본 논문에서는 드론을 활용한 감시정찰 임무의 효율성을 향상하기 위해 드론 탑재장비에서 실시간으로 구동 가능한 딥러닝 기반의 객체 인식 모델을 개발하는 연구를 수행하였다. 드론 영상 내 객체 인식 성능을 높이는 목적으로 학습 단계에서 학습 데이터 전처리 및 증강, 전이 학습을 수행하였고 각 클래스 별 성능 편차를 줄이기 위해 가중 크로스 엔트로피 방법을 적용하였다. 추론 속도를 개선하기 위해 양자화 기법이 적용된 추론 가속화 엔진을 생성하여 실시간성을 높였다. 마지막으로 모델의 성능을 확인하기 위해 학습에 참여하지 않은 드론 영상 데이터에서 인식 성능 및 실시간성을 분석하였다.
자연어 처리 분야에서 반어 및 비꼼 탐지의 중요성이 커지고 있음에도 불구하고, 한국어에 관한 연구는 다른 언어들에 비해 상대적으로 많이 부족한 편이다. 본 연구는 한국어 텍스트에서의 반어 탐지를 위해 다양한 모델을 실험하는 것을 목적으로 한다. 본 연구는 BERT기반 모델인 KoBERT와 ChatGPT를 사용하여 반어 탐지 실험을 수행하였다. KoBERT의 경우, 감성 데이터를 추가 학습하는 두 가지 방법(전이 학습, 멀티태스크 학습)을 적용하였다. 또한 ChatGPT의 경우, Few-Shot Learning기법을 적용하여 프롬프트에 입력되는 예시 문장의 개수를 증가시켜 실험하였다. 실험을 수행한 결과, 감성 데이터를 추가학습한 전이 학습 모델과 멀티태스크 학습 모델이 감성 데이터를 추가 학습하지 않은 기본 모델보다 우수한 성능을 보였다. 한편, ChatGPT는 KoBERT에 비해 현저히 낮은 성능을 나타내었으며, 입력 예시 문장의 개수를 증가시켜도 뚜렷한 성능 향상이 이루어지지 않았다. 종합적으로, 본 연구는 KoBERT를 기반으로 한 모델이 ChatGPT보다 반어 탐지에 더 적합하다는 결론을 도출했으며, 감성 데이터의 추가학습이 반어 탐지 성능 향상에 기여할 수 있는 가능성을 제시하였다.
본 연구는 고등학교 1학년 학습부진아를 위하여, 자연과학의 기초가 되고, 학습의 전이가 높다고 생각되는 수학 교과를 중심으로 학습부진아의 특성을 규명하고 학습부진아를 위한 교수, 학습방법, 수학적 능력향상, 학습부진아에게 새로운 흥미와 학습 의욕을 야기 시켜 보다 효율적인 지도방법, 학습부진아의 원인을 규명하고, 개인차에 알맞은 학습과 현장에서 나타나는 문제점을 해소하여 학습부진아를 위한 교재를 개발하여 학습의 전의력을 높임으로써 수학교과 학습능력을 향상시키기 위한 교수, 학습 모형을 구성 적용하고, 학습에 대한 태도를 바람직한 방향으로 변화시키고, 학습부진아를 위한 효율적인 지도방법을 연구하고자 한다.
