학생들의 지적 성장은 학교교육의 오랜 목표이다. 학생들의 지적 성장을 위해 최근에는 학습상황에서 학생들이 경험하는 실패의 교육적 활용가능성에 대해서 연구들이 진행되고 있다. 특히 최근에는 학습실패가 해당 영역에 대한 지식이나 문제해결력 뿐 아니라 학생들의 창의적 역량을 신장하기 위한 중요한 학습도구가 될 수 있다는 문헌들이 제시되고 있다. 본 연구는 학습자가 경험하는 학습실패가 어떻게 창의성 역량의 교육과 연계될 수 있는지 주요 이론과 교수-학습 전략들을 제시하고 있다. 교육 분야에서 학습실패 연구는 Clifford(1988)에 의해서 실패내성에 대한 연구에서부터 시작하여 현재 많은 연구들이 학습의 과정에서 학습실패의 중요성에 대해 주목하고 있다. 특히, Kapur(2008)와 같은 연구자는 학습에서 실패경험이 단순히 지식의 습득을 넘어서서 새로운 대안들을 만들어내고 창의적 문제해결 전략들을 찾아내는데 긍정적인 역할을 할 수 있음을 주장하고 있다. 구체적으로 본 연구에서는 학습과정에서 경험하는 실패를 어떻게 교육장면에서 활용할 수 있는 지 그 전략들에 대해 논의하고 그 과정에서 교수자나 학습자의 입장에서 주의해야 할 점들이 무엇인지 논의하였다. 구체적으로 학습자가 실패경험을 통해서 기존의 생각의 틀로 부터 벗어나기, 주어진 교육과정 영역을 넘어서 자유롭게 교육과정 영역을 탐색하도록 허용하기 등과 같은 전략을 제시하였으며 특히, 학습실패가 가져올 수 있는 부정적인 정서와 실패의 누적으로 인한 학습된 무기력을 극복하기 위한 전략으로서 학습 초기과정에서 실패경험의 부정적인 영향을 고려하거나 최소화하기 위한 전략에 대해 서술하고 있다. 그리고 실패의 경험을 결과로 인식하는 것이 아니라 학습과정의 일부로 인식하는 것이 왜 중요한 지 기술하였다.
본 논문에서는 이동 통신 시스템 내에 존재하는 이동성 데이타베이스의 실패 처리를 위한 이동성 학습과 예측에 기반한 회복 기법을 제안한다. 이동 통신 시스템에서 이동성 데이타베이스는 사용자들에게 빠른 연결을 제공하기 위해 사용자의 현재 위치 정보를 유지해야 한다 그러나, 이동성 데이터베이스의 실패는 사용자의 위치 정보를 잃어버리게 만든다. 결과적으로, 명백한 회복 과정 없이는 실패 상황에서 사용자의 호 요청은 거절된다. 따라서, 이동성 데이타베이스에 실패가 발생하였을 때, 실패에 효과적으로 대처할 수 있는 명백한 회복 기법이 사용자들에게 연속적인 서비스 가용성을 보장해 주기 위해서 필요하다. 본 논문의 회복 기법에서 사용되는 이동성 학습과 예측은 이동성 데이타베이스의 실패 후 시스템에 의해서 사용자의 위치를 파악하기 위한 기능을 담당한다. 실패 없는 연산 동안 사용자의 이동 패턴은 뉴로-퍼지 추론 시스템에 의해서 학습되며, 학습된 위치 정보는 실패 후 잃어버린 사용자의 위치를 파악하기 위해서 사용된다. 따라서, 본 논문의 회복 기법은 백업 과정과 검사점 정보를 저장하기 위해 필요한 부가적인 저장 공간을 요구하지 않기 때문에 검사점을 사용하는 이전의 접근방법과 다르다. 게다가, 성능 분석을 위한 시뮬레이션은 본 논문의 회복 기법이 실패 후 잃어버린 사용자의 위치 정보를 회복하는데 소요되는 비용을 검사점에 기반한 회복 기법과 비교하여 상당히 줄일 수 있음을 보여준다.
국내 건설 산업에서 실패정보는 사례중심의 비체계적인 문서형태로 관리되고, 통계적 분석결과 정보수준의 자료로 제시되고 있다. 이는 건설실패정보의 활용을 통하여 건설프로세스가 지속적으로 개선될 수 있다는 긍정적인 측면을 간과한 건설실무자의 인식의 부재에 기인한다. 이에 본 연구는 건설실패정보의 관리 및 활용에 대한 문제점을 인식하고, 반복적으로 발생되는 건설실패를 사전에 예방할 수 있도록 실패정보를 체계적으로 관리, 공유, 학습, 활용할 수 있는 웹 기반 건설실패사례 정보시스템을 구축하기 위한 목적으로 수행되었다. 본 연구에서 개발된 건설실패사례 정보시스템은 웹과 사례기반추론기법을 이용하여 가장 유사한 과거 사례가 검색될 수 있도록 구현하였으며, 건설실패정보를 체계적으로 관리할 수 있고, 실패사례를 통한 간접적 지식습득 및 미래의 건설프로젝트의 실패발생 예방대책을 수립하는데 활용될 수 있을 것이다.
