• 제목/요약/키워드: 학습 흐름도

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창의력 계발을 위한 EasySoft 설계 및 구현 (A Design and Implementation of the EasySoft for Ingenuity development)

  • 이은주;강기준;서영건
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (하)
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    • pp.1269-1272
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    • 2001
  • EasySoft(이하:ES)는 컴퓨터를 처음 배우는 초급자에서부터 프로그래밍 가능자에 이르기까지 다양한 범위의 학습자에게 통합 교과적인 지식을 토대로 알고리즘 교육을 제공하여, 창의성과 논리성 계발의 효과를 거둘 수 있도록 만들어진 학습기자재이다. ES는 EasyLab, EasyC, Visual Basic과 같이 ActiveX를 지원하는 툴과 연동하여 사용한 수 있는 ActiveX 제어도구(EasyOCX)로 구성되어 있다. 학습자는 ES를 통하여 자신의 생각을 구성, 알고리즘화 시켜 프로그래밍하고 코드를 로봇으로 전송하여, 로봇의 움직임과 자신의 의도를 비교, 연구, 반복하는 작업으로 학습하게 된다. ES는 학습기자재가 부족한 교실현장에서 직접 활용할 수 있도록 구성된 것으로, 흥미적 요소와 교육적 요소를 적절하게 조화 시킨 소프트웨어이다. EasyLab은 컴퓨터를 모르는 학습자도 알기쉬운 GUI식 흐름도 기반 S/W를 표방하므로 초등학교에서, EasyOCX나 EasyC의 경우는 EasyLab과 유사한 방식을 추구하되 직접 프로그래밍 하게 되어있어 한 단계 높은 중 고등학교의 교수장면에서 직접 활용이 가능하다.

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웹기반 학습교육시스템 플랫폼에 따른 학습방식의 비교 (A Study on the Comparison of Learning Methods According to the Platforms of Web-Based Teaching and Learning systems)

  • 서갑선;진미향;박만곤
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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    • 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(하)
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    • pp.844-847
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    • 2003
  • 정보화 시대가 발전함으로써 급속하게 변화하는 사회에 흐름에 따라 우리 교육 시스템에의 환경도 빠르게 변화, 발전하고 있다. 사회의 급속한 변화들과 더불어 정보기술의 발전은 교육환경에도 지대한 영향을 미치고, 이 환경에 발맞춰 학습교육시스템도 다양하게 발전하게 되었다. 즉, 정보통신 기술의 발달 결과로 웹을 기반으로 한 다양한 학습교육시스템들이 선보이고 있다. 웹 기반교육은 웹을 수단으로 하여 지식을 생성, 조직, 전파하는 교육방식이며, 구조화된 웹 문서를 가지고 다양한 상호작용을 통한 플랫폼을 구성하고 있다. 본 논문에서는 웹기반교육이 이루어지는 학습시스템의 다양한 플랫폼을 살펴보고 그에 대한 비교를 제안한다.

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스토리보드에서의 학습자와 컴퓨터간의 상호작용 표현기법 (A Representation Model of Human-Computer Interactions in Storuboard)

  • 이근백;예홍진
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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    • pp.697-699
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    • 1998
  • 멀티미디어 교수/학습 자료들을 제작함에 있어서 학습자가 컴퓨터와의 상호작용을 통해 직접 학습과정에 참여할 수 있도록 하기 위하여 시나리오의 내용에 따라 각각의 멀티미디어 요소를 정의하고 화면에 배치하는 것은 물론 시간흐름에 따라 화면상에서 이루어지는 사용자와의 상호작용을 스토리보드에 손쉽게 표현할 수 있어야 한다. 이를 위하여 본 논문에서는 스토리보드 작성기를 개발함에 있어서, 화면상에서 이루어지는 학습자와 컴퓨터간의 상호작용을 스토리보드에 표현하기 위한 모델을 제안하고, 그에 따른 스토리보드 작성기의 주요 기능과 작업 화면들을 설명하고 있다.

