• 인지과학
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• 제14권3호
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• pp.13-21
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• 2003

이 연구에서는 기존의 지능형 교수기계와 또래 튜터링의 단점을 보완하여 '가르치기를 통한 학습'을 위한 교수가능 에이전트(Teachable Agent, 이하 TA) 의 이론적 배경 및 설계방안을 제시하고자 한다. TA는 학습자가 컴퓨터 에이전트를 가르치는 과정을 통해 학습하는 시스템으로 교수 Module, 묻고 답하기 Module, 테스트 Module, 학습자료 Module 등의 4 가지 Module로 구성된다. 교수 Module에서는 개념도(concept map)의 구성을 통해 튜터 역할을 하는 학습자가 TA 의 심성모형 (mental model)을 수정하고 update하게 되며, 묻고 답하기 Module에서는 인터렉티브 창을 통해 튜터와 TA가 제한된 방식으로 학습내용에 관한 질문과 응답을 함으로써 개념도를 수정보완하게 된다. 테스트 Module에서는 튜터가 가르친 TA가 미리 정해놓은 학습목표에 도달하였는지를 평가하게 된다. 테스트 결과 TA가 일정 수준에 도달하지 못한 경우에는 개념도의 재수정 과정을 통해 계속적인 학습이 이루어지도록 한다. 학습자료 Module은 튜터가 참고할 자료를 제공해 주는 Module이다. 이러한 TA는 튜터의 역할을 담당하는 학습자에게 깊이 있는 인지적 처리와 능동적인 학습동기를 경험하도록 함으로써 실제 교육현장에서의 유용한 교수/학습도구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.85-93
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• 2003

본 연구에서는 기존의 웹기반 학습시스템이 가지는 학습자의 동기유발이 미흡한 측면과 대규모 학습자의 동시 접속시 병목현상 및 제한된 상호작용에 따른 학습자의 동기 저하와 같은 문제점들을 해결하기 위해 전자우편을 활용한 문항 기반 수준별 학습 시스템을 제시한다. 제시된 시스템은 다음과 같은 특징을 갖는다. 첫째, 학습자는 수준에 따라 필요한 문항을 전자우편을 통해서 제공받고 제공된 문항을 풀고 이에 대한 결과 및 도움을 학인하는 과정을 통하여 학습에 대한 동기 및 흥미를 자연스럽게 부여받을 수 있다. 둘째, 교수자는 웹상에서 별도의 도구없이 손쉽게 문항을 제작함으로써 문항은행 데이터베이스를 효과적으로 구축하고 학습자가 전자우편을 통하여 수행한 학습 결과를 자동으로 확인하여 학습자의 학습 상태를 효과적으로 관리할 수 있다. 마지막으로 교수자와 학습자가 간편한 방법으로 의사소통을 할 수 있는 대화방 메커니즘을 구축함으로써 학습 시스템의 상호작용성과 질의 및 응답의 용이성을 극대화하였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제15A권6호
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• pp.351-360
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• 2008

개별화 학습은 단지 하나의 교수 학습 방법으로서의 의미가 아니라는 인식이 보편화되어 교실 수업뿐만 아니라, 성인 교육, 기업 교육 등 다양한 교수 학습 상황에서 관심을 끌어왔다. 한편 효과적인 개별화 학습은 학습자 특성에 대한 정확한 분석 및 측정이 필수적으로 요구되나, 학습자 특성에 대한 개념과 범주가 다양하고 광범위하여 그에 대한 계량적인 기술이 어렵다. 이에 본 연구에서는 학습자 특성을 인지구조와 인지양식으로 제한하였다. 또한 학습자 특성을 연결주의적 관점에서 기술하고 이를 기반으로 하여 학습자 특성의 정량화 기법을 제안하며 그에 대한 타당성을 검증하였다. 본 연구에서의 학습자 인지구조는 기존에 연구된 학습자 인지구조 객체를 간소화하였고 인지양식은 학습자 인지의 지식관성력으로 축소하여 기술하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.483-483
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• 2022

