• 정보교육학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.93-100
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• 2011

교육용 프로그래밍 언어에 대한 선행 연구에 따르면 프로그래밍 교육은 학습자의 인지기술, 논리적 사고력, 반성적 사고력향상에 도움이 되는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 이러한 프로그래밍 교육이 자기주도적 학습능력에 미치는 효과에 대해 알아보기 위하여 스크래치 프로그래밍 교육을 초등학교 6학년 학생들에게 실시하였다. 연구 결과 실험집단이 비교집단에 비해 자기주도적 학습 능력의 하위요소인 개방성, 내재적 동기, 자율성 영역의 신장에 유의한 차이를 보였다. 이러한 효과는 특히 ICT 활용능력이 우수한 학생들에게 더욱 크게 나타났으며, 그 향상 정도는 기존 연구에서 보고한 전자교과서, UCC, 사이버가정학습 활동 후의 자기주도적 학습 능력 향상 결과보다 큰 것으로 나타났다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.289-293
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• 2002

분류자 시스템(Classifier System)은 유전자 알고리즘(Genetic Algorithmsm : GA)을 이용하여 새로운 규칙 집합을 발견하는 시스템이다 또 로봇 축구 시뮬레이션 게 (SimuroSot)은 시간에 따라 상태가 변화하는 동적인 시스템이다. 본 논문에서는 GBML(Genetic Based Machine Learning)의 한 갈래이자 미시간 접근 방법을 기반으로 하는 Zeroth Level Classifier System(ZCS)을 SimuroSot에 적용하여 게임 전략을 구성하는 새로운 규칙을 발견하고 학습하도록 하고 시뮬레이션 결과를 분석함으로써 ZCS의 유용성을 확인한다.

• 벤처창업연구
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• 제12권4호
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• pp.159-174
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• 2017

본 연구의 목적은 팀 학습을 통한 창업교육이 팀 학습의 유효성 및 창업교육 만족도에 긍정적인 영향이 있는지 살펴보는 것이었다. 이를 위하여 2017년 1학기 국내 K대학의 벤처창업 자율전공에 개설된 창업교과목 중에서 문제해결 과제중심의 팀 학습 방식으로 진행된 창업 교과목을 수강한 학생 149명의 설문 데이터를 분석하였다. 먼저 팀 학습의 유효성에 영향을 주는 요인으로 개인의 창업의지, 팀 구성원의 다양성, 조력자의 지원활동을 독립변수로 설정하여 팀 학습 유효성 및 창업교육 만족도 간의 영향 및 매개효과를 검증하였다. 이를 위하여 위계적 회귀분석을 실시하였으며 이를 통하여 독립변수 각각이 팀 학습의 유효성에 영향을 주는지 검증하였고 아울러 팀 학습의 유효성이 이러한 독립변수와 교육 만족도 사이에서 매개작용을 하는지 검토하였다. 연구결과 조력자의 지원활동이 팀 학습 유효성에 영향을 줄 것이라는 가설이 지지되었다. 하지만 개인의 창업의지 또는 팀 다양성이 팀 학습 유효성에 영향을 줄 것이라는 가설은 기각되었다. 반면 회귀분석 결과를 통하여 창업의지가 창업교육 만족도에 유의한 영향을 주는 것으로 나타나서 선행연구들과 마찬가지로 창업의지의 중요성을 다시 한번 확인할 수 있었다. 또한 팀 학습의 유효성이 교육 만족도에 영향을 줄 것이라는 가설이 지지되어 팀 학습 유효성이 조력자의 지원활동과 창업교육 만족도 사이에서 매개작용을 하고 있음을 검증하였다. 특히 위계적 회귀분석의 결과로 조력자 지원활동의 유의도가 현저히 감소함을 알 수 있었다. 이는 조력자의 지원활동이 부분매개작용을 하고는 있지만 팀 학습 유효성을 경유하여 창업교육 만족도에 영향을 주는 매개경로가 매우 유의미함을 설명하고 있는 부분이라고 할 수 있다. 본 연구의 결과로 팀 학습 창업교육에 있어서 조력자의 지원활동이 중요함을 알 수 있었으며 아울러 개인의 창업의지 역시 중요함을 확인하였다. 특히 조력자의 지원활동은 팀 학습 유효성을 매개로 창업교육의 만족도에 영향을 주는 중요한 변임임을 확인할 수 있었다. 따라서 대학생의 창업교육에 있어서 개인의 창업의지에 부합하는 실무형 교육과정의 운영과 함께 내 외부 전문가 또는 기업가의 교육 참여와 네트워킹을 형성하는 것이 반드시 필요할 것이라고 생각된다. 또한 팀 학습에 있어서 팀원의 구성에 대하여 좀 더 숙고하여 편성하고, 조력자는 팀 학습의 유효성을 높일 수 있도록 적극적인 지원활동 및 구성원의 다양성을 고려한 세심한 지도가 동시에 필요할 것이라고 사료된다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.45-53
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• 2005

