최근 코로나 19로 인하여 온라인 강의가 증가하고 있으며 이를 활용한 학습 분석에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 학습 분석 중 학습 결과에 영향을 미칠 수 있는 학습 활동 데이터를 수집하여 학습 결과를 예측하는 모델을 설계하고자 한다. 예측 모델은 기계학습을 이용하며 이전 학기의 학습 결과 데이터를 학습시켜 학습 결과에 영향을 미치는 학습 활동 데이터를 도출한다. 도출된 데이터를 이용하여 차후 학습자의 학습 결과를 예측한다. 학습 결과를 예측하기 위한 모델로 딥러닝의 DNN을 활용한다. 향후 연구로는 예측한 결과를 바탕으로 학습자의 학습 동기 부여와 학습 지도 방향을 정하는 것이다.
본 논문에서는 Upper Confidence Bound (UCB)를 이용한 효율적인 패킷 스케줄링 기법을 제안한다. 기존 e-greedy 등 강화학습의 보상을 극대화 할 수 있는 행동을 선택하는 것과 다르게, 제안된 UCB를 이용한 강화학습 패킷 스케줄링 기법은 각 상태에서 행동을 선택한 횟수를 추가적으로 고려한다. 이는 보다 효율적인 강화학습의 탐구(Exploration)를 가능케 한다. 본 논문에서는 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안하는 UCB를 이용한 강화학습 패킷 스케줄링 기법이 기존의 e-greedy 및 softmax를 기반으로 한 패킷 스케줄링 기법에 비해 정확도 측면에서 향상된 정확도를 보인다.
최근에 중등학교 학내 전산망에서 동영상 위주의 멀티미디어 학습 자료를 이용한 학습이 많아짐에 따라, 실제 수업 시간이나 자율 학습 시간에 동영상 학습 자료를 활용했을 때 트래픽 특성이 구체적으로 어떻게 나타나는 지를 정량적으로 규명하는 것이 요구된다. 이에 본 논문에서는 고등학교 1개교와 중학교 1개교에 대해 동영상 학습 자료를 이용한 학습 시 학내 전산망에서 나타나는 트래픽 특성을 트래픽 분석 도구를 이용하여 분석하였다. 특히, 학교 내에 자체 웹 서버의 유무, 컴퓨터 접속 대수 등을 주요 변인으로 하여 동영상 실행 시 나타나는 현상들에 대한 측정 결과들을 제시하였다. 측정 결과로부터 다음과 같은 특성들을 얻어낼 수 있었다. 첫째, 학교 내에 자체 웹 서버의 유무가 전송 트래픽 량에 상당한 영향을 주었다. 둘째, 동시 컴퓨터 접속 대수의 증가가 끊김 현상과 같은 트래픽 특성에 영향을 주었다. 이러한 측정 및 분석 결과를 볼 때, 적게는 수십 명 많게는 수백 명의 학생이 동시에 인터넷을 통해 학습을 한다면 학내 전산망의 구성 형태나 동시 접속자 수에 따라 원활한 학습을 가져오지 못하고 많은 문제를 가져 올 것으로 예상되었다.
우리는 전이 학습을 이용하여 원하는 특정 패션 스타일 분류기를 학습하였다. 패션 스타일 검색 결과물을 온라인 쇼핑몰과 연결하는 웹 서비스를 사용자에게 제공한다. 패션 스타일 분류기는 구글에서 이미지 검색을 통해 수집된 데이터를 이용하여 ResNet34[1]에 전이 학습하였다. 학습된 분류 모델을 이용하여 사용자 이미지로부터 패션 스타일을 17가지 클래스로 분류하였고 F1 스코어는 평균 65.5%를 얻었다. 패션 스타일 분류 결과를 네이버 쇼핑몰과 연결하여 사용자가 원하는 패션 상품을 구매할 수 있는 서비스를 제공한다.
