동영상 데이터는 시간에 따른 정보는 물론이고, 많은 정보량과 함께 잡음도 포함하고 있기 때문에 이에 대한 간단한 표현을 학습하는 것은 쉽지 않다. 본 연구에서는 이와 같은 동영상 데이터를 추상적이면서 보다 간단하게 표현할 수 있는 순차 데이터간의 유사도 표현 방법과 딥러닝 학습방법을 제안한다. 이는 동영상을 구성하는 이미지 데이터 벡터들 사이의 유사도를 내적으로 표현할 때 그것들이 서로 최대한의 정보를 가질 수 있도록 하는 함수를 구하고 학습하는 것이다. 실제 데이터를 통하여 제안된 방법이 기존의 동영상 분류 방법들보다도 뛰어난 분류 성능을 보임을 확인하였다.
본 연구는 고등학교 '전자계산일반' 교과의 '자료표현' 단원 중 칠판수업을 통해서는 학습자들이 좀 지루하고 이해하기 어려운 수치 데이터 표현의 효과적인 교수-학습을 위하여 멀티미디어 저작도구 카스(KAS)를 사용하여 멀티미디어 프로그램을 반복학습형. 개인교수형, 교수적 게임형이 복합된 코스웨어로 설계하고 구현하였다. 기존 컴퓨터 보조수업의 단점인 텍스트와 이미지 위주의 구성에서 탈피하여 텍스트뿐만 아니라. 음향 영상, 애니메이션 등의 다양한 매체를 결합한 학습이 가능하도록 하였다. 진법 전환이나 수치 데이터의 표현같이 흐름을 중시하는 학습 부문은 애니메이션으로 처리하여 학습자들이 스스로 학습 진행과정을 눈으로 확인 할 수 있도록 함으로써 학습효과를 높였으며 단원별 학습이 끝날 때마다 연습문제 풀이 화면을 두어 학습내용 이해도를 측정할 수 있게 하였다. 본 연구자료를 충청북도 소재 음성고등학교의 학습현장에 적용한 결과 학습효과가 향상되었음이 통계학적 검정 결과 입증되었다.
현재 컴퓨터교육에서 알고리즘 교육의 중요성은 강조되고 있지만 주어진 문제를 알고리즘으로 표현하고 표현된 알고리즘을 해석하는 방법에는 비교적 연구가 미약하였다. 본 연구에서는 알고리즘의 표현 도구 중 순서도에 대해 초등학교 저학년 대상으로 놀이 활동 기반 학습 방법을 개발하고 실제 수업에 적용하여 학습 가능성을 진단하여 보았다. 학습 놀이는 순차형 놀이, 선택형 놀이, 반복형 놀이와 퍼즐 맞추기 게임으로 4가지이며 퍼즐 맞추기 게임은 학습 놀이 내용을 순서도 카드를 활용하여 실제 순서도로 재구성하는 게임이다. 순서도 학습 후 성취도 평가에서는 학습 놀이 기반으로 수업을 진행한 집단이 ICT기반으로 학습한 집단보다 상대적으로 평균은 약 7.5% 높게 나타났으며 두 집단 모두 학습 후 평균이 10점 만점에 9점 이상을 보였다. 이는 순서도 교육이 초등학교 저학년도 학습 가능하며 특히 놀이 활동을 통한 교육이 효과적이라는 것을 보여준 것이다.
에세이 자동 평가는 주어진 에세이를 읽고 자동으로 평가하는 작업이다. 본 논문에서는 효과적인 에세이 자동 평가 모델을 위해 Argument Mining 작업을 사용하여 에세이의 논증 구조가 반영된 에세이 표현을 만들고, 에세이의 평가 항목별 표현을 학습하는 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 에세이 표현이 사전 학습 언어 모델로 얻은 표현보다 우수함을 입증했으며, 에세이 평가를 위해 평가 항목별로 다른 표현을 학습하는 것이 보다 효과적임을 보였다. 최종 제안 모델의 성능은 QWK 기준으로 0.543에서 0.627까지 향상되어 사람의 평가와 상당히 일치한다.
본 연구는 2009개정 교육과정에 따라 2013년부터 적용된 고등학교 영어I 교과서에 실린 삽화의 문화권 표현의 특징, 내용과의 관련성 및 외형적 특징에 대해 분석하고, 실제 학교 현장에서의 교사와 학생을 대상으로 설문을 실시함으로 삽화에 대한 인식을 살펴보고, 보다 더 좋은 교과서를 제작할 수 있도록 하는데 그 목적을 두었다. 연구를 위해 고등학교 영어교과서 삽화에 나타나는 공통적인 특징들을 분류하여 4가지의 분석 기준을 고안하였고, 그 내용은 삽화에 나타난 문화권 표현, 삽화의 표현유형, 삽화의 표현기법, 삽화의 언어의 기능별 제시로 구분하였다. 설문 내용은 고등학교 교사를 대상으로 삽화와 교과내용과의 관련성, 삽화의 배치와 구성, 학습자의 학습 흥미도와 인지적 측면, 교수 및 학습 용이성, 언어의 기능과의 연계성으로 제작하였고, 학생들을 대상으로는 삽화에의 친숙성, 흥미도, 학습 용이성, 선호하는 표현기법과 표현재료로 제작하였다. 설문을 실시한 결과 학생들의 교수 학습 효과를 높이기 위해 교수 및 학습 용이성을 높이고, 학생들이 친근하게 느낄 수 있는 삽화개발이 요구되었다.
