과학교육에서 컴퓨터는 교수 학습 뿐 아니라 평가의 목적으로도 활용되고 있다. 죽, 컴퓨터의 장점을 살린 컴퓨터 기반 평가가 실시되고 있다. 그러나 이와 같은 평가는 주로 과정 중심이 아닌 결과 중심의 평가이며, 피험자의 수만큼 컴퓨터가 있어야 하므로 학교의 정규 시험으로 활용하기 곤란하다. 그러나 수행평가의 경우 일반적으로 평가 과제가 미리 공개되므로 학급별 또는 학생별로 평가 시간이 다르게 평가를 실시하는 것이 가능하다. 따라서 본 연구에서는 실제 실험기구를 사용한 실험평가를 대체할 수 있는 컴퓨터 기반 수행평가 문항을 개발하였다. 이를 위해 먼저 물리 교사를 대상으로 과학교육에 있어 이러한 기능에 대한 평가의 필요성 및 어려운 점 등에 대한 설문조사를 실시하였고, 이를 반영하여 전류계와 전압계를 포함한 회로를 구성을 하는 평가 문항을 개발하였다. 개발된 컴퓨터 기반 문항은 실제의 실험기구를 사용하여 진행되는 평가와 유사하게 구성하였으며 평가 과정에서 학생들의 수행에 따라 적절한 피드백을 제공하고, 수행 결과를 자동적으로 채점할 수 있도록 하였다. 이를 위해 컴퓨터가 학생들의 수행 결과의 정확성을 판단할 수 있는 알고리즘을 개발하였다.
랜덤워크 기반 노드 랭킹 방식 중 하나인 RWR(Random Walk with Restart) 기법은 희소행렬 벡터 곱셈 연산과 벡터 간의 합 연산을 반복적으로 수행하며, RWR 의 수행 시간은 희소행렬 벡터 곱셈 연산 방법에 큰 영향을 받는다. 본 논문에서는 CSR5(Compressed Sparse Row 5) 기반 희소행렬 벡터 곱셈 방식과 CSR-vector 기반 희소행렬 곱셈 방식을 채택한 GPU 기반 RWR 기법 간의 비교 실험을 수행한다. 실험을 통해 데이터 셋의 특징에 따른 RWR 의 성능 차이를 분석하고, 적합한 희소행렬 벡터 곱셈 방안 선택에 관한 가이드라인을 제안한다.
본 논문은 실험 정보보호에 대하여 고찰하였다. 물리학은 자연과학의 하나로, 이론 물리학과 실험 물리학 등으로 분류되며, 이론 물리학은 실험 결과를 기반으로 더욱 포괄적인 이론을 도출하는 학문, 그리고 실험 물리학은 이론 물리학에서 도출된 이론을 실험을 통하여 검증하는 학문이다. 현재의 정보보호 분야는 수학적 도구를 기반으로 정립된 이론적인 암호 분야, 그리고 이를 기반으로 응용 분야 및 안전성 평가 분야 등과 같이 다양한 분야로 분류되어 연구되고 있지만, 실험 물리학과 같이 이론을 기반으로 실제 실험을 통하여 결과를 도출하는 학문에 대한 연구는 부재한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 실험 정보보호에 대하여 고찰하고 향후 활용하는 방안에 대하여 논한다.
위치기반서비스에서 사용자의 정확한 위치가 요구되면서 옥내 위치기반서비스를 위한 무선 LAN기반 옥내 측위와 추적에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 AP 신호의 세기를 바탕으로 거리와 신호세기의 관계를 통해 사용자의 위치에서 AP들까지의 거리를 구한 후, Trilateration으로 위치를 추적하는 방법과 EKF 방법을 비교한다. EKF를 이용할 때 필터링에 사용되는 파라메타들의 값에 따라 달라지는 실험 결과들을 비교 분석하여 적절한 파라메타 값을 찾고, 나아가서 파라메타 값을 적절히 적용함으로써 경로의 정확성을 제고하는 방법을 제시한다. 제안하는 방법의 효율성을 실험적으로 증명하기 위한 실험 결과와 분석 내용도 제시한다.
