일반적으로 형성 평가는 교수-학습 활동이 진행 중에 투입되는 평가활동으로 학습 정보에 대한 피드백과 교정 및 교수 방법의 개선을 위한 평가이다. 본 논문에서는 형성평가에서 학습자 개인의 평가 결과에 따라 서로 다른 피드백을 제공하는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 지식, 이해, 적용 등의 영역별 기준에 따라 제작된 문항을 통해 각 학습자를 평가하고 이 결과를 기반으로 구분된 학습자 유형에 따라 서로 다른 피드백을 개별 학습자에게 제공하며 학습자는 이를 통해 부족한 영역을 보완하게 된다. 교수자에게는 문항별 정답 비율뿐만 아니라 학생 개개인에게 제공되었던 피드백 내용도 알려주어 교수방법을 개선하도록 한다.
본 논문에서는 다중 반송파 통신시스템에서의 채널상태정보 피드백 기법에 관한 압축된 양자화 채널상태정보 피드백 기법을 제안한다. 각 단말기에서 순간순간의 채널 상태를 평가하되, 주파수 도메인의 채널평가치를 실효수준을 기반으로 양자화하고 이 정보에 압축 부호화 알고리듬을 적용하는 방법으로 채널상태정보를 코딩함으로써 피드백되는 채별 상태 정보량을 현저히 감소시켰다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 채널상태정보 비트가 기존 시스템과 비교하여 $10\%$ 정도까지 감소됨을 확인하였다. 또한 주파수 선택적 페이딩이 강한 경우에 대처하기 위한 제한된 압축 양자화 피드백 기법을 제안하여 vehicular B 채널 모델을 바탕으로 검증하였다.
본 논문에서는 다중 사용자 환경 다중 안테나 시스템에서 고유값 기반 스케줄링을 수행하기 위한 채널 정보(CSI: channel state information)를 각 사용자의 채널 상태에 따라 선택적(opportunistic)으로 피드백하기 위한 기법을 제안하고 있다. 3GPP(3rd generation partnership project) SMC(spatial multiplexing channel) 채널 모델에 의하면 도심지역에서 다중 사용자 다중 입출력(MU-MIMO: multiuser multiple input multiple output) 시스템은 안테나간의 높은 상관도(correlation)에 의해 시스템 용량(capacity)이 크게 저하된다. 이를 해결하기 위해 제안된 고유값 기반 스케줄링 기법의 경우 상관도에 의한 시스템 용량 저하를 완화시킬 수 있지만, 다중 사용자 다이버시티 이득(multiuser diversity gain)을 충분히 얻지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 고유값 기반 스케줄링 기법을 바탕으로 다중 사용자 다중 입출력 시스템에서 평균적인 피드백 용량의 증가가 크지 않으면서, 다중 사용자 다이버시티 이득을 크게 향상 시킬 수 있는 선택적 채널 정보 피드백 기법을 제안하고 있다. 컴퓨터 모의 실험 결과를 통해서 본 논문에서 제안한 선택적 피드백 기법을 통해 시스템 용량 개선 효과를 확인할 수 있다.
본 논문은 거대 다중 안테나 시스템을 위한 넌컨백스 압축센싱 기반 채널 상태 정보 피드백 기법을 제안한다. 제안하는 피드백 기법은 랜덤 백터 양자화 방식과 결합하여, 피드백 양을 줄이면서 송신단에서 정확한 채널 정보를 획득할 수 있게 해준다. 또한, 측정값이 부정확하고 불완전하더라도 기존의 컨백스 압축센싱 기반 채널 상태정보 피드백 기법보다 더 적은 수의 측정값만으로 채널 상태 정보를 복구할 수 있다. 실험을 통해 제안하는 넌컨백스 압축센싱 기반 피드백 기법이 기존의 압축센싱 기반 피드백 기법과 랜덤 백터 양자화 피드백 기법에 비해 같은 피드백 양으로 더 높은 전송률을 제공함을 확인하였다.
인간-컴퓨터 상호작용에서 감성 기술(affective computing)을 도입하기 위한 연구가 이루어지고 있다. 정의적인 측면에서 감성적 기억은 인지적 처리 활동에 큰 영향을 미친다. 본 연구에서는 이러닝 환경에서의 학습자의 감성에 따른 정서적 피드백이 학업 성취도에 미치는 영향을 살펴보기 위하여 인간 교사가 면대면 학습 환경에서 제시하는 정서적 피드백 메시지를 선정하고 이를 콘텐츠에 적용한 시스템을 구현하였다. 학습자의 감성을 알아내기 위해 버튼을 이용한 자기 보고 방법을 사용하고 선정된 정서적 피드백을 제공할 수 있는 시스템을 교실수업에 적용한 결과 이러닝 환경에서 느끼는 학습자의 감정에 정서적 피드백을 제공하는 것이 학업 성취도에 긍정적인 영향을 줌을 알 수 있었다.
