학습과정이나 맞춤형 학습과 같은 애플리케이션에서는 학습자에 맞는 상호작용에 의한 학습자 모델 결과를 신뢰할 수 있어야 한다. 이에 CAT(Computer Adaptive Testing)는 학습정보를 최대화하기 위해 학습항목을 관리할 수 있어서 유용하게 사용된다. 본 연구는 학습자 중심의 문항추천 프로세스를 설계하였다. 이는 CAT에서 활용되어질 수 있으며, 각 프로세스의 전개방법은 정형화 언어인 CSP를 사용하였다. 또한 문항추천 방법은 문항반응이론의 문항난이도를 이용하였으며, 학습자는 다음 학습의 문제 난이도 조정을 위해 난이도 변경단계를 설정할 수 있도록 하였다. 이러한 방법을 통하여 기존의 방법과 비교함으로서 그 구조적인 차이를 제시하였다.
본 논문에서는 분산된 관리대상의 시스템자원과 사용자정보, 사용패턴을 Context로 수집하여, 구성(Configuration)을 수행하는 적응형 자가관리시스템을 제안한다. 본 시스템은 기존에 수동으로 이루어지던 Configuration 작업들 (Install, Reconfiguration, Update)을 자율적으로 수행하여, 사용자의 시스템관리에 대한 부담을 줄여주게 되며, 많은 비용과 오류를 감소시켜준다. 본 시스템은 수집된 Context 정보를 기반으로 사용자의 환경에 맞는 구성요소를 선택하여 설치하게 되며, 사용자의 기존 애플리케이션의 환경설정과 사용패턴을 기반으로, 보다 개인화된 설정을 해준다. 설정 이후에는 사용자의 행동을 암시적 피드백으로 받아, 이를 학습하고 유사한 상황이 다시 발생할 경우, 이를 다음 행동에 반영한다. 그리고 기존에 중앙서버로부터 일률적으로 관련파일을 전송하고 관리하는 중앙집중배포방식의 여러 문제점에 대응하기 위해 Peer-to-Peer 방식으로 파일을 카피하고, 이를 통해 중앙서버의 과부하를 줄이는 동시에 빠른 파일의 배포가 가능하도록 하였다. 본 시스템의 평가를 위해 프로토타입을 구현하여, 기존 수동 Configuration작업, MS-IBM과 같은 관련시스템과의 비교를 수행하였으며, 기능적 측면과 작업에 소요되는 시간에 대한 비교결과를 통해 본 시스템의 유효성을 증명하였다.
ML/DL과 같은 AI의 연구가 HPC 환경에서 수행되면서 데이터 병렬화, 분산 학습 및 대규모 데이터 세트를 처리를 위한 요구사항이 급격히 증가하였다. 또한, 병렬처리 연산에 특화된 가속기 기반 이기종 아키텍처 환경 변화로 I/O 처리에 고대역폭, 저지연의 스토리지 기술을 필요로 하고 있다. 본 논문에서는 고집적의 병렬 컴퓨팅 환경에 고성능 HPC, AI 애플리케이션을 처리하기 위한 티어링 스토리지 기술을 논한다. 나아가 실제 고성능 NVMe 기반의 플래시 티어링 계층 구성에서 액세스 패턴에 따른 데이터 처리 환경을 구축하고 성능을 검증한다. 이로써 다양한 사용자 어플리케이션의 I/O 패턴을 특성에 맞게 지원할 수 있다.
