핀란드는 우수한 교육정책과 선진화된 교육 시스템으로 세계에서 가장 선진화된 교육을 실시하는 나라로 일컬어진다. 핀란드와 우리나라의 역사적 배경 및 지리적 환경 등은 여러 가지 면에서 흡사하며, 자원이 부족하여 국가의 성장 동력을 우리나라와 마찬가지로 인재양성에 두었다. 그러나 최근 2012년 실시한 PISA의 결과에서 급격한 하락세를 보이고 있으며, 컴퓨터관련 교육은 미흡하다는 지적과 함께 인접한 국가들의 소프트웨어 교육에 대한 국가수준 추진 전략 등으로 소프트웨어 교육에 대한 논의가 높아졌다. 따라서 2016년은 소프트웨어교육을 통한 국가 성장의 기회로 삼을 수 있는 중요한 해가 되었고, 필수교육과정으로써 초등학교에서부터 본격적으로 실시하도록 준비하였다. 본 연구에서는 핀란드의 소프트웨어 교육의 배경과 교육과정에 대해 살펴보고 우리나라의 소프트웨어 교육과정 수립에 시사하는 바를 도출하여 제시하고자 한다.
대역폭 확장 기술은 300 ~ 3,400 Hz 대역의 협대역 음성 신호를 50 ~ 7,000 Hz 대역의 광대역 음성신호로 확장하여 음질, 명료도, 그리고 자연성을 높이는 기술이다. 본 논문에서는 협대역 음성 정보를 이용하여 광대역 음성신호를 추정하는 인공 대역폭 확장 기술을 설계하여, 오푸스(Opus) 오디오 복호화기에 내장시킴으로써, 대역폭 확장 모듈에서의 LPC(Linear Prediction Coding) 분석 및 LSF(Line Spectral Frequencies) 해석과 관련된 계산량을 감소시켰고 알고리즘 지연도 줄였다. 이를 위해 현재 다양한 분야에 적용되고 있는 딥 러닝 기술 중 하나인 심층 신뢰 신경망(Deep Belief Network, DBN) 방식을 스펙트럼 포락선 확장에 도입하여 전통적인 코드북 매핑법보다 더 좋은 품질의 스펙트럼을 만들 수 있었다.
컴퓨터 비전공 대학생의 프로그래밍 교육은 학습자들의 문제해결 및 코딩 능력을 키워 전공분야에 다양하게 활용할 수 있게 하고, 지속적으로 컴퓨터 또는 프로그래밍과 연관된 학습을 할 수 있게 동기를 부여하는 것을 목표로 한다. 그러나 컴퓨터 비전공 학습자들은 본인이 전공하고 있는 분야에서 프로그래밍 지식의 필요성과 어떻게 사용될 수 있는지에 대한 활용방안을 모색하기 어려워한다. 따라서 교수자는 실제 컴퓨터 비전공자가 할 수 있는 역할에 대한 설명을 학생들에게 충분히 해줄 필요가 있다. 본 논문에서는 인문 사회 예체능 분야와 ICT 기술의 융합 사례를 살펴보고 개발자와의 원활한 협업을 위한 도메인 전문가의 역할을 분석함으로써 컴퓨터 비전공자의 프로그래밍 지식에 대한 필요성을 재조명하고, 컴퓨터 비전공 대학생을 대상으로 하는 프로그래밍 학습지도 방향에 대해 제언하고자 한다.
본 연구는 학습자가 전자교과서에서 문자별로 초점이 다른 텍스트요인을 학습시 내용흐름에 따라 편하게 읽을 수 있게 하기 위한 기능 및 기술적 방안을 제시한다. 본 연구에서 제시한 전자교과서의 텍스트 화면은 학습자가 전자교과서의 텍스트를 접할 때 설정된 값 이상의 데이터가 디스플레이 되면 마우스나 키보드의 작동 없이 학습자별로 원하는 형태로 자동으로 스크롤되어 쉽게 읽을 수 있게 된다. 또한 학습내용이나 개인차에 따라 제시방법이나 속도를 수시로 제어할 수 있다. 자동 텍스트 스크롤은 텍스트 내용구조(특정 및 영역 분류 등), 제시형태(밀도, 사이즈, 폰트 등), 제시방법(스크롤방법, 속도 등), 프로그램 통제유형(램 상주 등)과 화면디자인 적용(가독성 등)등에 따른 데이터 및 화면의 자동 스크롤 방법으로 텍스트 학습에 대한 개인의 능력 및 성향을 반영할 수 있다. 이를 위한 기술적 해결책을 환경설정단계, 스크롤지정단계, 복사단계, 데이터분석단계, 스크롤코딩단계, 중앙포커스코딩단계, 좌우포커스코딩단계, 실행단계로 나누어 제시하였다.