협업여과 추천기법에는 사용자 기반 협업여과와 아이템 기반 협업여과가 있으며, 절차는 유사도 측정, 이웃 선정, 예측값 생성 단계로 이루어진다. 유사도 측정 단계에는 유클리드 거리(Euclidean Distance), 코사인 유사도(Cosine Similarity), 피어슨 상관계수(Pearson Correlation Coefficient) 방법 등이 있고, 이웃 선정 단계에는 상관 한계치(Correlation-Threshold), 근접 N 이웃(Best-N-Neighbors) 방법 등이 있다. 마지막으로 예측값 생성 단계에는 단순평균(Simple Average), 가중합(Weighted Sum), 조정 가중합(Adjusted Weighted Sum) 등이 있다. 이처럼 협업여과 추천기법에는 다양한 기법들이 사용되고 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자 기반 협업여과와 아이템 기반 협업여과 추천기법에 사용되는 유사도 측정 기법과 예측값 생성 기법의 최적화된 조합을 알아보기 위해 성능 실험 및 비교 분석을 하였다. 실험은 GroupLens의 MovieLens 데이터 셋을 활용하였고 MAE(Mean Absolute Error)값을 이용하여 추천기법을 비교 하였다. 실험을 통해 유사도 측정 기법과 예측값 생성 기법의 최적화된 조합을 찾을 수 있었고, 사용자 기반 협업여과와 아이템 기반 협업여과의 성능비교를 통해 아이템 기반 협업여과의 성능이 보다 우수했음을 확인 하였다.
기존의 관계 추출 태스크에서의 많은 연구들은 사전학습 언어모델을 파인튜닝하여 뛰어난 성능을 달성해왔다. 하지만, 파인튜닝은 사전학습 시의 학습 기법과의 간극으로 인해 일반화 능력을 저해한다. 본 연구는 다운스트림 태스크를 사전학습의 Masked Language Modeling (MLM) 기법을 통해 해결하는 프롬프트 기반의 학습 기법을 활용하여, 특정 한국어 도메인에서의 관계 추출을 위한 프롬프트 기반 파인튜닝 방법론을 제안한다. 실험의 경우, 도메인의 특성이 뚜렷한 전통문화유산 말뭉치를 대상으로 실험을 진행하여 본 방법론의 도메인 적응력을 보이며, 메타 정보 즉, 개체 유형 및 관계 유형의 의미론적 정보를 일종의 지식 정보로 활용하여 프롬프트 기반 지식 주입의 효과성을 검증한다. 프롬프트에의 메타 정보의 주입과 함께 프롬프트 기반으로 파인튜닝된 모델은 오직 MLM 기법만을 이용하여 태스크를 수행하여 기존 파인튜닝 방법론 대비 파라미터 수가 적음에도, 성능 면에서 대부분 소폭 상승하는 경향을 보여줌으로써 그 효과성 및 효율성을 보인다.
RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback, 인간 피드백 기반 강화학습) 방법론이 최근 고성능 언어 모델에 많이 적용되고 있다. 이 방법은 보상 모델과 사람의 피드백을 활용하여 언어 모델로 하여금 사람이 선호할 가능성이 높은 응답을 생성하도록 한다. 하지만 상업용 언어 모델에 적용된 RLHF의 경우 구현 방법에 대하여 정확히 밝히고 있지 않다. 특히 강화학습에서 환경(environment)을 담당하는 보상 모델을 어떻게 설정하는지가 가장 중요하지만 그 부분에 대하여 오픈소스 모델들의 구현은 각각 다른 실정이다. 본 연구에서는 보상 모델을 훈련하는 큰 두 가지 갈래인 '순위 기반 훈련 방법'과 '분류 기반 훈련 방법'에 대하여 어떤 방법이 더 효율적인지 실험한다. 또한 실험 결과 분석을 근거로 효율성의 차이가 나는 이유에 대하여 추정한다.
