Input enhancement and output in noticing and learning the English present perfect

조민영 고려대학교 대학원 2009 국내석사

This study, on the premise of the role of noticing in L2 development, examines how textual input enhancement (TIE) and output affect learners’ noticing and learning of a form. Also, the effects of such devices on reading comprehension was investigated. One hundred fifty-five Korean EFL participants were assigned to four groups: (1) the control group, (2) the TIE only group, (3) the output only group, and (4) both TIE and output group. The four groups underwent different treatments in terms of TIE and output. The analysis of participants’ notetaking revealed that receiving TIE could induce learners’ attention to the target form, while output activity was not an effective attention drawing device in this study. Regarding short-term learning of a form, TIE was effective in better understanding of receptive knowledge of the target form, but not for productive knowledge, whereas no learning effect was found in this study. The findings from this study shed light on the use of TIE and output in pedagogical settings. First, language practitioners can utilize TIE when drawing learners’ attention to a form in an implicit way. Second, although no impact of output in noticing and learning was found in this study, further studies are desirable because task types and the manner in which output is implemented can greatly affect the results. Lastly, practitioners should attempt to balance benefits of TIE and output and interferences of their interaction. 본 연구는 제 2언어 학습에 있어 주목의 중요성에 착안하여 학습자의 관심을 문법 형태로 유도하는 방법으로써 목표 문법을 시각적으로 두드러지게 하는 입력 강화와 그 문법의 사용을 유도하는 출력이 영어 현재 완료의 주목과 학습에 어떤 영향이 있는지 알아본다. 또한 이러한 관심 유도가 주어진 영어지문 이해하는 데에는 어떤 영향을 끼치는지도 알아본다. 115명의 EFL학습자들을 네 그룹으로 나눈 후, 같은 영어 지문을 통해서 네 가지의 다른 처방을 받도록 하였다. 한 그룹은 어떠한 입력 강화나 출력 기회도 가지지 못했고, 다른 한 그룹에는 입력 강화만를, 또 다른 그룹은 출력 기회만을, 그리고 다른 그룹은 입력 강화와 출력 기회를 모두 가지게 하였다. 실험 결과, 입력 강화만 받은 그룹과 입력 강화와 출력을 모두 받은 그룹이 출력만 받거나 둘 중 어떤 것도 받지 못한 그룹보다 현재 완료 문법 형태에 주목했고, 수용적인 지식의 학습에도 효과가 있었다. 하지만 생산적인 지식에 있어서는 그룹간의 차이를 드러내지 못했다. 또한 입력 강화와 출력을 함께 받는 것이 입력 강화만 받는 것에 비해 주목과 학습에 있어서는 의미 있는 차이를 드러내지는 못했으나, 읽기 이해도에는 부정적인 영향을 끼치는 것으로 나타났다. 결론적으로 학습자들의 관심을 문법 형태로 유도하는 방법 중 입력을 강화하는 방법은 효과적인 것으로 나타났으며 이를 실제 교수에서 활용할 수 있겠다. 출력의 경우 비록 이 실험에서는 학습자의 관심을 이끄는 데에는 실패했지만 선행 연구에서 나타난 긍정적인 효과를 고려해 볼 때 이과 관련한 후속 연구가 이루어져야 할 것이다.