관계 추출을 위한 원격 지도 학습은 사람의 개입 없이 대규모 데이터를 생성할 수 있는 효율적인 방법이다. 그러나 원격 지도 학습은 노이즈 데이터 문제가 있으며, 노이즈 데이터는 두 가지 유형으로 나눌 수 있다. 첫 번째는 관계 표현 자체가 없는 문장이 연결된 경우이고, 두 번째는 관계 표현은 있는 문장이지만 다른 관계 표현도 함께 가지는 경우이다. 주로 문장의 길이가 길고 복잡한 문장에서 두 번째 노이즈 데이터 유형이 자주 발견된다. 본 연구는 두 번째 경우의 노이즈를 줄임으로써 관계 추출 모델의 성능을 향상시키기 위해 확장된 최단 의존 경로를 사용하는 CNN 기반 관계 추출 모델을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해, 한국어 위키피디아와 DBpedia 기반의 원격 지도 학습 데이터를 수집하여 평가한 결과, 본 논문에서 제안한 방법이 위 문제를 해결하는데 효과적이라는 것을 확인하였다.
Version space는 목표 개념이 속성 값에 대한 제한조건의 연언(conjunction)으로 표현될 수 있는 귀납적 개념학습에서 가설공간을 표현하기 위해 사용된다. Version space의 크기는 속성 값의 수에 대해 지수적으로 증가하는데, 우리는 DNA 분자를 이용하여 version space를 표현하는 효율적인 방법을 제시한다. 또한 version space를 유지하기 위한 기본 연산과, 이를 DNA 분자를 이용하는 구현 방법이 제시된다. 또한 DNA 분자로 표현된 version space를 활용하여 새로운 example에 대한 분류를 예측하는 방법을 제시한다.
기존의 심층 강화학습은 상태, 행동, 정책 등을 모두 벡터 형태로 표현하는 강화학습으로서, 학습된 정책의 일반성과 해석 가능성에 제한이 있고 영역 지식을 학습에 효과적으로 활용하기도 어렵다는 한계성이 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 제안된 새로운 관계형 강화학습 프레임워크인 dNL-RRL은 상태, 행동, 그리고 학습된 정책을 모두 논리 서술자와 규칙들로 표현할 수 있다. 본 논문에서는 dNL-RRL을 기초로 공장 내 운송용 모바일 로봇의 제어를 위한 행동 정책 학습을 수행하였으며, 학습의 효율성 향상을 위해 인간 전문가의 사전 영역 지식을 활용하는 방안들을 제안한다. 다양한 실험들을 통해, 본 논문에서 제안하는 영역 지식을 활용한 관계형 강화학습 방법의 학습 성능 개선 효과를 입증한다.
본 논문의 목적은 삼각함수의 학습에 테크놀로지가 기여할 수 있는 방법적인 측면과 인지적인 효과를 명시하는 것이다. 테크놀로지가 삼각함수의 학습에 기여할 수 있는 네 가지 방법론적인 면을 '수학과 학생들의 실제 경험의 연결', '수학적 대상과 수학적 관계의 구체화', '수학의 다양한 표현 체계의 연결', '사고력 중심의 수학교육 추구'의 관점에서 논한다. 이 네 가지 방법론적인 측면 중 '수학적 대상과 수학적관계의 구체화'와 '수학의 다양한 표현 체계의 연결'을 중심으로 삼각함수의 학습법을 예시하면서 이 두 가지 방법이 어떻게 인지적으로 기여하는지를 보여준다.
본 연구는 대화형 인공지능이 비윤리적 표현을 학습하거나 생성하는 것을 방지하기 위한 기초적 연구로, 메신저 대화에 나타나는 단어 단위, 구 단위 이상의 비윤리적 표현을 수집하고 그 특성을 분석하였다. 비윤리적 표현은 '욕설, 혐오 및 차별 표현, 공격적 표현, 성적 표현'이 해당된다. 메신저 대화에 나타난 비윤리적 표현은 욕설이 가장 많은 비중을 차지했는데, 욕설에서는 비표준형뿐만 아니라 '존-', '미치다' 등과 같이 맥락을 고려하여 판단해야 하는 경우가 있다. 가장 높은 빈도로 나타난 욕설 '존나류, 씨발류, 새끼류'의 타입-토큰 비율(TTR)을 확인한 결과 '새끼류'의 TTR이 가장 높게 나타났다. 다음으로 메신저 대화에서는 공격적 표현이나 성적인 표현에 비해 혐오 및 차별 표현의 비중이 높았는데, '국적/인종'과 '젠더' 관련된 혐오 및 차별 표현이 특히 높게 나타났다. 혐오 및 차별 표현은 단어 단위보다는 구 단위 이상의 표현의 비중이 높았고 문장 단위로 떨어지기 보다는 대화 전체에 걸쳐 나타나는 것을 확인하였다. 따라서 혐오 및 차별 표현을 탐지하기 위해서는 단어 단위보다는 구 단위 이상 표현의 탐지에 대한 필요성이 있음을 학인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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