교육은 학습자의 타고난 재능을 최대한 계발시키는 것에 목적이 있다. 이를 위해서는 개개인에 최적화된 학습시스템이 필요하다. 본 논문에서는 수준별, 개인별 수학학습을 도와 자기주도적 학습능력을 키울 수 있는 시스템을 web상에서 개발하여 구현하고자 한다. 기존의 Web에서 제공되는 수학학습을 살펴보면 텍스트 위주의 설명, 단순한 문제를 제공하고 정, 오답의 결과만을 제시해 주는 형태가 많다. 그러나 본 시스템은 학생들의 흥미와 학습동기를 유발시키기 위해 동영상과 음성 등의 멀티미디어 자료를 이용하여 학습내용을 전개하도록 구성하였다. 또한 평가문항은 진단평가를 통해 수준을 분석받고 수준별 평가 문항으로 다운로드 받을 수 있도록 설계하였다. 이 시스템은 다양한 멀티미디어 자료의 제공으로 학습자의 학습동기와 흥미를 유발시키고 수준별 학습을 가능하게 하여 학습 성취감을 증가시킬 수 있다. 그리고 학습자는 이 시스템을 통해 스스로 학습을 선택하고 진행하게 되어 자기주도적 학습능력을 신장시키게 된다.
웹기반 학습은 학습자의 자율적인 통제하에서 학습이 이루어지는 특성을 갖고 있다. 학습 컨텐츠와 학습자간의 충분한 대화 즉, 상호작용이 제공되지 않는다면 학습자는 일방적인 학습을 수행하게 되므로 학습에 대한 정확한 이해를 판단할 수가 없다. 이런 문제점을 해결하기 위해서 웹기반 학습의 여러 유형의 컨텐츠중에서 가장 상호작용 요소가 강한 시뮬레이션 형태의 컨텐츠를 이용해서 디지털 회로를 직접 학습자가 설계할 수 있도록 웹기반 시뮬레이션 도구를 설계 및 구현하고자 한다. 이로 인해서 학습자와 학습 컨텐츠간의 쌍방향 대화를 할 수 있는 환경을 제공함으로써 복잡한 디지털 회로에 대한 학습자의 학습 결과에 대한 피드백을 줌으로써 학습자의 학습 성취도를 높일 수 있다.
정보 시스템과 인터넷의 급속한 성장으로 다양하고 효율적인 교수-학습자료의 개발이 요구되고 있다. 특히 VRML을 이용한 삼차원 공간의 학습자료 개발은 정보화 사회에서의 교수-학습효과를 더욱 증가시킬 수 있다. 기존의 VRML 저작도구에서는 순차접근방식을 사용한 파일저장시스템을 이용하여 객체를 저장함으로서 객체의 효율적인 관리가 용이하지 않다. 본 논문에서는 데이타베이스 관리시스템의 저장구조를 이용하여 삼차원 객체를 저장하고 관리할 수 있도록 VRML 학습자료 저장시스템을 설계하고 구현한다. 또한 본 시스템을 이용하여 중학교 과학 교과서의 화학물구조에 대한 삼차원 학습자료 생성을 예로 들어 보임으로서 그 효율성을 입증한다. 따라서 본 VRML 학습자료 저장 시스템은 교사들로 하여금 삼차원 학습자료를 상호간에 공유하여 재사용할 수 있으며 삼차원 학습자료의 생성에 있어서 시간과 경비 절감의 효과를 얻을 수 있다.
설명 기반 학습은 시스템 성능향상에 필요한 탐색 제어 지식을 학습하는 방법으로 많이 이용되고 있다. EBL은 과거의 문제풀이 과정을 일반화하여 학습한 다음 이와 유사한 상황이 발생할 경우, 문제풀이를 거치지 않고 학습된 해답을 신속하게 제시하여 성능을 향상시킨다. 그러나 새로운 문제 해결이 과거 문제 풀이 해답에 의존할 경우, 그에 대한 해답을 신속히 구할 수는 있지만 해답의 질은 학습 결과에 의존하지 않을 때보다 오히려 못할 수 있다. 이러한 현상을masking효과라고 한다. 본 논문에서는 의존성 구조를 학습, 이용하여 이러한 masking 효과를 축소하고자 한다. 의존성 구조는 현 상태에서 선택된 연산자가 이후의 문제 풀이에 끼치는 영향을 포함하는 구조로서, 이후 유사한 상황에 대해 선택될 연산자의 적합성 및 효율성을 평가하는 기준으로 사용될 수 있다는 점에서 masking 효과를 축소할 수 있다.
본 논문에서는 폰노이만 컴퓨터의 동작 원리를 귑게 이해하도록 도와주는 애니메이션 학습 도구의 개발을 소개한다. 개발된 프로그램은 일정 제약조건을 만족하는 임의의 명령어 집합 구조를 가상으로 시뮬레이션 하고 각 명령어의 실행과정을 플래시 애니메이션을 사용하여 학습자에게 보여준다. 시뮬레이션 대상의 ISA 설정과 메모리의 내용을 변경함으로써 임의의 프로세서구조에 대한 명령어의 실행을 시뮬레이션할 수 있다. 본 학습 도구는, 애니메이션을 이용함으로써 초보자라도 학습 내용을 쉽게 이해하게 할 수 있게 하였고 사용자와 쌍방향 의사소통이 가능한 능동적 학습을 가능하게 하고 여러 수준의 학습자를 수용할 수 있는 장점이 있다.
