본 논문에서는 홈 자동화 네트워크의 대표적으로 자리잡고 있는 론웍스(Lonworks) 시스템의 하드웨어 플랫폼인 뉴론칩(Neuron) 기반의 노드를 대신하는 새로운 구조를 갖는 홈 자동화 제어기를 제안한다. 기존의 론웍스 해답(Solution)은 8비트 프로세서인 뉴론칩을 모든 노드들이 중앙처리장치로 사용하므로 고성능의 처리를 필요로 하는 응용 프로그램은 구현할 수 없었다. 또한 뉴런C(Neuron C) 언어를 사용하여 응용 프로그램을 개발하므로 C 언어에서 파생된 언어인 뉴런C 언어를 새롭게 배워야 하는 번거로운 점을 가지고 있으며, 뉴런C 컴파일러(Compiler)를 비롯한 LonMaker 등의 고가의 개발 장비를 구비해야 하므로 개발자로 하여금 개발비용에 대한 부담이 컸다. 이에 본 논문에서는 처리능력이 뛰어나며 저전력 특성을 갖춘 스트롱암(SA1110)칩을 메인 프로세서로 사용한 홈 자동화 제어기인 ECONICS를 개발했다. 이 ECONICS는 홈 제어 네트워크를 구성하기 위해 통신 하드웨어 및 ANSI 표준 프로토콜인 EIA709.1 통신 프로토콜 스택을 가지고 있다. 제안된 홈 자동화 제어기를 통하여 기존의 론웍스 노드에서 구현하기 힘든 다양하고 복잡한 응용프로그램을 구현할 수 있게 되었고, 제안된 홈 자동화 제어기의 상업적 유용성을 증명하기 위해 기존의 론웍스 노드들과의 호환성을 확인하였으며 개발자로 하여금 기존의 C 언어를 통하여 응용프로그램을 개발하게 함으로써 추후 홈 자동화 제어기로써 파급효과가 클 것이다.
사람은 노화가 진행됨에 따라 기억력, 지능, 언어, 운동 기능 등의 인지능력이 저하되므로 대상 노인에 특성에 맞는 적절한 재활치료 방법을 적용해야 한다. 체감형 3D 인지시스템은 가상현실을 기반으로 하고 인지능력 향상을 위한 컨텐츠를 적용하여 환자의 특성에 맞는 의료 활동을 수행할 수 있다. 특히 원예 컨텐츠는 노인들의 참여도를 높일 수 있고 인지능력 향상과 우울증 감소에 도움이 된다. 이러한 가상현실 시스템은 위치인식, 동작인식, 디스플레이 등의 하드웨어 장치들을 이용하여 구현 가능하다. 본 논문에서는 노화에 따른 인지기능 저하와 종류와 특징을 분석하고 관련 재활치료 방법을 조사하였다. 또한 체감형 3D 인지시스템을 구성하는 모듈과 재활치료에 적합한 가상현실 컨텐츠를 제안하였다.
오늘날 웹은 급속도로 확산되어 교육에 있어서 필수적인 존재로 강력한 힘을 발휘하게 되었다. 사이버 교육 환경의 시대를 맞이하여 웹을 이용한 학습 활동의 비중은 점점 더 증가되었지만 대다수의 웹기반 교수 (Web-based Instruction : WBI)학습 사이트들이 비장애인 중심의 사용자 인터페이스로 설계됨에 따라 청각 장애인을 학습 공간에서 격리 시키고 학습 능력을 저하시키는 이중 장애를 발생시키고 있다. 따라서 본 논문에서는 최근 청각 장애인의 교육방법으로 대두되고 있는 이중언어-이중문화 접근법 (Bilingual Method : 2Bi 이론)을 활용하여 청각 장애인의 WBI 학습 능력을 신장시킬 수 있는 사용자 인터페이스를 설계하였다. 본 사용자 인터페이스의 특징은 다음과 같다. 첫째, 청각 장애인의 웹접근성을 고려한 인터페이스를 설계하여 청각 장애 학습자가 보다 쉽게 학습 공간에 접근하게 하였다. 둘째, 청각 장애인의 장애 정도 및 학습 성취 정도에 따라 3단계 사용자 인터페이스를 제공하여 수준별 학습이 가능하다. 셋째, 순차적 반복 학습이 가능하여 청각 장애인의 학습 능력뿐 아니라 의사소통 기능 향상에도 긍정적인 영향을 제공한다.