본 연구는 대학생을 대상으로 시행되고 있는 소프트웨어 교육의 강의평가결과에 대해 텍스트 내용분석 방법을 적용하여 수강생의 요구사항을 파악하고 개선방안을 도출하는 데 목적이 있다. 연구방법은 텍스트 내용분석 프로그램을 활용해 단어출현빈도, 핵심단어 선정, 핵심단어의 공출현빈도를 산출하고, 네트워크 분석 프로그램을 활용해 텍스트 중앙성 분석, 네트워크 분석을 실시하였다. 연구결과, 소프트웨어 교육의 좋은 점 네트워크는 '교수님'에 대한 언급이 가장 많고 '친절', '학생', '설명', '코딩'과 함께 언급되고 있다. 개선점 네트워크는 '강의'에 대한 언급이 가장 많고 '좋겠다', '학생', '교수님', '과제', '코딩', '어려운', '발표'가 함께 언급되었다. 좋은 점과 개선점에 대한 네트워크 비교 분석에서 공통으로 언급된 핵심 단어 중 조별(활동), 과제, 수업의 난이도, 교수자에 대한 생각에서 차이를 보였다. 이러한 생각 차이는 강의평가 내용을 통해, 개별 조원의 적절한 역할 부족, 어렵고 과다한 과제, 소프트웨어 교육의 난이도와 필요성에 대한 인식, 교수자의 수업방식과 피드백의 부족을 확인할 수 있었다. 따라서, 소프트웨어 교육의 조별(활동)과 과제부여가 어떻게 이루어지고 있는지 살펴보고 강의내용과 교수방법, 실습과 디자인 싱킹을 다루는 비율에 대한 점검이 필요하다.
딥러닝 기반 머신 비전 기술을 이용한 영상분석 과정에서 전송되고 저장되는 방대한 양의 동영상 데이터의 용량을 효율적으로 줄이기 위한 연구들이 진행 중이다. MPEG(Moving Picture Expert Group)은 VCM(Video Coding for Machine)이라는 표준화 프로젝트를 신설해 인간을 위한 동영상 부호화가 아닌 기계를 위한 동영상 부호화에 대한 연구를 진행 중이다. 그 중 한 번의 영상 입력으로 여러가지 태스크를 수행하는 멀티태스크에 대한 연구를 진행하고 있다. 본 논문에서는 효율적인 멀티태스크를 위한 파이프라인을 제안한다. 제안하는 파이프라인은 물체탐지를 선행해야 하는 각 태스크들의 물체탐지를 모두 수행하지 않고 한번만 선행하여 그 결과를 각 태스크의 입력으로 사용한다. 제안하는 멀티태스크 파이프라인의 효율성을 알아보기 위해 입력영상의 압축효율, 수행시간, 그리고 결과 정확도에 대한 비교 실험을 수행한다. 실험 결과 입력 영상의 용량이 97.5% 이상 감소한데 반해 결과 정확도는 소폭 감소하여 멀티태스크에 대한 효율적인 수행 가능성을 확인할 수 있었다.
최근 2차원 실시간 영상통신기술들이 급속한 발전을 거듭하여 여러 제품에 상용화되고 있는 추세이다. 그러나 이 기술들은 2차원 영상의 시각적 전송이므로 가상현실의 도래로 인해 수반된 3차원 현실감을 다루기에는 불충분하다고 할 수 있다. 이밖에 컴퓨터 그래픽 분야의 3차원 가상현실 연구가 합성 영상에 국한되어 연구되어졌기 때문에 실 영상에 대한 가상현실의 구현이 어려운 실정이다 그러므로 본 논문에서는 스테레오 시각을 이용하여 실 영상 가상현실 구현에 적용될 수 있는 유전자 알고리즘 기반의 새로운 3차원 객체 추출기법을 제시한다. 제안한 방법은 저장공간의 낭비와 알고리즘의 복잡성을 줄이기 위해서 확률벡터와 반복학습에 기반한 개체군기반 증가 학습이라는 소형 유전자 알고리즘을 정합 환경에 맞게 변형시켰다. 그 결과 정합 성능이 기존의 스테레오 정합 기법보다 우수하며, 간단하고 빠른 정합 알고리즘을 제시할 수 있었다. 또한, 영상의 특성에 무관하게 알고리즘의 변경 없이 안정된 결과를 얻을 수 있다는 장점이 있었다.
