본 연구는 디자인 문제해결 과정에서 이미지 형상화를 위한 방법으로 모방에 익숙한 것에 대해, 모방외에 보다 창의적인 시도와 새롭고 다양한 접근이 요구됨에 주목하여 시작하게 되었다. 이에 비정형에 대한 이해와 개념적 접근으로 하는, 인문학과 시각예술의 융합 연구를 하였다. 본 연구의 목적은 기존의 비정형과 관련 있는 기초디자인 실습사례에서, 실습과정 전후에 요구되는 이론적 접근과 결과물 설명에 대해 보다 깊이 있는 연구와 더불어 디자인적 표현을 가능케 하는 비정형 언어를 개발하는 것이며, 이에 대한 실습과정을 체계화하여 제시하는 것이다. 연구의 방법으로는 선행연구, 관련 작품 및 작가에 대한 조사와 더불어 비정형 관련 교육 실습 등을 통해 관련 단어를 수집하고 공통되거나 반복되는 단어 또는 내용을 군집화하고 계층화하여 세부항목을 도출하는 것이다. 연구결과로 비정형 작동기제이며 비정형 언의의 상위 항목으로 공간적 위치 짓기 체계에서의 수평성, 공간과 시간의 분리에서 펄스, 체계의 구조적 질서에서의 엔트로피, 물질의 제한에 있어서의 저급유물론 등과 관련되는 비정형 언어를 제시하였다. 이들은 조형요소의 시각요소로, 형태, 형상, 크기, 명암, 색채, 질감, 공간, 구조 등과 관계하며, 하위 항목으로 다양한 형용사적인 의미를 가지고 있다. 이에 비정형 시각예술의 전반적인 단계(이론적 접근, 실습과정, 결과물 표현 등)에서 비정형 언어를 이해하고 표현할 수 있도록 하는 기초디자인 교육 자료를 제시하였다. 이러한 연구결과를 바탕으로, 서로 다른 반미학적인 새로운 조형미를 표현하게 하고 이를 이해하게 하는 교육적 콘텐츠로, 사회적 정체성을 드러내는 역할로, 또한, 이에 대한 교육 자료가 비정형 시각예술 관련 연구에 참고자료로 활용되기를 기대한다.
프레임에서 픽셀로의 전환은 영화가 기술적 차원에서 거대한 전환을 이룬 것뿐만 아니라 영화언어 차원에서 근본적인 변화를 보여준다. 필름시대와 디지털 시대를 정의하며, 필름 시대의 영화와 디지털 시대의 영화가 스타일 차원에서 어떻게 구분되는가를 살펴보기 위해 본고는 지표성의 문제에 초점을 맞춘다. 지각적 사실주의 입장에서 보자면, 디지털 이미지에 대한 담론은 환영주의와 고전적 사실주의의 이분법적 구분을 해체한다. 이에 따라 이미지의 현실성은 지표적 차원에만 의존하지 않으며, 보다 근본적으로 관객이 어떻게 지각하느냐 하는 수용의 관점에서 고려되어야 한다는 결론이 도출된다. 디지털 시네마 시대에는 효과로서의 수용성이라는 차원에서 디지털 시네마의 지표성과 세계, 그리고 디지털 이미지 간의 관계에 대해 검토하는 작업을 해야 하며, 또한 이미지 생산의 관점에서 재고찰해야 할 것이다.
언어학습 도구로서 스마트폰은 강의실 밖과 비교했을 때 수업시간에 활용되는 경우는 흔하지 않다. 따라서 본 연구의 목적은 영어 듣기의 수업 활동에서 스마트폰의 유용성을 파악하는 것이다. 71명의 학생들이 한 학기 동안 Practical English Listening and Reading 과목에서 개별적으로 스마트폰을 이용하여 듣기 활동을 하였다. 학기 말에 학생들은 스마트폰 활동에 관한 10문항의 설문에 응답하였다. 설문을 분석한 결과 스마트폰을 이용한 듣기 활동은 학생들의 영어 듣기에 대한 흥미를 유발하였으며 개인별 맞춤 학습으로서 듣기 능력을 향상시키는 효과를 가져왔다. 그런데 스마트폰이 지닌 다른 기능들이 학생들의 듣기 활동을 방해한다는 사실이 스마트폰 활용의 가장 큰 단점으로 나타났다. 이를 해결하기 위해 듣기 활동을 모두 스마트폰 활동으로 할 것이 아니라 강의실 컴퓨터를 사용한 전체 활동도 병행할 것을 제안한다. 학생들이 원하는 혼합율은 50대 50 이었다. 학생 집단의 수준에 따라 그 혼합율은 달라질 수 있을 것이다. 이러한 연구결과는 디지털 융합 영어학습을 활성화하는데 기여할 것이다.
