• 한국컴퓨터교육학회 학술대회
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• 한국컴퓨터교육학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.179-182
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• 2017

로봇의 중요성이 강조됨에 따라 2019년부터 초등 실과 교과에 로봇 교육이 포함된다. 그러나 일부 초등학교에서 현행되고 있는 로봇 교육은 학습자가 완성된 형태의 로봇을 조작하는 데 그친다는 점에서 구성주의 학습원리에 어긋난다. 구성주의 학습원리에 따르면 학습자는 각자에게 의미 있는 독창적인 모델을 중심으로 자신만의 세계를 만들고 그 속에서 지식을 구성해 나가야만 진정한 학습이 일어난다고 할 수 있다. 본 연구에서는 구성주의 학습원리에 기반한 초등 로봇 교육의 도구로서 WeDo 2.0을 소개하고 로봇 교육 도구로서 WeDo 2.0이 갖는 활용가능성을 탐색하였다. WeDo 2.0은 학습자에게 첫째, 자발적 학습환경, 둘째, 창의적 학습환경, 셋째, 체계적 학습환경, 넷째, 통합적 학습환경, 다섯째, 구성주의 학습환경을 제공한다. 이에 따라 향후 초등 로봇 교육에서 WeDo 2.0을 활용한 구체적인 교육 프로그램의 개발 및 적용이 필요하다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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• pp.129-130
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• 2021

본 연구의 목적은 학생의 주도적 학습을 돕는 하브루타 학습방법을 대학의 비대면 실시간 온라인 수업에서 활용할 수 있는 하브루타 학습모델 개발과 그 적용 가능성을 탐색하는 것이다. 이를 위해 온라인 학습환경에서 하브루타 학습법 적용사례에 대한 선행연구 고찰과 관련 이론들을 분석하고 하브루타 수업운영 경험자 2인의 인터뷰를 통해 비대면 실시간 온라인 수업 상황에서 적용 가능한 학습 모델안을 고안할 것이다. 이를 하브루타 수업 운영 경험이 풍부한 6인의 전문가를 대상으로 수업 모델안의 적절성과 적용가능성에 대한 평가를 실시하여 비대면 실시간 온라인 수업을 위한 하브루타 학습모델을 개발하고자 한다. 이 연구를 통해 비대면으로 수업을 해야 하는 상황에서도 학습자의 주도적 학습을 가능하게 함으로써 학습효과를 높여 미래 사회에 필요한 역량을 개발하는 데 기여할 수 있을 것이라고 기대한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.302-313
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• 2016

본 연구는 기업에서 CEO의 내 외부 활동(정보, 지식경영, 학습조직)이 혁신활동(활용적, 탐색적)과 경영성과에 미치는 영향을 알아보기 위하여 국내 기업의 CEO 300명을 대상으로 설문조사를 토대로 통계분석을 하였다. 분석 결과 정보와 학습조직 활동은 활용적 혁신활동과 탐색적 혁신활동에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 지식경영 활동은 탐색적 혁신활동에서 통계적으로 유의미한 영향을 끼치지 못하였다. 또한, CEO 내 외부 활동에서 정보, 지식경영, 학습조직 활동의 영향을 받은 활용적, 탐색적 혁신활동은 기업의 경영성과에 유의한 정(+)의 영향을 미쳤으나 영향력의 세기는 차이를 보였다. 따라서 기업의 경영에서 CEO의 내 외부 활동 중에서 정보, 지식경영, 학습조직 활동에 의한 활용적 혁신과 탐색적 혁신활동 발현으로 경영성과를 극대화시키기 위한 모색은 선행 연구에서 지각된 활동을 기반으로 하여 기업의 경영 환경을 고려하여 유리한 활동을 추출하고 이를 경영 전략에 반영하는 것이 기업에서 최상의 경영성과 목표달성에 유리함을 본 연구결과에서 시사하고 있다.