교수자들은 팀기반 프로젝트 학습을 통해 학생들이 협업능력과 실생활 문제해결력을 기르기를 기대한다. 하지만 프로젝트 학습에서 학생들은 단순분업방식으로 문제를 해결하려 할 뿐 아니라 학습전이가 잘 일어나지 않는 경향이 있다. 학생들이 협업의 시너지를 내고 서로의 지식을 이용하여 학습전이를 일어나게 하기 위해서, 이 연구에서는 교류기억체계(TMS) 기반 협력학습 모형을 개발하여 적용하고 그 효과를 검증하고자 한다. 교류기억체계 기반 협력학습 모형은 과학개념을 학습하면서 동료의 전문성을 파악하는 교류기억체계 개발 단계, 간단한 협력적 문제해결을 통해 신뢰를 기르는 교류기억체계 정교화 단계, 마지막으로 조직화된 지식처리를 하는 교류기억체계 적용의 3단계로 이루어져 있다. 첫 번째 단계에서 동료교수법을 통해 과학개념을 학습함과 동시에 그룹 구성원이 서로 어떤 지식을 잘 알고 있는지 전문성을 파악한다. 두 번째 단계에서 잘 정의된 실험 문제를 협력적으로 해결하며 근전이를 경험한다. 세 번째 단계에서 근전이 경험을 바탕으로 프로젝트 수행을 위한 원전이를 통해 빈약하게 정의된 문제를 해결한다. 이 모형을 기반으로 기하광학과 음파에 관한 15주 교육 프로그램을 만들어 대학생들에게 적용하였다. 이 중 프로젝트 1개를 적용한 5주간의 자료를 수집하고 분석하였다. 적용결과, 일반 프로젝트 학습을 적용한 그룹의 TMS변화는 유의하지 않았음에 비해, 교류기억체계 기반 협력학습모형을 적용한 그룹의 TMS는 단계적으로 향상되었고, 첫째 주와 마지막 주의 차이는 통계적으로 유의하였다. 또한 실험집단은 비교집단에 비해 프로젝트 수행에서 학습전이가 더 잘 일어난 것을 확인할 수 있었다. 학생들이 협력을 통해 시너지를 얻는 방법을 익히고, 학습한 내용을 문제해결에 잘 적용하도록 하는데 교류기억체계기반 협력학습 모형이 사용될 수 있을 것이다.
본 연구는 평생학습사회 지향의 한 방법으로 기업에서의 학습조직 구축 방안을 제시하는데 그 목적이 있다. 본 연구를 통해, 성공적인 학습조직을 위해 어떤 구성요소를 가져야 하며, 어떤 단계를 마련하여 학습조직을 구축해야 하는지 등에 관하여 논하였으며 이는 향후 학습조직을 도입하고 실행하려는 조직들에게 실질적인 도움을 주기 위함이다. 올바른 학습조직의 구축은 조직의 환경대응역량과 성공의 길로 안내할 뿐만 아니라 개인의 역량개발, 적응력 향상, 행동역량을 증대시킬 수 있고 나아가 국가 사회적으로는 평생학습사회를 구현하는 단초가 될 수 있다. 이러한 전 과정을 통해 학습조직 활동이 체계적으로 이루어질 수 있으며 나아가 전 사회적으로 평생학습사회를 구현하는 기초가 되리라 확신한다.
BERT는 사전 학습 단계에서 다음 문장 예측 문제와 마스킹된 단어에 대한 예측 문제를 학습하여 여러 자연어 다운스트림 태스크에서 높은 성능을 보였다. 본 연구에서는 BERT의 사전 학습 문제 중 다음 문장 예측 문제에 대해 주목했다. 다음 문장 예측 문제는 자연어 추론 문제와 질의 응답 문제와 같이 임의의 두 문장 사이의 관계를 모델링하는 문제들에 성능 향상을 위해 사용되었다. 하지만 BERT의 다음 문장 예측 문제는 두 문장을 특수 토큰으로 분리하여 단일 문자열 형태로 모델에 입력으로 주어지는 cross-encoding 방식만을 학습하기 때문에 문장을 각각 인코딩하는 bi-encoding 방식의 다운스트림 태스크를 고려하지 않은 점에서 아쉬움이 있다. 본 논문에서는 기존 BERT의 다음 문장 예측 문제를 확장하여 bi-encoding 방식의 다음 문장 예측 문제를 추가적으로 사전 학습하여 단일 문장 분류 문제와 문장 임베딩을 활용하는 문제에서 성능을 향상 시키는 Bi-Cross 사전 학습 기법을 소개한다. Bi-Cross 학습 기법은 영화 리뷰 감성 분류 데이터 셋인 NSMC 데이터 셋에 대해 학습 데이터의 0.1%만 사용하는 학습 환경에서 Bi-Cross 사전 학습 기법 적용 전 모델 대비 5점 가량의 성능 향상이 있었다. 또한 KorSTS의 bi-encoding 방식의 문장 임베딩 성능 평가에서 Bi-Cross 사전 학습 기법 적용 전 모델 대비 1.5점의 성능 향상을 보였다.