본 논문에서는 자율 이동 로봇에 대한 인터넷 기반의 가상실험실의 구현 방법을 제안한다. 제어공학 연구에서는 개발된 새로운 이론들을 적용하고 검증할 수 있는 적절한 실험장비의 확보가 필수적이나 매번 이를 위한 실험장비의 확보는 비경제적이다. 오늘날 인터넷의 보급은 보편화 되어있다. 또한 인터넷을 이용할 수 있는 기술들이 발전되고 장비들이 개발, 발전되고 있다. 이러한 흐름을 공학연구에 적용 할 수 있다. 인터넷 기반의 자율 이동 로봇의 가상실험실은 인터넷의 이용이 가능한 곳이면, 시간과 장소의 제한을 받지 않고 자율 이동 로봇에 대한 실험을 하고 결과를 얻을 수 있는 장점이 있다. 이러한 방법은 다른 실험장비에 대해서도 가능하게 할 수 있다. 자율 이동 로봇은 제어 컴퓨터의 탑재가 가능하여. 통신선에 의한 이동거리의 제약을 받지 않으나 무선인터넷이 가능한 공간에서만 실험이 가능하다. 본 논문에서 제안된 가상실험실은 자율 이동 로봇에 탑재한 컴퓨터(클라이언트)와 일반컴퓨터(서버) 구조를 가지며 다중제어 인터페이스로 구현된다.
인간의 시력 측정을 위한 방법은 표준 시표(Optotype)에 따라 제작된 시표를 이용하여 검사자가 피검자를 측정하여 기록하는 방법이 대부분으로 컴퓨터 기반의 자가 검사가 가능한 시력 측정 시스템은 미흡한 실정이다. 또한 측정된 시력의 자동 데이터베이스에 의한 시력 관리 기능도 제공되지 않고 있다. 따라서 본 논문에서는 2006년에 국제규격(ISO 8596)에 따라 정의된 KS 표준 시표(한국 산업규격 P ISO 8596)와 시력 측정 방법을 참조하여 자가 시력 측정과 측정된 시력 데이터의 데이터베이스 관리가 가능한 컴퓨터 기반의 측정 시스템을 구현한다. 구현된 시스템은 피실험자를 대상으로 실제 시력표에 의한 시력 측정 방법과 비교 실험한 결과, 시력 측정에 있어서 객관성과 편의성을 보장하며 측정된 시력에 있어서도 데이터 관리의 유효성과 정확성을 보였다.
현대 교육은 단순한 암기 위주가 아닌 첨단 컴퓨터를 이용한 실험 실습 위주의 직접 보고 듣고 느끼는 방향으로 진보하고 있다. 실험 실습에 의한 과학교육은 사용자의 탐구능력 향상과 과학적 태도 향상에 중요한 역할을 하게 될 것이며 기존의 암기위주나 단순한 수치에 의한 개념 학습을 탈피하여 Data collection 기술과 분석의 활용을 통해 사용자가 과학을 좀 더 이해하고 사용할 수 있도록 하는 능력을 증진하게 한다. 이를 위한 과학교육의 한 방법으로 MBL(Microcomputer Based Laboratory)은 실험자가 실험실이나 야외에서 각종 기구를 사용해 데이터를 습득할 수 있도록 도와주는 컴퓨터 기반 과학 실험 시스템으로서 미국, 영국 등 과학 교육 분야에서 추구하고 있는 세계적인 추세라고 할 수 있다. 이러한 MBL 시스템의 구성은 센서를 통해 얻어지는 자료를 컴퓨터에 전달하는 매개체인 인터페이스, 과학 실험에서 발생하는 데이터를 직접 전기적 신호로 변환하여 인터페이스에 전달하는 센서, 인터페이스에서 전달되는 전기적 신호를 컴퓨터 화면에 나타내어 주는 컴퓨터용 전용 프로그램으로 구성된다. 이러한 MBL을 과학교육에 활용한다면 학생들이 스스로 과학적으로 탐구하고 문제를 해결할 수 있는 능력을 배양하는 데 많은 도움이 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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