요즘 학생들은 대부분의 시간을 컴퓨터 앞에서 보낸다. 컴퓨터를 학습에 이용하는 것이 아니라, 단순 오락을 하기 위한 비싼 가전제품으로 취급, 이미 게임기가 되어 버린지 오래이다. 본 연구에서는 컴퓨터로 문제를 풀고, 해답을 찾고, 오답노트를 자동 작성하여 문제점이 무엇인지 파악할 수 있도록 시스템을 구현하였다. 흥미도 유발을 위한 시각적인 요소가 있어 학생이 지루하기 않고 문제를 연속적으로 풀 수 있도록 도와준다. C#으로 구현된 이 시스템은 학생이 컴퓨터를 사용하기 위해 부팅을 했을 경우 자동 실행되어, 문제를 모두 풀지 않고서는 학생이 원하는 게임이나, 인터넷 등을 할 수가 없게 된다. 이 시스템을 통해 기대되는 효과로는 흥미요소를 가미한 교육학습 동기부여 제공이 가능하고, 오답문제에 대한 반복적인 학습을 통하여 학습능력 배양이 기대된다.
최근 교육서비스 시장은 학습자의 수준을 고려한 수준별 교육으로 나아가고 있다. 이때 학습자 수준의 진단을 위하여 다양한 방법의 진단평가가 연구되고 있으며 평가 기준의 언어적 모호함을 해결하기 위해 퍼지 이론을 도입한 평가 방법 역시 하나의 방법으로 대두되고 있다. 본 논문에서는 컴퓨팅 사고력 교육 역시 수준별 교육으로 나아가기 위해 컴퓨팅 사고력 학습을 계층화 하고, 학습자가 학습 시작전 퍼지 추론을 바탕으로 한 진단 평가를 실시하여 학습자 수준에 맞는 교육 커리큘럼의 진입점을 찾아 맞춤형 컴퓨팅 교육을 제공할 수 있도록 하는 퍼지 평가 시스템을 연구·개발한다.
본 논문은 외국어 학습을 위한 딥러닝 기반 영어 교육 플랫폼인 PEEP-Talk (Personalized English Education Platform)을 제안한다. PEEP-Talk는 딥러닝 기반 페르소나 대화 시스템과 영어 문법 교정 피드백 기능이 내장된 교육용 플랫폼이다. 또한 기존 페르소나 대화시스템과 다르게 대화의 흐름이 벗어날 시 이를 자동으로 판단하여 대화 주제를 실시간으로 변경할 수 있는 CD (Context Detector) 모듈을 제안하며 이를 적용하여 실제 사람과 대화하는 듯한 느낌을 사용자에게 줄 수 있다. 본 논문은 PEEP-Talk의 각 모듈에 대한 정량적인 분석과 더불어 CD 모듈을 객관적으로 판단할 수 있는 새로운 성능 평가지표인 CDM (Context Detector Metric)을 기반으로 PEEP-Talk의 강건함을 검증하였다. 이와 더불어 PEEP-Talk를 카카오톡 채널을 이용하여 배포하였다.
비즈니스 룰(Business Rule)은 하나의 목적을 성취하기 위해 조직에 적용하는 운영, 정의, 제약으로 구성되는 하나의 규칙이다. 이를 효율적으로 통합 관리하는 시스템이 BRMS(Business Rule Management System)이다. 대학에서의 졸업사정은 학사과정의 마지막 단계로 여러 복합적 충족 여부를 검사하는 과정이다. 학교의 전반적인 규칙이나 해마다 교육과정의 변화가 있어 프로그래밍 구현이 어렵고, 졸업사정시스템을 전산화하기 힘들다. 본 논문에서는 비즈니스 룰의 장점들을 활용해 변화를 빠르고 정확하게 반영하는 BRMS를 이용하여 졸업사정시스템의 설계를 제안하고자 한다.
본 논문에서는 직업 교육 분야에 인공지능 융합 교육을 위한 파이썬 블록과 텍스트 동시 코딩 플랫폼을 설계하였다. 플랫폼에 코딩 언어로는 데이터 분석과 머신러닝의 다양한 라이브러리를 지원하고 있는 파이썬으로 하며, 직업 교육의 영역 전문가가 쉽게 직무 기능 파이썬 블록 모듈을 만들어 추가하고 커스터마이징을 할 수 있는 아키텍처를 갖고 있다. 제안한 플랫폼을 활용한 인공지능 융합 직업 분야로 바이오와 기계공학 분야의 블록 모듈을 추가하고 실습 예제를 만드는 과정을 보여 플랫폼의 유용성과 효율성을 보였다.