Output-port expansion 방법을 사용한 입출력 버퍼형 ATM교환기에서의 성능 비교 분석

강기영 明知大學校 大學院 1999 국내석사

기존의 서비스는 물론, 미래의 다양한 멀티미디어 통신 서비스를 제공하기 위해서는, 유연한 통신망과 광 대역이 필요하다. 이러한 요구사항을 만족시키는 가장 유망한 기술이 ATM (Asynchronous Transfer Mode)이다. 입력과 출력에 버퍼를 갖는 ATM 교환기는 기존의 귀환(Backpressure) 모드와 손실(Queueloss) 모드 및 최근에 제안된 하이브리드(Hybrid) 모드로 작동한다. 하이브리드 모드는, 손실 모드에서 입력 버퍼의 상태에 관계없이 출력 버퍼가 포화이면 무조건 버리는 단점을 보완해서 제안되었다. 본 논문에서는 유니폼 트래픽하에서 Output-port Expansion 기법을 사용한 귀환·손실 모드 및 하이브리드 모드하에서의 셀 손실률과 셀 지연을 성능 비교 분석한다. Output-port Expansion 기법은, 한 타임 슬롯동안 입력포트당 하나의 셀만 교환되며, 만약 하나 이상의 셀들이 같은 출력포트로 향하고자 하면, 최대 교환되는 셀 수를 K(Output-port Expansion Ratio)개로 제한하는 방식이다. 셀 손실률을 비교 분석한 결과, 로드 0.9를 기점으로, 0.9이하의 로드에서는 하이브리드 모드가, 0.9 이상의 로드에서는 손실모드가 가장 낮은 셀 손실률을 보인다. 셀 지연을 비교 분석한 결과, 한 개의 교환기 성능 분석에서는 셀 손실로 인한 재전송(Retransmission)을 고려하지 않는 관계로, 예상한 바와 같이, 로드가 많아질수록 셀 손실률이 높은 귀환모드가, Output-port Expansion Ratio를 높일수록 다른 모드에 비해 낮은 셀 지연을 보였다. B-ISDN supports both existing communication services and various future multimedia services, especially high-quality image and video services, which require a high bandwidth. ATM is adopted as the transfer mode of B-ISDN, since it can provide flexible channel rates for a variety of different services. Lately, an ATM switch architecture with both input and output buffers has attracted the attention of many researchers. It may be implemented by adopting one of several different internal switch structures, such as switch speedup scheme and output port expansion mechanism. Both switch speedup and output-port expansion schemes may switch several cells to an output port within a single time slot. However, output-port expansion scheme is different from switch speedup mechanism in that the former allows only one cell from an input buffer to be switched during one time slot, whereas the latter switches several cells from an input buffer. An input and output buffering ATM switch conventionally operates in either Queueloss mode or Backpressure mode. Recently, a new mode, which is called Hybrid mode, was proposed to overcome the drawbacks of Queueloss mode and Backpressure mode. In Hybrid mode, when both the destined output buffer and the originated input buffer are full, a cell is dropped, which is a similar operation to Queueloss mode, and if the destined output buffer is full but the input buffer is not full, then the cell stays in the original input buffer as with Backpressure mode. The performance of three modes has been studied in a switch with switch speedup scheme under bursty traffic, and Hybrid mode has showed the best performance. This thesis analyzes the cell loss rate and the cell delay of Queueloss, Backpressure and Hybrid modes in a switch adopting output-port expansion scheme under uniform traffic. The simulation results show that if an offered load is less than 0.9, Hybrid mode has lower cell loss rate than the other modes; otherwise, Queueloss mode illustrates the lowest cell loss rate, which is a different result from previous researches. However, the difference between Hybrid and Queueloss modes is comparably small. As expected, the average cell delay in Backpressure mode is lower than those of Queueloss mode and Hybrid mode, since the cell delay due to the retransmission of higher number of dropped cells in Backpressure mode is not considered.

Multiple Output Charger based on the Novel Time Division Multiple Control Technique : 새로운 시분할 다중 제어 기법에 기반한 다중 출력 충전기

트란반롱 숭실대학교 대학원 2014 국내석사

다중출력 컨버터(MOCs)는 가격, 부피 그리고 효율에서 장점을 가지기 때문에 휴대용 전자기기의 다중 출력 전압 레귤레이터, 다중 출력 전원장치 및 다중 출력 충전기와 같은 산업용, 상용, 군용 제품에 널리 사용된다. 그러나 지금까지 개발된 다중출력 컨버터는 출력의 수가 충분하지 않고, 모든 출력의 정밀 제어가 어렵고 그 구조 및 제어가 복잡하다는 제한 조건들을 갖고 있다. 본 논문에서는 고정밀 출력을 위한 새로운 시분할 다중출력 제어 방법이 제안되었고, 그 구조와 제어방법이 간단하다. 또한 모든 출력에 대한 동일 수준의 고정밀 제어가 가능하다. 본 논문의 첫 번째 장에서는 새로운 시분할 다중 제어 기술의 기본적인 정의에 관해 소개하고, 다수의 골프카트용 납축전지를 충전하기 위해 더블엔디드 포워드 컨버터에 기반한 다중 출력 충전기에 이 기술을 적용하였다. 120W 시작품 회로를 제작하여 제안된 시분할 다중 제어 방식의 충전기의 유효성과 실효성을 검증하였다. 두번째 장에서는 시스템의 출력을 증대시키고 효율을 개선하기 위해 위상천이 풀브릿지 기반의 고효율 다중출력 배터리 충전기를 제안한다. 이 토폴로지는 1차측에서 영전압 스위치 턴온이 가능하고 2차측 스위치는 영전압 스위치 턴온과 영전류 스위치 턴오프가 전체 부하 구간에서 가능하여 스위칭 손실을 줄일 수 있다. 250W급 프로토타입을 설계하여 제안된 컨버터의 유효성과 실효성을 검증하였다. 본 논문에서는 Texas Instrument사의 DSP TMS320F28335를 사용하여 제안된 두 회로의 제어 알고리즘을 구현하였다. Multiple Output Converters (MOCs) are widely used in electronic equipment for industrial, commercial, and military application such as the voltage regulator modules (VRMs) in portable electronic devices, multiple output power supplies, and multiple output charger due to their advantages in cost, volume, and efficiency. However, most of the MOCs developed so far have limitations in terms of the number of outputs, the tight regulation of all the outputs, the simplicity of the structure and the ease of control. In this thesis, a novel Time Division Multiple Control (TDMC) method which can regulate all of the outputs with high precision is proposed. The proposed method is simple in its control and structure, and also provides an even degree of tight regulation for all the outputs. In the first chapter of the thesis, a comprehensive and fundamental principle of the novel TDMC technique is presented and applied it to a multiple output battery charger based on the double ended forward converter to charge a number of the Lead Acid batteries for the Golf Cart applications. A 120W experimental prototype circuit is implemented to verify the validity and feasibility of the proposed multiple charger with the TDMC method. In the second chapter, a high efficiency multiple output battery charger based on the phase shift full bridge topology with the novel TDMC method is proposed to improve the power rating and the efficiency of the system. In this topology, zero voltage switching (ZVS) turn-on can be achieved easily at the primary switches and the secondary switches can switch with ZVS turn-on and zero current switching (ZCS) turn-off all over the range of the load to reduce the switching losses. A 250W experimental prototype circuit is designed and implemented to verify the validity and feasibility of the proposed charger. In this thesis, a digital signal processor TMS320F28335 from Texas Instrument is employed to implement the control algorithm of the two proposed chargers.

