본 논문에서는 사용자가 실제와 같은 촉감을 느끼면서 가상 도자기의 물레 성형을 체험할 수 있는 E-Learning 시스템을 제안한다. 원통형으로 대칭을 이루는 도자기 모양의 특징에 착안하여 부채꼴 모양을 가진 요소의 집합으로 3차원 도자기를 모델링하였다. 부채꼴 요소법에 최적화된 충돌 처리와 인접요소간 상호작용 알고리즘을 고안하였으며, GPU 기반의 빠른 햅틱 모델과 시각 모델의 동기화를 구현하였다. 성능 평가 결과 부채꼴 요소법은 기존의 변형체 렌더링 기법에 비해 훨씬 더 조밀한 도자기 모델의 현실적인 실시간 햅틱 렌더링이 가능한 것을 확인하였다. 우리가 구현한 시스템을 도자기와 관련된 교육적인 컨텐츠와 잘 결합한다면 초등학생들을 대상으로 한 E-Learning 시스템으로 성공적인 활용이 가능할 것으로 예상된다.
치의학 분야에 입문한 학습자가 치아 형태를 이해하고 임상의 기반 기술을 익히기 위해서는 치아카빙 실습이 필요하다. 치아카빙 실습은 단계별 모델을 필요할 때마다 관찰할 수 있을 때 더 효과적이다. 본 연구의 목적은 치아카빙 실습모형을 제안하고, 카빙 단계에 대한 3D모델링 정보를 제공하는 튜토리얼 방식의 모바일 실습지원도구를 개발하는 것이다. 연구결과 치아카빙 실습 모형은 치아형태학 강의 및 실습을 포함하는 강의실 활동과 학습자의 실습과 일상적 학습을 모바일 실습지원도구로 연계하는 모바일 심리스 러닝 형태로 도출하였다. 모바일 실습지원도구는 치아형태학 사전, 치아카빙 실습 튜토리얼, 3D 치아 모델링으로 구현되었다. 개발된 콘텐츠에 대한 전문가 평가 결과 내용 및 기능이 타당하게 설계된 것으로 분석되었다(내용 타당도: 5.0, 인터페이스 타당도: 4.53). 따라서 개발된 모바일 실습지원도구도구는 치아카빙 실습의 모바일 심리스 러닝을 지원하는 데 적합한 학습도구로 판단된다. 본 연구를 기반으로 치의학 분야에 ICT를 활용하는 수업모형과 지원도구인 모바일 콘텐츠 개발 연구가 촉진되기를 기대한다.
자살은 전 세계 사망 원인 중 4위이며 사회, 경제적 손실이 큰 난제이다. 본 연구는 자살 예방을 위하여 소셜미디어에 나타난 자살 관련 말뭉치를 구축하고 이를 통해 자살 경향 문헌을 분류할 수 있는 딥러닝 자동분류 모델을 만들고자 하였다. 또한, 자살 요인을 분석하기 위해 주제를 자동으로 추출하는 분석 기법인 토픽모델링을 활용하여 자살 관련 말뭉치를 세부 주제로 분류하고자 하였다. 이를 위해 소셜미디어 중 하나인 네이버 지식iN에 나타난 자살 관련 문헌 2,011개를 수집한 후 자살예방교육 매뉴얼을 기준으로 자살 경향 문헌 및 비경향 문헌 여부를 주석 처리하였으며, 이 데이터를 딥러닝 모델(LSTM, BERT, ELECTRA)로 학습시켜 자동분류 모델을 만들었다. 또한, 토픽모델링 기법의 하나인 LDA 기법으로 주제별 문헌을 분류하여 자살 요인을 발견하였고 이를 심층적으로 분석하기 위해 주제별로 동시출현 단어 분석 및 네트워크 시각화를 진행하였다.
심층강화학습은 자율주행 도메인에서 널리 사용되는 end-to-end 데이터 기반 제어 방법이다. 그러나 기존의 강화학습 접근 방식은 자율주행 과제에 적용하기에는 비효율성, 불안정성, 불확실성 등의 문제로 어려움이 존재한다. 이러한 문제들은 자율주행 도메인에서 중요하게 작용한다. 최근의 연구들은 이런 문제를 해결하고자 많은 시도가 이루어지고 있지만 계산 비용이 많고 특별한 가정에 의존한다. 본 논문에서는 자율주행 도메인에 불확실성 순차 모델링이라는 방법을 도입하여 비효율성, 불안정성, 불확실성을 모두 고려한 새로운 알고리즘 MCDT를 제안한다. 강화학습을 높은 보상을 얻기 위한 의사 결정 생성 문제로 바라보는 순차 모델링 방식은 기존 연구의 단점을 회피하고 효율성과 안정성을 보장하며, 여기에 불확실성 추정 기법을 융합해 안전성까지 고려한다. 제안 방법은 OpenAI Gym CarRacing 환경을 통해 실험하였고 실험 결과는 MCDT 알고리즘이 기존의 강화학습 방법에 비해 효율적이고 안정적이며 안전한 성능을 내는 것을 보인다.