최근 시스템의 규모가 커지고 복잡해지면서, 시스템 수준에서의 기능 검증방법론이 중요해지고 있다. 기능블록의 검증을 위해서는 주로 BFM(bus functional model)이 사용되며, 기능 검증에 대한 부담이 증가할수록 올바른 검증환경 구성의 중요성은 더욱 증가한다. SystemVerilog는 Verilog HDL의 확장으로 하드웨어 설계언어의 특징과 검증언어의 특징을 동시에 갖는다. 동일한 언어로 설계기술, 기능 시뮬레이션 그리고 검증을 진행할 수 있다는 것은 시스템개발에서 큰 이점을 갖는다. 본 논문에서는 SystemVerilog를 이용하여 AMBA 버스와 기능블록으로 구성된 DUT를 설계하고, 계층적 테스트벤치를 이용한 검증환경에서 DUT의 가능을 검증한다. 기능 블록은 Adaptive FIR 필터와 Booth's 곱셈기를 사용한다. 이를 통하여 검증환경이 DUT와 연결되는 인터페이스의 부분적인 변경을 통하여 다른 하드웨어의 기능을 검증하는데 재사용되는 이점을 가지고 있음을 확인한다.
본 다중 사례 연구는 언어 학습 및 사용에서 언어 사회화의 프레임워크[10]를 기반으로 코로나19 팬데믹 기간 동안 가정 내에서 4명의 대학생의 영어 학습과 관련된 가정 내 환경적 요인을 조사합니다. 본 연구는 서술 기법을 활용하여 중국 북서부 농촌 지역에 위치한 가정에서 중국인 대학생 4명의 온라인 영어 학습 양태를 조사하기 위해 시계열 분석을 수행합니다. 데이터는 2020년 3월부터 2020년 7월까지 구두 및 서면 서술, 반구조화 인터뷰, 수업 문서(수업 일정, 시간표)를 통해 수집되었습니다. 연구 결과에 따르면 각 학생은 가정 내에서 영어 학습에 영향을 미치는 서로 다른 가정 내 행위관습을 가지고 있었습니다. 결국 4명의 학생 모두 자신의 행위관습이 온라인 영어 학습을 비효율적으로 만든다고 느꼈고 가정 내에서 계속 학습하고 싶지 않다고 말했습니다. 본 연구의 결과는 중국 북서부 농촌 지역 부모들이 대학생들의 학습 환경을 구축하고 학생들이 가정 내에서 효과적인 학습 습관을 기를 수 있도록 주의를 기울이는 것이 중요함을 시사합니다.
최근 Encoder-Decoder를 기반한 요약은 거의 인간 수준에 도달하였다. 하지만 이는 영어, 중국어 등 수백만 건의 데이터세트가 잘 갖추어진 주류 언어권에서만 활용 가능하며 데이터세트가 구축되지 않은 비주류 언어권에서는 활용하지 못하는 한계가 있다. 또한, 문서의 일부 영역에 초점 하여 요약하는 편향의 문제를 갖고 있어 동화나 소설과 같이 흐름이 있는 문서에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 두 개의 Discriminator가 있는 GAN을 통해 비지도 학습 기반의 추상 요약을 하며, 가이드 토큰의 추출과 주입을 통해 편향 문제를 개선하는 추출 요약과 추상 요약을 혼합한 하이브리드 요약 방법을 제안한다. CNN/Daily Mail 데이터세트를 통해 모델을 평가하여 객관적인 타당성을 검증하고 비주류 언어 중 하나인 한국어에서도 유효한 성능을 보인다는 것을 입증한다.
