원자력 발전소와 같이 시스템 오작동으로 인하여 엄청난 재난을 불러 올 수 있는 시스템은 시스템을 구축하기 이전에 완전한 설계 및 검증이 절대적으로 필요하다. 특히 긴급성을 요하는 원자력 발전소의 긴급 차단 시스템과 같은 실시간 safety-critical 시스템은 시스템 행위의 유기적인 측면뿐만 아니라, 시간적 제약을 고려하여 엄격하게 명세하고 분석해야 한다. 본 논문에서는 시각적 기반의 설계 명세 언어인 STATECAHRT를 이용하여 원자력 발전소 제어 시스템을 명세하고 이를 모델 체킹 검증 도구인 SMV로 검증함으로써 시스템의 신뢰성을 높이고 실시간 safety-critical 시스템의 설계 및 검증에 대한 방법론을 제시한다. 본 연구에서는 [6]의 논문의 명세 오류를 수정하여 명세 및 검증을 수행하였다.
최근 딥러닝(Deep Learning)을 활용하여 텍스트로 표현된 단어나 문장의 의미를 파악하기 위한 다양한 연구가 활발하게 수행되고 있다. 하지만, 딥러닝을 통해 특정 도메인에서 사용되는 언어를 이해하기 위해서는 해당 도메인의 충분한 데이터에 대해 오랜 시간 학습이 수행되어야 한다는 어려움이 있다. 이러한 어려움을 극복하고자, 최근에는 방대한 양의 데이터에 대한 학습 결과인 사전 학습 언어 모델(Pre-trained Language Model)을 다른 도메인의 학습에 적용하는 방법이 딥러닝 연구에서 많이 사용되고 있다. 이들 접근법은 사전 학습을 통해 단어의 일반적인 의미를 학습하고, 이후에 단어가 특정 도메인에서 갖는 의미를 파악하기 위해 추가적인 학습을 진행한다. 추가 학습에는 일반적으로 대표적인 사전 학습 언어 모델인 BERT의 MLM(Masked Language Model)이 다시 사용되며, 마스크(Mask) 되지 않은 단어들의 의미로부터 마스크 된 단어의 의미를 추론하는 형태로 학습이 이루어진다. 따라서 사전 학습을 통해 의미가 파악되어 있는 단어들이 마스크 되지 않고, 신조어와 같이 의미가 알려져 있지 않은 단어들이 마스크 되는 비율이 높을수록 단어 의미의 학습이 정확하게 이루어지게 된다. 하지만 기존의 MLM은 무작위로 마스크 대상 단어를 선정하므로, 사전 학습을 통해 의미가 파악된 단어와 사전 학습에 포함되지 않아 의미 파악이 이루어지지 않은 신조어가 별도의 구분 없이 마스크에 포함된다. 따라서 본 연구에서는 사전 학습에 포함되지 않았던 신조어에 대해서만 집중적으로 마스킹(Masking)을 수행하는 방안을 제시한다. 이를 통해 신조어의 의미 학습이 더욱 정확하게 이루어질 수 있고, 궁극적으로 이러한 학습 결과를 활용한 후속 분석의 품질도 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다. 영화 정보 제공 사이트인 N사로부터 영화 댓글 12만 건을 수집하여 실험을 수행한 결과, 제안하는 신조어 표적 마스킹(NTM: Newly Coined Words Target Masking)이 기존의 무작위 마스킹에 비해 감성 분석의 정확도 측면에서 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
본 연구는 인지적 측면에서 수학 교사의 교수 양식을 분석하는 것을 목적으로 하고 있다. 이를 위해 먼저 문헌 연구를 통해 수학에서 서로 대비되는 유형으로 분류될 수 있는 인지적 사고 요소들을 탐색하고, 확인적 요인분석을 통해 이 요소들을 시각적 양식과 분석적 양식으로 범주화할 수 있다는 것을 검증하였다. 요인 분석 결과를 바탕으로 두 가지 양식과 두 가지 양식이 대등하게 나타나는 혼합적 양식을 수학 교수 양식으로 설정하고, 교사들의 양식을 분석할 수 있는 분석틀을 개발하였다. 또한, 수학 교수 양식 분석틀을 Flanders의 언어 상호작용 분석법(Amidon & Flanders, 1967)에 적용하여 교사들의 수학 수업을 통해서 교수 양식을 분석할 수 있는 방법을 설계하였다. 그리고 이를 활용해 수학 수업에서 교사들이 사용하는 수학적 언어를 분석한 결과, 실제로 시각적 양식, 분석적 양식, 혼합적 양식이 나타나는 것을 확인하였다.
