본 논문에서는 오류 역전파 알고리즘에서 은닉층의 노드 수를 설정하는 문제와 ART1의 경계 변수의 설정에 따른 인식률이 저하되는 문제점을 개선하기 위해 ART1 알고리즘과 퍼지 단층 지도 학습 알고리즘을 결합한 ART1 기반 퍼지 지도 학습 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 가중치 조정에 승자 뉴런 방식을 도입하여 은닉층에 해당하는 클래스에 영향을 끼친 패턴들의 정보만 저장하게 하여 은닉층 노드로의 책임 분담에 의한 정체 현상이 일어날 가능성을 줄인다. 그리고 학습시간과 학습의 수렴성도 개선한다. 제안된 알고리즘의 학습 성능을 분석하기 위하여 주민등록번호 분류를 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존의 신경망보다 경계 변수나 모멘트에 민감하지 않으며 학습 시간도 적게 소요되고 수렴성도 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
최근에는 인공지능의 도래로 인하여 수많은 산업과 일반적인 응용에 적용됨으로써 우리의 생활에 큰 영향을 발휘하고 있다. 이러한 분야에 다양한 기계학습의 방식들이 제공되고 있다. 기계학습의 한 종류인 지도학습은 학습의 과정 중에 특징값과 목표값을 입력으로 가진다. 지도학습에도 다양한 종류가 있으며 이들의 성능은 입력데이터인 빅데이터의 특성과 상태에 좌우된다. 따라서, 본 논문에서는 특정한 빅 데이터 세트에 대한 다수의 지도학습 방식들의 성능을 비교하기 위해 텐서플로우(Tensorflow)와 사이킷런(Scikit-Learn)에서 제공하는 대표적인 지도학습의 방식들을 이용하여 파이썬언어와 주피터 노트북 환경에서 시뮬레이션하고 분석하였다.
Kohonen이 제안한 자기조직화 지도(Self Organizing Maps : SOM)는 매우 빠른 신경망 모형이다. 하지만 다른 신경망 모형과 마찬가지로 학습 결과에 대한 명확한 규칙을 제시하지 못할 뿐만 아니라 지역적 최적값으로 빠지는 경우가 종종 있다. 본 논문에서는 이러한 자기조직화 지도의 모형에 대한 설명력을 부여하고 전역 최적값으로 수렴할 수 있는 예측 성능을 갖는 모형으로서 자율학습 신경망에 베이지안 추론을 결합한 자기조직화 지도를 위한 베이지안 학습(Bayesian Learning for Self Organizing Maps ; BLSOM)을 제안한다. 이 방법은 기존의 자기조직화 지도가 지역적 해에 머물러 있는 것에 비해서 언제든지 전역적 해로 수렴함이 실험을 통하여 밝혀졌다.
구조 적응형 자기구성 지도는 일반적으로 자기구성 지도의 구조가 초기에 결정되어 학습이 끝날 때까지 변하지 않기 때문에 발생하는 문제를 해결하기 위해 지도의 구조를 학습 중에 적절하게 변경시킨다. 이때, 변화된 구조의 가중치를 어떻게 초기화시킬 것인가 하는 것이 중요한 문제이다. 이 논문에서는 기존의 비교사 학습방법에 LVQ 알고리즘을 이용한 교사 학습방법을 결합한 구조 적응형 자기구성 지도 모델에서 유전자 알고리즘을 이용하여 분화된 노드의 가중치를 결정하는 방법을 제안한다. 이 방법은 기존의 구조 적응형 자기구성 지도 알고리즘보다 빠르게 학습되었고, 인식률 면에서도 기존의 방법보다 높은 값을 나타내었으며, 자기구성 지도의 특성인 위상 보존도 잘 이루어졌다. 오프라인 필기 숫자 데이터로 실험한 결과, 제안한 방법이 유용함을 알 수 있었다.
이 연구의 목적은 컴퓨터 프로그래밍 학습에서 동료지도학습 방법이 학습자의 학업 성취도와 참여한 학생들 간의 교우 관계에 미치는 영향을 조사하는 데에 있다. 이론과 실습이 병행되어 이루어지는 컴퓨터 프로그래밍 언어 교육에서 교사 주도의 강의식 수업은 이론 전달에는 효과적일 수 있지만, 학습자 개개인이 자신의 학습 속도에 적합하게 학습 내용을 이해하고 활용하기에는 한계가 있다. 이러한 한계를 극복하기 위한 한 대안으로, 실업계 고등학생 50명을 대상으로, 프로그래밍 언어 학습에서 동료지도학습을 적용하여 학업성취도와 교우관계의 변화를 조사하였다. 이 연구를 통하여, 동료지도학습이 학습자의 학업성취도와 교우관계의 변화에 긍정적인 영향을 미치고, 컴퓨터 수업의 한계를 극복할 수 있는 대안적인 교수 학습 방법의 하나로 그 가능성을 탐색하였다.
