프로그래밍 교육이 학습자의 논리적 사고력 증진, 문제해결 능력, 성취감과 자신감 획득 등 학습자의 고등 인지 능력을 발달시킨다는 사실이 많은 연구에서 나타나고 있으며, 다양한 교육용프로그래밍 언어가 개발되어 현장에 적용되고 있다. 또한 프로그래밍 교육의 필요성이 확산됨에 따라 프로그래밍 교육 방안도 다양하게 시도되고 있다. 전통적인 교육에서와 마찬가지로 프로그래밍 학습에서도 효율적인 학습을 위해서는 학습자들의 학습스타일과 다중지능을 고려한 교육이 필요한 실정이다. 즉, 효과적인 프로그래밍 교육을 위해서는 다양한 학습자들의 특성을 파악하고 학습자에게 적합한 교육 방안을 적용하는 것이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 효율적인 프로그래밍 교육을 위해 학습자의 학습스타일과 다중지능 간의 관계를 분석하고, 그 결과를 바탕으로 프로그래밍 교육에 있어 학습스타일과 다중지능을 고려한 교육 전략을 제시하였다. 본 연구의 결과는 학습자에게 특성을 고려한 적합한 교육을 실시함으로써 학습자의 흥미를 유발하고, 프로그래밍 교육의 학습효과를 증진하는데 기여하게 될 것이다.
인터넷 사용이 보편화됨에 따라 기존의 방화벽만으로는 탐지가 불가능한 웹 서버의 취약점을 이용한 공격이 나날이 증가하고 있고, 그 중에서도 특히 웹 어플리케이션의 프로그래밍 오류를 이용한 침입이 공격 수단의 대부분을 차지하고 있다. 본 논문에서는 웹 어플리케이션의 취약점을 분석한 후 취약점 발생 부분에 대해 웹 서버 전용으로 로그 분석을 해 주는 실시간 에이전트를 도입하였다. 실시간 에이전트는 공격 패턴을 비교ㆍ분석한 후 프로세스 분석기를 통한 결정(decision) 과정을 통해 침입으로 판단되면 해당 접속 프로세스(pid)를 제거한 후 공격 아이피를 차단함으로서 침입을 탐지하는 모델을 제시한다.
컴퓨터 그래픽 기술 중 비사실적 랜더링 기술은 매년 발전을 거듭하고 있다. 비사실적 랜더링 기술은 일러스트, 애니메이션, 만화와 같은 예술적인 스타일에 영감을 받은 것입니다. 이러한 비사실적 랜더링 기술을 위한 많은 응용 프로그램들은 특히 애니메이션, 게임 산업 등에서 인기가 있다. 전통적인 컴퓨터 그래픽스에서는 비사실적 렌더링 기술에 많은 관심을 가지고 있지만, 많은 계산 시간을 요구하기 때문에 실시간으로 사용하지는않았다. 그러나 최근 몇 년 동안 비사실적 랜더링은 그래픽 가속기를 이용하여 훨씬 다양한 고급 랜더링 및 실시간 기술을 선보이고 있다. 본 논문은 비사실적 랜더링을 위한 GPU 프로그래밍 기법에 대해 설명한다.
유비쿼터스 환경에서 널리 사용되고 있는 내장형 시스템에서는 메모리 사용량의 감소와 신뢰성 등의 이유로 쓰레드 기반 프로그래밍 모델보다는 이벤트-구동형 프로그래밍 모델을 채용하는 경우가 많다. 그러나 내장형 시스템의 소프트웨어가 점점 더 복잡해지면서, 내장형 시스템을 위한 소프트웨어를 이벤트-구동형 프로그래밍 모델의 단일 이벤트 핸들러로 프로그램 하는 것은 매우 어려운 과제가 되고 있다. 본 논문에서는 내장형 시스템의 설계에 비선점형 스케줄링 기법을 도입하기 위하여, 다항시간의 스케줄 가능성 평가를 위한 충분조건과 이를 이용한 효율적인 스케줄 가능성 검사 방법을 제시하며, 또한 내장형 시스템에서의 서브-태스크의 활용이 비선점형 스케줄링을 채용했을 때의 단점인 낮은 처리기 이용률을 극복할 수 있는 방안임을 보인다.
PC 그래픽스 하드웨어의 급격한 발전에 따라 슈퍼컴퓨터 또는 여러 대의 컴퓨터를 이용한 병렬/분산 처리로나 가능하였던 실시간 볼륨 렌더링을 한대의 일반 PC에서 수행하려는 시도가 계속되고 있다. PC 그래픽스 하드웨어의 꼭지점 및 픽셀 쉐이더는 수치 계산에 최적화된 벡터 연산으로 빠른 볼륨 렌더링을 가능하게 하였을 뿐만 아니라 기존의 고정된 그래픽스 파이프라인에서 벗어나 사용자가 렌더링 과정에 개입하여 프로그래밍을 할 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 이러한 그래픽스 하드웨어의 프로그래밍 기능 중 텍스쳐 좌표의 조작을 이용하여 다양한 종류의 볼륨 데이터를 빠르게 렌더링하고 픽셀 쉐이더의 여러 기능들을 이용하여 퐁 쉐이딩 연산, 이른 깊이 테스트, 팔진트리 텍스쳐등을 구현하여 고품질 영상을 실시간으로 얻고자 하였다.