기존 교수 연수체제는 전이 효과가 떨어지며 교사의 업무에 지장을 초래하게 된다. 이에 선정된 컴퓨터교육내용을 원격교육체제로 전환하여 기존 교사 연수의 단점을 극복하여, 효율성을 기할 수 있다. 컴퓨터교육내용을 원격 교육체제로 구축함에 있어서 다양한 원격교육매체의 특징과 가능한 학습 활동, 컴퓨터교육 내용의 특징에 따라서 원격 컴퓨터교육의 모형을 탐색하여 보았다. 그 모형은 자기주도적 학습활동에 기반한 코스웨어 모형, 토의 학습활동에 기반한 토의학습 모형, 대체 학습모형으로 일체학습 모형, 원격 교육의 모든 매체를 활용할 수 있는 문제결학습모형으로 분류하여 제시하여 보았다.
본 연구에서는 이미 운동역학 단원을 수강한 중학교 1학년에서 3학년까지의 학생을 대상으로 연구하였다. 학생들을 대상으로 반복 학습 전과 후의 동형검사를 이용해 테스트 한 결과 반복학습이 효과적이며, 학습전보다 과학에 대한 관심도가 더 높은 것으로 나타났다. 연구에 참여한 세 집단이 동일한 개념을 학습했으나 개념 형성 시기가 다른 점을 고려해 연계적으로 반복 심화 학습하는 것이 좀 더 높은 학습 효과를 얻을 수 있는 것으로 나타났다.
인공지능(AI)를 교전상황에 활용하는 것은 최근 10년간 국방 분야의 주요 관심사였다. 이러한 응용을 위해서, AI 교전에이전트를 훈련해야 하며, 이를 위해 현실적인 시뮬레이션이 반드시 필요하다. 하드웨어 차원의 현실성을 가진 공중 무기체계 공중전 모델에서 AI 에이전트를 학습한 사례에 대해서 본 논문은 서술하고 있다. 특히, 본 논문은 기총만을 활용하는 공중전 상황에서 적을 어떻게 추적해야하는지 AI를 학습하였다. 본 논문은 현실적인 공중전 시뮬레이터를 작성하여, 에이전트의 행동을 강화학습으로 수행한 결과를 제시한다. 훈련 결과로는 Lead 추적을 활용하여 단축된 교전시간과 높은 보상을 갖는 에이전트의 학습에 성공하였다.
본 연구는 재난관리 교육훈련의 전이효과에 대한 충분한 연구가 이루어지지 못하고 있다는 문제 제기 하에 교육훈련의 전이에 영향을 미치는 요인들을 경기도 소방공무원들의 인식을 토대로 실증적으로 규명하고자 한다. 연구목적 달성을 위해 본 연구는 국내 외의 선행연구 검토를 통해 교육훈련의 전이에 영향을 미치는 요인들을 도출하여 이러한 요인들이 실제로 소방공무원들의 교육훈련 전이에 영향을 미치고 있는지를 실증적으로 규명하는데 그 목적이 있다. 연구의 결과, 교육훈련 전이효과에 대한 영향을 미치는 정도에 유의미한 변수는 업무관련성, 학습문화, 동료지원, 자기 효능감, 학습동기, 학습능력, 교육방법 순으로 교육훈련 전이효과에 영향력이 있는 변수로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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