향상된 모바일 광대역(eMBB), 초저지연 및 고신뢰 통신(URLLC), 대규모 기계형 통신(mMTC) 등의 특징을 가진 5G의 등장으로 인해 효율적인 네트워크 관리와 서비스 제공을 위해 증가하는 네트워크 트래픽과 복잡성 해결이 시급한 상황이다.본 논문에서는 기계학습(Machine Learning, ML) 및 딥러닝(Deep Learning, DL)기술을 활용하여 5G 네트워크의 초고속, 초저지연, 초연결성이라는 주요 과제를 해결하면서 네트워크 슬라이싱 및 자원 할당을 동적으로 최적화하는 새로운 접근 방식을 제시한다. 제안된 기법에서는 네트워크 트래픽 및 자원 할당에 대한 예측 모델, 네트워크 대역폭 및 지연 시간을 최적화하면서 동시에 개인 정보와 보안을 향상시키기 위한 연합 학습(FL) 기법을 사용한다. 특히, 본 논문에서는 랜덤 포레스트와 LSTM 등 다양한 알고리듬과 모델의 구현 방법에 대해 자세히 다루며, 이를 통해 5G 네트워크 운영의 자동화와 지능화를 위한 방법론을 제시한다. 마지막으로 제안된 기법을 통해 5G 네트워크에 ML 및 DL을 적용하여 얻을 수 있는 성능향상 효과를 성능평가 및 분석을 통해 검증하고 다양한 산업 응용 분야에서 네트워크 슬라이싱 및 자원 관리 최적화를 위한 솔루션을 제시한다.
외국의 자연학습원은 크게 나누어 구미 각국의 "자연교육센타" 개념과 일본의 "청소년자연의 집"의 개념으로 대별할 수 있다. 서구의 자연교육센터는 통상 원시림이나 교육적 가치가 큰 특수한 식생이 존재하는 지역에 관람객을 위한 써비스적 기능을 담당하는 건물(Nature Center)을 짓고 건물내에 그 지역의 자연자원을 설명하는 사진, 도표, 표본 및 팜플렛 등을 비치하여 전문안내원으로 하여금 구체적인 설명과 질문에 답하도록 하고 있다.(중략)
최첨단 정보통신 기술의 급속한 발전과 구성주의 학습 이론을 기반으로 등장한 원격 교육에서는 학습자가 자신의 학습 과정을 주관함으로써 자신에게 필요한 지식과 기술을 습득하는 자기주도적 학습이 이루어진다. 그러나 웹 기반 원격 교육이나 구성주의가 '학습자 중심의 교육을 실현할 수 있는 기반'으로 자리잡기 위해서는 교사의 역할이 반드시 필요하다. 지금까지 이루어지고 있는 웹상의 원격 교육은 정적이고 수동적인 방식으로 이루어져, 학습자의 학업 성취 정도를 다양하게 파악할 수 없을 뿐 아니라 교사의 역할이 거의 배제되어 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 교사 에이전트를 활용하여 학습자의 다양한 학습 진도를 단계별로 지도할 수 있는 원격 교육 시스템 모델을 제안하고자 한다. 제안하는 모델에서 교사 에이전트는 학습자 정보를 바탕으로 학습자 개개인의 학습 진행 상황에 맞는 학습 모델을 생성하고 평가에 의해 학업 성취 정도를 파악하여 다음 단계로의 학습 진행 여부를 제어한다. 이를 통하여 웹기반 원격 교육이 제공하는 학습 자원이 아무 목적없이 정보 검색 자체로 활용되는 문제점을 해결하고 진정한 학습자 중심의 교육을 실현할 수 있는 기반을 마련할 수 있다.
지식기반경제사회에서 지식을 습득하고 행동할 수 있는 능력을 갖춘 인적자원이야 말로 기업의 핵심경쟁력 이라는 것은 자명한 것이다. 디지털시대로 특징지어지는 21세기에는 지식이야말로 기업의 경쟁우위에 중요한 영향을 미칠 것이다. 기업은 디지털시대에 있어서 경쟁우위를 확보하기 위하여 학습조직의 활성화는 기업의 경쟁에 있어서 중요한 핵심요소가 된다. 그러나 대부분 기업들이 학습활동을 하면서도 학습조직의 활성화가 기업에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 분석은 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구는 학습조직의 활성화가 기업조직의 유효성에 미치는 영향에 관한 분석을 실시하였다. 연구의 결과 기업학습조직 활성화에 지속적 학습, 시스템적 사고, 조직몰입 등이 기업조직의 유효성에 유의하게 판단되었다.
다양한 사회의 문제를 여러 각도에서 담고 있는 신문은 교과서의 한계를 보완하고자 하고 다양한 교수학습방법을 필요로 하는 교육계의 요구와 결합하며 NIE학습을 등장시켰다. 정보통신기술의 발달과 시대적 요구에 의해 종이 신문은 인터넷 신문으로 변화하였고, NIE학습은 정보통신기술의 인프라 기반이 완비된 학교, 가정에서 지식정보화 사회의 급변하는 환경 변화에 능동적으로 대응해 나갈 수 있는 창의적이고 전문적인 인적자원의 육성을 목적으로 하는 이러닝(e-learning)의 학습방법과 결합하여 e-NIE로 발전하였다. e-NIE학습이 이루어지기 위한 필요조건을 알아보고, 기존의 NIE학습이 가지고 있던 장점을 살리면서 이러닝의 환경 속에서 보다 효과적으로 활용할 수 있는 e-NIE의 학습 활동 종류를 4가지 영역으로 나누어 각 영역의 활동을 구체적으로 제시해 보았다.
