• Proceedings of The KACE
• /
• 2017.08a
• /
• pp.37-40
• /
• 2017

본 논문에서는 국가 연구 보고서의 공기 관계 정보와 제목, 요약 등에 가중치를 적용한 유사도 계산방법을 제안한다. 이를 위해 국가 연구개발 보고서에서 텍스트를 추출하여 한 문장 단위로 문서를 분할하고, 기본 불용어와 보고서에서 특징적으로 나타나는 불용어를 처리하고 형태소 분석을 한 뒤 공기관계를 추출하였다. 또한 문서의 유사도 계산시 정확성을 높이기 위해 제목과 요약 부분에 가중치를 부여하였다. 이를 통해 본 논문에서 제안하는 방법이 문서 검색 라이브러인 루씬(Lucene)을 이용한 방법보다 2.5%의 검색성능 향상을 그리고 Knn-휴리스틱 방법보다는 1.1%의 검색성능 향상을 보였다. 이러한 결과를 통해 문서의 요약과 제목 그리고 공기관계 정보가 연구보고서의 유사도를 계산 하는데 영향을 미친다는 것을 보였다.

• Proceedings of The KACE
• /
• 2017.08a
• /
• pp.135-137
• /
• 2017

비디오 강의를 활용한 온라인 학습은 교육 효과를 높이는 무한한 가능성을 가지고 있지만 온라인에서 학습자 주도로 이루어지기 때문에 학습 동기를 높이고 온라인 강의에 집중시킬 수 있는 도구의 개발이 필요하다. 또한 교수자는 온라인 환경 안에서 학습자가 실제로 학습을 수행했는지에 대한 여부를 쉽게 파악할 수 있는 도구의 개발이 필요하다. 본 논문은 학습자와 교수자의 요구를 만족 시킬 수 있는 단어게임 기반의 온라인 비디오 학습 자동 판단 시스템을 개발하였고, 시스템 검증을 위해 343명의 학습자를 대상으로 사용자 만족도 설문조사를 수행하였다. 설문 결과, 83%의 시스템 용이성, 73%의 시스템 만족도로 긍정적인 결과를 보였다.

• Proceedings of The KACE
• /
• 2017.08a
• /
• pp.143-145
• /
• 2017

최근 IT 기술이 발전함에 따라 교육형태도 많이 발전되고 있다. 특히 IT 기기를 활용할 수 있는 온라인 교육에 집중되고 있다. 온라인 교육 시스템 중 하나인 MOOT(Massive Open Online Textbook)이 주목받고 있다. MOOT는 텍스트 중심의 교육 기반이며, 온라인 교재 내에 실습환경이 있어 언제 어디서나 학습자가 자기주도적인 학습을 할 수 있도록 도와준다. 온라인을 통해 학습하기 때문에 수많은 학습자의 학습현황을 쉽게 파악할 수 없는 문제점이 제기되었다. 따라서 본 논문에서는 데이터 결과를 한 눈에 파악할 수 있도록 시각화를 제안하여, MOOT시스템 내에서 학습한 고려대학교 343명의 학생 데이터를 기반으로 학습자 데이터 시각화를 설계하였다.

• Proceedings of The KACE
• /
• 2017.08a
• /
• pp.175-178
• /
• 2017

2015 개정 교육과정에서, 정보교과는 컴퓨팅 사고력을 핵심 역량으로 삼고 있으며, 컴퓨팅 사고력을 함양하기 위해 문제해결과 프로그래밍, 컴퓨팅 시스템영역에 프로그래밍과 피지컬 컴퓨팅을 편성하였다. 또한 선행연구를 통하여, 피지컬 컴퓨팅은 프로그래밍을 통해 실제적인 문제 해결이 가능하도록 도와준다는 것을 확인할 수 있었다. 이에 피지컬 컴퓨팅의 실제 효과크기에 대한 연구의 필요성이 제기되나 관련연구가 진행되지 않았다. 본 연구에서는 피지컬 컴퓨팅을 활용한 교육연구의 효과크기를 분석하는데 필요한 연구를 수집하고 이를 바탕으로 기술통계를 통해 연구 운영 및 측정영역에 대한 동향을 분석하고자 한다.

• Proceedings of The KACE
• /
• 2017.08a
• /
• pp.193-195
• /
• 2017

목욕탕, 호텔과 같이 다량의 수건이 사용되는 곳은 빠르게 수건을 개기 위해서 수건을 접는 로봇을 사용한다. 그러나 기존의 수건을 접는 로봇은 사람이 수건을 일일이 일정한 형태대로 정렬을 해주어야 하고 복잡한 구조로 인해 부피가 크다는 단점이 존재한다. 본 연구에서는 기존의 수건 접는 로봇보다 구조가 간단하고 부피가 작으며, 임의로 투입된 수건을 자동으로 정렬하는 로봇을 개발하였다. 특히 랙과 피니언을 이용한 수직운동과 컨베이어 벨트의 수평운동을 이용한 수건 접기 방식을 통해 로봇의 부피를 획기적으로 줄일 수 있었다. 또한 영상처리 과정을 통해 수건의 각 꼭짓점의 좌표를 실시간으로 트래킹 하여 모든 수건 접기 과정을 자동화하였다. 본 연구의 결과로서 강체가 아닌 유동성을 가진 수건을 정렬하는 방법을 개발하였으므로 향후 연구를 통해 여러 가지 물체들을 정렬하는데 응용될 수 있을 것이라 기대된다.

