• 제목/요약/키워드: 컴퓨터 이용학습

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역할놀이학습을 이용한 컴퓨터 동작원리 교수학습 연구 (A study of instructional learning for computer operating principles by role playing in elementary schools)

  • 박상웅;이재인
    • 한국정보교육학회:학술대회논문집
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    • 한국정보교육학회 2005년도 하계학술대회
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    • pp.367-374
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    • 2005
  • 초등학교의 컴퓨터교육에서는 현재 컴퓨터의 활용적 측면을 강조하여 교육하고 있는 실정이다. 하지만, 이제는 지금까지 소홀했던 컴퓨터의 기본 개념과 원리의 이해를 교육해야 한다. 본 연구에서는 학생들이 앞으로 접해야할 컴퓨터교과의 많은 내용 중의 하나인 컴퓨터의 동작원리를 보다 쉽게 접근해서 이해하고 활용한 학습하는 데 주안점을 두고자 한다. 컴퓨터 동작원리를 보다 체계적이고 쉽게 접근하기 위한 역할놀이학습을 수업현장에 적용하여 컴퓨터교과가 실용적인 측면 뿐 만 아니라 근본적인 원리 및 개념 이해의 교육도 필요함을 보이고자 한다.

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기계학습 기반 유체 시뮬레이션의 비말 검출 알고리즘 (Splash Detection Algorithm for Machine Learning-based Fluid Simulation)

  • 김재형 ;성수경 ;신병석
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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    • pp.427-429
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    • 2023
  • 인공지능 기술의 발전에 따라 유체 시뮬레이션 분야에서는 복잡한 액체의 흐름을 모사하기 위해 기계학습 기술이 많이 활용되고 있다. 이러한 시뮬레이션에서 성능 향상의 가장 중요한 요소는 학습 데이터다. 이 논문에서는 기계학습 기반 유체 시뮬레이션의 학습 데이터 생성 단계 중 기존의 방법보다 효율적으로 비말(splash) 탐색하는 방법을 제안한다. 기존 방법에서는 CPU 환경에서 큐(queue)를 이용하는 너비우선탐색(breadth first search) 기법을 사용하기 때문에 처리속도가 느리다. 반면에 제안하는 기법에서는 배열로 되어 있는 해시 테이블(hash table)을 이용해 충돌 문제를 해결해 GPU 환경에서 비말을 신속하게 검출하도록 하기 때문에 빠른 학습 데이터 생성이 가능하도록 했다. 이 알고리즘의 유효성을 확인하기 위하여 정확성과 수행시간을 확인하였다.

형태소 임베딩과 SVM을 이용한 뉴스 기사 정치적 편향성의 자동 분류 (Automatic Bias Classification of Political News Articles by using Morpheme Embedding and SVM)

  • 조단비;이현영;박지훈;강승식
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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    • pp.451-454
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    • 2020
  • 딥러닝 기술을 이용한 정치적 성향의 편향성 분류를 위하여 신문 뉴스 기사를 수집하고, 머신러닝을 위한 학습 데이터를 구축하였다. 학습 데이터의 구축은 보수 성향과 진보 성향을 대표하는 6개 언론사의 뉴스에서 정치적 성향을 이진 분류 데이터로 구축하였다. 뉴스 기사의 수집 방법으로 최근 이슈들 중에서 정치적 성향과 밀접하게 관련이 있는 키워드 15개를 선정하고 이에 관한 뉴스 기사들을 수집하였다. 그 결과로 11,584개의 학습 및 실험용 데이터를 구축하였으며, 정치적 편향성 분류를 위한 머신러닝 모델을 설계하였다. 머신러닝 기법으로 학습 및 실험을 위해 형태소 단위의 임베딩을 이용하여 문장 및 문서 임베딩으로 확장하였으며, SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 정치적 편향성 분류 실험을 수행한 결과로 75%의 정확도를 달성하였다.

오토마타 학습을 위한 놀이중심의 학습 프로그램 설계 (A design of a Learning Program based on the Playing Activity for an Automata Learning)

  • 김수이;성영훈;구정모;한병래;이재인
    • 한국정보교육학회:학술대회논문집
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    • 한국정보교육학회 2009년도 하계학술대회
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    • pp.67-72
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    • 2009
  • 현재 초등학교의 정보통신기술교육 내용은 실생활에서 컴퓨터를 도구로 활용한 교과 학습이 대부분이다. 그러나 컴퓨터의 기초개념과 원리를 이해시킬 수 있는 학습과정이 부족하여 컴퓨터교과목에 대한 학업성취도와 지적 능력 신장에 한계점을 가지고 있다. 따라서 본 연구는 오토마타를 이용한 놀이중심의 학습 프로그램을 개발 적용하여 컴퓨터의 기초원리 학습시 학습자의 학업 성취도를 향상 시킬 수 있는 프로그램을 설계하였다.

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컴퓨터 프로그래밍 실습을 위한 모바일 학습 시스템의 설계 및 구현 (Design and Implementation of Mobile Learning System for Computer Programming Practice)

  • 최도영;정찬선;손진곤
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (A)
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    • pp.83-86
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    • 2006
  • 컴퓨터 프로그래밍 실습의 공간적, 시간적 제약 및 프로그램 구입과 관련한 경제적 제약을 극복하기 위해 인터넷 웹 환경에 기반을 둔 학습 시스템에 대한 연구가 지금까지 진행되어 왔다. 본 논문에서는 기존의 웹 기반 학습 시스템을 이동기기를 학습매체로 하는 모바일 학습 환경으로 확장 적용하였으며, 이를 통하여 장소와 시간에 더 독립적인 컴퓨터 프로그래밍 학습 환경을 가능하게 할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 모바일 학습 시스템은 PDA를 이용하여 컴퓨터 프로그래밍 실습을 할 수 있도록 설계되고 구현되었으며, 사용자의 PDA에 별도의 클라이언트 프로그램이 필요 없이 브라우저 상에서 바로 실행할 수 있도록 설계 및 구현하였다. 또한, 다양한 PDA 디스플레이 크기를 고려하여, 사전에 여러 규격의 디스플레이 템플릿을 보유하여, 사용자는 자신의 PDA 크기에 적합한 디스플레이를 선택할 수 있다.

