프로그래밍 언어 학습이 논리적 사고력에 미치는 영향에 대한 선행 연구는 부족한 실정이며, 각 연구 결과마다 연구 대상, 방법과 학습 주제 등에 따라 논리 향상 정도와 영역이 다르므로, 일반화 과정에 어려움이 있다. 또한 논리적 사고력의 향상이 학습자의 인지 발달에 의한 것인지 프로그래밍 언어 학습에 의한 것인지 분명하지 않아 프로그래밍 언어 학습의 필요성이 증명되었다고 할 수 없다. 본 연구에서는 초등 6학년생들에게 교육용 프로그래밍 언어 학습을 7차시 동안 실시한 후, 메타인지 수준별로 논리적 사고력에 미치는 영향을 조사하고, 컴퓨터 활용 교육의 효과와 비교하였다. 실험 결과에 따르면, 두리틀과 로고, 그리고 파워포인트 학습 집단 모두에서, 상위 수준의 메타인지를 지닌 학생들은 논리적 사고력에 유의미한 신장 효과를 나타낸 반면, 하위 수준의 학생들은 두리틀과 로고 학습 후에만 유의미한 논리적 사고력의 신장을 나타냈다. 그러나 메타인지 수준에 상관 없이 세 학습 집단 간에 논리적 사고력 향상 정도의 유의미한 차이는 없었다.
현재 컴퓨터 교육은 흥미와 실용위주의 컴퓨터 활용교육과 컴퓨터 소양교육에 치우쳐 있어 컴퓨터의 작동원리 등의 컴퓨터 과학을 이해하기에는 부족함이 많다. 특히 컴퓨터과학 분야 중 문제해결력, 논리적 사고력을 향상시키기 위한 프로그래밍 기초 교육은 보다 강조해야 한다. 본 연구에서는 객체지향형 교육용프로그래밍언어 두리틀을 초등학생들에게 프로그래밍을 지도할 수 있는 최적의 언어로 선정하고 다른 프로그래밍 언어와 비교 분석해 보았다. 그리고 자기 자신의 학습상황을 감독 관리하는 능력인 메타인지 수준에 따라 학습자를 분류한 후, 두리틀 프로그래밍 학습 후 논리적 사고와 그 하위논리의 효과, 그리고 메타인지 수준에 따른 논리적 사고와 그 하위 논리별로 미치는 영향을 분석하였다.
본 논문은 정보교과의 초등 프로그래밍 기초 교육에서 흐름도 중심의 프로그래밍 지도를 위해 스퀵 e-toy 프로그래밍을 활용한 알고리즘적 사고 문제를 제안하였다. 그리고 언어 중심의 전통적인 프로그래밍 교육 방법과 대비한 비교 실험 수업을 실시하여, 본 논문에서 제안된 알고리즘적 사고 스퀵 e-toy EPL 문제 기반 교육이 학습자의 메타인지 수준에 따른 GALT 논리적 사고력 향상에 미치는 영향을 비교 분석하였다.
전통적으로 스케줄링 문제를 해결하기 위해 LP(Linear Programming) 기법이 주로 적용되어 왔으나, 스케줄링 문제의 많은 자원과 지식, 제약조건의 복잡한 상관 관계를 LPrl법으로 표현하고 처리하기가 쉽지 않다. 따라서 최근에는 AI 기법을 스케줄링 문제에 많이 적용하고 있고, AI 기법은 지식 표현 및 휴리스틱을 다루기에 효과적이므로 문제를 모델링하고 해결하는데 용이하다 할 수 있다. 본 논문에서는 AI 기법을 기반으로 하여 스케줄링에 적합한 휴리스틱 및, 탐색기법, 지식표현 방법등을 연구하고, 이를 바탕으로 코스 스케줄링 시스템을 구현하였다. 먼저 시스템은 전체적으로 메타프로그래밍을 통하여 초기 스케줄링(initial scheduling)과 동적스케줄링 (reactive scheduling)을 수행하도록 하였다. 메타프로그램이 초기 스케줄링을 수행할때에는 휴리스틱과 자체적인 도메인 여과기법을 적용하여 탐색 공간의 불일치 요소(inconsistency)를 제거시킴으로써 백트랙킹의 발생을 최소화시켰다. 또한 초기 스케줄링의 결과를 가지고 메타프로그래밍이 동적 재스케줄링을 수행할때에는 제약조건을 통한 휴리스틱을 이용하여 초기해에 대한 조정을 최소화할 수 있는 메카니즘을 제시하였다. 이에 대한 적용 결과는 실험을 통하여 기존의 논리 언어가 제공하는 탐색 알고리즘과 비교하고 분석하였다.
