현대에는 학습자에 대한 교육 방법으로 여러 전달 매체를 통한 원격교육이 중요하게 인식되고 있으며, 그중 컴퓨터를 이용한 원격교육이 많이 도입되고 있다. 여기에 고성능 컴퓨터의 보급과 초고속통신망의 구축으로 하드웨어적 환경이 뒷받침되면서 전통적인 교육방식인 면대면 수업과 같은 효율적이고 생동감 있는 학습의 전달이 가능해졌다. 그러나 웹 기반 원격교육은 일반적으로 상업성에 기초를 두고 있으므로 학습자의 요구와 특성에 따라 교과 내용이 결정되어 학습자가 원하지 않는, 듣기 싫은 과목 등에 대해서는 최소한의 학습을 보장하지 못하고 있다. 그리고 현재 이루어지고 있는 대부분의 원격교육에서는 교과목마다의 특성을 무시하고 일률적인 화면구성을 사용하는 경우가 대부분이다. 또한 멀티미디어 객체들 간의 시간적 연관성을 무시하고 각 멀티미디어 객체들을 독립적으로 표현하여 멀티미디어 교육의 장점을 잘 활용하지 못하고 있다. 본 논문에서는 위와 같은 문제점을 해결하고자 스케줄러를 설계, 구현하여 학습자는 최소한의 학습진도를 유지할 수 있도록 하였고, 교수자는 담당 교과목이 재생될 때 학습자의 질의에 대해 즉각적으로 응답할 수 있도록 하였다. 또한 SMIL을 이용해서 다중사용자 환경을 표현하고 이에 포함된 멀티미디어 객체들의 시간적 동시성과 연관성을 제시하여 학습자의 학습 능력과 집중력을 높일 수 있도록 하였다.
문맥 표현은 Recurrent neural network (RNN)에 기반한 언어 모델을 학습하여 얻은 여러 층의 히든 스테이트(hidden state)를 가중치 합(weighted sum)을 하여 얻어낸 벡터이다. Convolution neural network (CNN)를 이용하여 음절 표현을 학습하는 경우, 데이터 내에서 발생하는 미등록어를 처리할 수 있다. 본 논문에서는 음절 표현 CNN 기반의 포인터 네트워크와 문맥 표현을 함께 이용하는 방법을 제안하고, 이를 상호참조해결에 적용한다. 실험 결과, 질의응답 데이터셋에서 CoNLL F1 57.88%로 규칙기반에 비하여 11.09% 더 좋은 성능을 보였다.
기계학습 기반의 자연어처리 모듈에서 중요한 단계 중 하나는 모듈의 입력으로 단어를 표현하는 것이다. 벡터의 사이즈가 크고, 단어 간의 유사성의 개념이 존재하지 않는 One-hot 형태와 대조적으로 유사성을 표현하기 위해서 단어를 벡터로 표현하는 단어 표현 (word representation/embedding) 생성 작업은 자연어 처리 작업의 기계학습 모델의 성능을 개선하고, 몇몇 자연어 처리 분야의 모델에서 성능 향상을 보여 주어 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 Word2Vec, CCA, 그리고 GloVe를 사용하여 106,552개의 PubMed의 바이오메디컬 논문의 요약으로 구축된 말뭉치 카테고리의 각 단어 표현 모델의 카테고리 분류 능력을 확인한다. 세부적으로 나눈 카테고리에는 질병의 이름, 질병 증상, 그리고 난소암 마커가 있다. 분류 능력을 확인하기 위해 t-SNE를 이용하여 2차원으로 단어 표현 결과를 맵핑하여 가시화 한다.