본 연구는 청소년의 학습상담 관련 연구 동향을 텍스트 마이닝 방법을 활용하여 얻어진 결과를 살펴보고 후속 연구 방향을 제시하였다. 한국 청소년 고민의 상위 1, 2위는 학습과 진로이다. '학습상담', '학업상담'키워드로 RISS를 통하여 KCI 등재 후보 이상의 학술논문 201편을 대상으로 연구자의 주관과 편견을 최소화할 수 있는 텍스트 마이닝 기법으로 모델링 분석하였다. 학습상담 토픽 결과 상담 경험[토픽1], 집단상담 연구[토픽2], 부모상담[토픽3], 학습기술 프로그램 개발[토픽4]로 나타났다. 학습상담 관련 연구는 정서적인 안정을 위한 상담, 집단상담, 부모상담과 학습기술 프로그램이 개발되고 있다. 청소년의 고민을 해결하기 위한 학습상담은 심리 정서, 부모상담, 학습기술 전문가의 협업을 통한 통합적인 지원을 위한 연구가 지속되기를 기대한다.
uEFL is an open source solution to integrate general business/learning activities and processes. uEFL is originally developed to adopt LD (Learning Design) specification, which represents learning as various combination of learning activities with learning conditions and outcomes. Learning activities are described with participant's role, learning environment, and contextual sequence. This viewpoint resembles BPM (Business Process Modeling). uEFL can convert LD to BPM description. uEFL engine can run converted LD activity with other business activities. This paper presents 4 templates and 2 sample models for uEFL. The templates and models will show how learning activities can be integrated with business activities efficiently.
윈도우 프로그래밍과 인터넷 프로그래밍의 수요가 증대함에 따라 객체 지향 프로그래밍 언어에 대한 교육과 객체 지향 소프트웨어 개발에 관한 교육의 중요성이 높아가고 있다. 그러나, 새로운 분야의 개발 기법을 익힌다는 것은 쉬운 일이 아니다. 본 논문에서는 소프트웨어 재사용의 개념과 기법을 객체 모델링 교육에 접목하려고 노력하였다. 즉, 객체 모델링 단계에서 이전의 경험을 재사용할 수 있는 환경을 통해 객체 모델 구축 기법을 효과적으로 학습하도록 지원하고자 한다. 이를 위하여 학습과정에서 질의와 라이브러리에 저장된 컴포넌트에 대한 유사,일치성(Aanalogy)을 판단하여 라이브러리의 모델과 패턴을 재사용할 수 있는 방법을 제안하였다. 이로써 이미 잘 정의된 모델의 이해를 통해 교육 과정의 효과를 증대할 수 있을 것으로 기대한다. 또한 유추 기법(Analogy reasoning) 활용하므로써 단순한 키워드에 의한 재사용 라이브러리 검색 보다는 보다 폭넓은 범위의 대상 검색이 가능하도록 지원한다.
소셜 네트워크 서비스의 부각과 다매체 환경에서의 사용자 참여 확대와 같은 최근 IT 기술 환경의 변화로 이러닝 시스템 역시 다양한 환경에서 변화하고 있다. 메타데이터는 시스템 간의 상호운용성을 위한 데이터의 규약이며, 이러닝 메타데이터는 국내외 기판에 의해 표준화가 이루어지고 있으나, 주변 환경의 다양한 변화를 고려하는 메타데이터 요소의 제안이 요구되는 상황이다. 본 논문에서는 지능형 학습 시스템을 위한 메타데이터 모형을 분석 및 설계하는 방법을 연구 제안하고, 표준 메타데이터인 KEM 3.0을 기반으로 향후 필요할 것으로 예상되는 메타데이터 요소의 요구사항을 도출하였다. 도출된 요구사항을 바탕으로 요구사항을 중요도에 따라 분류할 수 있는 카노 모형에 따라 3-Layer 모델로 설계하였다. 향후 본 논문의 모형 설계를 기반으로 이러닝 기술 환경의 변화를 반영한 지능형 학습 시스템을 개발하여 국제적 표준화로 발전되기를 기대한다.
Mathematical modeling has been emphasized because it offers important opportunities for students to both apply their learning of mathematics to a situation and to explore the mathematics involved in the context of the situation. However, unlike its importance, mathematical modeling has not been grounded in typical mathematics classes because teachers do not have enough understanding of mathematical modeling and they are skeptical to implement it in their lessons. The current study analyzed the data, such as video recordings, slides, and surveys for teachers, collected in four lessons of teacher education in terms of mathematical modeling. The study reported different kinds of tasks that are authentic with regards to mathematical modeling. Furthermore, in teacher education, teachers' identities have separated a mode as learners and a mode as teachers and conflicts and intentional transition were observed. Analysis of the surveys shows what teachers think about mathematical modeling with their understanding of it. In teacher education, teachers achieved different kinds of modeling tasks and experience them which are helpful to enact mathematical modeling in their lessons. However, teacher education also needs to specifically offer what to do and how to do it for their lessons.
This study aimed to identify the causal relationships among self-regulated learning strategy, problem solving efficacy, task value and learning outcome, and mediation effect of self-regulated learning strategy in engineering capstone design course. The data were collected from 363 university students who enrolled in capstone design courses and analyzed using structural equation modeling method. The results were: first, problem-solving efficacy and task value exerted significant effects on self-regulated learning strategy. Second, self-regulated learning strategy exerted significant effects on learning outcome, but problem-solving efficacy and task value did not. Third, problem-solving efficacy and task value showed significant indirect effects on learning outcome, which confirmed that self-regulated learning strategy fully mediated between two exogenous variables and learning outcome.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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