우리나라는 초등학교부터 소프트웨어교육을 실시하고 있다. 초등학교의 대표적인 소프트웨어교육 도구로 서양 체스 게임의 규칙을 토대로 재구성한 다양한 체스 게임을 활용하고 있는 실정이다. 반면 우리 전통놀이 중 윷놀이에도 소프트웨어 교육의 내용 요소가 포함되어 있어, 이에 대한 연구가 필요한 실정이다. 따라서 이 연구에서는 교육용 프로그래밍 언어인 엔트리와 거북이 로봇을 활용한 컴퓨팅 사고력을 기반한 윷놀이 프로그램을 개발하고 타당성을 검증하였다. 타당성 검증 결과로는 교과 성취기준과의 일치도(3문항)와 학습자료의 적절성(4문항), 수업 적용 가능성(3문항)에서 모두 CVR값이 0.7보다 높게 나타났다. 따라서, 이 연구에서 개발한 학습 프로그램이 교과 성취기준과 일치도가 높고 학습자료가 적절하며 수업에 적용할 수 있는 가능성이 높다고 판단할 수 있었다. 향후 이 콘텐츠의 일반화를 위해서는 효과성 검증이 되어야 할 것이며, 이를 이해 실험적인 연구가 필요하겠다.
대학수학능력시험 국어 과목에서 중요한 비중을 차지하는 독서 영역의 주된 교육 목표는 주어진 지문을 온전히 이해할 수 있는가를 평가하는 데에 있다. 따라서 해당 지문에 포함된 질의를 주어진 지문만으로 풀이할 수 있는지는 해당 영역의 교육 목표와 관련이 깊다. 본 연구에서는 처음으로, 교육학 분야와 딥러닝을 접목하여 이러한 교육 목표가 실제로도 타당하게 실현 가능한지를 입증하고자 한다. 대학수학능력시험의 독서 영역의 개별지문과 그에 수반된 다수의 문장 쌍(sentence pair)을 정제하여 추출하고, 해당 문장 쌍을 주어진 지문에 비추어 적절하거나(T), 적절하지 않은지(F)를 판단하는 이진 분류 태스크(binary classification task)에 적용하여 평가하고자 한다. 그 결과, F1 스코어 기준 59.2%의 human performance를 뛰어넘는 성능을 62.49%의 KoELECTRA를 비롯한 대부분의 언어 모델에서 확인할 수 있었으며, 또한 데이터 전처리 과정에 변화를 줌으로써 언어 모델의 구조적 한계를 극복할 수 있었다.
최근 딥러닝 기반의 자연어처리 연구는 사전 훈련된 언어 모델을 통해 대부분의 자연어처리 분야에서 우수한 성능을 보인다. 특히 오토인코더 (auto-encoder) 기반의 언어 모델은 다양한 한국어 이해 분야에서 뛰어난 성능과 쓰임을 증명하고 있다. 그러나 여전히 디코더 (decoder) 기반의 한국어 생성 모델은 간단한 문장 생성 과제에도 어려움을 겪고 있으며, 생성 모델이 가장 일반적으로 쓰이는 대화 분야에서의 세부 연구와 학습 가능한 데이터가 부족한 상황이다. 따라서 본 논문은 한국어 생성 모델을 위한 멀티턴 대화 데이터를 구축하고 전이 학습을 통해 생성 모델의 대화 능력을 개선하여 성능을 비교 분석한다. 또한, 검색 모델을 통해 외부 지식 정보에서 추천 응답 후보군을 추출하여 모델의 부족한 대화 생성 능력을 보완하는 방법을 제안한다.
현대사회는 복잡하고 빠르게 변화하고 있고, 지식을 습득하고 창출하기 위해 지식 공유가 필요하다. 지식공유는 동료들과 협력하거나 이들을 돕기 위해 자신의 정보 지식, 노하우를 제공하는 행동이다. 본 연구는 가상커뮤니티 구성원의 모바일 지식공유행위를 설명하기 위해 사회적 자본이론을 이용하여 연구모형을 제시했다. 선행연구를 기반으로 사회적 자본이론을 구조적, 관계적 그리고 인지적 측면으로 구분하였다. 구조적 측면의 척도로 사회적 유대, 인지적 측면의 척도로 공유 언어와 공유비전, 그리고 관계적 측면의 척도로 신뢰로 구성했다. 설문 자료를 수집한 후 SPSS 22를 이용하여 요인분석과 회귀분석을 실시하였다. 사회적 자본의 세부 요인이 정보 공유 행위에 어떠한 영향을 미치는지, 그리고 지식공유의 정도가 커뮤니티 촉진에 어떠한 영향을 미치는가를 실증 분석하였다. 분석 결과 사회적 유대 관계, 공유된 언어, 공유된 비전, 신뢰가 지식 공유에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 지식 공유는 커뮤니티 촉진에 긍정적 영향을 끼쳤다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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