Earticle

본 논문에서는 시맨틱웹의 온톨로지 기술과의 융합을 통한 시맨틱 강의계획서 템플릿을 정의하고 있다. 교수학습 설계도로서 강의계획서는 매우 중요한 의미를 가지고 있으나 이질적인 비구조화, 단편적인 내용구조, 타서비스와의 연계 부족, 재사용성 부족 등으로 인해 실제로는 단순한 조회에 그치고 있다. 본 논문에서는 강의계획서기반의 교수학습 정보시스템 구축을 위해 보다 구조화된 의미기반의 강의계획서 템플릿을 설계한다. 제안하는 기법은 강의계획서 계층구조 정의, Bloom 인지 분류 모형을 적용한 학습활동, 능력 및 학습성과 모델링, 학습주제 온톨로지 설계 등을 포함함으로써 강의계획서 중심의 학습연계 서비스를 가능하게 한다. 실제 자바 프로그래밍 강의에의 적용 및 실험을 통해 제안한 템플릿의 유용성과 신뢰성을 보인다.

In this paper, we design a semantic-based syllabus template including learning ontologies. A syllabus has been considered as a important blueprint of teaching in universities. However, the currentsyllabus has no importance in real world because most of all syllabus management systems provide simplefunctionalities such as, creation, modification, and retrieval. In this paper, our approach consists of definitionof hierarchical structure of syllabus and semantic relationships of syllabuses, formalization of learninggoals, learning activity, and learning evaluation using Bloom’s taxonomy and design of learning subjectontologies for improving the usability of syllabus. We prove the correctness of our proposed methodsaccording to implementing a real syllabus for JAVA programing course and experiments for retrievingsyllabuses.

In order to solve the safety hazards caused by the operation failure of elevators, pump rooms, fire control facilities, access control and other equipment and facilities in colleges, this paper uses the Internet of Things technology to realize the ubiquitous access of equipment and facilities in colleges, and collect the operating status data of the equipment and facilities in real time. Establish an equipment and facility operation data center, use big data and deep learning technology to realize online monitoring and real-time early warning of equipment and facilities, and send the monitoring and early warning information to managers and equipment maintenance personnel for processing, and realize the monitoring, early warning, and processing of equipment and facilities Automated process management to build an intelligent monitoring system for college equipment and facilities.

전통적인 웹기반의 학습시스템은 다양한 학습콘텐츠를 운영한다. 그러나 학습자가 자신에게 적절한 학습콘텐츠를 선택하는 것은 쉬운 일이 아니다. 본 논문에서는 학습자가 학습을 계획할 때 학습이력 및 다양한 학습정보를 담고 있는 학습자 프로파일을 기초로 하여, 학습자에게 가장 적합한 선호도와 피드백을 제공할 수 있는 학습콘텐츠 제공 방법을 제안하였다. 즉 학습자의 프로파일을 분석하여 학습자에게 제공할 긍정적 피드백과 평가를 결정한다. 또한 학습자가 틀린 부분에 대한 지식을 스스로 학습할 수 있도록 학습콘텐츠를 적응적으로 제공한다. 그 결과, 학습자 프로파일 분석을 통해 긍정적인 피드백을 바탕으로 자신이 오류를 배울 수 있도록 하여, 학습의 적용 결과가 가장 잘 나오는 형태로 학습 콘텐츠를 적응적으로 제공해 주는 기법을 적용하였다. 본 논문에서 구현한 지능형 학습시스템은 실제 학습자에게 적용하였으며 사용한 학습자들을 대상으로 학습 만족도를 설문하여 그 결과를 분석하였다.

Typical Web-based learning system is operating the variety of learning contents. However, it is not easy to efficiently select appropriate learning contents. In this paper, we propose a learning content delivery method that can provide the most suitable preferences and feedback to the learner. By analyzing the profile of the learner, it determines the positive feedback and evaluation to be provided to the learner. The result of applying learning techniques were applied to provide the best learning content to adaptively out the form. The proposed method appears as a learning experience and learning outcomes are higher after a study was conducted to suggest that could help in the learning progress of the students themselves. This paper are applied to real learners. And the learners using the system were surveyed by the questionnaire on learning experience and learning outcomes were analyzed.