코로나로 인해 비대면 온라인 수업으로 운영된 수업환경에서 컴퓨터공학 분야의 대표적인 실습기반 교과목인 프로그래밍 수업은 학습자들에게 온라인 수업이지만 대면 수업의 실재감을 제공하는 질적 개선 방법을 모색할 필요성이 대두되었다. 본 연구는 플립러닝에 기반 한 실시간 수업을 활용하여 실습 기반 프로그래밍 수업에서 학습자의 능동적 수업 참여를 유도하고, 교수자와 학습자, 학습자와 학습자 간의 상호작용이 원활한 수업을 통해 대면 수업 수준의 실재감을 학습자에게 제공하고 학습효과를 높이고자 하였다. 적용결과, 온라인 수업에서 플립러닝 기반 수업 설계가 실습 기반 수업에 대면수업 수준의 학습 효과 및 만족도가 있었음을 조사·분석하였다.
2020학년도 1학기는 외부 환경 요인으로 인해 대학교육시스템에 큰 변화가 발생한 시기라고 할 수 있다. 컴퓨터공학 분야의 대표적인 실습기반 교과목인 프로그래밍 수업에서 학습자들에게 온라인 수업이지만 대면 수업의 실재감을 제공하는 방법을 모색할 필요성이 대두되었다. 본 연구에서는 다양한 유형의 수업 방식을 온라인 수업에 활용하여 대면 수업 수준의 실재감을 학습자에게 제공하고 학습효과를 높이고자 하였다. 강의 동영상 수업과 상호작용을 포함한 실시간 수업을 혼합하여 수업한 후 설문 조사를 통해 실시간 수업을 선호하는 학습자들이 수업목표인 프로그램 개발 능력을 타 학습자들보다 잘 습득하여 수업 만족도가 높았고, 이를 통해 온라인 수업에서 실시간 수업이 능동적인 학습자들에게는 대면 수업과 동등한 수준의 학습 효과가 있었음을 조사·분석하였다.
본 논문은 실시간으로 카메라 영상으로부터 얼굴의 각 특징점을 검출하고, 검출된 특징점을 이용하여 웃음 표정을 인식하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 ASM(Active Shape Model)을 이용하여 실시간 검출부에서 얼굴 영상을 획득한 다음 ASM 학습부에서 학습된 결과를 가지고 얼굴의 특징을 찾는다. 얼굴 특징의 영상으로부터 입술 영역을 검출한다. 이렇게 검출된 입술 영역과 얼굴 특징점을 이용하여 사용자의 웃음 표정을 검출하고 인식하는 방법을 사용함으로써 웃음 표정 인식의 정확도를 높힐 수 있음을 알 수 있었다.
유한요소법의 강의와 학습을 지원하는 컴퓨터 기반 교육시스템(computer-based training system)을 개발하였다. 이 시스템은 유한요소해석을 요소 모델링에서부터, 최종결과의 계산에 이르기까지 여러 개념과 과정을 가시화하고, 사용자가 직접 상호작용 적으로 실습하고, 해석과정에 개입하여 모의 조작(simulation)하며, 그 반응을 관찰할 수 있는 여러 기능을 갖추고 있다. 이 시스템을 이용하여 실제적인 유한요소해석을 실행 할 수 있다. 따라서 이 시스템을 유한요소법의 보조 교육 재료로 활용할 뿐만 아니라 실제적인 유한요소해석 소프트웨어로 병용함으로써 유한요소법의 교육과 학습의 효과를 높일 수 있다.
데이터 분석도구 R은 대용량 데이터의 고급 분석과 통계 계산을 위한 스크립트 언어로 데이터의 자료 분석에 다양하게 활용되고 있다. 최근 평균수명의 연장과 더불어 새로운 직업들의 등장으로 인하여 사회 구성원들의 전직이나 이직에 대비하기 위한 다양한 직업교육 요구가 제시되고 있다. 또한 사회 구성원들의 교육수준이 전반적으로 높아짐에 따라 직업교육에 대한 요구 역시 보다 세분화되고 있으며 보다 높은 수준의 학습기회에 대한 요구도 증대되고 있다. 이에 본 연구에서는 직업능력 교육의 기능과 역할을 재정립하고 직업능력 교육의 개발 방향을 제시하기 위하여 지역사회의 수요조사를 기반으로 데이터 분석도구 R을 활용하여 선호도 분석을 실시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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