본 논문에서는 다양한 채널 환경과 요구 화질 조건에서 사용자의 QoS(Quality of Service)를 만족시키기 위한 영상 전송 방법에 대하여 제안하였다. SVC(Scalable Video Coding) 전송 기법은 비디오 신호를 중요도를 고려한 계층별 신호로 인코딩하여 전송하기 때문에, 비디오 신호 전송에 있어 효과적인 방법이다. 하지만 다양한 채널 환경에 대해서 적응적으로 다수의 사용자가 요구하는 각각의 성능을 선택적으로 만족시키는 기술에 대한 연구는 미비하다. 이에 본 논문에서는 MC-CDMA기반의 SVC 전송 시스템에서 계층 간 차등 OVSF(Orthogonal Variable Spreading Factor) 코드 할당 기법을 통해 SVC 계층 간 protection order를 보장하고 수신부로부터의 피드백을 통해 MC-CDMA의 sub-block과 각각의 계층 신호에 할당된 OVSF 길이를 조절하여 전송함으로써 다양한 채널 환경에서 각각의 사용자의 전송 환경에 따른 최적의 영상품질을 제공하는 적응 전송 시스템을 제안한다. 모의실험을 통해 제안 시스템의 성능분석을 실시한 결과 BER 성능이 향상되어 사용자의 QoS 만족이 가능함을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 글자와 숫자를 기반으로 한 프로그래밍 자동 평가 시스템에서 그래프를 평가할 수 있는 그래프 평가 모듈을 설계 및 구현하였다. 그래프 평가 모듈의 평가 방법은 학습자가 제출한 코드와 모범 코드로 작성한 그래프, 평가 준거를 제시하는 자기 평가와 각각의 그래프 이미지를 배열로 변환하여 정답을 판정하고 오답일 경우 피드백을 제공하는 자동 평가이다. 그래프를 작성하는데 사용되는 데이터는 직접 입력하거나 외부 데이터를 불러올 수 있으며 평가할 수 있는 그래프 작성 방법은 matplotlib의 MATLAB 스타일이며 수학과 교육과정에서 제시된 그래프를 평가할 수 있다. 전문가 검토를 통해 평가 모듈의 내용 요소와 학습 가능성, 학습자의 요구에서 타당도를 갖춘 것으로 확인하였다. 본 연구에서 개발한 그래프 평가 모듈은 프로그래밍 자동 평가시스템 평가 영역을 확장하였고 학생들이 데이터 시각화를 익히는데 도움이 될 것으로 기대된다.
본 논문은 적응형 오류제어 기법을 바탕으로 신뢰성 있는 UDP 기반의 미디어 고속 전송을 제안한다. 제안된 적응형 전송기법은 대역폭의 변화에 효과적으로 대처하기 위해서 네트워크 모니터링을 기반으로 잉여 데이터의 양을 제어한다. 수신측 피드백은 패킷 손실의 유형, 전송률 등의 수신 상황을 송신측이 인지하도록 하여 앞으로 발생될 네트워크 상황을 예측하고 이를 바탕으로 전송률과 적응형 FEC 코드 조합을 적응적으로 제어함으로써 신뢰성 있는 전송을 가능하게 한다. 제안된 시스템의 성능을 측정하기 위한 고속 네트워크에서의 전송 실험은 수백 Mbps의 전송 속도를 보이며 향상된 신뢰성을 보여준다.
본 논문에서는 제한된 피드백 정보를 사용하는 MU-MIMO 하향링크 시스템에 준-대각선 및 구관 행렬, 그리고 동 이득 전송 기법을 이용한 차등 선부호화 기법을 적용하여 sum-rate 및 bit error rate 성능을 분석한다. 시뮬레이션과 성능분석을 통해 기존의 LTE 코드북보다 sum-rate 성능은 최소 0.6bps/Hz, BER 성능은 최소 4dB 개선됨을 보인다.
유한상태기의 상태할당은 이로부터 구현되는 순차회로의 속도, 면적, 테스팅 및 소비전력에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 상태변수 그룹들 사이에 상호 의존성(dependency)을 최소화하여 테스팅 및 전력소모를 개선하기 위한 m-블록 분할을 이용한 새로운 상태할당 기술을 소개한다. 제안된 알고리듬은 상태들을 그룹으로 나누어 상태변수의 상호의존성을 줄이고, 상태천이 확률에 의해 결정된 무게인자에 따라 상태 간 상태변수의 변화를 최소로하는 코드를 할당하여 상태 천이시 스위칭 횟수를 줄인다. 즉 피드백 순환의 길이와 수는 상태 변수들 간에 최소 전환 활동으로 감소됩니다 벤치마크 회로에 대한 실험결과는 테스팅 및 소비전력이 현저히 개선되었음을 확인하였다.
