인터넷에 의한 학습은 인터넷 활용 중 가장 증가 추세가 높은 분야이며, 장래성이 밝은 사업 분야로 주목받고 있다. 인터넷에 의한 교육은 시간 및 공간적 제약 해소, 반복 학습가능, 정보제공 및 공유 등이 용이하여 그 의미가 점차 증대되고 있다. 본 논문은 기존의 전통적 학습체제의 강의, 자율학습 및 교재 분야 등 각기 부분적 분야로 되어 있는 학습 업무 처리 체계를 통합시스템 구현을 목표로 한 웹 기반 학습 통합체계를 제시한다. 본 논문에서는 강의 및 학습 공간을 공유하고, 기존의 전통적 학습과 달리 사용자 중심의 학습을 효과적으로 진행시키는 통합 시스템(WBICSE:WBI Course or Software Engineering)을 제시하고, 설계와 구현 방법에 관해 논한다.
미래의 로봇 산업은 기존 자동화 산업 뿐만 아니라 안내, 보안 등의 가정, 공공기관 또는 우주, 심해 등에서 인간을 대신할 대안으로 활용되어질 전망이다. 이는 기존의 단순반복에서 벗어나 자율이동, 자기학습 등이 가능하도록 개발되어야 한다. 본 논문에서는 로봇을 공공기관에서의 안내, 보안 또는 위험현장, 군사용으로 적용하기 위해 필요한 기술인 자율이동시스템을 개발하였다. 로봇이 자율이동하기 위해서는 자기위치추적, 장애물 탐지 및 회피 기술이 필요하다. 이를 위해 초음파센서를 이용해 로봇을 탐지 시스템을 구성하였으며 LM신경회로망 제어기를 사용하여 로봇의 이동을 제어하였다. 또한 시뮬레이션을 통해 장애물 회피능력과 이동성능 결과를 검증하였다.
본 연구에서는 공업계 고등학교 재학생 중 자율주행로봇 대회에 출전하려는 학생들을 대상으로 삼았다. 자율주행로봇 대회를 준비할 때는 프로그래밍, 로봇제작 등을 연습한다. 학생들은 대회를 준비하면서 성과에 대한 부담을 많이 가지고 있지만, 대회를 준비하는 과정에서 본인의 의도대로 결과물이 나타나지 않았을 때, 학습된 무기력에 빠질 수 있다. 이에 본 연구에서는 자율주행로봇 대회의 출전을 준비하면서 발생할 수 있는 학습된 무기력을 극복하기 위하여 회복탄력성을 증진할 수 있는 방안을 제시하였다.
카메라와 라이다가 탑재된 자율주행 시스템에서 깊이완성기술을 통해 조밀한 깊이추정을 할 수 있다. 특히, 자기지도학습을 이용하면 깊이정답이 없는 주행데이터로도 깊이완성 네트워크의 학습이 가능하다. 실제 자율주행환경에서 이러한 깊이완성의 출력은 다른 알고리즘들의 입력으로 사용되므로 매우 빠른 지연속도를 요구한다. 그래서 본 논문에서는 종래의 연구들처럼 네트워크를 고도화하여 정확도를 높이기보단 추론속도를 극대화한 형태의 깊이완성 네트워크를 사용한다. GPU 연산에 최적화된 RegNet 인코더를 사용하고 네트워크의 병렬성을 고려한 U-Net 형태의 네트워크를 설계한다. 대신, 본 논문에서는 자기지도학습 과정에서 정확도를 높일 수 있는 몇 가지 기법들을 제시한다. 제시하는 기법들은 신뢰할 수 없는 라이다 입력에 대한 강인함을 높이고 사전에 추출한 시맨틱 정보를 바탕으로 에지와 하늘 영역에 대한 깊이 추정 품질을 향상시킨다. 실험을 통해 우리의 모델은 매우 경량임에도 (2.42ms at 1280x480) 노이즈에 강하며 최신 연구들과 대등한 정확도를 보임을 확인한다.
