이 논문은 프로토타입 선택 방법을 제안하고, 편의-분산 분해를 이용하여 최근접 이웃 알고리즘과 프로토타입 기반 분류 학습의 일반화 성능 비교 평가에 있다. 제안하는 프로토타입 분류기는 클래스 영역 내에서 가변 반지름을 이용한 다차원 구를 정의하고, 적은 수의 프로토타입으로 구성된 새로운 훈련 데이터 집합을 생성한다. 최근접 이웃 분류기는 새 훈련 집합을 이용하여 테스트 데이터의 클래스를 예측한다. 평균 기대 오류의 편의와 분산 요소를 분해하여 최근접 이웃 규칙, 베이지안 분류기, 고정 반지름을 이용한 프로토타입 선택 방법, 제안하는 프로토타입 선택 방법의 일반화 성능을 비교한다. 실험에서 제안하는 프로토타입 분류기의 편의-분산 변화 추세는 모든 훈련 데이터를 사용하는 최근접 이웃 알고리즘과 비슷한 편의-분산 추세를 보였으며, 프로토타입 선택 비율은 전체 데이터의 평균 약 27.0% 이하로 나타났다.
웹과 같은 분산 정보 검색 환경에서 문서들은 많은 문서 데이터베이스들에 자연스럽게 분할되어서 존재한다. 그러므로 이러한 문서들의 효율적인 검색을 위해서는 먼저 질의에 관련되는 문서들을 제공할 것으로 판단되는 문서 데이터베이스를 찾아내고 다음으로 그 문서 데이터베이스에 질의를 줌으로써 분산 정보 검색을 수행해야 한다. 본 논문에서는 이러한 분산 정보 검색을 위한 신경망 에이전트를 소개하고, 확장성을 가지게 하기 위하여 신경망 에이전트들이 계층적으로 구성된 다중신경망 에이전트 시스템을 제안한다. 신경망 에이전트들의 계층적 구성은 정보 검색 성능을 저하시키지 않으면서도 각 신경망 에이전트의 학습을 위한 전체 훈련 비용을 허용할 만한 범위 내에서 유지시켜 주므로 대규모 문서 데이터베이스 환경에서의 분산 정보 검색에도 신경망 에이전트를 적용할 수 있게 해준다. 제안된 신경망 에이전트를 단일 에이전트와 계층적 다중 에이전트 시스템으로 실현 환경에서 구현하여 각각의 정보 검색 성능을 기존의 통계적 분산 정보 검색 기법을 사용했을 때와 비교함으로써 신경망 에이전트의 유용성을 예증한다.
자연 언어 처리(Natural Language Processing) 분야에 심층 신경망(Deep Neural Network)이 소개된 이후, 단어, 문장 등의 의미를 나타내기 위한 분산 표상인 임베딩(Embedding)을 학습하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 임베딩 학습을 위한 방법으로는 크게 문맥 기반의 텍스트 모델링 방법과, 기학습된 임베딩을 결합하여 더 긴 텍스트의 분산 표상을 계산하고자 하는 결합 기반의 텍스트 모델링 방법이 있다. 하지만, 기존 결합 기반의 텍스트 모델링 방법은 최적 결합 단위에 대한 고찰 없이 단어를 이용하여 연구되어 왔다. 본 연구에서는 비교 실험을 통해 문서 임베딩 생성에 적합한 결합 기법과 최적 결합 단위에 대해 알아본다. 또한, 새로운 결합 방법인 담화 분석 기반의 결합 방식을 제안하고 실험을 통해 기존의 순차적 결합 기반 신경망 모델 대비 우수성을 보인다.
학점은행제는 평생학습사회를 구현하기 위한 교육 시스템이다. 이 시스템의 조건을 충족한 학습자는 전문대, 4년제 대학교의 학위와 동등한 학사 학위를 취득할 수 있다. 이 학습자의 학점과 학위 정보는 중앙 기관에 기록되어 관리되고 있다. 그러나 이러한 시스템은 중앙관리로 인해 해킹 등과 같은 보안 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 블록체인 기술을 기반으로 학점과 학위 정보를 관리할 수 있는 학점은행제 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 학점과 학위 정보는 블록에 저장되고 영구적인 방식으로 공개 원장에 기록된다. 블록들은 해킹과 조작 등의 보안 문제를 개선하기 위해 분산 네트워크 환경에서 블록체인 형식으로 연결되어진다. 또한 중앙 기관의 기능들이 네트워크 참여자들에게 분산되기 때문에 학점 은행 관리의 효율성이 증대될 수 있다. 제안된 시스템의 프로토타입은 Go-Ethereum 플랫폼에서 구현되었으며 스마트 컨트랙트를 사용하여 참여기관 간의 블록체인 정보를 실험적으로 검증하였다.