소프트웨어교육에 대한 관심이 높아지면서 소프트웨어교육의 교수·학습 방법 및 평가에 대한 논의도 같이 활발해지고 있다. 현재 이루어지고 있는 소프트웨어교육 수업 방법의 문제는 교수자가 학습자의 컴퓨터에서 진행되고 있는 코딩의 내용을 실시간으로 파악할 수 없다는 것이다. 이에 따라 교수자는 적시에 학습자에게 피드백을 주는데 한계가 있다. 이 문제를 극복하기 위하여 본 연구에서는 학습분석 기법을 적용하여 엔트리 기반의 실시간 학습자 코딩 상황을 파악하고 교수자에게 전달하는 소프트웨어교육 지원 시스템을 개발하고, 학습중에 수집되는 데이터를 Hadoop 시스템을 통하여 시각화는 체제를 구현하였다. 소프트웨어교육 지원 시스템은 교사와 학습자가 접속하는 표현 계층과 코드를 분석하고 구조화하여 평가하는 비즈니스 계층, 그리고 학급정보, 계정 정보, 학습정보 등을 저장하는 DB 계층을 포함하고 있다. 교수자는 미리 학습할 내용을 소프트웨어교육 지원 시스템에 설정하는 것이 가능하고, 저장된 코드와 학생들의 코드를 비교한 데이터를 기반으로 하여 컴퓨팅 사고력 요소 루브릭을 통해 학습자의 성취율을 비교·분석할 수 있다.
본 연구는 과학과 교수-학습활동의 형성평가에 모바일기기를 활용하여 피드백을 하고, 그것이 교수-학습 활동 과정에서 나타나는 흥미성, 자기주도성에 미치는 영향을 알아보는 것에 목적을 두고 있다. 모바일기기를 활용한 형성평가는 문제의 제시와 더불어 즉시 집계가 가능한 기능을 가지고 있기 때문에 교수-학습 과정에 그 기능을 적용함으로써 나타나는 효과를 알아보기 위함이다. 연구대상으로는 인천광역시 H초등학교 6학년 학생을 실험집단(21명)과 비교집단(21명)으로 선정하였다. 각 연구 대상 학생들에게는 연구를 실시한다는 내용을 사전에 알리지 않고 수업을 진행하는 방법만 다른 정도로 인식하도록 하였다. 이 연구를 위해 실험집단에 활용한 방법은 구글드라이브의 통계기능을 이용해 형성평가 문항을 편집하여, QR코드로 제공한 후, 교수-학습 과정에 투입하여 실험집단 학생들에게 해결하도록 하였다. 답변한 내용을 구글드라이브의 프리젠테이션 기능을 활용하여 해당교수-학습 과정에서 학생들에게 그래프, 빈도수, 비율 등의 방법으로 제시한 후 정답 및 오답에 따라 교수자는 교수-학습 과정에서 피드백을 실시하였다. 반면에 비교집단은 동일한 형성평가 문항을 지면으로 제공하여 풀도록 하였다. 이 과정에서 비교집단의 학생들은 채점시간의 부족으로 해당수업시간에 피드백을 실시하지 못하고 다음 차시에 실시하게 되었다. 제공된 문제는 과학과 교사용지도서에 수록된 문항을 그대로 활용하였다. 총 11차시에 적용한 후 연구자가 참고하여 구안한 모바일-형성평가 준거표를 5점 척도로 제작하여 비교집단과 실험집단에 제공하였다. 그 결과 실험집단의 지도교사는 교수-학습 과정 중 형성평가 29문항을 진행하였고 그 중 정답확인 5회, 부연설명 24회의 피드백을 제공한 것으로 나타났다. 교수-학습 과정 중에서 학생들이 느끼는 흥미성에서도 실험집단이 비교 집단에 비해 흥미성의 정도가 높았다(p<0.01). 흥미가 높았던 주요인으로 "스마트폰을 가지고 수업하는 것이 즐거웠다."라고 실험집단의 다수(15명)가 응답하였다. 교수-학습 과정의 자기주도성에 대한 질문에서도 실험 집단은 비교 집단에 비해 집중, 교수학습 과정 반영, 학습자수업점검 등에 대해 긍정적인 반응을 보였다(p<0.01).
