심층강화학습은 자율주행 도메인에서 널리 사용되는 end-to-end 데이터 기반 제어 방법이다. 그러나 기존의 강화학습 접근 방식은 자율주행 과제에 적용하기에는 비효율성, 불안정성, 불확실성 등의 문제로 어려움이 존재한다. 이러한 문제들은 자율주행 도메인에서 중요하게 작용한다. 최근의 연구들은 이런 문제를 해결하고자 많은 시도가 이루어지고 있지만 계산 비용이 많고 특별한 가정에 의존한다. 본 논문에서는 자율주행 도메인에 불확실성 순차 모델링이라는 방법을 도입하여 비효율성, 불안정성, 불확실성을 모두 고려한 새로운 알고리즘 MCDT를 제안한다. 강화학습을 높은 보상을 얻기 위한 의사 결정 생성 문제로 바라보는 순차 모델링 방식은 기존 연구의 단점을 회피하고 효율성과 안정성을 보장하며, 여기에 불확실성 추정 기법을 융합해 안전성까지 고려한다. 제안 방법은 OpenAI Gym CarRacing 환경을 통해 실험하였고 실험 결과는 MCDT 알고리즘이 기존의 강화학습 방법에 비해 효율적이고 안정적이며 안전한 성능을 내는 것을 보인다.
본 논문은 몽골대학에서 구글크레스룸(GC)을 온라인 환경으로 이용하고 각 교수님들이 자기 수업에서 GC을 적용한 만족도를 조사하여 몽골대학에서 GC의 효율성을 확인하는데 목적을 두었다. 몽골 D 대학교 14 명의 교수님들이 4주 동안 GC을 활용한 강의 모델을 설계하고 수업을 진행했다. GC은 시간과 공간의 제약을 극복할 수 있기 때문에 직접 대면 학습보다 효율적인 새로운 학습 기회를 제공했다. GC의 효율성을 살펴보기 위해 수업에 참여한 교수님들로부터 설문 조사를 받은 결과는 다음과 같습니다. 협동성 100%(7 명 매우 좋음, 7 명 좋음), 능력별 학습100%(10 명 매우 좋음, 4명 좋음), 수업 용이성 100% (11명 매우 좋음, 3 명 좋음), 적합성 100%(8명 매우 좋음, 6명 좋음), 피드백 용이성100% (7명 매우 좋음, 7명 좋음), 연결 용이성 100%(7명 매우 좋음, 7명 좋음), 빠른 속도성 100%(7명 매우 좋음, 7명 좋음), 학습 효율성 100% (9명 매우 좋음, 5명 좋음), 종이 없는 학습성 100%(8명 매우 좋음, 6명 좋음). 이 수업에 참여한 교수님들은 이와 같은 GC이용에 대한 긍정적인 반응을 보였기에 몽골대학에서 GC의 적용은 적합하고 효율적인 학습을 할 수 있다는 것을 입증 하였다. GC 활용은 전통적인 학습을 깨고, 특히 몽골 교수와 학생들을 위한 새로운 길을 열어줌으로써 교육 기관의 온라인 학습을 강화하고 개선하는 데 더 많은 도움을 줄 수 있을 것이라고 기대된다.
온라인 학습 환경을 효율적으로 구성하는 것은 학습자의 학습 성공을 촉진할 뿐만 아니라 학습과정의 이해에 절대적으로 필요한 일이다. 만일 학습자와 교수자가 효율적으로 교류하면 학습자가 느끼는 심리적 거리감은 상당히 최소화될 수 있을 것이다. 이 연구는 학습자들의 온라인 학습에서 교류적 거리의 구조 지각은 성별에 따라 달라지는가를 알아보고 온라인 환경에서의 수업만족도, 지속성, 학업성취도에 가장 큰 영향을 미치는 구조의 하위영역이 무엇인지를 밝혀 학습자들의 학습효과를 체계적으로 높일 수 있는 온라인 환경의 요소를 탐색하는데 있다. 설문을 통해 수집된 자료는 연구 목적에 따라 다양한 분석을 실시하였다. 이 연구 결과 학습자의 일반적 특성인 성별에 따른 교류적 거리의 구조 지각수준은 의의있는 차이가 없었다(p>.05). 교류적 거리의 구조 지각수준과 학습자가 지각하는 수업만족도간에 의의있는 상관이 있었으며, 학습자의 학습 지속성과도 통계적으로 의의있는 상관이 있는 것으로 나타났다. 그러나 학업성취도와 교류적 거리의 구조 지각수준 간에는 유의의한 차이가 발견되지 않았다(p>.05). 교류적 거리의 구조 하위영역 중 수업만족도에 대한 영향력이 큰 하위영역은 과정 상호 작용이며, 학습 지속성에 대한 영향력이 큰 하위영역은 내용 구성요인으로 나타났다.