본 논문에서는 수업 시간에 바로 활용할 수 있는 보다 향상된 사회과 수준별 교육 방안을 제안한다. 현재까지 제시된 수준별 교육방법들이 실제 학교에서 적용되지 못한 이유는 크게 두 가지를 들 수 있다. 하나는 수준별 교육이 개별학습 위주로 이루어져서 학습자는 개별과제 위주의 자율학습을 하고, 교사는 개별과제 개발 및 관리에 시간을 보내게 됨으로써 수준별 교육이 비효율적으로 진행되는 것이다. 다른 하나는 수준별 교육을 위한 수준 판정시 총점에서 기준 점수를 근거로 심화반과 보충반으로 분류함으로써 학습자의 수준을 제대로 구별할 수 없다는 것이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 수준별 수업시 비슷한 수준의 학습자들이 협동학습을 하여 학습효과를 놀이도록 하였고, 소단원별로 평가하여 영역별 수준 학습이 이루어지도록 하였다. 본 논문에서 제안된 수준별 교육 방법을 중학교 1학년 사회과 과목에 적용해 본 결과 학업성취도가 향상됨을 확인하였다.

• 한국지구과학회지
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• 제31권4호
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• pp.392-402
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• 2010

본 연구의 목적은 중학교 1학년 과학 기본과정 지구과학영역의 자율학습용 콘텐츠에 대하여 분석 및 평가를 하는 것이다. 이를 위해 한국교육학술정보원(2008)의 '초 중등교육 e-러닝 품질관리 가이드라인(Ver.2.0)'에서 제시한 '사이버가정학습 콘텐츠 품질관리도구'를 적용하였다. 콘텐츠 분석에 대한 결과는 다음과 같다. 첫째, 학습안내는 학생들이 한 차시에 학습하게 될 내용들을 간략히 소개하고 있는 것으로 나타났다. 그리고 선수학습에서는 진단평가가 이루어지지 않은 것으로 분석되었다. 둘째, 본 학습에서는 학습자의 수준에 맞게 콘텐츠를 선택하여 학습할 수 있었고, 본 학습 시간은 15분 내외로 구성되어 있는 것으로 나타났다. 셋째, 학습평가에서는 학습자가 오답에 대한 피드백은 이루어지지 않고, 틀린 문항 수만 제시되어 있었다. 그리고 학습정리는 그 차시에 배운 중요한 내용에 대해서는 다시 요약 정리하여 제시하고 있다. 콘텐츠 평가에 대한 결과는 다음과 같다. 첫째, 요구분석, 교수학습전략, 상호작용에 대해서는 각 차시마다 큰 차이를 보이지 않았다. 그리고 윤리성에 대한 평가는 적합하지 못한 단어나 문장을 포함하고 있지 않은 것으로 나타났다. 저작권의 평가는 콘텐츠 내의 저작물에 대한 국제저작권표시방법을 준수하여 표시한 것으로 분석되었다. 둘째, 교수설계의 평가는 단순 그림 위주의 설명을 제시하였고, 플래시 등의 시각자료가 미흡한 것으로 나타났다. 그리고 지원체계의 평가에서는 학습자가 콘텐츠를 자유롭게 이용할 수 있도록 설치되어 있는 것으로 나타났다. 그러나 콘텐츠 학습 중 학습자가 메모할 수 있는 메모기능은 없는 것으로 분석되었다. 또한 평가에 대한 평가는 서술 내용에 대한 명확한 평가기준을 제시하고 있지는 않았다. 따라서 각각의 차시마다 조금씩 차이를 보였다. 셋째, 학습내용의 평가분석은 수정 보완하지 않은 탓에 최신의 정보를 포함하고 있지 않아 각 차시마다 큰 차이가 있는 것으로 나타났다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제37권5호
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• pp.1-10
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• 2000

