• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권7호
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• pp.801-806
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• 2019

최근 각 대학에서 소프트웨어교육을 강조하여 교양과목에 많이 편성하고 있다. 하지만 학생들은 프로그래밍 학습을 어려워하거나 프로그래밍 학습 동기가 부족하거나 배우려고 하는 의욕이 없는 경우가 많다. 본 연구에서 회복탄력성을 알아보고자 하는 이유는 프로그래밍 학습의 실패를 극복하여 포기하지 않고 다시 학습을 진행할 수 있는 회복하는 힘을 가질 수 있도록 지도하기 위함이다. 본 연구에서는 스크래치를 학습하는 학생 집단과 파이썬을 학습하는 학생 집단을 대상으로 회복탄력성 사전-사후 검사를 진행하였다. 연구결과로는 스크래치는 학생들이 다소 쉽게 받아들이고 열심히 하려는 모습을 보였지만, 파이썬은 상대적으로 스크래치보다 어려움이 있었음을 알 수 있었다. 본 연구를 통하여 프로그래밍 학습을 지속할 수 있는 요인을 파악하는데 도움이 될 것이라고 기대한다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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• pp.369-376
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• 2021

인공지능(AI) 기술의 발전에 따라 많은 분야에서 인공지능 활용 방안에 대한 논의가 활발하게 일어나고 있으며 교육 분야에서도 인공지능 인재 양성을 위한 각종 정책이 추진되고 있다. 본 연구에서는 인공지능 기술을 활용한 로봇 프로그래밍 프레임워크를 제안하고 이를 기반으로 머신러닝(Machine Learning) 분야에서 높은 빈도로 활용되는 파이썬(Python)과 교육 현장의 활용도가 높은 교육용 로봇을 활용하여 인공지능(AI) 교육 프로그램을 제안하였다. 국제자동차공학회(SAE)에서 제시하는 자율주행자동차 수준(0~5단계)을 4단계로 단순화하고 이를 기반으로 로봇에 부착된 카메라가 선(객체)을 인지(Perception)하고 검출(Object detection)하여 스스로 움직일 수 있는 라인 디텍터(Line Detector)를 만드는 것을 목표로 하였다. 개발된 프로그램은 단순히 특정 프로그래밍 언어를 활용하여 주어진 문제를 해결하는 정형화된 형태가 아니라 생활 속의 복잡하고 비구조화된 문제를 자기주도적으로 정의하고 인공지능(AI) 기술을 기반으로 해결하는 경험을 가지는데 그 의의가 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.360-363
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• 2022

최근에 Kaggle ML & DS Survey에 따르면 기계 학습 및 데이터 과학을 위한 프레임워크에서 TensorFlow와 Keras의 비율이 각각 41.82%, 34.09%로 비중을 차지하고 있으며, 개발 프로그래밍의 경우 약 82%로 Python을 사용하는 것으로 나타났다. 상당수의 기계 학습 및 딥러닝의 구조가 Keras 프레임워크와 Python을 활용하고 있으나, Python의 경우에는 스크립트 언어인 관계로 인해 배포 및 실행을 Python 스크립트 환경에 제한되어 동작하므로 다양한 환경에서 동작하기 어려운 개연성이 있을 수 있다. 본 논문에서는 Visual Studio 2019에서 동작하는 C#과 Keras를 활용한 기계 학습 및 딥러닝 시스템을 구현하였으며, 세부적으로 Mnist 데이터셋을 활용하여 파이썬 3.8.2와 C# .NET 5.0 환경에서 20번의 테스트를 진행하였다. 테스트 수행 결과, Python은 최소 시간 1.86초, 최대 시간 2.38초, 평균 시간 1.98초 총 시간 39.53초가 소요되었으며, C#은 최소 시간 1.78초, 최대 시간 2.11초 평균 시간 1.85초 총 시간 37.02초가 소요되었다. 결론적으로 C#의 성능이 Python보다 6% 정도 향상되었음을 확인하였으며, 이를 통해 실행파일 추출이 가능하여 활용도가 높을 것으로 기대한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권4호
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• pp.496-503
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• 2015

