현 시대를 유튜브 시대라고 불릴 정도로 유튜브가 큰 인기를 얻고 있다. 동영상 시청자뿐만 아니라 실제 영상 제작자, 즉 유튜버들도 늘어나고 있어 다양한 주제의 컨텐츠들을 이용할 수 있게 되었다. 사용자와 컨텐츠의 수가 증가하면서 정보 선택의 폭은 커지고 있다는 장점을 갖고 있지만 사용자의 필요에 맞는 정보를 골라내기는 더욱 어렵다. 따라서 본 연구에서는 사용자가 필요로 하는 주제의 채널을 다각도에서 분석하고, 해당 채널의 랭킹을 제공하고자 한다. 채널을 크롤링하고 통계정보인 양적 데이터와 댓글의 은닉 질적 데이터 분석을 통해 채널과 채널 영상의 평균 인지도를 측정한다. 최종적인 사례 연구로써 수치 데이터 통계와 감성분석 결과 기반 사용자에게 영어 학습 채널을 추천하여 시공간에 구애 받지 않는 플립드 러닝 효과의 극대 성을 보인다.
본 연구는 고등학교 공통 과목을 중심으로 교과 교사들의 2015 개정 교육과정 현장 적용 실태와 인식이 교육정보요구에 미치는 영향을 확인하는 데 목적이 있다. 이를 위하여 인천광역시 일반계 공립 고등학교에 재직 중인 국어, 수학, 영어, 사회, 과학 교과(군) 교사를 대상으로 개별 심층 면담과 설문조사를 실시하였다. 분석 결과, 2015 개정 교육과정 현장 적용 실태와 인식은 교육정보요구에 일부 유의한 영향을 미치고 있음을 확인하였다. 특히 교육정보요구 부분에서 2015 개정 교육과정 적용에 따른 새로운 복본 요구 형태와 학습자료 정보원 요구 양태를 발견하였으며, 이를 바탕으로 지역적 범위 내 소규모 학교도서관 컨소시엄 형성과 레퍼럴 서비스 제공, 게이트웨이 역할 수행 기능 강화 등의 학교도서관 운영 방안을 제안하였다.
인공신경망에 기반한 대부분의 음성 합성 모델은 고음질의 자연스러운 발화를 생성하기 위해 보코더 모델을 사용한다. 보코더 모델은 멜 스펙트로그램 예측 모델과 결합하여 멜 스펙트로그램을 음성으로 변환한다. 그러나 보코더 모델을 사용할 경우에는 많은 양의 컴퓨터 메모리와 훈련 시간이 필요하며, GPU가 제공되지 않는 실제 서비스 환경에서 음성 합성이 오래 걸린다는 단점이 있다. 기존의 선형 스펙트로그램 예측 모델에서는 보코더 모델을 사용하지 않으므로 이 문제가 발생하지 않지만, 대신에 고품질의 음성을 생성하지 못한다. 본 논문은 뉴럴넷 기반 보코더를 사용하지 않으면서도 양질의 음성을 생성하는 Tacotron 2 & Transformer 기반의 선형 스펙트로그램 예측 모델을 제시한다. 본 모델의 성능과 속도 측정 실험을 진행한 결과, 보코더 기반 모델에 비해 성능과 속도 면에서 조금 더 우세한 점을 보였으며, 따라서 고품질의 음성을 빠른 속도로 생성하는 음성 합성 모델 연구의 발판 역할을 할 것으로 기대한다.
최근 입자 조작, 신경 자극 등을 위해 초음파 홀로그램과 그 응용에 대해 연구가 활발히 되고 있다. 하지만 홀로그램을 생성할 송신 신호 위상의 결정은 이전의 시간 소모적인 반복 최적화 방법에서 크게 벗어나지 않고 있다. 이에 본 연구에서는 광학 홀로그램 생성을 위해 활용된 바 있는 딥러닝 기법을 초음파 홀로그램 생성을 위해 적용하여 소개한다. U-Net을 기반으로 알고리즘을 구성하였으며 원 모양의 데이터셋에 대해 학습하고 영어 알파벳에 대해 평가함으로써 그 일반화 가능성을 검증하였다. 또한 시뮬레이션을 통해 기존 알고리즘과 계산속도, 정확도, 균일도 측면에서 비교하였다. 결과적으로 정확도와 균일도는 기존에 비해 다소 떨어지지만 계산속도가 약 190배 빨라졌다. 따라서, 이 결과를 통해 딥러닝 기반 초음파 홀로그램 생성 알고리즘은 기존 방법보다 초음파 홀로그램을 빠르게 형성할 수 있는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 비전공자들을 위한 교양과정으로, 기초 순환신경망 과목 커리큘럼을 설계하는데 필수적으로 요구되는 순환신경망 SW 실습 사례를 개발하였다. 개발된 SW 실습 사례는 순환신경망의 동작원리를 이해시키는 데 초점을 두고, 시각화된 전체 동작 과정을 확인할 수 있도록 스프레드시트를 사용하였다. 개발된 순환신경망 실습 사례는 지도학습 방식의 텍스트완성 훈련데이터 생성, 입력층, 은닉층, 상태층(컨텍스트 노드) 그리고 출력층을 차례대로 구현하고, 텍스트 데이터에 대해 순환신경망의 성능을 테스트하는 것으로 구성되었다. 본 논문에서 개발한 순환신경망 실습사례는 다양한 문자 수를 갖는 단어를 자동 완성한다. 제안한 순환신경망 실습사례를 활용하여, 한글 또는 영어 단어를 구성하는 최대 문자 수를 다양하게 확장하여 자동 완성하는 인공지능 SW 실습 사례를 만들 수 있다. 따라서, 본 순환신경망 기초 실습 사례의 활용도가 높다고 할 수 있다.
