에집트의 NECC에 대하여 설명하였으며 주요 기술적인 문제와 운용상의 문제 그리고 NECC가 이들 문제를 어떻게 해결 할 것인가 하는 방안이 검토되었다. 이문제들은 장기간을 통하여 크게 상호연계되면서 단일화된 계통으로 자라난데 반하여 보다 낮은 안전운용으로 진전된 전력계통에 대하여 고려되었다. 설명된 소프트웨어 기능과 컴퓨터 구성은 에집트의 단일전력계통에 대한 제어와 신뢰도감시, 안전운전을 성취하기 위하여 제안되었던 것이고 사업수행은 그와 같은 사업의 전형적인 조직과 이들의 상호관계를 설명하였다.
자기설명이 학습을 촉진시키려면 무엇을 설명해야 하는지 판단해야 하고, 그에 대해 적절한 설명을 산출해내어야 한다. 본 연구에서는 촉진자극(propmpt)를 제공해서 무엇을 설명해야 하는지에 대해 도움을 주면 자기설명 효과가 얻어지는지 알아보았다. 또한 자기설명과 촉진 자극의 효과가 학습자의 인지욕구(need for cognition)와 상호작용하는지 알아보기 위해 인지욕구 수준을 상하로 나누어 3 요인 실험을 실시하였다. 촉진자극과 자기설명의 효과는 과제와 학습자의 인지욕구 수준에 따라 다르게 나타났다. 기억검사에서는 인지욕구가 낮은 학습자에게서만, 자기설명의 효과와 촉진자극의 효과가 관찰되었다. 반면에 이해검사에서는 인지욕구의주효과가 유의하였고, 3 요인상호작용 효과가 경향을 보였다. 즉 촉진 자극을 제공하는 것은 인지욕구가 높은 학습자에게서만 학습을 향상시켰다. 이 결과는 인지부하가 학습에 영향을 미치는 것으로 해석되었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권5호
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pp.1079-1094
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2014
상호정보 (mutual information)를 이용한 변수 선택법은 반응변수와 설명변수간의 선형적인 연관성뿐만 아니라 비선형적인 연관성을 감지하며, 설명변수 사이의 연관성도 고려하는 좋은 변수선택 방법이다. 하지만 고차원 자료에서 상호정보를 추정하기가 쉽지 않아 이에 대한 연구가 필요하다. Cai 등 (2009)은 조건부 상호정보를 이용한 전진선택법과 가지치기법을 이용하여 이러한 문제를 해결하였으며, 마이크로어레이 자료와 같은 고차원 자료에서 조건부 상호정보를 이용한 변수 선택법으로 선택된 변수들로 구성된 SVM의 분류 성능이 SVM-RFE 및 기존의 필터링 방법으로 선택된 변수들로 구성된 SVM의 분류 성능보다 뛰어남을 보였다. 하지만 조건부 상호정보를 추정할 때 사용된 Parzen window 방법은 변수의 수가 많아질수록 변수 선택 시간이 길어지는 단점으로 인해 이에 대한 보완이 필요하다. 본 논문에서는 조건부 상호정보 계산 시 필요한 설명변수의 분포를 다변량 정규분포로 가정함으로써 변수선택을 위한 계산시간을 단축시키며 동시에 변수선택의 성능을 향상시키고자 한다. 반면, 설명변수의 분포를 다변량 정규분포로 가정한다는 것은 강한 제약이 될 수 있으므로 이를 완화시킨 Edgeworth 근사를 이용한 조건부 상호정보 기반의 변수 선택법을 제안한다. 실증분석을 통해 본 논문에서 제안한 방법의 효율성을 살펴보았으며, 기존의 조건부 상호정보 기반 변수 선택법에 비해 계산 속도나 분류 성능 면에서 우수함을 보였다.
