• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1998년도 추계학술대회 논문집 학회본부 B
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• pp.533-536
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• 1998

The intent of this paper is to describe a neural network structure called dynamic neural processor(DNP), and examine how it can be used in developing a learning scheme for computing robot inverse kinematic transformations. The architecture and learning algorithm of the proposed dynamic neural network structure, the DNP, are described. Computer simulations are provided to demonstrate the effectiveness of the proposed learning using the DNP.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2006년도 추계학술발표논문집
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• pp.122-128
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• 2006

The intent of this paper is to describe a neural network structure called multi dynamic neural network(MDNN), and examine how it can be used in developing a learning scheme for computing robot inverse kinematic transformations. The architecture and learning algorithm of the proposed dynamic neural network structure, the MDNN, are described. Computer simulations are demonstrate the effectiveness of the proposed learning using the MDNN.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.47-58
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• 2004

개별화되고 적응화된 코스를 생성하기 위해서는 학습객체가 논리적 연관성을 가지고 연결되어 있는 기반구조를 갖추어야 한다. 이러한 학습객체간의 논리적 연관성, 그리고 개별 학습자를 고려한 다양한 링크를 통하여 학습의 각 시점에서 각각의 학습자는 서로 다른 학습경로를 제공받을 수 있게 된다. 본 연구는 학습과제 유형별 유의미 연결을 고려하여 학습객체 기반의 개별화 학습 시스템 구조를 설계하는데 목적이 있으며, 이를 위해 '관련성 요소 추출에 관한 연구', '학습목표 맵 구성에 관한 연구', '학습자의 인지상태 판단에 관한 연구'를 수행하였다. 학습객체 기반의 코스 설계가 단지 무의미한 객체들의 집합이라는 비판이 대두되는 시점에서, 본 연구의 학습객체간 관련성을 고려한 개별화학습 시스템 모형 연구는 e-Learning 안에 유의미한 학습과 진정한 교육을 담고자 하는 시도가 될 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권10호
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• pp.479-493
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• 2010

지식기반 환경의 변화와 더불어 이-러닝은 매우 보편화된 교수.학습 방법의 하나가 되었으며, 이와 관련한 여러 연구들이 진행되고 있다. 이-러닝의 주요 연구 분야 중의 하나는 학습자의 다양한 상황들을 반영하여 학습자 개개인의 특징에 맞게 학습내용을 지원하기 위한 적응형 학습 시스템에 관한 연구이다. 이와 관련하여 최근에는 적응적 학습내용을 보다 효과적으로 지원하기 위하여 온톨로지를 기반으로 한 적응형 학습 시스템에 대한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 FCA의 개념 망을 기반으로 온톨로지의 접근 방법과 목적은 같이하지만, 특정 영역의 학습에 적합한 사용자가 보다 자유롭고 쉽게 자신의 적응형 학습 시스템을 구축하여 사용할 수 있는 적응형 학습 시스템을 설계하여 제안한다. 제안된 시스템은 학습영역에 존재하는 학습객체와 학습개념들 사이의 연관 관계에 따라 이들을 개념 망 구조 안에 자동으로 계층화한다. 또한 학습자의 지식수준, 학습선호도, 학습스타일 및 학습개념의 학습상태에 따라 개념 망 학습구조를 적응적으로 구성하여 제시한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.116-121
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• 2023

본 논문에서는 딥러닝 예측 결과 정보를 적용하는 복합 미생물 배양기를 위한 딥러닝 구조를 개발한다. 제안하는 복합 미생물 배양기는 수집한 복합 미생물 데이터에 대해 복합 미생물 데이터 전처리, 복합 미생물 데이터 구조 변환, 딥러닝 네트워크 설계, 설계한 딥러닝 네트워크 학습, 시제품에 적용되는 GUI 개발 등으로 구성된다. 복합 미생물 데이터 전처리에서는 미생물 배양에 필요한 당밀, 영양제, 식물엑기스, 소금 등의 양에 대해 원-핫 인코딩을 실시하며, 배양된 결과로 측정된 pH 농도와 미생물의 셀 수에 대해 최대-최소 정규화 방법을 사용하여 데이터를 전처리한다. 복합 미생물 데이터 구조 변환에서는 전처리된 데이터를 물 온도와 미생물의 셀 수를 연결하여 그래프 구조로 변환 후, 인접 행렬과 속성 정보로 나타내어 딥러닝 네트워크의 입력 데이터로 사용한다. 딥러닝 네트워크 설계에서는 그래프 구조에 특화된 그래프 합성곱 네트워크를 설계하여 복합 미생물 데이터를 학습시킨다. 설계한 딥러닝 네트워크는 Cosine 손실함수를 사용하여 학습 시에 발생하는 오차를 최소화하는 방향으로 학습을 진행한다. 시제품에 적용되는 GUI 개발은 사용자가 선택하는 물 온도에 따라 목표하는 pH 농도(3.8 이하) 복합 미생물의 셀 수(10⁸ 이상)를 배양시키기 적합한 순으로 나타낸다. 제안된 미생물 배양기의 성능을 평가하기 위하여 공인시험기관에서 실험한 결과는, pH 농도의 경우 평균 3.7로, 복합 미생물의 셀 수는 1.7 × 10⁸으로 측정되었다. 따라서, 본 논문에서 제안한 딥러닝 예측 결과 정보를 적용하는 복합 미생물 배양기를 위한 딥러닝 구조의 효용성이 입증되었다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.73-79
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• 2021