본 연구에서는 자료기반 분석 기법을 이용하여 제주 대정-한경 유역의 군집형 지하수 이용 관정의 영향력을 평가하고 지하수 자원을 효율적으로 관리하기 위한 도구를 개발하였다. 분석을 위해 대정-한경 유역 내 총 19개 지하수위 관측공의 지하수위 자료, 총 3개 기상 관측소로부터 측정된 강수량 자료, 및 총 4개의 군집형 지하수 이용 관정(저지, 금악, 서광, 및 영어교육도시)으로부터 획득한 이용량 자료가 이용되었다. 먼저, 각 지하수위 관측공에 대하여 강수량 및 이용량 자료를 입력변수로 하는 자료 기반 지하수위 예측모델을 개발하였다. 이때, 과거의 장기적 변동특성을 효과적으로 학습에 이용하기 위하여 누적 장단기 메모리 모델을 이용하였다. 모든 관측 공에 대하여 지하수위 예측모델을 개발하고, 이용량 입력변수에 대한 섭동 민감도 분석을 수행하여 각 군집형 관정의 공간적 영향력을 분석하였다. 금악 수원은 해당 수원 중심으로 영향이 크고, 서광 수원은 하류 지역을 중심으로 영향이 큰 것으로 나타났으며, 영어교육도시는 수원의 상류 지역 중심, 저지 수원은 수원 상류 및 하류 중심으로 영향이 나타났다. 그리고 유역 내 군집형 수원의 영향력은 대략 5km인 것으로 나타났다. 추가적으로, 학습된 예측모델을 기반으로 군집형 이용 관정의 영향 범위에 포함되는 지하수위 관측공에 대해 강수량 대비 배경 지하수위 회복을 위한 적정 지하수 이용량을 산정하였다. 최근의 강수 패턴을 적용하였을 때, 현재 지하수 이용량을 기존의 80%로 제한할 필요성이 있는 것으로 나타났으며, 강수량이 100mm 증가하였을 때, 대략 1,500 m3에서 1,900 m3의 추가적인 취수가 가능할 것으로 평가되었다. 본 연구를 통해 도출된 대정-한경 유역 지하수 거동특성 평가 결과와 자료기반 분석 도구들은 대정-한경 유역의 지속 가능한 지하수 개발을 위한 유용한 정보로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문은 지방에 소재하고 있는 지역 공과대학의 공학소양교육에 대해 개선 방안을 연구한 것이다. 교수, 재학생 및 졸업생을 대상으로 실시한 설문조사 결과와 기업의 요구사항을 분석하여 설정한 공학소양교육 개선 방안으로는 실용적 공학 인재 육성이라는 기본 개념 아래, 수요자 중심 교육, 산업 현장 적응력 제고, 문제 해결 능력 강화 및 공학 설계 능력 배양을 기본 방향으로 정립하였다. 이를 달성하기 위한 구체적인 실천 방안으로 수학, 과학, 전산 등 공학 기초교육 강화, 영어, 의사소통기술 등의 공학 실무교육 강화, 일반 교양과목 축소, 학생들의 능동적 수업 참여 및 학습 효율 제고 방안 제시, 논리적 사고력 및 창의력 배양을 위한 교육 강화 등 엔지니어 기본 자질 강화를 최우선 목표로 설정하였다. 이러한 교육 목표를 실현하기 위한 운영 방안으로, 저학년 학생들에 대한 학습 부담 경감, 선수과목 제도 도입, 계절학기 활용 강화, 강의 내용 및 방법 개선, 그리고 교육과정 운영에 대한 지원 방안을 모색하였다.