현대사회는 지식정보화 사회이다. 사회는 점점 복잡해지고 개인은 여러 문제를 만나게 된다. 이러한 사회에서는 지식을 단순히 암기하는 능력보다 생활 속에 부딪히는 문제들을 지금까지 배워온 지식과 정보를 활용해서 해결해 나가는 능력이 절실히 요구된다. 기존의 주입식 교육에서 벗어나서 학습자 스스로 필요한 지식을 찾고 적용하는 능력을 키우기 위해 PBL학습을 도입하고자 한다. 그리고 스크래치언어를 활용하여 프로그램을 작성함으로써 초등학생들의 문제에 대한 고찰능력과 사고력을 향상시키고자 한다. 따라서 본 연구에서는 스크래치를 활용한 PBL기반 학습프로그램을 개발하였다.
과학영재교육 관점에서 성공지능 이론은 영재교육과정이 과학영재의 특성에 맞게 제시되고 있는지를 파악할 수 있는 수단이 된다. 이 연구의 목적은 초등 과학영재교육 교재에 제시된 발문 특성을 Sternberg의 성공지능 관점을 적용하여 분석하기 위한 것이다. 이를 위하여 교육청 영재교육원 2곳과 대학부설 영재교육원 1곳의 초등 과학영재교육 교재에 제시된 발문 각각 143개와 134개를 추출한 후, 이렇게 추출된 발문들의 구조적 특성에 차이가 있는지를 비교하기 위해 언어네트워크분석 방법을 활용하여 분석하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 교육청 및 대학부설 영재교육원의 교재는 분석적 능력, 창의적 능력, 실행적 능력 등과 같은 성공지능을 균형 있게 반영하지 못하고 있었다. 둘째, 교육청 및 대학부설 영재교육원의 교재는 학생들에게 '문제 확인하기', '정보 표상하고 조직하기', '분석적 사고 촉진하기' 등 분석적 능력 영역을 집중적으로 요구하고 있었다. 셋째, 교육청 및 대학부설 영재교육원의 교재는 성공지능의 각 프레임 요소를 서로 유기적으로 연결되지 못한 채 제시되고 있다는 한계를 보였다. 과학영재들은 일반학생과 달리 학습속도가 빠르고 보다 복합적인 사고를 선호하는 특성을 보이기 때문에, 앞으로 과학영재교육 교재를 개발할 때에는 과학영재의 수준에 맞게 다양한 영역의 능력을 경험하고 통합적 사고를 촉진할 수 있도록 개발할 필요가 있을 것이다. 이런 측면에서 이 연구는 과학영재들의 맞춤형 교육지원을 위한 교재 개발을 위해 유용한 정보로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
스마트 기기의 보급률 증가와 더불어 코로나의 영향으로 스마트 기기를 통한 미디어 콘텐츠의 소비가 크게 늘어나고 있다. 이러한 추세와 더불어 OTT 플랫폼을 통한 미디어 콘텐츠의 시청과 콘텐츠의 양이 늘어나고 있어서 해당 플랫폼에서의 콘텐츠 추천이 중요해지고 있다. 콘텐츠 기반 추천 관련 기존 연구들은 콘텐츠의 특징을 가리키는 메타 데이터를 활용하는 경우가 대부분이었고 콘텐츠 자체의 내용적인 메타 데이터를 활용하는 경우는 부족한 상황이다. 이에 따라 본 논문은 콘텐츠의 내용적인 부분을 설명하는 제목과 시놉시스를 포함한 다양한 텍스트 데이터를 바탕으로 유사한 콘텐츠를 추천하고자 하였다. 텍스트 데이터를 학습하기 위한 모델은 한국어 언어모델 중에 성능이 우수한 KLUE-RoBERTa-large를 활용하였다. 학습 데이터는 콘텐츠 제목, 시놉시스, 복합 장르, 감독, 배우, 해시 태그 정보를 포함하는 2만여건의 콘텐츠 메타 데이터를 사용하였으며 정형 데이터로 구분되어 있는 여러 텍스트 피처를 입력하기 위해 해당 피처를 가리키는 스페셜 토큰으로 텍스트 피처들을 이어붙여서 언어모델에 입력하였다. 콘텐츠들 간에 3자 비교를 하는 방식과 테스트셋 레이블링에 다중 검수를 적용하여 모델의 유사도 분류 능력을 점검하는 테스트셋의 상대성과 객관성을 도모하였다. 콘텐츠 메타 텍스트 데이터에 대한 임베딩을 파인튜닝 학습하기 위해 장르 분류와 해시태그 분류 예측 태스크로 실험하였다. 결과적으로 해시태그 분류 모델이 유사도 테스트셋 기준으로 90%이상의 정확도를 보였고 기본 언어모델 대비 9% 이상 향상되었다. 해시태그 분류 학습을 통해 언어모델의 유사 콘텐츠 분류 능력이 향상됨을 알 수 있었고 콘텐츠 기반 필터링을 위한 언어모델의 활용 가치를 보여주었다.