물리 시뮬레이션 기반의 캐릭터 동작 제어 문제를 강화학습을 이용하여 해결해나가는 연구들이 계속해서 진행되고 있다. 강화학습을 사용하여 문제를 풀기 위해서는 네트워크 구조, 하이퍼파라미터 튜닝, 상태(state), 행동(action), 보상(reward)이 문제에 맞게 적절히 설정이 되어야 한다. 많은 연구들에서 다양한 조합으로 상태, 행동, 보상을 정의하였고, 성공적으로 문제에 적용하였다. 상태, 행동, 보상을 정의함에 다양한 조합이 있다보니 학습 성능을 향상시키는 최적의 조합을 찾기 위해서 각각의 요소들이 미치는 영향을 분석하는 연구도 진행되고 있다. 우리는 지금까지 이뤄지지 않았던 상태 표현 방식에 따른 강화학습성능에 미치는 영향을 분석하였다. 첫째로, root attached frame, root aligned frame, projected aligned frame 3가지로 좌표계를 정의하였고, 이에 대해 표현된 상태를 이용하여 강화학습에 미치는 영향을 분석하였다. 둘째로, 상태를 정의 할 때, 관절의 위치, 각도로 다양하게 조합하는 경우에 학습성능에 어떠한 영향을 미치는지 분석하였다.
자기조절학습전략은 메타인지적, 인지적, 동기적, 행동적인 전략들을 자율적으로 선택하고 적용하여 학습자가 적극적이고 능동적으로 학습에 참여할 수 있도록 돕는 학습전략이다. 본 연구의 목적은 수학저널 쓰기학습에서 자기조절학습전략의 양상은 어떠한가를 살펴보기 위함에 있다. 수학저널은 총 13문항으로 자기조절학습전략의 하위요소별로 1~2문항씩 구성하였다. 연구의 결과 수학저널에서 메타인지전략은 학습 목표 설정, 문제해결전략탐구, 반성적 사고, 예를 들어 설명하기 등으로 표현되었다. 인지전략은 아이디어간의 구조 파악하기, 위계화하기, 핵심 내용 파악하기 등으로 표현되었다. 동기전략은 학습에 대한 만족감과 불안감, 차후 학습에 대한 자신감과 좌절감 등으로 표현되었다. 이는 수학저널 쓰기학습을 통하여 자기조절학습전략이 활용되고 있으며 효율적이고 성공적인 학습을 돕는다는 점에서 수학 교육학적인 시사점이 있다.
본 연구는 차기 체육과 교육과정 및 교과서 내용 개발을 위한 기초자료를 제공하기 위해 2009 개정 교육과정에 따른 중학교 체육 교과서 표현활동 영역의 체제를 분석하는데 그 목적이 있으며, 연구목적의 달성을 위해 중학교 체육교과서 5종을 분석하였다. 연구방법은 내용체제와 형식체제로 나누어 준거기준에 따른 수정된 비교분석방법을 이용하였고, 분석 근거 선정에 있어서는 선행연구 고찰을 실시하였으며, 다음과 같은 결론을 도출하였다. 첫째, 형식체제에 있어서 지면비율은 14.1-17.3%로 나타났다. 단원전개 및 구성에 있어서는 모든 교과서가 개념의 이해를 바탕으로 활동의 실천이 이어졌으며, 동기유발과 심화학습을 위해 그림과 추가적 구성 형태를 이용하였다. 둘째, 내용체제에 있어서 학습목표는 각 교과서마다 4-6개로 제시되었으며, 표현활동의 개념의 이해, 표현방법의 이해, 창작활동을 통한 개인 역량 강화, 작품 감상 등을 제시하고 있다. 학습내용은 심미표현에서는 미적 요소에 대한 개념에 초점을 맞추었으며, 현대표현에서는 창작적 요소를 강조하였고, 전통표현에서는 문화적 이해를 통한 활동의 특징을 표현하는데 중점을 두었다. 마지막으로 학습평가는 중단원별로 살펴보면 이론적인 측면에 대한 이해를 강조하였고, 소단원별로는 창작활동을 통한 태도변화에 초점을 맞추었다.
BERT는 자연어처리 여러 응용 분야(task)에서 우수한 성능을 보여줬으나, BERT 사전학습 모델을 학습하기 위해서는 많은 학습 시간과 학습 자원이 요구된다. 본 논문에서는 빠른 학습을 위한 한국어 BERT 학습 방법을 제안한다. 본 논문에서는 다음과 같은 세 가지 학습 방법을 적용했다. 교착어인 한국어 특성을 반영하기 위해 형태소 분석 기반의 사전을 사용하였으며, 단어 간 상대적 위치 표현을 추가하여, 상대적 위치 정보를 학습했다. 또한 BERT 베이스 모델의 12-레이어 중 3-레이어만을 사용하여, 모델을 경량화시켰다.