본 연구에서는 설명 문장 생성을 통한 해석 가능한 시각적 질의응답 모델을 설계하고 학습 방법을 제시한다. 설명 문장은 시각적 질의응답 모델이 응답을 예측하는 데에 필요한 이미지 및 질문 정보와 적절한 논리적인 정보의 조합 및 정답 추론 과정이 함의되어 있을 것으로 기대한다. 설명 문장 생성 과정이 포함된 시각적 질의응답의 기본적인 모델을 기반으로 여러 가지 학습방법을 통해 설명 문장 생성 과정과 응답 예측 과정간의 상호관계를 분석한다. 이러한 상호작용을 적극적으로 활용할 수 있는 보다 개선 시각적 질의응답 모델을 제안한다. 또한 학습한 결과를 바탕으로 설명 문장의 특성을 활용하여 시각적 질의응답 추론 과정을 개선함으로써 시각적 질의응답 모델의 발전 방향을 논의한다. 본 실험을 통해서 응답 예측에 적절한 설명 문장을 제시하는 해석 가능한 시각적 질의응답 모델을 제공한다.
최근 다양한 형태의 에듀테인먼트 시스템 내에서 사용자와 상호작용이 가능한 에이전트를 통하여 사용자에게 참여 동기 유발을 향상시키기 위한 시도가 활발하게 진행되고 있다. 특히, 에이전트와의 상호작용을 통해 사용자에게 사회적 감정에 대한 이해를 향상시킬 수 있도록 하기 위하여 에이전트의 사회적 감정 생성 기법에 대한 연구가 진행되고 있다. 하지만 이러한 연구들은 대부분 사회적 감정 생성에 중요한 영향을 끼치는 개인성에 대해 추상적인 면을 다루는데 그치고 있는 실정이다. 본 논문에서는 개인성에 따라 에이전트가 사회적 상황을 이해하는 경향에 대한 차이점을 중점적으로 다루는 평가 모델을 개발하고 이러한 평가 모델이 에이전트의 감정 생성에 미치는 영향에 대해서 살펴본다. 이를 위하여 인간의 개인성과 상황 인지에 대한 관계성을 구체적으로 다룬 심리학적 설명 양식(Explanatory style) 이론을 기반으로 하여 에이전트로 하여금 개인성에 따라 자신이 처한 상황에 대해 서로 다른 설명 성향을 나타낼 수 있도록 하는 프레임워크를 제안한다. 이는 심리학적 설명 양식에서 언급하는 주요 설명 변수들을 에이전트에 적용 가능한 형태로 모델링하고 설명 변수의 정도에 따라 에이전트로 하여금 상황을 인지하는 성향을 결정할 수 있는 방법론을 제시한다. 그리고 에이전트로 하여금 설명 경향에 따라 상황을 인지 및 자율적으로 해석할 수 있도록 하고 이에 따라 감정 상태를 선택할 수 있도록 한다. 더 나아가 제안한 프레임워크를 기반으로 사용자와 상호작용이 가능하며 자율적으로 상황을 해석할 수 있는 증강 에이전트를 개발하였다. 또한 구현한 증강 에이전트를 상호작용형 원예 체험 시스템에 적용하여 사용자로 하여금 서로 다른 설명 양식을 표현하는 에이전트를 경험할 수 있는 기회를 제공하였다. 궁극적으로 이러한 체험을 통하여 사용자의 감정조절 능력 개발 수단으로서의 개발한 에이전트의 적용 가능성을 검토하고자 한다.
본 연구는 영아 기질, 어머니 양육행동, 교사-상호작용과 영아의 언어능력 간의 관계를 알아보고, 이들 변인이 영아의 언어능력을 예측해 주는 정도와 설명력에 대해 분석해 보고자 하였다. 이를 위해 25~36개윌 미만 영아 206명, 그들의 어머니, 교사를 대상으로 영아의 언어능력과 영아의 기질, 어머니 양육행동, 교사의 상호작용 행동을 알아보았으며, 수집된 자료는 SPSS 프로그램을 이용하여 상관분석과 중다회귀분석을 실시하였다. 연구결과 첫째, 어머니 양육행동, 교사의 상호작용은 영아의 언어능력과 통계적으로 유의미한 관계가 있는 것으로 나타났다. 영아의 기질은 하위변인인 활동성, 적응성, 반응강도에서만 상관관계를 보였다. 둘째, 영아의 언어능력에 대한 기질, 양육행동, 교사의 상호작용 행동의 상대적 설명력의 크기를 살펴본 결과, 교사의 상호작용 행동의 하위변인인 적극적인 활동참여가 가장 많은 설명력을 갖는 것으로 나타났으며, 그 다음으로는 영아 기질의 하위변인인 반응강도와 어머니 양육행동 하위변인인 합리적 지도 순으로 유의미한 설명력을 갖는 것으로 나타났다.