본 연구는 동영상을 기반으로 일상생활에서 녹화한 아동 및 성인의 발화를 자동으로 분석해주는 SUDA(smart utterance deep analyser) 하이브리드 앱 개발에 관한 것이다. 특히, 아동과 부모가 원하는 시간 및 장소에서 상호작용하는 장면을 촬영하여 업로드할 수 있고 시간의 흐름에 따라 데이터를 계속 축적하여 이를 관찰하고 분석할 수 있도록 도울 수 있다. SUDA는 안드로이드폰, 아이폰, 태플릿 PC 기반에서 구동되며, 대용량의 동영상을 녹화 및 업로드할 수 있고, 사용자의 목적(일반인, 전문가, 관리자)에 따라 차별화된 기능을 제공할 수 있다. 전문가 모드에서는 자동화된 시스템과 협업하여 대상자의 발화를 말·언어적인 측면(비유창성, 형태소수, 음절수, 단어수, 말속도, 반응시간 등)에서 세부적으로 분석할 수 있다. 즉, SDUA 시스템이 대상자의 발화를 반자동으로 전사 및 분석하면, 언어치료사가 이를 검토하고, 보완하여 의사소통장애 진단과 중재 시 활용할 수 있다. 일반인(부모)의 경우, 전문가가 분석한 결과를 그래프 형태로 제공 받아 모니터링 할 수 있고, 관리자는 발화 분석, 영상삭제 등 전체 시스템을 관리할 수 있다. 본 시스템은 발화 분석의 반자동화로 치료사와 연구자의 부담을 줄여주고, 부모가 자녀의 발화를 기반으로 하여 말·언어발달에 대한 정보를 쉽고 다양하게 제공 받을 수 있다는 점에서 임상적 의의가 있다. 또한, 한국형 말더듬아동 진단 및 중재에 적용할 수 있는 종단데이터를 구축하고, 말더듬 회복 예측 요인들을 찾는 기초자료로 활용하고자 한다.
본 연구에서는 데이터 분석도구인 R을 활용하여 튜터링 학습법 참여 학생의 성취도를 검증하였다. 분석도구 R은 대용량 데이터의 고급 분석과 통계 계산을 위한 스크립트 언어로 빅데이터의 자료 분석에 다양하게 활용되고 있다. 대학의 학습 활동 측면에서의 튜터링 학습법은 학습 능력이 우수한 선배 또는 동료인 튜터와 학습 받고자하는 튜티가 1:1 또는 1:N의 관계를 이루고 학습 활동을 진행해 나가는 과정이다. 튜터링 학습법 운영 후 실시하는 참여 학생 만족도 조사 결과에 의하여 튜터링 학습법이 학력 수준 차이를 극복하는데 도움이 되고 있다는 정성적인 근거는 있으나 정량적인 분석 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 튜터링 학습법에 참여한 공학정보학부 튜티들의 성적 결과를 분석도구 R을 활용하여 분석하여 튜터링 학습법이 학업성취도에 긍정적 영향을 미치는 것을 검증하였다.
비디오 데이터베이스에서 움직임 정보를 가지고 있는 이동객체에 대한 모델링은 크게 두 가지 측면 즉, 공간적 혹은 시간적 관계성에 의해 다루어진다. 공간적 관계에서 위상 관계는 근접 그래프에 의한 모델링이 대부분이며, 이를 이용한 내용 기반 비디오 검색에서 자연어 형태의 질의어는 정형화된 위상 관계 표현으로 변환하는 과정을 거친다. 그러나 이 과정에서 위상 관계 표현이 인간이 사용하는 언어의 의미를 정확히 반영하는지는 알 수 없다. 이에 본 논문에서는 위상 관계 표현과 인간이 사용하는 움직임 동사간 의미의 차이를 줄이기 위해 위상 관계 표현과 실제 움직임 동사간의 매칭에 대해 연구했다.
SYCL은 C++을 기반으로 하는 언어로 가속기를 사용하는 복잡한 과정을 C++의 특징 중의 하나인 추상화를 사용해 개발자가 쉽게 접근할 수 있게 한다. 그러나, 가속기를 활용하는 측면에서는 성능을 최대한으로 끌어내기 위해 저수준 접근도 필요하다. 특히, NVLink와 같이 효율적인 멀티-GPU 통신을 해주는 인터커넥션 링크 활용을 위해서도 필요하다. 본 논문에서는 SYCL 구현물 중의 하나인 AdaptiveCpp을 가지고 NVLink로 연동된 멀티 GPU 환경에서 효율적으로 프로그래밍을 할 수 있는 방법을 제안하고, SYCL 개발자들이 SYCL의 설계 철학을 따라 프로그래밍을 할 수 있도록 이러한 기능을 추상화하여 담은 MPI wrapper API를 제안한다.
