21세기 지식정보화 시대의 정보과학기술은 중요한 교육으로 발전하고 있으며, 최근 6T를 기반으로 융합 IT는 미래사회의 중요한 과학기술로 연구 발전 시켜나가고 있다. 최근 이러한 융합적 IT기술의 근원은 창의성 계발과 아이디어를 중요시하고 있으며, 창조적 인재육성을 지향하고 있다. 창조적 인재육성은 창의적 문제해결 학습에 의한 두뇌의 발달과 창의적 설계를 가능하게 하므로 새로운 학습방법 연구가 활발히 진행 되어야 할 필요가 있다. 본 논문에서는 RDS를 이용한 창의적 문제해결 학습방법에 대하여 설명하고, 융합 IT분야에서도 미래사회에 가장 많은 영향력을 가지고 있는 지능로봇 분야의 창의적 설계와 응용을 학습할 수 있는 방법에 대하여 소개한다. RDS는 지능로봇 시뮬레이션 프로그램을 서비스 컴포넌트 기반으로 창의적 설계에 대하여 3차원 가상공간에서 학습자가 직접 프로그램으로 제작 실험이 가능하도록 지원한다. 또한 수학적, 과학적 학습의 효과를 동시에 IT에 접목할 수 있는 종합교육학습 시스템으로 발전시켜 나갈 수 있다. 시각적 시뮬레이션 환경(VSE)은 학습자의 문제해결력을 위한 경험과 실험을 동시에 실시간 제공할 수 있는 것이 큰 장점이다.
한국어 사실 확인 과제는 학습 자료의 부재로 인해 연구에 어려움을 겪고 있다. 본 논문은 수작업으로 구성된 학습 자료를 토대로 자연어 생성 모델을 이용하여 한국어 사실 확인 자료를 구축하는 방법을 제안한다. 본 연구는 임의의 근거를 기반으로 하는 주장을 생성하는 방법 (E2C)과 임의의 주장을 기반으로 근거를 생성하는 방법 (C2E)을 모두 실험해보았다. 이때 기존 학습 자료에 위 두 학습 자료를 각각 추가하여 학습한 사실 확인 분류기가 기존의 학습 자료나 영문 사실 확인 자료 FEVER를 국문으로 기계 번역한 학습 자료를 토대로 구성된 분류기보다 평가 자료에 대해 높은 성능을 기록하였다. 또한, C2E 방법의 경우 수작업으로 구성된 자료 없이 기존의 자연어 추론 과제 자료와 HyperCLOVA Few Shot 예제만으로도 높은 성능을 기록하여, 비지도 학습 방식으로 사실 확인 자료를 구축할 수 있는 가능성 역시 확인하였다.
인터넷 제반기반 및 관련 서비스의 발전은 물리적인 시간과 공간의 한계를 뛰어 넘어 언제, 어디서나 학습할 수 있는 e-learning의 기초가 되었다. [1]에서는 e-learning을 ‘장소나 시간의 제약 없이 높은 수준의 양방향 교육을 제공하기 위한 서비스와 기술’이라 정의하였다. 우리는 e-learning을 학습자와 시스템간의 양방향 커뮤니케이션(communication)을 이용한 새로운 학습 활동으로 정의하고, e-learning 시스템을 멀티미디어 (multimedia)로 이루어진 학습 콘텐츠(contents)를 통신망을 이용하여 학습자에게 전달하고, 학습자 정보를 전달받아 학습효과를 높을 수 있는 정보로서 재가공하는 역할을 담당하는 소프트웨어(software) 및 하드웨어(hardware)로 정의한다. e-learning은 책상과 칠판으로 연상 될 수 있는 현재의 강의 방식을 단순하게 디지털화(digitize)하는 수준을 넘어 효과적이고 새로운 교육방식을 지칭하고 있다.
