본 연구에서는 2 016년부터 2 02 0년까지 내륙 관측소 중 안개 최다발 지역인 안동을 대상으로 XGBoost-DART 머신러닝 알고리즘을 이용하여 1 시간 후 안개 유무를 예측하였다. 기상자료, 농업관측자료, 추가 파생자료와 각 자료 를 오버 샘플링한 확장자료, 총 6개의 데이터 세트를 사용하였다. 목측으로 획득한 기상현상번호와 시정계 관측으로 측 정된 시정거리 자료를 각각 안개 유[1]무[0]로 이진 범주화하였다. 총 12개의 머신러닝 모델링 실험을 설계하였고, 안개 가 사회와 지역사회에 미치는 유해성을 고려하여 모델의 성능은 재현율과 AUC-ROC를 중심으로 평가하였다. 전체적으 로, 오버샘플링한 기상자료와 기상현상번호 기반의 예측 목표를 조합한 실험이 최고 성능을 보였다. 이 연구 결과는 머 신러닝 알고리즘을 활용한 안개 예측에 있어서, 목측으로 획득한 기상현상번호의 중요성을 암시한다.

최근 개발자와 사용자 사이에서 게임의 인공지능에 대한 관심이 늘어나고 있다. 그래픽과 사운드 요소의 한계로 인 해 화려하고 웅장한 게임보다 다양한 재미를 줄 수 있는 게임을 원하기 때문이다. 기존의 게임 인공지능 기법은 단순 하여 쉽게 질리고, 사용자에게 다양한 재미를 지속적으로 제공하기 어렵다. 그러나 학습 능력을 갖춘 게임은 다양하고 예측하기 어려운 특성으로 인해 사용자에게 끝없는 재미를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 학습 능력을 게임 내의 에이전트에게 부여하기 위해 심리학 이론 중 하나인 관찰학습 이론을 적용한 알고리즘을 제시하고자 한다.

Purpose: The purpose of the present study was to investigate the effect of different types of practice on badminton skill in elementary school student during practice with observation learning, repeated reading and mixed practice combining observation learning and repeated reading. Methods: Thirty-six 5th grade male elementary students participated and were randomly assigned into four different groups; control, observation learning(OL), repeated reading(RR), and mixed model(MD). Before performing the striking skill, they observed the badminton expert’s performance three times in real time. They were asked to peform high clear striking as a badminton skill 20 times at pre-test, practice, retention(RT) and delayed retention(DR). During intervention, control group watched video clips not related badminton, OL was asked to watch the video containing the expert performance in saggital view, RR was required to read the customized reading material, and MD watched the expert’s video and read the reading material. Results: There was significant difference in performance score between pre-test, RT, DR in MD. Conclusion: The current results suggest that MD seems more effective practice to learn badminton skill for male elementary school student.

본 연구의 목적은 시각 및 청각정보를 이용한 관찰이 일정한 순서와 시간으로 수행해야 하는 타이밍 과제에 미치는 영향을 규명하는 것이다. 40명의 연구 대상자를 대상으로 신체-청각연습 집단, 관찰-청각연습 집단, 신체-시각연습 집단, 관찰-시각연습 집단으로 나누어 컴퓨터 자판누르기 과제를 수행하였다. 모든 연구 참여자는 습득단계와 약 24시간 후 파지 및 전이 단계에 참여하였으며, 상대적 타이밍, 절대적 타이밍, 전체 타이밍 오차를 통하여 집단에 따른 타이밍 학습 효과를 살펴보았다. 통계 분석 결과, 상대적 타이밍 학습에서는 집단간 유의한 차이가 나타나지 않았다. 이는 청각정보의 제공 유무와 신체활동 및 관찰 학습을 통한 연습 방법이 상대적 타이밍 학습 변화에 유의하게 차이가 나타나지 않았기 때문으로 보여 진다. 절대적 타이밍에 있어서 청각정보를 받은 두 집단(신체-청각 집단, 관찰-청각 집단)과 청각정보를 받지 않고 신체활동을 한 신체-시각 집단이 관찰-시각 집단에 비하여 절대적 타이밍 학습이 효과적으로 이루어졌다. 또한 전체 타이밍 학습에서는 모든 파지 단계에서 절대적 타이밍 오차 결과와 유사하게 관찰-시각 집단이 다른 세 개의 집단보다 낮은 전체 타이밍 학습을 보였으며 절대적 타이밍과 매우 높은 정적 상관관계를 나타냈다. 청각정보를 이용한 관찰이 단지 시각정보를 제시한 관찰보다 절대적 타이밍과 전체 타이밍 학습에 유리하다는 결과는 현장에서 연쇄적 타이밍 과제를 학습시킬 때, 청각정보의 활용이 유용한 학습 수단이 될 수 있으며 신체활동을 통한 운동학습과 같은 수준의 학습 성취를 가져올 수 있을 것으로 기대된다.

본 연구의 목적은 활동관찰이 태권도의 앞차기 학습에 미치는 영향을 분석함으로써 운동기능학습의 촉진을 위한 활동관찰프로그램의 적용가능성을 검토하는 것이다. 여대생 40명이 피험자로 참여하였으며, 활동관찰, 신체연습, 활동관찰과 신체연습의 병행, 그리고 통제집단에 각각 10명씩 무작위로 배정되었다. 앞차기에 대한 사전검사를 실시한 후, 피험자들은 집단별 훈련 방법에 따라 매일 20분씩 6일간 해당 집단에 배정된 연습프로그램에 참여하였다. 실험처치에 따른 과제수행능력의 변화를 파악하기 위해 연습-2일, 연습-4일, 그리고 연습-6일째에는 연습이 종료된 후 앞차기 수행 장면을 촬영하였다. 실험종료 1일 후에는 즉각적 사후검사를, 그리고 실험종료 1주일 후에는 지연된 사후검사를 실시하였다. 실험이 종료된 후, 태권도 공인 7단 이상의 전문가 3명이 각 측정시점에서의 수행장면을 녹화한 비디오테이프를 보면서 앞차기를 준비단계, 발차기-1단계, 발차기-2단계, 그리고 마무리단계별로 구분하여 채점하였다. 앞차기의 수행총점에 대한 분석 결과, 활동관찰집단은 즉각적 및 지연된 사후검사에서 통제집단보다 유의하게 우수한 것으로 나타났다. 하지만 활동관찰과 신체연습을 병행한 집단에 비해서는 활동관찰집단의 수행수준이 낮은 것으로 밝혀졌다. 활동관찰의 학습촉진효과는 단계별 점수에 대한 분석에서도 관찰되었으나, 수행총점과 달리 단계별 점수에 대한 활동관찰의 효과는 단계별 동작요소의 특성에 따라 다소 차이를 보이는 것으로 밝혀졌다. 발차기-1단계에서는 활동관찰집단이 즉각적 및 지연된 사후검사 모두에서 통제집단보다 우수하였으나, 나머지 단계들에서는 지연된 검사에서만 통제집단보다 우수하였다. 신체연습 및 병행집단 역시 모든 단계에 대한 즉각적 및 지연된 사후검사에서 통제집단보다 우수하였으며, 특히 병행집단은 활동관찰집단보다 우수한 것으로 밝혀졌다. 이러한 결과는 활동관찰이 초보자의 태권도 앞차기 학습을 촉진시킬 수 있으며, 그러한 효과는 신체적 연습과 병행될 때 극대화될 수 있음을 시사한다.