• 융합정보논문지
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• 제7권2호
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• pp.31-36
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• 2017

본 논문은 대량의 영상에서 특정 출연자가 나오는 영상부분을 탐색하여 재생하고자 한다. TV영상 프로그램에서 주인공이나 특정 장면을 탐색 하려면 영상을 플레이하거나 코너를 설정하여 시청한다. 기존 방식은 장면 탐색이나 코너별 시청시 수동으로 offset값을 설정 하여야만 한다. 그러나 본 논문에서 제안하는 방식은 주인공 얼굴을 학습 시킨후 영상인식으로 주인공을 찾고 주인공이 등장하는 장면으로 이동하여 영상을 재생 하게 된다. 특정 출연자에 대한 데이터는 크롤링 기법을 활용하여 추출 및 수집한다. 수집된 데이터를 기반으로 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크 알고리즘을 사용하여 학습하고 이를 이용하여 성능 평가를 진행한다. 성능 평가는 드라마를 재생하면서 추출된 키 프레임에서 학습 된 특정 출연자를 추출, 판단하는 방법으로 정확도를 측정한다. 학습된 장면을 얼마나 빨리 그리고 정확하게 탐색 하는지 성능 확인결과 약 93%의 정확도를 확보하였다. 도출된 성능을 기반으로 특정 장면만을 시청하는 코너별 시청, 인물 탐색 및 상세정보 retrieval 등 영상서비스에 응용 하고자 한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권9호
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• pp.363-370
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• 2022

다중 사물 환경에서 목표 사물만의 정밀한 파지를 위해서는 장애물과의 충돌 회피 지능과 정교한 파지 지능이 필요하다. 이 작업을 위해선 다중 사물 환경 인지, 목표 사물 인식, 경로 설정, 로봇손의 사물 파지 지능이 필요하다. 본 연구에서는 RGB-D 영상 센서를 이용하여 다중 사물 환경과 사물을 인지하고 3D 공간을 매핑한 후, 충돌 회피 경로 탐색 알고리즘을 활용하여 목표 사물까지의 경로를 탐색 및 설정하고, 강화학습을 통해 학습된 사람형 로봇손의 목표 사물 파지 지능을 활용해 최종적으로 시뮬레이션 및 하드웨어 사물 파지 시스템을 구현하고 검증하였다. 사람형 로봇손을 구현한 시뮬레이션 환경에서 5개의 사물 중 목표 사물을 지정하고 파지한 결과 경로 탐색 없는 파지 시스템이 평균 78.8%의 성공률과 34%의 충돌률을 보일 때, 경로 탐색 지능과 결합된 시스템은 평균 94%의 성공률과 평균 20%의 충돌률을 보였다. UR3와 QB-Soft Hand를 사용한 하드웨어 환경에서는 3개의 사물 중 목표 사물을 지정하고 파지한 결과 경로 탐색 없는 파지 시스템이 평균 30%의 성공률과 97%의 충돌률을 보일 때, 경로 탐색 지능과 결합된 시스템은 평균 90%의 성공률과 평균 23%의 충돌률을 보였다. 본 연구에서는 RGB-D 시각 지능, 충돌 회피 경로 탐색, 사물 파지 심층 강화학습 지능의 결합을 통하여, 사람형 로봇손의 목표 사물 파지가 가능함을 제시하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.88-90
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• 2001

정보여과 에이전트는 자체의 적응성(adaptability)과 자율성(autonomy)을 특징으로 사용자의 선호도와 관심을 학습하여 사용자 프로파일을 지식베이스의 일부로 구축하는 기능을 수행한다. 이러한 사용자 프로파일은 사용자의 학습의도에 맞게 지식을 탐색하고 축적하는 적응성(adaptability)을 가져야 한다. 본 논문에서는 지능적 정보여과 에이전트가 사용자의 선호도와 관심을 학습하여 적응적인 사용자 프로파일을 구축하기 위한 기법으로서, 사용자가 제시한 학습예제로써의 웹 문서들로부터 사용자의 학습의도를 내포한 질의어를 중심으로 연관 지식을 탐색하여 추출하는 웹 도큐먼트 기반 사용자 중심 연된 객체 추출과 만유인력 모델을 기반으로 한 연관 객체 관계성 가중치 기법을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.48-50
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• 2023

