• 인지과학
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• 제21권2호
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• pp.309-338
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• 2010

본 논문에서는 사지가 마비되어 신체를 움직이지 못하지만 뇌의 기능은 살아있는 장애인들을 위하여, 생각만으로 외부의 장치를 제어할 수 있도록 하는 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI: Brain-Computer Interface) 기술을 연구하였다. 신경생리학 분야에서의 연구 결과에 의하면, 신체를 움직이는 상상을 할 경우, 뇌의 운동/감각 피질 영역에서는 $\beta$파(14-26 Hz)와 $\mu$파(8-12 Hz)가 억제/증가되는 ERD/ERS(Event-Related Desynchronization / Synchronization) 현상이 발생한다고 알려져 있다. 본 연구에서는 이를 기반으로 혀, 발, 왼손, 오른손의 동작 상상을 자극으로 이용하여 변화하는 뇌 신호 패턴을 실시간으로 분석하여 피험자의 생각을 읽을 수 있도록 하였으며, 상 하 좌 우의 네 방향으로 이동할 수 있도록 하는 마우스 제어 인터페이스를 구현하였다. 동작 상상 시 발생하는 뇌 신경 활동의 변화를 관측하기 위해서 뇌에 손상을 주지 않으면서도 높은 시간 해상도로 측정이 가능한 비침습적 뇌전도(EEG: ElectroEncephaloGraphy)를 이용하였다. 그러나 뇌전도 신호는 특성상 신호의 크기가 미약하고, 잡음의 영향을 많아 분석이 어렵다. 따라서 이를 극복하기 위해 통계적 방법을 기반으로 한 기계학습 기법인 CSP(Common Spatial Pattern)와 선형판별 분석(Linear Discriminant Analysis)을 이용하여 서로 다른 동작 상상에 의해 발생하는 뇌 신호들 간의 분산이 최대가 되도록 신호를 변환하여 인식 성능을 높일 수 있었다. 또한 분석된 뇌 신호의 시각화를 통해, 기존에 알려진 뇌의 해부학적, 신경생리학적 지식과 일치하는 ERD/ERS 현상이 발생하는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제24권1호
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• pp.177-193
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• 2010

본 연구는 고등학교 통계 영역의 확률분포에 제시되어 있는 정규분포를 이항분포에서 정규분포로의 근사, 정규분포곡선의 탐구, Monte Carlo 방법에 의한 정규분포곡선의 넓이 탐구, 정규분포곡선의 선형변환, 그리고 여러 형태의 정규분포곡선 탐구 등의 내용을 중심으로 CAS 계산기를 활용하여 탐구해보고자 한다. CAS 계산기의 도구적 기능인 사소화, 실험, 시각화, 집중의 측면에서 볼 때 지필로서는 교육과정에 제시된 확률분포의 목표를 달성하기 불가능하다고 판단된다. 따라서 본 연구에서는 CAS 계산기를 활용하여 정규분포곡선의 다양한 성질을 탐구하고 이러한 과정과 결과로부터 정규분포곡선에 대한 교수학적 시사점을 도출하고자 한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제1권1호
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• pp.11-20
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• 2012

스트림 데이터는 시간에 따라 연속적으로 변화하는 일련의 값들로 나타난다. 이러한 스트림 데이터의 특성상 다양한 시간 간격의 기준에 따라 계속적으로 그 동향이 달라질 수 있다. 이 때문에 스트림 데이터의 추세 예측은 간격이 갱신될 때 마다 연속적인 환경에서 여러 간격들을 기준으로 동시에 이루어지는 연속 다중 예측(Continuous Multiple Prediction, CMP)이 지원되어야 한다. 본 논문은 스트림 데이터의 연속 다중 예측을 효과적으로 지원하기 위하여, 신피질 학습 모델인 계층형 시간적 메모리(Hierarchical Temporal Memory, HTM) 모델을 확장하여 연속통합 HTM(Continuous Integrated HTM, CIHTM) 네트워크를 제안한다. 이를 위해 우리는 HTM 네트워크를 구성하는 기존 노드들 외에 새롭게 이동 벡터 파일 센서, 시공간 분류 노드, 다중 통합 노드를 고안하였다. 그리고 이들을 바탕으로 CIHTM 네트워크의 학습과 추론 알고리즘을 개발하였다.

• Advances in Computational Design
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• 제7권2호
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• pp.113-128
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• 2022

Water consumption is strongly affected by numerous factors, such as population, climatic, geographic, and socio-economic factors. Therefore, the implementation of a reliable predictive model of water consumption pattern is challenging task. This study investigates the performance of predictive models based on multi-layer perceptron (MLP), multiple linear regression (MLR), and support vector regression (SVR). To understand the significant factors affecting water consumption, the stepwise regression (SW) procedure is used in MLR to obtain suitable variables. Then, this study also implements three predictive models based on these significant variables (e.g., SWMLR, SWMLP, and SWSVR). Annual data of water consumption in Thailand during 2006 - 2015 were compiled and categorized by provinces and distributors. By comparing the predictive performance of models with all variables, the results demonstrate that the MLP models outperformed the MLR and SVR models. As compared to the models with selected variables, the predictive capability of SWMLP was superior to SWMLR and SWSVR. Therefore, the SWMLP still provided satisfactory results with the minimum number of explanatory variables which in turn reduced the computation time and other resources required while performing the predictive task. It can be concluded that the MLP exhibited the best result and can be utilized as a reliable water demand predictive model for both of all variables and selected variables cases. These findings support important implications and serve as a feasible water consumption predictive model and can be used for water resources management to produce sufficient tap water to meet the demand in each province of Thailand.

