2015 개정 정보과 교육과정에서는 문제해결과 프로그래밍 단원을 나선형으로 조직하면서 학교급 별로 블록형과 텍스트형 프로그래밍 언어의 사용을 제안하였다. 본 연구는 프로그래밍 학습에서 알고리즘 작성이 프로그래밍 학습에 도움을 주는지, 블록형 프로그래밍 학습이 텍스트형 프로그래밍 후행학습에 긍정적 전이효과가 있는지를 확인하기 위한 목적으로 진행되었다. 목적 달성을 위해 초등학생 15명을 대상으로 블록형과 텍스트형 프로그래밍 학습을 진행하였다. 연구 결과, 한정된 방법으로 알고리즘을 작성하는 것은 학습자들의 사고 표현을 가로막을 수 있지만 블록형 프로그래밍 학습은 텍스트형 프로그래밍 학습에 긍정적 전이가 있음을 확인하였다. 본 연구는 초등학교부터 계열성 있는 프로그래밍 교육을 위한 방안을 제시하였다는 것에 의의가 있다.
온라인 저지는 학습자가 제출한 소스의 컴파일과 실행, 문제 해결 여부에 대한 즉각적인 교정적 피드백을 제공하며 평가의 정확성과 신뢰성을 확보할 수 있지만, 대부분의 온라인 저지가 텍스트형 언어 만을 제공하고 있어 학습자의 수준에 따른 언어 선택이 어렵다. 본 연구에서는 온라인 저지용 블록형 언어를 개발하여 고등학교 수업에 적용하고, 블록형 언어 집단과 텍스트형 언어 집단 간 자기효능감의 차이를 확인하였다. 검정 결과, 블록형 언어 집단은 텍스트형 언어 집단 보다 '혐오경험극복 능력기대'가 더 높았고, 텍스트형 언어 집단은 사전-사후 검사에서 '활동시작 능력기대'와 '활동지속 능력기대'가 유의하게 감소된 것을 확인하였다. 이는 블록형 언어의 경우 차후 프로그래밍 활동에 대한 효능감에 효과가 있으며, 텍스트형 언어는 활동의 시작 단계와 진행 단계에서 학생의 자기효능감이 저하되지 않도록 하는 교수·학습 및 평가 방법을 강구해야 한다는 점을 함의한다. 본 연구는 고교 프로그래밍 수업에서 블록형 언어와 텍스트형 언어의 적용과 관련하여 자기 효능감 증진을 위한 교수·학습 설계의 기초를 제공한다는 점에서 의미가 있다.
2015 개정 교육과정에 따라 2019년부터 초등학교 5~6학년은 SW교육을 의무적으로 실시하게 되었다. 특히 SW교육을 위한 프로그래밍 언어의 경우 초등학교와 중학교에서는 블록형과 텍스트형 구분 없이 활용할 수 있으나, 고등학교의 경우에는 텍스트 기반 프로그래밍 언어를 활용하도록 제시하고 있다. 하지만 많은 학습자들이 처음 텍스트형 프로그래밍 언어를 접하게 되면 문법의 어려움과 외국어의 벽에 부딪쳐 어려워한다. 본 연구에서는 학습자들이 처음 텍스트형 프로그래밍을 학습할 때 효율적인 프로그래밍 학습을 위하여 한글 프로그래밍 언어를 사용할 것을 제안한다. 한글 프로그래밍 언어를 교육적으로 활용하였을 때의 장점과 교육적 활용에 있어 고려해야 할 문제점, 한계점 및 보완해야 할 점을 분석해보고자 한다.