지식기반경제사회에서 지식을 습득하고 행동할 수 있는 능력을 갖춘 인적자원이야말로 기업의 핵심경쟁력 이라는 것은 자명한 것이다. 디지털시대로 특징지어지는 21세기에는 지식이야말로 기업의 경쟁우위에 중요한 영향을 미칠 것이다. 기업은 디지털 시대에 있어서 경쟁우위를 확보하기 위하여 학습조직의 활성화는 기업의 경쟁에 있어서 중요한 핵심요소가 된다. 그러나 대부분 기업들이 학습활동을 하면서도 학습조직의 활성화가 기업에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 분석은 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구는 학습조직의 활성화가 기업조직의 유효성에 미치는 영향에 관한 분석을 실시하였다. 연구의 결과 기업학습조직 활성화에 지속적 학습, 시스템적 사고, 조직몰입 등이 기업조직의 유효성에 유의하게 판단되었다.
본 논문에서는 자질(feature)의 가중치를 학습하여 이용하는 기계학습 기반 한국어 의존 파싱 기법을 소개한다. 이를 위하여 모든 가능한 의존관계에 대하여 각 의존관계마다 일정한 수의 자질을 생성한다. 자질마다 가중치에 의하여 그 중요도를 나타낸다. 자질의 가중치 값은 의존관계가 태깅된 구문구조 학습 말뭉치를 이용하여 학습한다. 이를 위해 본 논문에서는 간단한 가중치 기계학습 기법을 제시한다. 실험을 위한 언어 자원으로는 구구조부착 세종말뭉치를 변환하여 구한 의존관계 부착 말뭉치를 사용하였다. 실험 결과 약 86.5%의 정확률을 가지는 의존파싱이 가능함을 관찰하였다.
SVM(Support Vector Machine) 알고리즘은 대표적인 기계 학습 분류 알고리즘으로 감정 분석, 제스처 인식 등 다양한 분야의 문제를 해결하기 위해 사용되고 있다. SVM 알고리즘은 분리경계면(Hyper-Plane) 또는 분리경계면 집합 중 지지벡터(Support Vector)라 불리는 특정한 점들로 이루어진 두 그룹 간의 거리 차이(Margin)를 최대로 하는 분리경계면을 이용하여 데이터를 분류하는 알고리즘이다. 높은 정확도를 제공하지만 처리 속도가 느리며 학습을 위해 대량의 데이터 및 메모리가 필요하기 때문에 자원이 제한적인 IoT 환경에서 사용이 어렵다. 본 논문에서는 자원이 제한된 IoT 노드를 기반으로 효율적으로 데이터를 학습하기 위해 K-means 알고리즘을 이용하여 SVM 알고리즘의 저전력화 방안을 연구한다.
최근 등장한 스마트 러닝에 대한 관심의 확산에 따라 본 논문에서는 스마트 러닝의 개념을 도구적 접근, 환경적 접근, 그리고 이론적 접근을 통해 살펴보았다. 스마트 러닝을 수업에 적용하기 위한 원리로서는 교육내용 측면에 있어서 풍부한 학습자원의 활용, 교육방법에 있어서 상호작용을 통한 참여적 환경, 그리고 교육경험에 있어서 실제적 맥락과 경험제공을 들 수 있다. 이들 개념 및 원리에 근거하여 제시된 스마트 러닝 교수학습모형 설계는 목표설정, 자원확인, 환경선정, 수업과정 설계, 수업도구 개발, 수업적용, 그리고 평가 및 분석의 단계로 접근될 수 있다. 이 같은 스마트 러닝 현황을 기반으로 향후 개별적 수업상황에 적합한 구체적인 개발전략의 지속적 연구가 요구된다.
웹 기술 기반의 컨텐츠 개발 및 운영으로 다른 환경에서의 컨텐츠 활용을 토대로 교육자원의 정보들을 통합 운영할 수 있는 관리 중심체인 e-learning 시스템의 중요성과 필요성이 대두되고 교육용 어플리케이션은 현재 표준화되지 않은 개발 프로세스를 기반하여 개발하고 있는 실정이다. 따라서, 국제적 표준인 SCORM(Sharable Content Object Reference Model)을 기반으로 높은 재사용성과 유지보수성을 극대화하기 위해 컴포넌트 개발 방법론(Component Based Development)을 적용해서 체계적으로 교육자원을 개발하고 지원하기 위한 교수-학습지원 시스템에 초점둔 연구가 요구된다. 따라서, 본 논문에서는 컴포넌트 개발 방법론중에서 Unified Process를 이용하여 교수-학습지원 시스템을 정의하고 SCORM기반의 메타데이터를 이용한 컨텐츠저장소에 관한 분석 및 설계를 한다. 이를 통해 실제 교수자가 필요로하는 컨텐츠 제공을 함으로써 재사용성 향상으로 교수-학습지원 시스템의 효율성을 극대화하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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