음성 대화 시스템에서는 사용자가 잘못된 슬롯명을 말하거나 음성인식 오류가 발생해 사용자의 의도에 맞지 않는 응답을 하는 경우가 있다. 이러한 문제를 해결하고자 말뭉치나 사전 데이터를 활용한 질의 교정 방법들이 제안되지만, 이는 지속적으로 사람이 개입하여 데이터를 주입해야하는 한계가 있다. 본 논문에서는 축적된 로그 데이터를 활용하여 사람의 개입 없이 음악 재생에 필요한 슬롯을 교정하는 자기 학습(Self-learning) 기반의 모델을 제안한다. 이 모델은 사용자가 특정 음악을 재생하고자 유사한 질의를 반복하는 상황을 이용하여 비지도 학습 기반으로 학습하고 음악 재생에 실패한 슬롯을 교정한다. 그리고, 학습한 모델 결과의 정확도에 대한 불확실성을 해소하기 위해 질의 슬롯 관계 유사도 모델을 이용하여 교정 결과에 대한 검증을 하고 슬롯 교정 결과에 대한 안정성을 보장한다. 모델 학습을 위한 데이터셋은 사용자가 연속으로 질의한 세션 데이터로부터 추출하며, 음악 재생 슬롯 세션 데이터와 질의 슬롯 관계 유사도 데이터를 각각 구축하여 슬롯 교정 모델과 질의 슬롯 관계 유사도 모델을 학습한다. 교정된 슬롯을 분석한 결과 발음 정보가 유사한 슬롯 뿐만 아니라 의미적인 관계가 있는 슬롯으로도 교정하여 사전 기반 방식보다 다양한 유형의 교정이 가능한 것을 보였다. 3 개월 간 수집된 로그 데이터로 학습한 음악 재생 슬롯 교정 모델은 일주일 동안 반복한 고유 질의 기준, 음악 재생 실패의 12%를 개선하는 성능을 보였다.
얼굴인식 분야에서 PCA(Principal Component Analysis) 기반 알고리즘은 비교적 간단한 구조와 높은 인식률로 인해 많이 사용되고 있지만 조명이나 얼굴 포즈 변화에 민감하다는 단점이 있다[1]. 이런 단점을 해결하기 위한 노력으로 PCA를 다른 얼굴인식 알고리즘과 결합함으로서 조명과 포즈 변화에 강인한 얼굴인식을 위만 연구가 현재 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 PCA기반 얼굴인식에서 조명이 다양하게 변할 때 이에 따른 인식률의 변화와, 인식이 실패했을 경우에 인식 대상이 유사도 상위후보군에 들어가는지를 조사함으로서 PCA기반 알고리즘의 신뢰도를 확인하고자 한다. 이를 위해 Yale Face Database H와 Extended Yale Face Database B를 이용하여 실험한 결과 약 93%의 인식 성공률을 확인했으며, 7%의 인식 실패한 영상의 경우 그 인식하고자 했던 얼굴이 유사도를 기준으로 정렬된 학습 영상에서 상위 후보군에 속한다는 실험 결과를 얻음으로서 PCA기반 얼굴 인식 알고리즘의 신뢰성을 확인할 수 있었다.
인공지능은 디지털 대전환 시대의 핵심적인 기술로 사회 전반에 변화를 주도하였다. 우리나라는 인공지능을 이해하고 이를 활용하는 역량을 길러주기 위해 전 국민을 대상으로 교육을 진행하고 있다. 그러나 초등학생 대상 인공지능 교육 프로그램은 체험 및 놀이 실습으로 한정되어 교육적 효과에 한계가 있다. 그러므로 본 연구에서는 생산적 실패를 활용하여 인공지능에 대한 개념적 이해 및 실생활 전이를 촉진하는 교육 프로그램을 개발하였다. 연구 대상은 초등학교 5~6학년이며 2022 개정 교육과정에서 강조하는 자기 주도적 학습 역량과 실생활 연계 교육을 반영하여 설계한 6차시 분량의 프로그램이다. 본 연구에서 개발한 교육 프로그램은 향후 타당성 및 신뢰도 검증을 거쳐 현장에 적용하는 후속 연구로 이어질 것이다.
