이상치를 포함한 학습 데이터의 군집화 전략은 일반적으로 이상치를 포함하여 학습하거나, 이상치를 제거하는 두 가지 선택이 가능하다. 이상치를 제거하지 않고 학습에 반영시켜야 할 경우 한 개 또는 소수의 이상치가 독자적인 군집을 형성하거나 객관적인 군집화를 방해하는 문제가 발생할 수 있다. 이 때 주어진 학습 데이터의 군집 결과가 이상치의 영향으로부터 벗어나기 위해 원래의 학습 데이터에 대한 변환 작업을 거친 후 군집화를 수행할 수 있다. 이러한 변환 방법으로서 본 논문에서는 차원 축소의 기법으로 알려진 인자 분석의 점수를 사용하였다. 인자 점수로 변환된 학습 데이터에 대해 계층적 군집화, K-means 그리고 자기조직화 지도 등과 같은 군집화 알고리즘을 적용하면 이상치가 자신만의 군집을 별도로 형성하지 않고 다른 학습 데이터의 군집에 소속되면서 이상회의 영향으로부터 벗어남을 실험을 통하여 확인하였다.
현재 정보영재 교육에서 중요성이 증대되는 사고력 신장 교육에 적합한 교수-학습 프로그램이 부족한 실정이다. 따라서 이 논문에서는 정보영재의 교육과정에 실제적으로 적용할 수 있는 교수-학습 모형을 제시한다. 정보영재 사고력 신장을 위한 영역별 교육 내용에 공통적으로 포함되는 문제들을 분석하여 사고력 신장에 적합한 교육 프로그램 모형으로서 OR 트리에 기반을 둔 교수-학습 모형을 제시한다. 이 논문에서 제시된 OR 트리형 교수-학습 모형을 정보영재의 현장 지도에 도입하기 위하여 8-puzzle 문제를 예로 들어 적용 방안을 제시하며, 적용 결과를 분석하여 교육 프로그램 개발의 타당성을 검증한다. OR 트리형 교수-학습 모형에서는 정보영재의 사고력 신장을 위한 교육 과정에서 주요 내용이 되는 backtracking과 heuristic 개념을 배우며 트리의 탐색 방법들을 익히게 된다.
우리나라의 영재교육에 관한 많은 관심과 중요성에 비추어 볼 때 정보영재 교육을 위한 체계적인 교육 프로그램이 부족한 실정이다. 특히, 정보영재 교육에서 중요성이 증대되는 사고력 신장 교육에 적합한 교수-학습 프로그램이 부족한 실정이다. 따라서 이 논문에서는 사고력 신장에 적합한 교육 프로그램 모형으로서 AND 트리에 기반을 둔 교수-학습 모형을 제시한다. 이 논문에서 제시된 AND 트리형 교수-학습 모형을 정보영재의 현장 지도에 도입하기 위한 적용 방안을 제시하며, 그 적용 결과를 분석하여 교육 프로그램 개발의 타당성을 검증한다. 이 논문은 사고력 신장을 위한 정보영재교육 프로그램에 관한 구체적인 교수-학습 모형을 적용하고 분석하는 방안을 제시하여 영재 교육의 현장에 사용할 수 있는 실제적이고 유효한 교수-학습 모형을 제공한다는 데 그 의의가 있다.
과학 문명의 발달은 산업 분야뿐만 아니라 사회, 문화의 영역에 이르기까지 폭발적 발전을 가능하게 하였으나, 자연 환경을 함부로 파괴하게 되었고 인류의 삶의 터전을 회복불능의 상태로 만들어 인간을 포함한 모든 생명체의 생존을 위협하고 있다. 환경은 한번 파괴되면 이를 회복시키는데 많은 시간과 비용이 소요된다. 따라서 환경에 대한 인식과 지식 및 기능을 습득하고 올바른 태도를 기르는 환경교육이 절실히 요구된다. 그러나 현재 우리 나라 초등학교에서의 환경교육은 대부분 인지적 측면만을 지고하고 있어 환경보전 인식의 내면화를 위한 교수-학습 방법을 필요로 하고 있다. 최근 웹을 교육에 활용하는 다양한 방법이 시도되고 있으며, 특히 웹 기반 프로젝트 학습은 정보의 수용이 아니라, 학생들의 연구에 의한 학습의 개념을 도입하고 있어 교사의 지도에 의지하지 않고 학생들의 자발적인 노력으로 프로젝트를 완성해 가는 것을 가능하게 해준다. 본 논문에서는 웹 기반 프로젝트를 활용하여 개인 또는 학급내 및 타 학급간의 협력을 전제로 환경을 탐구하고 환경 문제를 발견하며 이를 해결해 나가는 환경교육이 가능한 시스템을 설계하고 구현하였다. 이러한 웹 학습 공간을 마련하여 학습자가 다양한 자료를 쉽게 얻을 수 있게 함과 동시에 상호 정보 교환을 통한 협력 학습을 함으로써 이들에게 자연의 소중함을 일깨우고 환경보전을 실천하는 기틀을 다질 수 있도록 하였다.
