본 논문에서는 SHVC 부호화 성능 개선을 위하여 딥러닝 기반 계층간 예측을 위한 참조 픽처 생성 방법을 제안한다. 새로운 참조 픽처를 생성하기 위하여 DCT-IF기반 업샘플링 된 픽처를 VDSR 네트워크를 이용한 필터링을 진행하는 구조와 SHVC 계층간 참조 픽처를 생성하기 위한 트레이닝 방법에 대해 설명한다. 제안하는 방법은 SHM 12.0 기반으로 구현되어 있다. 성능 평가를 위하여 사전 학습을 이용하여 계층간 예측 픽처를 생성하는 방법과 비교를 진행하였다. 그 결과 상위 계층의 부호화 성능은 사전 학습을 이용한 방법 대비 최대 13.14%의 비트 감소, SHM 대비 최대 15.39%의 비트 감소율을 보였고, 평균 6.46%의 비트 감소율을 보였다.
Since the launch of ChatGPT, many college students used it extensively in various ways in their curricular learning activities. This study investigates the utilization of ChatGPT in the curriculum of first and second-year engineering students, aiming to examine its influence from a learner perspective. We explored how ChatGPT is used in each subject and learning activity to understand how learners perceive the use of ChatGPT. From the survey data on engineering college students at E university, we examined students' perception on 'shortening time to perform tasks' through ChatGPT, 'dependence on ChatGPT', 'their contribution to individual capacity building', and 'their influence on academic grade'. The majority of students reported extensive use of ChatGPT for learning activities, particularly showing high dependency in liberal arts subjects and coding-related activities. While the use of ChatGPT in liberal arts was seen as not contributing to the enhancement of individual capacity, its use in coding was positively evaluated. Furthermore, the contribution of ChatGPT to the creativity in report writing tasks was highly rated. These findings offer several important implications for the use of AI tools like ChatGPT in engineering education. Firstly, the positive impact of ChatGPT's high usability and individual-capacity enhancement in coding should be expanded to other areas of learning. Secondly, as AI technology progresses, the contribution of AI tools compared to learners is expected to increase, suggesting that students should be encouraged to effectively use AI tools to achieve their learning objectives while maintaining a balanced approach to avoid overreliance on AI.
이 연구에서는 창의교육의 일환으로 컴퓨팅 사고력을 개발할 수 있는 블록형 코딩프로그램을 활용해 지구과학 교수 학습에 적용하여 컴퓨팅 사고력에 대한 인식과 과학적 태도가 어떻게 변화되는지를 알아보고자 하였다. 연구 결과를 바탕으로 결론을 정리하면 다음과 같다. 첫째, 초등학생들에게 적용할 수 있는 블록형 코딩프로그램을 활용한 지구과학 교육프로그램을 개발하였다. 총 12차시로 구성된 프로그램은 학생 활동중심의 문제를 제공하여 다양한 사고를 학생들이 유도할 수 있도록 탐구활동을 설계하였다. 둘째, 블록형 코딩프로그램을 활용한 지구과학 교육프로그램을 통해 컴퓨터 프로그램 활용에 대한 자신감, 컴퓨터 활용통합학습, 컴퓨팅 사고력에 대한 자신감 및 컴퓨팅 사고력을 활용한 문제해결 요인에서 유의미한 결과를 나타냈다. 셋째, 블록형 코딩프로그램을 활용한 지구과학 교육프로그램은 호기심, 비판성, 협동성, 끈기, 창의성 항목에서 유의미한 차이를 나타내었다. 이것은 학생들이 문제를 접했을 때 의문을 갖고 이를 해결하는 과정에서 효과를 나타낸 것이라고 판단할 수 있다.
