세계적인 전자상거래 기업들은 지속 가능한 경쟁력을 확보하기 위해 사용자 맞춤형 추천 서비스를 제공하고 있다. 기존 관련 연구에서는 주로 평점, 구매 여부 등 정량적 선호도 정보를 사용하여 개인화 추천 서비스를 제공하였다. 하지만 이와 같은 정량적 선호도 정보를 사용하여 개인화 추천 서비스를 제공하면 추천 성능이 저하될 수 있다는 문제점이 제기되고 있다. 호텔을 이용한 사용자가 호텔 서비스, 청결 상태 등에 대하여 만족하지 못한다고 리뷰를 작성하였으나 선호도 평점 5점을 부여했을 때 정량적 선호도(평점)와 정성적 선호도(리뷰)가 불일치한 문제가 발생할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 정량적 선호도 정보와 정성적 선호도 정보가 일치하는지를 확인하고 이를 바탕으로 선호도 정보가 일치하는 사용자를 바탕으로 새로운 프로파일을 구축하여 개인화 추천 서비스를 제공하고자 한다. 리뷰에서 정성적 선호도를 추출하기 위해 자연어 처리 관련 연구에서 널리 사용되고 있는 CNN, LSTM, CNN + LSTM 등 딥러닝 기법을 사용하여 감성분석 모델을 구축하였다. 이를 통해 사용자가 작성한 리뷰에서 정성적 선호도 정보를 정교하게 추출하여 정량적 선호도 정보와 비교하였다. 본 연구에서 제안한 추천 방법론의 성능을 평가하기 위해 세계 최대 여행 플랫폼 TripAdvisor에서 실제 호텔을 이용한 사용자 선호도 정보를 수집하여 사용하였다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 추천 방법론이 기존의 정량적 선호도만을 고려하는 추천 방법론보다 우수한 추천 성능을 나타냄을 확인할 수 있었다.
기계 학습 기반의 많은 감정 분류 시스템들은 문장으로부터 언어적 자질을 추출하기 위하여 형태소 분석기를 사용한다. 그러나 온라인 상품평에는 많은 띄어쓰기 오류 및 철자 오류가 포함되어 있어서 일반적으로 형태소 분석기가 좋은 성능을 내기 어려우며, 기반 시스템의 낮은 성능은 감정 분류 시스템의 성능하락을 초래한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 어절 패턴과 음운 패턴의 최장 일치 매칭(matching)에 기반한 자질 추출 방법을 제안한다. 두 종류의 패턴은 대용량의 품사 부착 말뭉치로부터 자동으로 구축된다. 어절 패턴은 영사, 동사와 같은 내용어를 포함하는 어절들로 구성되며, 음운 패턴은 동사나 형용사와 같은 용언의 초성과 중성의 쌍으로 구성된다. 음운 패턴에 초성과 중성만을 사용한 이유는 철자 오류에 영향을 덜 받기 때문이다. 제안 방법을 평가하기 위하여 SVM(Support Vector Machine)을 기계 학습기로 사용하는 감정 분류 시스템을 구현하였다. 한국어 상품평에 대한 실험에서 제안 방법을 자질 추출 모듈로 사용하는 감정 분류 시스템이 형태소 분석기를 사용하는 것보다 우수한 성능을 보였다.
In a globalization and information society in the 21st century, the emphasis of education is on producing people who can create intellectual value. To meet the purpose in mathematics education, students should be taught to be able to understand basic logics and principles and exchange mathematical information each other. Also they had better be guided to study on their own at home in an effective way. In reality, however, most of the home study does not go beyond confirming the same homework. It is very difficult for students to plan systematic preparation and review of their lessons and study on their own. Moreover there seems to be no integration between the lessons students receive at school and in private classes. Therefore the need for more systematic home study in relation to school lessons is high to maximize the teaming effect. Studying through Web has little restriction in terms of time and space. Students can collect useful information inexpensively and share their learning assignment with each other. But mathematics education through Web has not yet been developed in such a way as to see a positive result from it. This research intends to develop a web site where students can study mathematics systematically in a self-guided way. The research methods applied included survey, student discussion and online home study. The questionnaires were designed to figure out students'and parents'changes in their concept of mathematics home study. The research also tried to look for ways to cut down the burden of expensive private lessons in mathematics. The student discussions were made up of problem-making and problem-solving. The discussion procedure was analysed so as to check if students used their creativity while they were working. As stated above, the research aims to develop a web site to support effective home study, enhance students' mathematical ability and reduce the burden of private lessons.