플립러닝의 핵심 성공요인은 변화된 교수자의 조력자 역할을 통해 학습자가 주도적으로 학습하고 문제를 해결할 수 있도록 유도하는 것이다. 이와 동시에, 공과대학 수업에서는 교수자의 지식전달자 역할과도 균형을 이루어 학습자의 학습내용 이해를 촉진해야 한다. 이에 대한 심층 분석을 위해 교수자 관점의 질적 분석이 진행되고 있는 가운데, 본 연구에서는 학습자의 인식에 기반하여 교수자의 역할을 탐색하였다. A전문대학에서 비대면 환경에서 운영된 공과대학의 플립러닝 기반 수업에서 교수자의 지원 및 역할을 조사한 후 키워드 네트워크 분석을 수행하였다. 연구 결과, '질의응답'과 '설명' 키워드에 대한 분석을 통해 변화하는 조력자로서의 역할이 주효한 동시에 학습내용의 이해도를 향상시키는 전달자로서의 역할도 확인하였으며 이를 바탕으로 제언하였다.

• 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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.1166-1169
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• 2008

이 논문에서는 정보 영재의 사고력 신장을 위한 교수-학습 프로그램으로 트리 구성과 트리 탐색에 기반을 둔 모형을 제시하고 분석한다. 제시된 교수-학습 모형은 문제를 표현하는 트리의 유형에 따라 세 가지 유형으로 구분되며, 각 모형은 다시 네 가지 단계의 학습 단계로 구성된다. 구성되는 트리의 모형에 따라 적용되는 알고리즘에는 recursion, heuristic, minimax 탐색 방법 등이 도입되어 적용된다. 이 모델은 저 수준의 사고력을 요구하는 간단한 모형에서 출발하여 고 수준의 사고력을 요구하는 복잡한 모형으로 발전시키는 교육 방법을 제시함으로써 사고력 신장의 정도에 따라 초등학교 학생들로부터 중학교, 고등학교 학생들에 이르기 까지 대상을 확대하여 점진적으로 적용할 수 있는 교육 방법이 될 수 있을 것으로 사료된다. 이 교육 프로그램 모형을 실제 교육 현장에서 적용하여 교수-학습 프로그램 유형별로 학습 단계간의 적용 결과를 비교 분석한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.703-705
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• 2005

연속적이고 동적인 실세계에서의 경로 탐색 문제는 이동 로봇 분야에서 주된 문제 중 하나였다. 최근 컴퓨터 성능이 크게 발전하면서 컴퓨터 게임들이 실제에 가까운 연속적인 3차원 환경 모델을 사용하기 시작하였고, 그에 따라 보다 복잡하고 동적인 환경 모델 하에서 경로 탐색을 할 수 있는 능력이 요구되고 있다. 강화 학습 기반의 경로 탐색 알고리즘인 평가치 반복(Value iteration) 알고리즘은 실시간 멀티에이전트 환경에 적합한 여러 장점들을 가지고 있으나, 문제가 커질수록 속도가 크게 느려진다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 연속적인 3차원 상황에서 빠르게 동적 변화에 적응할 수 있도록 하기 위하여 작은 세상 네트웍 모델을 사용한 환경 모델 및 경로 탐색 알고리즘을 제안한다. 3차원 게임 환경에서의 실험을 통해 제안된 알고리즘이 연속적이고 복잡한 실시간 환경 하에서 우수한 경로를 찾아낼 수 있으며, 환경의 변화가 관측될 경우 이에 빠르게 적응할 수 있음을 확인할 수 있었다.