• 로봇학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.40-49
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• 2019

Reinforcement learning has been applied to various problems in robotics. However, it was still hard to train complex robotic manipulation tasks since there is a few models which can be applicable to general tasks. Such general models require a lot of training episodes. In these reasons, deep neural networks which have shown to be good function approximators have not been actively used for robot manipulation task. Recently, some of these challenges are solved by a set of methods, such as Guided Policy Search, which guide or limit search directions while training of a deep neural network based policy model. These frameworks are already applied to a humanoid robot, PR2. However, in robotics, it is not trivial to adjust existing algorithms designed for one robot to another robot. In this paper, we present our implementation of Guided Policy Search to the robotic arms of the Baxter Research Robot. To meet the goals and needs of the project, we build on an existing implementation of Baxter Agent class for the Guided Policy Search algorithm code using the built-in Python interface. This work is expected to play an important role in popularizing robot manipulation reinforcement learning methods on cost-effective robot platforms.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.146-154
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• 2020

Negative emotion causes stress and lack of attention concentration. The classification of negative emotion is important to recognize risk factors. To classify emotion status, various methods such as questionnaires and interview are used and it could be changed by personal thinking. To solve the problem, we acquire multi modal bio-signals such as electrocardiogram (ECG), skin temperature (ST), galvanic skin response (GSR) and extract features. The neural network (NN), the deep neural network (DNN), and the deep belief network (DBN) is designed using the multi modal bio-signals to analyze emotion status. As a result, the DBN based on features extracted from ECG, ST and GSR shows the highest accuracy (93.8%). It is 5.7% higher than compared to the NN and 1.4% higher than compared to the DNN. It shows 12.2% higher accuracy than using only single bio-signal (GSR). The multi modal bio-signal acquisition and the deep learning classifier play an important role to classify emotion.

• 의료ㆍ복지 건축 : 한국의료복지건축학회 논문집
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• 제30권1호
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• pp.19-26
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• 2024

Purpose: Autism spectrum disorder impacts children's social, sensory, and language development, necessitating specialized educational support. Special classrooms play a crucial role in providing an appropriate learning environment for children with autism. However, there is a lack of systematic research on creating effective environments in these special classrooms. Methods: This study aims to gain a comprehensive and systematic understanding of the environmental composition of special classrooms for children with autism spectrum disorder, using the following systematic methodologies including literature review and case study. Results: Sensory spaces in special classrooms for children with autism help regulate sensory stimuli and promote sensory development. They provide stability, reducing stress from excessive stimuli, and enhance emotional stability. These spaces also promote communication and interaction among children and expand the diversity of learning activities, enriching experiences and stimulating interest in learning. Implications: Based on the results, we propose suggestions for improving the environment of special classrooms for children with autism spectrum disorder and provide direction for the design of such environments.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.467-474
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• 2010

인터넷을 이용하는 패션/코디 쇼핑몰은 그 시장이 매년 큰 폭으로 증가하고 있다. 온라인 패션 쇼핑몰들은 매출을 증가시키기 위하여 신상품을 눈에 잘 띄는 곳에 배치하거나, 모델을 도입하여 상품을 돋보이게 표시하는 등 많은 노력을 기울이고 있다. 그러나, 온라인 패션 쇼핑몰에서 판매하는 다양한 상품들에 대하여 상의와 하의의 어울리는 정도를 자동으로 계산하여 표기할 수 있다면, 오프라인에서의 점원에 의한 추천을 대신하여 사용자들의 연계 구매가 한층 편리할 것으로 기대된다. 본 연구에서는 여성복의 패션 코디네이션 쇼핑몰 구축 시, 내용 기반 필터링 방식(Content-based filtering)의 기계학습을 이용하여 상의와 하의의 어울리는 정도를 자동 계산하여 추천해주는 시스템을 설계하고 구현하였다.

