본 연구는 대학교육에서 학습자 주도수업에 대표적으로 활용되는 PBL-교수학습방법을 SNS기반 온라인 플랫폼에서의 과제수행을 통해 해결하는 PBL-수업모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 선행연구 및 이론탐색을 통해 PBL-수업설계에 대한 선행연구를 고찰하고, 적용 가능한 수업모형 및 교육내용을 선정하여 기초내용을 구성한 후 3인의 교육공학 전문가와 5인의 대학교수를 대상으로 FGI 인터뷰 방법을 통하여 연구결과를 도출한다. 과거 PBL-교수학습방법을 적용한 수업설계 들이 모의수행이나 발표 후 토론에 한정되었던 것에 반해 본 연구에서는 SNS기반 온라인 플랫폼에 직접 적용하는 매체제작 및 커뮤니티 활동을 포함하는 수업활동이 도출 되었으며, 실행 가능한 수업모형 개발을 위해 대상자 인터뷰와 분석을 통해 이를 위한 교수학습방법을 설정할 것이다. 본 연구를 통해 제시될 SNS기반 온라인 플랫폼을 활용한 PBL-학습모형은 이후 고등교육기관의 교수학습모형 개발을 위한 기초자료로 활용될 것이다
최근 머신러닝 기술의 발달에 따라 이를 활용한 레이더 자료기반 강우예측기법이 활발히 개발되고 있다. 기존 머신러닝을 이용한 강우예측모델 개발 관련 연구는 주로 한 지역에 대해 수행되며, 데이터 기반으로 훈련되는 머신러닝 기법의 특성상 개발된 모델이 훈련된 지역에 대해서만 좋은 성능을 보인다는 한계점이 존재한다. 이러한 한계점을 해결하기 위해 사전 훈련된 모델을 이용하여 새로운 데이터에 대해 모델을 훈련하는 전이학습 기법 (transfer learning)을 적용하여 여러 유역에 대한 강우예측모델을 개발하고자 하였다. 본 연구에서는 사전 훈련된 강우예측 모델로 생성적 적대 신경망 기반 기법(Generative Adversarial Network, GAN)을 이용한 미래 강우예측모델을 사용하였다. 해당 모델은 기상청에서 제공된 2014년~2017년 여름의 레이더 이미지 자료를 이용하여 초단기, 단기 강우예측을 수행하도록 학습시켰으며, 2018년 레이더 이미지 자료를 이용한 단기강우예측 모의에서 좋은 성능을 보였다. 본 연구에서는 훈련된 모델을 이용해 새로운 댐 유역(안동댐, 충주댐)에 대한 강우예측모델을 개발하기 위해 여러 전이학습 기법을 적용하고, 그 결과를 비교하였다. 결과를 통해 새로운 데이터로 처음부터 훈련시킨 모델보다 전이학습 기법을 사용하였을 때 좋은 성능을 보이는 것을 확인하였으며, 이를 통해 여러 댐 유역에 대한 모델 개발 시 전이학습 기법이 효율적으로 적용될 수 있음을 확인하였다.
프로젝트 학습은 구성원간의 협동을 통해 문제를 해결해 나가는 학습형태로 학습자의 문제해결력을 높일 수 있는 방법이며, 프로젝트 학습에서의 평가는 교사의 조언과 지도를 통해 학생의 학습 능력을 향상시키는데 도움을 준다. 그러나, 협동학습에서는 일명 '무임승차'라는 문제점이 발생할 수 있어 오프라인 상태에서의 학습활동시 교사가 학생 개개인의 프로젝트 학습 능력을 측정 및 관리하기가 정확하게 이루어지기에 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 웹상에서 이루어지는 프로젝트 학습시, 학습자에게 효과적으로 조언과 지도를 통하여 학습수행능력을 향상시킬 목적으로 개별 학습자의 프로젝트활동을 효과적으로 평가할 수 있는 평가시스템을 설계하고자 한다. 평가는 프로젝트 중 평가와 프로젝트 후 평가로 이루어지며, 단계별 평가 기준 관점은 Chard가 제시한 프로젝트 활동 평가 준거를 참고하여 정하였고, 루브릭 평가 방법을 도입하여 세 가지 단계로 제시하였다.
