음성 어시스턴트 시스템에서 발화의 의도를 분류하고 새로운 의도를 탐지하는 것은 매우 중요한 작업이다. 끊임없이 인입되는 새로운 발화로 인해 기존에 학습된 모델의 의도 분류 성능은 시간이 지남에 따라 점차 낮아진다. 기존 연구들에서 새로운 의도 발견을 위해 제안되었던 클러스터링 방법은 최적의 클러스터 수 결정과 명명에 어려움이 있다. 이러한 제한 사항을 보완하기 위해, 본 연구에서는 대규모 언어 모델 기반의 효과적인 의도 발견 방법을 제안한다. 이 방법은 기존 의도 분류기로 판단하기 어려운 발화에 새로운 의도 레이블을 할당하는 방법이다. 새롭게 인입되는 OOD(Out-of-Domain) 발화 내에서 오분류를 찾아 기존에 정의된 의도를 탐지하고, 새로운 의도를 발견하는 효율적인 프롬프팅 방법도 분석한다. 이를 액티브 러닝 전략과 결합할 경우, 분류 가능한 의도의 개수를 지속 증가시면서도 모델의 성능 하락을 방지할 수 있고, 동시에 새로운 의도 발견을 자동화 할 수 있다.
시각-언어 이동 문제는 시각 이해와 언어 이해 능력을 함께 요구하는 복합 지능 문제이다. 본 논문에서는 시각-언어 이동 에이전트를 위한 새로운 학습 모델을 제안한다. 이 모델은 데모 데이터에 기초한 모방 학습과 행동 보상에 기초한 강화 학습을 함께 결합한 복합 학습을 채택하고 있다. 따라서 이 모델은 데모 데이타에 편향될 수 있는 모방 학습의 문제와 상대적으로 낮은 데이터 효율성을 갖는 강화 학습의 문제를 상호 보완적으로 해소할 수 있다. 또한, 제안 모델은 서로 다른 두 학습 간에 발생 가능한 학습 불균형도 고려하여 손실 정규화를 포함하고 있다. 또, 제안 모델에서는 기존 연구들에서 사용되어온 목적지 기반 보상 함수의 문제점을 발견하고, 이를 해결하기 위해 설계된 새로은 최적 경로 기반 보상 함수를 이용한다. 본 논문에서는 Matterport3D 시뮬레이션 환경과 R2R 벤치마크 데이터 집합을 이용한 다양한 실들을 통해, 제안 모델의 높은 성능을 입증하였다.
라벨 데이터 수집의 어려움에 따라 라벨이 없는 데이터로 학습하는 준지도학습, 비지도학습에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 그의 일환으로 Novel Intent Category Discovery(NICD) 문제를 제안하고 NICD 연구의 베이스라인이 될 모델을 소개한다. NICD 문제는 라벨이 있는 데이터와 라벨이 없는 데이터의 클래스 셋이 겹치지 않는다는 점에서 기존 준지도학습의 문제들과 차이가 있다. 제안 모델은 RoBERTa를 기반으로 두 개의 분류기를 추가하여 구성되며 라벨이 있는 데이터셋과 라벨이 없는 데이터셋에서 각각 다른 분류기를 사용하여 라벨을 예측한다. 학습방법은 2단계로 먼저 라벨이 있는 데이터셋으로 요인표현을 학습한다. 두 번째 단계에서는 교차 엔트로피, 이항교차 엔트로피, 평균제곱오차, 지도 대조 손실함수를 NICD 문제에 맞게 변형하여 학습에 사용한다. 논문에서 제안된 모델은 라벨이 없는 데이터셋에 대해 이미지 최고성능 모델보다 24.74 더 높은 정확도를 기록했다.
