사용자는 시맨틱 웹 브라우저를 이용하여 시맨틱 웹 상의 자원들을 사용할 수 있다. 본 논문에서는 시맨틱 웹 브라우저들의 기능들을 교육에 활용할 수 있도록 잘 알려진 시맨틱 웹 브라우저인 Tabulator, Contextual Search Browser (CSB), Magpie, Piggy Bank의 기능들을 비교하였다. 시맨틱 웹 브라우저들을 교육에 활용하기 위해서는 각각의 특성들을 정확히 이해해야 하며 본 논문의 결과는 교사와 학생 모두에게 도움이 될 수 있다. Tabulator는 RDF 데이터 브라우저로서 학습을 위한 자원의 사용 가능성과 연관성을 확인하는데 도움을 준다. CSB는 학습 주제를 기술한 콘텍스트 문서를 설정하여 학습자원의 검색이 용이하고 검색된 시맨틱 웹 자원을 트리플 형식(triple-set)과 음영 기능으로 보여주어 학습 자원의 이해를 돕는다. Magpie는 글로서리(glossary)파일 기반 자원의 해석과 관련 배경 지식을 제공하여 기초지식이 없는 학습자가 학습 자원을 이해하는 것을 지원한다. Piggy Bank는 기존 웹 자원을 시맨틱 웹 자원으로 생성할 수 있고 생성한 시맨틱 웹 자원을 다양한 뷰로 브라우징 지원 및 자원의 공유를 제공한다.
최근 몇 년 간 딥러닝 기반 모델의 규모와 복잡성이 증가하면서 강력하고, 높은 정확도가 확보되지만 많은 양의 계산 자원과 메모리가 필요하기 때문에 모바일 장치나 임베디드 시스템과 같은 리소스가 제한된 환경에서의 배포에 제약사항이 생긴다. 복잡한 딥러닝 모델의 배포 및 운영 시 요구되는 고성능 컴퓨터 자원의 문제점을 해결하고자 사전 학습된 대규모 모델로부터 가벼운 모델을 학습시키는 지식증류 기법이 제안되었다. 하지만 현대 딥러닝 기반 모델은 높은 정확도 대비 훈련 데이터에 과적합 되는 과잉 확신(overconfidence) 문제에 대한 대책이 필요하다. 본 논문은 효율적인 경량화를 위한 미리 학습된 모델의 과잉 확신을 방지하고자 초점 손실(focal loss)을 이용한 모델 보정 기법을 언급하며, 다양한 손실 함수 변형에 따라서 지식증류의 성능이 어떻게 변화하는지에 대해 탐구하고자 한다.
소셜 서비스의 확산에 따라 이러닝 분야에서도 소셜러닝이 확산되고 있다. 소셜러닝이 기존 교육과 구별되는 가장 큰 특징은 콘텐츠의 생산과 소비 방법으로, 네트워크를 통해 가치를 전달하고, 다른 사람으로부터 배운다는 것이다. 따라서 소셜미디어 콘텐츠와 소셜네트워크 활동 콘텐츠를 학습객체화하여 함께 이용할 수 있어야 한다고 본다. 이를 위해 본 논문에서는 소셜미디어 콘텐츠를 학습객체화 할 수 있도록 콘텐츠 생성모델 확장 방안을 제안하고자 한다. 소셜자원기반 콘텐츠 생성모델은, 학습객체 정의와 메타데이터 생성모델로 구성된다.
인터넷이 보편화되고 교육 분야에서도 웹을 이용한 원격 학습에 많은 연구와 기술이 개발이 이루어지고 있다. 그러나 기존의 e-learning 시스템은 학습 자원의 재사용 문제 등 여러 가지 문제점이 제시되고 있다. 본 논문에서는 학습 컨텐츠의 제작과 학습 관리 시스템의 구현에 있어 학습의 상호 작용성을 높이고 학습자의 개별적인 특성에 알맞게 지능적으로 학습을 지원할 수 있는 학습 관리 로직을 설계한다. 또한 컨텐츠의 재사용을 고려하여 시스템간 상호 운용성을 보장할 수 있는 SCORM 표준을 기반으로 한 학습관리 시스템을 설계한다.
