지능형 교수 시스템(ITS: Intelligent Tutoring System)이 기존의 CAI의 제한적 기능을 극복하고, 내장한 지식베이스에 의해 다양한 학습자들의 변인들을 고려한 개별화된 학습 환경을 제공하지만, 교육현장에는 교수내용지식 표현 방법의 부재와 투자 비용의 비효율성으로 인하여 실제적인 개발물은 전무한 상태이다. 이러한 문제점을 해소하기 위하여 ITS에서의 지식표현 기법과 구축된 지식베이스의 재사용에 대한 연구가 필요하다. 교수내용지식의 특성을 고려하여 본 연구에서는 기존의 신경논리망의 한계점을 해결할 수 있도록 지식의 다중 결합체 구성, 이를 이용한 학습의 맥락 설명을 연구의 대상으로 삼았다. 또한 형성된 지식결합체는 군집화하여 지식베이스 객체로 사용하고, 결합체의 자기 학습에 의해 적응적인 지식베이스 객체로의 성장 가능성을 제고한다. 따라서 본 연구에서는 신경논리망의 논리추론, 그리고 인지구조에서 노드의 위상적 불변성을 근거로, 교수내용지식과 객체지향적 개념이 포함된 '확장된 개념의 신경논리망(X-Neuronet: eXtended Neural Logic Network)'을 제안하고, 이 기법에 대한 타당성을 검증하였다. X-Neuronet은 표현의 대상이 되는 지식을 관성과 가변성을 가지는 방향성 결합체로 정의하고, 표현을 위한 기본 개념, 노드의 처리와 연산을 위한 논리연산자, 노드값과 가중치의 결정, 노드활성을 위한 전파 규칙 학습 알고리즘 등을 제공한다.
본 연구에서는 다양한 멀티미디어 기술과 인터넷의 열린 접근성을 이용하여 고등학교 윤리과목에 대해서 폐쇄적 운영이 가능한 학습 시스템을 개발하였다 이 개별 학습별 수업의 요구에 부응하여 학습자와 상호작용이 가능하며 즉각적인 피드백을 통해 학습자에게 적절한 자극을 줌으로써 학습의욕의 고취를 강화할 수 있고 학습자의 능력에 따라 학습의 속도를 조절이 가능하여서 개별학습의 효과를 높여줄 수있도록 계획되었다. 특히 문자, 그래픽, 영상, 음향, 음성 그리고 비디오 등과 같은 여러 미디어를 병합시켜 표현하는 멀티미디어를 교육에 적용시킨 하이퍼미디어 학습 코스웨어는 학습자의 주의력과 상상력을 키워 줄 수 있으며 학습자가 학습에 흥미를 갖고 학습 과정에 능동적으로 참여할 수 있도록 하며 적극적으로 원하는 정보를 선정하고 학습 순서를 조정하는 등 학습 동기가 높은 상호 작용적 학습 환경을 창조하고 자신에게 적합하게 여러 주제로 이동하고 정보를 연결해 보다 융통성 있는 시스템을 이용함으로써 학습의 효과를 높일 수 있음을 살펴보았다. 이러한 멀티미디어의 특성을 이용하여 교수의 효율성을 최대한으로 살리기 위해 고등학교 윤리과목에 대한 멀티미디어 CAI와 폐쇄적으로 운영가능한 학습사이트를 설계 및 개발하였다.
다중 클래스 문서분류는 주어진 여러 개의 관심사별로 문서를 선별해 주는 문제이다. 문서 분류 문제의 특징은 문서가 매우 높은 차원으로 표현된다는 것이다. 다른 학습 알고리즘에 비해 SVM 알고리즘은 차원을 전혀 줄이지 않고 문제를 해결한다. 본 논문에서는 SVM 학습 알고리즘을 이용하여 대규모의 뉴스 그룹 문서 분류 문제를 다룬다. 다중 클래스 문서 분류를 위해서 각 클래스에 대한 SVM학습 결과를 효과적으로 결합하였으며 실험을 통하여 SVM과 다른 학습 알고리즘과의 성능을 비교하였다.
본 연구는 학습 부진아 진단 지식을 온톨로지로 표현함으로써 교사와 학생 간에 발생하는 학습 용어의 불일치성을 해소할 수 있으며 진단 과정에 있어 학습 부진아의 정보를 기반으로 한 추론을 기능하도록 한다. 또한 특정한 진단을 보여주는 일반적인 학습부진아 진단시스템과는 달리, 이러한 지식베이스를 이용하여 사용자에게 정확한 개념어(정답어)를 습득하게끔 해주고, 사용자의 인지 체계 속에 내포되어 있는 개념적 지식을 더욱 더 표면적으로 확장해 나갈 수 있는 온톨로지를 구축하는 방안을 제시한다.