현재 사용되고 있는 대부분의 프로그래밍 언어는 영어를 기반으로 제작되어 있다. 이러한 점은 비영어권 국가에서 프로그래밍 언어를 배우는 데 장벽이 된다. 완전하게 자국어로 만들어진 프로그래밍 언어가 있다면 프로그래밍의 교육비용이 많이 줄게 될 뿐만 아니라 학생들도 더 많은 흥미를 느끼게 될 것이다. 그러나 자국어를 바탕으로 한 프로그래밍 언어 설계는 큰 주목을 받지 못했으며 발표된 연구 결과도 많지 않다. 그 원인은 한편으로 프로그래밍 언어가 너무 빠르게 발전하고 있기 때문이며 다른 한편으로는 소스코드보다 프로그램의 효율성이 더 강조되어 왔기 때문이다. 하지만 자국어를 바탕으로 프로그래밍 언어를 설계하는 것은 하찮은 문제가 아니며 특히 프로그래밍 교육 측면에서 매우 중요하다. 사실 한글 프로그래밍 언어 분야에는 적잖은 연구 결과가 있었지만 실제로 한글 언어가 실제로 교육에 사용된 사례는 드물다. 이 논문에서는 배우기 쉬운 한글 프로그래밍 언어인 새싹을 소개한다. 새싹의 간결성을 입증하기 위해 두 개의 실험을 수행하였다. 첫째, 새싹으로 작성된 프로그램과 다른 한글 프로그래밍 언어로 작성된 프로그램의 크기를 비교하였다. 둘째, 새싹 언어 자체의 크기를 C나 Python 등 널리 사용되는 언어의 크기와 비교하였다. 실험 결과 새싹으로 작성된 프로그램의 크기는 다른 한글 프로그래밍 언어로 작성된 프로그램보다 평균 10% 더 간결하였다. 또한, 새싹 언어의 크기는 널리 사용되는 언어보다 평균 24% 간결하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권10호
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• pp.291-298
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• 2023

본 논문에서는 정보·컴퓨터 표시과목의 임용시험에서 프로그래밍 문항이 프로그래밍 능력을 겸비한 교사 선발에 적합한지 연구하였다. 최근 5년 동안의 문항을 분석한 결과, 프로그래밍 문항의 평균 배점이 교과내용학 총점의 38%(20.8점)로 높게 나타났다. 기출문항에서 프로그래밍 문항의 배점 비중이 높은 과목은 프로그래밍과 자료구조로 확인되었으며, 이들의 평가영역별 배점분포를 분석한 결과 각각 0%~47%, 0%~53%로 영역별 편차가 큰 것으로 나타났다. 본 논문에서는 프로그래밍 문항이 교육 현장에서 요구하는 교사 선발에 적합한지 교사 31명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 임용시험의 프로그래밍 문항에서 평가할 내용에 대한 응답으로 컴퓨팅 사고력이 58%로 가장 높게 나타났다. 문항의 적합도에 대한 응답에서 문제해결력이 5점 척도 기준에서 2.84로 가장 높았으나 전반적으로 적합도가 낮은 것으로 나타났다. 프로그래밍 문항 출제를 위해 적합한 언어로 C언어와 파이썬의 응답이 각각 55%, 45%로 나타났다. 이 결과에서 교사들은 기존의 C언어 외에 파이썬 선호도가 매우 높은 것을 확인하였다. 본 연구에서는 이러한 연구결과를 바탕으로 프로그래밍 문항 출제에 대한 개선방안을 제안하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권6호
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• pp.163-172
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• 2021

프로그래밍 언어의 형식적인 의미를 적절하게 표현하면 언어를 표준화하고 최적화하여 번역하는 과정에서 중요한 역할을 수행한다. 파이썬은 주목받는 강력한 언어이고, 파이썬에 대한 형식적인 의미 구조를 정의하고 표현하는 것은 향후 유사한 언어를 설계할 때 참고할 수 있고 표준화하는 과정이나 최적화된 번역기를 구현하는 과정에서도 필요하다. 본 연구에서는 파이썬에 대한 의미 구조를 표현하기 위해 기존의 작용식을 수정하고 업그레이드해서 파이썬의 정적이고 동적인 의미 구조를 표현하는 작용식 2.0을 새롭게 제시한다. 작용식 2.0에 명세된 의미구조를 자바로 구현해 파이썬 프로그램들에 대한 실행시간을 측정하고 시뮬레이션을 통해 작용식 2.0이 구현 가능한 실제적인 의미 구조임을 입증하고, 판독성(Readability), 모듈성(Modularity), 확장성(Extensibility), 융통성(Flexibility)의 네 영역에서 명세된 작용식 2.0을 기존의 대표적인 의미 표현법과 비교하여 본 작용식 2.0의 우월성을 확인하고자 한다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제10A권6호
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• pp.605-614
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• 2003

