본 논문에서는 파이썬 코딩 플랫폼에서의 LLM(Large Language Models)을 로직 및 문법 에러 확인, 디버깅 도구로 활용할 수 있는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 사용자가 코딩 플랫폼에서 작성한 파이썬 코드와 함께 발생한 에러 문구 및 프롬프트를 LLM 모델에 입력함으로써 로직(문법) 에러를 식별하고 디버깅에 활용할 수 있다. 특히, 입문자를 고려해 프롬프트를 제한하여 사용의 편의성을 높인다. 이를 통해 파이썬 코딩 교육에서 입문자들의 학습 과정을 원활하게 진행할 수 있으며, 파이썬 코딩에 대한 진입 장벽을 낮출 수 있다.
전통 소프트웨어 프로젝트 개발과 AI 관련된 소프트웨어 프로젝트 개발에 큰 차이가 있어서 AI 관련된 소프트웨어 프로젝트 개발 환경을 이해하려는 많은 노력이 있었지만 AI 관련 소프트웨어 프로젝트 개발에서 어떤 API들이 자주 사용되는지에 대해서 아직 충분히 조사되지 않았다. 본 논문에서는 "AI 관련 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트에서 어떤 파이썬 API들이 자주 사용되는가?"에 대한 연구 질문의 해답을 알아보는 경험 연구를 소개한다. 이 경험 연구의 결과로 AI 관련 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트에서 파이썬 표준 라이브러리와 관려된 API들이 가장 자주 사용된다는 것을 확인했다. 또한 기계 학습을 포함해서 데이터 처리, 이미지 처리, 테스팅, 웹 서비스와 관련된 라이브러리들에 있는 API들도 AI 관련 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트들에 자주 사용된다는 것을 알아냈다.
본 논문에서는 계산양이 큰 볼륨 렌더링을 구현할 수 있는 파이썬 기반의 CUDA(Computed Unified Device Architecture) 커널(Kernel) 디자인에 대해서 소개한다. 최근에 파이썬은 인공지능뿐만 아니라 서버, 보안, GUI, 데이터 시각화, 빅 데이터 처리 등 다양한 분야에서 활용이 되고 있기 때문에 인터페이스만을 위한 언어라는 색을 탈피한지 오래이다. 본 논문에서는 대용량 병렬처리 기법인 NVIDIA의 CUDA를 이용하여 파이썬 환경에서 커널을 디자인하고, 계산양이 큰 볼륨 렌더링이 빠르게 계산되는 결과를 보여준다. 결과적으로 C언어 기반의 CUDA뿐만 아니라, 상대적으로 개발이 효율적인 파이썬 환경에서도 GPU(Graphic Processing Unit)기반 애플리케이션 개발이 가능하다는 것을 볼륨 렌더링을 통해 보여준다.
본 논문에서는 직업 교육 분야에 인공지능 융합 교육을 위한 파이썬 블록과 텍스트 동시 코딩 플랫폼을 설계하였다. 플랫폼에 코딩 언어로는 데이터 분석과 머신러닝의 다양한 라이브러리를 지원하고 있는 파이썬으로 하며, 직업 교육의 영역 전문가가 쉽게 직무 기능 파이썬 블록 모듈을 만들어 추가하고 커스터마이징을 할 수 있는 아키텍처를 갖고 있다. 제안한 플랫폼을 활용한 인공지능 융합 직업 분야로 바이오와 기계공학 분야의 블록 모듈을 추가하고 실습 예제를 만드는 과정을 보여 플랫폼의 유용성과 효율성을 보였다.
코드 리팩토링은 소프트웨어 시스템의 코드를 변경함으로써 새로운 요구사항 반영, 버그 수정, 코드 구조화 등을 달성하기 위한 유지보수 활동이다. 리팩토링 유형, 리팩토링 효과, 지원 도구 등에 관한 다양한 연구가 진행 중이다. 하지만, 많은 연구들이 자바 응용들을 대상으로 하고 있으며 파이썬 응용에 관한 리팩토링 연구는 사례가 많지 않다. 본 논문은 파이썬으로 개발된 딥러닝 시스템을 대상으로 단일 리팩토링과 복합 리팩토링을 식별하고 특성을 분석하였다. 또한, 딥러닝 응용과 일반 파이썬 응용 두 그룹에서 단일 및 복합 리팩토링 연산의 발생 빈도에 있어 통계학적 유의미한 차이가 있음을 확인하였다. 또한, 커밋 메시지의 키워드를 분석하여 소프트웨어 개발자들의 리팩토링 의도가 커밋 메시지에 반영되었는지를 분석하였다.