본 연구는 대학교육을 통하여 획득해야 하는 핵심역량들을 추출하여 공과대학 신입생들이 인식하는 현재의 역량수준과 기대하는 역량수준을 조사하고 공과대학 교육의 방향성을 탐색해 보고자 하는데 목적이 있다. 핵심역량에 대한 문헌분석을 통해서, '전공능력', '교양능력', '외국어능력', '기초수학능력', '인간소통능력'의 5가지를 공학교육의 목표와 내용이 되어야 할 핵심 역량으로 추출하였다. 이를 연구도구화 한 뒤, C대학교 공과대학 신입생 584명을 대상으로 핵심역량에 대한 현재인식수준과 기대인식수준을 조사 연구하였다. 연구 결과, 첫째, 신입생들은 모든 역량에서 현재 역량수준이 낮다고 인식하고 있었으며, 특히 '외국어 역량'에 대한 인식수준이 가장 낮았다. 기대인식수준에 대한 교육요구도 '외국어능력'이 가장 높았고, '전공능력'은 두 번째로 높았다. 둘째, 신입생들의 하위특성을 성별, 고등학교 계열별, 출신고등학교의 지역별, 대학입학전형 유형별, 수능 수리유형별로 차이검증을 실시한 결과, 하위특성별로 현재인식수준과 기대인식수준간에 유의미한 차이가 있었다. 연구결과를 토대로, 본 연구는 공과대학 교육의 방향으로 외국어(영어)교육의 강화, 학습자의 하위 특성에 따른 개인차 해소를 위한 다양한 교육프로그램 설계 및 실행, 전공능력뿐 아니라 교양능력 및 인간소통능력의 중요성에 대한 인식 제고와 관련 프로그램의 강화, 교수-학습과정에 대한 피드백 자료 축적을 통한 공학 교육프로그램의 지속적인 수정 보완작업, 공학교육과정과 특별프로그램을 통한 진로교육의 활성화를 제언하였다.
한국어는 자음과 모음과 같은 음소 단위의 발음은 고정되어 있고 표기에 대응하는 발음은 변하지 않기 때문에 외국인 학습자가 쉽게 접근할 수 있다. 그러나 단어와 어구, 문장을 말할 때는 음절과 음절의 경계에서 소리의 변동이 다양하고 복잡하며 표기와 발음이 일치하지 않기 때문에 외국어로서의 한국어 표준 발음 학습은 어려운 면이 있다. 그러나 영어 같은 다른 언어와 달리 한국어의 표기와 발음의 관계는 논리적인 원리에 따라 예외 없이 규칙화 할 수 있는 장점이 있으므로 발음오류에 대해 체계적인 분석이 가능한 것으로 여겨진다. 본 연구에서는 오류 발음과 표준 발음의 차이를 컴퓨터 화면상의 상대적 거리로 표현하여 시각화하는 모델을 제시한다. 기존 연구에서는 발음의 특징을 단지 컬러 또는 3차원 그래픽으로 표현하거나 입과 구강의 변화하는 형태를 애니메이션으로 보여 주는 방식에 머물러 있으며 추출하는 음성의 특징도 구간의 평균과 같은 점 데이터를 이용하는데 그치고 있다. 본 연구에서는 시계열로 표현되는 음성데이터의 특성 및 구조를 요약하거나 변형하지 않고 직접 이용하는 방법을 제시한다. 이를 위해서 딥러닝 기법을 토대로 자기조직화 알고리즘과 variational autoencoder(VAE) 모델 및 마코브 확률모델을 결합한 확률적 SOM-VAE 기법을 사용하여 클러스터링 성능을 향상시켰다.
본 연구에서는 현재 한중 비즈니스 한국어 교육의 연구 동향을 점검하고 앞으로의 방향성을 짚어보는데 그 목적을 두고 있다. 2002년부터 매년 경선을 통해 위탁업체를 선정하여 실시하고 있는 유럽연합 상공회의소 주관의 한국어 과정은 직업을 위한 한국어 교육의 대표적인 예이다. 이러한 목표와 요구를 달성하기 위해서 직업 업무 능력을 향상시키는 교육과정의 개발이 매우 시급하다. 한국어 교육에서 '직업 목적 한국어'를 '비즈니스 한국어'라는 용어로 광범위하게 사용하고 같은 의미로 분류하고 있어 용어에 대한 좀 더 명확한 구분이 필요하다는 지적이 있었다. 모든 언어 교육의 그렇듯이 한국어 교육은 외국인에게 한국어를 가르치는 일만을 의미하는 것이 아니라 교수·학습을 통해 학습자들이 교실에서 배운 한국어를 교실 밖의 여러 상황에 적용하여 사용할 수 있도록 둡는 과정이다. 그리고, 현재 중국의 4년제 대학 한국어과에서 실시하고 있는 교육과정은 한국어과 교육 목표와 사회 요구를 달성하기 위한 업무 능력을 획득하기에 부족한 점이 많다. 중국에서의 한국어 교육은 외국어 교육 중의 하나이고 비통용 언어(Minor Languages) 교육으로서 영어 교육 등 외국어 교육과 다르다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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