본 논문에서는 여러 정보검색 엔진들이 분산되어 있는 환경에서 이 엔진들의 검색 결과를 효과적으로 취합하여 사용자에게 제시하는 컬렉션 융합 방안을 제안하고자 한다. 이 방법은 우선 학습 질의어로 검색된 문서들의 클러스터링 정도를 이용하여 컬렉션에의 신뢰도를 측정하고 새로운 질의어가 입력되었을 때 각 컬렉션에서 검색된 문서의 유사도를 조정하여 융합하는 방법이다. 여기에서 각 컬렉션의 신뢰도는 미리 준비된 학습 질의어와 이 학습 질의어를 입력하여 검색된 문서들 사이의 유사도를 분석하여 측정한다. 이 신뢰도는 새로운 질의어가 입력되었을 때 각 컬렉션마다 문서들을 검색하고 이들 문서들을 어느 정도 신뢰할 것인가를 결정하는데 사용된다. 본 논문에서 제안한 방법은 학습과정에서 사람이 학습시킬 필요가 없는 비지도 학습에 기초하고 있다. 따라서 지금까지 지도 학습에 기초한 컬렉션 융합 방법과는 달리 인터넷과 같이 문서들이 동적으로 변하는 환경에서 쉽게 사용할 수 있다는 장점을 가진다.
최근에 웹을 이용한 원격교육에 대한 많은 학습 방법들이 제시되고 있으며, 기존의 학습들은 학습자가 개인 수준에 맞는 문제 난이도를 직접 선택하거나, 문제를 동적으로 추출하여 학습하는 방식이다. 그러나 이 방법들은 단순히 출제되는 문제 자체의 차별성을 기반으로 하므로 학습자의 능력별 학습이 이루어지기 어려운 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여, 개인의 문제유형별 약점정보를 기반으로 유형별로 추출되는 문제에 난이도를 두어 개인별 학습 능력을 평가한다. 그리고 다음 단계의 학습에서 개인별 학습정보를 반영하여 문제들을 출제하므로 학습자의 학습효과를 높일 수 있다. 따라서 이 시스템은 문제유형과 문제난이도에 대한 개인의 정보를 반복적으로 적용하여 학습할 수 있으므로, 더욱 효과적인 원격학습을 제공할 수 있다. 또한, 학습에 있어서 공간상의 제약을 극복하기 위하여 PDA 플랫폼에서 모바일 학습시스템을 설계 및 구현한다.
컴퓨터와 인터넷이 발달과 함께 웹을 이용하여 다양한 학습 방법들이 개발되고 있다. 학습 활동 관리 시스템 LAMS는 효과적으로 학습 활동을 설계하고 관리할 수 있는 유용한 도구 중 하나이다. 하지만 LAMS가 우리가 플래시나 자바와 같은 외부 도구로 만든 외부의 사용자 콘텐츠들과 아무런 통신이 이루어지지 않기 때문에 완벽하게 학습 활동을 관리하지는 못한다. 본 논문의 목적은 이러한 문제를 해결하기 위해 LAMS와 외부의 사용자 콘텐츠가 서로 통신을 할 수 있는 통신 메커니즘을 설계하고 구현하는 것이다. 이를 위해 웹 기반 교육과 LAMS의 구조와 기능 및 개발 환경에 대해 분석 하였다. 이러한 분석을 기반으로 LAMS와 외부 교육용 콘텐츠 사이의 통신 메커니즘을 설계하고 구현하였다. 이러한 메커니즘을 플래시나 자바 또는 비주얼 C++로 만든 콘텐츠에 적용할 수 있으며, 이 콘텐츠들은 LAMS의 정보를 가지고 오거나 LAMS에 정보를 전달할 수 있다. 그리고 이러한 정보를 모아 각종 통계 자료를 만들고, 이를 교육에 반영할 수 있다. 이 메커니즘은 다양한 개발 환경에서 동작하며, 이것을 이용하여 기존의 LAMS에서는 불가능했던 다양한 학습 관리가 가능하도록 하였다. 우리는 이메커니즘을 이용하여 좀 더 혁신적인 콘텐츠를 개발하고 우수한 학습 활동 관리 시스템을 구축할 수 있을 것이다.
