초등 과학과 학습은 관찰이나 실험 등의 탐구 활동을 소집단 중심으로 수행하는 경우가 많다. 학습자는 다양한 의견을 교류하면서 협력적 상호작용을 통하여 실험 및 관찰 결과로부터 결론을 도출할 수 있어야 한다. 오프라인과 온라인의 장점을 활용하는 새로운 교육방법인 블랜디드 러닝(Blended-Learning)을 활용하여 오프라인 상의 실험, 관찰 활동을 보완하고 온라인 커뮤니케이션 기능을 실험의 전 과정에 밀착 적용하여 학습자들의 다양한 상호작용을 강화함으로써 학습자들이 탐구학습에 보다 적극적으로 참여하도록 한다. 이러한 관점에서 제안된 웹 기반 탐구학습 시스템은 온라인 커뮤니케이션 기능을 사용하여 오프라인 탐구학습 과정에서 발생한 다양한 의견을 모으고 생각을 정리하여 아동들이 반성적 사고의 기회를 갖게 함으로써 탐구학습을 효율적으로 수행하도록 도와주는 것이다. 웹 기반 탐구학습 시스템을 초등학교에 실험한 결과 과학과 탐구학습에 대한 관심과 흥미도가 높아졌고, 학업 성취도가 향상되었으며 탐구학습 방법의 습득으로 탐구 능력이 향상되었다.
The number and variety of products and services offered by companies have increased dramatically, providing customers with more choices to meet their needs. As a solution to this information overload problem, the provision of tailored services to individuals has become increasingly important, and the personalized recommender systems have been widely studied and used in both academia and industry. Existing recommender systems face important problems in practical applications. The most important problem is that it cannot clearly explain why it recommends these products. In recent years, some researchers have found that the explanation of recommender systems may be very useful. As a result, users are generally increasing conversion rates, satisfaction, and trust in the recommender system if it is explained why those particular items are recommended. Therefore, this study presents a methodology of providing an explanatory function of a recommender system using a review text left by a user. The basic idea is not to use all of the user's reviews, but to provide them in a summarized form using only reviews left by similar users or neighbors involved in recommending the item as an explanation when providing the recommended item to the user. To achieve this research goal, this study aims to provide a product recommendation list using user-based collaborative filtering techniques, combine reviews left by neighboring users with each product to build a model that combines text summary methods among deep learning-based natural language processing methods. Using the IMDb movie database, text reviews of all target user neighbors' movies are collected and summarized to present descriptions of recommended movies. There are several text summary methods, but this study aims to evaluate whether the review summary is well performed by training the Sequence-to-sequence+attention model, which is a representative generation summary method, and the BertSum model, which is an extraction summary model.
4차 산업혁명 시대의 도래로 데이터 중심의 융합 연구가 증가하고 있다. 이러한 연구는 정보의 식별 및 연계의 중요성을 증가시키고 있어, 이를 지원하기 위한 학술정보의 효과적인 관리 및 유통을 위한 방안 모색이 필요하다. 이에 본 연구는 국내외 주요 학술정보서비스 12개의 식별체계 현황과 연계 가능한 정보를 분석하여 학술정보를 식별하고 연계할 수 있는 방안을 제안하고자 하였다. 현황 분석은 2차에 걸쳐 진행되었으며, 각 서비스가 제공하고 있는 학술정보의 유형과 검색 가능한 항목, 연계 정보 유형, 사용 중인 식별체계 등을 살펴보았다. 분석 결과, 국내외 주요 학술정보서비스들은 영구 식별자와 더불어 자체 식별자를 중심으로 평균 3~4개의 정보를 직·간접적으로 연계하고 있다. 또한, 기계학습 방법론을 기반으로 하여 동일 학술정보를 반자동으로 식별하고, 해당 데이터를 수집, 구축하고 있다. 상기 분석 결과를 바탕으로 실무적인 측면에서 영구 식별자 중심의 학술정보 연계 방안과 사회적인 측면에서 기관 협력 네트워크 기반의 연계 방안을 제안하였다.