21세기 지식정보화사회에서의 교육패러다임은 단순한 지식습득교육에서 학습자 중심의 지식창출교육으로 전화되어 가고 있다. 이러한 변화에 가장 효과적, 효율적으로 대처할 수 있는 교육방법이 이러닝일 것이다. 본 연구는 부산지역 인력양성기관 70개소와 부산지역 이러닝 학습 유경험자 758명을 대상으로 하여 이러닝 교육기관의 운영실태와 학습자의 만족도를 조사함으로써 향후 학습환경 개선의 시사점을 찾고자 하였다. 먼저 이러닝 운영실태는 학습자 대상의 요구 및 직무분석 실시 여부, 프로그램 개발 시 현장전문가의 참여여부, 학습성취도 및 효과성 측정여부, 프로그램 중도탈락의 주된 원인, 이러닝을 위한 효과적 방안 등의 측면에서 조사가 이루어졌다. 그리고 이러닝 만족도는 가장 도움이 되었던 컨텐츠 분야, 컨텐츠의 내용 및 수준에 관한 의견, 교육비용에 관한 의견, 학습기간 및 학습관리에 관한 의견 등의 측면에서 조사하였다. 본 연구의 결과, 이러닝 운영 및 만족도 수준에서 상당한 긍정적인 인식을 발견할 수 있었지만, 대학(교)과 직업훈련기관(평생교육기관 포함)간의 운영중점의 차이, 50대 이상 연령층의 이러닝 환경에 대한 낮은 이해와 접근도 등에서 개선과제가 존재함을 발견할 수 있었다.
본 연구는 근거이론을 적용하여 지리교사들의 교사학습공동체 참여 경험을 탐색하였다. 이를 위해 국내의 자생적인 교사학습공동체 중 하나를 선정하여 참여 관찰을 시도했고, 그 과정에서 11명의 연구 참여자를 선정하여 심층 면담을 수행하였다. 수집된 자료는 Strauss and Corbin(1990, 1998)이 제시한 방법에 따라 분석되었다. 개방 코딩 결과 125개 개념, 43개의 하위범주, 17개의 범주를 발견했고 패러다임 모델에 따라 축 코딩을 수행한 결과 중심 현상, 조건, 작용/상호작용, 결과를 도출하였다. 선택코딩 결과 핵심범주를 발견하고 참여자를 4가지 유형으로 구분하였으며 상황 모형도 함께 개발하였다. 이러한 연구 결과 첫째, 지리교사들의 교사학습공동체 참여 요인, 장애 요인, 참여지속 요인을 다차원적으로 파악할 수 있었다. 둘째, 지리교사들의 협력적 교사학습 원리와 협력적 교사학습을 촉진시키는 요인을 추출해 낼 수 있었다. 셋째, 교사학습공동체를 통한 지리교사의 전문성 발달 내용을 이해할 수 있었다.
현재 한국의 경우 저출산 고령화의 분위기에 따라 교육 대상층의 학습능력 향상에 관심이 높게 발생하고 있다. 인구가 줄어드는 딜레마는 결국 가용 가능한 인구자원의 활용성을 효율적으로 극대화 시킬 수 있는 방안이 마련되어야 한다는 부담을 유발한다. 이에 본 연구는 학습동기(활동지향동기, 학습지향동기)가 학습자 특성(학습가치, 학습효능감)과 학습만족에 미치는 영향을 탐색하고 결과적으로 평생학습 참여 지속의도(추천의도, 관계지속의도)에 어떤 영향을 주는지 실증 분석하였다. 분석결과, 학습동기는 학습만족에 유의미한 영향을 미쳤고, 이렇게 형성된 감정은 추천의도와 관계지속의도에 긍정적 영향을 미침을 발견하였다. 또한 학습지향동기는 학습만족과 학습자의 특성 모두에 유의미한 영향을 미쳤지만 학습효능감의 경우 추천의도에는 영향을 미치지 않음을 발견하였다. 본 연구는 학습자의 지향점과 개인의 성취방향 그리고 추천의도와 관계지속의도에 대한 전반적인 사항을 고려하여 관계유지 및 학습자의 특성에 기인한 교육체계의 기초를 제시하였다는 점에서 의의가 있다.