교육 분야에서 온라인 저지 시스템이 활발하게 활용됨에 따라 학습자 데이터를 활용하는 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 학습자 데이터를 활용하여 학습자의 문제 선택을 지원할 수 있는 사용자 기반 협업 필터링 방식의 문제추천 기능을 제안한다. 온라인 저지 시스템에서 학습자의 문제 선택을 위한 지원은 그들의 향후 학습에 영향을 미치므로 교육의 효과성 제고를 위해 필요하다. 이를 위해 학습자의 문제풀이 성향과 유사한 학습자를 식별하고 그들의 문제풀이 이력을 활용한다. 제안 기능은 충북교육연구정보원에서 운영하는 알고리즘과 프로그래밍 관련 온라인 저지 사이트에 구현됐고, 서비스 유용성과 사용 편이성 측면에서 델파이 기법을 통한 전문가 검토를 수행했다. 또한 사이트 사용자 대상 시범 운영에서 바른코드 제출 비율을 분석한 결과 추천문제에 대해 제출한 경우가 전체 제출에 비해 16% 정도 높았고, 추천문제 사용자 대상 설문조사에서 '도움 된다' 응답은 78%였다. 시범 운영에서는 추천문제 선택과 사용자 피드백 관련 설문 응답 비율이 낮았으므로, 향후 연구과제로 제안 기능의 접근성 향상, 사용자 피드백 수집 및 학습자 데이터 분석 다각화 등을 제시했다.
프로그래밍(알고리즘) 자동 평가 시스템은 주어진 문제에 대해 사용자가 제출한 소스코드의 정확성과 알고리즘의 시간/공간 효율성 등에 대한 즉각적인 평가 결과와 교정적인 피드백을 제공한다. 또한, 이러한 실시간 평가 결과를 통해 제공되는 문제별 채점 현황(제출 횟수, 통과 횟수), 랭킹 등의 경쟁적인 요소는 사용자에게 프로그래밍 학습에 대한 동기와 흥미를 제공하는 장점이 있다. 본 연구에서는 프로그래밍(알고리즘) 자동 평가 시스템의 이론적 배경과 선행 연구에 대한 고찰, 국 내외 자동 평가 시스템의 동향에 대해 알아보고, 고등학교와 대학의 학부 과정에서 활용할 수 있는 방안을 제시하였다. 즉, 2015 개정 교육과정의 고등학교 과학 계열 전문 교과인 '정보 과학' 과목에서 자동 평가 시스템의 활용을 제시하고 있으며, 이에 따라 C언어의 문법에 관한 기초적인 내용에서부터 주어진 문제의 알고리즘 설계와 프로그래밍 단계까지 폭넓게 적용할 수 있다. 또한, 대학의 자료구조와 알고리즘 강좌에서 동일 문제에 대한 각 알고리즘의 실제 소요 시간을 직접 비교해 봄으로써 알고리즘의 성능 차이를 확인할 수 있다.
최근 딥러닝을 사용하여 스케치이미지에 있는 GUI(Graphical User Interface) 요소를 인식하여 어플리케이션 구현에 필요한 코드를 자동 생성하는 연구 등이 있다. UI/UX 디자이너는 모바일 응용 프로그램 개발 시 스토리보드를 개발자와의 의사소통을 돕는 도구로 사용하나 모호한 위젯에 대해서는 UI/UX 디자이너의 의도와 다르게 구현되는 경우가 종종 발생한다. 본 논문에서는 DNN(Deep Neural Network) 기반의 GUI 요소 식별의 정확성을 높이기 위해 심볼마커를 사용하는 자동 GUI 요소 인식 기법을 제안한다. 심볼마커의 성능평가를 위해 심볼마커의 유무에 따라 실험을 진행하여 정확도를 평가하였고, 정확도 개선을 위해 원형과 괄호형으로 나누어 심볼마커 모양에 따른 결과를 분석하였다. 심볼마커를 사용한다면 개발자에게 정확한 의사 전달이 가능해져 피드백이 줄면서 시간과 비용이 감소하고 스케치이미지의 UI 요소 오탐률을 줄이고 정확성이 향상될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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