최근 유무선 인터넷 콘텐츠 처리 기술의 발달과 고속 인터넷 망의 보급으로 인해, 사용자는 언제 어디서나 컴퓨터를 이용하여 교육받고 학습할 수 있게 되었다. 유무선 인터넷을 활용한 영어 교육은 교수 및 학습자에게 다양한 통신 수단을 제공하는 동시에 영어를 모국어로 쓰는 사람들과 의사소통이 손쉽게 이루어지게 해줄 것이다. 또한 멀티미디어를 활용한 영어 학습은 학습자의 흥미를 유발하고 의사소통 능력의 신장을 유도할 수 있다. 본 논문에서는 멀티미디어 영어 학습에서 개별 학습자의 수준에 부합하는 학습을 제공하기 위해 평가를 통해 학습자의 지식 정도를 진단한다. 평가는 평가문항의 유형과 의사소통기능을 기반으로 구성되어 학습자에게 제시된다. 또한 기존의 웹 기반의 PC 뿐만 아니라 다양한 통신환경과 단말기를 지원하는 인터페이스 모듈을 통하여 이미지와 오디오와 같은 멀티미디어 학습 콘텐츠를 제공해주는 지능형 교육 시스템을 설계하고 구현한다. 제안하는 시스템을 교육현장에 적용해 본 결과, 학습자 수준을 진단하고 분석하기 위한 문항 정보와 추론엔진에 대한 성능을 분석하였고, 학습내용 제시 방법 또한 영어 학습에 있어서 수준 향상을 가져올 수 있다는 결론을 얻을 수 있었다. 따라서, 제안하는 시스템을 교육 현장에 도입한다면 다양한 단말기를 통해서 언제 어디서나 효과적인 영어 학습을 할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 교사가 개발한 콘텐츠의 설계 동향과 문제들을 분석하고, 개선방안을 모색하였다. 교육정보화연구 대회에서 최근 3년 동안 1등급을 받은 콘텐츠들을 분석하였다. 콘텐츠를 8가지 교수 학습 활동 유형과 6가지 지식 유형으로 나누어 살펴보았을 때, 대부분의 콘텐츠가 개인교수 유형과 개념 및 원리 학습 유형에 치중되어 있었다. 한편, 교육용 소프트웨어 품질인증 기준을 적용한 결과, 다수의 준거들에서 미흡하게 설계된 것으로 밝혀졌다. 이와 더불어서, 내용 분석 방법을 적용하여 설계의 특성을 심층적으로 분석한 결과, 평가, 피드백, 학습목표 등과 관련하여 다수의 문제들이 발견되었으며, 이 외에도 수준별 학습 지원, 학습자와 내용 간의 상호작용, 텍스트와 내레이션 제시, 학습자 정보 처리, 화면 설계, 학습자의 수준을 고려한 내용 선정 등에서 몇 가지 공통된 문제들이 발견되었다. 분석 결과로 발견된 문제들과 관련하여 평가 문항 선정 및 안내, 피드백 내용 및 종류, 학습목표 기술, 학습내용 선정, 상호작용, 텍스트 제시, 화면 설계 등에 대한 개선 방안들이 제안되었다.