로봇 자체 또는 로봇에 탑재된 콘텐츠와의 상호작용을 위해 일반적으로 영상 또는 음성 인식 기술이 사용된다. 그러나 영상 음성인식 기술은 아직까지 기술 및 환경 측면에서 해결해야 할 어려움이 존재하며, 실적용을 위해서는 사용자의 협조가 필요한 경우가 많다. 이로 인해 로봇과의 상호작용은 터치스크린 인터페이스를 중심으로 개발되고 있다. 향후 로봇 서비스의 확대 및 다양화를 위해서는 이들 영상 음성 중심의 기존 기술 외에 상호보완적으로 활용이 가능한 인터페이스 기술의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 로봇 인터페이스 활용을 위한 가속도 센서 기반의 제스처 인식 기술의 개발에 대해 소개한다. 본 논문에서는 비교적 어려운 문제인 26개의 영문 알파벳 인식을 기준으로 성능을 평가하고 개발된 기술이 로봇에 적용된 사례를 제시하였다. 향후 가속도 센서가 포함된 다양한 장치들이 개발되고 이들이 로봇의 인터페이스로 사용될 때 현재 터치스크린 중심으로 된 로봇의 인터페이스 및 콘텐츠가 다양한 형태로 확장이 가능할 것으로 기대한다.
PISA 2012 컴퓨터 기반 수학 평가는 우리나라가 참여한 최초의 대규모 컴퓨터 기반 수학 평가이며, 동적 기하 및 그래프, 스프레드시트 등의 활용을 포함한 문제 상황에서의 수학 소양을 평가했다는 점에서 의미를 갖는다. 우리나라는 컴퓨터 기반 수학 평가에서 3위라는 상위 성적을 기록했지만, 수학 수업에서의 ICT 활용도는 낮은 것으로 나타났다. 반면 1위를 한 싱가포르의 경우, AlgeTools, AlgeDisc 등의 프로그램을 개발하여 수학과 교육과정에 명시하고 교과서 및 수업에 반영하고 있다. 본 연구에서는 우리나라의 ICT 기반 수학교육의 방향을 논의하기 위해 우리나라와 싱가포르의 컴퓨터 활용 현황 및 컴퓨터 기반 수학 평가 결과에 영향을 준 요인을 살펴보았다. 그 결과, 우리나라는 싱가포르와 비교하여 수업에서의 컴퓨터 사용 비율이 현저히 낮았다. 우리나라는 가정에서의 학습 관련 ICT 사용, 컴퓨터에 대한 태도, 문제해결에 대한 개방성과 끈기가 CBAM 점수에 정적 영향을 준 반면, 학교에서의 ICT 사용, 수학 수업에서의 교사의 컴퓨터 시연이 부적 영향을 주는 것으로 나타났다. 반면 싱가포르는 교사의 컴퓨터 시연이 정적 영향을 주었으며, 우리나라와 공통적으로 문제해결에 대한 개방성도 정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 향후 우리나라는 수학 수업에서 ICT 활용 비율을 높이고, 수업 방식을 개선해야 될 것으로 보이며, 관련하여 싱가포르의 수학 수업에서 교사의 컴퓨터 시연 방식에 대한 연구 등이 요구된다.
This study aimed to introduce a case study of a basic engineering design course using the ENACT model for fostering social responsibility of engineers, and to investigate the educational effects of the course. Since the ENACT model was designed to encourage STEM college students to pursue responsible problem solving based on their understanding of socioscientific issues, we assumed that it would be beneficial for engineering students to foster their social responsibility as well as their understanding of science/engineering-related issues. A total of 49 engineering students who enrolled in the course participated in the study. Data included students' course artifacts, reflection papers, and responses to survey questionnaires. Results indicated that the students became more aware of nature of science and technology after the program, and began to solve the problems while considering the views of multiple stakeholders. They highly valued the experience of communicating with others as engaging in the civic activities. They also expressed high satisfaction and feeling of achievement on the course learning. We expect the ENACT model to be an effective teaching guideline that fosters the social responsibility of engineering students and furthermore, engineering ethics.
본 논문에서 마네킨에 착용된 의상 이미지를 분할하고 사용자의 사진에 입히는 가상의상착용 (VTON) 기술을 개발하였다. 의상과 모델의 3차원 정보가 필요하지 않는 2차원 이미지 기반 가상착용연구는 실용적인 가치가 크지만, 연구결과 현재 기술로는 의상 분할 시 가림이나 왜곡에 의한 문제 등 제약사항이 존재한다. 본 연구는 마네킨 의상을 사용함으로써 이러한 어려움을 줄였다는 가정 하에서, 딥러닝 기반 영역분할과 자세추정을 통하여 얻은 결과를 사용자 사진에 입히는 알고리즘을 제안하였다. 기존의 연구 대비 성능 개선을 위하여 사전 자세정보의 신뢰성 검사, 외곽선을 이용한 변형개선, 분할 영역개선 등을 사용하였다. 결과로 시각적으로 만족할 만한 의상착용의 경우가 전체의 50%이상으로 상당히 개선된 결과를 얻었다.