최근 컴퓨터 애니메이션 분야에서는 기존의 유한상태기계나 그래프 기반의 방식들에서 벗어나 딥러닝을 이용한 동작 생성 방식이 많이 연구되고있다. 동작 학습에 요구되는 네트워크의 표현력은 학습해야하는 동작의 단순한 길이보다는 그 안에 포함된 동작의 다양성에 더 큰 영향을 받는다. 본 연구는 이처럼 학습해야하는 동작의 종류가 다양한 경우에 효율적인 네트워크 구조를 찾는것을 목표로 한다. 기본적인 fully-connected 구조, 여러개의 fully-connected 레이어를 병렬적으로 사용하는 mixture of experts구조, seq2seq처리에 널리 사용되는 순환신경망(RNN), 그리고 최근 시퀀스 형태의 데이터 처리를 위해 자연어 처리 분야에서 사용되고있는 transformer구조의 네트워크들을 각각 학습하고 비교한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1996년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); 포항공과대학교, 포항; 24-26 Oct. 1996
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• pp.944-947
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• 1996

Realization of autonomous agents that organize their own internal structure in order to behave adequately with respect to their goals and the world is the ultimate goal of AI and Robotics. Reinforcement learning gas recently been receiving increased attention as a method for robot learning with little or no a priori knowledge and higher capability of reactive and adaptive behaviors. In this paper, we present a method of reinforcement learning by which a multi robots learn to move to goal. The results of computer simulations are given.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2009년도 정보 및 제어 심포지움 논문집
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• pp.94-96
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• 2009

In this paper, we present the Q-learning method for adaptive traffic signal control on the basis of multi-agent technology. The structure is composed of sixphase agents and one intersection agent. Wireless communication network provides the possibility of the cooperation of agents. As one kind of reinforcement learning, Q-learning is adopted as the algorithm of the control mechanism, which can acquire optical control strategies from delayed reward; furthermore, we adopt dynamic learning method instead of static method, which is more practical. Simulation result indicates that it is more effective than traditional signal system.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제21권1호
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• pp.127-134
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• 2002

Although the reward based on group accomplishment in cooperative learning has a merit to emphasize interdependency, it may have some undesirable side effects such as free rider effect and sucker effect. For the purpose of reducing these side effects, this study examined how the adjustment of the reward structure affected the scholastic achievement, the perception of learning environments, and the attitude toward science class by adding individual reward to group reward. We selected 2 classes of sixth grade in an elementary school, and taught on oxygen and carbon dioxide for 13 class hours in cooperative learning strategies. Group reward was applied to one class, and both group and individual rewards were applied to the other class. Analysis of the results indicated that the achievement scores of the students under the group and individual rewards were significantly higher than those under the group reward. In addition, they had more difficulty in science class and felt less satisfied. The upper level students under the group and individual rewards were also found to exhibit more competition. Educational implications were discussed.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.499-501
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• 2021

최근 전 세계적으로 인공지능과 SW는 4차산업혁명 시대의 기반 기술로서 중요한 위치를 점하고 있고, COVID-19로 인한 학습 환경의 변화로 웹브라우저 기반 프로그래밍 학습 시스템이 일반화되고 있다. 본 고에서는 이러한 트렌드에 따라 인공지능과 SW의 근간이 되는 알고리즘을 학습하기 위한 도구로서의 온라인 평가 시스템에 대해 기능별 확장 가능한 마이크로서비스 기반 시스템 구조를 제안한다. 그리고, 제안한 시스템 구조하에서 자동 평가 기능에 대해 머신러닝을 적용하기 위한 기능적 구조에 대해 또한 제안한다.