• 대기
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• 제31권1호
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• pp.73-83
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• 2021

Numerical weather prediction (NWP) models play an essential role in predicting weather factors, but using them is challenging due to various factors. To overcome the difficulties of NWP models, deep learning models have been deployed in weather forecasting by several recent studies. This study adapts long short-term memory (LSTM), which demonstrates remarkable performance in time-series prediction. The combination of LSTM model input of meteorological features and activation functions have a significant impact on the performance therefore, the results from 5 combinations of input features and 4 activation functions are analyzed in 9 Automated Surface Observing System (ASOS) stations corresponding to cities/islands/mountains. The optimized LSTM model produces better performance within eight forecast hours than Local Data Assimilation and Prediction System (LDAPS) operated by Korean meteorological administration. Therefore, this study illustrates that this LSTM model can be usefully applied to very short-term weather forecasting, and further studies about CNN-LSTM model with 2-D spatial convolution neural network (CNN) coupled in LSTM are required for improvement.

• 벤처혁신연구
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• 제7권1호
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• pp.59-75
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• 2024

4차산업혁명의 진전에 따라 스타트업의 중요성이 더욱 강조되고 있는 시점이다. 그럼에도 불구하고 한국 스타트업의 5년내 생존율이 OECD국가보다 낮은 편이다. 본 연구에서는 스타트업이 지속가능한 성장을 위해서는 조직성과가 무엇보다 중요하다는 전제하에 애자일리더십, 학습민첩성과 스타트업 조직성과의 영향 관계를 분석하였다. 실증분석을 위해 애자일리더십을 독립변수로, 학습민첩성을 매개변수로, 조직성과를 종속변수로 설정하였다. 전국의 스타트업 종업원을 대상으로 자료를 수집하였으며, 이중 유효한 197부를 분석의 대상으로 삼았다. 실증분석은 Process Macro 4.2를 활용하였다. 실증분석결과 애자일리더십은 스타트업 조직성과에 정(+)의 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 애자일리더십은 학습민첩성에 정(+)의 영향을 미쳤으며, 학습민첩성은 스타트업 조직성과에 정(+)의 영향을 미쳤다. 학습민첩성의 매개효과를 분석한 결과 학습민첩성은 애자일리더십과 조직성과간 매개역할을 하는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과는 학술적으로는 스타트업의 조직성과를 향상시킬수 있는 다양한 리더십 스타일 중에서 스타트업의 문화에 맞는 애자일리더십의 유용성을 검정한 것이다. 실무적으로는 이러한 애자일리더십이 조직성과에 영향을 직접 미치기도 하지만 스타트업 종업원의 학습민첩성을 통해서도 영향을 미친다는 것이다. 이는 스타트업 종업원들이 지속적으로 학습하고 적응하도록 장려하는 학습 민첩성 문화를 조성함으로써 스타트업은 생존과 성공 가능성을 높일 수 있다는 것이다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권6호
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• pp.251-256
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• 2023

국제 경유 가격은 산업, 교통 및 에너지 생산과 같은 여러 분야에서 중요한 역할을 수행하며, 세계 경제와 국제 무역에도 큰 영향을 미친다. 특히, 국제 경유 가격의 상승은 소비자에게 부담을 주고 인플레이션의 원인이 될 수있다. 그러나 기존 연구들은 주로 휘발유에 초점을 맞추어 진행되었다. 따라서 본 연구는 국제 경유 가격 예측 모델을 제안하고자 한다. 이를 위해 다양한 세계 경제 지표들을 활용하여 머신러닝 방법론 중 하나인 선형 회귀 모델로 학습한다. 해당 모델은 세계 경제 지표들과 국제 경유 가격 간의 관계를 명확하게 파악함과 동시에 높은 정확도로 예측한다. 이는 시장 변화를 비롯한 전반적인 경제 흐름 파악에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.585-593
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• 2017

