본 논문에서는 연속분포 hidden Markov모델을 이용한 화자독립 연속 음성 인식 시스템에 관해 기술한다. 연속분포 모델은 평균과 분산 벡터로 구성되며 음성신호를 직접 모델링하여 양자화 왜곡이 없어진다. 특징벡터는 filter bank 계수 및 그 1, 2차 미분계수를 사용하여 음성신호의 동적 특성을 반영하였다. Segmental K-means 알고리즘을 이용하여 학습하였으며, 연속어 인식에서 가장 문제가 되는 조음화 현상으로 인한 인식률 저하를 막기 위해 앞뒤의 음소를 고려해주는 triphone을 인식단위로 사용하였다. Search 알고리즘으로는 시간 면에서 효율이 좋은 one-pass search 알고리즘을 사용하였다 성능 평가를 위한 회자 독립인식 실험에서 문법이 없을 경우 $83\%$, finite state network을 적용한 경우에는 $94\%$의 인식률을 나타내었다.
프로그래밍 교육은 학생들의 창의력, 문제해결력, 논리적 사고력 향상 등에 긍정적인 영향을 끼친다. 하지만, 프로그래밍을 하기 위해서는 기본 문법과 구조를 이해하고 프로그램을 사용하는 방법을 익히는데 너무 많은 노력을 요구하는 등 문제점을 갖고 있으며, 이로 인해 학습자에게 프로그래밍에 대한 부정적인 인식을 갖게 한다. 따라서 본 연구에서는 배우기 쉽고, 직관적이며, 학습자의 문제해결력 향상을 도모할 수 있는 교육용 프로그래밍 언어(EPL)인 '스크래치'를 CPS(Creative Problem Solving) 모형을 활용해 적용해봄으로써 중학교 남녀 학습자에게 있어 문제해결력 향상과 프로그래밍 교육에 대한 태도에 어떠한 영향을 미치는지 단일집단 사전사후 검사를 통해 검증하였다.
디자인은 창의성을 발휘해야만 하는 영역이다. 그래서 디자이너들은 끊임없이 새로운 것을 만들기 위해 노력한다. 그런 측면에서 디자인 작업의 핵심은 새롭고 창의적 것을 만들어내는 것이며, 디자인 작업 과정에서 최종 디자인 결과물에 이르기 위한 '창의적 아이디어 발상'은 디자이너가 갖추어야 할 중요한 능력 중 하나이다. 본 연구에서는 창의적인 아이디어 발상으로서 서로 다른 두 가지 실험적 방법을 제시하고자 한다. 그 중 하나는 기존에 광범위하게 사용되는 연상프로세스의 중요한 형태인 '유추적 연합'방법이며, 또 다른 하나는 형태문법과 유사하게 작동되는 '형태요소들의 재구성'방법이다. 따라서 본 연구에서는 디자이너의 창의적인 형태발상을 높일 수 있는 방법을 찾기 위하여 지면(紙面) 기반의 디자인 방법과 컴퓨터 기반의 디자인 방법을 실증적으로 제시하였으며, 두 방법 모두 아이디어 발상 측면에서 볼 때 기존의 또는 전혀 새로운 여러 요소들이 유기적으로 연합되거나 조합된다는 점에서 공통점을 찾을 수 있다.
