• 정보교육학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.197-207
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• 2022

본 논문에서는 코딩 학습 중 학습자의 인지 부하 감소를 목적으로 자연어 처리 모델을 이용하여 전이학습 및 미세조정을 통해 블록 프로그래밍 환경에서 이미 이루어진 학습자의 블록을 학습하여 학습자에게 다음 단계에서 선택 가능한 블록을 생성하고 추천해 주는 머신러닝 기반 블록 코드 생성 및 추천 모델을 개발하였다. 모델 개발을 위해 훈련용 데이터셋은 블록 프로그래밍 언어인 '엔트리' 사이트의 인기 프로젝트 50개의 블록 코드를 전처리하여 제작하였으며, 훈련 데이터셋과 검증 데이터셋 및 테스트 데이터셋으로 나누어 LSTM, Seq2Seq, GPT-2 모델을 기반으로 블록 코드를 생성하는 모델을 개발하였다. 개발된 모델의 성능 평가 결과, GPT-2가 LSTM과 Seq2Seq 모델보다 문장의 유사도를 측정하는 BLEU와 ROUGE 지표에서 더 높은 성능을 보였다. GPT-2 모델을 통해 실제 생성된 데이터를 확인한 결과 블록의 개수가 1개 또는 17개인 경우를 제외하면 BLEU와 ROUGE 점수에서 비교적 유사한 성능을 내는 것을 알 수 있었다.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.1015-1024
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• 2021

엔트리, Machine Learning for Kids, Teachable Machine과 같이 블록 기반 프로그래밍 언어에서 활용할 수 있도록 인공지능을 간단히 학습시킬 수 있는 다양한 플랫폼들이 존재한다. 그러나 이와 같은 플랫폼들은 별도의 메뉴를 통해 인공지능 학습을 진행한 다음, 학습된 모델을 코드 에디터에서 활용하는 방식을 따르고 있다. 이와 같은 방식은 학습되는 과정을 학생들이 더 직관적으로 살펴볼 수 있다는 장점이 있지만, 학습 메뉴와 코드 에디터를 모두 활용해야 한다는 단점도 존재한다. 본 논문에서는 코드 에디터에서 인공지능 학습과 코딩을 모두 진행할 수 있는 인공지능 블록을 개발한다. 본 인공지능 블록은 스크래치 블록으로 제시되지만 실제 학습 과정은 파이썬 서버를 통해 수행된다. 파란색 펜과 빨간색 펜을 분류하는 모델, 덴탈 마스크와 KF94 마스크를 분류하는 모델을 학습하는 과정을 통해 본 블록에 대해 상세히 기술한다. 또, 학습 성능 면에서 Teachable Machine와 큰 차이가 없음을 실험적으로 나타내었다.

• 정보교육학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.69-82
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• 2016

소프트웨어교육의 도구로서 블록형 교육용 프로그래밍 언어(EPL)는 무료로 이용할 수 있고, 피지컬 컴퓨팅은 현실세계와 컴퓨팅 환경을 연결시켜줌으로써 실생활 문제 해결이라는 목표에 더욱 가깝게 다가갈 수 있도록 해주기 때문에, 특히 초등학교 단계에서 학생들이 직관적으로 이해하기 쉬우며 알고리즘적 사고를 향상시키기 때문에 많이 이용되고 있다. 본 연구에서는 초등학생도 회로지식 없이 쉽게 접할 수 있고 가격적인 측면에서도 큰 부담이 가지 않는 엔트리와 센서보드를 활용한 EPL 및 피지컬 컴퓨팅 교육과정을 제시하고, 초등학교 6학년 학생을 대상으로 12차시의 EPL 교육과정과 8차시의 피지컬 컴퓨팅 교육과정을 개발하고 적용하였다. 본 연구의 결과 EPL 교육과정을 적용한 집단과 피지컬 컴퓨팅 교육과정을 추가로 적용한 집단 모두 학생들의 컴퓨팅 사고력 향상에 유의미한 효과가 있었으며, 피지컬 컴퓨팅 교육과정을 추가로 적용한 집단에서 컴퓨팅 사고력 요소의 자료표현, 수행 및 검증, 일반화에서 유의하게 더 큰 향상을 보였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.118-126
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• 1996

