨텐츠의 활용을 더욱 확장할 수가 있으며 학습자의 학습정보관리를 하는 LMS의 성능을 향상 시키고자 하였다.
This paper proposes Remote Educating Communication Tool (RECT) that allows students and teachers to communicate using Web-based Bulletin Board System. The distance teaching using DCOM (Distributed Component Object Model) voice module is used to enhance academic accomplishments for students in computer class. The DCOM voice module to be used in distance learning is designed, implemented and applied to teachers and students in the computer class in order to measure and analyze academic results. The RECT server provides Q&A sessions between students and teachers in the BBS using recording and playback functions. The client RECT includes recording and playback functions. The client module of RECT receives and uses DCOM module. When recording, the client transmits voice files with the recorded content to the server.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2021.10a
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pp.548-553
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2021
비디오 질의 응답은 입력으로 주어진 비디오와 질문에 적절할 정답을 제공하기 위해 텍스트, 이미지 등 다양한 정보처리가 요구되는 대표적인 multi-modal 문제이다. 질의 응답 시스템은 질의 응답의 성능을 높이기 위해 다수의 서로 다른 응답 모듈을 사용하기도 하며 생성된 정답 후보군 중 가장 적절할 정답을 선택하는 정답 선택 모듈이 필요하다. 정답 선택 모듈은 응답 모듈의 서로 다른 관점을 고려하여 응답 선택을 선택할 필요성이 있다. 하지만 응답 모듈이 black-box 모델인 경우 정답 선택 모듈은 응답 모듈의 parameter와 예측 분포를 통해 지식을 전달 받기 어렵다. 그리고 학습 데이터셋은 응답 모듈이 학습에 사용했기 때문에 과적합 문제로 각 모듈의 관점을 학습하기엔 어려우며 학습 데이터셋 이외 비교적 적은 데이터셋으로 학습해야 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 정답 선택 성능을 높이기 위해 전이 학습 기반의 멀티모달 퓨전 정답 선택 모델을 제안한다. DramaQA 데이터셋을 통해 성능을 측정하여 제안된 모델의 우수성을 실험적으로 증명하였다.
본 논문은 웹을 통한 학습활동(WBI)에서 초등학생들의 창의력 신장을 위한 시스템 구축 방안을 제시하였다. 제안된 시스템은 학습자 모듈과 관리자 모듈로 구성하였으며 창의력 신장을 위한 학습자 모듈은 유창성, 융통성, 독창성을 신장시킬 수 있는 학습활동을 수행하게 하며 관리자 모듈은 학습자의 학습활동을 지원하고 평가한다. 유창성 향상은 끝말잇기 놀이, 낱말 연상하기, 낱말가방, 용도 찾기, 융통성은 비유하기 놀이, 공통점 찾기, 만약에 놀이, 독창성은 만화 대사 넣기, 그림보고 이야기 꾸미기, 아이디어 공모 등의 학습방안이 제시되었다. 관리자 모듈은 학습자의 학습활동 결과를 열람하고 즉시 평가하여 피드백을 제공할 수 있으며, 학습자의 학습 효과를 극대화하기 위하여 학습 활동 내용을 수정할 수 있도록 하였다. 본 WBI 시스템은 창의력 신장 프로그램을 Web상에서 구현한 것으로 인터넷의 장점을 교육에 효과적으로 이용한 경우가 될 것으로 보인다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1999.10b
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pp.682-684
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1999
본 논문에서는 지능형 교습시스템에서 필요한 교수 모듈을 분석하고 이에 근거하여 새로운 교습모듈을 제시하고 구현하였다. 학습자의 학습능력을 평가하고 이에 따른 교습 전략을 세우고 교습방법을 설정하기 위하여 학습자의 성향을 정확히 파악하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 구축된 지식베이스와 학습자 성향을 파악하는 history database를 근거하여 개념 지도(concept map)을 이용하여 학습자 성향과 학습자의 지식 정도를 정확히 파악하여 교습모듈을 제시.구현하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10a
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pp.586-588
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2003