• 대한공업교육학회지
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• 제33권2호
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• pp.120-136
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• 2008

로봇과 같은 물리적인 객체와 교육용 프로그래밍 언어를 통합한 실체적 프로그래밍 지원 도구는 일반적인 문제해결력 신장 뿐 아니라, 창의적 사고 발현에 유용한 도구이다. 즉, 학습자가 설계한 문제해결과정을 가상의 시뮬레이션이 아닌 물리적 객체를 통해 시뮬레이션 하는 경험을 제공해 줌으로써, 사전지식이나 문제해결과정에 대한 고정관념을 최소화할 수 있는 기회를 제공한다. 이러한 경험은 새로운 해법을 꾸준히 탐색하고 능동적으로 환경을 변경하고자 하는 창의적 사고 유발에 효과적이다. 따라서 본 연구에서는 로봇을 활용한 프로그래밍 교수 학습 프로그램을 개발하여 이를 대학교 프로그래밍 입문 과정의 초보 학습자들에게 적용하였고, 로봇 활용 프로그래밍 학습이 학습자들의 창의적 문제해결성향 증진에 유의미한 영향을 주었음을 확인하였다. 특히 창의적 문제해결성향을 구성하는 3가지 하위요인 중 인지적 요인이 통제집단에 비해 유의미하게 높게 나타났다. 인지적 요인은 일반적인 문제해결력 뿐 아니라 창의성을 설명하는 문제인지 및 표상, 확산적 사고 등의 개념을 포함하고 있다. 따라서 이러한 결과는 로봇 활용 실체적 프로그래밍 학습이 학습자의 창의적 문제해결력 향상에 긍정적인 요인으로 작용할 수 있음을 의미한다. 또한 집단별 사전 사후 창의적 문제해결성향 향상 정도를 분석한 결과, 로봇 활용 프로그래밍 학습 집단은 인지적 요인, 정의적 요인, 지식구성 요인 모두에서 유의미한 향상을 보였다. 이러한 결과는 로봇 프로그래밍 학습을 위한 교수 전략들이 문제해결력 뿐 아니라, 동기와 같은 정의적 요인 모두에 유의미한 영향을 끼친 것으로 해석할 수 있다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제20권3호
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• pp.407-423
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• 2006

창의성이 21세기의 중요한 화두로 등장하게 된 것은 국제화, 세계화, 지식정보화 등으로 불리는 현재의 우리 생활 전반에 관련된 많은 문제들을 해결하는 중요한 역할을 하고 있기 때문이다. 그러나 기존의 창의성을 연구해온 학자들은 창의성의 필요성을 훨씬 내면적이고 근본적인 이유를 들어 설명한다. 즉, 창의성을 발현하고 창의적 산물을 내는 등의 창의적인 활동들은 삶의 의미를 발견할 수 있는 근원이며, 창의적인 자원을 통해서 개인의 내면세계를 외부에 표출함으로써 개인의 삶이 중요한 의미를 지니기 위해 필요한 일련의 활동들이라 할 수 있다. 이 같은 시대적, 교육적인 흐름에 부응하기라도 하듯 최근 창의성에 대한 연구가 활발해지면서 교육과 훈련을 통해 창의성의 계발 및 증진이 가능하다는 결과들이 나오고 있으며, 어떤 방법을 통해 창의성을 어떻게 키울 것이냐에 더 많은 초점을 두고 관련된 연구들이 많이 이루어지고 있다. 이러한 선행연구들을 고찰해 본 결과, 창의성에 관한 최근 연구 이슈는 창의적인 교육방법 및 행동변인들에 관한 연구들로 전환이 되고 있음을 알 수 있었다. 특히, 창의적 교육방법과 프로그램 그리고 교실분위기와 교사변인으로 창의성 교육에 관련된 주제가 선택되어진다. 이는 과거 개념적인 연구에서 실제로 창의성을 신장시킬 수 있는 교육방법과 효과에 관한 연구로의 전환이 이루어지고 있음을 말한다. 이에 본 연구에서는 고등학생들의 수학 창의적 문제해결력을 위해 교과와 관련된 Blended Learning 프로그램을 개발하고자 한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권3호
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• pp.71-80
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• 2021