인공지능 기반의 생활폐기물의 인식 및 선별에서, 선별 정확도의 저하는 인식 대상의 형태적 다양성과 학습데이터 부족 및 불균등성에 기인한다. 본 연구에서는 비전 인공지능 기반의 효과적인 폐기물 선별을 위한 인식 시스템 및 감독학습 기반의 인공지능 학습 기법을 제안한다. 생활폐기물 중 순환자원적 가치가 높은 CAN, PET, 그리고 이와 형상적으로 유사한 폐기물에 대해 본 연구에서 제안된 시스템에서 물체원형 및 훼손된 형태의 총 18 종 이미지 데이터를 대상으로, 감독학습기반의 인공지능 모델 제작에서 최적의 데이터 레이블링을 위한 분류체계를 제시한다.
웹 기술 기반의 컨텐츠 개발 및 운영으로 다른 환경에서의 컨텐츠 활용을 토대로 교육자원의 정보들을 통합 운영할 수 있는 관리 중심체인 e-learning 시스템의 중요성과 필요성이 대두되고 교육용 어플리케이션은 현재 표준화되지 않은 개발 프로세스를 기반하여 개발하고 있는 실정이다. 따라서, 국제적 표준인 SCORM(Sharable Content Object Reference Model)을 기반으로 높은 재사용성과 유지보수성을 극대화하기 위해 컴포넌트 개발 방법론(Component Based Development)을 적용해서 체계적으로 교육자원을 개발하고 지원하기 위한 교수-학습지원 시스템에 초점둔 연구가 요구된다. 따라서, 본 논문에서는 컴포넌트 개발 방법론중에서 Unified Process를 이용하여 교수-학습지원 시스템을 정의하고 SCORM기반의 메타데이터를 이용한 컨텐츠저장소에 관한 분석 및 설계를 한다. 이를 통해 실제 교수자가 필요로하는 컨텐츠 제공을 함으로써 재사용성 향상으로 교수-학습지원 시스템의 효율성을 극대화하고자 한다.
기업들은 기술협력 네트워크를 통하여 새로운 고급기술과 지식을 내부화시키고 활용함으로써 규모 및 범위의 경제를 실현할 수 있고, 기술협력 네트워크의 파트너 기업과 위험과 비용을 분담할 수 있으며, 제품의 시장우위를 선점하거나 시장에서의 자사의 위치를 강화할 수 있다. 이러한 기술협력 네트워크의 이점에 근거하여 현재까지 기존의 관련연구들은 일반적으로 기술협력이 기업의 경영성과에 긍정적인 영향을 미치는가에 집중되어왔다. 그러나 기존의 기술협력과 경영성과의 관계를 규명한 연구들은 단지 경영성과에 관한 기술협력 네트워크의 역할을 조명하는데 그친다. 본 연구에서는 기존의 연구들에서 간과된 기술협력 네트워크의 중간과정을 보호 메커니즘, 관계학습, 관계성과로 분류하고, 이를 자원기반이론의 일반적 구조인 자원, 역량, 성과에 각각 적용하였다. 실증분석의 결과는 다음과 같다. 관계특유투자와 관계자본은 역량으로서의 관계학습에 긍정적인 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 둘째, 정보교환, 공동의 정보이해, 관계특유 기억개발은 관계지향성에 긍정적인 영향을 나타내고 있으나, 정보교환이 효율성과 효과성에 미치는 유의성은 발견되지 않았다. 셋째, 관계특유투자는 관계자본에 긍정적인 영향을 미치고 있으며, 효율성과 효과성은 장기지향성에 긍정적인 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 비대칭적인 기술의존 구조를 형성하는 기술협력 네트워크 관계에서 자원기반이론에 입각하여 기존의 연구들이 간과하고 있는 보호 메커니즘, 관계학습, 관계성과의 역할을 규명함으로써 보호 메커니즘과 관계학습의 중요성을 제시하였다. 또한 협력 파트너와의 관계에서 기업의 어떠한 행동변화를 유발함으로써 관계성과에 도달하는가를 살펴봄으로써 보호 메커니즘은 기술협력 파트너와의 관계학습을 통해 관계성과에 영향을 제공할 수 있다는 점을 분석하는데 의의가 있다고 볼 수 있겠다.
