사용자 행위 학습에 따른 지능적 자동 제어 시스템 구축에서 먼저 고려해야 할 사항은 사용자 행위학습에 따른 지능적 자동 제어에 대한 기준을 마련하는 것이다. 홈 네트워크 내의 정보가전기기들 환경에 대한 정보를 지속적으로 수집하고 학습 알고리즘을 통하여 분석하며, 분석되어진 정보를 바탕으로 사용자의 성향을 파악하여야 한다. 본 논문에서는 사용자 친화적 지능형 공간 제어 시스템을 제안하였다. 또한 사용자의 성향이 파악되면 지속적으로 홈 네트워크를 모니터링하여 사용자의 성향에 따라 항상 최적의 환경을 제공할 수 있도록 홈 네트워크 제어 시스템을 구축하였다. 사용자의 행동 패턴을 분석하고 이를 기반으로 지능적인 서비스를 제공함으로써 사용자 중심의 능동적 서비스 효과들을 얻을 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구의 목적은 모듈형 데이터 분석 도구를 활용하여 구성주의 기반의 교수학습방법을 구체화하는데 있다. 인공지능교육을 위한 내용기준에서 제시하는 인공지능이 적용된 도구로서 모듈형 데이터 분석도구가 갖는 가치와 의미를 살펴보고 컴퓨팅사고력을 기반으로 문제해결력을 기르는 단계와 과정을 살펴보고자 하였다. 모듈형 데이터분석 도구는 구성주의적 관점에서 동화와 조절을 통해 평형화를 이루는 과정에서 스키마를 형성하는 인지적 사고절차를 시각적으로 표현함으로서 인공지능에서 데이터의 구조를 형상화하는 특징을 갖고 있는 도구라는 장점을 갖는다. AI교육은 문제해결의 절차를 알고리즘으로 구현된 블랙박스로서의 표상화된 스키마를 적용한다는 점에서 데이터 분석의 모듈을 구조화하고 추상적 지식의 구조를 구체화하는 특징을 갖는다고 할 수 있다. 따라서 개념적 스키마와 내재적 스키마를 연결하는 도구로서의 장점을 갖는다는 점에서 모듈형 데이터 분석 도구의 활용가치를 살펴볼 수 있다.
본 연구는 2015년부터 서비스를 진행하고 있는 한국형 온라인 공개강좌 K-MOOC 관련 연구물들의 연구 경향과 그 연구물들의 주요 핵심어들을 실증적으로 분석하여 그 결과를 제시하였다. K-MOOC는 4차 산업혁명 시대의 평생교육 교육지원 서비스로서, 또한 코로나19 상황에서의 대면수업 대체 보완 교수학습 활동 콘텐츠로 주목받고 있다. 본 연구에서는 K-MOOC 관련 등재지(등재후보지 포함) 게재논문 96건을 연도별 발표 경향과 그 연구물들의 핵심어들의 빈도 등을 분석하여 워드클라우드로 제시하였다. 본 연구자는 본 연구결과에 기초하여, K-MOOC 수강생들의 학습성과 향상 방안과 정규 교육과정과의 실제적인 연계 방안 등에 대한 후속 연구를 진행할 계획이다.
관계추출은 문장 내 두 개체 간의 의미적 관계를 추론하는 자연어분석 태스크이다. 딥러닝의 발전과 더불어 관계추출은 BERT 계열의 이해형 언어모델을 이용하였다. 그러나, ChatGPT의 혁신적인 등장과 함께, GPT계열의 생성형 언어모델에 대한 연구가 활발해졌다. 본 논문에서는 소규모의 생성형 언어모델(Kebyt5)을 이용하여 관계추출 성능개선을 위한 프롬프트 구성 및 생각의 사슬(CoT) 학습 방법을 제안한다. 실험결과 Kebyt5-large 모델에서 CoT 학습을 수행하였을 경우, Klue-RoBERTa-base 모델보다 3.05%의 성능개선이 있었다.
본 연구에서는 학습자들의 학습 과정을 모니터링하여 분석된 학습 특성에 따라 다르게 학습내용을 동적으로 구성하여 제공하는 에이젼트 기반의 적응적 교수 시스템을 구현하고 있다. 또한 학습자들의 능력을 평가하고 각 수준에 맞는 학습내용을 제공하기 위해 퍼지 개념을 이용하고 있다. 이를 위해, 코스웨어 설계시 학습목표의 중요도, 학습내용의 난이도, 학습목표와 학습내용과의 관련도에 따라 퍼지 수준 집합을 구성하고 이를 기반으로 학습자의 수준에 맞는 내용을 제공한다. 본 논문에서는 에이젼트를 이용하여 학습자들의 학습 상태를 지속적으로 모니터링하고, 평가 단계에서 학습자가 오답을 냈을 경우 적절한 힌트를 추론하여 제공하며, 분석된 학습 특성과 평가 결과에 따라 학습 내용을 동적으로 구성하여 줌으로서 적응적 교수 시스템을 효과적으로 구현하고 있다. 또한 퍼지 집합에 의한 수준별 학습 내용의 제공과 평가 결과는 학습과정에 나타나는 여러 가지 다양하고 불확실한 요소들을 고려하여 처리함으로써 보다 융통성 있는 교수 학습 방법을 제공할 수 있도록 한다.