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가상문서를 개념을 활용한자기 주도적 학습지원 시스템의 설계 및 구현 (Design and Implementation of Supporting System of a Self-Directed Learning using Virtual Document Concept)

  • 노진순;이용배;맹성현
    • 정보교육학회논문지
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    • 제6권2호
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    • pp.234-245
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    • 2002
  • World-Wide Web으로 인하여 인터넷상의 다양하고 고품질의 자료들을 교육용으로 손쉽게 활용할 수 있는 시대가 도래하였다. 그러나 이와 같은 자료들은 교육적 효과를 극대화시키기 위해서 좀 더 정제되고, 교육과정에 맞는 흐름을 가질 필요가 있다. 따라서 이러한 흐름 제공을 위해서는 웹 상에서 분산되어 독립적으로 존재하는 디지털 문서들을 교육 목적에 맞게 새로운 순서, 즉 문맥화 된 순서를 가진 자료로 재구성할 수 있어야 하고, 이와 같이 재구성된 자료들은 문서간의 부드러운 내용 전개를 위해서는 부가적인 설명이나 기존 문서에 빠져 있는 내용들을 보완할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 인터넷상의 수많은 리소스들을 재가공하여 교육과정에 맞는 흐름을 부여하기 위하여 가상문서 개념을 도입하였다. 이와 같이 저작된 가상문서를 이용하여 검색엔진의 형태로 학습자에게 제공함으로써 학습자의 수준과 목적에 맞는 문서를 검색하여 학습할 수 있는 자기 주도적 학습을 유도하려고 한다.

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기계학습 기반 접근관제구역 수용량 예측 모형 (Machine Learning Based Capacity Prediction Model of Terminal Maneuvering Area)

  • 한상혁;윤태경;김상현
    • 한국항공우주학회지
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    • 제50권3호
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    • pp.215-222
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    • 2022
  • 항공교통흐름관리의 목적은 공항 및 공역의 수용량 안에서 항공교통 수요를 만족시키는 것이다. 그러므로 수용량을 정확하게 예측하는 것은 항공교통흐름관리의 성능에 많은 영향을 준다. 본 논문은 특정 공항의 예상 출·도착 수요, 시각, 기상 및 실제 처리한 항공기 대수 등 과거의 항공기운항 데이터를 기계학습의 한 방법론인 부스팅 앙상블 알고리즘으로 학습하여 시간당 출·도착하는 항공기의 수를 예측하는 회귀모형을 개발하였다. 기계학습을 통해 도출된 모델은 실제 인천국제공항의 출·도착 항공편 데이터를 이용해 검증하였으며, 결정계수가 0.95 이상으로 나타났다. 이 모델을 이용하여 접근관제구역의 수용량을 간접적으로 예측할 수 있었다.

아바타 로봇 이용한 알고리즘 교육 : AvaLab (Ava Lab Algorithm Education usi ng an Avatar Robot)

  • 박순화;강기준;서영건
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2008년도 제39차 동계학술발표논문집 16권2호
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    • pp.113-116
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    • 2009
  • 현재 우리의 7차 교육과정에서 교육의 보조 도구로써 교실에서 사용될 수 있는 것은 별로 많지 않다. 그래서 AvaLab은 이 시점에서 좋은 도구가 될 수 있다. AvaLab은 컴퓨터에 익숙하지 않은 학생을 위한 GUI 프로그래밍 도구이며, 현재의 교육 과정에서 필요로 하는 창의성을 키우기 위한 한 도구로써 교실에서 사용될 수 있다. 사용하려면, 먼저 학습자는 프로그래밍 아이디어를 생각하고, 아이콘 기반의 AvaLab을 통하여 프로그래밍한다. 프로그래밍 후에 학습자는 로봇의 결과를 생각하고 토론할 수 있다. 만약 그 결과가 정확화지 않다면, 로봇은 피드백을 보일 젓이다. 그러므로, AvaLab은 초보자를 위한 도구이며, 7차 교육과정에 적합한 도구이다. AvaLab의 특징 중 하나는 아이콘 기반의 흐름도 모델로 구성되어 있다는 것과 학습자는 입력과 출력 센스를 갖는 로봇을 이용해 실습할 수 있다는 것이다.