문학 교육을 통해 중 고등학교 학생들의 일상생활과 삶을 들여다보고, 그들의 아픔을 치유하고 그들이 건강한 삶을 영위하도록 해야 하느냐에 대해서는 여러 가지 의견이 있을 수 있다. 하지만, 문학이 근본적으로 놀이이고, 만들기이고, 언어 예술이었다는 점에 대해서는 이론(異論)이 없을 것이다. 이러한 관점에서 과도한 입시경쟁, 맞벌이 가정의 증가, 가정 해체, 부모의 잦은 간섭과 무리한 통제 등으로 스트레스를 받고 있는 청소년들을 치유하는 일 역시 문학이 주도적으로 담당해야 한다는 논의는 반드시 필요하다. 시조는 우리 청소년들의 정신적 심리적 외상을 치유하는 효율적인 기재이다. 따라서 시조 교육을 통해, 좀 더 구체적으로 말하면, 시조에 담긴 전통의 전수와 창조적인 계승을 통해, 시조가 지니고 있는 세계 인식 능력과 세계를 재구성하는 능력의 함양을 통해, 시조에 면면히 흐르고 있는 생태주의와 대상에 대한 인식 태도의 복원을 통해, 그리고 시조에 쓰인 음성 언어의 회복을 통해, 우리 청소년들이 겪고 있는 정신적 심리적 외상을 치유하고 올바른 자아 정체성을 함양할 수 있는 시조 교육을 고민해야 한다. 시조 교육을 통해 시조에 대한 올바른 이해와 청소년의 트라우마를 치유하기 위해서는 '시조에 대한 이해와 학습자의 주관적인 경험과 상상력 선이해 활용하기 - 시조에 구현된 세계를 구체적으로 이해하고 형상화 방식에 대한 근본 태도를 경험하기 - 학습자의 생각과 느낌을 자유롭고 적극적으로 표현하기 - 학습자의 비판적 생각 표현을 중심으로 한 표현 활동하기 - 자아 정체성을 향상시키기 위한 학습자 활동 중심의 감상 표현 활동하기'의 수업 모형을 구안하여 한다. 그리고 학습 활동을 포함한 올바른 질문 제시의 기법도 필요하다. 그래야만이 학습자들이 시조를 통해 나를 표현하고 나를 절제할 수 있으며 나의 삶을 어떻게 설계할 것인지 '분명한 지도(Clear-Map)'를 그릴 수 있다.
최근, 의료 데이터 표현 분야에서 딥러닝 방법들이 사실상의 표준으로 자리잡고 있다. 하지만, 딥러닝 기술은 내재적으로 많은 양의 학습 데이터를 필요로 하므로 대규모의 데이터를 확보하기 쉽지 않은 의료 분야에서는 직접적인 적용이 어려운 실정이다. 특히 뇌신호 모달리티의 경우, 변동성이 크기 때문에 여전히 데이터 부족 문제를 가진다. 이에, 최근 연구에서는 뇌신호의 시간-공간-주파수 특징을 적절하게 추출할 수 있는 딥 뉴럴 네트워크 구조를 설계하거나, 혹은 자가-지도 학습 방법을 도입하여 뇌신호의 신경생리학적 특징을 미리 학습하도록 한다. 본 논문에서는, 최근 각광받는 기술인 뇌-컴퓨터 인터페이스 및 피험자 상태 예측 등의 관점에서 소규모데이터를 다루기 위해 적용되는 방법론에 대한 분석 및 향후 기술 방향성을 제시한다. 먼저 현재 제안되고 있는 뇌신호 표현을 위한 딥 뉴럴 네트워크 구조에 대해 분석한다. 또한 뇌신호의 특성을 잘 학습하기 위한 자가-지도 학습 방법론을 분석한다. 끝으로, 딥러닝 기반 뇌신호 분석을 위한 중요 시사점 및 방향성에 관하여 논한다.