정보통신기술의 발달 및 이용 증가로 인해 우편 사업의 매출 비중이 감소하고 경영수지 적자를 기록하고 있다. 이에 대한 개선 방법 중 미래의 우편 물량을 예측하고 해당 결과를 통해 미리 대비하는 효율적인 운영 방법을 제시한다. 본 논문은 특정 지역에서 발생할 우편 물량을 예측하는 방법으로 GAN(Generative Adversarial Network)을 이용한 데이터 증폭 기술과 딥러닝 기반 우편 물량 예측 기술을 통합한 지능형 우편 물량 예측 기술을 제시한다.

하천 인근에 위치한 빗물펌프장은 유수지를 대상으로 적절한 규칙에 따라 펌프를 가동함으로써 도심지 및 농경지 침수 피 해를 예방하는 기능을 수행한다. 현재 대부분의 빗물펌프장은 유수지의 수위를 기준으로 단순한 규칙 기반의 펌프운영 정책을 사용하고 있다. 최근 지구온난화로 인한 기후 변화가 예측하기 어려운 강우량의 변화를 발생시키고 있다. 따라서 단순한 펌프 정책으로는 지구온난화로 인한 갑작스러운 유수지 변화에 적절하게 대처하기 어렵다. 본 논문은 강우량과 저수량, 유수지 수 위 등의 정보를 이용해 시스템이 적정 유수지 수위을 유지할 수 있도록 펌프 가동을 선택할 수 있는 심층 강화학습 기반의 자 동 빗물펌프 운용 방법을 제시한다. 제안한 방법의 타당성을 검증하기 위해 강우-유출 모의 모델인 Storm Water Management Model(SWMM)을 이용해 모의실험을 수행하고 현장에서 사용되고 있는 기존 펌프 정책과 성능을 비교하였다.

The rainwater pumping station located near a river prevents river overflow and flood damages by operating several pumps according to the appropriate rules against the reservoir. At the present time, almost all of rainwater pumping stations employ pumping policies based on the simple rules depending only on the water level of reservoir. The ongoing climate change caused by global warming makes it increasingly difficult to predict the amount of rainfall. Therefore, it is difficult to cope with changes in the water level of reservoirs through the simple pumping policy. In this paper, we propose a pump operating method based on deep reinforcement learning which has the ability to select the appropriate number of operating pumps to keep the reservoir to the proper water level using the information of the amount of rainfall, the water volume and current water level of the reservoir. In order to evaluate the performance of the proposed method, the simulations are performed using Storm Water Management Model(SWMM), a dynamic rainfall-runoff-routing simulation model, and the performance of the method is compared with that of a pumping policy being in use in the field.

Cyber education system service is in the field of software service which is highlighted after the latter half of 1990'. But the progress of this service is impeded by the lack of back office which contributes to the evaluation of learning achievement and the management of learning progress. This article points out the problem of current back office which is the most important in the cyber education system, and focuses on the new intelligent learning achievement evaluation module. First, we define the cause and effect between the learning stages using by fuzzy implication which is the important part of fuzzy theory. Next, we suggest the model which generates the results of the learning achievement evaluation. This model, suggested by this article, may contribute to the development of the cyber education system by improving the current on-line education service.

Recently, the prevalence of high-performance mobile devices and development of IT technologies, including augmented reality technology and location information service, etc. has led to the formation of an educational environment allowing learners to practice context learning theory ideally, subsequently contributing to active progress of relevant studies. Therefore, it is difficult to expect leaners to have an interest and a commitment since it cannot connect a lot of information coming through the perspective of the learner in a real-world environment with situated learning in real time. Accordingly, this paper proposes a intelligent English situated learning system that can practice situation context learning more reasonably using a location-based service and a recognition technology that automatically recognizes text information on street signboards that are easily accessible in everyday life, yet provide learners with a lot of information. The proposed system provides learners with English conversation learning contents that can be used in the business sector related to trade name recognized through text information on street signboards from images captured by cameras.