이 연구의 목적은 전문가 집단을 대상으로 프로그래밍 교육에 필요한 프로그래밍 개념의 구성원을 도출하여 학습자의 개념화를 돕는데 있다. 이를 위해 변수, 연산자, 제어 구조 등의 프로그래밍 요소를 질적 연구 방법인 개념적 메타포 분석 방법을 적용하여 프로그래밍 교육 전문가 집단이 형성한 개념의 전형적 속성을 확인하고 델파이 연구 방법을 통해 타당성을 확보하였다. 이 연구의 결과로 프로그래밍 개념의 전형적 속성 17가지를 도출하였다. 이를 바탕으로 내린 결론은 프로그래밍 교육에서 학습자가 1)변수 개념은 데이터를 저장하는 방법, 이름을 정하는 방법, 변수의 주소가 갖는 의미, 값을 변하게 하는 방법, 변수의 다양한 형태, 변수가 갖는 크기의 의미 등, 2)연산자 개념은 사칙 연산 방법, 논리적인 처리 방법, 우선순위에 따른 연결 방법, 연산 기호의 의미, 비교하는 방법 등, 3)제어 구조 개념은 실행 흐름 제어 방법, 참/거짓으로 논리적 판단 방법, 실행 규칙 설정 방법, 선택적 실행 방법, 순차적 실행의 의미, 반복적 실행 방법 등을 이해하도록 교육 내용을 보다 구체적으로 설정해야 한다는 것이다.
본 연구는 국내에서 연구된 석 박사 학위논문과 학술지에 게재된 논문 중에서 선정기준에 부합하는 교육용프로그래밍언어(EPL)에 관한 논문 31편을 대상으로 메타분석 방법을 적용하여 학습효과를 분석하였다. 분석대상 자료로부터 45개의 효과크기를 산출하였고, 효과크기의 변인 간 차이에 대해 t검정 및 F검정을 하였다. 연구결과 첫째, EPL의 전체 평균 효과크기는 1.01, $U_3$지수는 84.38%로 나타나 EPL 수업은 전통적 프로그래밍 수업에 비해 34.38% 학습효과가 높은 것으로 나타났다. 둘째, 중재변인별로 분석한 결과는 교과별, 간행형식별 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 학령별로는 고등학생보다 초 중학생에게 조금 더 큰 효과크기가 나타났으나 통계적으로 유의한 차이는 없었다. 실험설계별로는 단일집단 전후검사설계보다 이질통제집단 전후검사설계에서 통계적으로 큰 효과크기가 나타났다. 셋째, 종속변인별로는 전체 EPL 효과크기가 창의성 1.90, 문제해결력 1.25, 논리적 사고 1.18, 학습동기 0.81, 학업성취도 0.59 순으로 나타났다. 종합적으로 EPL은 전통적인 교수 학습방법보다 학습효과에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.
이론적으로 분산 비동기 통신 환경에서 공통믿음 또는 공통지식의 형성은 불가능하다고 받아들여져 왔으나, 서로 신뢰하는 에이전트 그룹에서는 비동기 통신을 사용하더라도 데드라인이 있는 명제들은 공통믿음이 될 수 있고 이를 바탕으로 한 추론이 가능함을 보여준다. 일반적으로 멀티에이전트 환경에서 공통믿음의 형성은 통신의 문제로 접근하며 통신 시간의 제약이 없는 시스템 상에서는 공통믿음이 형성되지 않는다는 공통믿음 역설 문제를 느슨한 정밀도를 적용하고 필요한 요구조건을 완화시켜 공통믿음을 형성 할 수 있음을 카카오톡 채팅방 모델을 통해 확인한다. 또한 카카오톡 채팅방 모델의 각 에이전트에 추론 기능을 구현하여 생성된 공통믿음을 알고 있는지에 관한 질의를 통해 공통믿음임을 확인하는 추론 기능을 실험하였다. 분산 멀티에이전트 환경에서 공통믿음의 표현과 추론을 메타논리 프로그래밍으로 형식화하였으며, 카카오톡 채팅방 모델을 통해 비동기 통신을 사용하는 분산 에이전트 그룹이 공통믿음을 형성할 수 있음을 실험적으로 보였다.