댐과 저수지의 운영 최적화를 위한 수문학적 예보는 현재 수동적인 댐 운영이 주를 이루면서 활용도가 높지 않다. 불확실한 기후변화나 기후재난 상황에서 우리 사회에 악영향을 최소화하기 위해 선제적으로 대응/대비할 수 있는 댐 운영 방안이 불가피하다. 강우량 예측 기술은 기후변화로 인해 제한적인 상황이다. 실례로, 2020년 8월에 섬진강의 댐이 극심한 집중 강우로 인해 무너지는 사태가 발생하였고 이로 인해 지역사회에 막대한 경제적 피해가 발생하였다. 선제적 댐 방류량 운영 기술은 또한 환경적인 변화로 인한 영향을 완화하기 위해 필요한 것이다. 제한적인 기상 예보 기술을 극복하고자 심화학습이나 강화학습 같은 인공지능 모델들의 활용성에 대한 연구가 시도되고 있다. 따라서 본 연구는 섬진강 댐의 시간당 수문 데이터를 이용하여 댐 운영을 위한 심화학습 모델을 개발하고 그 활용도를 평가하였다. 댐 운영을 위한 심화학습 모델로서 시계열 데이터 예측에 적합한 Long Sort Term Memory(LSTM)과 Gated Recurrent Unit(GRU) 알고리즘을 구축하고 댐 수위를 예측하였다. 분석 자료는 WAMIS에서 제공하는 2000년부터 2021년까지의 시간당 데이터를 사용하였다. 입력 데이터로서 시간당 유입량, 강우량과 방류량을, 출력 데이터로서 시간당 수위 자료를 각각 사용하였으며. 결정계수(R2 Score)를 통해 모델의 예측 성능을 평가하였다. 댐 수위 예측값 개선을 위해 하이퍼파라미터의 '최적값'이 존재하는 범위를 줄여나가는 하이퍼파라미터 최적화를 두 가지 방법으로 진행하였다. 첫 번째 방법은 수동적 탐색(Manual Search) 방법으로 Sequence Length를 24, 48, 72시간, Hidden Layer를 1, 3, 5개로 설정하여 하이퍼파라미터의 조합에 따른 LSTM와 GRU의 민감도를 평가하였다. 두 번째 방법은 Grid Search로 최적의 하이퍼파라미터를 찾았다. 이 두가지 방법에서는 같은 하이퍼파라미터 안에서 GRU가 LSTM에 비해 더 높은 예측 정확도를 보였고 Sequence Length가 높을수록 정확도가 높아지는 경향을 보였다. Manual Search 방법의 경우 R2가 최대 0.72의 정확도를 보였고 Grid Search 방법의 경우 R2가 0.79의 정확도를 보였다. 본 연구 결과는 가뭄과 홍수와 같은 물 재해에 사전 대응하고 기후변화에 적응할 수 있는 댐 운영 개선에 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.125-134
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• 2019

인공지능 기술은 작동과정에 대한 투명성이 보장되지 않는 수동적 인식 영역에 제한되는 한계점으로 인해, AI가 학습하는 데이터에 의존적인 취약점을 갖는다. 인공지능 학습을 위한 원시데이터는 AI 학습의 고도화를 위한 데이터 품질 확보를 위해 수작업으로 가공과 검수를 해야 하기에 인적 오류가 내재되어 있으며, 데이터의 훼손, 불완전함, 원시데이터와의 차이 등으로 인해 가공데이터를 통한 AI 학습 시 예상 치 못한 결과값을 도출할 수 있다. 이에 본 연구에서는 사이버 보안 관점에서의 접근을 통한 AI 학습데이터의 부정확한 사례 및 사이버보안 공격 방법 분석을 통해 기계학습 전 학습데이터 관리의 필요성을 살펴보고, 학습 데이터 무결성 검증을 위해 블록체인 기반의 학습데이터 환경 모델인 Data-preserving 인공지능 시스템 구축 방향을 제시한다. Data-preserving AI 학습환경 모델은 AI 학습데이터 제공 전 변조되지 않은 데이터로 학습됨을 보장 하여 데이터 가공 시 및 원시데이터 수집을 위한 오픈 네트워크에서의 데이터 제공 및 활용 시 있을 수 있는 사이버 공격, 데이터 변질 등의 위협을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한지리학회지
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• 제36권2호
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• pp.161-176
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• 2001

인지발달심리학에서 이루어지고 있는 두 가지 관점을 중심으로 지리개념 발달과 학습에 보다 효과적인 이론적 토대를 모색하였다. 연구 결과 Piaget의 인지발달계론은 공간개념 발달을 설명하는데 실증적으로 적용.검증되어 왔으며 지리교육심리의 기초를 제공했다는 점에서 긍정적이지만, 학습자의 발달단계에 따라 개념학습이 이루어 질 수 있다는 제한적인 관점이었다. 이에 비해 고등정신기능발달과 근접발달영역으로 설명되는 Vygotsky의 이론은, 교수-학습에 의해 개념 발달이 이루어진다는 관점으로 지리개념 발달에 보다 효과적인 교수-학습의 이론적 토대로 제시된다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.2078-2079
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• 2009