1990 년대 후반부터 다양한 디지털 통신망을 이용하여 멀티미디어 컨텐츠 서비스가 가능하게 되었다. 하지만, 멀티미디어 컨텐츠의 전달 및 이용을 위한 기반 구조들의 독자적 발전 및 다양한 통합적 관리 체계 시스템으로 인해, 멀티미디어 컨텐츠 표현 방식의 호환성 문제, 혼재하는 네트워크 전달 방식과 단말 방식의 호환성 문제 등의 잠재적인 문제점이 발생한다. 이런 문제의 대안으로 현재 존재하는 기술 및 기반 구조들 사이의 연동을 통한 큰 프레임워크인 MPEG-21이 진행 중이다. MPEG-21 의 목표는 표준화 목표를 구체화하는 것부터 진행하여, 최종적으로 “다양한 네트워크 환경과 단말기에 있어서, 투명하고 통합적으로 멀티미디어 자원의 이용을 가능하게 하는 것”이다. 본 논문에서는 현재 표준화 작업이 진행 중인 MPEG-21 을 기반으로 하는 Testbed를 제안한다. Testbed는 server, client, DIA(Digital Item Adaptation) 의 세 모듈로 구성된다. Server 의 역할은 멀티미디어 컨텐츠를 Digital Item(DI)으로 생성하고, client 가 DI를 요구할 경우 DIA 모듈을 통해서 변환된 DI를 client 에게 제공한다. DIA 모듈은 server 에서 동작되며 client로부터 요청된 DI를 분석하고 client로부터 전송된 환경 정보를 이용하여 client 환경에 적합하게 변환된 (adapted) DI를 생성하는 것이 주 기능이다. Client 는 server 에 저장되어 있는 DI를 선택하고 user preference, terminal capability 등의 필요한 정보를 server로 전송한다. Testbed 에서는 스포츠 경기의 동영상, 정지 영상, 경기 내용 역사를 기록한 파일 등의 DI를 이용한다. 표현 언어는 XML이며, HTTP 기반의 Web 환경에서 구동되도록 설계된다.스템 사이에 의미 있는 데이터 전송, 지식 획득을 위해 정보 기술 분야에서 활용해야 할 영역으로 XML Web Services, Multi-agent Systems, 전문가 컴뮤니티를 위한 그룹웨어 연구 개발에 관해 사례 중심으로 발표한다.다 신선한 공기를 넣어 주었을 때는 배의 발달이 많이 늦어져 배양 3주째에 다른 처리보다 배의 수가 훨씬 적었다. 체세포배가 발달하는 동안에는 산소를 많이 요구하지 않으나 성숙하는 동안에는 산소를 많이 요구하는 것으로 생각된다.적인 것으로 나타났다. 다만, 곡선형은 물론 직선형에서도 열교환 튜브의 배치밀도, 튜브 길이 및 두께 등의 변화에 따른 최적화 연구가 수반되어야 할 것으로 판단된다.에서 제공된 API는 객체기반 제작/편집 도구에 응용되어 다양한 멀티미디어 컨텐츠 제작에 사용되었다.x factorization (NMF), generative topographic mapping (GTM)의 구조와 학습 및 추론알고리즘을소개하고 이를 DNA칩 데이터 분석 평가 대회인 CAMDA-2000과 CAMDA-2001에서 사용된cancer diagnosis 문제와 gene-drug dependency analysis 문제에 적용한 결과를 살펴본다.0$\mu$M이 적당하며, 초기배발달을 유기할 때의 효과적인 cysteamine의 농도는 25~50$\mu$M인 것으로 판단된다.N)A(N)/N을 제시하였다(A(N)=N에 대한 A값). 위의 실험식을 사용하여 헝가리산 Zempleni 시료(15%$S_{XRD}$)의 기본입자분포로부터 %$S_{XRD}$를 계산한 결과, 16%$S_{XRD}$의 결과값을 얻을 수 있었다. 따라서, 본 연구에서 도출한 관계식들이 유효함을 확인할 수 있었다.계식들이 유효함을 확인할 수 있었다.할 때 약간의 증가
유비쿼터스 환경에서 데이터는 빠르게 변하고 새로운 데이터는 시간이 경과함에 따라서 출현한다. 그리고 때로, 메모리 공간이 충분하지 않다면, 모든 과거의 데이터를 잃을 수 있다. 그러므로, 과거의 모든 데이터를 잃지 않도록 또는 데이터를 처리하기 위해서 룰을 만들고 새로운 데이터와 결합하는 문제를 해결할 필요가 있다. 이진트리를 만들고 룰을 추출할 때, 각 룰의 중요도는 일반적으로 리프의 클래스의 총 개수로 정해진다. 주어진 데이터에 맞는 최소한의 유한한 상태 억셉터를 찾기 위한 계산 문제는 NP 하드 문제이다. 추출된 룰은 정확하지 않고 정보의 유실이 있다고 가정된다. 이러한 전제조건 때문에, 본 논문은 룰을 개선하기 위한 새로운 접근을 제시한다. 이것은 이전 지식 또는 데이터로 된 룰의 중요도를 제어하는 것이다. 룰 개선을 할 때, 본 논문은 다수와 소수 특성을 이용하는 푸루닝 방법을 사용하여 다양한 룰을 만들고 룰의 각각의 중요도를 제어하고 성능의 변화를 관찰한다. 본 본문에서 고정된 중요도를 갖는 확장된 데이터 표현을 갖는 이진트리 분류기가 사용되었다. 시험 결과는 룰 개선을 위한 새로운 정책을 이용해서 수행한 성능이 더 좋을 수 있음을 보여준다.