E-learning is the internet enabled learning. Internet has ongoing to restructuring education. Intelligent agent based e-learning provide a common infrastructure to assimilate varied software components. There are two sorts of e-learning synchronous and asynchronous. This paper described the detail of well-known agent based architecture for e-learning. E-learning is going to be gigantic. There are multiple benefits of e-learning; it is convenient, self-service mix, match, on demand any time anyplace, private learning, Self-paced and elastic. E-learning provide cost effective and virtual environment. E-learning gives the ability to user to collect the quantifiable and sensible material, examine, and distribute and custom e-learning knowledge from multiple e learning sources.

This paper presents a framework of intelligent tutorial system to incorporate adaptive learning and assess the relative performance of adaptive learning system over general classroom learning. In conventional classroom teaching and in distance learning the students may be from different backgrounds, their need of study and goal may be different; above all their ability to learn may not be similar. So teaching style and fitting teaching material may differ from student to student. A layered architecture of an Intelligent Tutorial System [ITS] for adaptive learning is proposed that assess the requirement, goal and capability of a student and dynamically sets a path for study, the instruction materials are dynamically selected as per the student’s level of understanding from a given set of instruction materials. The system monitors the student and changes the path of study automatically as per the performance. Formative and summative test are taken by the system for decision making – as to which material is best for student and for assessing student’s understanding level. The system also intelligently helps the user to overcome the misconceptions, as human teacher. Experimental results show the impressive improvement of the performances of students in distance mode learning using ITS following the proposed framework.

This paper describes the innovative Learner Intelligent Feedback System (IFS) in terms of a set of three agent: Interface Agent (IFA), Information Agent(IMA), and Intelligence Agent(ILA). The agent can deduce the correct answers to test questions and provide intelligent feedback and hints to the learner. The intelligent feedback system is : Firstly, system presents content in initial learning style. Secondly, learner takes a diagnostic test. Thirdly, system analyzes user performance. Fourth, system identifies concept deficiencies and chooses the best learning model. Finally, system dynamically creates a remedial course tailored to the learner. The learner takes the remedial course, at the end of which is another test. If the learner still does not get the concept, he or she is returned to another dynamically generated course presented in a different learning style. At the same time the tutor agent notifies that one of her students is having trouble. The Tutoring agents are the driving engine of the system. Their main tasks are to generate appropriate learning feedbacks for learners and provide new learning problems and advanced situations. IFS can be used for complete course training, including test from a remote site.

In this paper, we propose new method which can provide user the path to the target place efficiently. It stores the state of roads to target place as the form of Q-table and finds the proper path using Q-table.0-table is updated by the information about real traffic which is reported by users. This method can provides the proper path, using less storage and less computation time than the conventional method which stores entire road traffic information and finds the path by graph search algorithm.

The importance of the effective learning community grouping is in decreasing the dropout rate and eliminating the feeling of isolation within the groups. Nevertheless, studies concerning the effective grouping learning community have left much to be desired. In this paper, research has been done on the inclination test items to be applied to grouping the desirable learning community. The Intelligent Personalized Agent based learning community Grouping e-learning System has been developed on the basis of the results of this research. Approximately 88% of learners were satisfied in the evaluation of this program, and they wanted the group to be but to be maintained, not broken up.

This study performs erection of a pendulum hanging at a free end of an arm by rotating the arm to the upright position. A mathematical model of a rotary inverted pendulum system (RIPS) is derived. A brain emotional learning based intelligent controller (BELBIC) is designed and used as a controller for swinging up and balancing the pendulum of the RIPS. In simulations performed in the study, a pendulum is initially inclined at $45^{\circ}$ with respect to the upright position. A simulation is also performed for evaluating the adaptiveness of the designed BELBIC in the case of system variation. In addition, a simulation is performed for evaluating the robustness of the designed BELBIC against a disturbance in the control input.

In the last decade, substantial progress has been achieved in intelligent traffic control technologies to overcome consistent difficulties of traffic congestion and its adverse effect on smart cities. Edge computing is one such advanced progress facilitating real-time data transmission among vehicles and roadside units to mitigate congestion. An edge computing-based deep reinforcement learning system is demonstrated in this study that appropriately designs a multiobjective reward function for optimizing different objectives. The system seeks to overcome the challenge of evaluating actions with a simple numerical reward. The selection of reward functions has a significant impact on agents' ability to acquire the ideal behavior for managing multiple traffic signals in a large-scale road network. To ascertain effective reward functions, the agent is trained withusing the proximal policy optimization method in several deep neural network models, including the state-of-the-art transformer network. The system is verified using both hypothetical scenarios and real-world traffic maps. The comprehensive simulation outcomes demonstrate the potency of the suggested reward functions.

