본 논문에서는 인공지능 교육에서 소외계층의 지원 방안을 도출하기 위하여 소외계층과 일반 학생의 인공지능 교육과 관련된 여러 요인의 실태를 조사하였다. 실태 조사 결과를 소외계층과 일반 학생을 비교하여, 소외계층의 인공지능 교육에서 시사점을 도출하고자 하였다. 연구를 위하여 인공지능 교육 관련 실태를 조사할 수 있는 설문을 구성하였으며, 온라인을 통해 설문을 진행하였다. 연구 결과, 소외계층 662명과 일반 학생 1,482명이 설문에 참여하였다. 소외계층은 일반 학생보다 인공지능에 대한 관심이 높았으며, 프로그램이 언어나 피지컬 컴퓨팅을 경험한 학생 비율이 높았다. 또한, 인공지능 직&·간접적 경험의 비율은 일반 학생과 비슷한 수준이었다. 하지만 인공지능 교육 경험 비율은 일반 학생이 약 20% 높았다. 이러한 내용을 종합하였을 때, 인공지능 교육에 대한 관심은 높지만, 인공지능 교육을 받는 학생의 비율은 낮은 것을 확인할 수 있었다.
청소년들의 뇌는 급속한 변화를 겪는다. 그동안 신경해부학적 특성과 일반지능(IQ)과의 관련성을 알아보기 위한 연구가 지속적으로 이뤄져 왔으나 대부분 단편적이었다. 본 연구는 단순히 대뇌 피질 두께를 한 번 측정한 것이 아니고, 대뇌 피질 두께의 변화를 추적하여 일반지능과 그 변화 간의 관련성을 추정하였다. 건강한 청소년 75명(M=16세 4개월)을 5단계의 지능범주별로 나눈 뒤 6개월의 간격을 두고 MRI 촬영을 두 번씩 하여 대뇌 피질 두께 변화를 알아냈다. 그 결과 일반지능 범주별로 대뇌 피질 두께 변화에 차이가 크게 나타났다. 일반지능이 120 이상인 세 그룹은 관찰 대상인 11개 뇌 영역의 대뇌 피질 두께가 모두 감소했으나, 그 이하의 두 개 그룹에서는 지능이 낮을수록 늘어나는 영역이 5~8개나 됐다. 이는 일반지능이 낮을수록 대뇌피질의 성숙이 늦어지는 것으로 추정할 수 있다.
보통의 인공지능 시스템은 특정 작업을 수행하기 위해 설계되며, 해당 작업만을 수행하는 능력을 가진다. 그에 반해 인공 일반지능이란 설계 당시 목표로 한 작업만이 아니라 새로 접하는 다양한 문제에도 대응할 수 있는 인공지능을 의미한다. 최근 게임 인공지능 분야의 일반지능 문제인 General Video Game Playing에 대한 관심이 높아지고 있다. 비디오 게임으로 범위가 제한되었지만, 다양한 형태의 비디오 게임을 플레이 할 수 있는 단일 인공지능을 설계하는 것은 상당히 도전적인 문제이다. 본 논문에서는 Monte-Carlo Tree Search를 이용하는 기존 비디오 게임을 위한 인공 일반지능을 개선하는 방법에 대해 기술한다. 여기서는 UCB1 알고리즘을 문제에 적합하도록 개선한 GreedyUCB1과 게임 분석을 통해 얻은 지식을 활용한 Rollout 방법을 제안한다. 제안한 방법으로 개발된 인공지능은 국제 학술대회인 IEEE Computational Intelligence in Games의 2014년 인공지능 경진 대회에 출전하여 4위의 성적을 보였다.
본 연구에서는 과학영재와 일반학생의 지능, 완벽주의 성향 및 스트레스의 정도를 비교하였다. 연구 결과, 과학영재는 APM 지능 검사에 기초한 지능에서 일반학생보다 높게 나타났다. 또, 과학영재가 일반학생에 비해 완벽주의 성향이 높게 나타났으나, 유의한 차이는 없었다. 그러나 과학영재는 일반학생보다 스트레스 정도가 유의미하게 낮은 것으로 나타났다. 본 연구는 완벽주의 성향이 높은 영재가 강한 스트레스를 받고 있을 거라는 가설에 기초하여, 완벽주의 성향에 따른 스트레스정도를 분석하였다.
본 연구의 목적은 중학교 과학영재 학생과 일반학생간의 리더십 특성과 정서지능을 비교하고 정서지능이 리더십 특성에 미치는 영향을 조사하는 것이다. 연구의 대상은 경기도 S시 중학교 과학영재 학생 150명, 일반학생 130명이다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 과학영재 학생과 일반학생간의 리더십 특성 총점 및 리더십 하위요인별 특성은 차이가 있었다. 일반학생보다는 과학영재 학생의 리더십 특성의 평균이 더 높게 나타났으며 통계적으로 유의미한 차이가 있었다. 성별에 따른 리더십 특성의 차이를 비교한 결과 영재학생은 2개 하위영역에서, 일반학생은 1개 하위영역에서 여학생의 점수가 유의미하게 높은 것으로 나타났다. 둘째, 과학영재 학생과 일반학생간의 정서지능 총점과 정서지능 하위요인 중 '정서의 사고촉진 능력'과 '정서지식의 활용 능력'에서는 두 집단 간에 통계적으로 유의미한 차이가 나타났다. 성별에 따른 정서지능의 차이를 비교한 결과 영재학생, 일반학생 모두 1개 하위영역에서 여학생의 점수가 유의미하게 높은 것으로 나타났다. 셋째, 중학교 과학영재 학생의 리더십 특성과 정서지능 간에는 유의미한 정적 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 넷째, 과학영재 학생의 정서지능이 리더십 특성에 미치는 영향이 어떠한지 알아보기 위하여 다중회귀분석을 실시한 결과 정서지능이 리더십 특성에 유의미하게 영향을 미치는 것으로 나타났다.
