Nuclear Material Accountancy (NMA) system quantitatively evaluates whether nuclear material is diverted or not. Material balance is evaluated based on nuclear material measurements based on this system and these processes are based on statistical techniques. Therefore, it is possible to evaluate the performance based on modeling and simulation technique from the development stage. In the performance evaluation, several diversion scenarios are established, nuclear material diversion is attempted in a virtual simulation environment according to these scenarios, and the detection probability is evaluated. Therefore, one of the important things is to derive vulnerable diversion scenario in advance. However, in actual facilities, it is not easy to manually derive weak scenario because there are numerous factors that affect detection performance. In this study, reinforcement learning has been applied to automatically derive vulnerable diversion scenarios from virtual NMA system. Reinforcement learning trains agents to take optimal actions in a virtual environment, and based on this, it is possible to develop an agent that attempt to divert nuclear materials according to optimal weak scenario in the NMA system. A somewhat simple NMA system model has been considered to confirm the applicability of reinforcement learning in this study. The simple model performs 10 consecutive material balance evaluations per year and has the characteristic of increasing MUF uncertainty according to balance period. The expected vulnerable diversion scenario is a case where the amount of diverted nuclear material increases in proportion to the size of the MUF uncertainty, and total amount of diverted nuclear material was assumed to be 8 kg, which corresponds to one significant quantity of plutonium. Virtual NMA system model (environment) and a divertor (agent) attempting to divert nuclear material were modeled to apply reinforcement learning. The agent is designed to receive a negative reward if an action attempting to divert is detected by the NMA system. Reinforcement learning automatically trains the agent to receive the maximum reward, and through this, the weakest diversion scenario can be derived. As a result of the study, it was confirmed that the agent was trained to attempt to divert nuclear material in a direction with a low detection probability in this system model. Through these results, it is found that it was possible to sufficiently derive weak scenarios based on reinforcement learning. This technique considered in this study can suggest methods to derive and supplement weak diversion scenarios in NMA system in advance. However, in order to apply this technology smoothly, there are still issues to be solved, and further research will be needed in the future.

In order to reduce environmental pollution, it is necessary to increase the recycling rate of waste. For this, the separation of recyclables is of utmost importance. The paper conducted a study to automatically discriminate containers by material for beverage containers among recyclables. We developed an algorithm that automatically recognizes containers by four materials: metal, glass, plastic, and paper by measuring the vibration signal generated when the beverage container collides with the bottom plate of the collection box. The amplitude distribution, time series information, and frequency information of the vibration signal were used to extract the characteristics indicating the characteristic difference of the vibration signal for each material, and a classifier was developed through machine learning using these characteristics.

Les apprenants coréens de français langue étrangère ont, en Corée, rarement l'occasion d'utiliser le français en dehors de la salle de classe. Cependant, le développement des outils de Communications Médiatisées par Ordinateurs (CMO) leur fournissent un environnement d'apprentissage plus favorable pour surmonter les contraintes d’isolement et les aident à améliorer leurs capacités à communiquer en français. Notre travail de recherche porte sur l’utilisation de ressources en ligne. Ce parcours est divisé en trois segments selon les stades atteints dans l'apprentissage de la prononciation : la présentation, la pratique, la production (3P). En outre, des questionnaires et des entretiens ont été menés pour mesurer l'utilité perçue de ce site. Sur dix semaines, les principaux résultats de cette étude sont les suivants: la prononciation a d'abord été analysée à travers un pré-test et un post-test par des enregistrements. Les résultats du post-test ont montré une nette amélioration de leur prononciation, en particulier en lecture à haute voix plus qu’en expression libre. Cela souligne la difficulté de parvenir à un usage automatique d’une prononciation apprise consciemment. Ces ressources en ligne ont montré leur utilité dans l'apprentissage des caractéristiques prosodiques. A la lecture des enquêtes, les étudiants reconnaissaient un effet positif en prononciation, pour l'écoute et la prise de parole. Cette amélioration serait due à la possibilité de télé-charger, d’écouter et de répéter des fichiers authentiques, mais aussi aux taches communicatives proposées, qui intégraient des conversations en ligne.