본 논문의 목적은 창의적 능력의 한 요소로 간주되어 온 직관에 관한 이해와 관심을 새롭게 하고, 수학 교수 학습에서 직관의 가치를 제고하기 위한 것이다. 이를 위하여 문헌 고찰을 통해 직관의 본질과 직관에 관한 연구의 역사, 사고의 발현 과정을 선형적인 측면에서 몇 개의 단계로 나누어 분석하는 정보치리 접근 방법에 의한 직관 연구를 살펴보았다. 오래 전부터 직관은 신비스러운 속성을 지닌 대상으로 간주되었고, 따라서 직관을 탐구하기 위한 논의 자제가 어려됐다. 그렇지만 20세기에 들어와 심리학 관점에서 직관에 대한 논의가 활발히 이루어지고 있다. 직관에 대한 연구는 역사정보처리 관점에 의한 직관 연구가 주를 이루었으나, 최근에는 병렬분산처리 모델 관점에 의한 직관 연구도 이루어지고 있다. 그렇지만 직관에 관한 연구들은 직관의 속성을 완벽하게 규명하기는 어렵다는 것을 말해 준다. 한편 수학교육 분야에서 직관에 관한 연구는 몇 및 학자에 의해 수행되었지만, 수학 교수 학습 상황과 관련하여 실천적이고 체계적인 연구는 미약한 상황이다. 따라서 직관 탐구의 역사에 대한 시사점을 바탕으로 수학교육에서 직관 탐구의 의미와 직관을 중심으로 한 수학 교수 학습에 대한 시사점을 제시하였다.
멀티미디어 원격강의 컨텐츠를 학습자에게 전달하는 효율은 저작방식에 의해 달라질 수 있다. 영상녹화장치를 사용하여 동영상으로 녹화된 강의는 미디어 서버를 이용하여 스트리밍 방식으로 전송하며, 원격강의 저작도구를 사용하여 저작된 강의는 컨텐츠 파일을 학습자가 다운로드 하여 재생하게 된다 최근에는 플래시 등의 기술을 이용하여 수작업으로 저작한 컨텐츠의 서비스 방식도 늘어나고 있다. 본 논문에서는 미디어 동기화 기법으로 저작된 원격강의 컨텐츠를 재생 시간별고 블록화 하여 인터넷의 여러 서버에 분산배치하고, 이를 학습자 시스템에서 스트리밍 형태로 수집하고 재생하는 시스템을 제안하고 구현한다. 제안한 시스템은 다운로드를 기반으로 한 스트리밍 시스템으로, 일반적인 동영상 스트리밍 방식과는 달리 컨텐츠 자체의 QoS를 보장할 수 있으며, 컨텐츠의 자료를 최신의 것으로 보완하는데 필요한 노력을 줄일 수 있다. 또한, 라 컨텐츠 블록별로 별도로 저작과 관리가 이루어지는 특성으로 인하여 전자게시판과 같은 동적 웹페이지를 컨텐츠 내에 포함시키는 복합 컨텐츠를 쉽게 구성할 수 있다.
오차분포 추정을 위한 커널 사이즈는 오차확률밀도 사이의 유클리드 거리를 최소화 알고리즘의 가중치 갱신에 적합한 커널 사이즈가 될 수 없다. 이 논문에서는 MED 알고리즘의 수렴 성능 향상을 위해 적응적으로 커널 사이즈를 갱신하는 방법을 제안하였다. 제안한 방식은 MED 학습 알고리즘의 가중치 갱신을 위해 커널 사이즈에 대한 오차분산의 평균변화율을 도입하여 MED의 오차에 대한 평균전력이 감소하는 방향으로 커널 사이즈를 조절하도록 하였다. 제안된 적응 커널 추정법을 무선통신 채널의 왜곡 보상에 적용하여 학습 성능을 실험하고 그 효능을 밝혔다. 오차분산에 비례한 작은 값을 가지는 기존의 오차분포 추정 위한 최적 커널 사이즈와 달리, 제안한 방법에 의한 커널 사이즈는 MED 가중치 수렴을 위한 적절한 커널 사이즈로 수렴함을 보였다. 실험 결과로부터 제안한 방법이 MED 알고리즘의 커널 사이즈 설정에 따른 민감성을 크게 해결한 방법이라고 볼 수 있다.