다층 퍼셉트론은 다양한 응용 분야에 성공적으로 적용되고 있는 대표적인 신경회로망 모델이다. 그러나 다층 퍼셉트론의 학습에 사용되는 오류역전파 알고리즘으로 알려진 기울기 강하 학습법은 느린 수렴속도로 인해 실시간 처리가 요구되거나 시간에 따라 환경이 변하는 문제에의 적용이 불가능하다. 이러한 느린 수렴속도는 기울기 강하법을 사용한 학습과정에서의 오차함수의 기울기 변화가 극히 적어 오차의 감소가 거의 일어나지 않는 부분인 플라토에 기인하는 것으로 알려져있다. 본 논문에서는 정보기하이론의 관점에서 기존의 학습법에 사용되는 기울기의 이론적 문제를 지적하고, 그로부터 플라토 문제의 원인을 밝힌다. 또한 이를 바탕으로 정보기하이론에 의해 새롭게 정의되는 자연 기울기를 이용한 학습법을 제시하고, 이를 이용한 플라토 문제가 문제해결의 가능성을 분석적으로 고찰하고 실험을 통해 확인한다.
본 논문에서는 길을 기반으로 하여 학습자 스스로 학습의 장면을 결정하고, 학습의 형태를 계획하여 학습을 주도적으로 이끌어 낼 수 있도록 하는 학습자 중심의 자기주도적 학습 환경을 선계 및 구현하였다. 학습 설계 대상은 학습자와 길 사이의 동적 상호작용을 통하여 지필 학습방법으로 학습하기 힘들었던 단원인 고등학교 공통수학의 삼각함수를 선택하였다. 학습자가 학습장면에서 직접 실행해 보고 도형을 이동시켜 변화하는 현상을 관찰하고 탐구함으로써 실시간으로 피드백이 가능하여 학습의 효과를 극대화하였으며 학습자에 대한 정보와 학습의 상태는 DB를 이용하여 관리하도록 하였고 형성평가와 총괄평가는 DB를 이용하도록 설계하였다.
본 논문에서는 수평ㆍ수직 에지의 형태학적 정보를 이용한 차량 번호판 추출과 개선된 RBF 네트워크를 이용한 차량 번호판 인식 시스템을 제안한다. 번호판 영역은 수평ㆍ수직 에지의 형태학적 정보를 이용하여 추출하고 개별 문자는 히스토그램 방법과 위치 정보를 이용한 방법에 윤곽선 추적 알고리즘을 병합하여 추출한다. 개별 문자 인식은 ARTI 알고리즘을 개선하여 지도 학습 방법과 결합한 개선된 신경망을 제안하여 차량 번호판 인식에 적용한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위하여 트루 컬러 차량 영상 155개와 그레이 컬러 차량 영상 100개를 대상으로 실험한 결과, 수평ㆍ수직 에지의 형태학적 정보를 이용한 차량 번호판 추출 방법이 임계화를 이용한 차량 번호판 추출 방법, RGB와 HSI 컬러 정보를 각각 이용한 차량 번호판 추출 방법보다 추출률이 개선되었으며, 인식 성능도 개선된 신경망의 학습 알고리즘이 기존의 학습 알고리즘들보다 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
대용량의 문서를 대상으로 한 정보 검색은 인터넷과 WWW이 대중화되면서 웹 분서로 확장되었다. 기존의 문서는 주로 텍스트만으로 구성되는데 반해 웹 문서는 HTML을 기반으로 문서가 작성된다. HTML은 문서의 형태를 이루게 하는 여러 종류의 태그들로 구성되어 있고 문서 작성자는 이를 이용, 자기 의도를 홈페이지에 반영한다. 따라서 태그 정보의 학습은 검색 효율을 향상시키는데 도움을 줄 수 있다. 본 논문에서는 이러한 HTML의 태그 특성을 이용해 검색 효율을 향상하는 방법을 제시한다. 제시된 방법은 진화 알고리즘을 사용하여 질의와 검색결과를 담고 있는 데이터를 학습한다. 학습을 통해 얻어지는 결고는 각 태그에 대한 가중치 정보들이며, 이는 검색엔진의 문서 가중치 정보로 사용된다. TREC 데이터를 사용하여 실험 하였으며 태그 정보를 이용함에 따른 검색 성능 변화를 비교 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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