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Arduino ESP-32 IDE 기반 인공 신경 회로망 구현 기술의 교육방법

Title
Arduino ESP-32 IDE 기반 인공 신경 회로망 구현 기술의 교육방법
Other Titles
Lecture Contents and Teaching Guideline for implementing the Educational Artificial Neural Networks Programs using Arduino ESP-32
Authors
이미근
Issue Date
2020
Department/Major
교육대학원 소프트웨어교육전공
Publisher
이화여자대학교 교육대학원
Degree
Master
Advisors
조동섭
Abstract
본 연구는 인공 신경 회로망 구현 기술에 대한 교육의 필요성을 확인하고, Arduino ESP-32를 활용한 인공 신경 회로망 구현 기술의 교육방법에 대해 제안 한다. 인공 신경 회로망 구현 기술에 대한 교육의 필요성을 확인하기 위해 각국의 인공 지능 교육 현황에 대해 확인하고 한국의 인공지능 교육의 현주소를 확인해보았다. 미국, 독일, 핀란드, 일본의 인공 지능 교육 과정을 확인한 결과, 학생들의 소프트웨어 교육에 대한 세밀한 정책이 교육 과정 전반에 걸쳐 계획되어 많은 시간과 예산을 투자하여 진행하고 있다. 미국의 경우 인공지능 분야의 선도 위치를 유지하기 위해 학교 교육에 많은 투자를 하고 있었고, 일본의 경우 최근 교육과정을 개편하여 초등학생부터 전문가까지 단계별로 맞춤 인공지능 실무교육을 진행하고 있다. 반면, 한국에서는 2015년 소프트웨어 교육 의무화를 통해 소프트웨어 교육 기반 마련과 소프트웨어 교육에 대한 인식은 전반적으로 개선되었지만 아직 현 교육과정에서 인공지능 교육 프로그램을 경험할 수 없었다. 따라서 본 연구에서는 현재 교육과정에서 응용할 수 있는 인공지능 교육방법을 개발하였다. LBE(Learn By Examples) 교육방식을 활용하여 Arduino ESP-32 기반의 인공 신경 회로망 구현 기술에 대한 교육방법을 제안한다. 인공 신경 회로망을 아두이노(Arduino)에서 구현하여 논리 연산 문제 및 다양한 입력과 출력값에 따른 문제를 해결하는 예제를 제시하였다. 이로써 인공지능의 기초 단계인 인공 신경 회로망에 대해 학습할 수 있도록 하였다. 인공 신경 회로망 구현 기술에 대한 교육방법은 수학적으로 자세하고 어렵게 접근하기보다는 다양한 예제를 실행해봄으로써 인공 신경 회로망의 원리를 이해하게 한다는 점에서 의의가 있다. 또한 쉽게 접할 수 있는 아두이노를 통해 인공지능 교육이 가능하다는 것을 확인 할 수 있다. 이 교육방법은 앞으로 문제를 해결할 때 기존의 알고리즘을 통해 해결하는 것뿐만 아니라 인공 신경 회로망으로도 문제를 해결할 수 있다는 것을 보여줄 수 있다. 이는 학생들이 생각의 전환을 통해 사고를 확장할 수 있도록 도움을 줄 것이다. 본 연구에서 개발한 인공 신경 회로망 구현 기술에 관한 교육프로그램을 예시로 하여 실제 수업에 적용해 인공 신경 회로망 이론의 개념을 학생들이 이해한다면, 복잡하고 어려운 인공지능의 개념도 쉽게 이해할 수 있을 것이다. 졸업 후 사회 각 분야에서 인공 지능 관련 기술을 접했을 때 거부감을 느끼지 않고 다양한 각도에서 인공지능을 적용할 수 있게 될 것이다.;This thesis deal with the lecture contents and teaching materials to educate the Artificial Neural Networks in classroom. And also proposes the sample programs to learn various models of Artificial Neural Networks using Arduino ESP-32 board and ESP-32 IDE. For this purpose, the current status of AI education in South Korea and other countries have been studied. According to the analytical research on artificial intelligence education in the United States, Germany, Finland, and Japan, detailed policies on software education are planned throughout the education course, with spending a lot of time and budget. In the case of the United States, a large amount of investment is being made in school education to maintain the with quality in the application field of artificial intelligence, and in Japan, the recent educational program has been reorganized to promote step-by-step artificial intelligence education from elementary school to the experts. On the other hand, in Korea, the awareness of software education and the establishment of software education base has been improved overall through the mandatory software education from 2015, but the artificial intelligence education program has not yet been experienced in the Korean educational curriculum in elementary and middle school grade. Therefore, this thesis proposes learning contents of the artificial intelligence education method that can be applied to the current curriculum. The contents of this thesis are the teaching guideline and materials of the artificial neural network concept using Arduino ESP-32 board based on LBE (Learn by Examples) education process. Proposed guideline for teaching the artificial neural networks paradigm in designing new middle school curriculum, several examples are presented to solve the problem of logic operations to treat of the input and output values via the software simulated artificial neural network. By suggesting the standard examples solving the problem that have the logical operations and various input and output values. So, Examples give good understanding on artificial neural networks operations, through changing combination of inputs and outputs. The educational method for the artificial neural network implementation technique is meaningful in that it makes students understand the principles of the artificial neural networks by practicing various examples rather than only understanding mathematical concept. In addition, by applying the proposed approach in teaching artificial neural networks, it is possible to find problem solving techniques through standard examples. Therefore, this will help students change their thoughts and expand their thinking to solve some problems. If the educational standard programs proposed in this thesis is applied to actual education in classroom and the concept and theory of artificial neural networks is easily understood, the concept of more complicated and difficult artificial intelligence could have understood in short time by using the standard programs. When teachers use the suggested standard programs to enhance the quality of lecture materials, they could have good experience and educational results.
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