본 논문에서는 대규모 베이지안 망을 빠른 시간 안에 학습하기 위한 방법으로, 클러스터링을 이용한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 베이지안 구조 학습에 있어서 DAG(Directed Acyclic Graph)를 탐색하는 영역을 제한하기 위해 클러스터링을 사용한다. 기존의 베이지안 구조 학습 방법들이 고려하는 후보 DAG의 수가 전체 노드 수에 의해 제한되는 데 반해, 제안되는 방법에서는 미리 정해진 클러스터의 최대 크기에 의해 제한된다. 실험 결과를 통해, 제안하는 방법이 기존의 대규모 베이지안 망 학습에 활용되었던 SC(Sparse Candidate) 방법 보다 훨씬 적은 수의 후보 DAG만을 고려하였음에도 불구하고, 비슷한 정도의 정확도를 나타냄을 보인다.
사전 학습 모델을 특정 데이터에 미세 조정할 때, 최대 길이는 사전 학습에 사용한 최대 길이 파라미터를 그대로 사용해야 한다. 이는 상대적으로 긴 시퀀스의 처리를 요구하는 일부 작업에서 단점으로 작용한다. 본 연구는 상대적으로 긴 시퀀스의 처리를 요구하는 질의 응답(Question Answering, QA) 작업에서 사전 학습 모델을 활용할 때 발생하는 시퀀스 길이 제한에 따른 성능 저하 문제를 극복하는 방법론을 제시한다. KorQuAD v1.0과 AIHub에서 확보한 데이터셋 4종에 대하여 BERT와 RoBERTa를 이용해 성능을 검증하였으며, 실험 결과, 평균적으로 길이가 긴 문서를 보유한 데이터에 대해 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.
자연어 처리 기술은 인간 언어의 이해와 처리에서 큰 진전을 이루었으나, 학습 데이터에 내재한 성별 편향이 모델의 예측 정확도와 신뢰성을 저하하는 주요한 문제로 남아 있다. 특히 성별 예측에서 이러한 편향은 더욱 두드러진다. 제로샷 분류 기법은 기존에 학습되지 않은 새로운 클래스를 효과적으로 예측할 수 있는 기술로, 학습 데이터의 제한적인 의존성을 극복하고 다양한 언어 및 데이터 제한 상황에서도 효율적으로 작동한다. 본 논문은 성별 클래스 확장과 데이터 구조 개선을 통해 성별 편향을 최소화한 새로운 데이터셋을 구축하고, 이를 제로샷 분류 기법을 통해 학습시켜 성별 편향성이 완화된 새로운 성별 예측 모델을 제안한다. 이 연구는 다양한 언어로 구성된 자연어 데이터를 추가 학습하여 성별 예측에 최적화된 모델을 개발하고, 제한된 데이터 환경에서도 모델의 유연성과 범용성을 입증한다.
기존의 대부분 웹기반 문항평가시스템의 경우 CGI나 자바 스트립트를 이용한 너무나 순차적이며 제한된 평가문항들만 제시함으로써 학습에 흥미도가 떨어지고 학습자 주도의 창의적인 학습을 저해하는 요인이 되었다. 본 논문에서는 저작도구 PASS2000의 웹연동 방법을 통하여 학습자가 보다 흥미를 느끼고 학습자 수준에 적합한 동적인 다양한 형태의 평가문항 제시와 학습자가 제시된 문항에 대한 학습후에는 자동채점이 가능하며 즉각적인 결과확인이 가능하도록 하였다. 아울러 학습한 평가문항들을 문항평가지 형태로 출력하여 지속적이고 반복적인 개별화 학습을 할 수 있도록 하였다. 이는 장차 보편화될 원격교육시스템에서 학생들의 학습이해능력을 평가할 수 있는 원격 웹기반 문항평가시스템을 구현하여, 언제 어디서나 시간과 공간의 제한을 받지 않고 학습할 수 있는 체제가 되도록 하는데 있다.
프로그래밍 언어 실습을 위해 일반적으로 실습 소프트웨어를 여러 대의 PC에 개별적으로 설치하거나, 실습 소프트웨어를 특정 서버에 설치한 후 라이센스를 받아 운영하고 있는 경우에는 접속자의 수를 제한 받게 되는데, 이러한 모든 경우들에는 지정된 장소에서만 실습을 해야 하는 문제점과 실습자 수의 제한 문제점이 있다. 본 논문에서는 실습 소프트웨어 1본을 서버에 설치한 후 인터넷이 가능한 어떠한 장소에서 다수의 학습자가 프로그래밍 실습을 할 수 있도록 웹기반 학습시스템을 개발하였다. 이 웹기반 학습시스템에서 학습자가 인터프리팅 또는 컴파일링, 실행 등을 요청할 때에만 실습 소프트웨어를 점유하기 때문에 접속자 수의 제한 문제를 해결하였다. 뿐만 아니라, 이 웹기반 학습시스템은 실습 효과를 증진시키기 위하여, 예제 프로그램과 그에 대한 동영상 설명, 학습자의 학습 이력, 오류가 발생하였을 때 그에 대한 참고자료 등을 이용할 수 있도록 개발되었다.