전자공학교육에서 C 프로그래밍 언어 학습은 컴퓨터 프로그래밍을 이해하고, 임베디드 시스템에서 마이크로프로세서 활용 능력을 습득하기 위한 중요한 기초 교육 과정이다. 기초적 문법과 알고리즘 이해에 중점을 두기 위해, 콘솔 창에서 C 표준 라이브러리 함수에 기반한 프로그램을 작성하며 이론과 실습을 병행해 학습하는 것이 일반적인 교육방법이다. 그렇지만, C 언어의 기본 지식을 어느 정도 습득한 후 프로젝트 활동을 하거나 더 심화된 단계로 나아가고자 한다면, 콘솔창에서 C 표준 라이브러리 함수만을 사용하는 것은 C 프로그램으로 표현하거나 제어할 수 있는 대상을 한정시키게 된다. 학습자가 그래픽 또는 멀티미디어 리소스를 쉽게 활용해 교육적 가치를 높이기 위한 목적으로, 본 논문에서는 공개 소스 소프트웨어인 Simple DirectMedia Layer (SDL)을 활용하는 방안을 C 프로그래밍 언어 학습 과정에 적용한 사례를 연구한다. 콘솔 창에서 수행하는 기초적 프로그래밍 교육과정을 마친 후에 적용된 SDL활용 프로그래밍 교육 과정을 소개하고, 설문 조사를 통해 교육적 가치를 평가한다. 그 결과, 응답자의 56% 이상이 응용능력개선, 흥미유발, 전반적 유용성 측면에서 긍정적 의견을 표명했으며, 부정적 의견은 4% 이하였다.
개발적인 측면에서 온라인 게임 환경에서의 NPC(Non Playable Character)들은 환경인식능력, 이동능력, 특수 능력 및 아이템의 소유 배분 등을 원활히 하기 위한 능력들을 소유해야 하며, 게임 환경을 인식, 저장하기 위한 데이터구조와 자신만의 독특한 임무(mission)를 달성하기 위한 계획을 갖고 행위를 해야 한다. 이런 의미에서 NPC는 자신만의 고유한 규칙과 행동 패턴, 그리고 목표(Goal)와 이를 실행하기 위한 계획(plan)을 소유하는 에이전트로 인식되어야 할 것이다. 그러나, 기존 게임의 NPC 제어 구조나 구현 방법은 이러한 요구조건에 부합되지 못한 부분이 많았다. C/C++ 같은 컴퓨터 언어들을 이용한 구현은 NPC의 유연성이나, 행위에 많은 문제점이 있었다. 이들 언어의 switch 문법은 NPC의 몇몇 특정 상태를 묘사하고, 그에 대한 행위를 지정하는 방법으로 사용되었으나, 게임 환경이 복잡해지면서, 더욱더 방대한 코드를 만들어야 했고, 해석하는데 많은 어려움을 주었으며, 동일한 NPC에 다른 행동패턴을 적용시키기도 어려웠다. 또한, 대부분의 제어권을 게임 서버 폭에서 도맡아 함으로써, 서버측에 많은 과부하 요인이 되기도 하였다. 이러한 어려움을 제거하기 위해서 게임 스크립트를 사용하기도 하였지만, 그 또한 단순 반복적인 패턴에 사용되거나, 캐릭터의 속성적인 측면만을 기술 할 수 있을 뿐이었다 이러한 어려움을 해소하기 위해서는 NPC들의 작업에 필요한 지식의 계층적 분화를 해야 하고, 현재 상황과 목표 변화에 적합한 반응을 표현할 수 있는 스크립트의 개발이 필수 적이라 할 수 있다 또한 스크립트의 실행도 게임 서버 측이 아닌 클라이언트 측에서 수행됨으로써, 서버에 걸리는 많은 부하를 줄일 수 있어야 할 것이다. 본 논문에서는, 대표적인 반응형 에이전트 시스템인 UMPRS/JAM을 이용하여, 에이전트 기반의 게임 캐릭터 구현 방법론에 대해 알아본다.퓨터 부품조립을 사용해서 Template-based reasoning 예를 보인다 본 방법론은 검색노력을 줄이고, 검색에 있어 Feasibility와 Admissibility를 보장한다.매김할 수 있는 중요한 계기가 될 것이다.재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without complexity of computation. Adaptive transversal filter with proposed data recycling buffer algorithm could efficiently reject ISI of channel and increase speed of convergence in avoidance burden of computational complexity in reality when it was experimented having
최근 프로그래밍 학습 과정에서 학습자의 학습 부담감을 감소시킬 수 있는 교육용 프로그래밍 언어의 교육적 효과에 관한 연구들이 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 예비 초등교사들을 대상으로 스크래치와 두리틀을 활용한 프로그래밍 교육을 실시한 후 프로그래밍 교육에 대한 학습동기와 학업성취도에 미치는 영향을 분석하였다. 분석 결과, 스크래치를 활용한 프로그래밍 교육을 실시한 실험집단은 두리틀을 활용한 프로그래밍 교육을 실시한 통제집단에 비해 프로그래밍 교육에 대한 학습동기와 학업성취도 측면에서 통계적으로 유의하게 높은 성취도를 나타내었다. 이러한 연구결과는 예비 초등교사들을 대상으로 프로그래밍 교육을 실시할 경우 교육용 프로그래밍 언어 선정에 도움을 줄 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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