본 연구는 간호대학생의 교수방법 선호도와 학습유형을 확인하고 이들 간의 관계를 확인하기 위한 목적으로 시도되었다. 자료수집은 2015년 10월 19일부터 21일까지 D시에 소재하는 일개대학의 간호대학생 174명을 대상으로 설문지를 통해 시행하였다. 학습유형은 적응자가 60명(34.5%)으로 가장 많았으며, 수렴자 59명(33.9%), 융합자 28명(16.1%), 분산자 27명(15.5%) 이었다. 교수방법 선호도를 살펴보면, 토론교수법이 7.27점으로 가장 높았으며 다음으로 직접교수법은 7.26점, 동료 교수법이 7.22점으로 높았다. 독립학습 교수법은 6.54점, 프로젝트 교수법은 6.25점, 공학중심 교수법은 5.77점, 교수게임 교수법은 5.45점으로 평균정도였으며 시뮬레이션 교수법은 4.23점으로 가장 낮았다. 교수방법 선호도에 따른 학습유형은 통계적으로 유의하지 않았으나 일반적 특성에 따른 학습유형은 Flipped learning을 경험한 경우는 적응자가 35명(46.1%), 그렇지 않은 경우는 수렴자가 46명(46.9%)으로 나타났다. 간호대학생을 대상으로 한 학습유형의 분석은 교수자의 수업운영 전략을 계획하는데 있어 도움이 될 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 정보통신윤리교육을 위한 네트웍 기반의 협력학습시스템(Netclass)을 개발하는 것이다. 이 시스템은 하이브리드형의 교육시스템이며, 분산 네트웍 환경, 독립적인 컴퓨팅 환경, 웹브라우저 환경이라는 3가지 학습모드를 제공한다. 협력학습 시스템을 제작하기 위하여, 다음과 같은 연구를 수행하였다. 첫째, 정보통신윤리교육과 관련 있는 딜레마 가운데 학습 컨텐츠를 선정하고, 둘째, 학습자간의 협력과 상호작용을 통하여 타인의 생각이나 감정 그리고 행동의 결과를 미리 예측하는 체계적인 과정을 의미하는 협력적 딜레마 해결 학습 모형을 설계하였다. 셋째, 표준구조 기반의 협력학습 시스템 모델을 제시하였으며, 넷째, 네트웍 컴포넌트, DB 컴포넌트, 인터페이스 컴포넌트와 같은 다수의 컴포넌트를 개발하였다.
본 논문은 시장과 기술의 급속한 변화에 직면한 한국 대기업의 R&D 공간의 변화 과정과 메커니즘을 학습과 적응의 맥락에서 고찰한 것이다. 사례연구는 한국의 대표적인 전자업체인 LG전자를 대상으로 한 심층적 인터뷰 결과와 문헌조사를 토대로 하였다. 본 연구에서는 대기업 조직의 R&D 공간의 변화는 조직의 공간 형태, 지식과 학습의 공간적 및 조직적 원천, 관계적 근접성에 기초한 학습의 역할 등과도 밀접한 관계를 가지고 있음을 밝힌다. 사례기업의 최근 국내 R&D 공간의 변화는 구상과 실행의 공간적 통합보다는 핵심 연구개발 기능들의 서울중심 집적 강화 경향이 점진적으로 나타나고 있다. 그러나, 본 논문에서는 이러한 R&D 공간의 변화가 학습과 핵심의 선형적 모델로의 회귀를 의미한다고 보기보다는, 조직적 근접성과 상호작용적 학습 양식을 통해 공간적으로 분산된 조직 역량 및 학습 능력을 유지 강화하고자 하는 기업의 전략적 노력과 조직적 프로세스를 반영하고 있다는 점을 강조한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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