오늘날 데이터 네트워크 AI (DNA) 기반 지능형 서비스 및 애플리케이션은 비즈니스의 삶의 질과 생산성을 향상시키는 새로운 차원의 서비스를 제공하는 것이 현실이 되었다. 인공지능(AI)은 IoT 데이터(IoT 장치에서 수집한 데이터)의 가치를 높이며, 사물 인터넷(IoT)은 AI의 학습 및 지능 기능을 촉진한다. 딥러닝을 사용하여 대량의 IoT 데이터에서 실시간으로 인사이트를 추출하려면 데이터가 생성되는 IoT 단말 장치에서의 처리능력이 필요하다. 그러나 딥러닝에는 IoT 최종 장치에서 사용할 수 없는 상당 수의 컴퓨팅 리소스가 필요하다. 이러한 문제는 처리를 위해 IoT 최종 장치에서 클라우드 데이터 센터로 대량의 데이터를 전송함으로써 해결되었다. 그러나 IoT 빅 데이터를 클라우드로 전송하면 엄청나게 높은 전송 지연과 주요 관심사인 개인 정보 보호 문제가 발생한다. 분산 컴퓨팅 노드가 IoT 최종 장치 가까이에 배치되는 엣지 컴퓨팅은 높은 계산 및 짧은 지연 시간 요구 사항을 충족하고 사용자의 개인 정보를 보호하는 실행 가능한 솔루션이다. 본 논문에서는 엣지 컴퓨팅 내에서 딥러닝을 활용하여 IoT 최종 장치에서 생성된 IoT 빅 데이터의 잠재력을 발휘하는 현재 상태에 대한 포괄적인 검토를 제공한다. 우리는 이것이 DNA 기반 지능형 서비스 및 애플리케이션 개발에 기여할 것이라고 본다. 엣지 컴퓨팅 플랫폼의 여러 노드에서 딥러닝 모델의 다양한 분산 교육 및 추론 아키텍처를 설명하고 엣지 컴퓨팅 환경과 네트워크 엣지에서 딥러닝이 유용할 수 있는 다양한 애플리케이션 도메인에서 딥러닝의 다양한 개인 정보 보호 접근 방식을 제공한다. 마지막으로 엣지 컴퓨팅 내에서 딥러닝을 활용하는 열린 문제와 과제에 대해 설명한다.
이 연구에서는 증강현실을 활용한 소집단 학습에서 도구 사용 환경에 따른 담화를 참여 유형, 담화의 유형, 지식 형성 과정 측면에서 비교하였다. 고등학교 1학년 학생 24명을 6개 모둠으로 나눈 후, 마커 1개와 스마트 기기 1개를 공동으로 사용하는 도구 공유 환경과 마커와 스마트 기기를 개별로 사용하는 개별 도구 환경에 각각 배치하였다. 학생들은 모둠별로 물질의 규칙성과 결합 단원에서 다루는 개념을 주제로 증강현실 애플리케이션을 활용한 소집단 학습에 참여하였다. 모든 수업 과정은 모둠별로 녹음 및 녹화하였으며, 자발적으로 동의한 학생 6명을 대상으로 반구조화된 면담을 실시하였다. 연구결과, 도구 공유 환경은 일인 주도형의 비율이 높았으나, 개별 도구 환경은 부분 참여형 및 다수 참여형의 비율이 높았다. 개별 도구 환경은 도구 공유 환경보다 지식 공유와 지식 구성 담화의 비율이 유사하였고, 세부 담화 유형도 다양하였다. 도구 공유 환경에서는 일부 학생에 대해서만 의미 있는 지식 형성 과정이 나타났다. 반면 개별 도구 환경에서는 모둠원 대부분이 목표 개념에 대해 올바른 지식을 구성하며 의미 있는 지식 형성 과정이 이루어졌으며, 일부 모둠원에게 나타난 오개념은 소집단 토의를 통해 올바른 과학 개념으로 수정되었다.