원격기반 실시간 PLC 교육시스템은 인터넷을 이용한 e-laboratory 학습 시스템으로 실습실 환경에 시간적, 공간적으로 유연성을 제공하는 차세대 실습시스템으로 부각되고 있다. 본 시스템의 특정은 비교적 저가의 PLC를 이용하여 구축되었으며 저가의 일반 PC 카메라를 이용한 영상피드백 프로그램의 개발로 시스템 구축비용을 최소화 하였다. 실습 환경과 결과를 실시간 영상피드백으로 감시 할 수 있도록 하여, 인터넷 이용 실습이라는 흥미유발로 학습효과를 높일 수 있었으며, 실습에 직접 참여하지 않는 다수의 다른 학생들에게 동시에 실습 모니터링을 할수 있는 기회를 제공하였다.
전통적 계획방식은 결정적 효과를 간진 동작들로 이루어진 도메인을 다룬다. 따라서 전통적 계획기는 동작이 환경을 어떻게 변화시킬지 명확하게 예측할 수 있다. 그러나, 많은 실제 응용들에서는 불완전한 정보와 비-결정적 효과를 처리할 수 있는 계획방식을 요구한다. 확률적 계획방식은 확률적 효과를 가진 동작들을 포함함으로써 이러한 요구를 만족한다. 확률적 계획기는 일반적으로 목표상태에 도달하기 위한 하나의 행동정책을 찾아내며, 이는 (상태, 동작)쌍들의 집합으로 표현된다. 그러나 확률적 효과를 포함시킴으로써 계획기들의 복잡도가 이전보다 증가되었다. 본 논문에서는 효율적인 확률적 계획기의 설계와 구현에 대해 설명한다. 이 계획기는 표준 PPDDL 언어로 표현된 도메인 묘사를 입력으로 받아들이며, 실시간 동적 프로그래밍 알고리즘을 채용하고, 간략화한 문제로부터 추출된 휴리스틱 지식을 이용한다. 생성된 상태들과 행동정책을 효율적으로 저장하기 위해, 이 확률적 계획기는 해쉬테이블을 이용한다.
최근 프로그래밍이 가능한 그래픽스 프로세서(GPU)의 등장은 렌더링 속도의 향상은 물론 기존의 GPU가 할 수 없었던 다양한 그래픽스 계산을 효과적으로 수행할 수 있도록 해주고 있다. 이로 인하여 기존에 CPU 상에서 수행해야만 했던 그래픽스 계산들의 일부를 GPU 상에서 수행하도록 해주는 기법들에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 선형식에 기반을 둔 여러 응용 문제들을 GPU 상에서 효율적으로 구현할 수 있도록 도와주는 쉐이더 코드 최적화 기법을 제안한다. 이 기법은 SIMD 형태의 병렬 처리 능력을 가진 버텍스 쉐이더의 명령어에 맞게 고안되었다. 본 기법의 활용 가능성을 보이기 위하여 미분 방정식을 풀기 위한 4차 런지-쿠타 방법, 선형방정식을 풀기 위한 가우스-자이델 방법, 자연스러운 유체 모델링을 위한 파동 방정식 등의 문제에 적용하여 보았다. 본 논문에서 제안한 최적화 기법은 버텍스 쉐이더 용 컴파일러 구현에 쓰일 수 있으며, 향후 프로그래밍이 가능한 GPU 상에서의 실시간 그래픽스 소프트웨어 개발에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 안정도 단계(degree of stability)가 고려된 LQ 최적 제어에 대한 근사 다이나믹 프로그래밍 기법을 제안한다. 제안된 근사 다이나믹 프로그래밍 기법은 시스템 행렬(system matrix)를 모르는 경우에도 구현할 수 있으며, 특정 조건하에서 수렴성을 가짐을 수학적으로 증명하였다. 또한 제안된 알고리즘을 토대로 하는 최소 자승법 기반 실시간 구현 방법에 대해 소개하였으며, 컴퓨터 모의 실험을 통해 제안된 근사 다이나믹 프로그래밍의 성능을 입증하였다.
본 논문은 비전공자의 프로그래밍 수업에서 발생하는 오류들을 수집하고 오류 유형을 분석하여 초보 프로그래머의 오류 문제 해결을 쉽게 접근할 수 있도록 하고 교수자가 하는 피드백을 인공지능을 통해 자동화하는 시스템을 개발하는 기초 연구가 되는 것을 목표로 하였다. 결과로는 분석한 오류 유형에는 컴파일 타임에러가 가장 많이 발생하였고 그중에서도 구문에러(syntax error), 그중 missing 에러가 가장 많이 나타났다. 비전공자 학습자는 에러메시지를 이해하는 것을 가장 어려워하였고, 교수자의 피드백을 가장 절실하게 필요로 하였다. 좋은 오류 메시지는 초보자 프로그래머를 위한 프로그램 사용성에 큰 차이를 만들 수 있어 오류 메시지 내용을 단순화시킬 필요가 있으며, 학습자와 교수자의 상호작용을 효율적으로 이루어지게 할 필요가 있고, 인공지능을 통한 피드백을 자동화할 필요가 있음을 제언하였다. 향후 과제로는 오류 유형 중 자주 발생하는 구문에러부터 해결할 수 있는 인공지능을 이용한 자동 피드백 프로그램을 만들어 학습자와 실시간 상호작용하여 온라인에서 프로그래밍 수업이 가능한 학습시스템을 구현하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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