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랜덤 탐색과 유전 알고리즘 탐색을 이용한 효율적 기계학습 방법 연구 (A Study on Efficient Machine Learning Method Using Random Search and Genetic Algorithm Search)

  • 이경태;권영근
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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    • pp.494-496
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    • 2020
  • 기계학습 모델을 이용한 분류 및 회귀 문제해결에는 다양한 전처리 알고리즘 및 기계학습 모델이 활용된다. 하지만 합리적인 성능을 위해서는 주어진 데이터에 따라 적절한 알고리즘 조합에 대한 탐색 및 최적화 과정이 펄수적이다. 본 논문에서는 최적의 알고리즘 조합을 탐색하는 방법 중 랜덤 탐색과 유전 알고리즘 탐색 방법을 구현하고 8가지 데이터에 대한 성능 비교를 통해 여러 기계학습 모델을 고려하는 탐색 방법의 필요성을 보인다.

블록 피하기 게임에서 강화 학습을 이용한 블록 피하기 에이전트 구현 (Implementation of Reinforcement Learning Agent to Avoid Blocks in Block Avoidance Game)

  • 이경호;강병섭
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제57차 동계학술대회논문집 26권1호
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    • pp.243-246
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    • 2018
  • 본 논문에서는 2차원 공간상에서 상부에서 하부로 떨어지는 블록을 하부에서 피하는 게임에서 강화 학습에 사용되는 DQN 알고리즘을 이용하여 블록 피하기 에이전트를 구현하고 학습 통해 점점 더 높은 점수를 받는 모습을 확인하였다. 파이썬을 이용하여 게임을 구현한 후 텐서플로우를 이용하여 DQN를 이용한 에이전트를 구현하였다. 에이전트는 보상을 통한 학습을 통하여 점점 강화되도록 하였는데, 초기에는 무작위로 움직였으나, 환경으로부터 받는 보상으로 점점 더 능숙하게 피하는 모습을 관찰할 수 있었다. 본 구현에서는 4000번 정도의 게임 시행에서 아주 능숙하게 피하는 결과를 얻을 수 있었다.

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TPC-H 데이터모델을 이용한 SQL 교육 도구 (SQL Learning Tool Using TPC-H model)

  • 박인혜;김지은;전민아;심재희;강현정;박우창
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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    • pp.1532-1533
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    • 2011
  • 본 연구에서는 SQL를 배우고자 하는 개발자들에게 SQL 문법을 학습할 수 있는 교육용 Tool을 개발한다. 개발자가 예제와 설명을 통하여 SQL 문법을 배우고 ER-Diagram을 보면서 논리적인 DB의 개념을 이용하여 쉽게 학습할 수 있다. 예제는 초급과 중급으로 나누어져 있어 사용자의 수준에 맞는 학습이 선택가능하다. TPC-H 데이터는 DSS 환경에서 사용되는 표준 데이터 모델로 Database Generater를 통해 생성하며 본 연구에서 사용자가 데이터량의 조정이 가능하도록 구성하였다.

사전 지식에 의한 강화학습 에이전트의 학습 속도와 경향성 변화 (How the Learning Speed and Tendency of Reinforcement Learning Agents Change with Prior Knowledge)

  • 김지수;이은헌;김현철
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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    • pp.512-515
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    • 2020
  • 학습 속도가 느린 강화학습을 범용적으로 활용할 수 있도록 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 사전 지식을 제공해서 학습 속도를 높일 수 있지만, 잘못된 사전 지식을 제공했을 위험이 존재한다. 본 연구는 불확실하거나 잘못된 사전 지식이 학습에 어떤 영향을 미치는지 살펴본다. OpenAI Gym 라이브러리를 이용해서 만든 Gamble 환경, Cliff 환경, 그리고 Maze 환경에서 실험을 진행했다. 그 결과 사전 지식을 통해 에이전트의 행동에 경향성을 부여할 수 있다는 것을 확인했다. 또한, 경로탐색에 있어서 잘못된 사전 지식이 얼마나 학습을 방해하는지 알아보았다.

원격강좌의 효율적 운영을 위한 학습자의 학습형태 분석 (An Analysis of the Learning Patterns for the Efficient Operation of Remote Lectures)

  • 이형묵;이재성
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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    • pp.645-646
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    • 2023
  • 본 연구에서는 원격강좌(콘텐츠 기반)를 이용하여 학습하는 학습자들의 학습 형태를 분석하여 효율적인 원격강좌 운영을 위한 제도 마련에 대한 필요성을 제시하고자 하였다. 학습자들이 원격강좌를 학습한 정규교과 1년의 데이터를 가지고 분석한 결과 학습자들은 오후8시부터 자정까지 학습하는 빈도가 가장 높았다. 이는 교과 구분 형태인 전공/교양 모두에서 나타나는 분석결과였다. 또한 요일별로 분석해 보면 특정 요일에 학습의 빈도가 높았는데 이 요일은 한 주간의 강의가 종료되는 요일이었다. 이러한 분석 결과를 기반으로 효율적인 원격강좌가 운영되기 위한 제도적 보완 - 원격강좌별로 종료되는 요일을 달리한다든지 -을 생각해 볼 필요가 있다 하겠다.

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