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자율주행 시대를 대비한 긴급 교통 수신호 인식 시스템 (Emergency Traffic Hand Sign Recognition System for Autonomous Driving)

  • 곽영태;최대원;송민지
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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    • pp.677-678
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    • 2020
  • 본 연구는 자율주행 시대에 자동차의 외부통제를 가능하게 하는데 목적이 있다. 자율주행 자동차의 외부통제를 하기 위해 교통경찰 수신호를 사용한다. 교통이라는 특별한 상황을 고려하여 실시간 객체 검출이 가능한 YOLO모델을 사용하였고, 수신호 데이터 학습을 위해 Data Argumentation 기법을 사용하여 데이터를 확보한 후 이를 바탕으로 YOLO모델을 학습하였다. 학습된 YOLO모델을 이용하여 교통의 흐름에서 교통 통제자를 실시간으로 검출하였다. 이후 검출된 객체를 이용하여 객체 확인 알고리즘과 수신호 의미파악 알고리즘을 사용하여 수신호의 의미를 파악하고 이를 사용자에게 전달한다. 이와 같은 시스템을 통해 자율주행 자동차에 돌발 상황 발생 시 보다 정확하고 빠르게 교통의 흐름을 정상화 할 수 있는 장점이 있다.

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프로그래밍 교육을 위한 효과적인 교수학습방법 연구 (A Study on Effective e-Teaching & Learning Method for Pogramming Education)

  • 김경아;문남미
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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    • pp.978-979
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    • 2015
  • 스마트 러닝을 위한 다양한 시도가 있으나, 프로그래밍과 같이 예제나 흐름에 관한 설명이 중요한 경우, 학습자의 학습결과로 주어진 문제 풀이가 올바른 답이라 할지라도 앞 뒤 맥락에 따른 이해를 하고 있는 가는 학습태도를 관찰함으로써 보다 긍정적인 학습효과를 얻을 수 있다. 본 연구는, 학습자의 학습결과와 학습태도를 관찰하여 이를 학습자 개인성향과 보다 나은 학습 활동에 지침이 되도록 하는 것을 목표로 한다. 학습태도는 학습콘텐츠 제공자에 의해서 주어진 학습패턴과 학습자의 학습패턴을 시선 추적을 통해서 측정하고, 두 패턴 사이의 차이를 비교하여 태도의 집중도와 일관성을 관찰하고자 한다.

SCORM2004 S&N과 교통 신호 메타포를 적용한 LMS에서의 적응적 조언 학습 설계 (Designing a Adaptive Advisement Learning of the LMS applying the SCORM2004 S&N and the Traffic-Signal-Lamp Metaphor)

  • 방찬호;김기석
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (A)
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    • pp.76-78
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    • 2005
  • e-Learning분야에서 표준안으로 인정받고 있는 ADL의 SCORM에서 발표한 SCORM2004 Sequencing&Navigation은 동일한 학습객체를 사용하여 학습객체간의 다양한 상호관계를 설계, 적용할 수 있게 하였다. 그리고, 학습자와 학습객체와의 개별 상호작용을 추적, 평가하여 학습흐름을 안내함으로써 개별 적응적 조언 학습의 가능성을 보여주었다. 본 논문에서는 SCORM1.2기반의 LMS에 SCORM2004 S&N과 적응적 탐색을 지원하는 교통신호메타포를 구현하고 실제적으로 적용하고자 한다. 이로써, 학습설계에 따라 정해진 학습객체 상호간의 S&N규칙이 개별 학습자의 학습상태와 평가에 의해 다른 순서로 전달하거나 생략되어지고, 학습상태를 시각적으로 제공함으로써 적응적 조언 학습 설계에 대한 가능성을 실현할 수 있었다.

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시선추적 기반 전문가-학습자 간 학습유형 비교 분석 연구 (A Study on comparative Analysis learning pattern of experts-learners based on Eye-tracking)

  • 송혜진;김경아;문남미
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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    • pp.705-707
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    • 2016
  • 본 연구는 e러닝 학습 환경에서 문제 풀이에 대한 전문가와 학습자 사이의 시선 흐름을 비교 분석하여 학습자에게 보다 효율적인 학습 방법을 제시 할 수 있는 데이터를 추출하는 데 목적이 있다. 연구를 위해 빛의 투과율이 적은 장소의 PC에 웹캠을 설치하였고, 학습 화면의 해상도는 $1600{\times}900$로, 3명의 전문가와 5명의 학습자를 통하여 10문항에 대한 시선 추적으로 학습 데이터를 축적하였다. 축적한 데이터를 통하여 고득점 학습자나, 전문가의 학습 방법을 비교하여 유사도를 측정하였고, 유사도에 따라 학습 유형을 추천해 줄 수 있는 가능성을 확인하였다.