본 연구는 이중부호화, 매체풍부성, 인지부하의 정도가 다른 e-러닝 콘텐츠가 학습에 미치는 영향을 살펴보고자 실행되었다. 이를 위해 e-러닝 콘텐츠의 학습내용 요약과 설명의 정보제시방식을 정보 양과 종류에 띠라 분류한 후, 교수실재감과 학업성취도에 미치는 영향을 살펴보았다. 요약 제시방식은 텍스트형과 텍스트+그림형으로, 설명 제시방식은 음성형과 음성+영상형으로 구분하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 요약방식 중 텍스트+그림형의 교수실재감이 텍스트형보다 의의 있게 높았다. 둘째, 설명방식 중 음성형의 학업성취도가 음성+영상형보다 의의 있게 높았다. 셋째, 요약방식과 설명방식 간에 교수실재감과 학업성취도에서 유의미한 상호작용이 있었다.
본 연구의 목적은 서지정보검색시스템의 색인 정의의 중요성을 강조하고 최적 색인의 기초 자료를 마련하기 위함이다. 이를 위해 서지마크 데이터베이스로부터 색인 태그 정의 및 정규화를 통한 색인어추출이론에 대해 고찰하고, 이론에 따라 생성된 색인어의 검색 활용도를 분석하였다. 실험은 서지 2,200,488건에서 생성된 색인어 29,219,853건을 텍스트형 색인과 코드형 색인으로 나누어 이용자 왱 검색 로그에 나타난 색인 항목과 비교하여 어떤 색인 정의가 얼마나 활용되는가를 분석하였다. 결과에 따르면 서명, 저자, 출판사, 주제와 같은 텍스트형 색인어는 높은 검색 활용도를 보인 반면에 코드형 색인어는 검색 활용도가 낮아 검색에 활용되지 않는 불필요한 색인 정의들은 과감하게 제거하여 색인 정의를 최적화해야 함을 제안하였다.
본 논문에서는 사용자가 대화 텍스트 방식의 입력을 주었을 때 이를 키워드 중심으로 변환하여 이미지를 생성해내는 방식을 제안한다. 대화 텍스트란 채팅 등에서 주로 사용하는 형식의 구어체를 말하며 이러한 텍스트 형식은 텍스트 기반 이미지 생성 모델이 적절한 아웃풋 이미지를 생성하기 어렵게 만든다. 이를 해결하기 위해 대화 텍스트를 키워드 중심 텍스트로 바꾸어 텍스트 기반 이미지 생성 모델의 입력으로 변환하는 과정이 이미지 생성의 질을 높이는 좋은 방안이 될 수 있는데 이러한 태스크에 적합한 학습 데이터는 충분하지 않다. 본 논문에서는 이러한 문제를 다루기 위한 하나의 방안으로 사전학습된 초대형 언어모델인 KoGPT 모델을 활용하며, 퓨샷 러닝을 통해 적은 양의 직접 제작한 데이터만을 학습시켜 대화 텍스트 기반의 이미지 생성을 구현하는 방법을 제안한다.
일종의 혼합다항분포 모형이라고 볼 수 있는 잠재범주모형은 범주형 자료에서 직접 관측되지 않은 중요한 정보를 얻어낼 수 있는 유용한 도구이다. 하지만 자료에 범주형 변수 뿐 아니라 연속형 변수 혹은 빈도형 변수가 함께 포함되어 있을 경우 이 모형을 직접적으로 사용할 수 없다. 본 논문에서는 특히 범주형 변수와 빈도형 변수가 함께 포함되어 있는 경우에 잠재범주모형인 혼합모드 잠재범주모형을 사용하여 텍스트 후기와 범주형 응답문항이 모두 포함된 의약품 사용 후기자료를 분석하였다. 이 분석을 통해 범주형 응답만을 사용한 보통의 잠재범주 모형에 비해 텍스트 자료를 함께 사용한 혼합모드 잠재범주모형을 사용했을때 잠재범주에 대한 보다 자세한 정보를 얻을 수 있는 것을 확인하였다.