본 논문은 순수하게 파이썬 언어로 작성된 연산에 대하여 just-in-time (JIT) 컴파일을 적용하여 전체 계산 속도를 향상시킬 수 있는 numba 라이브러리에 대한 사용법과 응용에 대하여 소개한다. 실제 통계 계산 문제에 대한 numba 라이브러리의 적용에 대한 예제로 반복문 사용이 요구되는 통계 계산 문제들 중 순열 검정과 정규 혼합 분포의 모수 추정의 EM 알고리즘을 고려하였으며 순수한 파이썬 구문 및 반복문을 활용한 계산 시간과 numba를 활용한 계산 시간을 비교하여 numba 라이브러리 활용의 효율성을 수치적으로 제시하였다.
논문에서는 python 언어를 학습하고자 하는 학생을 위한 학습 도우미 'PyStudy'를 개발하였다. 'PyStudy'는 콘솔창, 학습창, 학습 진도창, 파이썬 도움말, 학습콘텐츠로 구성되어 있다. 학생은 통상적인 통합개발환경(IDE) 기능과 학습콘텐츠들을 학습창을 통해 이용할 수 있다. 학습도중 모르는 것이 있을 경우 파이썬 도움말을 이용해 빠르게 찾을 수 있다. 학생의 학습관리는 학습 진도창을 통해 이루어진다. PyStudy는 파이썬 언어에 대한 효율적 학습환경을 제공하며, 이를 통해 파이썬 기반 고급 프로그래밍 교육에 적용할 수 있다.
본 논문은 파이썬 프로그래밍 교육에서 단원별 연습문제의 타당성을 분석하였다. 단원별로 제시되는 연습문제는 온라인 학습 시스템을 통해 제시되고 학생 각자가 답안 코드를 업로드하여 자동으로 채점된다. 한학기 동안 진행되는 파이썬 교육을 통해, 학생들의 중간시험점수, 기말시험 점수 그리고 각 단원별 연습문제 점수 등 데이터가 수집된다. 수집된 데이터들을 통해, 자동채점 연습문제들의 타당도를 분석하여 단원별 연습문제들을 개선할 수 있다. 본 논문에서는 자동 채점 연습문제들의 타당도를 분석하기 위해, Orange 머신러닝 도구를 사용하였다. 파이썬 과목에서 수집된 데이터를 전체, 상위권 그리고 하위권 그룹별로 4가지 분석을 실시하고 종합적으로 비교한다. 파이썬 단원별 연습문제 점수들로부터 학생의 최종 성적을 예측하는 머신러닝 모델의 예측 정확도로부터 단원별 자동채점 연습문제의 출제 타당도를 분석하였다.
파이썬 및 데이터 분석, 인공지능 코딩 교육을 수행하기 위한 플랫폼인 에듀비(EduB)에서 AI 융합 및 STEAM 교육을 위해 추가 블록을 생성할 수 있는 저작 도구를 개발하였다. 이를 위해 기존에 블록클리 에디터를 작성해서 처리하는 방식 대신 누구나 쉽게 사용할 수 있도록 블록 형태의 탬플릿을 제공하여 새로운 기능과 블록을 쉽게 추가할 수 있는 방법을 제안하고 해당 블록 생성기를 구현하였다.
초등학생을 대상으로 하는 소프트웨어 교육의 도구는 블록형 교육용 프로그래밍 언어(EPL)가 주로 사용되고 있다. 블록형 EPL은 SW 교육의 입문 도구로써 장점이 많지만 확장성에서는 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 실제 산업 현장에서도 활발하게 사용하고 있는 텍스트 기반의 프로그래밍 언어인 파이썬을 활용한 SW 교육의 접근 방안을 모색하였다. 파이썬을 활용한 학습 프로그램과 모형을 개발하고 초등학교 6학년 학생을 대상으로 10차시를 적용하였다. 그 결과 로봇 활용 파이썬 학습 모형을 적용한 학생들의 컴퓨팅 사고력 향상에 유의미한 효과가 있었으며 초등학생을 대상으로 텍스트 기반 프로그래밍 언어의 적용 가능성을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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