본 논문에서는 초동학생의 기초 알고리즘 개념 습득 및 프로그래밍 능력 함양을 위한 순서도 적용 방안을 제안한다. 컴퓨팅 사고력 함양을 위해서는 프로그래밍 전에 알고리즘을 설계하는 단계가 포함되어야 하며, 초등학생의 프로그래밍 교육은 블록형 프로그래밍 언어를 사용할 것을 권장한다. 알고리즘 설계에 순서도를 활용하는 것이 효과적이나, 블록형 프로그래밍 언어의 특성상 순서도의 기본 기호로만 블록을 표현하기에는 어려운 부분이 있다. 따라서 본 연구에서 반복구조와 선택구조를 중심으로 블록을 순서도로 표현하는 방법을 제안하고자 한다.
본 연구에서는 초등에서 알고리즘 교육의 방법으로 사용되는 언플러그드 활동에 순서도를 활용하는 방안을 제안한다. 소프트웨어 교육의 기본적인 방향은 컴퓨팅 사고력을 기반으로 문제를 해결하는 역량을 기르고자 하는 것[1]이지만, 현재는 교육용 프로그래밍 언어의 학습에 치우쳐 있거나 알고리즘 교육이 제대로 이루어지고 있지 않다. 언플러그드 활동에 순서도를 활용함으로써 알고리즘 영역의 교육을 강화하고 균형 잡힌 컴퓨팅 사고력 함양에 도움이 될 것이다.
데이터 마이닝 또는 기계학습을 위한 무감독 학습 알고리즘인 개념적 클러스터링을 이용하여 계층적 구조를 유도해낼 때 자료를 처리하는 순서에 따라 서로 다른 결과에 도달하는 양상을 보인다. 이 순서 바이어스 문제를 해결하는 방안으로 먼저 주어진 자료 세트에 분류를 시행하여 초기 분류를 형성한다. 이 분류를 통해 최종 분류의 가능한 클래스 수를 예측하고 이 정보에 기반하여 자료 분석과 중심 정렬을 통해 자료 처리 순서를 새로이 결정한다. 재배열된 자료 세트에 ITERATE 분류 과정을 적용해 새로운 분류를 생성한다. 본 논문에서는 이 과정을 반복하여 안정적이고 최적의 분류 점수를 갖도록 하는 알고리즘 REIT를 제안하였다. 이 알고리즘을 여러 자료 세트에 적용하고 순서 바이어스의 영향을 최소화하는지 여부를 실험을 통해 비교 분석하였다.
인터넷에서 댓글 시스템은 자신의 의사표현을 위한 시스템으로 널리 사용되고 있다. 하지만 이를 악용하여 상대방에 대한 혐오를 드러내기도 한다. 악성댓글에 대한 적절한 대처를 위해 빠르고 정확한 탐지는 필수적이다. 본 연구에서는 악성 댓글 분류 문제를 해결하기 위해서 순서가 있는 분류 레이블의 성질을 활용한 순서형 회귀 (Ordinal regression) 기반의 분류 모델을 제안한다. 일반적인 분류 모형과는 달리 혐오 발언 정도에 따라 다중 레이블을 부여하여 학습을 진행하였다. 실험을 통해 Korean Hate Speech Dataset에 대해 LSTM기반의 모형의 출력층을 다르게 구성하여 순서형 회귀 기반의 모형들의 성능을 비교하였다. 결과적으로 예측 결과에 대한 조율이 가능한 순서형 회귀 모형이 일반적인 순서형 회귀 모형에 비해서 편향된 예측에 대해 추가적인 성능 향상을 보였다.
이 연구는 뇌기반 교육의 효과를 체계적으로 정리하기 위해 실시되었다. 자료 분석을 위해 뇌기반 교육의 효과를 보고한 국내 선행연구 27편을 선정하여 메타분석을 수행하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 뇌기반 교육의 전체 효과크기는 .67로 나타났다. 둘째, 종속변인 유형에 따른 효과크기 측정 결과 학업성취도, 인지적 영역, 정의적 영역의 순서로 나타났다. 셋째, 인지적 영역에 따른 효과크기 측정 결과 자기조절능력, 창의성, 핵심역량, 의사소통능력, 탐구 능력의 순서로 나타났다. 넷째, 정의적 영역에 따른 효과크기 측정 결과 사회성, 학습 흥미, 교과 태도의 순서로 나타났다. 다섯째, 사고력 개발 관련 뇌기반 교육 방법에 따른 효과크기 측정 결과 두 개 영역이상 통합한 경우, 뇌 단련, 풍요로운 환경 제공, 우뇌 계발 학습법의 순서로 나타났다. 여섯째, 학습활동 관련 뇌기반 교육 방법에 따른 효과크기 측정 결과 기억 공고화 전략, 주의 촉진 전략의 순서로 나타났다.