음악교육은 창의력, 사회성, 학업 성취도를 향상시킨다. 음악교육에 있어서 학습자들이 수동적으로 지식을 전달 받기보다는 자기 수준에 맞는 내용을 선택하여 자신의 학습속도에 맞춰 스스로 학습할 수 있는 학습자 중심의 교육이 강조되고 있다. 이에 따라 자신의 학습 수준, 속도에 맞게 학습할 수 있는 학습도구의 개발이 요구되고 있고, 특히 자율학습이 가능한 전자 악기 HW, SW에 대한 요구가 높아지고 있다. 그러나 기존의 전자악기와 PC MIDI를 이용한 software들은 초등학교 저학년 학생들이 악기연주 자율학습에 활용하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 이들 문제점들을 해결하기 위해 PC 환경에서 PC와 USB Interface로 통신 가능한 외장 전자 건반악기와 PC 기반 software로 구성되는 악기연주 자율학습 지원도구 구현방법을 제안한다. 외장 전자건반모듈은 USB를 지원하는 PIC18F4550 MCU를 활용함으로써 간결한 구조와 저비용으로 구현하였다. 그리고 PC상에서 수행되는 software는 악보편집, MIDI정보 처리, 외장 전자건반모듈과의 상호연동을 통하여 건반악기와 유사한 환경을 지원함으로써 향후 자율학습용 컨텐츠가 추가될 경우 전자건반악기 연주 자율학습에 활용이 가능하다고 판단된다.
클라우드 컴퓨팅은 IT 관련된 기능들이 서비스 형태로 제공되는 컴퓨팅 스타일이다. 사용자들은 전문 지식이 없거나 제어할 줄 몰라도 인터넷으로부터 서비스를 이용할 수 있다. 정보가 인터넷 상의 서버에 영구적으로 저장되고 데스크탑 컴퓨터, 노트북, 휴대용 기기 등과 같은 클라이언트에는 일시적으로 보관된다. 이러한 클라우드 컴퓨팅에서 소프트웨어와 데이터는 서버에 저장된다. 클라우드 컴퓨팅은 웹 2.0, SaaS(software as a service)와 같이 최근 잘 알려진 기술 경향들과 연관성을 가지는 일반화된 개념이다. 이들 개념들의 공통점은 사용자들의 컴퓨팅 요구를 만족시키기 위해 인터넷을 이용한다는 사실이다. 이는 단순히 서버 등의 자원을 제공해 주면서 사용자가 디바이스에 제약없이 데이터에 접근할 수 있도록 해준다. 개인적인 용도의 파일을 저장하고 이를 여러 디바이스에서 공유하는 클라우드 서비스가 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 Dropbox와 OAuth, PACloud를 통해 이와 같은 서비스를 구현할 수 있다. 또한 스레드 폴링을 이용하여 서버에 들어오는 여러 태스크들을 적절하게 처리할 수 있는 구현 기술을 제시하였다. 아울러 구현 기술을 설명하기 위해 소프트웨어 공학적인 여러 다이어그램을 제시하였다.