인터넷과 같은 개방형 컴퓨터 네트워크의 발전에 따라, 오디오 ,이미지, 비디오 EH는 텍스트 문서와 같은 멀티미디어 데이터에 대해 어느 정도의 열화없이도 지적 재산권의 불법적인 이용이 가능해졌다. 본 논문에서는 불법으로 배포되거나 복제되는 텍스트 문서의 저작권 보호를 위한 워터마팅 스킴을 제안한다. 이 스킴에서는 텍스트 문서 이미지에 대한 diagonal 프로파일을 이용하여 문서상에 원소유자의 비밀정보, 즉, 저작권 정보를 삽입하여 불법 복제를 억제하기 위한 새로운 워터마킹 미치 추출방법을 소개한다. 이 방법에 따른 diagonal 프로파일의 특성으로 인해 공격자에 의한 워터마크의 제거나 문서의 형태 변경을 쉽게 검출할 수 있다.
최근 종이 문서의 전자화가 이루어지면서 기존의 전통적인 펜기반 교정 시스템 또한 온라인 상의 전자 문서 환경에 맞게 구축되고 있다. 이러한 펜기반 입력 기법을 사용하는 교정 시스템에서는 교정 부호와 텍스트 간의 정확한 영역 인식이 중요하며 이를 위해 교정 부호의 특성과 텍스트 영역의 분석이 필요하다. 본 연구에서는 온라인 교정 시스템 모델링을 통하여 온라인 환경에 적합한 교정 부호를 정의하고, 교정 대상 텍스트 영역을 편집 가능한 단위로 구분하여 효율적인 편집 연산이 이루어 질 수 있도록 하였다. 또한 웹 기반의 구조문서(HTML/XML) 편집 환경을 고려하여 편집으로 인한 문서의 구조 정보 변경을 지원하기 위하여 텍스트를 비구조 및 구조정보 텍스트로 분류하여 정의하였다. 본 연구에서는 이러한 모델에 기반하여 교정 부호의 특성에 따른 가변적인 편집 텍스트 영역 인식 규칙 모델을 정의하여 교정부호와 편집 텍스트 영역간의 모호성을 최소화 하고, 편집으로 인한 문서의 구조 정보 변경을 지원하는 시스템을 구현하였다. 결과적으로 온라인 웹 문서 환경에서 펜기반의 모호한 교정 부호의 입력을 인지적인 관점에서 해석하여 보다 정확한 교정 작업 수행을 지원하도록 하였다.
각종 사이버 범죄가 증가함에 따라 실시간 모니터링을 통한 사전 탐지 기술뿐만 아니라, 사후 원인 분석을 통한 사고 재발 방지 기술의 중요성이 증가하고 있다. 사후 분석은 시스템에서 생산된 다양한 유형의 대용량 로그를 기반으로 분석가가 보안 위협 과정을 규명하는 것으로 이를 지원하는 다양한 상용 및 오픈 소스 SW 존재하나, 대부분 단일 분석가 PC에서 운용되는 파일 기반 SW로 대용량 데이터에 대한 분석 성능 저하, 다수 분석가 간의 데이터 공유 불가, 통계 연관 분석 한계 및 대화형 점진적 내용 분석 불가 등의 문제점을 해결하지 못하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 고성능 인메모리 관계형 데이터베이스 시스템을 로그 스토리지로 활용하는 대용량 로그 분석 SW 개발하였다. 특히, 기 확보된 공격자 프로파일을 활용하여 공격의 유무를 확인하는 텍스트 패턴 매칭 연산은 전통적인 관계형 데이터베이스 시스템의 FTS(Full-Text Search) 기능 활용이 가능하나, 대용량 전용 색인 생성에 따른 비현실적인 DB 구축 소요 시간과 최소 3배 이상의 DB 용량 증가로 인한 시스템 리소스 추가 요구 등의 단점이 있다. 본 논문에서는 인메모리 관계형 데이터베이스 시스템 기반 효율적인 텍스트 패턴 매칭 연산을 위하여, 고성능의 대용량 로그 DB 적재 방법과 새로운 유형의 패턴 매칭 방법을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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