본 고에서는 비디오로부터 coherent story를 학습하여 비디오 스토리를 재현할 수 있는 스토리 학습/재현 프레임워크를 제안한다. 이를 위해 연속 이벤트 순서를 감독학습 정보로 사용함으로써 각 에피소드들이 은닉 공간 상에서 궤적 형태를 가지도록 유도하여, 순서정보와 의미정보를 함께 다룰 수 있는 복합된 표현 공간을 구축하고자 한다. 이를 위해 유아용 비디오 시리즈를 학습데이터로 활용하였다. 이는 이야기 구성의 특성, 내러티브 순서, 복잡도 면에서 여러 장점이 있다. 여기에 연속 이벤트 임베딩을 반영한 인코더-디코더 구조를 구축하고, 은닉 공간 상의 시퀀스의 모델링에 양방향 LSTM을 학습시키되 여러 스텝의 서열 데이터 생성을 고려하였다. '뽀롱뽀롱 뽀로로' 시리즈 비디오로부터 추출된 약 200 개의 에피소드를 이용하여 실험결과를 보였다. 실험을 통해 에피소드들이 은닉공간에서 궤적 형태를 갖는 것과 일부 큐가 주어졌을 때 스토리를 재현하는 문제에 적용할 수 있음을 보였다.
컴퓨터 프로그램은 기계, 우주, 항공, 의학을 비롯한 사회 전 분야에서 필요로 한다. 하지만 프로그래밍 교육과정은 수많은 교재와 동영상 강의에도 불구하고 어려워하고 있다. 프로그래밍 언어는 매우 다양하지만 대부분의 언어들은 동일한 구조를 사용하며, 표현 방식에 차이가 있을 뿐이다. 그래서 하나의 프로그래밍 언어를 습득하면 또 다른 언어를 배우는데 많은 시간과 노력을 기울이지 않아도 된다. 대부분의 프로그래밍 언어들은 일반적으로 순서, 선택, 반복 구조를 사용한다. 프로그래밍을 배우는 사람에게 중요한 것은 프로그램의 문법이 아니라 프로그램의 구조나 알고리즘이다. 본 논문에서는 순서도를 활용해 구조화된 프로그래밍을 학습할 수 있는 언어 학습 시스템을 설계하고 구현하였다.
베이지안망은 불확실한 상황 하에서 영역지식을 표현하고 예측하기 위한 좋은 도구로 알려져 있다. 그러나 변수가 많아졌을 때 학습이 어렵고 시간의 요구량이 늘어나게 되어 효율적이고 신회도 높은 탐색에 문제가 있다. 이를 해결하기 위해서 노드의 순서를 정하여 효율적인 구조학습이 가능하도록 한다. 본 논문에서는 각 상황에 따른 확률의 엔트로피를 계산하여 다양한 변수간의 관계나 상호의존적인 상황에서도 오차를 줄이고 신뢰도를 높일 수 있는 효과적인 분류학습모델을 제시한다. 베이지안망 학습 방법 중 일반적으로 널리 알려져 있는 K2알고리즘에서 각 노드의 엔트로피 수치를 계산하여 엔트로피가 낮은 노드의 순서를 결정하여 결과적으로 빠른 시간 안에 최적화된 베이지안망의 모델을 구성하는 효율적인 학습모델을 제시한다.
본 논문은 기존에 주어진 문장 다음에 올 수 있는 문장에 대해 딥러닝을 활용하여 예측하는 시스템이며, 데이터 전처리, 문장 목적 파악, 문맥 파악의 세가지 파트로 구성되어 있다. 전처리 과정에서는 문장에 쓰인 단어에 대한 품사 정보를 Input Feature 로 추가한다. 이어서 문장 목적 파악을 위해서는 상황별로 문장을 표현하는 방법이나 단어들의 순서가 다르기 때문에 단어의 순서보다는 문장의 특징점을 학습한다. 마지막으로 문맥 파악을 위해서 이전 단계에서 학습된 문장별 목적 데이터를 기반으로 데이터의 시간적 흐름에 대한 학습을 진행함으로써 이후에 나올 수 있는 문장을 예측한다.
정보기술의 발전으로 인해 코딩 교육의 중요성이 부각되고 있다. 코딩 교육과 다양한 분야와 융합된 교육 모델이 제시되고 있으며 그 중 드론을 활용한 코딩 교육 방법이 일부 존재하지만 오락성이 강조되거나 드론 조종에 초점을 두고 있어 코딩 역량 향상에는 한계가 있다. 본 논문에서는 학습자의 안전성을 보장하고 코딩 역량 향상을 위해 드론 교육에 적용 가능한 교육용 심볼릭 코딩 어플리케이션을 제시한다. 제시하는 어플리케이션은 사용자가 SW 설계 수준의 순서도 기반 심볼릭 코딩을 학습하고 코딩 결과를 드론 시뮬레이션 또는 실제 드론에 적용하여 확인할 수 있는 기능을 제공한다. 이를 통해 학습자들에게 실제적인 코딩 경험을 제공하고 창의적인 문제 해결 능력과 창의성 향상을 기대할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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