귀납적 학습방법들의 분류성능을 비교 평가하기 위하여 대표적 분류문제의 하나인 신용평가 문제를 사용하였다. 분류기로서 사용된 귀납적 학습방법론들은 통계학의 다변량 판별분석(MDA), 기계학습 분야의 C4.5, 신경망의 다계층 퍼셉트론(MLP) 및 Cascade Correlation Network(CCN)의 4 가지이며, 학습자료로는 국내 3개 신용평가기관이 발표한 신용등급 및 공포된 재무제표를 사용하였다. 신용등급 예측의 정확도에 의한 분류성능을 평가하였는데 연도별 평가와 시계열 평가의 두 가지를 실시하였다. Cascade Correlation Network이 가장 좋은 분류성능을 보였지만 4가지 분류기들 사이에 통계적으로 유의한 차이는 발견되지 않았다. 이는 사용된 학습자료가 갖는 한계로 인한 것으로 추정되지만, 성능평가 과정에 있어 학습자료의 전처리 과정이 분류성과의 제고에 매우 유효함이 입증되었다.
본 연구는 교사가 개발한 콘텐츠의 설계 동향과 문제들을 분석하고, 개선방안을 모색하였다. 교육정보화연구 대회에서 최근 3년 동안 1등급을 받은 콘텐츠들을 분석하였다. 콘텐츠를 8가지 교수 학습 활동 유형과 6가지 지식 유형으로 나누어 살펴보았을 때, 대부분의 콘텐츠가 개인교수 유형과 개념 및 원리 학습 유형에 치중되어 있었다. 한편, 교육용 소프트웨어 품질인증 기준을 적용한 결과, 다수의 준거들에서 미흡하게 설계된 것으로 밝혀졌다. 이와 더불어서, 내용 분석 방법을 적용하여 설계의 특성을 심층적으로 분석한 결과, 평가, 피드백, 학습목표 등과 관련하여 다수의 문제들이 발견되었으며, 이 외에도 수준별 학습 지원, 학습자와 내용 간의 상호작용, 텍스트와 내레이션 제시, 학습자 정보 처리, 화면 설계, 학습자의 수준을 고려한 내용 선정 등에서 몇 가지 공통된 문제들이 발견되었다. 분석 결과로 발견된 문제들과 관련하여 평가 문항 선정 및 안내, 피드백 내용 및 종류, 학습목표 기술, 학습내용 선정, 상호작용, 텍스트 제시, 화면 설계 등에 대한 개선 방안들이 제안되었다.
교수학습 사이트는 교과 교육 지원이라는 특성상 그 서비스 개선에 있어서 사용자 중심적 디자인이 특히 요구된다. 기존 웹사이트 개선 연구는 단순히 웹사이트와 사용자 간의 인터랙션에서 발생하는 문제점에 초점을 맞추어 왔는데 사용자의 근본적인 니즈를 발견하고 만족시키기 위해서는 웹사이트 사용 정황의 이해라는 보다 확대된 개념에서의 접근이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 웹사이트의 문제점 발견 및 사용자의 근본적 니즈 파악을 위하여 오프라인과 온라인 환경에 걸친 사용자 경험 관찰 프로세스를 기획하고 교수학습 사이트 서비스 개선을 위해 이를 적용하였다. 사이트 비지팅(Site Visiting), 비디오 에쓰노그라피(Video Ethnography), 사용자 다이어리 및 셀프카메라(User diary and Self camera), 그리고 인터뷰 기법이 현장 조사에서 이용되었으며 원격 사용성 평가 소프트웨어를 활용한 사용성 평가 및 카드소팅 테스트가 온라인 환경에서 진행되었다. 관찰 후 분석을 통해 교수학습 사이트의 새로운 컨텐츠 및 서비스 방향을 도출할 수 있었으며 웹사이트 사용자 경험 관찰 방법론 정립에의 가능성을 제시하였다.
사용자가 정보를 효율적으로 이용할 수 있도록 제어하고 필터링하는 일을 도와주는 정보 시스템이 등장하였다. 내용 기반 필터링은 아이템의 특징을 기술하는 정보와 사용자의 기호를 가지고 있는 프로파일을 비교하여 사용자에게 필요한 정보를 추천하는 방법이다. 이는 학습 방법에 따른 정확도가 변한다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 내용 기반 필터링을 위한 프로파일 학습에 의한 선호도 발견을 제안하였다. 문제점을 개선하기 위해서 6단계로 평가한 선호도에 따른 추정치를 부여하여 프로파일 학습을 함으로써 추천의 정확도를 향상시켰다. 제안한 방법을 MovieLens 데이터에 적용하여 실험 및 평가를 실시하였는데, 기존 연구와 비교 실험을 통해 성능을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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