급격한 교육 환경 변화와 정보 통신망의 보급.확대로 학교 교육의 정보통신 활용 학습 체제로의 전환이 가속화되고 있는 시대적 요청에 부응하여 가장 쉽게 인터넷에 접속할 수 있으면서, 학습자들이 흥미를 갖는 웹 기반 모듈형 교수.학습 자료를 개발하였다. 모듈형 웹 자료를 개발하고. 이를 교수.학습 활동에 적용하여 수업을 진행 한 결과 학습자들의 학습에 대한 흥미도와 학습 내용의 이해도 및 학업 성취도를 고취시켰으며, 또한 자기 주도적 탐구 학습이 가능하여 과학과 탐구 학습 수행 능력이 크게 향상되었다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10b
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pp.55-57
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2001
강화학습은 한 에이전트가 자신이 놓여진 환경으로부터의 보상을 최대화할 수 있는 최적의 행동 전략을 학습하는 것이다. 따라서 강화학습은 입력(상태)과 출력(행동)의 쌍으로 명확한 훈련 예들이 제공되는 교사 학습과는 다르다. 특히 Q-학습과 같은 비 모델 기반(model-free)의 강화학습은 사전에 환경에 대한 별다른 모델을 설정하거나 학습할 필요가 없으며 다양한 상태와 행동들을 충분히 자주 경험할 수만 있으면 최적의 행동전략에 도달할 수 있어 다양한 응용분야에 적용되고 있다. 하지만 실제 응용분야에서 Q-학습과 같은 강화학습이 겪는 최대의 문제는 큰 상태 공간을 갖는 문제의 경우에는 적절한 시간 내에 각 상태와 행동들에 대한 최적의 Q값에 수렴할 수 없어 효과를 거두기 어렵다는 점이다. 이런 문제점을 고려하여 본 논문에서는 로봇 축구 시뮬레이션 환경에서 각 선수 에이전트의 동적 위치 결정을 위해 효과적인 새로운 Q-학습 방법을 제안한다. 이 방법은 원래 문제의 상태공간을 몇 개의 작은 모듈들로 나누고 이들의 개별적인 Q-학습 결과를 단순히 결합하는 종래의 모듈화 Q-학습(Modular Q-Learning)을 개선하여, 보상에 끼친 각 모듈의 기여도에 따라 모듈들의 학습결과를 적응적으로 결합하는 방법이다. 이와 같은 적응적 중재에 기초한 모듈화 Q-학습법(Adaptive Mediation based Modular Q-Learning, AMMQL)은 종래의 모듈화 Q-학습법의 장점과 마찬가지로 큰 상태공간의 문제를 해결할 수 있을 뿐 아니라 보다 동적인 환경변화에 유연하게 적응하여 새로운 행동 전략을 학습할 수 있다는 장점을 추가로 가질 수 있다. 이러한 특성을 지닌 AMMQL 학습법은 로봇축구와 같이 끊임없이 실시간적으로 변화가 일어나는 다중 에이전트 환경에서 특히 높은 효과를 볼 수 있다. 본 논문에서는 AMMQL 학습방법의 개념을 소개하고, 로봇축구 에이전트의 동적 위치 결정을 위한 학습에 어떻게 이 학습방법을 적용할 수 있는지 세부 설계를 제시한다.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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1999.10a
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pp.269-279
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1999
본 연구는 Web상에서 원격 협력 학습을 위한 수준별 학습자 모집 스케줄링 에이전트의 설계와 구현에 관해 제안한다. 본 시스템의 구조는 원격 교사 모듈과 여러 명의 학습자, 그리고 이를 연결해 주는 스케줄링 Agents, 학습자를 진단할 수 있는 진단 Agent로 구성된다. 컴퓨터가 분산환경으로 발전됨에 따라서 교육의 변화도 가속화되었고, 지식의 공유와 정보의 공유가 원격 협력학습에 의하여 절실히 필요하게 되었다. 원격 협력 학습에서의 학습자는 동일한 과목과 주제에 흥미를 느끼는 여러 명의 아동이 동시에 학습할 수 있는 상황이 필요하며, 선행 지식 또한 비슷한 수준이어야 동일한 주제로 학습의 효과가 있다. 이런 학습자를 판단하기 위해서 진단 Agent가 학습자를 진단하며 스케줄링 Agents의 학습자 지식에 추가한 후 스케줄링 Agents가 학습자의 기본 사항과 요구 내용을 추론하여 비슷한 수준의 학습자를 연결한다. 교사 모듈은 전통적인 ITS의 구조의 교수 학습 모듈, 전문가모듈로 구성되어 교수 학습을 할 수 있다. 이렇게 여러 명의 학습자를 연결하여 협력학습을 하기 위해서는 학습자간의 요구사항과 지식 수준 그리고 학습 가능한 시간이 같아야 하는데 이를 위해 시간을 자원으로 하는 동적 자원 스케줄링(Dynamic Resource Scheduling)으로 모델링 하였다. 본 연구에서 도형학습을 기반으로 하는 실험을 통해 구현한 원격 협력학습을 위한 지능형 스케줄링 에이전트를 평가하였다.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2018.05a
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pp.559-560
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2018
최근 국내 신입사원 입사시험에 NCS 직업기초능력시험을 도입함에 따라 국내 각 대학교나 교육기관에서는 NCS 기반의 전공교육 및 교양교육을 도입하고 있다. 이에 따라 프로그래머를 지향하는 공학도를 위한 NCS 기반 프로그래밍 능력을 향상시켜줄 수 있는 교수-학습 지침안이 필요하게 되었다. 본 연구에서는 학습 모듈을 도출하기 위한 분석과정을 거쳐 본 교과의 학습로드맵과 NCS능력단위요소를 기반으로 학습자 스스로 NCS 프로그래밍 능력을 향상시킬 수 있는 교수-학습 모듈을 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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