예비교사들이 프로그래밍 수업에서 겪는 다양한 어려움을 해결하기 위해서 팀 기반의 프로그래밍 방법이 많이 적용되고 있다. 그들에게 필요한 효율적인 협업 전략을 마련하기 위해서는 학습자의 프로그래밍 역량에 미치는 다양한 협업요인들을 분석해야 할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 학습자들의 협업 요인들을 크게 개인 역량과 팀 역량으로 구분하여 설문조사를 실시하고 학습자들의 프로그래밍 역량과의 관계를 분석하였다. 검증결과 프로그램 설계역량에는 학습자 개인역량 모든 요소와 자료공유 기술과 같은 협업에 필요한 기술인 팀 테크닉 및 팀 협력도 등에서 유의미한 결과를 보였다. 그리고 프로그램 구현역량에는 개인의 학습이해도, 팀 협력도가 영향을 주는 것으로 분석되었다. 또한 팀 테크닉이 상대적으로 높은 그룹이 프로그래밍 역량과 흥미도 및 만족도에 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 이에 예비교사들에게 실질적으로 필요한 협업 전략을 프로그래밍 과정에 따라 개인역량 및 팀 역량과 관련된 유의미한 요소들을 연계하여 제시하였다.
본 연구는 상품추천을 위해 필요한 고객 선호도 추정모형(Customer Preference Estimation Model)을 제안하고, 이러한 선호도 추정결과에 따른 선호도 정보를 이용하여 궁극적으로 상품추천의 성과를 제고시키기 위한 방법을 제시하였다. 즉, 제품에 대한 고객 선호 영향요인들과 고객 선호도와의 관계를 모형화 함으로써 고객 선호도를 보다 더 정확히 추정할 수 있는 새로운 선호도 추정모형을 제안하였다. 이 제안모형은 선호도 영향요인들의 상대적인 가중치를 선호도 최적화 학습을 통해 도출함으로써, 보다 정확한 선호도 측정을 가능하게 해 준다. 한편, 이 모형의 타당성을 검증하기 위해서 본 연구에서는 가상서점 고객들을 대상으로 고객 선호도 정보를 수집한 후, 본 제안모형을 적용했을 때의 협업 필터링의 추천성과와 사전가중치 부여방식인 기존 선호도 계산식을 이용했을 경우의 추천성과를 비교 분석하였다. 이에 대한 실증분석 결과는 본 연구에서 제안한 선호도 추정모형을 적용했을 때의 협업 필터링의 성과가 기존 선호도 계산방식을 적용했을 때의 협업 필터링의 성과보다 더 우수한 것으로 나타났다.
Although various music composition programs for PCs have become commonplace, the reasons why people think it is hard to make music are the lack of experience with musical instruments, the lack of knowledge of music or composition, and the fear of learning MIDI software. In this paper, we propose an effective method to solve this problem by using plain text based method which makes it easy for the general people who do not know MIDI, have little experience of musical instruments, and cannot even read music to make their own music. As a result, many people who like music but have not been able to produce their own music may produce and distribute music, and collaborate with others to produce better quality music.
중장년층이 온라인상에서 활발히 일어나고 있는 협력적 지식구축과 문제해결 과정에 참여하도록 하기 위해서는 커뮤니케이션의 역량 강화가 필요하다. 이를 위하여 'K 기관'의 학습자를 대상으로 변화실험실을 실시하여 중장년층의 디지털 커뮤니케이션 역량 강화를 위한 스마트러닝 모델을 적용하였다. 연구결과, 중장년층의 디지털 커뮤니케이션 역량 강화를 위한 스마트러닝 모델은 디지털커뮤니케이션의 세 가지 영역인 디지털미디어의 도구적 활용, 창의적 생산 활동, 사회적 상호작용을 구성요소로 개발되었다. 각각은 스마트 패드 사용법 익히기, 앱을 이용한 자기 진단, 앱을 이용한 포스터 제작, 역할극 동영상 제작, 의사소통 게임 및 SNS활용하기 등으로 적용되었다. 본 논문은 다양한 배경과 미디어 사용 경험을 가진 중장년층을 테스트베드로 활용함으로써 그들의 요구를 효율적으로 반영하는 스마트 러닝의 설계방법을 제시했다는 데 의의가 있다.