본 연구의 목적은 초등 영재학생과 일반학생의 성격 강점, 정서지능 및 학습몰입을 비교하고 관련성을 알아보며, 성격 강점과 정서지능, 학습몰입의 관계를 분석하는데 있다. 본 연구를 통해 얻은 결과는 다음과 같다. 첫째, 초등 영재학생이 성격 강점, 정서지능 및 학습몰입 전체에서 일반학생보다 높게 나타났다. 인간애는 두 집단에서 가장 높게 나타난 핵심 덕목이었다. 영재학생은 겸손과 겸양에서는 일반 학생보다 유의미하게 낮게 나타났다. 정서지능과 학습몰입 모든 하위영역에서 영재학생이 일반 학생에 비해 유의미하게 높았다. 둘째, 초등 영재학생은 성격 강점과 정서지능, 성격 강점과 학습몰입 간에 높은 정적 상관관계를 나타내었다. 셋째, 초등 영재학생의 성격 강점은 정서지능과 학습몰입에 유의미하게 영향을 미치는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 퍼지 일반-위상과 퍼지 일반-위상 공간의 개념을 소개한다. 퍼지 일반-위상은 smooth topology 와 Chang's fuzzy topology의 일반화된 개념이다. 퍼지 일반-위상의 일반적인 성질과 퍼지 일반-연속, 약 퍼지 일반-연속 함수의 개념과 성질을 조사한다.
본 연구의 목적은 초등수학영재와 일반학생 사이의 정서지능과 창의적 성향을 비교분석 함으로써 초등수학영재의 특성을 이해하며, 초등수학영재와 일반학생의 창의성 교육에 도움을 주는 것이다. 연구 대상은 D광역시와 K도에 소재한 초등학교 영재학급의 4, 5, 6학년 학생 102명과 같은 지역 초등학교의 일반학생 132명으로 총 234명이다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 초등수학영재와 일반학생의 정서지능의 평균을 비교한 결과, 모든 영역에서 초등수학영재가 일반학생보다 더 높은 정서지능을 보이고 있다. 둘째, 초등수학영재와 일반학생의 창의적 성향을 비교한 결과, 초등수학영재가 일반학생 보다 창의적 성향이 높게 나타났다. 셋째, 초등수학영재와 일반학생의 정서지능과 창의적 성향의 하위 요소 간 상관관계를 분석한 결과, 초등수학영재와 일반학생 두 집단 모두 정서지능과 창의적 성향의 하위요소가 서로 정적인 상관관계를 형성하고 있는 것으로 나타났다. 이것은 초등수학영재와 일반학생 모두 정서지능이 창의적 성향에 영향을 미치며, 이를 통해 창의성을 발현하기 위해서는 정서적인 요소를 반드시 고려해야 한다는 것을 알 수 있었다.
본 연구의 목적은 초등학교 과학영재 학급 학생들의 지적 특성을 분석하는 것이다. 이 목적을 위하여 72명의 과학영재학급 학생들을 선발하였다. 그리고 이 학생들의 다중지능, 창의성, 그리고 과학탐구능력을 조사하였다. 그리고 이러한 과학 영재 학급 학생들의 특성을 일반 학생들의 특성과 비교하기 위하여 78명의 일반학생들을 대상으로 동일한 검사를 실사하였다. 그 결과, 과학영재교육을 받는 학생들은 논리 수학적 지능, 개인이해 지능, 자연탐구 지능이 일반학생보다 유의미하게 높았으며, 특히 논리 수학적 지능과 개인이해 지능은 강점 지능으로 나타났다. 그러나 8개지능 가운데 음악적 지능은 약점으로 나타났다. 과학영재 학급 학생들은 창의력과 과학탐구능력도 일반학생들보다 뛰어났다. 초등학교에서 이루어지는 과학영재교육 프로그램의 효율올 높이기 위하여 우리는 영재 교육을 받는 학생들의 이러한 지적 특성을 고려할 필요가 있다.
일반적으로 휴대폰에는 리튬이온(Ll-lon) 전지(battery)를 많이 사용하고 있으며 그 전지(battery)를 충전시키기 위해 Microcontroller를 사용해서 과충전과 방전, 그리고 전지(battery) 보호와 충전에 대한 일정한 전류를 제어한다. 여기에서 충전 동작 시 필요한 일반직인 충전 전류 제어를 PWM의 방식에 의존하지 않고 인공지능 기법을 이용해 소프트웨어적으로 처리가 필요한 파라메터 값을 추정해 적용시키고자 한다. 따라서 개발한 충전시스템에 일반적인 충전 파라메터를 전압과 전류 그리고 시간으로 분류하여 Microcontroller에 그 파라메터를 적용시켜 PWM 방식으로 제어한 후에 실험에 의한 결과값을 얻는다. 그리고 이것들을 비교하여 보다 나은 충전시스템을 구현하기 위해 인공지능 기법 중에 하나인 신경망을 이용하여 전압과 전류 그리고 시간에 대한 파라메터를 처리하였다. 본 논문에서 신경망에 대한 파라메터의 학습을 일반 FC에서 구현하고 여기에서 추출된 학습 값을 Microcontroller에 적용시켜 입력값에 따라 다양한 PWM 신호를 발생시키도록 구현했다. 이후 실제적인 실험에 의한 결과값을 본 논문에서 서술하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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