최근 다양한 분야에 인공지능 기술이 도입되고, 학계 관심이 늘어남에 따라 다양한 기계학습 모델들이 여러 프레임워크에서 운용되고 있다. 하지만 이러한 프레임워크들은 서로 다른 데이터 포맷을 가지고 있어, 상호운용성이 부족하며 이를 극복하기 위해 오픈 신경망 교환 포맷인 ONNX가 제안되었다. 본 논문에서는 여러 기계학습 모델을 ONNX로 변환하는 방법을 설명하고, 통합된 ONNX 포맷에서 기계학습 기법을 판별할 수 있는 알고리즘 및 추론 시스템을 제안한다. 또한, ONNX 변환 전·후 모델의 추론 성능을 비교하여 ONNX 변환 간 학습 결과의 손실이나 성능 저하가 없음을 보인다.
컴퓨터와 통신 기술의 발달로 인하여 인터넷은 정보와 지식의 습득을 도와주는 유용한 수단이 되었다. 최근에는 초고속 정보통신망의 출현으로 인하여 단시간 내에 세계 각 곳에 산재되어 있는 정보를 검색 및 전송할 수 있게 되어 인터넷의 교육적 가치가 더욱 높아지고 있는 실정이다. 이에 따라 인터넷을 교수학습에 활용할 수 있게 해주는 여러 가지 도구의 개발이 절실하게 요구된다. 본 논문에서는 인터넷환경에서 영어 학습을 위한 객체관계형 동영상데이터베이스 시스템을 설계하고 구현하고자 한다. 동영상 데이터베이스 관리 시스템을 이용하여 영어학습을 위한 동영상데이터베이스를 구축하고 이를 검색하는 기법을 제안한다. 또한 지금까지는 인트라넷과 같은 제한된 공간에서만 사용되던 동영상 데이터베이스를 인터넷에서도 활용할 수 있도록 하기 위한 도구를 개발한다. 이를 이용하면 인터넷상의 사용자가 영화장면과 같은 효과적인 영어학습 도구를 쉽게 찾을 수 있고 스트리밍 기술을 이용하여 실시간 전송 및 재생이 가능하다.
정보화 사회의 도래와 함께 인터넷의 사용이 보편화되면서 인터넷의 교육적 활용에 관심을 갖게 되었다. 특히, 교육적으로 유용한 잠재력을 가지는 웹을 교수-학습 모형에 이용하는 WBI에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 행동주의 학습이론에 따르면 즉각적인 피드백이 제공될 때 학습자의 학습효과는 극대화된다고 한다. 하지만 기존의 WBI Q&A 게시판에서는 학습자에 대한 피드백이 제대로 이루어지지 않고 있는 실정이다. 이에 이 논문에서는 WBI Q&A 게시판에서 학습자의 학습 효과를 극대화하기 위해 학습자에게 즉각적인 응답을 제공하는 피드백 게시판을 설계하였다. 그리고 설계된 피드백 게시판을 PHP와 MySQL을 이용하여 구현하고 구현된 피드백 게시판의 효용성을 학습자와 교수자를 대상으로 설문조사를 통해 평가하였다.
이동 통신 기술의 발전은 사용자에게 이동 중에도 정보를 공유할 수 있는 환경을 제공하였다. 그러나 온라인 혹은 모바일 환경에서 인터넷을 통해 다운로드 받은 파일에 대한 학습은 판독만 가능하다. 그렇기 때문에 오프라인 혹은 제한적인 온라인 상태의 학습 패턴인 중요부분 밑줄 긋기 혹은 글씨 색상 변경하기 등 멀티미디어 학습 컨텐츠 생성을 수행할 수 없다. 또한, 저장 할 때에도 사용중인 어플리케이션에 종속된 저장 형태로 저장하여야 한다. 이와 같이 학습 컨텐츠 생성과 학습 패턴을 변경한 이후에 저장 형식이 온라인모바일 환경의 표준 포맷으로 저장되지 않는 문제점이 존재한다. 이에 본 논문에서는 온라인모바일 환경에서 접속하려는 사이트를 인터넷을 통해 제공되는 수많은 전자책 내용을 개인 학습 패턴에 맞게 변형할수 있도록 새로운 형태의 학습 플랫폼을 제시하고, 온라인상에서 수행되는 전자책 학습 시스템을 구축한다.
본 연구는 대학 인터넷윤리 교육 방법에 따른 학습자의 인지 정의 행동 영역별 학습 효과를 비교하고 분석하기 위해 실시되었다. 교수 중심의 설명형 강의법(A 그룹)과 학생 주도의 참여 학습 방법(B 그룹)에 따라 학습자의 인지 정의 행동 영역에 있어서의 변화를 그룹간 그룹별로 비교 분석한 결과, 교수 중심 수업이 인지적 측면에 효과적이고 학생 주도 학습이 정의적 측면에 효과적인 것으로 나타났으며, 행동적 측면에서는 두 그룹 모두 양호 정도는 개선되었으나 통계적으로는 유의한 차이를 보이지는 않았다. 통합적 도덕성 교육으로서 인터넷윤리 교육이 좀 더 실효성 있는 교육으로 정착하기 위해서는 학생이 주도적으로 참여할 수 있는 학습이 주가 되면서 교수자가 필수적인 주요 지식 등을 보충하는 식의 수업 운영이 바람직하며, 행동적 변화를 가져올 수 있도록 하는 교육 방안에 대한 모색이 필요하다.
