본 논문은 비전공자의 프로그래밍 수업에서 발생하는 오류들을 수집하고 오류 유형을 분석하여 초보 프로그래머의 오류 문제 해결을 쉽게 접근할 수 있도록 하고 교수자가 하는 피드백을 인공지능을 통해 자동화하는 시스템을 개발하는 기초 연구가 되는 것을 목표로 하였다. 결과로는 분석한 오류 유형에는 컴파일 타임에러가 가장 많이 발생하였고 그중에서도 구문에러(syntax error), 그중 missing 에러가 가장 많이 나타났다. 비전공자 학습자는 에러메시지를 이해하는 것을 가장 어려워하였고, 교수자의 피드백을 가장 절실하게 필요로 하였다. 좋은 오류 메시지는 초보자 프로그래머를 위한 프로그램 사용성에 큰 차이를 만들 수 있어 오류 메시지 내용을 단순화시킬 필요가 있으며, 학습자와 교수자의 상호작용을 효율적으로 이루어지게 할 필요가 있고, 인공지능을 통한 피드백을 자동화할 필요가 있음을 제언하였다. 향후 과제로는 오류 유형 중 자주 발생하는 구문에러부터 해결할 수 있는 인공지능을 이용한 자동 피드백 프로그램을 만들어 학습자와 실시간 상호작용하여 온라인에서 프로그래밍 수업이 가능한 학습시스템을 구현하고자 한다.
딥러닝의 등장으로 자동 음성 인식 (Automatic Speech Recognition) 기술은 인간과 컴퓨터의 상호작용을 위한 가장 중요한 요소로 자리 잡았다. 그러나 아직까지 유사 발음 오류, 띄어쓰기 오류, 기호부착 오류 등과 같이 해결해야할 난제들이 많이 존재하며 오류 유형에 대한 명확한 기준 정립이 되고 있지 않은 실정이다. 이에 본 논문은 음성 인식 시스템의 오류 유형 분류 기준을 한국어에 특화되게 설계하였으며 이를 다양한 상용화 음성 인식 시스템을 바탕으로 질적 분석 및 오류 분류를 진행하였다. 실험의 경우 도메인과 어투에 따른 분석을 각각 진행하였으며 이를 통해 각 상용화 시스템별 강건한 부분과 약점인 부분을 파악할 수 있었다.
통계 기반 접근 방법을 이용한 품사태깅에서 태깅 정확도는 훈련 데이터의 양에 좌우될 뿐 아니라, 말뭉치가 충분할지라도 수작업으로 구축한 말뭉치의 경우 항상 오류의 가능성을 내포하고 있으며 언어의 특성상 통계적으로 신뢰할만한 데이터의 수집에도 어려움이 따른다. 훈련 데이터로 사용되는 말뭉치는 많은 사람들이 수작업으로 구축하므로 작업자 중 일부가 언어에 대한 지식이 부족하다거나 주관적인 판단에 의한 태깅 실수를 포함할 수도 있기 때문에 단순한 저빈도와 관련된 잡음 외의 오류들이 포함될 수 있는데 이러한 오류들은 재추정이나 평탄화 기법으로 해결될 수 있는 문제가 아니다. 본 논문에서는 HMM(Hidden Markov Model)을 이용한 한국어 품사 태깅에서 재추정 후 여전히 존재하는 말뭉치의 잡음에 인한 태깅 오류 해결을 위해 비터비 알고리즘적용 단계에서 데이터 부족과 말뭉치의 오류로 인해 문제가 되는 부분을 찾아내고 규칙을 통해 수정을 하여 태깅 결과를 개선하는 방안을 제안한다. 실험결과는 오류가 존재하는 말뭉치를 사용하여 구현된 HMM과 비터비 알고리즘을 적용한 태깅 정확도에 비해 오류를 수정하는 과정을 거친 후 정확도가 향상됨을 보여준다.