본 연구는 그동안 탁월한 치유의 기능이 내재되어 있다고 알려진 시조의 감정 코드들을 분석하여 인문학적 치유의 콘텐츠를 활성화시키고자 하는 데에 목적이 있다. 치유작용의 일환으로써의 시조는 여러 작품들을 감상하는 과정에서 형성되는 감정의 융합을 통해 감정의 총체라 할 수 있는 치유의 감정 코드들을 형성한다. 이러한 과정은 인체생리학적으로 인체 내에서의 문학치료의 진행을 가능하게 한다. 머신러닝이 인지기능에 의해 스스로 학습하는 것처럼 상시적으로 부호화와 재부호화에 대한 코딩 과정이 인체 시스템의 수많은 뉴런들의 집합체들에서 작동된다. 그 과정에서 감정 코드들의 집합적인 부호화에 의해 인체 내에서 아미노산이 합성되는 것으로 예측된다. 이러한 아미노산들이 인체의 신호 체계를 조절하는 것이다. 향후 이러한 인문학과 인체생리학의 접점에서의 치료의 연구가 진행된다면 보다 질 높은 인문학적 치유의 프로그램이 활성화될 것으로 기대된다.
본 연구에서는 중학교 국어 교과과정에 있어서 부진아 학생을 위한 부진 영역을 진단을 지원할 수 있는 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템을 학교 수업 현장에 적용함으로써 학습부진 학생들의 수준에 맞는 보충${\cdot}$심화학습이 이루어져 학습결손과 학습부진을 최소화하여 교수${\cdot}$학습의 목표를 알성하고 학업성취도를 향상시킬 수 있도록 하였다. 이 시스템에서의 입력은 36가지 변수가 제안된 코딩 기법을 이용하여 시스템을 위하여 학습데이터와 테스트데이터가 인코딩된다. 이 인코딩된 변수의 값들은 시스템의 입력 층의 값이 된다. 은닉 총의 뉴런 수는 학습 데이터를 이용하여 학습한 후 가장 좋은 성능을 보여주는 결과를 이용하여 결정하였다. 출력 층의 뉴런 수는 각 영역에 하나의 뉴런을 할당하여 4개의 뉴런을 사용하였다. 본 시스템을 개발하기 위해 다층 퍼셉트론 구조와 오류 역전파 알고리즘을 사용하였다. 영역진단 지원 시스템을 위해 학습 데이터로써 2,008개를 사용하였고, 테스트를 위하여 380개의 데이터를 사용하여 실험한 후 성능을 평가하였다.
아이콘은 작고 단순한 형태로 특정 기능을 표상한다. 아이콘은 컴퓨터-사용자 인터페이스와 각종 안내판이나 표지판에 많이 사용된다. 아이콘은 특정한 의미를 나타내는 상징이므로, 이를 사용하려면 이해하는 과정과 학습하는 과정이 반드시 필요하다. 본 연구는 컴퓨터-사용자 인터페이스에서 사용되는 아이콘의 기능 이해에 중요한 요인이 무엇인지를 살펴 보았다. 실험 1에서는 아이콘을 시각 기술, 대상 속성, 임의적 표상으로 분류하고 표상 방식에 따른 이해도의 차이를 분석하였다. 실험 2에서는 아이콘 중에서도 정보 전달력을 높이며, 모호성을 없애는 중복(그림-문자) 명명이 그림과 문자에 어떤 비중을 두고 처리되는지를 눈 운동을 측정해서 살펴 보았다. 아이콘의 표상 방식 중 시각 기술 표상 방식보다 높은 의미전달성을 가진 대상 속성 표상 방식이 대체로 아이콘의 기능 이해에 우수한 것으로 나타났다. 중복 명명이 수행의 향상을 보였지만, 친숙성에 따라서 그 효과가 제한적이었다. 중복 명명의 부호화 과정에서 문자의 부호화 비중이 그림보다 큰 것으로 나타났다. 이러한 결과는 아이콘의 친숙성과 학습에 따른 부호화 특성 변화의 관점에서 논의되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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