2010년부터 운영되는 사이버가정학습 2.0은 참여, 개방, 공유로 대표되는 Web 2.0을 기반으로 웹 접근성, 시스템 효율성 등을 높이고 위키, 이포트폴리오 등 새로운 기능을 접목시켜 이러닝에서의 학습 효과를 극대화 시킬 수 있을 것으로 기대되고 있다. 그러나 그 동안 온라인 학습 시스템으로 이루어지는 사이버가정학습의 참여도는 그리 높지 않은 게 사실이었다. 따라서 차세대 사이버가정학습 2.0의 특징과 시범 운영을 통한 문제점과 개선사항을 연구함으로써 2010년 적용될 제주 e-study 사이버가정학습 2.0의 효율적인 운영 방안을 제시하고 이를 활성화시키고자 한다.
e-learning을 통한 교육은 이제 대학 내뿐 만 아니라 중ㆍ고등학교나 기업체 등에서도 이루어지고 있는 것이 현실이다. 사교육비의 과대지출로 중ㆍ고등학교에서의 e-learning을 통한 교육은 이제 교육사업에 커다란 부분을 차지해 갈 것이 분명한 사실이다. 기업체 또한 기업 내 인력양성을 위한 모든 교육을 시간과 장소의 구애를 받지 않는 e-learning을 통한 교육으로의 전환이 이미 많이 이루어졌고 앞으로 더욱 많아지리라 생각된다. 하지만, 사교육이나 기업 내 추가적인 인력양성 교육에서의 e-learning의 도입을 통한 교육의 성과보다는 대학 내 e-learning을 통한 교육이 일반 대학생들이 오프라인 수업의 보조학습이 아닌 대체학습으로서 과연 대학 내 대표적인 e-learning 수업진행을 맡고 있는 OCU를 기본모델로 현재 e-learning을 통한 OCU수업을 듣고 있는 학생들을 대상으로 본 학습에 얼마나 많은 이해를 가지고 있는지를 알아보고자 한다. 또한 오프라인에서의 수업과 e-learning을 통한 수업의 이해도와 만족도에 얼마나 차이가 있는지 실증분석 해 보려 한다. 이 결과로 앞으로 대학 내 e-learning을 통한 학습에 문제점이 있다면 분석하여 오프라인의 보조학습이 아닌 대체학습으로 나아가는데 지식전달의 효율성 측면에서 나아갈 방안에 대해서 연구해 보려 한다.
블록체인 기술을 통한 정확하고 투명한 데이터관리의 장점을 학습 시스템에 적용하는 사례가 증가하고 있으며 이에 따라 학습자 만족도와 참여율을 높이기 위한 학습데이터의 효율적 관리가 필요하다. 원격학습에서 학습 연계성과 만족도는 학습자의 학습참여율과 학습에서의 만족도에 변할 수 있음을 감안하여 당 변수에서 기인하는 하이퍼파라미터를 조정하여 학습자의 학습패턴과 학습연속성을 높이기 위한 노력을 하였다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘을 적용하여 학습자 만족도를 조사한 결과, 적용 전 대비 10% 이상 학습 만족도 및 학습연계 의향률이 높아짐을 확인할 수 있다.
로봇이나 가상 캐릭터와 같은 지능형 에이전트가 자율적으로 살아가기 위해서는 주어진 환경을 인식하고, 그에 맞는 최적의 행동을 선택하는 능력을 가지고 있어야 한다. 본 논문은 이러한 지능형 에이전트를 구현하기 위하여, 외부 환경에 적응하면서 최적의 행동을 배우고 선택하는 방법을 연구하였다. 본 논문에서 제안한 방식은 강화 학습을 이용한 행동기반 학습 방법과 기호 학습을 이용한 인지 학습 방법을 통합한 방식으로 다음과 같은 특징을 가진다. 첫째, 외부 환경의 적응성을 수행하기 위하여 강화 학습을 이용하였으며. 이는 지능형 에이전트가 변화하는 환경에 대한 유연성을 가지도록 하였다. 둘째. 경험들에서 귀납적 기계학습과 연관 규칙을 이용하여 규칙을 추출하여 에이전트의 목적에 맞는 환경 요인을 학습함으로 주어진 환경에서 보다 빠르게, 확장된 환경에서 보다 효율적으로 행동을 선택을 하도록 하였다. 제안한 통합방식은 기존의 강화 학습만을 고려한 학습 알고리즘에 비하여 학습 속도를 향상 시킬수 있으며, 기호 학습만을 고려한 학습 알고리즘에 비하여 환경에 유연성을 가지고 행동을 적용할 수 있는 장점을 가진다.