본 논문에서는 연속적인 입력을 연속적인 출력으로 매핑하는 것을 가능하게 하는 퍼지 분류자 시스템을 제안한다. 퍼지 분류자 시스템은 기계학습의 방법을 퍼지 제어기의 개념에 적용한 것이다. 즉 분류자의 조건부와 행동부는 퍼지 규칙에서의 전건부와 후건부와 같은 형태이다. 퍼지 분류자 시스템은 입력 값을 퍼지화된 메시지로 변환하고 메시지 리스트에 저장한다. 저장된 메시지와 퍼지 분류자 리스트의 분류자들과 정합과정을 통해 룰-베이스를 구성하고, 버킷 릴레이 알고리즘을 적용하여 퍼지 분류자들의 유용성을 검증한다. 또한 유전 알고리즘을 사용하여 새로운 규칙을 생성하거나 규칙을 수정하여 시스템의 성능을 향상시킨다. 이러한 과정을 통해 유용한 규칙집합을 찾아낸다. 제안된 퍼지 분류자 시스템을 자율이동로봇의 목적지 지향과 충돌 회피 학습에 적용하여 그 유용성을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.302-313
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• 2023

본 연구는 과학기술정보통신부가 2017년부터 1조원 이상을 투자한 'AI Hub 댐' 사업에서 구축된 인공지능 모델 학습데이터의 품질관리를 자동화할 수 있는 프레임워크의 개발을 목표로 한다. 자율주행 개발에 사용되는 AI 모델 학습에는 다량의 고품질의 데이터가 필요하며, 가공된 데이터를 검수자가 데이터 자체의 이상을 검수하고 유효함을 증명하는 데는 여전히 어려움이 있으며 오류가 있는 데이터로 학습된 모델은 실제 상황에서 큰 문제를 야기할 수 있다. 본 논문에서는 이상 데이터를 제거하는 신뢰할 수 있는 데이터셋 정제 프레임워크를 통해 모델의 인식 성능을 향상시키는 전략을 소개한다. 제안하는 방법은 인공지능 학습용 데이터 품질관리 가이드라인의 지표를 기반으로 설계되었다. 한국정보화진흥원의 AI Hub을 통해 공개된 자율주행 데이터셋에 대한 실험을 통해 프레임워크의 유효성을 증명하였고, 이상 데이터가 제거된 신뢰할 수 있는 데이터셋으로 재구축될 수 있음을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.229-229
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• 2023

강화학습은 에이전트(agent)가 주어진 환경(environment)과의 상호작용을 통해서 상태(state)를 변화시켜가며 최대의 보상(reward)을 얻을 수 있도록 최적의 행동(action)을 학습하는 기계학습법을 의미한다. 최근 알파고와 같은 게임뿐만 아니라 자율주행 자동차, 로봇 제어 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 상수도관망 분야의 경우에도 펌프 운영, 밸브 운영, 센서 최적 위치 선정 등 여러 문제에 적용되었으나, 설계에 강화학습을 적용한 연구는 없었다. 설계의 경우, 관망의 크기가 커짐에 따라 알고리즘의 탐색 공간의 크기가 증가하여 기존의 최적화 알고리즘을 이용하는 것에는 한계가 존재한다. 따라서 본 연구는 강화학습을 이용하여 상수도관망의 구성요소와 환경요인 간의 복잡한 상호작용을 고려하는 설계 방법론을 제안한다. 모델의 에이전트를 딥 강화학습(Deep Reinforcement Learning)으로 구성하여, 상태 및 행동 공간이 커 발생하는 고차원성 문제를 해결하였다. 또한, 해당 모델의 상태 및 보상으로 절점에서의 압력 및 수요량과 설계비용을 고려하여 적절한 수량과 수압의 용수 공급이 가능한 경제적인 관망을 설계하도록 하였다. 모델의 행동은 실제로 공학자가 설계하듯이 절점마다 하나씩 차례대로 다른 절점과의 연결 여부를 결정하는 것으로, 이를 통해 관망의 레이아웃(layout)과 관경을 결정한다. 본 연구에서 제안한 방법론을 규모가 큰 그리드 네트워크에 적용하여 모델을 검증하였으며, 고려해야 할 변수의 개수가 많음에도 불구하고 목적에 부합하는 관망을 설계할 수 있었다. 모델 학습과정 동안 에피소드의 평균 길이와 보상의 크기 등의 변화를 비교하여, 제안한 모델의 학습 능력을 평가 및 보완하였다. 향후 강화학습 모델을 통해 신뢰성(reliability) 또는 탄력성(resilience)과 같은 시스템의 성능까지 고려한 설계가 가능할 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제29권2호
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• pp.285-301
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• 2023

