본 논문에서는 신경망 학습을 위한 데이터 획득 시 생길 수 있는 오차론 줄이기 위해 획득 데이터에 대한 전처리 과정을 퍼지로써 구현하는 알고리즘을 제안하였다. 신경망은 주어진 정보론 이용하여 학습을 가능하게 함으로써 시스템의 특징을 추출하는 데 매우 우수한 능력을 발휘하고 있다. 그러나 이는 학습에 사용하는 데이터에 오차가 포함되지 않는다는 점을 전제로 하고 있다. 그런데 데이터 획득 과정이 인간의 주관적 판단에 의해 수작업으로 이루어지는 경우 학습 데이터는 오차가 존재할 수 있다. 학습 데이터의 오차론 줄이기 위해 초기에 획득된 데이터를 분석하고 추가적인 후보 데이터를 선정하여 그 중에서 가장 적절한 데이터를 고르게 하였다. 데이터 후보 추천 시스템은 데이터 획득 과정에서 큰 영향을 미치는 물체의 거리와 크기를 모두 고려할 수 있도록 퍼지 모델로써 구현하였다. 후보 추천 결과, 상당수의 오차 데이터를 수정할 수 있었으며 이는 심리적 요인과 신체적 요인이 크게 작용한 데이터일수록 큰 효과를 나타냈다.
교육의 주체가 교사에서 학습자 중심으로 변화함에 따라 학습자의 주도성을 촉진시키고 시간과 공간의 제약에서 자유로운 웹 기반의 자기주도적 학습이 주목을 받아 오고 있다. 본 논문에서는 IT 교육에 있어 고등학생을 대상으로 하는 웹 기반 자기주도적 학습 시스템을 설계하였다. 설계 시에는 학습자가 주도적으로 자신의 강의를 계획할 수 있도록 하기 위해 다양한 강의 콘텐츠 서비스에 중점을 두고 동영상 강의, 슬라이드 강의 및 e-text 강의 3가지로 나누어 서비스할 수 있도록 설계하였다. 또한 학습자와 조교와의 커뮤니케이션을 위해 온라인 멘토링이 가능하도록 학생과 조교를 1:1로 매칭하였다. 구현 시에는 관리자, 학생, 조교 모듈로 각각 나누어 구현하였으며, 실제 교육 활동에 적용하였다. 교육에 참여한 학습자를 대상으로 교육 만족도와 실력 향상 효과 및 온라인 교육 인식도를 조사한 결과, 만족도 부분에서는 전체 67.2% 이상이 만족함을 보였으며, 교육 후 실력 향상 효과 면에서는 전체 86.9% 이상이 학습자가 본 시스템을 통한 교육 후 실력이 향상되었다고 응답하여 본 논문에서 구현한 학습 시스템이 자기주도적 학습에 효과적임을 알 수 있었다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제4권4호
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pp.23-29
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2016
In this paper, the learning technique for CNN processor on vehicle is proposed. In the case of conventional CNN processors, weighted values learned through training are stored for use, but when there is distortion in the image due to the weather conditions, the accuracy is decreased. Therefore, the method of enhancing the input image for classification is general, but it has the weakness of increasing the processor size. To solve this problem, the CNN performance was improved in this paper through the learning method of the distorted image. As a result, the proposed method showed improvement of approximately 38% better accuracy than the conventional method.
Owing to pandemic (COVID-19), the traditional face-to-face education method has been changed to the non-face-to-face real-time online education methods. Using a real time-based video conference system, synchronous education can be adopted by face-to-face class easily. Specially, it is very important to minimize the difference in learning effects between face-to-face and non-face-to-face in Entrepreneurship education. In this study, in order to derive the factors that affect the satisfaction of learners in synchronous online education, authors collected data from learners taking a synchronous entrepreneurship course. Through previous research, learned the reality of education and the composition of lessons. Spatiotemporal effectiveness, mentor ability, and educational environment influence learning satisfaction. PLS-SEM results revealed that it was confirmed that only spatiotemporal effects affect learner satisfaction. However, the education environment (fluent operation and convenience of function use of real-time based online conference system) effect teaching presence, class structure, and spatiotemporal effects. Through this research, we hope to provide theoretical and practical support for developing effective teacher activities, proper lesson structure, convenient function of the conference system, and learner-centered online learning environment when developing synchronous online classes.
정보통신 기술의 발달로 다양한 교수매체가 등장함에 따라 교수매체에 적합한 콘텐츠 제공이 학습의 중요한 요소로 주목받고 있는 가운데, 특히 PDA와 같은 이동통신 학습 환경에 대한 학습자 요구가 꾸준히 증가하고 있다. 본 논문은 초등학생들의 수학 학습(사칙연산)을 보조하기 위한 이동 학습단말기로서의 PDA 매체를 이용한 학습콘텐츠 설계 기법, 즉 학습 콘텐츠 내에서의 학습 시퀀싱 모델과 학습 콘텐츠사이의 학습 시퀀싱 모델을 설계하였다. 그리고 이를 PDA에서 구현하고, 이를 지원해주는 학습운영시스템을 설계하고 개발하였다. 또한 PDA를 학습 보조 단말기로 활용할 수 있는 실질적인 학습 서비스를 구현하였다. 대한 요약을 기술하시면 됩니다.
