모바일 기기를 사용한 실시간 비디오 영상처리분야의 중요 객체탐색 및 추적의 문제에 있어서 난제는 복잡한 배경속에서 전경을 구분해 내는 일이다. 본 논문에서는 기계학습을 위한 특성벡터 선정의 문제를 위한 문맥인식 모델을 제시하여 잡음제거를 위한 기계학습기반의 구분자를 구현하였다. 수학적으로 NP-hard로 알려진 가장 가까운 이웃을 사용한 문맥인식 특성벡터 선정 알고리즘의 구현에 있어서, 본 논문은 연산횟수를 줄인 유사방법론에 대해 자세히 거론하였다. 또한, 문맥인식 성격을 가미한 특성벡터 선정을 통해 얻어진 특성 공간에서의 향상된 분리성에 대해 주성분 분석을 통해 엄밀한 분석결과를 제시하였다. 전반적인 성능 향상의 정도를 계측하기 위해 다양한 기계학습 방법론, 예를 들어, 다층신경망, 지원벡터기계, 나이브베이지안, 회귀분석 등을 사용해 비교결과를 제시하였다. 본 논문에서 제시한 방법론의 성능과 계산상 자원사용에 대한 내용을 결론으로 서술하였다.
인공지능 기술의 확산으로 인해 과학기술 분야에서도 연구 데이터의 확보, 저장 및 활용이 중요시 되고 있는 상황이다. 연구 데이터를 확보하기 위해 전자문서 형태의 연구논문으로부터 그래프, 표와 같은 유의미한 객체를 추출하는 다양한 방법들이 제안되고 있다. 경험적 방법론을 이용하는 기존의 연구들은 문서의 편집 특성을 일반화하여 객체들을 추출하기 때문에 다수의 이질적인 형태를 갖는 전자문서들을 대상으로 연구결과를 적용하는데는 한계가 있다. 본 논문은 경험적 방법론의 경직성을 극복하고 이질적인 전자문서들로부터 목표 객체들을 효과적으로 추출하기 위해 심층 학습 기반의 객체 추출 시스템을 제안한다. 텐서플로우 객체 탐지 API의 Faster R-CNN 알고리즘을 기반으로 새로운 학습 모델을 생성했으며 심층 학습과 평가를 위해 총 100여 편의 연구논문들을 대상으로 목표 객체들을 데이터화했다. 마지막으로 성능평가를 통해 제안한 시스템이 경험적 방법론을 적용한 비교 대상에 비해 약 5.2% 높은 성능을 보임을 확인하였다.
새롭게 야기되는 문제들을 능동적이고 창의적으로 해결할 수 있는 역량 함양을 위한 교육 환경으로 메이커 교육에 대한 관심이 증대되고 있으며, 이를 현장에 적용하는 다양한 연구들이 이루어지고 있다. 그 중 많은 사례들이 메이커 활동의 적용 단계로 디자인 사고 방법론을 활용하고 있다. 메이커 활동과 디자인 사고 방법론은 개념적으로 유사하지만 다른 특성을 가지고 있음에도 불구하고 이에 대한 고찰 없이 단순히 단계를 차용하여 수업이 설계되고 있어, 각 개념의 교육적 가치가 부각되지 못하고 있다. 이에, 본 연구는 메이커 교육과 디자인 사고의 상호보완적 관계를 바탕으로 메이커 교육 설계 모형을 개발하고자, 초안 개발, 형성평가, 최종안 완성의 절차에 따른 형성적 연구를 수행하였다. 그 결과 학습자의 자율성, 여러 가지 도구와 재료를 활용한 가시적 결과물 생산의 메이커 활동 특성과 문제 해결의 구체적인 과정, 사회 참여의 실천이라는 디자인 사고의 특성을 접목한 메이커 교육의 단계를 시각화하고 단계별 상세 활동과 교수전략을 제시하였다.
정보화의 진전에 따라 교육은 동일한 지식의 일방적 전달인 전통적인 교육에서 시 공간을 초월하여 학습자-내용간, 학습자-교수자간, 학습자-학습자간 다차원적으로 학습자 스스로가 자기 주도적으로 학습을 하는 양방향 교육 및 수요자 중심의 평생교육으로 전환되고 있다. 이러한 시대적 조류에 맞추어 학습자의 요구에 부응하는 교육방법론이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 학습자 주도의 상호 작용을 극대화할 수 있는 학습자 중심의 WBI를 활용한 실시간 원격교육 시스템을 제안한다. 학습자가 스스로 학습을 설계하고 계획하여 다양한 상호작용을 통하여 자기주도적으로 학습에 참여할 수 있는 개별학습과 학습자들의 건전한 토론과 대화의 장을 마련하여 모둠원들 간의 집단별 프로젝트 학습을 할 수 있도록 하였다.