정보추천은 동적인 사용자의 정보요구를 기준으로 문서들을 선별하여 제시한다. 사용자의 정보요구는 하나 이상의 단어들로 구성된 프로파일로 표현이 되며, 문서의 추천 과정 동안에 발생하는 사용자의 관련성 평가를 통해 구체적인 내용으로 변할 수 있다. 기존 연구의 경우 사용자는 자신이 직접 관련성 평가에 참여하여 평가 정보를 입력하고, 사용자가 평가한 긍정적 피드백 정보를 이용하여 사용자 프로파일을 학습한다. 본 연구는 사용자가 평가한 긍정적 피드백, 부정적 피드백 정보와 강화학습을 이용한 사용자 프로파일의 학습 방법을 제안한다. 제안된 방법과 기존의 긍정적 평가 정보만을 이용한 방법의 성능을 측정하기 위해 동일한 토픽에 대한 추천 성능을 비교 실험하였다. 실험한 결과 제안된 방식에 의한 추천성능이 긍정적 평가 정보만을 이용한 피드백 방법보다 나은 성능을 보였다.
본 논문은 협력 무선 통신 시스템에서 역방향 링크의 제한된 피드백 채널을 통해 AT(Access Terminal)로부터 전달된 부분적인 채널 정보만을 이용하여, 인접 BTS(Base Transceiver Station)에 의한 타 셀 간섭을 효과적으로 억제하는 협력 공간 분할 다중 접속 기술을 제안하였다. 제안하는 협력 공간 분할 다중 접속 기술에서, AT는 각 링크별로 다중 사용자 다이버시티 이득을 최대화 하는 최적의 전송 모드를 선택하고 이를 피드백하며, 클러스터 스케줄러는 각 전송 모드별로 동일 전송 모드를 선택하는 AT들에 대해 스케줄링을 수행하고, 최대 스케줄링 우선 순위를 제공하는 클러스터의 전송 모드와 해당 AT들을 선택한다. 또한, 다중 사용자 다이버시티 이득을 증가시키기 위해, 각 AT별로 다수의 선호하는 전송 모드를 피드백하는 확장된 전송 모드 피드백 방식을 제안하였다. 시뮬레이션을 통해 제안한 기술이 시스템의 상향 링크 피드백의 허용된 용량에 따라 최적의 피드백 방식을 선택함으로써 시스템 전송 용량을 상당히 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는, 다중송수신안테나 직교주파수분할다중화 (MIMO-OFDM) 시스템에서 심볼 기반 빔포밍을 위한 제한 피드백 기법을 고려하였다. 공간적 상관도가 존재하는 다중전달경로 채널에서, 심볼 기반 빔포밍을 위한 제한 피드백 기법과 코드북을 제안하였다. 모의실험 결과를 통해 제안한 기법이 낮은 복잡도를 가짐에도 불구하고 기존의 iterative 알고리즘을 기반으로 하는 심볼 기반 빔포밍을 이용한 제한 피드백 기법보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다. 또한, 제안한 코드북이 랜덤 벡터 양자화 코드북보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
전송 빔포밍은 다수의 송수신 안테나 기법에서 다이버시티 이득을 최대로 얻을 수 있는 간단한 방법으로 널리 알려져 있다. 그러나 이와 같은 다이버시티 이득을 얻기 위해서는 송신단과 수신단 모두 채널 상태에 관한 정보를 완벽하게 알고 있어야 하고 이는 피드백이 한정되어 있는 실제 시스템에서 비현실적이다. 이와 같은 이유로 현실적인 시스템에서는 송수신단이 모두 알고 있는 코드북(codebook)에서 수신단 출력에서의 신호 대 잡음비(SNR)가 최댓값을 갖는 전송 빔포밍 벡터를 선택하여 이의 인덱스만 수신단에서 송신단으로 피드백 해주는 코드북을 기반으로 하는 피드백 기법을 사용한다. 본 논문에서 우리는 코드북 기반의 피드백을 사용하는 다중 송신 안테나 시스템 (MISO)에서 피드백 채널에 에러가 존재하였을 경우에 대한 성능을 평균 비트 에러 (BER) 측면에서 수식적으로 분석하였으며, 이 수식을 이용하여 주어진 코드북에 대하여 최적의 빔포밍 벡터 인덱싱 기법을 제안하였다.
프로그래밍 훈련 지원을 위한 프로그래밍 채점시스템은 일반적으로 웹 상에 구축되어 출제자는 프로그래밍 문제를 업로드하고 이를 학습자가 열람하고 문제에 대한 답안을 제출한다. 프로그래밍 채점시스템은 제출된 답안 소스코드를 실행하여 통과, 실패, 에러 메시지 등의 피드백을 제공한다. 통과를 제외한 피드백을 받은 학습자는 통과 판정받을 때까지 계속해서 소스코드를 디버깅한다. 본교에서 프로그래밍 훈련 지원을 위해 온라인 채점시스템을 자체 개발하였고 학생들이 제출한 답안을 분석한 결과 통과 판정을 받지 못한 학생들 중 다수가 자신이 틀린 부분을 정확하게 모른 채 계속해서 문제를 푼다는 사실을 확인하였다. 현재 프로그래밍 채점시스템은 주로 런타임 에러 메시지 위주로 피드백을 수행한다. 하지만 이러한 정보만으로는 프로그래밍 훈련을 하는 학습자들은 제출한 답안의 틀린 부분을 찾아내기가 어렵다. 따라서 본 논문에서는 학습자가 제출한 소스코드에 사용된 테스트케이스의 제어흐름을 분석한 결과를 프로그래밍 실패에 대한 피드백으로 제공하는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 제어흐름 상의 결함이 존재할 수 있는 경로를 피드백하여 학습자들이 틀린 부분을 보다 빠르게 찾을 수 있게 도와준다. 또한 실제 학습자가 제출한 답안 소스코드를 예로 들어 본 시스템이 적용 가능함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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