Generally, a PLM education program in university consists of lectures of theory, software lab and software development raining as an advanced subject. Most industries want more than these, such as practical problem solving capabilities, teamwork skills and engineering communications including human relationship, rhetoric, technical writing, presentation and etc. Problem-Based Learning is a problem-stimulated and student-centered teaming method, and an innovative education strategy for collaborative and self-directed learning by applying real world problems. Education paradigm changes from "teaching" to "learning" accomplished by team working, and students are encouraged to develop, present, explain and defense their ideas, suggestions or solutions of a problem, and the "cooperative teaming" proceeds spontaneously during team operations. Co-operative education program is an into-grated academic model and a structured educational program combining classroom learning with productive work experience in a field related to a student's academic or career goals. Based on the partnership between academic institutions and industries, students are engaged in real and productive "work" in the industry, in contrast with merely observing. In this paper, PBL with Co-op program is suggested as an effective approach for PLM education, and we made and operated a PBL-based education course with industry co-op program. The Co-op education in industry accompanied with the PBL course in university can improve practical problem solving capabilities of students, including modeling and management of P3R(Product, Process, resource and Plant) using commercial PLM software tools. By the result, we found this to be an effective strategy for helping students, professors and industries succeed in engineering education, especially PLM area.
핵심적인 미래역량(비판적 사고, 의사소통, 협업, 창의성) 개발을 위한 대표적인 교육방법으로 문제중심 학습법(PBL, problem based learning)이 주목받으며 대학에서의 적용이 확산되고 있다. PBL 수업의 중요한 특징 두 가지는 '팀원들과의 협업'과 '상호작용에 기반한 참여형, 자기주도적 학습'이다. 최근 코로나19 팬데믹이 장기화 됨에 따라 비대면 원격수업이 대학교육에서 임시방편이 아닌 필수요소가 되었고, 시공간 제약에 의해 앞서 언급한 두 가지 특징을 충족시키기 어렵다는 한계점에 부딪혔다. 본 논문에서는 기존에 H대학에서 비대면으로 운영했던 PBL 강좌 사례에 대한 한계점을 분석하고, 메타버스 가상공간에서 이루어지는 개선된 PBL 수업 방식을 상세하게 설계하였다. 제안하는 메타버스 활용 PBL 수업에서는 팀에서 진행한 연구 내용들을 담은 자료(이미지, pdf, 동영상 파일 등)를 3차원 가상공간에 갤러리 형태로 자유롭게 꾸미고 전시할 수 있어서 팀원들의 적극적인 참여를 유도할 수 있다. 또한 갤러리를 팀원들의 프로젝트 협업 공간으로 활용할 수도 있고, 최종 프리젠테이션 장소로 활용할 수도 있다. 이 수업 방식은 가능한 빠른 시일 내에 동일 PBL 수업에 적용하여 효과성을 분석하고 개선점을 도출할 것이다.
최근에는 협동 로봇의 데이터를 활용한 다양한 결함진단 연구가 수행되고 있다. 협동 로봇의 결함진단을 수행하는 기존 연구들은 기존 연구의 학습 데이터는 미리 정의된 기기의 동작을 가정하고 수집한 정적 데이터를 사용한다. 따라서 결함진단 모델은 학습한 데이터 패턴에 대한 의존성이 높아지는 한계가 있다. 또한 단일 모터를 사용한 실험으로 다관절이 동작하는 협동 로봇의 특성을 반영한 진단이 이루어지지 못했다는 한계가 있다. 본 논문에서는 앞서 언급한 두 가지 한계점을 해결할 수 있는 LSTM 진단 모델을 제안한다. 제안하는 방법은 단일 축 및 다중 축 작업 환경에서의 진동 및 전류 데이터의 상관분석을 사용하여 정상 대표 패턴을 선정하고, 정상 대표 패턴과의 차이를 통해 잔차 패턴을 생성한다. 생성된 잔차 패턴을 입력으로 축별 기어 마모 진단을 수행할 수 있는 LSTM 모델을 생성한다. 해당 결함진단 모델은 동작별 대표 패턴을 통해 모델의 학습 데이터 패턴에 대한 의존성을 낮출 수 있을 뿐 아니라 다중 축 동작 수행 시 발생하는 결함을 진단할 수 있다. 마지막으로, 내부 및 외부 데이터의 특성을 모두 반영하여 결함진단 성능을 개선한 결과 98.57%의 높은 진단 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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