중국 주요 항만의 배출을 고려한 경쟁력 분석에 관한 연구

최림림 목포해양대학교 대학원 2023 국내박사

Ports are not only the important hub in the transportation network, but also the vital link in the economic system. With the deepening of international division of labor and the rapid development of economic globalization, ports have gradually become the key breakthrough for a country's economic superiority. In 2020, China explicitly proposed the goals of "carbon peaking" in 2030 and "carbon neutrality" in 2060, which put forward higher requirements for China's future economic development and international trade services. With the promotion of international trade competition and the deepening of carbon emission requirements, the extensive development mode of ports in China is no longer applicable for waste of resources and serious pollution to the ecological environment. Therefore, the evaluation and analysis of China's ports operation efficiency under the background of green and efficient development will help ports to judge their own efficiency gap, improve efficiency and optimize resource allocation. It can also provide reference for ports in China to reduce environmental pollution, improve logistics services, enhance international competitiveness, and contribute to the high-quality development of port cities and national economy. Therefore, in this paper, the indicators of emission is added to the traditional efficiency evaluation indicators system, and 15 ports above designated size in China are selected as research samples. Meanwhile efficiency of ports are calculated and analyzed from the perspectives of static efficiency and dynamic efficiency of ports, with and without considering undesirable output respectively by using the Three-stage DEA Model and Global Malmquist-Luenberger (GML) Model. This paper is divided into five chapters. Chapter one is the introduction which analyzes the research background and significance, research purpose, research content, research framework and research methods. Chapter two is literature review and theoretical analysis which reviews and defines the definitions and measurement methods of efficiency and port efficiency, and sorts out and analyzes the related research progress of port efficiency. chapter three is about model construction including sample selection and indicators selection. The Three-stage DEA model and Global Malmquist-Luenberger model are mainly constructed, and the sample ports and corresponding indicators are selected based on the research purpose. Chapter four is the empirical analysis. The efficiency of ports are calculated and analyzed according to the model constructed in chapter three. Efficiency calculation and comparative analysis are carried out from the perspectives of considering undesirable output and without considering undesirable output. The fifth chapter is the research conclusion and suggestions. This paper summarizes the research conclusions of this paper, puts forward some development suggestions, and discusses the research deficiencies and prospects of this paper. The main contents of this paper are as follows: (1) Based on Super-SBM DEA model, a three-stage DEA model is constructed, which removes the influence of external environmental factors and random errors on input variables and calculates the true efficiency of ports in China. In the past, the single-stage DEA model did not consider the influence of external environment and random errors on the efficiency