본 연구의 목적은 앞으로 지속될 전통도구의 미적 체험에 관한 새로운 인식을 체계화하는데 있다. 아름다움의 이상을 실현하기 위한 노력은 시대와 사회를 막론하고 끊임없이 다양한 형태로 표출되었다. 서로 다른 문화권에서 각기 다른 언어가 사용되듯이 도구 또한 고유한 형태언어를 갖는다. 시각적 의사소통을 전제하는 도구의 형태언어 또한 고유한 어휘와 문법을 갖는다. 우리는 종종 언어의 코드가 일치하지 않는 상황에서 타 문화권의 사고방식과 행동특성을 충분히 이해하는데 어려움을 느끼는 것 처럼 이해의 상황이 준비되지 않고는 진실한 미적 체험에 도달할 수 없다. 도구형태의 미적 가치를 올바로 인식하기 위해서는 도구의 탄생과 진화를 추진해 온 상황과의 역학관계를 인식하여야 한다. 어느 문화권이나 시대를 막론하고 그들이 설정한 에토스에 가장 진실하게 접근하고 그것을 가장 진실하게 표출해 온 도구들은 오랫동안 우리에게 사랑을 받고 보존되어 왔다. 그것은 아름다움을 추구하는 여성의 의복이나 장신구와 같은 미적 대상 뿐 아니라 언어와 같이 그들의 공동체의식을 가장 잘 표현하고 전달할 수 있는 것이라면 시대와 정신이 바뀌어도 변함없는 가치를 발휘할 것이다.
이 논문은 이진 삼차 재귀 신경망(Binary Third-order Recurrent Neural Networks: BTRNN)에 유전자 알고리즘을 적용하여 문맥-자유 문법을 추론하는 방법을 제안한다. BTRNN은 각 입력심볼에 대응되는 재귀 신경망들의 다층적 구조이고 외부의 스택과 결합된다. BTRNN의 매개변수들은 모두 이진수로 표현되며 상태 전이와 동시에 스택의 한 동작이 실행된다. 염색체로 표현된 BTRNN들에 유전자 알고리즘을 적용하여 긍정과 부정의 입력 패턴들의 문맥-자유 문법을 추론하는 최적의 BTRNN를 얻는다. 이 방법은 기존의 신경망 이용방법보다 적은 학습량과 적은 학습회수로 작거나 같은 상태 수를 갖는 BTRNN을 추론한다. 또한 문법 표현의 염색체 이용방법보다 parsing과정에서 결정적인 상태전이와 스택동작이 실행되므로 입력 패턴에 대한 인식처리 시간복잡도가 우수하다. 문맥-자유 문법의 비단말 심볼의 개수 p, 단말 심볼의 개수 q, 그리고 길이가 k인 문자열이 입력이 될 때, BTRNN의 최대 상태수가 m이라고 하면, BTRNN의 인식처리 병렬처리 시간은 O(k)이고 순차처리 시간은 O(km)이다.
XML은 관계형 데이터는 물론 구조화 또는 반구조화된 데이터를 효과적으로 조직화하여 표현할 수가 있다. XQuery는 이러한 XML 데이터를 대상으로 필요한 정보를 편리하게 검색하는 질의어이다. 이 논문은 XQuery 작성기를 설계 및 구현하고, XQuery 처리기에 대한 인터페이스를 제공하여 적합한 프로세서를 등록할 수 있다. XQuery 작성기는 등록된 질의 처리기로 처리된 질의의 결과를 보여준다. 작성기는 파서를 내장하고 있기 때문에 파싱 트리의 영역 정보에 따라 영역 연산자를 사용함으로써 문맥에 따라 대응되는 다양한 대화상자에 의하여 대응하는 구문을 효과적으로 작성할 수 있다. 특히 작성기는 XML 문서의 DTD에 대응하는 엘리먼트의 트리를 그래픽으로 보여주기 때문에 경로식을 쉽게 작성할 수 있다. 엘리먼트의 계층구조에서 경로에 따라 노드를 체크함으로써 엘리먼트의 서술식을 포함하는 경로식을 자동적으로 작성한다.
트위터, 페이스북, 온라인 고객 리뷰 등은 신문기사처럼 정제된 글이 아닌 자유롭게 기술되는 비격식(informal) 텍스트 문서에 속한다. 이러한 비격식 문서에서 일관된 규칙이나 패턴을 찾는 일은 격식(formal) 문서 경우에 비해 용이하지 않기 때문에, 비격식 문서 분석을 위해서는 성능 개선을 위한 추가적인 접근 방법 필요다고 판단된다. 본 연구에서는 대표적 비격식 문서인 트위터 데이터를 열 가지 카테고리로 분류함에 있어 LDA(Latent Dirichlet allocation) 단어 분포를 사용하여 자질(feature)을 교정하고 확장한다. 토픽별로 상위에 랭크된 단어 자질들을 기반으로 다른 단어 자질들을 분해 및 병합하는 방식으로 유용한 자질 집합을 반복적으로 확장시킨다. 이렇게 생성된 자질로 문서 분류를 수행한 결과 자질 확장 이전에 비해 마이크로 평균 F1-score 7.11%p의 성능 개선 효과를 확인할 수 있었다.