본 연구에서는 프로그램을 전혀 해보지 않았고, 게임에는 관심 있는 초등학교 저학년을 대상으로 EPL 도구로서 스크래치를 이용한 SW교육의 교수 학습 모형을 개발하였다. 5단계 10차시로 분류하여 각 단계별 학습목표를 설정하고 교수 학습 목표를 결정하였다. 학습목표에 맞게 각 단계별 수업이 이루어지면 목표에 도달할 수 있도록 반복수업, 흥미 있는 수업, 이해도가 증가할 수 있도록 단계별 수업으로 구성하였다. 또한 SW교육 교수 학습 모형에서 각 차시별 목표를 설정하고 단계별 교수 학습 전략을 제공하여 목표에 도달할 수 있도록 유도하였다. 본 연구를 통해 초등학교 저학년에게 SW교육이 가능한지, 어느 정도 수준의 교육으로 이루어져야 하는 지, EPL 도구로서의 스크래치의 활용성은 어느 정도인지 등을 알아보고 SW교육에 수업자료로 활용하고자 한다.
스마트폰을 이용한 학습용 앱을 개발하기 위해 본 연구는 기초학습인 덧셈의 기능을 완료하였다. 덧셈문제를 계속해서 풀 수 있는 구조로 설계하였고, 정답과 오답에 대한 설명 이벤트를 배치하여 학습효과를 높였다. 본 과정은 수학공식 및 다양한 학습으로 확장 가능하며, 사용자별, 날짜별 점수 DB를 저장한다면 본인의 실력 향상을 체크해 볼 수 도 있을 것이다. 본 학습앱을 안드로이드기반 스마트폰에 배포한 결과 정상적으로 풀이 됨을 확인하였다.
본 논문에서는 삼각형 구조로 구성된 3차원 메쉬(Mesh)에서 합성곱 신경망(Convolution Neural Network, CNN)을 응용하여 정확도가 높은 새로운 학습 표현 기법을 제시한다. 우리는 메쉬를 구성하고 있는 폴리곤의 edge와 face의 로컬 특징을 기반으로 학습을 진행한다. 일반적으로 딥러닝은 인공신경망을 수많은 계층 형태로 연결한 기법을 말하며, 주요 처리 대상은 1, 2차원 데이터 형태인 오디오 파일과 이미지였다. 인공지능에 대한 연구가 지속되면서 3차원 딥러닝이 도입되었지만, 기존의 학습과는 달리 3차원 딥러닝은 데이터의 확보가 쉽지 않다. 혼합현실과 메타버스 시장의 확대로 인해 3차원 모델링 시장이 증가하고, 기술의 발전으로 데이터를 획득할 수 있는 방법이 생겼지만, 3차원 데이터를 직접적으로 학습에 이용하는 방식으로 적용하는 것은 쉽지 않다. 그렇게 때문에 본 논문에서는 산업 현장에서 이용되는 데이터인 메쉬 구조를 폴리곤의 최소 단위인 삼각형 형태로 구성하여 학습 데이터를 구성해 기존의 방법보다 정확도가 높은 학습 기법을 제안한다.
언어는 모든 교육에서 중요한 역할을 담당하므로 국어 교과목은 교육의 기본 목표인 언어사용의 신장을 위해서 중요하게 다루어지고 있다. 언어발달을 위한 국어 교육활동은 듣기, 말하기, 읽기, 쓰기의 네 가지 영역에 기초를 두고 있으며 학생들의 흥미를 유발할 수 있는 쌍방향 멀티미디어를 이용하면 이러한 영역의 학습효과를 증가시킬 수 있다. 그러나 기존의 웹사이트의 개발 사례를 살펴보면 교과서 중심인 일방적인 제사만이 구현되어 있다. 따라서 본 논문에서는 흥미와 자발적인 참여를 유발하고 행동한 것에 대해 즉각적인 반응(Feedback)을 주는 애니메이션과 음성, 효과음, 높이, 학습, 게임으로 결합된 오락적인 쌍방향 멀티미디어 웹 컨텐츠를 개발하여 언어를 배우는 어린이들의 학습능력의 향상과 창의적인 언어 활동의 증대에 기여하고자 한다. 특히, 이 시스템의 큰 특징은 학생에 대한 학습 결과를 도출하고 이에 대한 해결책 및 각종 정보를 추출하여 학습진단 결과, 재학습, 학습독력의 형태로 학생 개개인에게 메일로 보내는 학습 통합관리 기능을 포함하고 있다는 것이다.
인유두종바이러스(human papillomavirus: HPV)는 감염되었을 때 각종 악성 종양을 유발할 수 있는 작은 DNA 바이러스이다. 고위험군에 속하는 HPV의 감염은 암으로 진행될 수 있는 가능성이 크다. 본 논문은 HPV를 분류할 수 있는 기계 학습 기법을 제안하고자 한다. 제안된 학습 기법은 단백질 서열을 효과적으로 분류할 수 있는 커널(kernel) 방법에 기반을 두고 있다. 위험군 분류는 감염의 메커니즘의 이해와 유전자칩과 같은 새로운 의학 도구의 개발 등에 있어서 중요한 정보를 제공해 줄 수 있다. 실험 결과는 중요한 부위의 탐색에 의한 커널 기반의 학습 방법이 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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