본 논문에서는 멀티패러다임 프로그래밍의 결합 방식(compositional approach)[20]을 프로그래밍 언어에 적용한 새로운 형태의 멀티패러다임 언어인 Argos를 소개한다. Argo는 자바 언어의 수퍼셋이고, Argos 언어의 메소드를 정의하는 문법은 다른 언어의 문법을 사용할 수 있는 확장점을 가지고 있다. 따라서 Argos 클래스의 각 메소드는 자바, C, Prolog, Python 등의 여러 프로그래밍 언어들 중에서 하나를 선택해서 구현할수 있도록 허용함으로써 객체지향과 멀티패러다임 프로그래밍을 동시에 지원한다. Argos의 메소드는 기존의 프로그래밍 언어로 작성할 수 있기 때문에 다른 멀티패러다임 언어에 비해 상대적으로 배우기 쉽고, 라이브러리 재사용성도 높은 장점을 가지고 있다. Argos 컴파일러는 입력 프로그램 을 사용된 언어에 따라 분할하고, 분할된 메소드 코드를 해당 언어의 처리기에 전달해서 컴파일하는 DCO(delegating compiler object) 모델[28,29]에 따라 구현된다.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.1015-1024
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• 2021

엔트리, Machine Learning for Kids, Teachable Machine과 같이 블록 기반 프로그래밍 언어에서 활용할 수 있도록 인공지능을 간단히 학습시킬 수 있는 다양한 플랫폼들이 존재한다. 그러나 이와 같은 플랫폼들은 별도의 메뉴를 통해 인공지능 학습을 진행한 다음, 학습된 모델을 코드 에디터에서 활용하는 방식을 따르고 있다. 이와 같은 방식은 학습되는 과정을 학생들이 더 직관적으로 살펴볼 수 있다는 장점이 있지만, 학습 메뉴와 코드 에디터를 모두 활용해야 한다는 단점도 존재한다. 본 논문에서는 코드 에디터에서 인공지능 학습과 코딩을 모두 진행할 수 있는 인공지능 블록을 개발한다. 본 인공지능 블록은 스크래치 블록으로 제시되지만 실제 학습 과정은 파이썬 서버를 통해 수행된다. 파란색 펜과 빨간색 펜을 분류하는 모델, 덴탈 마스크와 KF94 마스크를 분류하는 모델을 학습하는 과정을 통해 본 블록에 대해 상세히 기술한다. 또, 학습 성능 면에서 Teachable Machine와 큰 차이가 없음을 실험적으로 나타내었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.395-396
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• 2022

본 논문에서는 블록 프로그래밍 언어를 선행조직자로 하여 텍스트 프로그래밍 언어를 학습하는 도구 활용 전략을 연구하였다. 텍스트 프로그래밍 언어는 파이썬이며, 블록 프로그래밍 언어는 엔트리, 활용하는 도구는 주피터 노트북으로 선정하였다. 주피터 노트북을 활용한 블록 프로그래밍 언어 선행조직자 학습 전략은 code cell에 IPython.display.IFrame 클래스를 활용하여 결과 창에 엔트리 작업환경을 불러와 선행조직자로 제시하여 엔트리를 학습 후 code cell에서 파이썬으로 학습한다. 주피터 노트북을 통해 블록 프로그래밍 언어를 선행조직자로 제시 후 텍스트 프로그래밍 언어를 제시함으로써 텍스트 프로그래밍 언어를 학습할 때 인지적 부담을 줄어들고 긍정적 전이가 일어나 효과적인 학습이 될 것으로 기대된다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.73-78
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• 2018

컴퓨팅 기술을 다양한 분야와 융합하여 새로운 가치를 만들어내고자 하는 노력이 현대 사회에서 강조되고 있다. 이제 소프트웨어를 설계하고 제작하는 능력을 포함한 컴퓨터 소양 교육은 전공분야와 상관없이 누구에게나 이뤄져야 하는 사회 보편적인 교육으로 자리 잡고 있다. 많은 대학들이 컴퓨터 비전공 학생들을 포함하여 컴퓨팅 기술을 활용한 문제 해결력을 향상시키기 위해 소프트웨어 교육을 필수 이수하도록 시도하고 있다. 하지만, 아직은 컴퓨터 전공 학생들을 위한 프로그래밍 교육 관점에서의 소프트웨어 교육을 실시하다 보니 프로그래밍 언어 문법을 학습하는 과정에서 많은 어려움을 호소하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 기존의 소프트웨어 교육 모델 연구결과를 분석한 뒤, 컴퓨터 비전공자를 위한 파이썬 기반 소프트웨어 교육 모델을 제안한다. 이를 위해, 파이썬 기반 소프트웨어 교육 모델을 위한 학습절차와 교수 전략 및 한 학기 분량의 커리큘럼을 제안하였으며, 교양 수업에 적용하여 유의미한 결과를 도출하였다. 제안하는 소프트웨어 교육 모델을 적용한 강의가 진행한다면 학생들에게 흥미와 관심을 유도하면서 컴퓨팅 사고력과 문제 해결력을 향상시킬 수 있을 것이다.