최근 산업 전반에 걸쳐 가상세계와 현실세계, 방송과 통신, IT 기술과 전통산업 등 다양한 분야에서 융합연구가 진행되고 있다. 그리고 교육 분야에서는 주입식 교육을 탈피하는 창의력 중심으로의 교육 패러다임이 변하고 있다. 또한, 자기주도형 미래 인재를 육성하기 위한 고품질의 인터랙티브한 교육콘텐츠 기술이 요구되고 있는 실정이다. 이미 스마트 폰의 시장규모가 PC를 추월하고 있으며, 스마트 디바이스와 이러닝 신기술이 융합된 새로운 형태의 교육시스템으로 '스마트 러닝'이라는 새로운 서비스가 나타나고 있다. 본 논문에서는 직접 개발한 콘텐츠 저작 애플리케이션과 웹 사이트, 클라우드 환경을 기반으로 학습자 패턴 수집 및 분석을 하고자 한다. 이러한 정보를 활용하여 학습자의 취향에 맞는 적절한 콘텐츠를 추천해주는 큐레이션 서비스 제공 방안에 대해 연구하였다.
정보생산을 촉진하는 새로운 형태의 사이버공간이 나타나면서 지식의 창출과 지식을 얻는 형태가 변화하고 있다. 최종사용자에게 웹 애플리케이션을 제공하는 컴퓨팅 플랫폼인 web 2.0의 도입으로 손쉽게 자신이 필요한 정보를 분류할 수 있는 웹 컨텐츠가 활발히 제공되고 있으며 제공된 컨텐츠를 활용하여 수많은 정보 속에서 자신만의 보석을 찾아 손쉽게 지식을 쌓아 관리를 하고 있다. 이러한 지식공유서비스는 무분별한 정보, 중복된 지식, 그리고 단순한 관리로 인해 자신이 원하는 지식을 얻기란 쉽지 않은 것이 사실이다. 본 논문에서는 온라인상의 정보를 탐색하기 위해서 인터넷을 이용하던 네티즌들이 정보생산자로서 참여하는 공간으로 등장한 '지식공유서비스'를 기반으로 지식 창출 및 관리자로서 시니어를 활용하여 지식의 수용자로서 유아들을 위한 NIE (News In Education) 활용 교육 체계를 제안한다. 뉴스는 유아부터 성인까지 활용될 수 있는 좋은 교육 자료로서 NIE를 통하여 사고력, 논리력, 표현력, 창의력 등 여러 영역에 걸친 능력을 향상시킬 수 있다. 특히 유치원이나 학교의 교과과정에 맞추어 이러한 능력들을 더욱 배가 시킬 수 있다는 점에서 NIE가 더욱 각광받고 있다. 본 연구는 미디어 융합의 결과로 인터넷 뉴스를 활용해 생활과 분리되지 않은 통합교육을 할 수 있는 SCORM 기반의 유아용 콘텐츠를 생성하여 유아 교육에 활용하고자 한다. 또한, 유아용 NIE 교육 콘텐츠는 시니어들을 NIE 강사로 양성하였을 때 학습 자료로도 활용된다. 시니어들을 NIE 강사로 양성함으로써 시니어의 일자리 창출 및 지역사회 통합과 1세대인 여성시니어와 3세대인 아동 간의 세대통합을 이끌어 낼 수 있도록 하는 것에 목적을 두고 시니어 NIE 콘텐츠를 생성하고자 한다. NIE에 생성되는 지식을 생성하고 관리하기 위한 지식 솔루션으로 위키의 기능을 추가하여 개발하고자 한다. 위키를 사용하므로 개별적으로 존재하던 지식을 공동의 지식으로 공유할 수 있으며 의견을 하나로 통합하는 과정에서도 유용하게 사용될 수 있을 것이다. 위키를 이용한 시니어 NIE 콘텐츠에서는 교수 학습 계획안 및 NIE 아이디어를 공동 작업을 통하여 효율적으로 지식을 생성할 수 있으며 여러 사람들이 여러 단계를 거치면서 하나의 정제된 지식을 생성하게 되므로 양질의 교수 학습 계획안이나 NIE 아이디어를 창출할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 일상생활의 편의성을 높이기 위한 새로운 AI 애플리케이션 'Chat Chef'를 제안 한다. 이 앱은 사용자의 냉장고 속 재료 정보를 바탕으로 ChatGPT를 이용하여 요리 레시피를 추천하는 기능을 제공한다. 사용자는 앱을 통해 냉장고 내의 재료들을 사진으로 촬영하면, 이미지 인식을 위해 YOLOv7를 이용하여 감자, 당근, 양파 등과 같은 식료품들을 약 3,000장의 이미지 데이터를 학습하여 인식하며, 바코드를 인식하여 제품들 목록을 데이터베이스에 저장한다. 제안한 'Chat Chef' 앱은 재료 목록과 ChatGPT API를 이용하여 사용자에게 개인화된 레시피를 제공하며, 요리 과정에 대한 정보를 제공한다. 이와 같이 ChatGPT와 같은 AI 기술을 활용하여 실생활에 적용할 수 있는 활용 방안을 제시한다.