이 논문에서는 멀티에이전트 기반 지능형 웹기반 이러닝 시스템을 구현하였다. 이 시스템 구현을 위해 사용자들의 취향검사를 수행하였고, 결과 사용자 그룹에 맞는 적절한 이러닝 커뮤니티를 형성하였다. 제안하는 시스템인 IMAS는 신경회로망에 의해 이러닝 커뮤니티를 학습하였고, 새로운 분산기반 멀티에이전트 프레임워크를 이용하여 에이전트를 생성한다.

In this paper, we developed an intelligent web based e-learning system based on multi agents. To do development of the system, we applied an inclination test that is based on the education theory to do grouping the desirable e-learning community. The proposed system, Intelligent Web based e-learning Multi Agent System (IMAS), is used the multi agents paradigm including learning manner by neural network for grouping of e-learning community and a new distributed multi agent framework proposed here.

최근 인터넷을 통한 언어 교육 연구에 관심이 고조되면서 다양한 언어 학습 홈페이지가 등장하였다. 이 논문은 국어 작문 학습을 목표로 본 연구실에서 개발한 '바른 우리글 쓰기' 학습시스템에 대해 다룬다. 본 학습 시스템은 초보자에서 전문가에 이르는 학습자를 대상으로 우리말로 글을 쓸 때 필요한 우리말 지식을 체계적으로 학습하도록 하거나 학습자가 직접 쓴 문장에서 스스로 오류를 찾아 분석하고 그에 따른 설명 및 글쓰기 규칙을 더 상세하게 알 수 있도록 설계하였다. 학습시스템의 내부 구조를 효율적으로 구성하기 위해 우리말 글과 관련 있는 자료를 수집하여 각각 지식베이스화하고, 학습 내용을 서로 체계적으로 연결하기 위해 우리나라 사람이 자주 틀리는 오류를 중심으로 해당 글쓰기 규칙과 참고 자료와 용례를 하이퍼텍스트화하였다. 이 시스템은 특히 학습 모형에 따라 학습 자료를 재구성할 수 있도록 지식베이스와 모형을 독립하였다. 이와 같이 학습 자료를 풍부하게 준비하고 학습 내용을 구성하는 일 만큼이나 중요한 과제는 학습자의 수준에 맞춰 학습 줄거리를 구성하는 작업이다. 이 시스템에서도 학습자의 특성을 살릴 수 있도록 연역적 학습 모형과 귀납적 학습 모형을 시도하였지만 더 세분화된 학습 줄거리 구성에 대한 연구가 있어야 한다. 따라서 학습자의 학습 동기를 유발할 수 있는 학습 내용과 적절한 기술이 조화를 이룬 홈페이지를 만드는 일이 향후 우리가 지향할 연구 과제이다.

본 연구는 2020년 2학기와 2021년 1학기의 2개 학기 동안 일반 화학 교과목에서 적응형 학습 프로그램 으로서의 ALEKS 활용 사례를 통하여 향후 교양 기초 과학 교육에서 인공지능을 활용한 수업 운영에 관련하여 고려할 점들과 그 방향성에 관련한 제언을 서술하였다. 본 연구에 따르면, 인공지능 기반의 적응형 학습 시스템의 활용은 기초 개념 학습에 있어 개별적 학습 지원을 통한 학습 성과 향상에 기여하는 것으로 보인다. 또한 학생들의 학습 진행 상황을 반영한 수업 운영을 통해 학습 흥미도 향상에 영향을 미치는 것을 볼 수 있었다. 이를 통해, 인공지능 기반의 적응형 학습 시스템은 기초 학력 수준에 따른 개별 학습으로부터 자기 주도 학습의 역량에 따라 개념 학습을 유도하는 지식 강화에 효과적인 방안이 될 것으로 예상된다. 그러나 이러한 탐색적 연구들이 교양 교육의 목표를 고려한 기초 과학 교육으로서의 역할을 고려한 실제 교수 환경에서 유의미한 효과들을 만들어내고 지속하기 위해서는 시스템에서 사용된 교과목 내용 체계, 시스템의 산출 데이터를 비롯한 시스템 활용 방식 등에서 유연한 접근이 필요하다. 또한, 개념 이해를 토대로 한 인식의 확장과 과학적 사고를 중심으로 하는 다양한 상호작용이 이루어지는 창의적 수업 구성과 교과목 개발이 필요한 것으로 보인다. 본 연구는 인공지능 기반 적응형 학습 시스템의 기초 과학 교과목 도입과 적용에 관련한 기초자료가 될 것으로 생각한다.