본 연구의 목적은 소프트웨어교육에 나타나는 에듀테인먼트 특성을 Q방법론을 활용하여 학습자의 주관성에 따라 유형화하고 각각의 특성을 알아보는 데 있다. 연구를 통해 '구현-지향형', '지적재미-지향형', '관계-지향형' 세 가지로 유형화하였으며 각 유형별 특성을 분석하였다. 구현-지향형의 학습자는 본인이 생각한 것을 직접 구현해 보는 것에서 에듀테인먼트적 긍정성을 보였으며, 지적재미-지향형의 학습자는 주어진 개별적 문제 상황을 지적으로 해결하는 것에서 에듀테인먼트적으로 가장 긍정적이었고, 관계-지향형 학습자의 경우에는 본인에 대해 다른 사람의 관심을 유발하는 수업에 대해서 에듀테인먼트적인 긍정성을 보였다. 이 같은 결과는 소프트웨어교육을 하는 데 있어서 학습자의 주관성을 고려한 에듀테인먼트 콘텐츠 개발 및 교수-학습 방법을 적용하여 학습자에게 최적의 교육 환경을 제공하는 데 중요한 지침을 제공하고, 또한 소프트웨어교육 및 에듀테인먼트 연구의 이론적 확장에 기여할 것으로 기대한다.
토목 공정 계획은 건설 공정 관리에서 중요한 과제 중 하나이다. 수학적 방법론에 기반을 둔 최적화 기법, 휴리스틱에 기반을 둔 최적화 기법 그리고 행위자 기반의 시뮬레이션 등의 방법론이 건설 공정 관리를 위해 적용되어왔다. 본 연구에서는 가상의 토목 공정 환경을 개발하고, 가상의 토목 공정 환경에서 강화학습을 이용한 시뮬레이션을 통해 토목 공정의 최적 경로를 찾는 방법을 제안하였다. 강화학습에 있어 본 연구에서는 상호작용 하며 서로 다른 행동을 하는 굴삭기와 트럭 에이전트들 에 대해 순차적 학습과 독립적 학습에 기반을 둔 두 가지의 Markov decision process (MDP)를 사용하였다. 가상의 토목 공정 환경에서 두 가지 방법 모두 최적에 가까운 토목 공정 계획을 만들어 낼 수 있음을 시뮬레이션 결과에 따라 알 수 있었으며, 이 계획은 건설 자동화의 기초가 될 수 있을 것이다.
이 연구는 기계학습의 도입이 미디어 산업구조에 어떠한 영향을 미칠 것인가에 대해 산업조직론적 관점에서 살펴보았다. 먼저 기계학습 기법이 미디어 산업에 성공적으로 도입되기 위해서는 각 산업 단계의 조직구성원 사이에서 기계학습 기반 시스템의 필요성에 대한 공감대 형성이 선행되어야 할 것으로 분석된다. 기계학습의 도입은 기존 방송 및 영화산업의 투자 의사결정과정과 제작 과정에 유의미한 변화를 가져올 것이며, 투자 측면에서는 객관적 데이터의 제공으로 인해 효율성이 증대될 것으로 보인다. 또한, 성과가 담보된 장르 및 형식의 콘텐츠에 투자가 집중됨에 따라 다양성이 감소할 가능성이 있다. 제작 측면에서는 창작자의 반복적 행위를 기계학습 시스템이 담당하는 역할을 한다면 생산효율성이 증대될 수 있다.
본 연구에서는 정보시스템의 지능형 인터페이스를 위하여 사용자의 개인성을 학습하는 방법론으로서 신경망 이론의 활용가능성을 고찰한다. 입력형식의 유연성, 입력의 왜곡 및 소실가능성 등 시스템의 실용성과 연관하여 나타나는 자료의 특성을 수용하기 위하여, 학습과정에서 신호표현의 다양화와 부분 패턴의 의한 분류 기능 등을 개선한 신경망모델을 제안한다. 이를 위하여 퍼지 양방향 연상기억장치와 구간연산으로 일반화된 다층 신경망모델을 결합하여 혼합형 분류모형을 제시하고 그 유용성을 고찰한다. 실험은 전공분야 선택을 위한 개인의 적성분석시스템을 대상으로 구현하였다.
현재 대부분의 전공이나 교양 교과목에 관한 교수-설계방법은 연구개발이 많이 되어 왔지만 NCS 직업기초능력 정보능력 교양 교과목에 알맞은 교수-학습 설계법은 미진한 형편이다. 따라서, 본 연구에서는 기존의 교수-설계 방법론을 기반으로 한 정보능력 교과목에 관한 교수-학습 모형의 설계안을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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