• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.293-302
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• 2012

본 연구는 환자시뮬레이터활용교육에 따른 간호대생의 자기주도적 학습능력과 집단효능감 변화를 파악하고자 시도한 단일군 전후 실험연구이다. 대상자는 환자시뮬레이터활용교육을 받은 적이 없는 2학년 전체 학생 중 통합실습과목에 등록하고 연구에 동의한 92명이었다. 환자시뮬레이터활용교육은 팀활동학습, 술기훈련, 환자시뮬레이터를 이용한 팀시뮬레이션, 디브리핑으로 구성되어 12주간 운영되었다. 사전 자료수집은 2010년 8월 23일에서 27일까지 이루어졌고 사후 자료수집은 12주간의 환자시뮬레이터수업을 수행한 후 2010년 11월 29일에서 12월 3일 까지 시행되었다. 환자시뮬레이터활용교육 전 후로 자기주도학습능력의 증가(t=4.24, p=0.000)는 통계적으로 유의미하였으나 집단효능감의 증가는 유의한 효과를 나타내지 못하였다. 이러한 결과에 근거하여 환자시뮬레이터활용교육은 간호대생의 자기주도적 학습능력 향상에 영향을 미치는 교육전략임을 알 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.13-15
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• 2003

이 연구는 이동 에이전트 시스템에 기반한 가상의 병렬분산 컴퓨팅 환경에서 병렬로 수행되는 인공신경망 시뮬레이터를 구현하는 것을 목적으로 하며, 학습세션 수준에서 병렬로 학습하는 병렬 인공신경망 시뮬레이터의 성능을 대표적인 벤치마크 문제인 NetTalk을 대상으로 평가한 결과, 개발한 시뮬레이터가 상당히 효과적임을 알 수 있다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권9호
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• pp.1811-1817
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• 2018

증강현실기술에 기반하여, 구강방사선촬영 실습에 활용할 수 있는 새로운 임상시뮬레이터를 개발하였고, 이에 대한 효과를 검증하였다. 이 시뮬레이터를 사용한 실험집단과 기존의 텍스트 형식 교재를 사용한 통제집단으로 구분하여, 국내 치위생학과 학생 217명에 대해 설문조사 및 통계분석을 시행하였다. 증강현실형 시뮬레이터를 사용한 실험집단에서 자아효능감, 학습흥미도, 학습몰입도, 실습만족도가 높게 나타났다. 이를 통해, 증강현실형 치과방사선촬영 시뮬레이터가 구강방사선촬영 실습에 효과적인 학습매체로 활용할 수 있으며, 학습자의 임상실무역량 강화에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.913-915
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• 2015

일반적으로 교육 활동은 이론과 실습을 모두 포함하며, 실습은 학습 내용에 대한 이해를 돕고 활용 능력 배양을 위해 필요하다. 컴퓨터 분야에서도 학습자가 직접 조작할 수 있는 교육용 도구의 활용이 매우 효과적이다. 본 논문에서는 자료구조 교과목의 주요 학습 주제인 정렬 기법을 대상으로 정렬 기법들의 동작 방식을 확인할 수 있는 교육용 정렬 시뮬레이터를 설계하고 구현하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.23-36
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• 2008

알고리즘은 효과적인 프로그래밍 기법을 익히는데 가장 핵심이 되는 과목이나 학생들이 개념 이해에 어려움을 느끼며 흥미도 낮은 것으로 나타났다. 특히, 알고리즘 관련 주제들 중 동적 프로그래밍 방법은 컴퓨터과학을 전공하는 학생들이 반드시 학습해야 하는 중요한 프로그래밍 기법임에도 불구하고 학부 과정에 있는 학생들이 어려워하는 부분으로 수업에서도 잘 다루어지지 않고 있다. 동적 프로그래밍은 추상적인 알고리즘 지식과 더불어 문제 해결 절차와 저장 공간에 대한 이해가 필요한 방법으로, 다른 개념 보다 이해하기 어려운 주제이다. 이에 본 논문에서는 동적 프로그래밍 기법에 대해 학습자가 이해하기 쉽고 흥미를 가지고 학습할 수 있도록 지원하는 시각화 시뮬레이터를 개발하였다. 본 학습 시뮬레이터는 학습자가 직접 동적 프로그래밍의 수행 단계를 진행하며 문제 해결 절차를 학습하고 저장 공간 및 프로그램의 진행 과정을 시각적으로 확인할 수 있도록 설계 및 구현되었다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.71-83
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• 2008