인지능력이 뛰어난 초등학교 고학년에는 컴퓨터 활용교육 보다 컴퓨터 기초원리 또는 프로그래밍교육이 필요하다. 본 연구에서는 재량 특별활동시간 혹은 방과 후 특기적성시간에 고학년(4,5,6학년)을 대상으로 프로그래밍교육 시 발생 가능한 문제점들을 미리 예측하고 대처하는 방법으로 초등학생들이 프로그램 작성 및 실행과정에서 발생하는 모든 오류들을 수집한 후 이를 유형별로 분류하고 분석하였다. 분석된 오류들을 활용하면 최적의 프로그래밍 교육과정을 작성할 수 있으며 이를 기초로 교수 학습 시 학습효과와 흥미도 유발에 큰 도움을 줄 수 있다. 본 연구에서 수집한 오류들의 분석에서는 초등학생들이 프로그래밍 시 어려워하는 영역들은 소프트웨어 사용미숙으로 인한 단순오류, 영어로 된 예약어 사용미숙 등으로 인한 단순코딩이 가장 많았으며 다음으로 문법 이해의 어려움으로 발생하는 오류들이 가장 많았다. 이러한 오류의 유형들은 상업용 소프트웨어개발 업체에서 분석된 오류의 유형과 반대 현상으로 나타났으나 점차 교수 학습이 향상되면 같은 현상으로 바람직하게 나타날 것으로 예측된다.
본 연구는 EPL학습을 문법 교수 학습방법인 연역적 교수 학습방법과 귀납적 교수 학습방법으로 접근했다. 엔트리 사이트에서 초등 5~6학년 학생을 대상으로 제공하는 강의를 연역적 학습과정으로 정했다. 이를 바탕으로 귀납적 학습 과정을 개발하고 각 학습과정을 12차시로 구성했다. 연구를 진행한 후 두 그룹 간 EPL 활용능력평가, 학습 만족도 및 몰입도 검사를 실시했다. 연구결과 두 그룹 간 통계적으로 의미 있는 결과를 얻기는 어려웠다. 하지만 세 가지 검사에서 귀납적 교수 학습방법을 적용한 그룹의 평균값이 모두 높았다. 학습과정을 장기적으로 구성하여 연구를 실행한다면 두 그룹 간 통계적으로 의미 있는 결과를 나태 낼 것으로 생각한다.
본 연구는 블록 코딩을 선행 학습한 학생들에게 적용할 수 있는 Python 교육 프로그램의 개발에 관한 것이다. 우선 초중등학교 교육과정과 EPL 교재의 분석을 통해 블록코딩 학습자의 수준을 분석하고 블록 코딩에서 사용된 개념을 중심으로 Python 문법을 추출하여 교육과정을 구성한 뒤 PBL 수업에 맞는 Python 교육 프로그램을 총 16차시로 개발하였다. Python 교육프로그램의 적절성을 검증하기 위해 2차의 전문가의 타당도 검사를 하였다. 검사 결과, 1차 타당도 24문항에서 CVR값 .78 점 이상으로 나타나 일부 수정, 보완하였다. 2차 검사에서는 21개 문항은 타당성을 확보하였고 CVR 최소값인 .99 이하인 3개 문항의 내용에 대해 수정하여 교육 프로그램을 완성하였다. 개발된 교육 프로그램이 스크립트코딩을 학습하기 위한 기초 자료로 유용하게 활용되길 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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