초등 과학과 학습은 관찰이나 실험 등의 탐구 활동을 소집단 중심으로 수행하는 경우가 많다. 학습자는 다양한 의견을 교류하면서 협력적 상호작용을 통하여 실험 및 관찰 결과로부터 결론을 도출할 수 있어야 한다. 오프라인과 온라인의 장점을 활용하는 새로운 교육방법인 블랜디드 러닝(Blended-Learning)을 활용하여 오프라인 상의 실험, 관찰 활동을 보완하고 온라인 커뮤니케이션 기능을 실험의 전 과정에 밀착 적용하여 학습자들의 다양한 상호작용을 강화함으로써 학습자들이 탐구학습에 보다 적극적으로 참여하도록 한다. 이러한 관점에서 제안된 웹 기반 탐구학습 시스템은 온라인 커뮤니케이션 기능을 사용하여 오프라인 탐구학습 과정에서 발생한 다양한 의견을 모으고 생각을 정리하여 아동들이 반성적 사고의 기회를 갖게 함으로써 탐구학습을 효율적으로 수행하도록 도와주는 것이다. 웹 기반 탐구학습 시스템을 초등학교에 실험한 결과 과학과 탐구학습에 대한 관심과 흥미도가 높아졌고, 학업 성취도가 향상되었으며 탐구학습 방법의 습득으로 탐구 능력이 향상되었다.
본 논문에서는 공학교육인증제를 운영하는 정보보호학 프로그램에서 교과 기반의 학습성과 평가 체계를 활용하여 프로그램의 재학생들이 졸업 시점에 갖추어야 하는 핵심 성과인 프로그램 학습 성과에 대한 달성도를 평가하는 방안을 제안한다. 본 논문의 교과 기반 학습 성과 평가 사례에서는 프로그램의 교육 목표에 부합하는 프로그램 학습 성과를 설정하고, 교과 기반 평가 자료를 포함한 직간접 평가 도구를 이용하여 프로그램 학습 성과 평가 체계를 기술한다. 그리고 교과기반 프로그램 학습 성과 평가를 위한 루브릭 및 평가 절차, 수행 준거의 설정, 이수 체계에 따른 프로그램 학습 성과에 대한 기여도가 높은 탐침(Probe) 교과목의 선정, 탐침 교과목에 대한 교과목 학습 목표의 설정 및 성취 수준을 측정하기 위한 평가 도구별 루브릭을 설명한다. 이어 탐침 교과목의 학습목표별 필기시험 및 프로젝트 평가 도구의 문항을 기초로 교과기반 학습 성과 평가를 수행하고, 평가 결과로부터 성취도 수준의 분석과 개선 사항 도출하는 과정을 보임으로써 제안하는 교과 기반 학습 성과 평가 방안의 효용성을 입증한다.
자동 문서 범주화란 문서의 내용에 기반하여 미리 정의되어 있는 범주에 문서를 자동으로 할당하는 작업이다. 자동 문서 범주화에 관한 기존의 연구들은 지도 학습 기반으로서, 보통 수작업에 의해 범주가 할당된 대량의 학습 문서를 이용하여 범주화 작업을 학습한다. 그러나, 이러한 방법의 문제점은 대량의 학습 문서를 구축하기가 어렵다는 것이다. 즉, 학습 문서 생성을 위해 문서를 수집하는 것은 쉬우나, 수집된 문서에 범주를 할당하는 것은 매우 어렵고 시간이 많이 소요되는 작업이라는 것이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서, 준지도 학습 기반의 자동 문서 범주화 기법을 제안한다. 제안된 기법은 범주가 할당되지 않은 말뭉치와 각 범주의 핵심어만을 사용한다. 각 범주의 핵심어로부터 문맥간의 유사도 측정 기법을 이용한 부스트래핑(bootstrapping) 기법을 통하여 범주가 할당된 학습 문서를 자동으로 생성하고, 이를 이용하여 학습하고 문서 범주화 작업을 수행한다. 제안된 기법은 학습 문서 생성 작업과 대량의 학습 문서 없이 적은 비용으로 문서 범주화를 수행하고자 하는 영역에서 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
공학교육에 적용할 목적으로 효율적이고 정확한 개념 습득을 위한 탐구기반 개념학습 모형을 도입하고 이를 지원하는 탐구활동 지원도구를 개발하였다. 또한 이를 실제 교육현장에 적용하기 위하여 Windows 웹기반 응용프로그램인 온라인 학습 커뮤니티를 구축하였다. 여기에는 탐구기반 개념학습의 수업절차를 수행할 수 있도록 탐구활동 메뉴, 구성원 간의 커뮤니케이션 지원 기능, 정보공유 기능, 수업 및 탐구활동 스케쥴링 기능, 멘토링 기능, 온라인 활동 평가 기능 등이 포함되었다. 본 연구에서는 도출된 탐구활동 지원도구의 유용성을 검증하고 탐구활동 지원도구가 공학교육에서의 탐구기반 개념학습에 미치는 영향을 실험연구를 통하여 조사하고자 하였다. 실험연구 결과, 실험집단에게 탐구활동 지원도구를 오프라인 및 온라인으로 제공함으로써 비교집단에 비해 높은 메타인지와 효율적인 학습 수행을 지원하는 것이 가능하였으며 탐구활동을 촉진시킬 수 있음을 확인하였다. 또한, 학습자들의 개념이해능력에 있어서 탐구기반 개념학습의 수업절차, 탐구활동 지원도구, 교수자의 지원활동이 적용된 실험집단이 유의미한 차이를 보이는 것을 확인하였다.