정보기술의 발달로 컴퓨터과학에서 다루어지는 주제에 대한 다양한 교수-학습 자료들이 개발되어 왔다. 자료구조, 운영체제, 네트워크, 컴퓨터구조 등에 관련된 교수 학습 자료들은 많이 연구되고 있으나, 데이터베이스 분야는 다른 분야에 비해 미비하다. 데이터베이스 관련 주요 주제들에는 데이터 모델, DB 설계, 정규화, SQL, 질의 처리 기법, 병행제어 기법, 회복 기법 등이 있는데 이들 중 병행제어 기법과 회복 기법은 DBMS의 다른 기능들과 복합적으로 연관되어 있어 학습자들이 학습하는데 어려워하는 주제이다. 학습자들이 이러한 주제들을 보다 쉽게 학습할 수 있도록 하기 위해서는 이들 기법과 관련된 DBMS의 기능들과의 상호작용을 시각화하여 제공할 수 있는 교수-학습 자료가 보다 효과적이다. 본 연구에서는 2PLP 기반 병행제어 과정을 효과적으로 학습할 수 있도록 지원하는 시각화 시뮬레이터를 개발하였다. 제안하는 시뮬레이터는 학습자가 직접 트랜잭션을 작성할 수 있게 하고, 작성된 트랜잭션들을 2PLP에 따라 실행되는 과정을 학습자들에게 시각적으로 보여줌으로써 학습자의 참여를 유도하고, 흥미를 유발하여 2PLP 기반 병행제어에 대한 학습을 효과적으로 수행할 수 있도록 하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2004년도 춘계종합학술대회
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• pp.199-202
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• 2004

강의 중심적인 공학교육은 공학기피라는 사회현상과 더불어 관련 기술 및 이론의 습득에 어려움을 초래하고 있다. 따라서 학습자의 흥미를 유도할 수 있고, 보다 효율적인 교육방법의 도입이 필요하다. 교수방법의 보조 수단으로서 자바 기술을 이용한 CAI형 웹 기반 전자계 시뮬레이터를 개발하였다. 시뮬레이션 모듈은 자바 애플릿으로 개발하였으며, 학습자가 직접 문제에 대한 물리적 파라메터를 설정할 수 있도록 GUI 환경을 제공하며, 계산결과는 컴퓨터 애니메이션을 통하여 학습자의 흥미와 이해를 도울 수 있도록 배려하였다. 또한 시뮬레이션 모듈의 통합과 효율적 관리 및 학습자원의 재활용성을 고려하여 e-Learning 기술 표준인 SCORM의 적용 가능성도 검토하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.27-37
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• 2018

본 논문에서는 임베디드 시스템의 어플리케이션 계층 소프트웨어 학습 도구로 사용할 수 있는 엘리베이터 시뮬레이터의 설계 및 개발 방법과 이를 이용한 교수학습방법을 제안한다. 본 시뮬레이터는 학생들에게 하드웨어와 임베디드 OS 계층의 이슈를 배제한 어플리케이션 계층에서 엘리베이터 시스템의 동작 원리와 제어 방법을 소프트웨어로 구현할 수 있는 환경을 제공하여, 반응(reactive)적이며 실시간(real-time)적인 특징을 갖는 임베디드 어플리케이션 개발 경험을 가질 수 있도록 한다. 아울러 본 논문에서는 시뮬레이터를 이용하여 단계별로 난이도가 높아지는 실습이 포함된 4주간의 임베디드 어플리케이션 소프트웨어 교육 과정을 제시하고, 실제 학생들을 대상으로 교육을 진행한 결과 학습 성취도 점수 83.3점을 얻어 본 교육 과정이 임베디드 어플리케이션 학습에 유의미한 효과가 있음을 입증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.428-429
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• 2022

최근에 자율 주행 자동차에 관련한 관심이 증가하면서 다양한 연구들이 도출되고 있다. 특히, 자율 주행 자동차를 시뮬레이터에서 검증하는 방법은 실 환경과 비교할 때 상대적으로 안전한 성능 검증 방법으로 많이 활용되고 있다. 시뮬레이터의 핵심 기술은 실 환경과 가상 시뮬레이션 환경의 차이를 줄이는 데 있다. 본 논문에서는 Generative Adversarial Imitation Learning(GAIL)[1] 기반으로 자율 주행 자동차 시뮬레이터 내에서 다수의 가상 동적 객체들의 움직임을 제어하는 방법을 제안한다. GAIL은 생성기와 판별기로 구성된다. 생성기는 강화학습 정책 생성기와 전문가 정책 생성기를 포함한다. 판별기는 보상 학습기를 포함한다. GAIL 기반으로 가상 자동차 및 가상 보행자를 제어함으로써 동영상에서의 이동경로를 학습해서 표현할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.548-551
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• 2019

강화 학습은 일반적으로 제어 로봇과 관련이 있는 순차적 의사결정을 위한 학습의 한 형태이다. 이 강화 학습은 행동에 대한 보상을 최대로 하는 정책을 학습하는 것을 목표로 한다. 하지만, 강화 학습을 실제 세계에 적용하기에는 많은 제약사항이 존재하며 실제 세계의 복잡한 환경에서 좋은 정책을 학습하는 것은 매우 어렵다. Unity는 강화 학습 시뮬레이션을 위한 전용 Toolkit을 제공한다. 이러한 이유로 Unity를 시뮬레이터로서 사용하는 것이 좋은 정책을 학습하는 훈련의 근거가 된다. 따라서 본 논문에서는 강화 학습을 실제 세계에 바로 적용시키기 전에 Unity Machine Learning Agents Toolkit을 사용하여 실제 세계와 비슷한 환경을 만들고 강화 학습을 통해 에이전트를 미리 학습시켜보는 과정을 수행해봄으로써 시뮬레이터의 필요성을 부각시킨다.