로봇을 이용한 프로그래밍 학습은 획일적이고 정형화된 기존 교육환경에서 벗어나 미래사회의 창의적 학습을 미리 경험할 수 있으며 수학 및 과학의 가장 기초가 되는 알고리즘을 이해하고 향상시키는데 가장 적절한 학습방법이다. 본 연구에서는 초등학생들이 로봇프로그래밍 시 나타날 수 있는 오류의 유형들을 제안하였으며 학습을 위한 교육과정을 개발한 후 초등학생 5, 6학생들을 대상으로 로봇프로그래밍 학습을 시켰다. 학습과정에서 발생한 오류들을 수집하고 분류하였으며 또한, 기존 연구된 컴퓨터기반 프로그래밍언어와 비교 분석하였다. 본 연구에서의 로봇프로그래밍 실행경험을 통해 컴퓨터기반 프로그래밍에서 창의성학습에 큰 장애요소로 평가된 오류요소들 즉, 프로그램사용 미숙으로 인한 오류, 단순한 오타, 문법오류 그리고 코딩실수 등을 전체 오류의 약 21%로 나타나 기존 컴퓨터기반 프로그래밍언어 학습에서 조사된 오류비율(약 53%)에 비해 현저하게 줄어드는 것으로 분석되었다. 이러한 오류의 감소는 초등학생들의 흥미도와 성취도 향상을 위한 주요요소로 판단된다. 따라서, 학습과정에서 보다 많은 논리 및 문제해결을 위한 요소들에 노출되어 있어 창의성 알고리즘 학습에 매우 효과적임을 알 수 있다.
챗봇(Chatbot)은 자연어처리기술 등 인공지능 기술을 기반으로 한 사용자 친화적인 대화 방식 인터페이스를 제공하는 장점이 있어, 금융, 상담, 주문 등 다양한 산업 분야에서 적용되고 있다. 그러나, 챗봇의 응답이 사용자의 정신 모형과 불일치하는 경우, 다음 대화를 이어가는데 어려움을 야기하게 된다. 그러므로, 챗봇의 사용성을 확보하기 위해서는 응답 오류의 제거 또는 완화가 필수적이다. 기존의 챗봇의 사용성 개선과 관련된 연구들은 설문조사와 인터뷰 등 사용성 평가를 통해 상위 수준의 개선 방향만을 제안하고 있다. 따라서, 챗봇 개발 시, 실무자들이 응답 오류의 문제점을 분석하고, 이를 해결하기 위한 구체적인 개선 방안을 제시하는 데 한계가 있었다. 본 논문에서는 FMEA(Failure Modes and Effects Analysis) 기법을 활용해, 응답 오류의 치명도를 파악하고, 치명적인 오류들에 대해서는 FTA(Fault Tree Analysis) 기법을 기반으로 원인 분석을 실시하여 구체적으로 문제를 해결하기 위한 프로세스를 제안한다. 본 프로세스의 효용성을 검증하기 위해 주문 도메인의 챗봇에 적용해 보았다.
수학 학습은 구체적인 사물의 조작을 통해 추상적인 개념을 습득하는 과정이다. 이 과정에서 여러 가지 학습 도구들이 사용되어지는데, 그 중에서 컴퓨터를 활용한 Logo프로그램을 도입하여, 도형 문제해결과정에서의 부정확한 도형 개념과 정의로 인한 오류를 줄여 정확한 개념과 정의를 형성하는 지도 방안을 마련하고, 실제 수업을 통하여 일반적 수학 도형 수업보다 Logo를 활용한 수학 도형 수업이 도형 문제해결과정에서 학습자가 오류를 줄이는데 효과가 있는지 알아보고자 한다.