자기 주도적 학습의 활용방안으로 음악 교육 분야에서는 전자 악기의 필요성이 높아지고 있다. 그러나 전자악기와 관련된 기존의 다양한 연구들과 상용제품들은 초등학교 저학년 학생들의 악기연주 자율학습에 활용하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 방안으로 일반 PC환경에서 사용되는 블루투스를 이용한 전자 플루트 개발 방법을 제안한다.
드론의 시장규모가 커짐에 따라 초창기 군사 목적에서 현재 민간부문으로 확대되고 있다. 현재 드론은 실외에서 사용될 목적으로 제작된 것이 많으나 실내에서도 드론의 활용 여부가 증가할 것으로 예상된다. 본 연구에서는 실외에서만 사용 가능한 GPS를 대신하여 영상 촬영으로 획득한 이미지를 CNN으로 학습을 시켜 자율고도제어비행을 하도록 한다. 첫 번째로 수동 조작하는 드론에 IMU센서를 부착하여 획득한 고도 데이터를 표로 제시함으로써 GPS를 사용하지 않는 드론의 실내주행에서 일정한 고도 유지는 다소 무리가 있음을 보여준다. 두 번째로 드론의 수동 조작은 일정하지 않은 고도 때문에 CNN의 학습할 영상 획득이 어렵다. 일정한 고도의 영상 획득을 위한 실험용 높이 조절 Base를 제작하여 고도별 영상을 획득한다. 획득한 영상을 통해 얻은 이미지를 CNN 학습을 시킨 후, 학습에 사용되지 않은 이미지를 사용하여 고도 판별을 확인한다. 대조군으로 실내장소를 바꾸어 미리 학습된 CNN으로 고도 판별을 확인한다. 학습에 사용된 이미지의 환경(생명공학관)과 대조군(제 2 공학관)이 촬영된 장소의 환경요소의 차이로 오차가 발생한다. 오차는 실내 장소의 총 높이의 차이 및 서로 상이한 천장 구조물에 따른 것으로 사료되며 Data crop을 통해 획득한 이미지의 천정 부분을 제거하여 노이즈를 줄여 고도 판별의 정확도를 높일 수 있을 것으로 예상한다. 세 번째, CNN으로 학습을 통해 Model을 도출하여 자율 고도 제어 프로세스를 제시한다. 그리고 해당 프로세스를 이용한 자율고도제어 주행과 수동조작을 통한 주행에서의 Z축 가속도 데이터의 표준편차를 비교하여 본 연구의 실효성을 보여준다
불필요하게 학습이나 과제수행을 미루는 학업지연행동은 국내외 대학생들에게 만연한 문제로 다루어진다. 본 연구는 이러닝 수업에서의 학업지연행동에 대한 이해를 심화하고자 학업지연행동에 영향을 미치는 선행요인들을 선정하여 이들의 관계를 살펴보았다. 선행연구 고찰을 통해 학업지연행동의 선행요인으로 지각된 과제가치, 학업적 자기효능감, 자율동기, 자기조절학습을 선정하여 모형을 상정하였다. 국내 대학에서 이러닝 강의를 수강한 212명의 자료로 경로분석을 실시한 결과, 과제가치와 학업적 자기효능감은 자율동기와 자기조절학습에 각각 정적인 영향을 미쳤으며 자율동기는 자기조절학습의 매개로, 자기조절학습은 직접적으로 학업지연행동 감소에 영향이 있음을 알 수 있었다. 이러한 본 연구결과를 바탕으로 시사점과 학업지연행동 경감시킬 이러닝 교수-학습전략을 논의하였다.