본 논문에서는 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 이용한 운송 컨테이너 식별자 인식 시스템을 제안한다. 일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 글자의 색이 검정색 또는 흰색으로 이루어져 있는 특정이 있다. 이러한 특성을 고려하여 원 컨테이너 영상에 대해 검은색과 흰색을 제외하고는 모든 부분을 잡음으로 처리하기 위해 퍼지 추론 방법을 이용하여 식별자 영역과 바탕영역을 구별한다. 식별자 영역으로 구분 된 영역은 그대로 두고, 바탕 영역으로 구분된 영역 은 전체 영상의 평균 픽셀 값으로 대체시킨다. 그리고 Sobel 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 추출된 에지를 이용하여 수직 블록과 수평 블록을 검출 하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 이진화한다. 이진화 된 식별자 영역에 대해 검정색의 빈도수를 이용하여 흰바탕과 민바탕을 구분하고 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출 한다. 개별 식별자 인식을 위해 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 제안하여 개별 식별자 인식에 적용한다. 제안된 자가 생성 지도 학습 알고리즘은 입력층과 은닉층 사이의 구조를 ART-l을 개선하여 적용하고 은닉층과 출력층 사이에는 일반화된 델타 학습 방법과 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습 및 인식 성능을 개선한다. 실제 80 개의 컨테이너 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 식별자 추출 방법이 이전의 개별 추출 방법보다 추출률이 개선되었고 FCM 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘보다 제안된 자가 생성 지도 학습 알고리즘이 컨테이너 식별자의 학습 및 인식에 있어서 개선된 것을 확인하였다.색 문제를 해결하고자 하는 것이 연구의 목적이다. 정보추출은 사용자의 관심사에 적합한 문서들로부터 어떤 구체적인 사실이나 관계를 정확히 추출하는 작업을 가리킨다.앞으로 e-메일, 매신저, 전자결재, 지식관리시스템, 인터넷 방송 시스템의 기반 구조 역할을 할 수 있다. 현재 오픈웨어에 적용하기 위한 P2P 기반의 지능형 BPM(Business Process Management)에 관한 연구와 X인터넷 기술을 이용한 RIA (Rich Internet Application) 기반 웹인터페이스 연구를 진행하고 있다.태도와 유아의 창의성간에는 상관이 없는 것으로 나타났고, 일반 유아의 아버지 양육태도와 유아의 창의성간의 상관에서는 아버지 양육태도의 성취-비성취 요인에서와 창의성제목의 추상성요인에서 상관이 있는 것으로 나타났다. 따라서 창의성이 높은 아동의 아버지의 양육태도는 일반 유아의 아버지와 보다 더 애정적이며 자율성이 높지만 창의성이 높은 아동의 집단내에서 창의성에 특별한 영향을 더 미치는 아버지의 양육방식은 발견되지 않았다. 반면 일반 유아의 경우 아버지의 성취지향성이 낮을 때 자녀의 창의성을 향상시킬 수 있는 것으로 나타났다. 이상에서 자녀의 창의성을 향상시키는 중요한 양육차원은 애정성이나 비성취지향성으로 나타나고 있어 정서적인 측면의 지원인 것으로 밝혀졌다.징에서 나타나는 AD-SR맥락의 반성적 탐구가 자주 나타났다. 반성적 탐구 척도 두 그룹을 비교 했을 때 CON 상호작용의 특징이 낮게 나타나는 N그룹이 양적으로 그리고 내용적으로 더 의미 있는 반성적 탐구를 했다용을 지원하는 홈페이지를 만들어 자료
새로운 2015 개정 교육과정이 추구하고 있는 목적 중의 하나는 4차 산업혁명 시대에 살아갈 학생들이 기본 학습 능력의 바탕 위에 다양한 발상과 도전으로 새로운 것을 창출하는 창의성을 기르는 것이다. 이에 따라 주어진 문제들을 합리적으로 해결하기 위하여 다양한 영역의 지식과 정보를 처리하고 활용할 수 있는 융합적 문제해결 역량이 중요시되고 있다. 이에 본 연구에서는 틴커캐드(Tinkercad) 모델링을 기반으로 하여 3D프린터를 활용한 융합교육을 설계하고 이를 수업에 적용하여 초등학생의 컴퓨팅 사고력 증진에 미치는 영향을 알아보았다. 연구 내용을 검증하기 위해 초등학교 6학년 25명 2개 반을 실험집단과 통제집단으로 나누고 실험집단에는 약 3개월간 3D프린터를 활용한 융합교육 프로그램 12차시를 적용하고, 통제집단에는 같은 시기 동안 동일 주제의 강의식 교과 수업을 진행하였다. 그 후에 컴퓨팅 사고력 검사 도구를 투입하여 사전-사후 검사로 t-검정을 실시하고 그 효과성을 알아보았다. 프로그램 적용 후 사후 검사에서 실험집단은 컴퓨팅 사고력이 통계적으로 유의하게 향상 되었으나, 통제집단은 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 이 결과를 통해 틴커캐드 모델링 기반의 3D프린터를 활용한 융합교육이 초등학생의 컴퓨팅 사고력 증진에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 보인다.