현재 우리나라 컴퓨터 교육과정의 성격과 목표 중 가장 강조하는 부분은 정보소양 능력과 문제해결 능력을 배양하여 미래사회를 선도할 수 있는 능력을 키우는 것이다. 그러나 현행의 컴퓨터교육은 응용 프로그램 활용 교육에만 초점이 맞추어져 있어 이 목표를 달성하지 못하고 있으며 문제해결 능력과 논리적 사고력을 높이기 위해 컴퓨터과학 교육에 대한 중요성이 커지고 있다. 이에 본 연구에서는 언플러그드 학습 방법을 컴퓨터과학 영역 중의 정보표현 영역에 적용하였다. 그 결과 언플러그드 학습 방법이 강의식 학습 방법에 비해 학업성취도가 통계적으로 유의한 차이를 보이며 높게 나타났다. 또한 정의적 영역에서도 강의식 학습 방법에 비해 긍정적으로 나타났다.
양태는 화자의 심리적 태도이다. 언어마다 사용된 문장은 양태를 포함한다고 할 수 있다. 전통적으로 양태는 인식양태와 의무양태로 분류할 수 있다. 본 연구는 한국어 양태 이론을 개관하고 이를 토대로 양태의 개념과 하위분류를 선정하였다. 아울러 본격적인 양태 표현의 의미, 기능 대조를 위해 한국어와 중국어의 양태 실현 양상을 밝혔다. 또한, 한국어의 양태 표현 '-(으)ㄹ 수 있다'와 이에 대응되는 중국어의 양태 조동사 '능(能)'을 통사적, 의미적, 화용적 측면에서 대조 분석하고 이를 바탕으로 양태 표현의 효과적인 교수·학습 방안을 마련하는 것을 목적으로 한다. 한국어 양태 표현은 화자의 주관적 태도를 나타내는 문법 요소로서 한국어 교재에서 매우 중요하게 다루고 있으며 많은 문법 항목이 이 양태에 속한다. 한국어의 양태 표현은 유사점이 많고 의미와 기능이 다양하기 때문에 중국인 학습자들이 학습했더라도 사용하기 어려운 문법이다. 따라서 본고는 대조 분석을 통해 중국인 학습자를 위한 효과적인 교수·학습 방안을 제시하고, 이를 활용한 한국어 양태 표현의 실제 교수·학습 모형을 구안하였다. 따라서 한국어 교육에서 양태 표현의 문법 교육 내용을 구성하는 데 도움이 될 것으로 기대한다.
본 연구에서는 머신 러닝을 통해 하중 유형에 따른 구간을 나누어 각 하중 유형에 강한 적층 각도 순서가 배치되는 PIC 설계 방법이 범퍼 빔에 적용되었다. 머신 러닝을 적용하기 위한 학습 데이터의 입력 값과 라벨은 각각 전체 요소 중 일부인 참조 요소의 좌표와 하중 유형으로 정의되었다. 좌표 값을 나타내는 방법인 2D 표현 방법과 3D 표현 방법을 비교하기 위하여 각각의 방법으로 학습 데이터 생성 및 머신 러닝 모델이 학습되었다. 2D 표현 방법은 유한요소 모델을 각 면으로 나누고 그에 따른 학습 데이터 생성 및 머신 러닝 모델을 학습시키는 방법이며, 3D 표현 방법은 유한요소 모델 전체에서 학습 데이터를 생성하여 하나의 머신 러닝 모델을 학습시키는 방법이다. 머신 러닝 모델의 성능에 영향을 미치는 하이퍼파라미터는 베이지안 알고리즘을 통해 최적 값으로 튜닝되었으며, 튜닝 된 모델 중 k-NN 분류 방법이 가장 높은 예측률과 AUC-ROC로 나타났다. 그리고 2D 표현 방법과 3D 표현 방법 중 3D 표현 방법이 더 높은 성능을 보였다. 튜닝 된 머신 러닝 모델을 통해 예측된 하중 유형 데이터가 유한요소 모델에 매핑되었으며, 유한요소 해석을 통해 비교 검증되었다. 3D 표현 방법의 머신 러닝 모델로 설계된 PIC 방법이 강도 측면에서 더 우수함이 검증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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