컴퓨터 프로그래밍 수업의 특성상 교수자가 평소 학습자들의 학습 수준 및 학습 이해도를 파악하는 것은 다음 수업을 준비하는데 있어서 매우 중요하다. 학습자들의 평소 학습 이해도를 파악하는 방법으로 형성평가가 가장 많이 이용되는데, 동일한 과목에도 형성평가 방법은 매우 다양할 수 있다. 본 연구에서는 다년간 컴퓨터 프로그래밍 수업에 적용해본 다양한 형태의 형성평가 방법들이 학습자들의 성적 변화에 어떤 영향을 미치는가를 분석해보았다. 그 결과 형성평가 수행 시기는 중간고사나 기말고사처럼 큰 시험을 앞둔 1~2주전과 같이 학습자들이 학습에 대한 필요성을 절실히 느낄 때 실시하는 것이 성적 상승에 더 긍정적인 영향을 주었고 평가방법으로는 프로그래밍 수업을 특성상 퀴즈와 프로그래밍 평가를 함께 실시하는 것이 성적 상승에 좋은 영향을 미쳤다.
4차 산업혁명이 시작된 이래로 다양한 산업 분야에서 AI가 활용되고 있고, 그 중에서도 컴퓨터 비전 분야에서 딥러닝 기술이 각광받고 있다. 하지만 딥러닝 기술은 높은 전문 지식이 요구되어 관련 지식이 없는 일반인들은 활용하기 어렵다. 본 논문에서는 AI 관련 배경지식이 없는 사용자들도 UI를 통해 쉽게 이미지 분류 모델을 학습시킬 수 있는 노 코드 플랫폼에 관하여 기술하고, django 프레임워크를 이용해 웹 개발과 딥러닝 모델 학습을 통합 개발을 위한 아키텍처와 방향성을 제시하고자 한다. 사용자가 웹서버에 업로드한 이미지들을 웹 인터페이스를 통해 라벨링 하여 학습 데이터를 생성한 후, 이 데이터를 사용하여 모델을 학습시킨다. CNN 모델에 데이터를 학습시키는 과정과 생성된 모델 기반으로 이미지 예측하는 모듈을 통해 전문지식이 없는 사용자가 딥러닝 기술에 대해 쉽게 이해하고 이용하는 것을 기대할 수 있다.
매치 3게임에서 플레이테스팅 방법은 전통적으로 사람들을 이용하는 방법으로 지속되어 왔으며, 최근에는 딥러닝을 이용하는 방법으로서 게임의 장르적인 특성들을 고려해서 각 레벨에 대한 플레이 데이터를 이용한 지도학습 방법과 환경과 상황 그리고 보상을 통한 강화학습 방법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 매치 3게임에서 강화학습을 이용한 플레이테스팅의 향후 연구 방향성에 대해서 기준을 제시한다.
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.
컴퓨터 프로그래밍 수업에서 학습자들의 평소 학습 이해도를 파악하는 방법으로 형성평가가 보편적으로 많이 이용되고 있다. 교수자에게 형성평가는 학습자들의 이해도를 파악하는 방법이지만, 평가 결과를 성적에 반영할 때 학습자들에게는 학습 동기를 향상시킬 수 있는 요소임을 선행 연구를 통해 알 수 있었다. 본 연구에서는 수년간 컴퓨터 프로그래밍 수업에 적용해온 형성평가의 문제 난이도를 조절하여 난이도가 학습자들의 학습 동기 부여에 얼마나 영향을 미치는 요소인지를 살펴보고자 한다. 특히 형성 평가에 출제한 문제의 난이도 정도가 형성평가 다음에 이어지는 중간고사나 기말고사 등의 큰 평가에서 얼마나 긍정적인 영향을 미치는지를 통해 학습 동기 부여 정도를 분석하고자 한다.
본 논문에서는 안드로이드 기반 스마트폰을 이용하여 유아 및 아동을 대상으로 하는 학습용 동화 앱의 구현 내용을 소개하였다. 이미 상용화 되어 있는 학습용 앱의 기능 외에 게임적 요소를 접목하여 학습의 효과와 흥미를 높일 수 있도록 하였다. 듣고 쓸 수 있는 학습용 전자 동화책으로 평가할 수 있다. 안드로이드 마켓에 배포하여 서비스를 할 수 있으며 본 연구의 과정은 앱 설계 관련 프로젝트의 수행이나 학습용 앱 개발의 학습 모형을 제시한 사례로 활용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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