본 연구는 중 고등학생들의 온라인 프로그래밍 과제 수행결과에서 발생한 오류를 파악하여, 오류유형과 오류내용을 분류하고, 프로그래밍 개념학습 성취수준에 따른 오류 빈도의 차이와 성취수준과 오류유형과의 상관관계를 분석하여 향후 프로그래밍 교육에 대한 방향과 인지수준에 따른 교육방법을 제시하였다. 연구를 위해 88명의 학생들의 프로그래밍 과제 수행 결과를 가지고 문법오류, 논리오류, 코딩오류로 오류유형과 오류내용을 분류하고 분석하였다. 분석결과, 세 오류유형 중 논리오류의 발생비율이 69.3%로 가장 높았으며, 성취수준에 따른 오류 빈도의 차이에서는 성취수준 상, 중, 하 세 집단 간에 유의한 차이가 있었다. 성취수준과 오류유형과의 상관관계 분석 결과에서는 논리오류와 코딩오류에서 부적 상관관계를 보여, 성취수준이 높을수록 논리오류와 코딩오류를 적게 범함을 알 수 있었다. 오류유형간의 상관관계에서는 문법오류와 코딩오류간의 정적상관관계를 보였다.
최근 딥러닝 기술을 비디오 부호화에 적용하는 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문은 차세대 비디오 코덱인 VVC(Versatile Video Coding)에 채택된 신경망 기반의 기술인 MIP(Matrix-based Intra Prediction)를 확장한 완전연결계층(Fully Connected Layer) 기반의 다중 모델을 이용하는 화면내 예측 부호화 기법을 제시한다. 또한 다중 화면내 예측 모델을 위한 효율적인 학습기법을 제안한다. HEVC(High Efficiency Video Coding)에서의 성능검증을 위해 VVC의 MIP와 제안하는 완전연결계층 기반 다중 화면내 예측 모델을 HEVC의 참조 소프트웨어인 HM16.19에 추가적인 화면내 예측모드로 구현하였다. 실험결과 제안하는 방법이 HM16.19와 VVC MIP 대비 각각 0.47%과 0.19% BD-rate 성능향상이 있음을 확인하였다.
As new car technology is developing, temporal interaction is needed in automotive. Rhythmic pattern is one of the practical examples of temporal interaction in vehicle. To recognize rhythmic pattern and its input medium, dictionary learning is applicable algorithm. In this paper, performance and memory requirement of the learning algorithm is tested and is sufficiently good for use this acoustic sound.
본 연구에서는 다양한 배경을 가진 대학 신입생들이 단기간에 미적분학의 주요 개념을 이해할 수 있도록 돕고, 현실에서 접하는 복잡한 문제들에 대한 문제해결력도 기르면서, 동시에 컴퓨팅 사고력도 신장시킬 수 있는 미적분학 교수 학습에 대하여 논한다. 구체적인 방안으로, 본 연구진은 '파이썬(Python) 기반의 코딩(coding)교육을 적용한 대학 미적분학의 교수 학습' 콘텐츠를 개발하고 실제 수업 현장에 적용하여 유의미한 성과를 거둔 사례를 보고한다. 즉, 파이썬 언어 기반의 코딩교육을 적용한 미적분학 I, II의 구체적인 교수 학습 설계, 실천 계획안 그리고 평가라는 전 과정이 실제로 진행된 사례와 그에 활용된 자료들을 정리하여 공유한다. 개발된 교안과 코드 및 사이버 실습실은 언제 어디서나 무료로 활용할 수 있으며, 교수자와 학생은 공유된 콘텐츠와 학생활동 기록을 참고하며, 자유롭게 미적분학을 교수 학습하고, 주어진 코드를 활용하여 실습하면서 미적분학의 직관적인 이해를 높임과 동시에 컴퓨팅 사고력도 신장시킬 수 있도록 하였다. 또한 교수자는 학생들의 질의 응답 참여, 보고서 발표, 팀워크 등이 포함된 플립드러닝(flipped learning)과 과정중심의 모든 데이터를 기반하여 평가함으로써 학생들의 미적분학 지식에 대한 상향평준화를 돕게 된다. 본 연구에서 제시한 대학 미적분학의 교수 학습 사례는 학생들이 미적분학 개념과 컴퓨팅 사고력을 동시에 신장시켜 사회가 필요로 하는 인재로 성장할 수 있도록 도울 수 있는 가능성을 보여주는 대학 수학 교육의 교수 학습 모델이 될 것으로 본다.