Artificial Intelligence is the technical foundation of the Fourth Industrial Revolution, leading innovation and change in various areas of society as a whole. Even in the education area, AI-based learning systems have the potential to be used in adaptive classes and to take into consideration the students’ learning situations. This study focused on the use of ALEKS as an AI-based system on an adapted learning system in a general chemistry class for the second semester of 2020 and the first semester of 2021, and suggested factors to consider when operating AI-applied classes. According to our study, AI-based adaptive learning systems have contributed to the improvement of conceptual learning through individual learning support and learning interest and through class operations measuring the students’ learning progress. However, in order for these exploratory studies to produce real and meaningful effects, flexible access is requires in the use of course content, learning data and systems. In addition, it seems that creative class composition and curriculum development are needed, with the application and expansion of concepts taking place in various interactions. Finally, our exploratory research will be the basis for the introduction and application of a basic science class involving AI based adaptive learning systems.

유비쿼터스 환경에서 러닝 서비스는 언제, 어디서, 어떠한 물리적 장치에 구애받지 않고 사용자에게 적절한 서비스를 제공할 수 있어야 한다. 그러한 u-러닝 서비스를 제공하기 위해서는 학습자 수준을 정확히 판단할 수 있는 진단 기법이 필요하다. 또한 u-러닝 서비스에서 학습자의 학습 환경을 정확히 파악하여 이에 적절한 형태의 학습 컨텐츠를 제공하는 학습 컨텐츠 적응화 기술도 요구된다. 따라서 본 논문에서는 온톨로지 모델링을 이용하여 학습자의 프로파일과 학습 컨텐츠를 모델링하고, 모델링된 프로파일 정보와 컨텐츠 정보를 온톨로지 추론 규칙을 정의함으로서 학습자의 학습 정보를 정확히 파악하고 학습자에게 적절한 학습 컨텐츠를 제공할 수 있는 온톨로지 모델링과 추론을 기반으로 유비쿼터스 환경에서 학습자의 정보와 각 이종 디바이스에 대해 적합한 학습 컨텐츠를 제공할 수 있는 u-러닝 시스템을 제안한다.

유비쿼터스 환경에서 러닝 서비스는 언제, 어디서, 어떠한 물리적 장치에 구애받지 않고 사용자에게 적절한 서비스를 제공할 수 있어야 한다. 그러한 u-러닝 서비스를 제공하기 위해서는 학습자 수준을 정확히 판단할 수 있는 진단 기법이 필요하다. 또한 u-러닝 서비스에서 학습자의 학습 환경을 정확히 파악하여 이에 적절한 형태의 학습 컨텐츠를 제공하는 학습 컨텐츠 적응화 기술도 요구된다. 따라서 본 논문에서는 온톨로지 모델링을 이용하여 학습자의 프로파일과 학습 컨텐츠를 모델링하고, 모델링된 프로파일 정보와 컨텐츠 정보를 온톨로지 추론 규칙을 정의함으로서 학습자의 학습 정보를 정확히 파악하고 학습자에게 적절한 학습 컨텐츠를 제공할 수 있는 온톨로지 모델링과 추론을 기반으로 유비쿼터스 환경에서 학습자의 정보와 각 이종 디바이스에 대해 적합한 학습 컨텐츠를 제공할 수 있는 u-러닝 시스템을 제안한다.