시맨틱 웹상에서 RDFS로 표현된 데이터의 사용 증가로 인하여, 대용량 데이터의 추론에 대한 많은 요구가 생겨나고 있다. 많은 연구자들은 대용량 온톨로지 추론을 수행하기 위해서 하둡과 같은 고가의 분산 프레임워크를 활용한다. 그러나, 적절한 사이즈의 RDFS 트리플 추론을 위해서는 굳이 고가의 분산 환경 시스템을 사용하지 않고 단일 머신에서도 논리적 프로그래밍을 이용하면 분산 환경과 유사한 추론 성능을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 단일 머신에 논리적 프로그래밍 방식을 적용한 대용량 RDFS 추론 기법을 제안하였고 다중 머신을 기반으로 한 분산 환경 시스템과 비교하여 2억개 정도의 트리플에 대한 RDFS 추론 시스템을 적용한 경우 분산환경과 비슷한 성능을 보이는 것을 실험적으로 증명하였다. 효율적인 추론을 위해 온톨로지 모델을 세부적으로 분리한 메타데이터 구조와 대용량 트리플의 색인 방안을 제안하고 이를 위해서 전체 트리플을 하나의 모델로 로딩하는 것이 아니라 각각 온톨로지 추론 규칙에 따라 적절한 트리플 집합을 선택하였다. 또한 논리 프로그래밍이 제공하는 Unification 알고리즘 기반의 트리플 매칭, 검색, Conjunctive 질의어 처리 기반을 활용하는 온톨로지 추론 방식을 제안한다. 제안된 기법이 적용된 추론 엔진을 LUBM1500(트리플 수 2억개) 에 대해서 실험한 결과 166K/sec의 추론 성능을 얻었는데 이는 8개의 노드(8 코아/노드)환경에서 맵-리듀스로 수행한 WebPIE의 185K/sec의 추론 속도와 유사함을 실험적으로 증명하였다. 따라서 단일 머신에서 수행되는 본 연구 결과는 트리플의 수가 2억개 정도까지는 분산환경시스템을 활용하지 않고도 분산환경 시스템과 비교해서 비슷한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
멀티에이전트 시스템에서 에이전트는 각자 달성해야 할 목표를 가지고 있다. 그러나 여러 에이전트들이 하나의 공통된 목표를 달성하기 위해 서로 경쟁을 하는 경우거나 혹은 각자의 서로 다른 목표를 달성하기 위해 제한된 자원을 사용해야 하는 경우 에이전트들은 서로 충돌할 수 있다. 충돌이 발생할 때 에이전트들은 각자의 목표를 달성하기 위해 다른 에이전트들과의 협상을 통해 목표의 충돌이 없는 일치 상황에 도달하도록 설계되어야 한다. 본 논문은 멀티에이전트 시스템에서 믿음(belief),소망(desire),그리고 의도(intention)로 설명되는 BDI 구조가 각 에이전트가 가져야 할 정신적 태도의 핵심 요소라고 가정하고, 이러한 구조를 가지는 BDI 에이전트를 논리 프로그래밍의 틀에서 표현한다. 또한 서로 다른 목표를 가진 BDI 에이전트들이 자원이 제한된 협동적인 분산 환경에서 상호간의 목표 충돌을 해결하기 위해 협상을 통해 각자의 문제를 해결하는 알고리즘을 제시한다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 협상 알고리즘의 효과성을 검증하기 위하여 협상 메타언어로 구현한 예제 문제의 실험 결과를 기술한다.
ISO 8879로 정의된 SGML은 문서의 논리적 구조를 정의하는 메타언어로서 전자문서의 기본 형식으로 많이 사용되고 있다. SGML 문서는 문서구조 정의와 이에 따라 작성된 실제문서로 구성되므로 저작 도구는 문서구조와 실제문서를 모두 작성하고 검증할 수 있어야 한다. 그러나 SGML 문서처리를 위한 정형화된 모델과 절차가 존재하지 않으므로 이러한 도구의 구성이 쉽지 않다. 본 연구에서는 SGML 구문분석기, 문서구조 정의를 위한 편집기, SGML 문서 편집기 및 형식 편집기 등으로 구성된 모형과 각 구성 요소의 정형화된 처리 방법을 제안하고 구현하였다. 사용자의 편의를 위하여 아이콘 기반의 시각 프로그래밍 기법을 사용하였으며, 한글 문제점들을 해결하는 통합적 문서 저작 환경을 윈도우즈 NT 시스템에서 java와 C++ 언어를 사용하여 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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