컴퓨터를 이용한 인터넷의 발전으로 웹 코스웨어의 교육에 응용하려는 많은 사람들이 지속적으로 증가되어가고 있다. 이는 인터넷 이용자들이 쉰 상에서의 원격교육에 관한 필요성이 커지고 있으며, 이를 실세계에 다양한 방법 이용하여 보다 효율적인 교육을 위해 다양한 교육 툴들이 연구되어지고 있다 인터넷을 이용한 웹 코스웨어의 교육은 시공간을 초월하여 여러 곳에 떨어져 있는 학습자들의 자기 주도적인 학습목표를 달성시키기 위한 목적으로 개발 및 구현되었다. 그러나 이를 사용하기 위해서는 사용자의 시스템이 정보를 제공하는 서버와의 정보 교환을 위해 통신이 항상 서로 교류하고 있는 상태를 유지해야하고, 사용자가 새로이 갱신된 학습정보를 접속하기 위해서는 서버에 항상 찾아가 정보를 찾아 접속해야만 갱신된 정보를 확인할 수가 있었다. 본 연구는 이를 반영하여 XML(extensible Markup Language)을 기반으로 한 웹 캐스팅기법으로 웹 코스웨어를 구연하였으며, 이를 적용하기 위해 CDF(Channel Definition Format)형식을 사용하였다. 채널을 사용하여 학습자의 자율적으로 채널을 선택하면 새로이 갱신된 정보가 자동적으로 학습자의 시스템에 저장되도록 구현하였다.
학습자 능력 중심의 교육으로부터 학습자 중심적인 교육의 필요성과 학습자간의 협동 활동의 의미가 점차 증대되고 있다. 프로젝트 교육 시스템은 학습자와 학습자 및 학습자와 교수자의상호 참여를 통하여, 수행하게 될 직무를 이해하고 능력의 점증적인 발전을 도모하게 된다. 시대적 요구에 부응하여 컴퓨터 및 인터넷이 대중화되어 가는 시점에서 프로젝트 수행을 효율적으로 진행할 수 있으므로 본 논문에서는 산업체의 업무 처리 체계를 실현 목표로 한 프로젝트 교육 학습체계를 제시한다.
본 논문에서는 주 입력 장치가 펜인 휴대용 컴퓨터에서 사용할 수 있는 다섯 살 전후의 유아 학습게임을 개발하였다. PDAs와 같은 휴대용 컴퓨터는 장소에 구애받지 않고 어디든지 휴대하여 사용할 수 있다는 큰 장점이 있다. 또한 주된 입력 장치가 펜이므로 연필을 가지고 종이에 그리듯이 사용할 수 있어 유아가 사용하기에 다른 입력 장치에 비해 편리한 장점을 가지고 있다. 인터넷이나 기타 특정 프로그램들을 이용한 학습 방법은 많이 나와 있지만 아직 휴대용 컴퓨터에서 사용할 수 있는 프로그램의 개발은 미비한 상태이다. 본 논문에서는 휴대용 컴퓨터의 장점을 최대한 살려서 어디서든지 필요할 때 사용할 수 있는 게임 형태의 유아 학습 프로그램을 개발하고 구현하였다. 또한 데스크 탑 컴퓨터에 비해 하드웨어와 화면 크기의 제약을 가지고 있는 PDAs에서 유아들이 쉽게 익숙해지고 흥미를 느낄 수 있는 그래픽 사용자 인터페이스를 개발하였다.
국내에서 지난 몇 년간 컴퓨터 사용이나 인터넷 컴퓨터게임 중독에 관한 연구들이 대부분 중, 고등학교 수준의 청소년을 대상으로 하는 반면 초등학교 아동을 대상으로 한 실태 조사 및 관련 연구는 미흡한 편이다. 특히 초등학교 아동들이 보이는 대표적인 인터넷게임 과다사용이 컴퓨터게임 중독이라는 점을 고려해 볼 때 이에 관한 실태를 파악해보고 해결점을 모색해 봄으로써 중, 고등학교로 이어지는 컴퓨터 교육의 올바른 방향을 제시해 보고자 했으며 인터넷 게임이 초등학생들의 여가 생활 문화로 자리 매김하고 있는 현실에서 지도상 관망하기보다는 구체적이고 실제적인 대응책이 강구되어야 할 것이다. 또 인터넷 게임을 교육적으로 활용하는 측면도 많이 개발되고 있으므로 놀이와 학습을 병행하는 지도도 함께 이루어져야 할 것이다.
인터넷의 발전으로 인터넷을 통해 미디어 콘텐츠를 제공하는 OTT 서비스의 이용자가 점점 증가하고 있다. 본 논문에서는 OTT 서비스 이용자의 검색 편의성을 위한 Vision API를 활용한 영상 속 랜드마크 검색 시스템을 제안한다. 이는 영상을 시청하는 사용자가 영상을 보다가 궁금한 장소가 있으면 따로 검색하지 않고, 바로 해당 장소의 정보를 얻도록 하는 것이다. 본 논문에서 개발한 영상 속 랜드마크 검색 시스템은 사용자가 원하는 영상을 검색 및 재생할 수 있고 재생 중 바로 화면을 캡처할 수 있다. 해당 캡처 이미지를 랜드마크를 기계 학습한 Vision API를 통해 어떤 랜드마크인지 파악하고 결과를 표시한다, 또한 동일 영상에서 다른 사용자가 검색한 이력이 있는 경우 이력을 표시하여주며, 검색한 랜드마크가 나온 다른 영상을 검색하여 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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