프로그래밍 교육이 학습자의 논리적 사고력 증진, 문제해결 능력, 성취감과 자신감 획득 등 학습자의 고등 인지 능력을 발달시킨다는 사실이 많은 연구에서 나타나고 있으며, 다양한 교육용프로그래밍 언어가 개발되어 현장에 적용되고 있다. 또한 프로그래밍 교육의 필요성이 확산됨에 따라 프로그래밍 교육 방안도 다양하게 시도되고 있다. 전통적인 교육에서와 마찬가지로 프로그래밍 학습에서도 효율적인 학습을 위해서는 학습자들의 학습스타일과 다중지능을 고려한 교육이 필요한 실정이다. 즉, 효과적인 프로그래밍 교육을 위해서는 다양한 학습자들의 특성을 파악하고 학습자에게 적합한 교육 방안을 적용하는 것이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 효율적인 프로그래밍 교육을 위해 학습자의 학습스타일과 다중지능 간의 관계를 분석하고, 그 결과를 바탕으로 프로그래밍 교육에 있어 학습스타일과 다중지능을 고려한 교육 전략을 제시하였다. 본 연구의 결과는 학습자에게 특성을 고려한 적합한 교육을 실시함으로써 학습자의 흥미를 유발하고, 프로그래밍 교육의 학습효과를 증진하는데 기여하게 될 것이다.
인터넷 환경 아래에서 멀티미디어 매체 및 컴퓨터 통신 기술의 발전은 사회전반의 변혁을 가속화하게 되었다. 교육에 있어서도 수동적인 자료 중심으로 상호작용하고 시간과 공간을 초월하는 새로운 구조에 대한 연구가 활발히 진행되어 왔다. 새로운 교수-학습 활동의 형태로 웹을 기반으로 한 교육(WBI : Web-Based Instruction)이라는 모형이 제시되고 있다. 또한, 학습자의 필요에 응하는 코스웨어의 제공이 요구되고 있으며 이에 따라 웹 기반 교육 시스템에 효율적이고 자동화된 교육 에이전트의 필요성이 인식되고 있다. 그러나 현재 연구되고 있는 많은 교육 시스템들은 학습자가 원하는 코스를 적절히 제공하지 못하고, 계속적인 피드백과 부족한 부분을 적절히 반복 학습할 수 있도록 인도하지 못하고 있다. 본 논문에서는 학습자의 성취도 생성 알고리즘을 이용한 코스 스케줄링 멀티 에이전트 시스템을 설계하고 구현함으로써 보다 효율적인 학습을 유도한다. 제안한 시스템은 학습자의 학습활동을 지속적으로 모니터링하고 평가하여 개인 학습자의 학습 성취도를 계산하며, 이 성취도를 에이전트의 스케줄에 적용하여 학습자에게 적합한 코스를 제공하고, 학습자는 이러한 코스에 따라 능력에 맞는 반복된 학습을 통하여 적극적인 완전학습을 수행하게 된다.
본 논문은 오늘날의 외국어 학습환경의 변화에 따른 학습환경 개선 방안에 대한 실효성 있는 학습 시스템의 개발에 중점을 두고 있다. 현대 사회가 제공하는 다양한 외국어학습정보들 중에서 학습자 개인에게 특화된 학습정보와 콘텐츠만을 검색 및 추출하여 사용자 맞춤형 정보의 제공으로 학습 효율성을 증가시키는 효과를 가져 올 수 있다. 제안 시스템은 클라우드 기반의 빅데이터를 활용하여 사용자 맞춤형 학습정보를 제공하여 외국어 학습자에게 제공되는 정보의 활용성을 증대하는데 그 목적이 있다. 제안 시스템은 온라인과 오프라인 상의 다양한 학습정보 및 콘텐츠를 수집하여 클라우드에 저장하여 시공간적인 제약사항을 최소화하고 사용자의 개인정보, 수준, 관심사 등을 파악하여 사용자의 요구사항에 적합한 정보만을 추출하여 최적의 학습정보를 제공한다. 그 결과 사용자는 학습정보검색에 필요한 시간을 단축시킬 수 있고 수준에 맞는 학습정보만을 제공받음으로 인해서 학습의 효율성이 증가할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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