;이 연구의 목적은 SF(Science Fiction)영화를 활용한 교육용 웹 콘텐츠를 개발하여 과학 수업에 적용함으로서 학습 효과를 알아보는 데 있다. 중학교 2학년 과학 교과 중 “지구와 별” 단원수업에 활용할 수 있는 SF영화 3종류, “아마겟돈”, “아폴로13”, “토탈리콜”을 선정하고 영화의 내용 중 과학 하습 자료로 활용할 수 있는 WBI용 웹 콘텐츠를 제작하였다. 개발된 학습 자료를 2대 학습 학생들을 대상으로 수업에 적용하고 ‘SF영화를 수업에 활용하는 데 대한 학생들의 인식 변화’와 ‘과학과 관련된 태도 변화’를 조사하였다. 그 결과 수업 전보다 수업 후에 ‘SF영화는 과학 교과 내용과 관련된 것이 많고 웹을 이용한 과학 수업이 효과가 있다’고 응답하였으나(p〈0.05), ‘과학과 관련된 태도 변화’에는 유의미한 차이를 보이지 않았다(p〉0.05). 그러나 학생들에게 과학에 대한 흥미를 높이고 학습 효과를 증진시키는 데 기여할 수 있음을 알 수 있었다. 또 웹을 이용한 학습은 시간과 장소에 구애받지 않고 보다 쉽게 과학에 접근할 수 있는 효율적인 학습방법이라는 것도 알 수 있었다.

본 연구의 목적은 고등학교 3학년을 대상으로 ‘대기 중의 수증기’ 단원에 대한 멀티미디어 교수자료 개발과 과학 관련 태도 및 학습 동기에 관한 효과 및 멀티미디어 활용 수업에 대한 인식을 알아보는 것이다. 이를 위해, 이질집단 사전사후 검사로 본 연구를 설계하였다. 5가지 주제의 실험으로 동영상자료를 개발하였으며, 개발된 6차시에 걸쳐 실험집단에 적용하였다. 수업 이후, 멀티미디어 교수자료를 활용한 교수학습에서 과학 관련 태도, 과학 학습 동기에 모두 통계적으로 유의미하게 상승한 것으로 나타났다. 멀티미디어 활용한 수업에 대한 학생들의 인식을 조사한 결과, 대다수의 학생들이 멀티미디어를 활용한 수업에 대해 긍정적으로 생각하고 있었고, 다른 강의식 수업과 비교하여 지구과학의 개념을 쉽게 이해 할 수 있다고 답했다.

최근 구성주의 학습이 강조되고 있음에도 불구하고 교사들은 교육현장에서 구성주의 학습이론에 기반을 둔 수업을 진행하는데 많은 부담을 느끼고 있다. 이에 대한 주된 원인으로 교사들이 구성주의 학습활동에서 활용할 수 있는 적절한 학습도구를 찾기 힘들다는 점을 언급할 수 있다. 최근 연구를 통해 온라인게임은 학습도구로서 효과적임이 증명되었다. 이에 본 연구는 구성주의 학습에 온라인게임이 효과적인 학습도구로 활용될 수 있음을 논의해 보고자 한다. 본 연구는 2006년 온라인게임 '군주'를 활용하여 중앙대학교 대학생 50명을 대상으로 9주 동안 진행된 전략경영 수업과정을 구성주의 학습의 관점으로 살펴보았다. 그 결과 온라인게임을 활용한 수업에서 구성주의 학습방법이 효과적으로 적용되고 있음을 알 수 있었다. 이러한 논의를 바탕으로 구성주의 학습활동의 효과적인 도구로써 온라인게임이 활용될 수 있음을 논의하였다.