인터넷의 빠른 보급으로 인해 교육용 시스템은 독립형 교육시스템에서 최신의 정보를 실시간으로 얻을 수 있는 웹 기반 교육시스템으로 변화하고 있다. 본 연구에서는 학습자들이 제공한 프로그램을 관리자가 교육시스템내에서 구조체와 함수 단위로 분석한다. 분석된 구조체와 함수는 구조체 파일과 함수 파일로 파일 시스템에 저장되고, 저장된 구조체 파이과 함수 파일의 정보는 데이터베이스에 추가된다. 그 후, 제공된 소스 파일을 HTML문서로 변환하는 과정에서 구조체와 함수는 데이터베이스에서 구조체와 함수 파일을 찾게되고, 발견하면 각각의 파일 정보를 이용하여,
최근 교육에서 대두 되고 있는 중요한 문제는 학습자 중심의 맞춤형 교육이 이루어져야 한다는 것이다. 이러한 요구를 만족 시킬 수 있는 방법 중 하나는 학습자의 역량을 고려하여 학습을 진행하는 것이다. 역량 기반의 학습을 진행하기 위해서는 학습자의 역량을 분석하는 방법과 부족한 역량을 효율적으로 계발 할 수 있는 콘텐츠를 제시하는 방법이 필수적이다. 본 연구에서는 e-learning에서 역량 기반의 학습이 진행됨을 가정하고 많은 SCORM 콘텐츠들이 공유되고 있을 때 학습자의 역량을 고려하여 가장 적합한 콘텐츠를 검색하는 시스템을 온톨로지를 통해 구현하였다. 또한 사용자 만족도를 높이기 위하여 온톨로지 기반 검색 시스템이 선택한 콘텐츠 정보를 마이닝 하였다. 그 결과로 검색되는 콘텐츠에 순위를 부여하여 학습자에게 좀 더 적합한 콘텐츠를 제시 할 수 있도록 하였다.
공과대학생의 평생학습역량 증진을 위하여 학습역량을 진단하고 수준에 따른 맞춤형 학습역량 향상 로드맵을 제시할 필요가 있다. 이를 위하여 학습역량 진단도구를 선행연구를 분석하였다. 대부분의 연구에서는 핵심역량을 포함하여 학습역량 진단도구를 개발한 것으로 나타났다. 그러나 핵심역량과 별도의 학습-특정적인 진단도구를 개발하기 위하여 학습역량의 구성요인을 정의하고 예비 진단도구 안을 제시하였다.
이 연구는 국내 대학에서 정규 교과목으로 시행되고 있는 정보활용능력 관련 교과목의 내용을 분석하여 실제 대학에서 교양 과목으로 사용될 수 있는 정보활용능력의 새로운 교수학습 형을 개발하려는 목적으로 시도되었다. 이를 위하여 미국과 영국, 호주, 뉴질랜드 등의 고등교육을 위한 정보활용능력 기준과 모형을 분석하였으며, 국외 5개 대학의 5 교과목의 교육내용과 국내 23개 대학에서 현재 정보활용능력 관련과목으로 교수되는 33개 교과목의 교육 내용을 분석하였다. 그 결과, 본 연구에서 핵심 요소로 사용되는 정보활용능력의 7개 영역인 정보자원영역, 정보요구영역, 정보접근영역, 정보분석영역, 정보관리영역, 정보전달영역, 정보윤리영역을 추출하여 영역별로 강의할 수 있는 14주 과정에 적합한 교수학습모형을 개발하였다. 본 연구에서 제시하는 정보활용능력 교수학습모형의 내용에는 영역별 교육목표, 교육내용, 교수학습 전략 강의시간. 평가내용, 강의도구 등이 포함되어 있다.
무제한 정보추출은 주로 영어를 대상으로 연구가 진행 되었지만, 최근에는 영어가 아닌 다른 언어에 대한 적용이 시도되고 있다. 본 논문에서는 관계 어휘의 유형을 동사형과 명사형 2가지로 정의하고, 각 유형별로 구문 분석 결과 기반의 서로 다른 방법론을 적용하는 한국어 대상 무제한 정보추출 시스템을 소개한다. 동사형 관계 어휘에 대해서는 의존 관계 기반의 추출 규칙을 적용하고, 명사형 관계 어휘에 대해서는 대량의 말뭉치로부터 자동으로 학습한 의존 관계 구조 기반의 추출 패턴을 적용한다. 임의의 100개 문장에 대해서 수행한 결과는 산출된 전체 트리플에 대해 0.8이상의 정밀도를 보임으로써 본 논문에서 제안하는 방법의 효용성을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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