프로그래밍 훈련 지원을 위한 프로그래밍 채점시스템은 일반적으로 웹 상에 구축되어 출제자는 프로그래밍 문제를 업로드하고 이를 학습자가 열람하고 문제에 대한 답안을 제출한다. 프로그래밍 채점시스템은 제출된 답안 소스코드를 실행하여 통과, 실패, 에러 메시지 등의 피드백을 제공한다. 통과를 제외한 피드백을 받은 학습자는 통과 판정받을 때까지 계속해서 소스코드를 디버깅한다. 본교에서 프로그래밍 훈련 지원을 위해 온라인 채점시스템을 자체 개발하였고 학생들이 제출한 답안을 분석한 결과 통과 판정을 받지 못한 학생들 중 다수가 자신이 틀린 부분을 정확하게 모른 채 계속해서 문제를 푼다는 사실을 확인하였다. 현재 프로그래밍 채점시스템은 주로 런타임 에러 메시지 위주로 피드백을 수행한다. 하지만 이러한 정보만으로는 프로그래밍 훈련을 하는 학습자들은 제출한 답안의 틀린 부분을 찾아내기가 어렵다. 따라서 본 논문에서는 학습자가 제출한 소스코드에 사용된 테스트케이스의 제어흐름을 분석한 결과를 프로그래밍 실패에 대한 피드백으로 제공하는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 제어흐름 상의 결함이 존재할 수 있는 경로를 피드백하여 학습자들이 틀린 부분을 보다 빠르게 찾을 수 있게 도와준다. 또한 실제 학습자가 제출한 답안 소스코드를 예로 들어 본 시스템이 적용 가능함을 보인다.
학교현장은 평균 43명의 과밀학급(인천광역시 연수고등학교 2학년)으로, 컴퓨터실에서 교사는 학생들을 관리하기 위해 학생 PC의 전원 끄는 경우가 있다. 교사는 학생의 컴퓨터를 감시하여 수업과 관련 없는 웹(web) 사이트를 방문하는 학생들의 수업 이외의 장난을 막으면서 학생들에게 수업해야 하기 때문이다. 그러나 학생은 이러한 방식에 반발심을 사거나 학생들의 학습 의욕을 떨어트리는 요인으로 작용한다고 본다. 또한 컴퓨터실 수업에서 일반적으로 교사는 "바쁜 교사"이다. 제한된 시간에 학습자 개인의 흥미나 욕구를 반영하여 개별 학습자의 능력 혹은 수준에 맞추어 수업의 내용의 내용과 속도를 다르게 가르치는 개별지도가 불가능하다. 현실이 이렇다 보니 컴퓨터라는 정보화 기기를 활용한 수업이 효율적으로 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하고자 학습 초기에 개별학습을 하면서 학습 진행에 어려움을 격을 시 학생과 학생사이에 다양한 상호작용을 촉진시키도록 협력학습 체제를 구축하고 학생들의 학습을 모니터링하면서 학생 또는 협력학습 모둠이 문제 해결에 어려움이 처한 경우나 실패한 경우 교사의 개별지도가 가능하게 할 수 있는 실시간 협력학습 체제를 설계하였다.
건설산업은 타 산업과는 다른 특수성을 가지고 있다. 이런 특수한 건설산업에서 지식경영을 실천하기 위해서는 현장을 중심으로 한 시스템적인 접근과 기업문화적인 접근이 동시에 요구된다. 하지만 대부분의 건설기업들은 지식경영을 실천하기 위해 시스템적인 접근에만 몰두하고 있는 것이 현실이고 그러한 이유가 건설기업 지식경영 실패의 원인이 되고 있다. 이러한 구조적 모순을 해결하고자 본고에서는 CoP를 기반으로 하는 건설기업 학습조직에 대 해 연구하였다.
본 연구는 국내 제약 산업을 대상으로 실패경험이 기업의 혁신활동에 미치는 영향을 연구개발, 지식탐색 측면에서 탐구하였다. 기존 연구들은 실패의 원인을 규명하거나, 감소요건에 대한 고찰위주로 연구하였으나, 실패가 기업의 혁신활동에 미치는 영향을 분석한 연구는 드물다. 본 연구는 국내 제약 산업을 대상으로 10년간의 연구기간을 설정하여 실패가 혁신활동에 미치는 영향과 이러한 혁신활동이 급진적 혁신에 미치는 영향을 종단 분석하였다. 연구결과를 요약하자면 다음과 같다. 첫째, 기업의 실패경험은 탐험적 혁신활동을 촉진시키며, 이는 재무적 여유자본의 크기에 따라 차이를 보이는 것으로 나타났다. 둘째, 기업의 실패경험은 지식탐색 측면에서 유의하지 않은 것으로 나타났다. 셋째, 기업의 탐험적 혁신활동과 지식탐색범위의 상호작용은 급진적 혁신성과와 정(+)의 관계를 가지는 것으로 나타났다. 본 연구는 실패를 부정적 견해로 바라보던 기존의 연구와는 다르게 학습과 혁신에 긍정적인 영향을 검증하여 경험적 증거를 제시하였다는 점에서 의미가 있으며, 이러한 연구결과를 기반으로 향후 연구의 발전방향을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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