프로그래밍 교육은 프로그래밍 언어 습득과 원리 이해, 활용뿐만 아니라 학생들의 고등사고 능력 향상 측면에서 정보 교육의 중요한 영역이라 할 수 있다. 하지만 일반적인 텍스트 형태의 프로그래밍 언어는 초 중등학교 학생들이 익히기 쉽지 않은 문법과 구조를 가지고 있어, 학생들이 보다 쉽고 재미있게 프로그래밍 언어를 학습할 수 있는 도구와 방안이 필요하다. e-textile은 프로그래밍 가능한 마이크로 컨트롤러 보드와 센서 등을 직물에 연결하여 다양한 작품을 만드는 것으로 프로그래밍 학습에 대한 학생들의 호기심과 관심을 불러일으킬 수 있다. 따라서 본 연구에서는 e-textile을 활용하여 학생들의 프로그래밍 학습에 대한 동기 유발 방안을 모색하고자 하였으며, 이를 위해 Keller의 ARCS 모델의 동기 유발 전략을 바탕으로 프로그래밍 수업을 위한 교수 설계를 하였다.
자바 네이티브 메소드는 시간 소모적인 작업의 효율적 실행, 플랫폼 종속적인 작업의 수행, 라이브러리의 재사용 등을 위해 제안되었다. 실행 속도 향상을 위해 네이티브 메소드를 사용한다면, 네이티브 메소드 구현에 자바 언어가 아닌 컴파일 방식의 다른 언어를 사용해야한다. 또한 자바 네이티브 인터페이스의 개념을 습득해야한다. 이러한 부담을 경감시키기 위해 렬 논문에서는 자바 메소드를 네이티브 메소드로 자동 변환하여 주는 자바 네이티브 메소드 생성 시스템을 제안하였다. 또한 본 시스템은 JNI의 개념을 요구하지 않기 때문에 C 언어로 네이티브 메소드를 작성하려는 프로그래머에게 편의를 제공한다.
본 논문은 사이클이 없는 속성문법을 사용한 코드 생성에 관한 연구이다. 이 연구를 수행하는 목적은 비 순환 속성문법을 기술하고 속성 문법을 표현하는 메타 언어인 속성 기술 언어를 설계하는 것이다. 여기서, 비 환형 속성 문법으로 L-attributed grammar를 사용한다. 본 시스템은 속성 문법으로부터 정보를 얻기 위한 분석기와 속성 평가기로 구성되어 있다. 속성 문법 분석기는 속성 기술 언어를 취하고 속성 평가기에 의해 요구되는 유용한 정보를 생성한다. 속성 평가는 이 정보를 사용하여 속성 값을 계산한다.
프로그래밍 교육은 프로그래밍에 필요한 지식 교육부분과 문제해결능력과 연관된 프로그래밍 전략을 교육하는 부분이 함께 필요하다. 프로그램 작성 기술을 교육하는 과정은 단순한 지식 습득과정이 아니므로 수업과정에서 학습자 스스로 문제해결능력을 배양할 수 있는 유도과정이 필요하다. 이러한 특성의 프로그래밍 수업의 대표적인 수업방식은 실습방식으로, 실제 수업에서 학습자들의 서로 다른 수준을 고려하면서 실습수업을 효과적으로 운영하기에는 수업시간에 대한 제약이 많이 발생한다. 본 연구에서는 프로그래밍 교육에서 사전 프로그래밍 과제를 활용하여 주어진 학점과 시간 안에서 실습 중심의 학습 효과를 높일 수 있는 교수 학습 모델을 제시한다. 이를 통해 프로그래밍 언어 교육 과정에서 발생하는 제한된 실습수업 시간으로 인해 학습자 스스로가 문제해결능력을 배양할 수 있도록 유도하는 수업을 실시하는데 발생하는 어려움을 해결하여, 학습자가 문제해결능력을 향상시키고 좋은 프로그램 작성 기준에 적합한 프로그램 개발 능력을 배양하는 결과를 얻을 수 있었다.
대부분의 함수형 프로그래밍 언어에서는 '위에서 아래쪽, 왼쪽에서 오른쪽 방향으로' 패턴 매칭(pattern matching)을 한다는 전략에 따라, 모호한(ambiguous) 특성을 갖는 룰의 정의를 허용하고 있다. 이 방법은 함수형 프로그래머에게 디폴트 룰을 정의할 수 있게 하는 직관적인 편리함을 제공하지만, 한편으로 모호한 룰 때문에 함수형 언어의 의미는 불명확해 질 수 있다. 좀 더 구체적으로, 함수형 언어가 갖는 대표적인 특성인 등식 추론(equational reasoning) 원리의 적용을 불가능하게 할 수 있으며, 함수형 언어를 람다 계산법으로 변환하는 데 있어서도 정형적인 방법이 아닌 임시방편적인(ad hoc) 방법에 의존할 수밖에 없게 한다. 본 연구에서는 지연(lazy) 함수형 언어의 패턴 매칭의 의미를 순수 선언적 특성을 갖는 항 개서 시스템(Term Rewriting Systems)의 분리성(separability) 이론과 연관시키고, 분리성 이론에 따라 지연 함수형 언어가 람다 계산법으로 변환될 수 있음을 보인다.