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.
지식베이스의 목표는 세상의 모든 지식을 데이터베이스화 하는 것이지만 지식 획득 능력의 부족으로 항상 지식 부족 문제에 시달린다. 지식 획득은 주로 웹 상에 있는 자연언어문장을 지식화 하는 외부적인 지식 획득을 통해 이루어지지만, 지식베이스 내부에서 지식을 확장해 나가는 방법에 대해서는 연구가 소홀히 이루어지고 있다. 따라서 본 논문에서는 내부적인 지식 획득을 위한 지식베이스 행렬 분해 모델을 소개한다. 본 논문에서 소개하는 방법은 지식베이스를 행렬로 변환한 뒤 행렬 분해 모델을 통해 새로운 지식에 대한 신뢰도를 점수화하는 방법이다. 본 논문에서 소개한 방법의 우수성과 실효성을 입증하기 위해 한국어 지식베이스인 한국어 디비피디아(2016-10)를 대상으로 본 모델의 정확도 측정 실험 결과를 소개한다.
현재 컴퓨터 교육은 흥미와 실용위주의 컴퓨터 활용교육과 컴퓨터 소양교육에 치우쳐 있어 컴퓨터의 작동원리 등의 컴퓨터 과학을 이해하기에는 부족함이 많다. 특히 컴퓨터과학 분야 중 문제해결력, 논리적 사고력을 향상시키기 위한 프로그래밍 기초 교육은 보다 강조해야 한다. 본 연구에서는 객체지향형 교육용프로그래밍언어 두리틀을 초등학생들에게 프로그래밍을 지도할 수 있는 최적의 언어로 선정하고 다른 프로그래밍 언어와 비교 분석해 보았다. 그리고 자기 자신의 학습상황을 감독 관리하는 능력인 메타인지 수준에 따라 학습자를 분류한 후, 두리틀 프로그래밍 학습 후 논리적 사고와 그 하위논리의 효과, 그리고 메타인지 수준에 따른 논리적 사고와 그 하위 논리별로 미치는 영향을 분석하였다.
In an experiment to determine the relative effectiveness of poetry activities through constructivist cooking experiences 95 children in three kindergarten classes were assigned to experimental, comparative, and control groups. The experimental group participated in 12-week units of writing poetry after cooking experiences, while the comparative group participated in writing poetry after listening to poetry. Analysis of covariance revealed differences between the mean scores of the three groups on posttests of receptive and expressive language, indicating that the children in the experimental group performed better on the tests than the children in the comparative and control groups. These results suggest that incorporating constructivist cooking into poetry instruction is an effective means of fostering the language development of young children.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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