최근 우리사회는 제반운영기반이 지식에 의존하고 있고 지식의 폭발적인 증가와 더불어 지식의 생명주기 단축이 매우 빠름을 특징으로 하고 있다. 지식의 중요성은 생활의 곳곳에까지도 영향을 미치게 되므로 많은 사람들이 지식사회에 부응하는 학습의 필요성을 절실히 느끼고 있지만 학습내용이 다양하게 개발되어 있지 않고, 또한 어느 학습에 어떻게 참여할지 모르는 경우도 있다. 교육인적자원부에서는 평생학습과 관련된 $\ulcorner$국가인적자원개발 기본계획$\lrcorner$(2001. 12. 7.)과 연계된 평생학습분야의 구체적 실행계획을 마련하기도 하였다. 본 연구에서는 고령화사회에서의 평생학습에 대한 수요는 계속적으로 증가할 것으로 전망하여 “사회통계조사”의 평생학습 참여실태를 검토하였고 그룹간 유사성 모델을 살펴 본 후 향후에는 평생교육이 어디에 중점을 두어야하는지를 밝혔다.
본 연구의 목적은 기업 근로자를 대상으로 e-Learning을 실시하고 있는 기업 및 전문 e-Learning 기관을 대상으로, 유비쿼터스 환경 및 이를 활용한 기업 인적자원개발 변화에 대한 인식 수준을 분석하고, 유비쿼터스 학습 인프라를 중심으로 이들 기관의 실제 구현 수준을 살펴보는 데 있다. 국내 기업 HRD 분야에서 e-Learning을 운영하고 있는 144개의 노동부 원격훈련 기관을 대상으로 전수조사를 실시하였고 총 118개 기관이 조사에 참여하였다. 조사 결과 유비쿼터스 사회 및 학습의 변화가 미래의 기업교육 발전에 긍정적으로 기여할 것이라고 보았으나 유비쿼터스 학습의 구성 요소인 인력, 콘텐트, 시스템, 문화적 기반의 구축 수준은 매우 미흡한 것으로 나타났다. 이 논문에서는 이와 관련된 구체적인 분석 결과와 시사점을 제시하였다.
기계번역 사후교정 (Automatic Post Editing, APE)이란 번역 시스템을 통해 생성한 번역문을 교정하는 연구 분야로, 영어-독일어와 같이 학습데이터가 풍부한 언어쌍을 중심으로 연구가 진행되고 있다. 최근 APE 연구는 전이학습 기반 연구가 주로 이루어지는데, 일반적으로 self supervised learning을 통해 생성된 사전학습 언어모델 혹은 번역모델이 주로 활용된다. 기존 연구에서는 번역모델에 전이학습 시킨 APE모델이 뛰어난 성과를 보였으나, 대용량 언어쌍에 대해서만 이루어진 해당 연구를 저 자원 언어쌍에 곧바로 적용하기는 어렵다. 이에 본 연구에서는 언어 혹은 번역모델의 두 가지 전이학습 전략을 대표적인 저 자원 언어쌍인 한국어-영어 APE 연구에 적용하여 심층적인 모델 검증을 진행하였다. 실험결과 저 자원 언어쌍에서도 APE 학습 이전에 번역을 한차례 학습시키는 것이 유의미하게 APE 성능을 향상시킨다는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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