본 논문은 구성주의적 관점에서의 학습환경을 구축하기 위하여 설계·구현된 웹 기반 협동학습 시스템을 기술한다. 웹 상에서 인터넷을 통해 상호작용적인 의사소통을 촉진하고 자기 주도적 협동학습을 가능케 하기 위해 관리자, 그룹관리자, 학습자의 3가지 모듈을 구성·설계하였고, 과제와 평가 역시 서로 연동시킴으로써 보다 내실있는 시스템을 설계하였다. 따라서 본 연구는 현재 강조되고 있는 ICT(Information & Communication Technology) 찬용 교육에 있어 의다 효율적인 협동학습 공간을 구축하는 데 많은 도움을 줄 수 있을 것이다.
본 연구는 의류의 디자인 간 치수의 불일치와 비표준화로 인해 온라인 구매 시 발생하는 치수 선택의 오류 문제를 해결할 수 있는 방안을 제시하기 위해 수행되었다. 본 논문은 구매자에게 개인화된 치수를 제시할 수 있는 기계 학습 기반 추천 시스템의 구현 방안을 다루고 있다. 온라인 상거래로부터 발생된 구매 데이터를 사용하여 비음수 행렬 분해(NMF), 특이값 행렬 분해(SVD), k-최근접 이웃(KNN), 공동 클러스터링(Co-Clustering) 등 여러 검증된 협업 필터링 알고리즘을 훈련하였고, 이들 간에 성능을 비교하였다. 연구 결과, 비음수 행렬 분해 (NMF) 알고리즘이 다른 알고리즘들보다 뛰어난 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 동일한 계정을 사용하는 여러 구매자가 포함되는 구매 데이터의 특성에도 불구하고, 제안 모형은 충분한 정확도를 보였다. 본 연구의 결과는 치수 선택의 오류로 인한 반품률을 감소하고 전자상거래 플랫폼에서의 고객 경험을 향상시키는 데 기여할 것으로 기대된다.
인터스트리4.0의 주요 기술인 인간-로봇 협업은 작업자의 안전을 보장하기 위한 추가적인 조치들이 필요하다. 협동로봇과 작업자간 충돌을 회피하는 기존 방식은 주로 로봇에 부착된 센서와 카메라를 기반으로 총돌을 탐지한다. 이러한 방식은 로봇, 사람 물체를 지속적으로 추적하고 충돌회피를 위한 복잡한 알고리즘이 필요하며, 작업 환경 변화에 빠르게 대응하지 못하는 단점이 있다. 본 논문은 인간과 로봇이 협업하는 과정에서 작업자가 위험을 느낄 때의 감정을 인식하여 협동로봇과의 충돌을 방지할 수 있는 웹 기반 플랫폼을 개발하였다. 이를 위해 웨어러블 뇌파장치를 이용하여 감정 관련 뇌파를 수집하고 저장하는 웹 기반 애플리케이션을 개발하였으며, 중립/긍정/부정 감정의 특징을 추출하고 분류하는 딥러닝 모델을 제안하였다. 또한 분류된 감정에 따라 모터동작을 제어하는 사물인터넷 인터페이스 프로그램을 개발하였다. 구현된 시스템의 성능분석을 위해 공개 데이터세트와 실제 수집된 데이터 세트를 사용하여 제안한 딥러닝 모델의 성능을 분석하였다. 공개 데이터 세트의 경우 정확도는 96.8%이며, 실제 수집 데이터세트의 경우 정확도는 70.7%이다.
멘토링은 멘토와 멘티의 지속된 관계로 정의된다. 지속적인 관여를 통해서 멘토는 멘티가 새로운 도전에 직면 또는 초기 문제들을 바로잡는데 있어서 안내와 보조, 지원을 제공한다. 협동학습을 위한 멘토링은 고급 사고력, 협력적 능력, 사회성 발달을 포함하여 많은 장점을 가진다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서의 멘토와 멘티의 사이버 커뮤니티를 이용한 교수학습 전략을 설계하기 위해서 U-CoMM시스템을 제안하였다. 제안 시스템은 참여자에게 경험과 전문지식을 공유할 수 있는 캠퍼스 멘토링 프로그램을 제공한다. 실험결과 제안 시스템은 기존 시스템보다 협동학습에 있어 교육적 효과가 있음을 보여주었다.
인터넷이 생활의 일부로 자리 잡은 최근 개인의 개성을 표출할 수 있는 블로그가 각광받고 있다. 본 논문에서는 이러한 블로그 환경에 교육계 분야에서 최근 화두가 되는 E-Learning을 접목시켜 각 개인의 블로그를 조직화하여 협업 학습을 할 수 있는 E-Learning 시스템을 제안한다. 현재 E-Learning 시스템들이 다양한 시도에도 불구하고, 아직은 학교 교육에 대한 과외 대체 교육에 머물고 있고 학습자 개개인에게 개별적인 학습 피드백을 제공하기 위해 많은 시간이 소요되며, 전통적인 교실 수업에 존재하는 사회적 교류를 제공하지 못하고 있다. 따라서 이 논문에서는 블로그 환경에서 학습자끼리의 코멘트에 의한 상호작용을 통해 자발적인 협업 학습 서비스를 제공하고자 한다.
