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비침습적 제어 시스템 의해 수행되는 비침습적 제어 방법에 있어서, 사용자의 학습 및 추론과 관련하여 설계된 모델을 인공지능에 이식하여 강화학습 에이전트를 통해 지식 데이터에 대한 사용자의 행동을 학습시키는 단계; 및 상기 학습된 사용자의 행동에 기반하여 도출된 사용자의 학습 메커니즘에 기초하여 상기 지식 데이터에 대한 상기 사용자의 학습 및 추론과 관련된 태스크 변수를 제어하는 단계를 포함하고,상기 사용자의 학습 및 추론과 관련된 태스크 변수를 제어하는 단계는,상기 강화학습 에이전트가 상기 사용자의 학습 및 추론의 속도를 설정하기 위한 목적 함수에 기반하여 상기 지식 데이터를 재배열하여 지식 컨텐츠로 재구성하는 단계 를 포함하고,상기 목적 함수는, 상기 사용자의 뇌 기저핵, 신경 신호 레벨에서 발생하는 사용자의 학습 및 추론 신호와 특성에 기반하여 설정되는 제어 방법
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제1항에 있어서, 상기 사용자의 학습 및 추론과 관련된 태스크 변수를 제어하는 단계는,상기 사용자로부터 상기 재구성된 지식 컨텐츠에 대한 학습 및 추론이 테스트됨에 따라 사용자의 학습 메커니즘을 예측하는 단계 를 포함하는 제어 방법
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제3항에 있어서, 상기 사용자의 학습 및 추론과 관련된 태스크 변수를 제어하는 단계는,상기 예측된 사용자의 학습 메커니즘에 기초하여 정렬된 지식 컨텐츠의 시퀀스를 제공하는 단계 를 포함하는 제어 방법
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제1항에 있어서, 상기 사용자의 학습 및 추론과 관련된 태스크 변수를 제어하는 단계는,상기 사용자의 학습 메커니즘에 기초하여 생성된 지식 컨텐츠 내의 의미적 및 구문적으로 분석된 각 지식 세트 당 노출 빈도를 계산하고, 각 지식 세트의 연결도를 계산하는 단계 를 포함하는 제어 방법
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제1항에 있어서, 상기 사용자의 학습 및 추론과 관련된 태스크 변수를 제어하는 단계는,상기 사용자의 학습 메커니즘에 기반한 지식 컨텐츠 및 상호작용을 제공하여 상기 사용자의 학습 및 추론을 담당하는 뇌 영역을 비침습적으로 자극하는 단계를 포함하는 제어 방법
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비침습적 제어 시스템에 있어서, 사용자의 두뇌에서 발견되는 뇌 기반 사용자의 학습 및 추론과 관련하여 설계된 모델을 인공지능에 이식하는 강화학습 에이전트를 포함하고,상기 강화학습 에이전트는, 지식 데이터에 대한 사용자의 행동을 학습시키는 과정; 및 상기 학습된 사용자의 행동에 기반하여 도출된 사용자의 학습 메커니즘에 기초하여 상기 지식 데이터에 대한 상기 사용자의 학습 및 추론과 관련된 태스크 변수를 제어하는 과정을 포함하고,상기 강화학습 에이전트에서, 상기 사용자의 학습 및 추론의 속도를 설정하기 위한 목적 함수에 기반하여 상기 지식 데이터를 재배열하여 지식 컨텐츠로 재구성하는 것을 포함하고, 상기 목적 함수는, 상기 사용자의 뇌 기저핵, 신경 신호 레벨에서 발생하는 사용자의 학습 및 추론 신호와 특성에 기반하여 설정되는 제어 시스템
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제7항에 있어서, 상기 강화학습 에이전트는,상기 사용자로부터 상기 재구성된 지식 컨텐츠에 대한 학습 및 추론이 테스트됨에 따라 사용자의 학습 메커니즘을 예측하는 것을 특징으로 하는 제어 시스템
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제9항에 있어서, 상기 강화학습 에이전트는,상기 예측된 사용자의 학습 메커니즘에 기초하여 정렬된 지식 컨텐츠의 시퀀스를 제공하는 것을 특징으로 하는 제어 시스템
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제7항에 있어서, 상기 강화학습 에이전트는,상기 사용자의 학습 메커니즘에 기초하여 생성된 지식 컨텐츠 내의 의미적 및 구문적으로 분석된 각 지식 세트 당 노출 빈도를 계산하고, 각 지식 세트의 연결도를 계산하는 것을 특징으로 하는 제어 시스템
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제7항에 있어서, 상기 강화학습 에이전트는,상기 사용자의 학습 메커니즘에 기반한 지식 컨텐츠 및 상호작용을 제공하여 상기 사용자의 학습 및 추론을 담당하는 뇌 영역을 비침습적으로 자극하는 것을 특징으로 하는 제어 시스템
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