기계번역 사후교정 (Automatic Post Editing, APE)이란 번역 시스템을 통해 생성한 번역문을 교정하는 연구 분야로, 영어-독일어와 같이 학습데이터가 풍부한 언어쌍을 중심으로 연구가 진행되고 있다. 최근 APE 연구는 전이학습 기반 연구가 주로 이루어지는데, 일반적으로 self supervised learning을 통해 생성된 사전학습 언어모델 혹은 번역모델이 주로 활용된다. 기존 연구에서는 번역모델에 전이학습 시킨 APE모델이 뛰어난 성과를 보였으나, 대용량 언어쌍에 대해서만 이루어진 해당 연구를 저 자원 언어쌍에 곧바로 적용하기는 어렵다. 이에 본 연구에서는 언어 혹은 번역모델의 두 가지 전이학습 전략을 대표적인 저 자원 언어쌍인 한국어-영어 APE 연구에 적용하여 심층적인 모델 검증을 진행하였다. 실험결과 저 자원 언어쌍에서도 APE 학습 이전에 번역을 한차례 학습시키는 것이 유의미하게 APE 성능을 향상시킨다는 것을 확인할 수 있었다.
언어학습에서 어휘는 가장 필수적이고 기본이 되는 단위임에도 불구하고 교육현장에서는 학생들에게 어휘를 지도하고 별도의 학습시간을 제공하는 경우는 매우 드물다. 어휘를 습득한다는 것은 소리 내어 말하고 듣는 과정을 통해 이루어진다. 눈으로 내용을 이해하고 암기하는 전통적인 언어 습득 방식은 분명 한계가 있을 수밖에 없다. 본 논문에서는 학습자 특성을 고려한 인지전략과 음성인식을 기반으로 한 Speaking 중심의 학습 방법을 연구하여 초등 영어 어휘 습득을 위한 인지전략 기반의 Speaking Training system을 설계하고 구현하였으며, 초등학교 5학년 두 개 학급을 선정하여 수준 테스트 후 실험 그룹과 비교 그룹으로 각각 편성하여 분석한 결과 학습자의 동기부여와 성취감을 높임으로써 학습자의 소리 영어 중심의 어휘 습득을 강화할 수 있었고, 학력향상 뿐만 아니라 학습참여도, 과제수행 정도, 흥미도 등의 자기주도적 능력까지도 향상시킬 수 있다는 놀라울만한 성과가 있었다. 본 연구를 통해 학생들의 실용적인 영어 말하기 능력을 향상시킬 것으로 기대한다.
딥러닝 모델을 활용한 인공신경망 기계번역 (Neural machine translation)이 주류 분야로 떠오르면서 최고의 성능을 위해 모델과 데이터 언어 쌍에 대한 많은 투자와 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나, 최근 대부분의 인공신경망 기계번역 연구들은 번역 문장의 품질을 극대화하는 자연어 생성을 위한 디코딩 전략 (Decoding strategy)에 대해서는 미래 연구 과제로 남겨둔 채 다양한 실험과 구체적인 분석이 부족한 상황이다. 기계번역에서 디코딩 전략은 번역 문장을 생성하는 과정에서 탐색 경로를 최적화 하고, 모델 변경 및 데이터 확장 없이도 성능 개선이 가능하다. 본 논문은 시퀀스 투 시퀀스 (Sequence to Sequence) 모델을 활용한 신경망 기반의 기계번역에서 고전적인 그리디 디코딩 (Greedy decoding)부터 최신의 방법론인 Dynamic Beam Allocation (DBA)까지 비교 분석하여 디코딩 전략의 효과와 그 의의를 밝힌다.
세계의 선진항만인 싱가포르항과 홍콩항의 여건 및 특성은 물론 이에 근거한 이들 두 항만의 발전전략을 비교분석하여 부산 신항의 합리적인 발전전략을 모색한 결과는 다음과 같다. 싱가포르항과 홍콩항의 공통적인 발전전략에서 부산 신항의 발전전략으로 합당한 것으로 부산 신항이 이미 실시하고 있는 것은 주요 전략산업으로 항망물류산업을 성장동력신업으로 육성, 하역 보관 배송 등 전통적 물류활동보다 항만배후단지에서 이루어지는 부가가치 물류활동의 강화, 외국자본과 상품에 대한 우호적인 인식 등이다. 여기에 새로운 전략으로서는 환적화물 무료 장치기간의 연장, 하역료의 최대한 인하 및 우대요율 적용, 행정절차 및 관행의 수요자 중심으로 개선, 연구 개발 및 인력 양성의 추진 및 국제적 언어 구사능력의 제고 등을 들 수 있다. 그리고 싱가포르항의 발전전략 중에서 부산 신항의 발전전략으로 유용한 것은 포트넷시스템과 Cargo D2D체제의 도입이며, 홍콩항의 발전전략 중에서는 수출입화물의 운송원가 절감전략이다. 그리고 이들 두 항만과 차별화된 부산 신항의 발전전략으로는 유 라시아 대륙을 잇는 철도운송의 추진, 3 port system의 구축전략, 신항의 배후단지 조기개발에 의한 자체 물동량의 확보, 항만 생산성의 획기적인 제고 및 항만마케팅 활동의 차별화 등이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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