• Title/Summary/Keyword: 피지정보시스템

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Design of Python Block Coding Platform for AIoT Physical Computing Education (AIoT 피지컬 컴퓨팅 교육을 위한 파이썬 블록 코딩 플랫폼 설계)

  • Lee, Se-Hoon;Kim, Su-Min;Kim, Young-Ho
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2022.01a
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    • pp.1-2
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    • 2022
  • 본 논문은 4차 산업혁명의 핵심기술인 인공지능과 IoT를 피지컬 컴퓨팅을 이용해 교육을 할 수 있는 플랫폼을 설계하였다. 플랫폼은 파이썬 비주얼 블록 프로그래밍을 기반으로 사용자의 코딩 언어의 구문적인 어려움을 감소시키며 데이터 분석과 머신러닝을 쉽게 응용할 수 있다. 피지컬 컴퓨팅을 위한 AIoT 타겟 보드로는 라즈베리파이를 활용하였으며 타겟보드의 하드웨어에 대한 선수 지식을 최소화해서 원하는 시스템을 개발할 수 있다. 응용에서는 센서로 수집한 데이터를 분석하고 인공지능 모델 생성을 할 수 있으며 학습된 모델을 액추에이터 제어에 활용하는 등 AIoT 피지컬 컴퓨팅 교육에 여러 장벽을 낮추었다.

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AiMind: AI Experience and Physical Computing Education Platform (AiMind: AI 체험 및 피지컬컴퓨팅 교육 플랫폼)

  • Se-Hoon Lee;Ki-Tea Kim;Jay Yun;Do-Hyung Kang;Young-Ho Kim
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2023.07a
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    • pp.395-396
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    • 2023
  • 본 논문에서는 디지털 전환 시대에 모든 사람들이 인공지능(AI) 체험부터 피지컬컴퓨팅을 통해서 SW·AI 융합해 아이디어를 쉽게 구현하고 교육 받을 수 있는 플랫폼을 구현하였다. AI 체험을 위해 P5.js와 텐서플로우에 기반한 ML5.js 라이브러리를 이용해 블록 코딩을 할 수 있도록 하였다. 또한 피지컬컴퓨팅에서는 마이크로비트와 아두이노, 라즈베리파이 등을 WebUSB를 통해서 PC와 연결하고 플랫폼에서 인공지능의 다양한 서비스와 융합시킬 수 있도록 제공한다.

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An Analysis of Research Trend about Devices and Programming Languages in Physical Computing Education (피지컬 컴퓨팅 교육 연구에서 활용한 도구 및 프로그래밍 언어에 대한 동향 분석)

  • Lee, DongGyu;Yi, SoYul;Lee, Youngjun
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2017.07a
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    • pp.378-379
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    • 2017
  • 2015 개정 교육과정에서는 컴퓨팅 사고력을 핵심 역량 중 하나로 설정하였으며 역량 함양을 위해 문제해결과 프로그래밍, 컴퓨팅 시스템영역에서 각각 프로그래밍 교육과 피지컬 컴퓨팅을 편성하였다. 또한 선행연구를 통해 효과성을 알 수 있었지만 연구의 편차로 인해 피지컬 컴퓨팅이 가지는 교육적 효과크기에 대한 검증의 필요성이 제기되나 관련연구가 진행되지 않았다. 따라서 본 연구에서는 피지컬 컴퓨팅의 동향 및 효과 분석 연구의 부분으로 피지컬 컴퓨팅 도구 및 프로그래밍 언어의 활용 동향을 분석하고자 한다.