본 논문은 연기 공부의 기본이자 재현연기에 관한 바이블이라고 하는 스타니슬랍스키 학파의 배우교육 프로그램 중 자기 자신과의 작업에서 역할과의 작업으로의 교량적 역할을 하면서 역할 창조의 출발점이라고 할 수 있는 관찰에 관한 연구이며, 상대적으로 이에 대한 연구가 부족한 한국 연극계의 현실에서 관찰의 필요성과 유용성, 종류와 단계별 접근 방법 등에 대해 기술하였다. 배우는 무엇보다도 본인이 구현해야 할 극 중 배역에 적합한 관찰대상을 포착해야 하며, 대상이 포착되었다면 먼저 자신의 '신체를 통한 따라하기'를 거쳐 체화하기를 진행하여야 한다. 이와 더불어 '신체행동의 원리'를 파악해 이를 맡은 역할의 상황에 따라 가감과 증폭 및 응용을 통한 적용의 과정을 거쳐야 한다. 또한 단순한 외형 복제의 차원을 극복하기 위하여 '감정이입을 통한 동일화'를 거쳐야 하며 '반복을 통한 몸으로 익히기 과정'을 통해 자기화를 이루어야 한다. 끝으로 부분적이고 단편적으로 끝날 수 있는 관찰의 과정이 희곡 전체를 다루는 전막 공연을 해내기 위해서는 각각의 단편적인 인물의 행동을 종합적으로 정리하면서 역할에 적합하게 설계한 행동총보를 구성하여 지속적이고 일관성 있는 집중력으로 역할을 창조해 나가야 할 것이다.

• 기독교교육논총
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• 제69권
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• pp.45-75
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• 2022

본 연구는 메타버스 플랫폼을 통한 비블리오드라마의 구현에 대한 성서 교수학적인 접근을 목적으로 하였다. 즉, 현대의 학습자들에게 흥미롭고 효과적인 성서 교육을 위해 메타버스 가상세계를 통한 비블리오드라마의 구현을 교수학적으로 접근하였다. 교육에서 메타버스에 열광하는 대표적인 이유는 콘텐츠 소비자에 불과했던 이용자들이 체험과 가치 창출까지 가능한 참여자가 되었기 때문이다. 성서 교수학적 접근방법으로 비블리오드라마는 역할극 형태의 공감과 소통을 통한 학습방법으로 성서의 내용을 학습함에 있어서 즉흥적 연기를 통해 학습자의 세계와 성서의 세계와의 상호작용을 추구한다. 비블리오드라마와 메타버스의 만남은 현대의 학습자들에게 무엇보다도 학습 환경과 학습 흥미 측면에서 긍정적인 영향을 미칠 수 있다. 또한 메타버스를 활용하여 비블리오드라마를 구현하면 다음과 같은 장점이 있다 첫째 성서 본문의 의미를 과거가 아니라 오늘의 학습자에게 해당되는 것으로 볼 수 있도록 극적인 상황과 환경을 구성할 수 있다. 둘째, 메타버스에서는 성서의 역사적 공간과 인물을 가상현실에서 구현하여 상황극으로 연출할 수 있다. 학습자는 메타버스에서 자유도와 상상력, 창의성을 발휘하여 비블리오드라마를 구현할 수 있으며, 성서의 사건에서 감추어진 여백의 의미에 주목할 수 있다. 셋째, 메타버스 환경은 정적인 것이 아니라, 역동성과 상호작용이 활발하고, 비블리오드라마는 영과 몸이 함께 어우러지는 해석을 추구한다. 그렇기 때문에 성서의 의미와 가치를 발견하는 동적인 활동들을 통하여 영육이 통합된 전인적인 신앙 형성을 할 수 있다.

• Korean Journal of Acupuncture
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• 제39권4호
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• pp.184-190
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• 2022

Objectives : In our previous study, we developed the prototype of a lesson plan for meridian and acupuncture clinical skills education by applying the rapid prototyping to instructional systems design. The present study aimed to develop a teaching-learning manual, including the lesson plans, practice notes, and instructions for devices. We also aimed to present a guideline on how to use the manual in class. Methods : The manual and materials for teachers and learners were developed based on the solutions and the prototype derived from our previous study. Practical classes on meridian and acupuncture points consist of four major subjects, and the lesson plan and practice note were designed according to each topic. Results : Flipped learning, George's five-step method, peer role-play, and peer-led objective structured clinical examination (OSCE) were applied as main methodologies in the meridian and acupuncture points practical class. The teaching-learning manual, including practice notes, detailed lesson plan, OSCE checklist, and instruction manual for devices, was developed to be utilized at each stage of the learning activity. Conclusions : The application of the teaching-learning manual is expected to provide effective clinical skills education, strengthen learners' communication skills, establish professional identity, assess learners' performance, and provide immediate feedback. The educational effect of the manual for the existing class should be identified, and its feasibility should be verified by implementing it on another group. This manual could be helpful in designing classes for other subjects of Korean medicine, especially for clinical skills education.