본 논문에서는 분산된 관리대상의 시스템자원과 사용자정보, 사용패턴을 Context로 수집하여, 구성 (Configuration)을 수행하는 적응형 자가관리시스템을 제안한다. 본 시스템은 기존에 수동으로 이루어지던 Configuration작업들(Install, Reconfiguration, Update)을 자율적으로 수행하여, 사용자의 시스템관리에 대한 부담을 줄여주게 되며, 많은 비용과 오류를 감소시켜준다. 본 시스템은 수집된 Context정보를 기반으로 사용자의 환경에 맞는 구성요소를 선택하여 설치하게 되며, 사용자의 기존 애플리케이션의 환경설정과 사용패턴을 기반으로, 보다 개인화된 설정을 해준다. 설정 이후에는 사용자의 행동을 암시적 피드백으로 받아, 이를 학습하고 유사한 상황이 다시 발생할 경우, 이를 다음 행동에 반영한다. 그리고 기존에 중앙서버로부터 일률적으로 관련파일을 전송하고 관리하는 중앙집중배포방식의 여러 문제점에 대응하기 위해 Peer-to-Peer방식으로 파일을 복사하고, 이를 통해 중앙서버의 과부하를 줄이는 동시에 빠른 파일의 배포가 가능하도록 하였다. 본 시스템의 평가를 위해 프로토타입을 구현하여, 기존 수동 Configuration작업, MS-IBM의 관련시스템과 비교를 수행하였으며, 기능적 측면과 작업에 소요되는 시간에 대한 비교결과를 통해 본 시스템의 유효성을 증명하였다.
증강현실을 활용한 디지로그 북은 애플리케이션을 다운받은 후 모바일에 내장된 카메라를 Image Marker로 등록된 페이지에 비추면 증강현실이 구현되는 형태로서 콘텐츠 구현 방법에는 단편적 한계점을 나타내고 있다. 이에 본 연구에서는 증강현실 기술을 활용한 디지로그 북에 양방향 인터랙션이 가능한 팝업(Pop-up) 형태의 Multi-Tracking 방식을 제안하였다. 이를 통해 기존 책자형의 디지로그 북과 이번 연구에서 제안한 팝업(Pop-up)형태의 디지로그 북의 두 가지 프로토타입에 대한 증강현실 콘텐츠 구현에 따른 기술적 차별성에 대한 실험을 공인기관에 의뢰하여 검증하였고 시험성적서를 발급받았다. 연구에서 제안한 팝업(Pop-up)형태의 디지로그 북은 가상 이미지를 사용자의 행위(움직임)에 따른 인터랙션 콘텐츠 구현이 가능하여 책의 물리적인 변화자체가 가상콘텐츠에도 전달되는 양방향 인터랙티브 콘텐츠의 장점을 갖고 있으며, 이는 가상 이미지와 인쇄 그림책 간의 상호작용을 유도하고 학습자에게 흥미 유발 및 몰입감을 줄 수 있어 차별화된 디지로그 북의 인터랙션의 표현이 가능할 것으로 보여진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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