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A.S. 博士刘忠植
Chungsik Yoo 博士目前是韩国成均馆大学 (SKKU) 的土木、建筑工程和景观建筑学教授。他是国际土工合成材料学会 (IGS) 主席。Yoo 教授还积极参与国际土力学和岩土工程学会 (ISSMGE)，担任 TC204 副主席，该技术委员会是“软土地基地下施工”。他曾担任国际隧道和地下空间协会 (ITA) 执行委员会成员和工作组 2 的发起人。Yoo 教授分别于 1989 年和 1993 年获得宾夕法尼亚州立大学土木工程硕士和博士学位。在美国 Mueser Rutledge 咨询工程师公司担任岩土工程师后，他回到韩国，并于 1994 年加入成均馆大学担任助理教授。此后，Yoo 教授继续担任成均馆大学的教授，并于 2014 年至 2016 年担任土木与建筑工程学院的讲座教授，并于 2017 年至 2018 年担任工程学院副院长。Yoo 教授合作撰写了 400 多篇技术论文，包括岩土工程和土工合成材料工程领域的 SCI 期刊论文和会议论文，包括基于实验室测试、数值建模和现场测试的隧道施工。他是国际土工合成材料学会 (IGS) 颁发的 2010 年 IGS 奖的获得者。 Yoo 教授还获得了韩国土木工程学会、韩国岩土工程学会、韩国隧道和地下空间协会以及韩国土工合成材料学会颁发的众多奖项，包括 2014 年韩国科学技术协会颁发的最佳科学和工程论文奖。目前，他是《土工织物和土工膜》的主编和《隧道和地下空间技术》的副主编。他还是《土工合成材料国际》、《计算机与岩土工程》、《交通岩土工程》和《地下空间》的编委会成员。Yoo 教授在许多国际活动中就土工合成材料和隧道相关主题发表了许多主题演讲，其中包括 WTC 2020、ICTG 2020、ISRM 2015、Eurogeo 6、Geosynthetics Asia 2016、IS-Sao Paulo 2017、Tunnelling Asia 2017、GeoMEAST 2017、GeoPERU 2017 等。
ACM 参考格式：Yoonjoo Lee、John Joon Young Chung、Tae Soo Kim、Jean Y. Song 和 Juho Kim。2022 年。Promptiverse：通过可扩展的方式生成脚手架提示
虽然在线视频学习已成为各种学习者广泛采用的方法，但大多数在线视频学习环境为所有学习者提供的都是相同的讲座视频。在千篇一律的设计中，由于学习者先前的知识不同，他们可能会对讲座内容的不同部分感到困难。找到另一个能更好地解释学习者困难点的视频可能是一个解决方案，但这需要学习者搜索这样的视频，从而产生额外的努力。此外，由于学习者是新手，他们可能没有足够的知识来辨别哪个视频可以帮助他们克服困难。缓解学习者因千篇一律的视频设计而产生的各种痛点的一种方法是利用不同的支架提示，这些提示提供提示并向学习者询问学习内容。例如，如果视频对某个概念的解释对学习者来说不够详细，那么学习者就会很难理解内容。有了多样化的提示，如果学习者向在线学习系统寻求有关概念的帮助，那么系统可以提供合适的支架提示，让学习者有机会促进他们对该概念的理解。提示可以让学习者检查他们的理解，保持他们的参与度，并让他们将该概念与他们已经知道的其他概念联系起来[11，12]。最终，对概念的理解将拓宽学习者组织和感知新信息的方案，让学习者全面理解讲座。为了成功提供这种支持，必须准备各种各样的支架提示来应对学习者的各种痛点。然而，由于创作成本高昂，手动创建多样化的支架提示可能是不切实际的，如果没有这种多样性，提示往往无法全面解决讲座中涉及的各种概念。在这项工作中，我们介绍了 Promptiverse，这是一种支架提示生成方法，它使用知识图谱以较低的创作成本大规模创建多样化的提示。 Promptiverse 借助讲座内容的知识图谱，遍历知识实体和关系，同时考虑 Ausubel 理论 [ 4, 6 ] 中有意义的学习模式，这为设计有效的教学提示提供了深刻见解。Promptiverse 不仅从遍历的路径中生成大量提示，而且还通过改变哪些知识元素作为提示提供以及哪些知识元素从学习者那里引出，使提示的内容多样化。例如，在图 1 中，Promptiverse 通过改变遍历的路径生成了两个不同的支架提示（绿色框）。这些不同内容的提示可以为那些可能无法理解视频解释的学习者提供不同的解释。尽管 Promptiverse 有望实现提示的可扩展创建，但构建底层知识图谱需要课程设计人员的手动操作。因此，我们设计了 Grannotate，一款人机混合系统，用于协助课程设计人员
Suh J、Bennett CC、Weiss B、Yoon E、Jeong J、Chae Y (2021) “在合作游戏环境中开发用于社交 AI 的语音对话系统。” IEEE 第 10 区研讨会 (TENSYMP)。正在印刷中。
摘要 — 人们对开发更像人类、能够进行自然社交互动的人工智能 (AI) 的兴趣日益浓厚。先前的研究已经提出了关于“栩栩如生”的人工智能的含义的想法，一些研究试图使用游戏环境来测试这些假设。在本文中，我们介绍了“社交人工智能”语音对话系统的开发，该系统可以在合作游戏环境中与人类玩家自主交流和互动（在本例中是一款名为“Don't Starve Together”的社交生存游戏）。基于我们的假设，即人工智能应该包含特定的组件才能被视为更像人类，我们进行了一系列试点测试，以使用数据驱动的方法开发社交人工智能。完成试点测试后，我们根据参与者的互动和反馈确定了六个要添加或修改的组件。这些组件主要包括语音对话系统的功能，这些功能涉及人工智能行为与社会环境背景因素（“游戏状态”）的相互作用。在未来的工作中，我们打算基于这些发现改进社交人工智能。此处的研究强调了使用合作游戏环境进行人工智能代理的语音对话系统的数据驱动开发。
<在F Currum Vylut教授中chigangsiko yov>
首尔市，2001-2002K-WATER，2003-2004土地，基础设施和运输部，2006-2009韩国铁路网络管理局，2010- 2011年SEOULLITANMETROPOLITAN RAPIDIT CRAPITIT CORPARITIATION，2010-1012自2010年以来