건설적 귀납법은 사례들이 갖고 있는 속성들에 적합한 연산자를 적용하여 이들 사례들을 좀 더 효율적으로 분류할 수 있는 새로운 속성들을 도출해 내는 기법이다. 본 논문에서는 주어진 사례의 집합으로부터 PROSPECTOR에서 사용한 규칙 형태의 분류 규칙을 습득하는 유전 알고리즘 기반 귀납적 학습 환경을 위한 건설적 귀납법을 제시한다. 속성 결합 연산자와 유도된 속성의 유용성을 평가하기 위한 방법을 중심으로 건설적 귀납법에 대해 자세히 설명하고 다양한 사례 집합을 이용하여 건설적 귀납법이 유전 알고리즘 기반 학습 환경에 미치는 영향을 평가하였다.
VoD(Video on Demand) 시스템의 작업과정을 주기적으로 모니터링하며, 작업부하(workload)를 동적으로 조정할 수 있는 에이전트 시스템(agent system)은 VoD 시스템과 인터페이스를 하는 에이전시(Agency) 부분과 작업부하 조정에 필요한 조치를 추론하거나 학습하는 인텔리전스(Intelligence) 부분으로 구성된다. 본 연구에서는 에이전트 시스템의 인텔리전스 부분에서 적용할 수 있는 학습 방법(learning method)을 제안하였다. 제안된 방법은 규칙의 추론과정과 사례기반 학습 과정에 의하여 작업부하를 보다 효율적으로 조정할 수 있게 한다. 그리고 제안된 방법을 VoD 시스템에 적용하는 경우에 실효성이 있는지를 시뮬레이터를 구현하여 실험하였다. 실험의 결과, 제안된 방법을 적용하는 경우에 기존의 방법을 적용한 경우보다 상대적으로 성공적인 스트림 서비스 처리량(throughput) 과 VoD 서버에서의 평균 대기시간이 향상된다는 것을 알 수 있었다.
전자통신 및 스마트기기 사용의 확산과 더불어 스마트플랫폼 시대에 맞는 강의 및 새로운 서비스 구상이 필요하고, 다양한 콘텐츠 및 시스템 변화에 대비하여 교육 시스템을 설계, 구현할 필요성이 강조되고 있다. 국내 사이버 대학들도 스마트폰 기반의 모바일 캠퍼스 구축 등 융복합 기술을 통한 새로운 정보통신 환경에 부합하는 교육시스템과 네트워크 기반 구축에 빠르게 대처하고 있는 실정이다. 이에 본 연구의 목적은 K대학의 사례연구를 통해 클라우드 기반 시스템 설계와 구현, 활용효과를 제시함으로서 효과적인 도입 방법 및 개선점 등을 시사하는 것이다. K대학의 행아웃 학습시스템 도입사례를 통해 교수와 학생간 자유로운 의견 교환 및 정보공유를 통해 학생의 학업성취도 및 만족도가 향상되었고, 시간 및 운영비용 등의 절감을 통해 효율성이 향상되었음을 확인할 수 있었다. 또한, 이 연구 결과는 실시간 영상강의의 새로운 모델을 발굴하고 학습 환경 개선을 위한 클라우드 기반 서비스 플랫폼을 제시한다.
지식정보사회의 변화와 정보통신기술의 발달과 대중화에 따른 교육의 개혁에 대한 요구가 증대되고 있으며, 그 요구에 부응하고자 최근 가상교육에 대한 관심이 고조되고 있다. 가상교육은 '정보 전달 모델'을 지양하고, '지식 구성 모델'을 채택해야 한다. 이에 가상교육 환경에서 학습자가 다양한 상호작용을 통하여 지식을 재구성하거나 생성할 수 있는 기회를 제공하고 지원할 수 있는 방안으로서 '프로젝트기반학습' 방법의 도입과 더불어서 '가상학습커뮤니티'의 구성과 운영이 필요하다. 본 연구는 교사교육에 초점을 두고, 프로젝트기반학습 방법의 활용 방안과 가상학습커뮤니티의 구성 및 운영 방안을 체계화하고, 실제 운영이 가능한 프로젝트 기반 가상학습커뮤니티 운영 시스템을 구축하였다. 시스템은 5가지 큰 메뉴와 세부 메뉴로 이루어지는데, Home(커뮤니티운영취지, 알림방, 프로젝트목록, 요구함), 프로젝트학습센터(학습활동 준비실, 모둠학습실, 발표회장), 만남의 광장(모둠별 멘터링 신청, 생각 나눔터, 전문가와의 만남, 설문조사참여, 포럼참여, 작품전시회), 자료창고(프로젝트학습사례, 프로젝트학습자료, 교사교육자료, 기타자료), 관리기능(프로젝트 관리, 프로젝트 사례, 아이디어뱅크, 파트너찾기, 교수자대화방, 자료나누기, 경험나누기, 설문조사관리, 포럼관리) 등으로 구성된다.
사례기반 추론은 과거의 사례를 기반으로 새로운 사례에 대한 답을 제시하는 기계학습의 한 분야이다. 과거의 사례는 일정한 형식으로 사례 베이스에 저장되는데, 저장의 형식을 결정하는 것이 속성이다. 속성은 사례의 특징을 가장 잘 표현할 수 있는 것들로 구성되며, 속성값간의 유사도 도출을 통해서 유사 사례를 검색하게 된다. 따라서, 사례기반 추론은 사용되는 속성에 따라서 성능이 달라지게 된다 본 연구에서는 먼저 속성을 하나씩만 사용하여 사례기반 추론을 수행하여 각 속성의 선택효과를 측정하고, 하나씩만 제거하고 사례기반 추론을 수행하여 각 속성의 제거효과를 측정하였다. 이 측정치들을 근거로 속성의 부분집합을 구성하여 사례기반 추론을 구현한 결과, 속성을 전부 사용했을 때보다 성능과 효율성이 우수한 사례기반 추론 시스템을 구축할 수 있었다.