기계학습에서 정확한 데이터 예측을 위해서는 적절한 인공신경망 알고리즘을 선택해야 한다. 이러한 알고리즘에는 심층 신경망 (DNN), 반복 신경망 (RNN), 장단기 기억 (LSTM) 네트워크 및 게이트 반복 단위 (GRU) 신경망등을 들 수 있다. 개발자가 실험을 위해, 하나를 선택해야 하는 경우, 각 알고리즘의 성능에 대한 충분한 정보가 없었기 때문에, 직관에 의존할 수 밖에 없었다. 본 연구에서는 이러한 어려움을 완화하기 위해 실험을 통해 예측 오류(RMSE)와 처리 시간을 비교 평가 하였다. 각 알고리즘은 텐서플로우를 이용하여 구현하였으며, 세금 데이터를 사용하여 학습을 수행 하였다. 학습 된 모델을 사용하여, 세금 예측을 수행 하였으며, 실제값과의 비교를 통해 정확도를 측정 하였다. 또한, 활성화 함수와 다양한 최적화 함수들이 알고리즘에 미치는 영향을 비교 분석 하였다. 실험 결과, GRU 및 LSTM 알고리즘의 경우, RMSE(Root Mean Sqaure Error)는 0.12이고 R2값은 각각 0.78 및 0.75로 다른 알고리즘에 비해 더 낳은 성능을 보여 주었다. 기본 심층 신경망(DNN)의 경우, 처리 시간은 가장 낮지만 예측 오류는 0.163로 성능은 가장 낮게 측정 되었다. 최적화 알고리즘의 경우, 아담(Adam)이 오류 측면에서 최고의 성능을, 처리 시간 측면에서 최악의 성능을 보여 주었다. 본 연구의 연구결과는 데이터 예측을 위한 알고리즘 선택시, 개발자들에게 유용한 정보로 사용될 것으로 예상된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.31-42
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• 2013

본 연구는 문헌연구를 통해 익스플로라토리움이 개발한 다양한 모바일 디바이스(Electronic Guidebook, Rememberer, I-Guides, eXspot)의 비간섭적 특성에 대해 조명했다. 인터랙티브 전시환경에서 관람객의 몰입경험과 의미 생성을 위해 모바일 디바이스에 필수적으로 요구되는 특성은 전시물과 관람객의 인터랙션에 대한 비간섭적 특성이었다. 모바일 디바이스의 사용성은 비간섭적 특성에 직접적인 영향을 미쳤고, 이로 인해 모바일 디바이스의 형태인자가 교체되었다. 또한 형태인자의 변화는 모바일 디바이스의 기능을 관람 경험에 대한 기억으로 축소시켰다. 또한 모바일 디바이스의 역할이 멀티미디어 가이드에서 관람 후 경험 상기 및 공유 활동을 지원하는 단순한 모바일 도구로 전환됨에 따라 연결완전성이 내재한 관람 모형의 구현이 불가능했다. 익스폴로라토리움이 실행한 일련의 프로젝트는 공통적으로 관람소요시간증가와 관람 후 심화 활동의 활성화 등의 효과를 거두었다. 하지만 박물관학적 관점에서 접근해 보면, 관람소요시간증가는 전시물과의 인터랙션으로 인한 효과가 아니라 관람 기록(MyExploratorium)이 생성되는 사진에 대한 흥미로부터 비롯되었기 때문에 개념적 타당성이 충분하지 않았다. 결론적으로 익스폴로라토리움이 개발했던 모바일 디바이스는 '개인화 기반의 관람경험확장을 최적화하기 위한 하나의 학습지원도구'라고 정의할 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.866-871
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• 2012

대부분의 증강현실은 컴퓨터로 구현하는 3차원, 혹은 그래픽이나 영상을 통한 가상공간을 의미한다. 증강현실은 참여자를 가상현실에 몰입시키고 가상현실 세계를 변화시키는 과정으로 진행된다. 특히, 아동 게임분야는 증강현실 기술적 특성과 잘 부합하여 아동들에게 더욱 흥미와 창의성을 유발할 수 있는 분야로 지목된다. 본 연구에서는 아동게임 학습효과를 극대화하기 위해 보드게임의 효과와 증강현실기술의 특성에 대해 살펴보고 아동교육프로그램의 새로운 모델 제안을 제시하고자 한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.171-178
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• 2015

IT 관련 교과에서 실습 교육이 그 어느 때보다 강조되고 있다. 이 글은 IT 교육을 위한 클라우드 컴퓨팅 기반의 가상 데스크탑 서비스 제공 방안과 효율적인 운영 관리 방안을 연구하였다. 구현된 가상 실습 환경 시스템을 이용하면 교과의 커리큘럼에 적합하도록 커스토마이징된 실습환경을 제공할 수 있다. 뿐만 아니라, 제안된 시스템을 이용할 경우 교과운영 사전에 미리 교과별로 프로비저닝 할 수 있다. 따라서 본 논문에서 산정한 규모와 운영 정책을 참고하여 여러 사이버대학이 공동 활용할 수 있는 클라우드 실습 포털시스템을 구축한다면 보다 효율적이고 효과적인 가상실습 교육 서비스 시스템을 구축하고 제공할 수 있을 것으로 예상된다.