비대면 교육의 중요성 및 필요에 따른 수요가 증가함에 따라 국내외 온라인 교육 오픈 플랫폼이 활성화되고 있다. 본 플랫폼은 대학 등 교육 전문기관과 달리 학습자의 자율성이 높은 특징을 가지며 이에 따라 개인화된 학습 도구를 지원하기 위한 학습 행동 데이터의 분석 연구가 중요시 되고 있다. 실제적인 학습 행동을 이해하고 패턴을 도출하기 위하여 프로세스 마이닝이 다수 활용되었지만 온라인 교육 플랫폼과 같이 자기 관리형(Self-regulated) 환경에서의 학습 로그를 기반한 사례는 부족하다. 또한, 대부분 프로세스 모델 도출 등의 모델 관점에서의 접근이며 분석 결과의 실제적인 적용을 위한 개별 패턴 및 인스턴스 관점에서의 방법 제시는 미흡하다. 본 연구에서는 온라인 교육 오픈 플랫폼 내 학습 패턴을 파악하기 위하여 프로세스 마이닝을 활용한 분석 방법을 제시한다. 학습 패턴을 다각도로 분석하기 위하여 모델, 패턴, 인스턴스 관점에서의 분석 방법을 제시하며, 프로세스 모델 발견, 적합도 검사, 군집화 기법, 예측 알고리즘 등 다양한 기법을 활용한다. 본 방법은 국내 오픈 교육 플랫폼 내 기계학습 관련 강좌의 학습 로그를 추출하여 분석하였다. 분석 결과 온라인 강의의 특성에 맞게 비구조화된 프로세스 모델을 도출할 수 있었으며 구체적으로 한 개의 표준 학습 패턴과 세 개의 이상 학습 패턴으로 세분화할 수 있었다. 또한, 인스턴스별 패턴 분류 예측 모델을 도출한 결과 전체 흐름 중 초기 30%의 흐름을 바탕으로 예측하였을 때 0.86의 분류 정확도를 보였다. 본 연구는 프로세스 마이닝을 활용하여 학습자의 패턴을 체계적으로 분석한다는 점에서 기여점을 가진다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권10호
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• pp.293-306
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• 2017

본 연구는 동영상을 활용하여 자아성찰을 통한 자율실습 후 기본간호 수행능력 및 수행자신감, 학업적 자기효능감, 실습만족도에 미치는 효과를 규명하기 위해 비동등성 대조군사후설계 유사실험 연구를 수행하였다. 연구대상은 G지역 일개대학 간호학과 2학년을 대상으로 하였으며, 실험군 57명, 대조군 56명이었다. 자료수집은 2017년 4월1일부터 6월 14일까지였다. 자료는 SPSS 22.0 Program을 이용하여 동질성 검정은 ${\chi}^2$ test, t-test 및 Fisher's exact test로 분석하였고, 변수에 대한 집단 간의 사전동질성 검정은 Independent-test를 시행하였다. 연구결과 기본간호 수행능력 및 수행자신감, 학업적 자기효능감(t=15.304, p<.001), 실습만족도(t=15.304, p<.001) 모두 실험군이 대조군보다 점수가 향상되었을 뿐만 아니라 통계학적으로 유의한 차이를 보였다. 결론적으로 기본간호 자율실습 시 동영상을 촬영한 후 자아성찰을 통한 실습방법은 자율실습 참여에 긍정적인 효과를 초래하였을 뿐만 아니라 학습자들의 학습동기를 높여 적극적이고 능동적인 실습참여에 기여할 수 있을 것으로 예측된다. 따라서 본 연구결과를 토대로 기본간호 술기능력을 향상시키기 위해 보다 다양한 실습에 적용해볼 것을 제안한다.