천연자원 및 물질순환은 자원채광, 운반, 처리, 활용, 회수 및 폐기 등과 관련된 모든 인간의 활동을 포함한다. 지속가능한 물질 관리는 물질순환을 통해 경제적 매개체에 맞추어진 통합된 정책수단이며 경제적으로 효율적이고 환경적으로 효과적인 물질의 사용을 위한 것이다. 산업광물, 금속광물 및 화석연료의 물질흐름은 회수, 처리, 소비 및 최종 폐기와 관련된 환경적 압력 때문에 지금껏 환경정책의 주된 영역이었다. OECD의 물질흐름분석연구는 회원국의 경제운용에서 물질자원의 중요성에 대한 이해의 폭을 넓혀 국가별국가간 천연자원 및 물질흐름에 대한 정량적이고 분석적인 지식기반을 증진하는 것이다. 현재 EU에서는 물질흐름계정이 몇몇 회원국에서 공식통계로 활용되고 있다. 주로 물질흐름분석은 물질흐름계정으로부터 정보를 활용하여 물질사용의 효율성을 평가하는 가치화기법으로서 기존의 경제모니터링시스템에서 파악되지 않는 천연자원 등의 폐기를 인지하는데 활용된다. 물질흐름분석에서 자원사용과 효율성은 장기간의 지속가능성 및 환경정책을 위한 중요한 주제로 떠오르고 있는 것이다.
제조업 현장에서 제작 공정 수행 전 품질 불량 위험 공정을 예측하여 사전품질관리를 수행하는 것은 매우 중요한 일이다. 하지만 기존 엔지니어의 역량에 의존하는 방법은 그 제작공정의 종류와 수가 다양할수록 인적, 물리적 한계에 부딪힌다. 특히 원자력 주요기기 제작과 같이 제작공정이 매우 광범위한 도메인 영역에서는 그 한계가 더욱 명확하다. 본 논문은 제조업 현장에서 자연어 처리 및 기계학습을 활용하여 품질 불량 위험 공정을 예측하는 방법을 제시하였다. 이를 위해 실제 원자력발전소에 설치되는 주기기를 제작하는 공장에서 6년 동안 수집된 제작 기록의 텍스트 데이터를 활용하였다. 텍스트 데이터의 전처리 단계에서는 도메인 지식이 잘 반영될 수 있도록 단어사전에 Mapping 하는 방식을 적용하였고, 문장 벡터화 과정에서는 N-gram, TF-IDF, SVD를 결합한 하이브리드 알고리즘을 구성하였다. 다음으로 품질 불량 위험 공정을 분류해내는 실험에서는 k-fold 교차 검증을 적용하고 Unigram에서 누적 Trigram까지 여러 케이스로 나누어 데이터셋에 대한 객관성을 확보하였다. 또한, 분류 알고리즘으로 나이브 베이즈(NB)와 서포트 벡터 머신(SVM)을 사용하여 유의미한 결과를 확보하였다. 실험결과 최대 accuracy와 F1-score가 각각 0.7685와 0.8641로서 상당히 유효한 수준으로 나타났다. 또한, 수행해본 적이 없는 새로운 공정을 예측하여 현장 엔지니어들의 투표와의 비교를 통해서 실제 현장에 자연스럽게 적용할 수 있음을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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