가상착용기술(VTON: Virtual try-on)은 의상의 온라인 유통을 활성화를 위하여 중요한 기술이다. 그러나 3차원 그래픽스기반 방식은 의상과 인체의 3차원 정보의 확보가 필요하여 범용화에 어려움이 있고, 이러한 제약을 해소하기 위해 개발되는 이미지 기반 방식들의 연구들은 그 기술적 한계가 불명확하다. 구체적으로 VITON (Virtual image try-on) 과 CP-VTON (Content preserving VTON)등은 가능성 위주의 매우 단편적인 결과만을 제시하고 있다. 본 논문은 이미지기반 기술의 상용화의 한계를 파악하기 위해, 세 가지 대표적 방식(SCMM 기반의 비-딥러닝 방식, 딥러닝기반 VITON 과 CP-VTON에 대하여 인물의 자세 및 체형, 의상의 가려짐 정도, 의상의 특성 등에 따라 분석을 하였다. 객관적인 평가를 위하여 변형단계와 합성단계의 성능을 각각 IoU와 SSIM로 평가하였고, 상대적인 비교 분석을 하였다. 그 결과, CP-VTON이 가장 좋은 성능을 보이지만, 자세와 의상의 복잡도에 따라 성능의 한계가 크게 차이가 남을 보였다. 그 주 원인은 2차 기하변형의 한계와 GAN을 통한 합성 기술의 한계로 파악되었다.
디지털 교과서는 다양한 상호작용을 통하여 학습자의 특성과 수준에 적합한 학습을 가능하게 하는 교수학습 자료이다. 이 연구에서는 초등 과학 수업에서 디지털 교과서를 보다 효과적으로 활용할 수 있는 수업모형을 개발하고 그 효율을 확인하고자 한다. 초등 과학 수업에서 학습자들의 완결학습을 도와주기 위한 수업모형은 출발점 행동 진단과 피드백, 자기주도적 학습 환경 구축 그리고 학습자의 학습을 돕는 교사, 학생, 디지털 교과서와의 상호작용이 필요하다. 이러한 특징을 반영한 디지털 교과서 활용 수업모형은 준비단계, 실행단계, 다지기단계로 구성하였다. 준비단계에서 학습자는 디지털 교과서를 이용한 진단평가 결과에 따라서 제공되는 수준별 피드백 자료를 통해 출발점 행동을 보완하고 학습 활동에 대한 흥미를 유지한다. 실행단계에서 학습자는 디지털 교과서의 다양한 기능과 여러 형태의 자료를 활용하여 자기 주도적으로 학습을 진행한다. 다지기단계에서 학습자는 교사가 구성한 다지기 영상 및 다지기 문제 풀이 활동 그리고 학습자가 커뮤니티에 누적해 놓은 결과물을 재확인함으로써 학습내용을 내면화할 수 있다. 개발한 수업모형의 효과를 확인하기 위해서 초등 과학 5학년 2학기 '날씨와 우리 생활' 단원을 선정하여 수업자료를 제작하여 초등학교 5학년 101명을 대상으로 실험을 설계하였다. 실험집단 50명에게는 개별적으로 스마트기기를 제공하여 디지털 교과서 활용 수업모형을 적용한 수업을 실시하였고, 비교집단 51명은 서책형 교과서를 활용한 수업을 실시하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 디지털 교과서 활용 수업모형을 적용한 수업은 서책형 교과서를 활용한 수업에 비해 학업 능력이 낮은 집단의 학업성취도 향상에 유의미한 효과가 있었다. 둘째, 디지털 교과서 활용 수업모형을 적용한 수업은 서책형 교과서를 활용한 수업보다 학습자의 자기주도적 학습 태도 향상에 효율적이었다. 셋째, 디지털 교과서 활용 수업모형을 적용한 수업에서는 서책형 교과서를 활용한 수업보다 학습자, 교사, 디지털 교과서와의 상호작용 횟수가 많았다. 결론적으로 이 연구에서 개발한 초등 과학 수업에서의 디지털 교과서 활용 수업모형은 학습자의 학업성취도와 자기주도적 학습 태도를 향상시키는데 도움이 되었다.
모바일 디바이스의 무선 네트워크 통신 기술과 온라인 소셜 네트워크 발전으로 모바일 소셜 네트워크는 모바일 기기 사이에 마케팅 전략의 기회를 제공한다. 이에 따라 모바일 소셜 네트워크 상에서 정보 유포는 중요한 문제가 되었으며 여러 기법을 제안해왔다. 정보 유포 연구 정의는 메시지와 같은 정보를 가진 초기 노드로부터 최소한의 시간에 최대한 많은 유저에게 정보를 전달하는 기법이다. 본 논문에서 우리는 새로운 정보 유포 기법인 기계학습과 소셜 위치정보 기반의 Hotspot DBC를 제안한다. 위치기반 정보 유포 기법으로써 핫스팟 지역을 사용한다. 웜업 기간에 움직임 패턴을 활용하여 초기 영향력 있는 노드를 찾는다. 이후 전체 네트워크 지역을 고려하는 것이 아닌 특정 핫스팟 지역에서만 패턴을 추출하여 찾는다. 웜업 기간 끝나는 시점에서 각 노드는 움직임 패턴을 추출한다. 마지막으로 각 패턴에서 소셜 관계를 분석함으로써 영향력 있는 노드 k개가 선정된다. 우리는 기회적 네트워크 환경에서 GPS 위치 기록의 실제 모바일 노드의 움직임 데이터를 ONE 시뮬레이터 환경에서 실험하였다. 추가적으로 통신범위와 초기 정보 유포 k 노드 수를 다양하게 실험하여 기존 기법보다 더 나은 결과를 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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