학교 현장에서의 컴퓨터 보급이 일반화되면서 e-learning 환경이 점차 확장되고 있다. 그러나 e-teaming환경의 거리제한 극복, 학습시간 제한의 문제들을 극복할 수 있는 장점에도 불구하고, 학습자들의 학습성공률은 낮다. 본 논문에서는 온라인 학습 환경에서 학습을 성공적으로 마무리하기 위해 중요시되고 있는 학습자들의 동기에 초점을 맞추어 학습자들이 온라인 환경에서의 특성을 파악하고 학습자들을 학습에 유인하기 위한 요소들을 찾아보았다 이를 바탕으로 온라인 퀴즈게임과 웹 브라우저 기반 학습시스템을 설계, 구현하였다. 이를 통해 학습자들의 상호작용이 증가되고 학습자 상호간의 격려 및 경쟁을 통해 학습 동기가 유발된 것을 알 누 있었다. 학습자의 상태를 추적할 수 있는 많은 정보를 시스템에 구축할 수 있음을 알 수 있었다.
본 연구에서는 온라인 저지 문항을 블록 프로그래밍 언어로 학습하기 위한 방안에 대해서 탐구하였다. 온라인 저지를 활용한 프로그래밍 교육은 알고리즘을 설계하는 추상화 과정과 이를 프로그래밍 언어로 작성하는 자동화 과정이 포함되며 이는 컴퓨팅 사고력 발달에 영향을 준다. 온라인 저지는 대부분 텍스트 프로그래밍 언어(이하, TPL)에서 지원되어 초보 학습자가 사용하기에 어려움이 있다. 블록 프로그래밍 언어(이하, BPL)를 기반으로 한 온라인 저지는 BPL로 작성한 것을 TPL로 변환하는 방법과 그래픽 기반 문제상황을 해결하는 방법이 있으며 TPL로 변환하는 것은 텍스트 기반 온라인 저지 문항을 사용할 수 있으나 사용하는 방법이 어렵다. 반면 그래픽 기반 문제 상황은 사용하는 방법이 쉽지만 문항이 제한적이고 순차적 사고가 강조된다. 이에 엔트리 '스터디'와 '나의 학급-과제'를 이용하면 자동 평가 기능은 없지만 학습자가 익숙한 환경에서 학습할 수 있고 교사는 문항을 직접 개발할 수 있으며 문제 제시, 예시 작품 제시, 블록 제한, 과제제출 등을 사용하여 BPL에서 온라인 저지 문항을 학습할 수 있다.
다층퍼셉트론의 학습에서 나타나는 출력노드의 부적절한 포화를 해결하기 위해서 n차 크로스-엔트로피 오차함수가 제안되었으나, 이 오차함수를 이용한 학습성능은 오차함수의 차수에 민감하여 적절한 차수를 결정해야 하는 문제점이 있다. 이 논문에서는, 학습의 진행에 따라 학습률을 가변시키는 새로운 방법을 제시하여 다층퍼셉트론의 학습성능이 n차 크로스-엔트로피 오차함수의 차수에 덜 민감하도록 한다. 또한, 가변학습률이 매우 커지는 경우에 학습이 불안정해지는 것을 방지하기 위해서 오차신호의 크기를 제한하는 방법을 제시한다. 마지막으로, 필기체 숫자 인식 문제와 갑상선 진단 문제의 시뮬레이션으로 제안한 방법의 효용성을 검증한다.
근래 평생학습의 개념이 등장함에 따라 성인 대상 교육에 대한 사회적 요구가 증가하고 있으며, IT 기술의 발달로 다양한 단말기를 이용하여 학습할 수 있는 환경이 구성되었으므로 본 논문은 시간적 공간적 제한으로부터 벗어나 학습할 수 있으며, 학습 콘텐츠를 객체 기반화하고, LCMS를 도입하여 참여형 콘텐츠 관리 시스템을 설계하며, 또한 N 스크린 기술 적용하여 시간적 공간적 구애로 부터 벗어나 편리하게 사용될 수 있는 시스템을 설계하여 새로운 학습자들이 계속 참여하여 풍부한 콘텐츠를 구축하며 상호교류 하여 소셜 학습 네트워크(Social Learning Network)를 구축할 수 있는 환경을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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