본 연구에서는 다양한 멀티미디어 기술과 인터넷의 열린 접근성을 이용하여 체육교육을 위한 학습보조 시스템을 개발하였다. 이 개별 학습별 수업의 요구에 부응하여 학습자와 상호작용이 가능하며 즉각적인 피드백을 통해 학습자에게 적절한 자극을 줌으로써 학습의욕의 고취를 강화할 수 있고 학습자의 능력에 따라 학습의 속도를 조절이 가능하여서 개별학습의 효과를 높여줄 수 있도록 계획되었다. 특히 문자, 그래픽, 영상, 음향, 음성 그리고 비디오 등과 같은 여러 미디어를 병합시켜 표현하는 멀티미디어를 교육에 적응시킨 하이퍼미디어 학습 코스웨어는 학습자의 주의력과 상상력을 키워 줄 수 있으며 학습자가 학습에 흥미를 갖고 학습과정에 능동적으로 참여할 수 있도록 하며 적극적으로 원하는 정보를 선정하고 학습 순서를 조정하는 등 학습 동기가 높은 상호작용적 학습 환경을 창조하고 자신에게 적합하게 여러 주제로 이동하고 정보를 연결해 보다 융통성 있는 시스템을 이용함으로써 학습의 효과를 높일 수 있음을 살펴보았다.
본 연구에서는 초기하적 구조라 할 수 있는 하이퍼미디어 구조로 가진 계열성을 넘어선 상호작용적 수업구조의 틀로서 하이퍼미디어를 이용하였다. 이를 컴퓨터 보조 수업이 교수이론의 최근 동향 중에 하나인 개별 학습별 수업의 요구에 부응하여 학습자와 상호작용이 가능하며 즉각적인 피드백을 통해 학습자에게 적절한 자극을 줌으로써 학습의욕의 고취를 강화할 수 있고 학습자의 능력에 따라 학습의 속도를 조절이 가능하여서 개별학습의 효과를 높일 수 있음을 살려보았다. 특히 문자, 그래픽, 영상, 음향, 음성 그리고 비디오 등과 같은 여러 미디어를 병합시켜 표현하는 멀티미디어를 교육에 적용시킨 하이퍼미디어 학습 코스웨어는 학습자의 주의력과 상상력을 키워 줄수 있으며 학습자가 학습에 흥미를 갖고 학습과정에 능동적으로 참여할 수 있도록 하며 적극적으로 원하는 정보를 선정하고 학습 순서 를 조정하는 등 학습 동기가 높은 상호 작용적 학습 환경을 창조하고 자신에게 적합하게 여러 주제로 이동하고 정보를 연결해 보다 융통성 있는 시스템을 이용함으로써 학습의 효과를 높일 수 있음을 살펴보았다.
본 연구는 중학교 기술 가정 수업에서 상황학습이론이 학습자들의 의생활 영역에 관련한 의식과 태도 및 수업에 대한 만족도에 미치는 영향을 검토하였다. 이를 목표로 가정교과의 중학교 1학년 '옷차림과 자기 표현' 단원에 상황학습 이론을 적용하여 총 3차시의 교수-학습 과정안을 개발하였다. 이렇게 개발한 교수-학습 과정안으로 서울시 B중학교 1학년 중에서 실헙집단 2학급에는 상황학습 이론을 적용한 수업을 진행하였고, 비교집단 2학급에는 전통적 강의 수업을 진행하였다. 상황학습 이론을 적용한 수업의 교육적 효과를 검증하기 위해 의생활 영역에 관련한 의식과 태도와 수업만족도 검사를 실시하고 SPSS 12.0을 이용해 신뢰도분석, 독립표본 t-검정을 실시하였다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 의생활 영역에 관련한 의식과 태도는 사전검사에서 두 집단 모두 유의한 차이가 없었다. 사후검사에서는 상황학습에 따른 수업을 받은 실험집단이 전통적 강의 수업을 받은 비교집단보다 긍정적인 영향을 받은 것으로 나타났다. 둘째, 수업에 대한 만족도는 상황학습을 적용한 실험집단이 대체로 모든 항목에서 높은 점수를 나타낸 것으로 보아 수업에 대한 만족도가 전반적으로 높았다고 할 수 있다.
참조 표현이란 영상 내의 특정 물체를 가리키는 자연어 문장을 의미한다. 그리고 이러한 자연어 참조 표현을 기초로, 한 영상에서 실제로 대상 물체의 영역을 찾아내는 일을 참조 표현 이해라고 한다. 본 논문은 참조 표현 이해를 위한 새로운 심층 신경망 모델과 학습 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 모델은 효과적인 참조 표현 이래를 위해, 참조 표현에서 언급하는 대상 물체와 보조 물체를 모두 고려할 뿐만 아니라, 두 물체간의 관계정보도 활용한다. 또한, 본 논문에서 제안하는 모델은 이러한 다양한 맥락 정보들을 참조 표현 의존적인 방식으로 가중 결합함으로써, 참조 표현에 부합하는 대상 물체 영역을 보다 정확히 탐지해낼 수 있도록 설계하였다. 본 논문에서는 대규모 참조 표현 데이터 집합인 Google RefExp를 이용한 성능 비교 실험들을 통해, 제안하는 모델의 우수성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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