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Designing Content Elements of "Physical Computing" Section in 2015 Revised Middle School Informatics Curriculum (2015 개정 중학교 정보 교과의 "피지컬 컴퓨팅" 영역의 내용요소 설계)

  • Kim, Mi-Hye;Gil, Joon-Min;Jeong, Jin-Uk
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2015.10a
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    • pp.127-130
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    • 2015
  • 본 연구에서는 2015년 개정 정보 교육과정 시안의 중학교 정보 교과에서 제시한 내용체계의 4개 영역(정보 문화, 자료와 정보, 문제해결과 프로그래밍, 컴퓨팅 시스템) 중 "컴퓨팅 시스템"의 "피지컬 컴퓨팅" 영역에 대한 내용요소 구성을 설계하여 제시하고자 한다. 본 연구결과가 향후 피지컬 컴퓨팅 교육 내용요소를 설계하는데 가이드라인을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.

Implementation of Physical Computing Module of AI Block Python Coding Platform (인공지능 블록 파이썬 코딩 플랫폼의 피지컬 컴퓨팅 모듈 구현)

  • Lee, Se-hoon;Nam, Ji-won;Kim, Gwan-pil;Jeon, Woo-jin;Kim, Ki-Tae
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2021.07a
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    • pp.453-454
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    • 2021
  • 본 논문에서는 딥아이(DIY) 블록 프로그래밍과 라즈베리파이의 피지컬 컴퓨팅을 활용해 엑츄에이터와 센서를 제어하고 센서를 통해 수집한 데이터를 전처리해 인공지능에 활용함으로써 효율적인 인공지능 교육 방식을 제안한다. 해당 방식은 블록코딩 방식을 사용함으로써 문자코딩 대비 오타을 줄이고 문법 구애율을 낮춤으로써 프로그래밍 입문자의 구문적 어려움을 최소화하고 개념과 전략적 학습을 극대화한다. 블록프로그래밍 사용언어로 파이썬을 채택해 입문자의 편의를 도모하고 파일처리, 크롤링, csv데이터 추출을 통해 인공지능 교육에 활용한다.

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Visual Block Coding Tool for Artificial Intelligence IoT Physical Computing Practice (인공지능 IoT 피지컬 컴퓨팅 실습을 위한 비주얼 블록 코딩 도구)

  • Lee, Se-Hoon;Kim, Su-Min;Kim, Young-Ho
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2022.07a
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    • pp.407-408
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    • 2022
  • 본 논문에서는 AIoT를 위한 비주얼 블록 코딩 도구를 설계하였다. AI 블록 코딩이 가능한 EduB 플랫폼에 피지컬 컴퓨팅을 가능하게 하는 모듈을 추가함으로써 블록을 사용한 쉬운 피지컬컴퓨팅 코딩과 AIoT 코딩이 가능하다. 도구는 WebSocket과 Wifi를 사용해 EduB와 타겟보드인 RaspberryPi의 무선 통신을 하며, 블록으로 생성된 코드를 RaspberryPi 내부에서 실행하여 GPIO와 SenseHAT을 제어할 수 있게 하였다. 따라서, 코딩 결과를 콘솔 출력이나 그래프로만 확인할 수 있어 정적이던 AI 교육을 LED나 모터를 제어해 동적으로 결과를 확인할 수 있게 하여 흥미와 관심을 유발할 수 있도록 한다.

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Arduino Educational Environment Design using Smart device (스마트기기를 활용한 아두이노 교육환경 설계)

  • Park, DongHyuk;Lee, WonGyu
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2016.04a
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    • pp.364-367
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    • 2016
  • 개정된 2015 정보교육과정에 컴퓨팅 시스템이 추가되면서 피지컬 컴퓨팅을 가르치기 위한 다양한 교육용 도구와 교수학습 방법 등이 제안되고 있다. 제안된 내용들을 살펴보면 센서를 제어하는 측면에 중점을 두고 있어 알고리즘을 설계하고 프로그래밍 학습의 제공이 부족하고, 학습활동 간에 1인 1PC와 다수의 전자부품을 활용할 공간이 필요하여 학교현장의 일반적인 교실환경과는 차이가 있어 피지컬 컴퓨팅 교육이 제한될 수 밖에 없다. 본 논문에서는 스마트기기를 활용한 아두이노 교육환경 구축을 통해 현재 PC를 필요로 하는 피지컬 컴퓨팅 교육환경을 스마트기기 기반의 교육환경을 제시하여, 기존의 시스템보다 실습용장비, 실습실, 이동의 자율성, 그리고 사용언어 측면에서 개선시키고자 한다.