맞춤법 교정이란 주어진 문장에서 나타나는 철자 및 맞춤법 오류들을 올바르게 교정하는 것을 뜻하며 맞춤법 교정 시스템이란 컴퓨터가 이를 자동으로 수행하는 것을 의미한다. 본 논문에서는 맞춤법 교정을 기계번역의 관점으로 바라보고 문제를 해결하였다. 소스문장에 맞춤법 오류문장, 타겟 문장에 올바른 문장을 넣어 학습시키는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 단일 말뭉치로 한국어 맞춤법 병렬 말뭉치를 구성하는 방법을 제안하며 G2P(Grapheme to Phoneme)를 이용한 오류 데이터 생성, 자모 단위 철자 오류데이터 생성, 통번역 데이터 기반 오류 데이터 생성 크게 3가지 방법론을 이용하여 맞춤법 오류데이터를 생성하는 방법론을 제안한다. 실험결과 GLEU 점수 65.98의 성능을 보였으며 44.68, 39.55의 성능을 보인 상용화 시스템보다 우수한 성능을 보였다.
컴퓨터 교육은 기능 중심의 교육에서 창의력과 문제해결력을 신장시킬 수 있는 방향으로 전환되며 프로그래밍이 새롭게 주목받고 있다. 그러나 기존의 프로그래밍 교육은 여전히 문법 위주의 언어 지식 교육에 치우쳐 있어 한계가 있었다. 로봇 프로그래밍은 그 자체가 문제해결과정이며 프로그래밍 결과를 로봇이라는 구체물을 통해 직접 확인할 수 있으므로 학습자들의 흥미와 동기유발에 도움을 줄 수 있다. 그러나 실제 로봇 프로그래밍 교육을 실시해 보면 학습자들이 여러 가지 오류 때문에 어려움에 직면하는 것을 볼 수 있다. 따라서 본 연구에서는 로봇 프로그래밍에서 학습자들이 발생시키는 오류들을 유형별로 나누어 분석하고 이를 기초로 오류 해결지원 도구를 개발하였다. 개발된 오류 해결 지원 도구는 발생되는 오류를 감소시키고 오류 해결을 쉽게 할 수 있도록 명령어의 세트화, 언어 및 오류 메시지의 한글화, 학습단계별 예제소스 및 도움말, 주요 코딩 오류 제거기능, 코드정렬 및 행번호 표시 기능 등을 제공하였다. 투입 결과 오류 해결 지원 도구는 오류 감소와 오류 해결에 도움이 됨을 확인할 수 있었다.
한정된 배터리 전원을 사용하는 무선 센서네트워크에서 노드의 수명유지를 위해 전력 소모량은 매우 중요한 문제이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 계층적 클러스터링 기법을 적용한 라우팅 기법들이 연구되고 있다. 열악한 환경에서 작동하는 센서 노드의 오류는 전송에서 발생하는 오류뿐만 아니라 센서 자체의 오류도 포함하지만 기존의 라우팅 기법에서는 이를 배제하고 있다. 본 논문에서는 데이터마이닝을 이용하여 센서의 오류를 탐지하고 센서의 오류를 포함한 센서 노드를 클러스터 헤드로 사용하여 에너지 집약적인 기능을 담당하는 라우팅 알고리즘을 제안한다. 센서 노드의 빠른 교체가 이루어 질 수 없는 상황이나, 해당 센서 노드에서 수집되는 데이터가 교체 비용보다 효용성의 측면에서 떨어질 경우에는 일정기간 네트워크의 전력 소모를 전담하도록 하여 전체 센서네트워크의 생존성을 높일 수 있다.
터틀봇3(Turtlebot3)을 제어하기 위하여 피시와 터틀봇3 각각에 ROS(Robot Operating System)을 설치하고 제어한다. 터틀봇3는 라즈베리파이 3 보드로 제어되는 오픈소스 로봇이다. 전세계에서 유명한 교육 및 연구용 로봇이지만 설치와 제어 과정에서 여러 오류를 경험하는 사용자들이 있다. 본 논문은 터틀봇3를 처음 사용하는 사용자들을 위하여 설치과정과 설치과정에서 발생하는 오류들에 대하여 다룬다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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