• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.719-721
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• 2022

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.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.602-608
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• 2011

본 논문에서는, 신경망을 이용한 뉴로 인터페이스 설계를 통해 논홀로노믹 이동 로봇을 제어하는 방법을 제시하였다. 특히, 가상의 마스터-슬레이브 로봇 개념을 이용하여, 부분적으로 안정된 마스터 로봇의 역 동적모델이 피드백-에러 학습법을 적용한 신경망을 통해 온라인으로 획득되도록 하였다. 이 피드백 제어기는 PD 보상기에 기초를 두고 있다. 온라인 학습을 위한 신경망은 입력층이 6개의 입력세포들($x_i$, i=1~6)로 구성되어있으며, 1개의 은닉층에는 2개의 은닉세포($o_j$, j=1~2), 출력층은 2개의 출력세포(${\tau}_k$, k=1~2)로 구성되었고, 신경망의 온라인 학습을 위하여 최소자승법에 의한 오류역전파 알고리즘을 이용하였다. 본 연구에서 개발된 뉴로 인터페이스의 경로추적제어에 관한 성능은 2-wheel 독립구동이 가능한 논홀로노믹 이동 로봇의 시뮬레이션으로 증명하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권8호
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• pp.317-322
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• 2019

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.