딥러닝과 강화학습을 활용한 비전 기반 엔드투엔드 자율주행 시스템 관련 연구가 지속적으로 증가하고 있다. 일반적으로 이러한 시스템은 위치, 속도, 방향, 센서 데이터 등 연속적이고 고차원적인 차량의 상태를 잠재 특징 벡터로 인코딩하고, 이를 차량의 주행 정책으로 디코딩하는 두 단계로 구성된다. 도심 주행과 같이 다양하고 복잡한 환경에서는 Variational Autoencoder(VAE)나 Convolutional Neural Network(CNN)과 같은 네트워크를 이용한 효율적인 상태 표현 방법의 필요성이 더욱 부각된다. 본 논문은 차량의 이미지 상태 표현이 강화학습 성능에 미치는 영향을 분석하였다. CARLA 시뮬레이터 환경에서 실험을 수행하였고, 차량의 전방 카메라 센서로부터 취득한 RGB 이미지 및 Semantic Segmented 이미지를 각각 VAE와 Vision Transformer(ViT) 네트워크로 특징 추출하여 상태 표현 학습에 활용하였다. 이러한 방법론이 강화학습에 미치는 영향을 실험하여, 데이터 유형과 상태 표현 기법이 자율주행의 학습 효율성과 결정 능력 향상에 어떤 역할을 하는지를 실험하였다.
본 연구의 목적은 서비스러닝을 통한 교실 안의 학습이 지역사회에 실용적으로 전이될 수 있는 자기주도 학습과의 관계를 탐구하는 것이다. 본 연구의 대상은 2019년 9월 1일부터 2019년 12월28일까지 교양 과목 수강 학생을 대상으로 하였다. 본 논문의 연구 문제는 서비스러닝 기반 교양수업과 자기주도 학습과의 관계는 어떠한가? 즉, 서비스러닝 기반 교양수업이 자기주도 학습의 하위 요소인 개방성, 자율성, 문제해결력, 자기평가에 어떠한 영향을 미치는가이다. 그렇다면 학습자 개인의 변인은 자기주도 학습 능력에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지를 알아보고자했다. 연구결과, 자율성과 문제해결능력 r=.66으로 높은 상관관계를 보여주었고, 개방성과 자기평가(r=.60) 자율성과 자기평가(r=.55)가 통계적으로 유의미한 상관관계의 결과를 가져왔다. 서비스러닝에 있어서의 학습자 자율성은 서비스러닝 활동의 학습 촉진 및 협력과 유의미한 상관관계를 보였다(**p<.01) 이 연구의 결과를 통해, 향후 학생들은 자기가 학습한 내용을 심화하여 지역사회기관 봉사를 통해 실천하고 경험하며 학교에서의 배움이 강의실에 머물러 있지 않고 사회로 환원이 가능한 개방성, 자율성, 봉사의 실천을 통해 실질적 세계에서 부딪칠 수 있는 문제해결 그리고 성찰을 통한 자기평가가 가능하다. 또한 학습자들은 사회 구성원으로서의 책임감과 민주시민으로서의 자존감을 고취 시킬 수 있었다.
본 연구는 대학생이 지각하는 팀 프로젝트 기반 학습법에 대한 유용성과 학습만족도 간의 관계를 규명하고 지각된 자율성, 협력적 효능감, 인지된 상호작용성이 지각된 유용성에 미치는 효과를 탐색하였다. 이를 위해 경기도 소재 대학생 55명이 한 학기 동안 팀 프로젝트 기반 학습을 완료 후 설문조사에 참여하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 팀 프로젝트 기반 학습법에 대해 지각된 유용성이 높을수록 학습만족도가 높게 나타났다. 둘째, 지각된 자율성과 협력적 효능감을 높게 인식할 때 학습법에 대한 지각된 유용성을 높게 인식하였다. 이와 같은 연구결과는 대학의 팀 프로젝트 기반 학습법 설계 시 학습자가 학습법이 효율적이고 유용하다고 느끼게 하는 것이 중요하며 이를 위해 자율성을 지지하는 환경조성과 학습자가 협력하여 공동의 목표를 성취할 수 있는 능력을 충분히 갖췄다고 느낄 수 있는 전략이 필요함을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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