메모리의 계층적 구조는 메모리의 접근 속도를 개선하고 프로그래밍 공간을 확장 하는데 유용한 메카니즘이다. 그러나 이 구조는 데이타의 참조를 위해서 적어도 두번- 주소 변환을 위한 TLB 와 원하는 데이타를 위한 데이타 캐시-의 메모리 접근이 필요하다. 만약 캐시의 크기가 가상 메모리의 페이지 크기와 캐시 메모리의 연관 정도의 곱보다 커지면 TLB접근과 데이타 캐시의 접근을 병렬로 수행하기 어려우며, 따라서 프로세서 타이밍의 임계 경로가 길어져 성능에 영향을 미친다. 이들의 병렬 접근을 성취하기 위하여 직접 사상 TLB와 조그마한 완전 연관 사상 TLB를 결합하나 혼합 사상 TLB를 제 안한다. 전자는 TLB 접근에 따른 지연시간을 줄 일 수 있으며 후자는 전자로부터 발생한 충돌 부재를 제거할 수 있게 된다. 트레이스 구동 모의 실험 결과에 의하면 제안된 TLB 는 4개의 엔트리로만 구성된 완전사상 TLB를 추가하더라도 부재율의 상승에 의한 영향이 주소변환에 따른 지연시간 축소에 위하여 상쇄되므로 효과적이다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제6권3호
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• pp.356-363
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• 2000

자바 프로그래밍 언어는 인터넷 및 분산 네트워크 환경에서 효과적으로 수행될 수 있도록 설계된 언어이다. 그러나 각 플랫폼에서 인터프리터 방식으로 실행된다는 단점을 가지고 있기 때문에, 자바 프로그램을 효율적으로 실행하기 위해서는 Bytecode를 목적 기계 코드인 SPARC 코드로 변환하는 코드 생성 시스템이 개발되어야 한다. 본 논문에서는 재목적 코드 생성 기법을 이용하여 Bytecode를 SPARC 코드로 변환하는 코드 생성 시스템을 구현하였다. 이를 위해 Bytecode로부터 SPARC 코드 생성 규칙을 기술한 Bytecode 테이블을 작성하였고, 클래스 파일을 입력으로 받아 Bytecoed를 코드 확장시에 적합한 형태로 변환하는 정보추출기를 구현하였다. 정보추출기가 Bytecode 명령어의 피연산자에 대한 상수 기억장소의 엔트리를 결정한 후, 코드 확장기가 변경된 Bytecode를 Bytecode 테이블에 따라 SPARC 코드로 변환한다. 또한, 재목적 코드 생성 시스템은 다양한 목적 기계 코드를 생성하기 위해 체계적으로 재구성될 수 있다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권6호
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• pp.49-54
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• 2022

코로나 이후 급격한 현대사회의 변화는 인공지능 인재가 국가 경쟁력을 좌우하는 주요한 영향요인으로 부각시겼다. 이에 따라 교육부에서는 인공지능 교육 공백기에 있는 초등학교 4-6학년과 중고등학생의 디지털 역량을 개발시키기 위해 대단위 SW·AI 캠프 교육 사업을 기획하였다. 이에 본 연구에서는 초등학교 4-6학년 학생들을 대상으로 하는 캠프 형 SW·AI교육프로그램을 개발하여 초등학교 4-6학년 학생들로 하여금 인공지능 기초소양을 갖추도록 하고자 한다. 이를 위해 초등학교에서의 SW·AI 교육의 의미를 정의하고 초등학교과정에서 다루어야 할 SW·AI 내용으로 'SW·AI의 이해', 'SW·AI의 원리와 활용' 및 'SW·AI의 사회적 영향'을 설정하였다. 또한 설정된 초등학교 SW·AI 교육학습 요소와 현재 초등학교에서 사용하고 있는 교과서의 관련 교과 및 단원과의 연계를 시도하였다. 교육에 사용되는 프로그램으로는 블록코딩 기반의 소프트웨어 코딩 학습 도구인 엔트리를 통하여 소프트웨어 프로그래밍 기초 역량을 강화하도록 하였으며, 모든 프로그램은 초등학생의 발달적 특징을 고려하여 경험과 체험 위주의 참여자 중심으로 운영되도록 설계하였다. 본 연구에서 이루어진 SW·AI 캠프 교육 프로그램은 방과 후 과정이나 방학 등을 이용하여 단기간에 운영되는 프로그램이다. 따라서 이를 토대로 초등학교 과정에서 SW·AI 교육이 정규교육과정의 일원으로 편성되어 운영되기 위해서는 정규교과 내용분석과 SW·AI 교육내용의 심층적인 분석을 기초로 한 연구가 필요함을 제언하는 바이다.