최근 들어 원격 교육의 핵심은 상호 작용에 초점이 맞추어지고 있다. 상호 작용에 의한 수요자 중심의 교육과 문제 해결 능력의 향상을 통한 창조적인 능력을 개발하기 위한 원격 교육 프로그램의 연구가 다양하게 진행되고 있다. 본 연구에서 제시한 원격 교육 프로그램은 실업계고등학교 컴퓨터그래픽 교과의 '애니메이션 제작' 단원의 학습으로, 학생들이 응용프로그램을 사용하여 웹 애니메이션을 제작하면서 애니메이션의 제작원리를 학습하는 제재이다. 따라서 본 단원의 학습에 있어 실습은 필수적이기 때문에, 본 단원에 대한 실습 및 학습을 할 수 있는 원격교육 시스템이 요구되며, 이 시스템을 통하여 학생들은 충분한 실습 및 학습을 할 수 있고, 교사에게는 학습 지도의 효율성을 높일 수 있을 것이다.
본 연구는 많은 초등 교사들이 어려움을 호소한 '지구와 우주' 영역 중 '지구와 달의 운동' 단원에서 달 관측이 시작되는 첫 차시인 '하루동안 태양과 달의 위치는 어떻게 달라질까요?'에 대한 교사의 인식을 깊이 알아보며 후속 차시와 관련 활동 지도에 도움을 주고자 한 연구이다. 설문 문항은 교과서 설명, 탐구활동, 학습 목표 달성, 기타 의견 4가지로 범주화하여 제작하였고, 과학 심화 전공, 교직 경력, 본 단원 지도 경험을 구인으로 하여 설문 문항별 인식이 어떻게 다른지 분석하였다. 또한, 서술형 문항을 통해 설문에 참여한 교사들의 보다 다양한 견해를 파악할 수 있었다. 설문은 경기도 소재 초등학교에 재직하고 있는 67명의 교사가 참여하였다. 본 연구의 결론은 다음과 같다. 첫째, 하루동안 태양과 달의 위치 변화 교과서 서술에 대해 교사들은 긍정적인 인식과 부정적인 인식이 비슷하게 나타났다. 둘째, 하루 동안 태양과 달의 위치 변화 탐구활동 지도시 교사들 대부분이 대체 방법을 활용하는 것으로 나타났다. 그러한 경향은 대상이 태양·달일 경우 모두 상관이 없었고, 심화 전공, 교직 경력, 지도 경험에도 차이를 보이지 않았다. 셋째, 대부분의 교사들은 본 차시 학습을 통해 학습 목표를 달성할 수 있을 것이라고 응답하였다. 그런데 설문에 참여한 많은 교사들이 태양과 달의 위치 변화 지도에 다양한 어려움을 호소하였고, 대부분 대체 방법을 활용하는 것으로 나타났기에 이러한 결과는 교사들이 직접 관측을 하지 않아도 대체 방법을 통해 학습 목표를 달성할 수 있다고 여기는 인식을 보여준다.
본 연구에서는 대학원에 재학 중인 중 고등학교 수학 교사 36명을 대상으로 증명 및 증명 지도에 대한 인식을 조사하였다. 본 연구의 결과, 대부분의 교사들이 증명의 정당화 역할은 잘 인식하지만, 설명(확인), 이해, 발견, 의사소통, 체계화, 수학적 표현의 사용 등으로서의 역할은 미흡하게 인식하며, 많은 교사들이 증명의 조건에 대해 혼란스러운 개념을 가지고 있는 것으로 나타났다. 증명 지도의 이유에 대해서는 논리적 사고력 함양, 수학적 사고력 신장, 명제의 이해, 참인 명제의 확인, 수학의 본질 이해, 수학 지식 증가, 수학적 표현 증진, 수학의 즐거움 경험, 의사소통, 엄밀성 추구, 연계성 추구 등의 다양한 의견을 제시하였다. 증명 지도의 수행과 관련하여, 상당수의 교사들이 실제 증명 지도가 미흡하게 이루어지고 있다고 응답했으며, 학생들의 두려움과 흥미 부족, 증명 지도 시간 부족, 학생 사고수준 미흡, 지도 방식 미흡 등을 증명 지도의 제약 조건으로 언급하였다. 한편, 본 연구에서는 '증명'이라는 수학적 용어가 누락된 2009 개정 수학과 교육과정의 성취기준을 살펴보았다. '${\cdots}$를 이해하고 설명할 수 있다'는 성취기준은 증명 교수-학습과 관련하여 적절하지 않으며, 특히 논리적 추론이나 정당화 과정을 증명과 동일시하는 미흡한 개념을 가지고 있는 교사들에게 더욱 큰 혼란을 줄 위험이 있음을 확인하였다.