협력적 여과 시스템은 새로운 사용자의 행위를 파악하고 사용자가 흥미로워할 아이템을 추천해주기 위해서 사용자들에 대한 새로운 정보를 필요로 한다. 이러한 정보를 획득하기 위하여 협력적 여과 시스템은 기존 데이터를 기반으로 학습을 하고, 그 결과에 따라 사용자에 대한 새로운 정보를 찾아낼 수 있다. 본 논문에서는 사용자에 대한 새로운 정보를 획득하기 위한 방법으로 귀납적 추리 방법을 제안하고, 추리된 사용자의 정보를 이용하여 아이템의 순위를 결정한다. 제안된 방법에서는 귀납적 기계 학습 방법인 NMF를 이용하여 사용자를 학습시켜서 모든 사용자들을 그룹으로 군집시키고, 각 그룹으로부터 카이제곱을 이용하여 그룹의 특징을 추출한다. 다음으로, 귀납 추리 방법의 하나인 베이지언 확률모델을 이용하여 새로운 사용자가 입력한 평가값과 각 그룹의 특징을 기반으로 사용자를 적합한 그룹으로 분류한다. 마지막으로, 사용자가 결측한 아이템을 대상으로 로치오(Rocchio) 알고리즘을 적용하여 아이템의 순위를 결정한다.
본 논문에서는 다인수 학급에서 한계를 나타내고 있는 교육현장에서의 협력작업을 학급 및 학생 개인별 블로그 운영을 통해 해결하는 방안을 제시한다. 이를 위해 우선 학급 홈페이지 등 기존 협력작업 웹사이트의 문제점을 분석하고, 도출된 문제점을 해결하기 위 한 블로 그의 기능과 특징 등 을 도입하여 보다 효율 적인 협력 작업 시스템을 설 계 및 구현하고자 한 다.
이 연구에서는 온라인 주석시스템을 이용한 과학교과서 독해 과정에서 학생들이 동료들에게 요청한 지식의 종류, 학생들이 동료들에게 제공한 지식의 정확성, 지식공유행동의 빈도, 협력적 독해의 효과성에 대한 학생들의 평가, 그리고 동료 간 신뢰의 정도를 조사하였다. 중학교 2학년 241명의 학생이 과학 교과서의 2개 대단원을 온라인 주석시스템을 이용하여 작성한 주석(질문과 답변)을 Bloom의 개정된 분류틀과 답변의 정확성 분석틀을 이용하여 분석하였다. 또 효과성 설문지, 인지기반 신뢰와 정서기반 신뢰 측정 도구를 사용하였다. 학생들이 교과서를 읽으면서 만든 질문의 80%는 '이해 질문'이었고, 이 유형의 질문은 개인의 독해를 위한 메타인지 전략과 유사하였다. 이러한 요구에 의해 학생들 간에 공유한 지식은 71%가 과학적으로 올바른 지식이었다. 지식공유행동의 빈도를 살펴보면 학생들은 온라인 주석시스템을 이용한 독해과정에서 활발하게 지식공유행동을 수행하였으나, 행동의 빈도는 보상에 크게 영향을 받는 것으로 보인다. 학생들은 온라인 주석시스템을 통해 수행한 지식공유행위가 학습에 도움이 되었다고 평가하였다. 또한 학생들끼리 서로를 지식공유자로서 신뢰하는 비율은 80% 이상으로 나타났다. 이 연구를 통해 온라인 주석 시스템을 사용하여 독해를 하였을 때 학생들이 지식공유를 함으로써 독해과정에서 발생한 어려움을 극복할 수 있었음을 알 수 있다. 또한 온라인 주석 시스템을 사용한 협력적 독해는 일방향적인 정보전달에 그쳤던 기존의 교과서 읽기와 달리, 쌍방향적이고 역동적으로 지식을 공유하게 함으로써 인지적 개별화 교육이 가능하도록 함을 확인하였다.
많은 대학교에서 다양한 교과 및 비교과 활동을 통해 학생들의 취업 역량을 향상하기 위해 노력하고 있지만, 취업을 준비하는 학생마다 목표와 하고자 하는 활동이 다르다. 따라서 기존에 획일적이고 종합적으로 제공하고 있는 프로그램이 실제로 학생들에게 적합한지 여부를 판단하기 어려우므로 개인화 추천 시스템의 도입이 필요하다. 본 연구에서는 충북대학교의 모든 학생에게 일괄적으로 제안되고 있는 비교과 프로그램을 학년 및 학과별로 분류하여 제시하는 방법을 제안하였다. 또한, 비교과 프로그램에 참여한 학생의 평점 데이터를 사용하여 협업 필터링 모델 3가지를 구현하고, 성능을 비교해 가장 정확도가 높은 모델로 개인화된 맞춤형 추천을 제안한다.
In the era of the fourth industrial revolution, the world is undergoing rapid social change. The purpose of this study is to predict the expected changes and necessary competencies and desired curriculum and teaching methods in the field of mechanical engineering in the near future. The research method was a Delphi study. It was conducted three times with 20 mechanical engineering experts. The results of the study are as follows: In the field of mechanical engineering, it will be increased the situational awareness by the use of measurement sensors, development of computer applications, flexibility and optimization by user's needs and mechanical equipment, and demand for robots equipped with AI. The mechanical engineer's career perspectives will be positive, but if it is stable, it will be a crisis. Therefore active response is needed. The competencies required in the field of mechanical engineering include collaborative skills, complex problem solving skills, self-directed learning skills, problem finding skills, creativity, communication skills, convergent thinking skills, and system engineering skills. The undergraduate curriculum to achieve above competencies includes four major dynamics, basic science, programming coding education, convergence education, data processing education, and cyber physical system education. Preferred mechanical engineering teaching methods include project-based learning, hands-on education, problem-based learning, team-based collaborative learning, experiment-based education, and software-assisted education. The mechanical engineering community and the government should be concerned about the education for mechanical engineers with the necessary competencies in the era of the 4th Industrial Revolution, which will make global competitiveness in the mechanical engineering fields.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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