탐구는 과학교육의 본질을 설명해주는 결정적인 특징이다. 최근에는 스스로 문제를 제기하여 탐구하고 그것을 의사 소통하는 능력을 포함한 논증이 강조되고 있는데, 학교 탐구학습 맥락에서는 자율적이고 활발한 상호작용의 측면에서 그 한계가 지적되고 있다. 그래서 대안으로 비형식 맥락에서의 탐구학습이 제안되고 있으며, 이에 본 연구는 국립과천과학관 내 자연사관을 자유 관람하는 중학생 소집단의 대화적 탐구에서 나타나는 상호작용 유형을 밝히고자 하였다. 이를 위해 중학생 13그룹의 탐구적 대화 42사례를 대상으로 탐구요소 및 상호작용 유형을 분석하였다. 탐구요소는 문제제기, 자료수집, 설명의 세 가지로 구분하였고, 상호작용은 대화의 흐름을 화살표로 도식화하여 나타내었다. 문제제기로부터 탐구가 시작된다고 보았으며, 문제제기 이후 후속적인 반응에 따라 유형이 구분되었는데, 총 7가지 유형이 발견되었다. 그 유형은 문제제기 공유, 문제제기-단순응답, 문제제기-단순설명, 문제제기-단순설명-(자료수집)-자료기반 설명, 문제제기-자료수집-자료기반 설명의 5가지로 크게 나누어지고, 가장 많은 빈도를 보인 유형 2는 다시 소극 회피적 응답, 부정확한 응답, 패턴의 반복으로 세분화되었다. 본 연구는 비형식 탐구학습에서 학교 탐구학습과 차별화되는 상호작용 패턴을 파악하였다는 점에서 기존 연구들과 차별성을 가지며, 비형식 탐구학습에서 상호작용 유형을 기술하고 있다는 점에서 비형식 탐구학습 연구를 위한 기초를 제공하였다는 의의를 가진다.
상호정보(mutual information: MI)는 설명변수의 목적변수에 대한 예측정도를 나타내는 척도로서, 목적변수에 대한 설명 변수의 중요도 순위를 구하거나 목적 변수를 잘 설명해주는 설명변수의 집합을 구하는 변수선택문제에 유용하게 사용된다. 본 논문에서는 연속형 설명변수와 범주형 목적변수로 구성된 데이터로부터 결합확률분포를 추정하지 않고도 MI 추정량을 구할 수 있는 Sample-spacing 방법에 대한 연구를 수행하였다. 몬테 칼로 모의 실험과 실제데이터에 대한 실험결과, MI 추정을 위해 Sample-spacing 방법을 사용할 때 m = 1을 사용하면 충분히 신뢰할만한 결과를 얻을 수 있다는 것을 알 수 있었다.
이 연구에서는 스마트 기기를 활용한 소집단 과학 학습 과정에서 사전 성취 수준에 따른 언어적 상호작용을 분석하였다. 서울시의 한 남녀 공학 고등학교에서 사전 성취 수준 측면에서 이질적으로 구성된 4개의 소집단이 참여하였다. 스마트 기기를 활용한 소집단 과학 학습 과정에서 일어나는 언어적 상호작용을 녹음 및 녹화하고 기록 원고를 작성한 뒤 분석하였다. 학생들 사이의 언어적 상호작용은 개별 진술과 상호작용 단위 수준에서 분석하였다. 연구 결과, 스마트 기기를 활용한 소집단 학습에서 학생 사이의 언어적 상호작용은 과제 관련 진술의 빈도가 높았는데, 특히 정보 설명, 정보 질문, 기준 반성의 빈도가 높았다. 방향 설명, 기준 반성, 진행에서는 사전 성취 수준 상위 학생들의 진술 빈도가 높게 나타났고, 방향 질문, 정보 설명에서는 하위 수준 학생들의 진술 빈도가 높게 나타났다. 상호작용 단위에서는 지식 구성 상호작용 중 대칭적 정교화 상호작용의 빈도가 높았는데, 특히 누적형과 평가형이 높게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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