사례기반 추론은 이전에 해결된 문제에 대한 해를 재사용 함으로써 새로운 문제를 해결한다. 그러나 과거의 사례와 새로운 문제 사이에는 차이가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 사례기반 추론 시스템은 이전 사례의 해를 새로운 상황에 맞게 적응 시켜야 한다. 최근의 사례기반 추론 시스템에서, 사례 적응은 시스템 개발자에 의해 손으로 코딩된 규칙을 사용하는 규칙기반 방법을 이용한다. 따라서 시스템 설계자는 과거의 전통적인 전문가 시스템 설계에서 발견되는 지식획득의 병목방법을 제안하였다. 적응 지식을 학습하기 위해 사례 베이스의 사례들을 비교하는 방법을 사용하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 여행 가격 결정을 위한 영역에서 실험하였다. 실험 결과 사례 추출만을 지원하는 시스템보다 해에 대한 정확도가 향상되었음을 확인할 수 있었다.
본 연구는 사례 기반 학습(instance-based learning)의 논리를 활용하여 지가를 추정하였다. 다양한 사례 기반 학습 기법 중 k-최근린법을 이용하였으며, k-최근린법 적용시 유사성을 측정하는 거리척도는 유클리디안 거리를 비롯해 문헌에 비교적 자주 등장하는 10개의 거리척도를 사용하였다. 본 연구에서는 k-최근린법에 의한 10 종류의 예측값 중 가장 우수한 성능을 보이는 1개의 예측값을 최종 가격으로 선택하는 대신, 이들 예측값들을 병합하는 앙상블(ensemble) 기법의 논리를 적용하여 최종 예측값을 결정하였다. 앙상블 기법 중 일종의 잔차 적합 모형인 경사 부스팅 앨고리듬을 적용하여 최종 가격을 정하였다. 본 연구에서는 이러한 사례 기반 학습과 앙상블 기법의 이점을 실증적으로 제시하기 위해 전라남도 해남군 소재 농지를 사례로 하여 가격을 추정하였으며, k-최근린법에 의한 10 종류의 예측값보다 앙상블 기법에 의한 가격이 보다 정확한 것을 확인할 수 있었다.
본 연구는 스마트폰으로 인식이 가능한 QR코드를 이용한 퀘스트 기반학습을 적용하여 교육 현장에서 학습방법으로서 가능성을 확인하는데 있다. 퀘스트 기반학습의 적용은 초등학교 3학년 32명을 대상으로 1개월간 총 8차시에 걸쳐 적용되었다. 학습활동 후 학습동기의 네 가지 하위요인에 대한 다변량분석을 하였다. 연구결과, 퀘스트 기반학습은 동기하위요인 중 주의집중과 자신감 요인의 동기를 촉진하는 긍정적인 결과를 보였다. 게임형태의 퀘스트 기반학습은 다양한 미디어를 활용한 학습방법으로 교육현장에서 학습자 참여를 촉진하고, 활동중심의 경험학습을 위한 학습방법으로 활용될 수 있을 것이다.
본 연구는 e러닝 환경에서 웹 기반 학습자간 상호작용 학습증진을 위한 스터디 그룹 활동지원시스템 개발을 위한 실질적 사례를 제시하는 데 있다. e러닝 환경 웹 기반학습의 단점을 보완하기 위하여 함께 학습이 가능하도록 제안되었고, 학습자들간의 상호작용을 증진시킬 수 있는 자료실 정보교환, 화상토론, 동영상강좌 동시 시청 가능도 설계되었다. 대학생 254명 대상 49개 그룹으로 학습자간의 상호작용을 통한 학습만족도를 조사하고 그 결과를 분석 해보았다. 또한 협동학습을 통한 스터디 그룹 활동은 개인별 상호작용 활동지수로 나타내어 학습만족도와의 상관관계를 증가시킬 수 있는 하나의 온라인 학습 커뮤니티 모형을 제시함으로서 e러닝 사이트나 학습 시스템을 설자하고 구현하는데 참고가 될 수 있으리라 기대한다.
델보는 주어진 사례의 집합으로부터 이들 사례들을 분류할 수 있는 베이지안 분류 규칙들로 이루어진 규칙 집합을 습득하는 유전학 기반 귀납적 학습 시스템이다. 규칙 집합의 습득과정에서 델보가 당면하게 되는 한 가지 문제점은 학습 과정이 최적의 규칙 집합이 아닌 지역 최적치를 습득하고 종료하는 경우가 가끔 발생한다는 것이다. 다른 하나의 문제점은 훈련 사례에 대한 경우와는 달리 새로운 평가 사례에 대해 분류 성능이 현저히 저하되는 규칙 집합을 습득하는 경우가 가끔 발생한다는 것이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하여 보다 성능이 향상된 분류 시스템을 구축하기 위한 기법으로 엔-버전 시스템을 구축함으로써 분류 시스템의 전체적인 성능을 향상시키는 기법이다. 엔-버전 학습법의 구현을 위해 다수의 규칙 집합을 이용하여 최종 분류 결과를 도출해 내기 위한 기법과 습득된 규칙 합들로부터 분류 시스템을 구축하기 위한 최적의 규칙 집합의 조합을 찾기 위한 기법을 제시하고 다수의 사례 집합을 이용하여 엔-버전 학습법이 델보의 학습 환경에 미치는 영향을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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