본 연구는 초 중등 학생의 수학에 대한 정서, 가치, 흥미 및 자기효능감 등의 정의적 영역의 개선을 위한 방안을 모색하는데 일환을 두고 수행되었다. 이에 따라 먼저, 수학학습에 어려움을 겪고 있는 학생들의 수학학습 클리닉을 위한 상담 과정에서 상담교사에게 필요한 발문이 무엇인지를 파악하고자 하였다. 이를 위하여 지난 2년간 정례적으로 실시해오고 있는 수학클리닉의 상담 내용을 수집하여 상담을 위해 오가던 질문들을 모두 분석함으로써 상담과정에서 학생들을 진단하기 위해 필요한 발문들을 추출하였다. 자료 분석은 Strauss & Corbin(1998)의 근거이론 분석방법을 사용하여 개방코딩, 축 코딩, 선택코딩의 분석단계를 실시하였다. 도출한 패러다임(paradigm) 모형은 인과적 조건으로는 '수학학습 정서', 맥락적 조건으로 '수학학습능력 자신감', 중심현상은 '수학학습 태도', 중재적 조건은 '수학학습 개인적 성향', 작용/상호작용으로 '수학학습 자기관리', 그리고 마지막 결과로는 '수학학습 방법'으로 상담과정에서 나타나는 발문들을 범주와 하위범주들 간의 관계로 연결하였다. 이 과정에서 총 81개의 개념이 도출되었으며, 진술된 개념들은 다시 31개의 관련영역으로 범주화하였다. 본 연구는 클리닉 상담을 위한 진단지 제작 표준화 작업을 위한 근거 이론으로 활용될 수 있으리라 기대된다.
코딩교육은 융합형 교육의 효과적인 도구로 문제해결 방법을 기획하고 설계하는 과정 등을 통해 문제해결 능력, 논리적 사고능력, 창의적 사고능력 등을 키울 수 있다. 코딩교육을 위한 연구는 주로 초.중등 학생들을 대상으로 연구가 활발히 진행되고 있으며 대학생들을 대상으로 한 연구는 부족한 실정이다. 지금 현시점에서는 코딩교육을 전혀 받지 못한 대학생들의 교육이 시급한 실정이다. 코딩교육의 필요성을 인지하고 대학에서도 교양필수로 교과목을 지정하여 교육하려는 시도를 하고 있지만 어떻게 교육을 할 것인지에 대해 고심하고 있는 실정이다. 보편적 교육으로서의 코딩교육에 대한 연구가 필요한 시점이다. 따라서 본 연구에서는 비전공자들을 대상으로 코딩교육을 효율적으로 운영하기 위해 플립러닝을 적용한 앱인벤터를 활용한 교육과정을 제시하였다. 교육의 효과를 측정하기 위해 설문조사와 개인 인터뷰를 실시하였다. 코딩교육을 통해 비전공자 학습자들의 전공영역과 융합하여 다양한 문제들을 컴퓨팅 사고력 기반으로 해결해 나갈 수 있는 문제해결 능력을 향상시킬 것으로 기대한다.
This study explores visitor learning in a natural history museum from the perspectives of situated learning. The purpose of this study is to understand how the visitors construct knowledge from museum experiences through dyadic discourses. The participants were two university students. They moved naturally through the exhibition with no predetermined path in a natural history museum in Korea. Data were collected in the form of audio-recorded dyadic discourses at and between exhibits and were transcribed. The transcription was coded using the conversation coding scheme, and categorized into specific learning types. The findings included (1) the characteristics of learning talks and (2) learning types created by dyadic discourses at and between exhibitions within learning contexts as museum learning experiences. Implications and future research related to visitor learning in informal learning settings were discussed based on the findings.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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