기계학습 기반인 관계추출 모델을 설계할 때 다량의 학습데이터를 빠르게 얻기 위해 원격지도학습 방식으로 데이터를 수집한다. 이러한 데이터는 잘못 분류되어 학습데이터로 사용되기 때문에 모델의 성능에 부정적인 영향을 끼칠 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 강화학습 접근법을 사용해 해결하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 모델은 오 분류된 데이터로부터 좋은 품질의 데이터를 찾는 문장선택기와 선택된 문장들을 가지고 학습이 되어 관계를 추출하는 관계추출기로 구성된다. 문장선택기는 지도학습데이터 없이 관계추출기로부터 피드백을 받아 학습이 진행된다. 이러한 방식은 기존의 관계추출 모델보다 좋은 성능을 보여주었고 결과적으로 원격지도학습데이터의 단점을 해결한 방법임을 보였다.
사회과의 지도 학습은 지도 자체에 대한 이해와 지도를 활용하여 각종 추론 능력 및 관계 파악 능력을 배양한다는 두 가지의 목적을 지니고 있다. 그러나 기존의 연구는 학습 내용이 지도 자체에 대한 이해에만 치우쳐 있으며 학습자와 학습 내용간의 상호작용은 이루어지고 있으나 이를 안내하는 교사와의 상호작용이나 학습자간의 상호작용은 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 학습자 중심의 지도 학습을 할 수 있고, 상호작용을 통한 협동학습이 강조되는 구성주의를 적용한 웹 기반의 지도 학습 시스템을 설계하고 구현한다. 본 논문에서 제안하는 시스템의 특징은 다음과 같다. 첫째, 학습자가 자기 스스로 지도의 기본 요소를 학습하고, 각 단계에서 평가를 거쳐 피드백 할 수 있도록 하며, 전체 학습을 마친 후 학습 내용을 객관식으로 평가할 수 있도록 구현한다. 둘째, 웹을 기반으로 학습자의 흥미를 유발하여 참여를 유도하였으며 게시판과 채팅 기능을 통해 교사와 학습자간, 학습자와 학습자간의 상호작용을 강화한다. 셋째, 유용한 과제를 제시하고 문제 해결 학습 모형을 적용하여 지도 활용 학습이 가능하도록 구현한다.
Freudenthal은 수학화 학습지도원리로서 수학의 역사발생 과정을 고려하고 학습자의 상식에서 출발하여 학습자 스스로 지식을 구성하도록 하는 것을 제시하였다. 이 원리를 무리수 지도에 적용한다면 무리수의 존재성을 파악하도록 하는 문제 상황에서 출발해야 한다. 이 연구에서는 Freudenthal의 수학화 학습지도론에 따른 무리수개념 도입 방식을 알아보고, 실제로 Freudenthal의 수학화 학습지도론에 따른 무리수지도 결과 나타나는 학습과정의 특징을 알아보았다. 교수실험에 참여한 학생들은 기존에 학습한 유리수 체계에 대한 반성적 사고를 통하여 무리수의 존재성과 무리수 학습의 필요성을 인식하였으며, 무리수의 역사발생적 배경에 따른 여러 가지 탐구 활동과 측정 활동을 통해 무리수 개념을 발전적으로 이해하면서 학습하였다.
학교 교육에서 문해력과 수리력에 비해 그 중요성이 간과되고 있는 공간 지각 능력과 도해력을 학습하기 위해서 학습자 중심의 지도 그리기 교육이 실제화 되어야 한다. 따라서 이 글에서는 보다 더 실제적 이고 효과적인 지도교육을 위한 지도그리기모듈을 구현하고자 한다. 특히 사회과의 경우 사고의 방법과 과정을 중요시 하는 교육목표를 가지고 있기 때문에, 현재의 저학년 초등교과교육 중 지도 그리기 학습의 문제점을 살펴보고 구체적 조작기의 아동을 위한 공간 능력의 향상과 구체물의 평면화 등 지도 그리기 교육의 목표를 수월하게 도달하기 위한 모듈을 구현하여 초등 지리 교육의 수월성과 함께 학습자의 수준에 맞는 흥미로운 학습을 도모하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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