딥러닝 기반의 지도학습은 다양한 응용 분야에서 비약적인 발전을 이루었다. 그러나 많은 지도 학습 방법들은 학습 및 테스트 데이터가 동일한 분포에서 추출된다는 공통된 가정 하에 이루어진다. 이 제약 조건에서 벗어나는 경우, 학습 도메인에서 훈련된 딥러닝 네트워크는 도메인 간의 분포 차이로 인하여 테스트 도메인에서의 성능이 급격하게 저하될 가능성이 높다. 도메인 적응 기술은 레이블이 풍부한 학습 도메인 (소스 도메인)의 학습된 지식을 기반으로 레이블이 불충분한 테스트 도메인 (타겟 도메인) 에서 성공적인 추론을 할 수 있도록 딥러닝 네트워크를 훈련하는 전이 학습의 한 방법론이다. 특히 비지도 도메인 적응 기술은 타겟 도메인에 레이블이 전혀 없는 이미지 데이터에만 접근할 수 있는 상황을 가정하여 도메인 적응 문제를 다룬다. 본 논문에서는 이러한 비지도 학습 기반의 도메인 적응 기술들에 대해 탐구한다.
오늘날 AI(Artificial Intelligence) 기술은 다양한 분야에서 활용 목적에 맞게 분류, 회기 작업을 수행하며 광범위하게 활용되고 있으며, 연구 또한 활발하게 진행 중인 분야이다. 특히 보안 분야에서는 예기치 않는 위협을 탐지해야 하며, 모델 훈련과정에 알려진 위협 정보를 추가하지 않아도 위협을 탐지할 수 있는 비 지도학습 기반의 이상 탐지 기법이 유망한 방법이다. 하지만 AI 판단에 대한 해석 가능성을 제공하는 선행 연구 대부분은 지도학습을 대상으로 설계되었기에 학습 방법이 근본적으로 다른 비 지도학습 모델에 적용하기는 어려우며, Vision 중심의 AI 매커니즘 해석연구들은 이미지로 표현되지 않는 보안 분야에 적용하기에 적합하지 않다. 따라서 본 논문에서는 침해공격의 원본인 최적화 Reference를 탐색하고 이와 비교함으로써 탐지된 이상에 대한 해석 가능성을 제공하는 기법을 활용한다. 본 논문에서는 산출된 Reference를 기반으로 실존 데이터에서 가장 가까운 데이터를 탐색하는 로직을 추가 제안함으로써 실존 데이터를 기반으로 이상 징후에 대한 더욱 직관적인 해석을 제공하고 보안 분야에서의 효과적인 이상 탐지모델 활용을 도모하고자 한다.
4차 산업혁명을 맞이하여 인공지능 교육의 필요성이 증대되었고 코로나19로 인한 온라인 학습 환경은 다양한 인공지능 플랫폼 체험형 수업을 가능하게 하였다. 이 연구에서는 인공지능 플랫폼을 활용하여 인공지능 교육 목표를 달성할 수 있도록 수업안을 개발하여 제안하였다. 활용한 인공지능 플랫폼은 AI for Oceans이며 환경을 위한 프로그램 만들기라는 주제로 6차시 분량의 노벨엔지니어링 기반 STEAM 수업을 설계하였다. 이 모델은 수업의 전체 상황을 아우르며 문제해결의 맥락을 제공한다. 학생들은 AI for Oceans를 체험하며 지도 학습에 대한 충분한 탐색 과정을 거친 후 지도 학습에 대한 이해를 바탕으로 엔트리의 인공지능 블록을 사용하여 환경을 위한 나만의 프로그램을 설계한다. 본 연구에서는 인공지능융합교육을 위하여 인공지능의 원리를 토대로 문제 해결에 활용하여 창의적인 문제해결역량 및 융합적 사고력을 강화하는 것을 목표로 수업안을 개발하여 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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