우수한 성능을 가지는 딥러닝 모델을 생성하기 위해서는 충분한 양의 학습자료가 필요하다. 하지만, 원격탐사 분야에서 충분한 양의 학습자료를 구축하기 위해서는 많은 시간과 비용을 필요로 한다. 따라서 적은 수의 학습자료를 활용한 딥러닝 모델의 전이학습(transfer learning)의 중요성이 증대되고 있다. 본 연구에서는 사전에 제작된 공개데이터셋을 기반으로 국내 정사영상 및 수치지도를 활용한 전이학습을 통해 국내 다시기 정사영상 내 존재하는 건물객체의 변화에 대한 탐지를 수행하였다. 이를 위하여, 변화탐지를 위한 공개데이터셋을 HRNet-v2 모델을 통하여 선행학습을 수행하고, 국내 정사영상 및 수치지도를 이용한 학습자료에 전이학습을 수행하였다. 전이학습에 대한 영향을 분석하기 위하여 두 곳의 실험지역에 전이 학습된 모델을 포함한 다양한 딥러닝 모델의 결과를 평가한 결과, 전이학습을 활용한 연구가 가장 우수함을 확인하였다. 이를 통하여, 전이학습을 활용해 부족한 양의 학습자료 문제를 해결하고, 다양한 원격탐사 자료에 대하여 효과적으로 변화탐지 기법을 적용할 수 있음을 확인하였다.
로봇이나 가상 캐릭터와 같은 지능형 에이전트가 자율적으로 살아가기 위해서는 주어진 환경을 인식하고, 그에 맞는 최적의 행동을 선택하는 능력을 가지고 있어야 한다. 본 논문은 이러한 지능형 에이전트를 구현하기 위하여, 외부 환경에 적응하면서 최적의 행동을 배우고 선택하는 방법을 연구하였다. 본 논문에서 제안한 방식은 강화 학습을 이용한 행동기반 학습 방법과 기호 학습을 이용한 인지 학습 방법을 통합한 방식으로 다음과 같은 특징을 가진다. 첫째, 외부 환경의 적응성을 수행하기 위하여 강화 학습을 이용하였으며. 이는 지능형 에이전트가 변화하는 환경에 대한 유연성을 가지도록 하였다. 둘째. 경험들에서 귀납적 기계학습과 연관 규칙을 이용하여 규칙을 추출하여 에이전트의 목적에 맞는 환경 요인을 학습함으로 주어진 환경에서 보다 빠르게, 확장된 환경에서 보다 효율적으로 행동을 선택을 하도록 하였다. 제안한 통합방식은 기존의 강화 학습만을 고려한 학습 알고리즘에 비하여 학습 속도를 향상 시킬수 있으며, 기호 학습만을 고려한 학습 알고리즘에 비하여 환경에 유연성을 가지고 행동을 적용할 수 있는 장점을 가진다.
강화 학습은 일반적으로 제어 로봇과 관련이 있는 순차적 의사결정을 위한 학습의 한 형태이다. 이 강화 학습은 행동에 대한 보상을 최대로 하는 정책을 학습하는 것을 목표로 한다. 하지만, 강화 학습을 실제 세계에 적용하기에는 많은 제약사항이 존재하며 실제 세계의 복잡한 환경에서 좋은 정책을 학습하는 것은 매우 어렵다. Unity는 강화 학습 시뮬레이션을 위한 전용 Toolkit을 제공한다. 이러한 이유로 Unity를 시뮬레이터로서 사용하는 것이 좋은 정책을 학습하는 훈련의 근거가 된다. 따라서 본 논문에서는 강화 학습을 실제 세계에 바로 적용시키기 전에 Unity Machine Learning Agents Toolkit을 사용하여 실제 세계와 비슷한 환경을 만들고 강화 학습을 통해 에이전트를 미리 학습시켜보는 과정을 수행해봄으로써 시뮬레이터의 필요성을 부각시킨다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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