시각장애인의 인구비율은 전체 장애인 인구의 약 10%로 적지 않은 비율을 차지한다. 이러한 시각장애인들에게 가장 위험한 요소는 주변의 물체들이다. 하지만 현재 제시되어 있는 안전 보조 장치(보도블록 등)는 시각 장애인들 스스로가 전방에 어떠한 물체가 있는지 인지하기 어렵다. 본 논문에서는 딥러닝을 이용하여 위험물체에 대한 학습모델을 생성 한 뒤 햅틱 모션 및 음성 안내를 통하여 실시간으로 시각장애인이 위험상황을 인지할 수 있는 시스템을 제안한다.
A neuro-fuzzy algorithm is presented for nuclear reactor power control in a pressurized water reactor. Automatic reacotr power control is complicated by the use of control rods because of highly nonlinear dynamics in the axial power shape. Thus, manual shaped controls are usually employed even for the limited capability during the power maneuvers. In an attempt to achieve automatic shape control, a neuro-fuzzy approach is considered because fuzzy algorithms are good at various aspects of operator's knowledge representation while neural networks are efficinet structures capable of learning from experience and adaptation to a changing nuclear core state. In the proposed neuro-fuzzy control scheme, the rule base is formulated based ona multi-input multi-output system and the dynamic back-propagation is used for learning. The neuro-fuzzy powere control algorithm has been tested using simulation fesponses of a Korean standard pressurized water reactor. The results illustrate that the proposed control algorithm would be a parctical strategy for automatic nuclear reactor power control.
Due to recent improvements in computer processing speed and image processing technology, researches are being actively carried out to combine information from a camera with existing GNSS (Global Navigation Satellite System) and dead reckoning. In this study, the mathematical model based on SPR (Single Photo Resection) is derived for image-based assistant algorithm for vehicle positioning. Simulation test is performed to analyze factors affecting SPR. In addition, GNSS/on-board vehicle sensor/image based positioning algorithm is developed by combining image-based positioning algorithm with existing positioning algorithm. The performance of the integrated algorithm is evaluated by the actual driving test and landmark's position data, which is required to perform SPR, based on simulation. The precision of the horizontal position error is 1.79m in the case of the existing positioning algorithm, and that of the integrated positioning algorithm is 0.12m at the points where SPR is performed. In future research, it is necessary to develop an optimized algorithm based on the actual landmark's position data.
시각이 온전한 사람들은 식사를 할 때 시각에 대한 의존도를 깊게 인지하지 못한다. 그러나 시각장애인은 식단에 어떤 음식이 있는지 알지 못하기 때문에 옆에 있는 보조인이 시각장애인 수저로 음식의 위치를 시계방향 또는 전후좌우 등 일정한 방향으로 설명하여 그릇 위치를 확인한다. 본 논문에서는 시각장애인이 스마트폰의 카메라를 이용하여 자신의 식단을 비추면 각각의 음식 이미지를 인식하여 음성으로 음식의 이름을 알려주는 식사보조 시스템의 개발 내용에 대해 기술한다. 이 시스템은 음식과 식기도구(숟가락)의 이미지를 학습한 YOLO모델을 통해 숟가락이 놓인 음식을 추출해 내고, 이 음식이 무엇인지를 인식하여 이를 음성으로 알려준다. 본 시스템을 통해 시각장애인은 식사보조인의 도움없이 식사를 할 수 있음으로써 자립의지와 만족도를 높일 수 있을 것으로 기대한다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권4호
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pp.15-24
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2023
One of the objectives and aspirations of scientists and engineers ever since the development of computers has been to interact naturally with machines. Hence features of artificial intelligence (AI) like natural language processing and natural language generation were developed. The field of AI that is thought to be expanding the fastest is interactive conversational systems. Numerous businesses have created various Virtual Personal Assistants (VPAs) using these technologies, including Apple's Siri, Amazon's Alexa, and Google Assistant, among others. Even though many chatbots have been introduced through the years to diagnose or treat psychological disorders, we are yet to have a user-friendly chatbot available. A smart generative cognitive behavioral therapy with spoken dialogue systems support was then developed using a model Persona Perception (P2) bot with Generative Pre-trained Transformer-2 (GPT-2). The model was then implemented using modern technologies in VPAs like voice recognition, Natural Language Understanding (NLU), and text-to-speech. This system is a magnificent device to help with voice-based systems because it can have therapeutic discussions with the users utilizing text and vocal interactive user experience.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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