본 연구에서는 다양한 형태의 쌍방향 인터페이스를 이용한 체감형 인체 구조 학습 시스템에 대해 논의하고 이를 구현하기 위한 프레임워크를 제안한다. 기존에 제시된 인체 구조 학습 시스템은 주로 시각적 정보에 의지한 한정적인 범위의 단방향 학습 시스템이었다. 우리는 실제 인체로부터 획득한 3차원 장기 모델을 활용하여 학습자에게 보다 사실적인 시각적 정보를 전달하고, 햅틱 기술과 증강 현실 기술을 결합함으로써 기존의 제한적인 인터페이스로는 실현할 수 없었던 다양한 상호 작용들을 가능케 하는 데 목표를 두고 있다. 이를 통해 기존 과학 학습 보조 자료들이 가지는 한계를 극복하고 나아가 현실과 가상 교육 환경 간의 유기적인 융합 방안을 모색한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.133-139
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• 2004

본 논문은 기계 학습 기법 중에서 메모리 기반 학습을 사용하여 범용의 학습 가능한 한국어 문장 경계 인식기를 제안한다. 제안한 방법은 메모리 기반 학습 알고리즘 중 최근린 이웃(kNN) 알고리즘을 사용하였으며, 이웃들을 이용한 문장 경계 결정을 위한 스코어 값 계산을 위한 다양한 가중치 방법을 적용하여 이들을 비교 분석하였다 문장 경계 구분을 위한 자질로는 특정 언어나 장르에 제한적이지 않고 범용으로 적용될 수 있는 자질만을 사용하였다. 성능 실험을 위하여 ETRI 코퍼스와 KAIST 코퍼스를 사용하였으며, 성능 척도로는 정확도와 재현율이 사용되었다. 실험 결과 제안한 방법은 적은 학습 코퍼스만으로도 $98.82\%$의 문장 정확률과 $99.09\%$의 문장 재현율을 보였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.33-41
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• 2012

초등학교에서는 폭넓은 체험과 경험을 통하여 자신의 소질과 능력을 찾아내는 기회를 제공하여 주어야 한다. 그러나 현재 우리나라의 초등학교 정보교육은 전체 학생들을 대상으로 하지 않고 일부 학생들에게 편중되어 있는 실정이다. 때문에 수학이나 과학 교과에 비하여, 정보 분야에 재능을 가지고 있는 학생들을 발견할 기회가 매우 제한되어 있는 구조적인 문제를 안고 있다. 본 연구에서는 학교전체 심화학습 모형에 기반한 로봇교육 프로그램을 개발하였고, 이를 통하여 현재의 초등학교 정보교육이 가지는 문제점을 극복하고자 하였다. 심화학습 위원회 구성과 교육과정 수정을 통하여 정규교육에서 전체 학생들을 대상으로 로봇교육 실행 가능성을 도모하였다. 그 결과 학교전체 심화학습 모형에 기반한 로봇 학습은 창의적 잠재력 향상에 도움이 되는 것으로 나타났다.

• 공학교육연구
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• 제14권3호
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• pp.9-14
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• 2011

본 연구는 협동학습에서 팀 프로젝트를 수행하는 공대생들을 대상으로 학습양식유형 및 셀프리더십이 팀 수행 성적과 어떤 관련성이 있는 지를 파악함으로써 협동학습 효과의 극대화를 위한 기초소양교육 프로그램을 구성하는 데 도움이 되는 기초정보를 제공하기 위해 수행되었다. 팀 수행 성적이 상, 하위 30%에 해당하는 집단 간에 학습양식유형의 분포를 비교한 결과, 상위권 집단의 약 70%가 수렴자와 적응자에 해당된 반면, 하위권 집단의 약 67%가 적응자와 분산자에 해당되었다. 또한 상위권 학생들의 셀프리더십이 전반적으로 높았고, 특히 자기관찰, 자기처벌, 자연적 보상, 성공적 수행 상상하기, 자기대화, 신념과 가정분석 전략을 더 잘 실천하는 것으로 나타났다. 마지막으로 본 연구의 제한점과 후속연구를 위한 제언이 논의되었다.