• Proceedings of The KACE
• /
• 2017.08a
• /
• pp.57-59
• /
• 2017

대화 시스템(dialogue system)은 텍스트나 음성을 통해 다양한 분야에서 특정한 목적을 수행할 수 있는 시스템이다. 대화 시스템을 구현하기 위한 방법으로 인공 신경망(neural network)을 기반으로한 end-to-end learning 방식이 제안되었다. End-to-end learning 방식을 이용한 식당 예약 시스템 모델의 학습을 위해 페이스북은 영어로 이루어진 식당 예약에 관련된 학습 대화 데이터셋(The 6 dialog bAbI tasks)을 구축하였다. 하지만 end-to-end learning 방식의 학습은 많은 학습 데이터가 필요하다는 단점이 존재하는데, 액션 템플릿(action template)의 정의를 통해 도메인 지식을 표현함으로써 일반적인 end-to-end learning 방식보다 적은 학습량으로 좋은 성능의 모델을 학습할 수 있는 Hybrid Code Network 구조를 제안한 연구가 있다. 본 논문에서는 Hybrid Code Network 구조를 이용하여 한국어 식당 예약 시스템을 구축할 수 있는 방법을 제안하고, 한국어로 이루어진 식당 예약에 관련한 학습 대화 데이터를 구축하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of The KACE
• /
• 2017.08a
• /
• pp.157-160
• /
• 2017

최근 자연 언어 처리 분야에서는 단어를 실수벡터로 임베딩하는 워드 임베딩(Word embedding) 기술이 많은 각광을 받고 있다. 최근에는 서로 다른 두 언어를 이용한 이중 언어 위드 임베딩(Bilingual word embedding) 방법을 사용하는 연구가 많이 이루어지고 있는데, 이중 언어 워드 임베딩에서 임베딩 절과의 질은 학습하는 코퍼스의 정렬방식에 따라 많은 영향을 받는다. 본 논문은 자막 병렬 코퍼스를 이용하여 밑바탕 어휘집(Seed lexicon)을 구축하여 번역 연결 강도를 향상시키고, 이중 언어 워드 임베딩의 사천(Vocabulary) 확장을 위한 언어별 연결 함수(Language-specific mapping function)을 학습하는 새로운 방식의 모델을 제안한다. 제안한 모델은 기존 모델과의 성능비교에서 비교할만한 수준의 결과를 얻었다.

• Proceedings of The KACE
• /
• 2017.08a
• /
• pp.189-192
• /
• 2017

던지기는 시간 효율이 높은 물체 수송 방법이나 그 정확성을 위해서는 다양한 물리적인 변인들을 고려해야 한다. 따라서 본 연구에서는 정확한 던지기에 영향을 주는 변인들을 설정하여 물체를 정확하게 던지는 해를 찾는 유전 알고리즘을 설계하고, 이를 4자유도 로봇팔에 적용시켰다. 하드웨어는 TETRIX와 EV3 플랫폼을 이용하여 설계하였고, 소프트웨어는 LabVIEW 2014를 이용하여 구현하였다. 또한 물체가 던져질 때마다 위치와 각 변인들의 값을 수집하고, 이를 통계적으로 분석하여 던지기의 정확성에 대한 각 관절의 기여도를 분석하였다. 본 연구의 결과는 물체를 정확히 던지는 기계를 설계하거나 사람의 던지는 동작을 이해하는 데 도움이 될 것으로 기대된다.

• Proceedings of The KACE
• /
• 2017.08a
• /
• pp.197-199
• /
• 2017

재난 상황이나 우주 공간과 같은 환경에서는 인간이 직접 작업을 수행하기가 매우 어렵다. 따라서 이러한 환경에서 인명 구조나 탐사 등을 진행할 때에는 원격으로 제어가능한 로봇을 활용하는 것이 효과적이다. 특히 이 로봇이 인간의 움직임을 실시간으로 모방한다면 직관적이고 순발력 있는 제어가 가능해진다. 본 연구에서는 키넥트 센서를 이용해 인간의 움직임을 인식하고 이 움직임을 모방하는 로봇핸드와 로봇암을 구현하였다. 하드웨어는 TETRIX와 EV3 플랫폼을 이용하여 설계하였고, 소프트웨어는 C# 기반의 KINECT for Windows SDK와 Visual Studio 2015로 구현하였다. 본 연구에서 구현한 시스템은 재난 현장에서의 인명 구조, 복구 상황에서와 우주 공간에서의 탐사 상황에서 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of The KACE
• /
• 2017.08a
• /
• pp.205-208
• /
• 2017

2015 개정 교육과정에 따라 2019년부터 초등학교 5~6학년은 SW교육을 의무적으로 실시하게 되었다. 특히 SW교육을 위한 프로그래밍 언어의 경우 초등학교와 중학교에서는 블록형과 텍스트형 구분 없이 활용할 수 있으나, 고등학교의 경우에는 텍스트 기반 프로그래밍 언어를 활용하도록 제시하고 있다. 하지만 많은 학습자들이 처음 텍스트형 프로그래밍 언어를 접하게 되면 문법의 어려움과 외국어의 벽에 부딪쳐 어려워한다. 본 연구에서는 학습자들이 처음 텍스트형 프로그래밍을 학습할 때 효율적인 프로그래밍 학습을 위하여 한글 프로그래밍 언어를 사용할 것을 제안한다. 한글 프로그래밍 언어를 교육적으로 활용하였을 때의 장점과 교육적 활용에 있어 고려해야 할 문제점, 한계점 및 보완해야 할 점을 분석해보고자 한다.