An Analysis of Research Trend about Physical Computing Education (피지컬 컴퓨팅 교육의 연구 동향분석)

  • Lee, DongGyu;Kim, Seong-Won;Lee, Youngjun
    • Proceedings of The KACE
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    • 2017.08a
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    • pp.175-178
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    • 2017
  • 2015 개정 교육과정에서, 정보교과는 컴퓨팅 사고력을 핵심 역량으로 삼고 있으며, 컴퓨팅 사고력을 함양하기 위해 문제해결과 프로그래밍, 컴퓨팅 시스템영역에 프로그래밍과 피지컬 컴퓨팅을 편성하였다. 또한 선행연구를 통하여, 피지컬 컴퓨팅은 프로그래밍을 통해 실제적인 문제 해결이 가능하도록 도와준다는 것을 확인할 수 있었다. 이에 피지컬 컴퓨팅의 실제 효과크기에 대한 연구의 필요성이 제기되나 관련연구가 진행되지 않았다. 본 연구에서는 피지컬 컴퓨팅을 활용한 교육연구의 효과크기를 분석하는데 필요한 연구를 수집하고 이를 바탕으로 기술통계를 통해 연구 운영 및 측정영역에 대한 동향을 분석하고자 한다.

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A Case Study on Block Coding and Physical Computing Education for University of Education Students (교육대학생을 대상으로 한 블록 코딩 및 피지컬 컴퓨팅 교육 사례)

  • Han, Kyujung
    • Journal of Creative Information Culture
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    • v.5 no.3
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    • pp.307-317
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    • 2019
  • This study is an example of the education of block coding and physical computing teaching tool for preservice teachers at the college of education. The students were familiar with coding and improved their coding skills in solving various problems through 'Entry' that support block coding. In addition, the students configured the computing system with various input / output devices of the physical computing teaching tool and controlled things through programming and produced the educational portfolio to experience the whole process of problem analysis, design, implementation, and testing in coding. We applied Flow based coding and Pair programming as the teaching methods, and the results of the survey to measure the effectiveness of the study show that students have a good understanding of the entry and physical computing teaching tool and using the combination of the entry and physical computing teaching tool were more effective in learning than the Entry-only coding. In addition, it was confirmed that the effect of Pair programming applied in the physical computing teaching tool.

Natural Language Inference using Dependency Parsing (의존 구문 분석을 활용한 자연어 추론)

  • Kim, Seul-gi;Kim, Hong-Jin;Kim, Hark-Soo
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2021.10a
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    • pp.189-194
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    • 2021
  • 자연어 추론은 두 문장 사이의 의미 관계를 분류하는 작업이다. 본 논문에서 제안하는 의미 추론 방법은 의존 구문 분석을 사용하여 동일한 구문 정보나 기능 정보를 가진 두 개의 (피지배소, 지배소) 어절 쌍에서 하나의 어절이 겹칠 때 두 피지배소를 하나의 청크로 만들어주고 청크 기준으로 만들어진 의존 구문 분석을 사용하여 자연어 추론 작업을 수행하는 방법을 의미한다. 이러한 의미 추론 방법을 통해 만들어진 청크와 구문 구조 정보를 Biaffine Attention을 사용하여 한 문장에 대한 청크 단위의 구문 구조 정보를 반영하고 구문 구조 정보가 반영된 두 문장을 Bilinear을 통해 관계를 예측하는 시스템을 제안한다. 실험 결과 정확도 90.78%로 가장 높은 성능을 보였다.

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