calculation, which made the calculated efficiency value often fail to truly reflect the port efficiency. Therefore, based on the analysis of previous DEA models, with the help of SFA method and mathematical derivation, this paper constructs a three-stage DEA model, which removes the influence of external environmental factors and random errors, and can calculate the true efficiency value of ports. (2) A global Malmquist DEA model is constructed to dynamically evaluate the efficiency of Chinese ports. The efficiency values calculated by DEA models such as BBC, CCR, Super, SBM and Super-SBM are all static efficiency values, which can't reflect the dynamic efficiency of decision-making units. Therefore, this paper constructs a global Malmquist DEA model and analyzes the efficiency changes of sample ports from 2012 to 2020. (3) Considering the environmental requirements, the undesirable output of is introduced into the efficiency evaluation model and comparative analysis is achieved. Previous studies only considered the development efficiency of ports, ignoring environmental problems. In this paper, the undesirable output is selected to introduce in model, and the relationship between environmental protection and efficient operation is comprehensively considered by comparing and analyzing the efficiency without considering the undesirable output of , the significance of environmental protection in port development is deeply explored, which is helpful to realize the green, efficient and coordinated development of ports. On the whole, on the basis of considering emission and combining with the shortcomings of the existing research, this paper constructs two improved efficiency evaluation models, static and dynamic, and effectively and precisely evaluates the efficiency level of ports in China, and makes a dimensional comparative analysis, which provides reference and suggestions for improving port efficiency, promoting port cooperation and realizing green development. 항만은 운송 네트워크의 중요 허브로서 경제 체계의 중요한 단계이기도 하다. 국제 교류 심화와 경제 글로벌화의 신속한 발전에 따라 항만은 국가의 경제적 우위를 촉진하는 핵심 단계가 되고 있으며, 2020년, 중국은 2030년 ‘탄소 피크’와 2060년’탄소 중립’의 목표를 명확히 제기하며 중국의 미래 경제 발전 및 국제 무역 서비스에 더욱 높은 요구를 제시하였다. 국제 무역 경쟁의 향상과 탄소 배출 요구에 대한 지속적인 심화에 따라 중국 항만의 자원 낭비를 초래하고 생태 환경에도 심각한 오염을 가져왔던 과거의 환경오염 발전 모델은 더 이상 지속될 수 없다. 따라서 친환경, 고효율 발전이라는 배경에서 중국 항만의 운영 효율성을 평가 및 분석을 통해 중국 항만이 자체 효율성 격차를 판단하고 효율성 수준을 제고하며 자원 할당을 최적화할 수 있으며, 또한 중국 항만의 환경오염을 낮추고 물류 서비스를 개선하며 국제 경쟁력을 제고하는 데 참고를 제공할 수 있어 항만도시와 국가 경제의 고품질 발전에 기여할 수 있다. 따라서 본고는 전통적인 효율성 평가 지표에 배출 지표를 추가하여 특정 규모 이상의 중국 15개 항만을 연구 표본으로 선정하여, 3단계 DEA 모델과 Global-Malmquist 모델을 이용하여 각 항만의 정적 효율성과 동적 효율성, 의 비기대 산출을 고려한 상황과 고려하지 않았을 때의 효율성을 계산하고 비교 분석한다. 본 논문은 총 다섯 부분으로 이루어진다. 제1장 서론 부분에서는 논문의 연구 배경과 의미, 연구 목적, 연구 내용, 연구 구조 및 연구 방법을 분석한다. 제2장은 문헌 연구 및 이론 분석 부분으로, 효율성의 대한 연구, 항만 효율성의 정의, 그리고 측정 방법을 검토 및 정의하고, 항만 효율성에 관한 연구 분석한다. 제3장은 모형 구축, 데이터 선택부분입니다. 주로 3단계 DEA 모델과 Global-Malmquist 모형을 구축하고, 연구 목적을 바탕으로 표본 항만과 해당 지표를 선정한다. 제4장은 실증 분석 부분으로, 주로 제3장에서 구축된 모델을 통해 의 비기대 산출을 고려한 상황과 고려하지 않은 상황의 효율성을 계산하고 비교 및 분석한다. 제5장은 연구 결론 및 제안으로, 본고의 연구 결론을 정리하고 발전 제안을 제시하며 본고의 한계점과 전망에 대해 논의한다. 논문의 주요 내용은 다음과 같다. (1) Super-SBM DEA 모델을 바탕으로 3단계 DEA 모델을 구축하고 2단계에서 SFA 방법을 사용하여 외부 환경 요소와 무작위 오차가 투입 변수에 미치는 영향을 제거하여 중국 항만의 실제 효율성 값을 계산한다. 이전에는 단일 단계 DEA 모델이 외부 환경과 무작위 오차가 효율성 계산에 미치는 영향을 고려하지 않았기 때문에 계산된 효율성 값은 항만의 효율 상황을 온전히 반영하지 못하였다. 따라서 본고는 기존의 DEA 모델에 대한 분석을 바탕으로 SFA 방법과 수학적 유도를 이용하여 3단계 DEA 모델을 구축하여 외부 환경 요소와 무작위 오차가 입력 변수에 미치는 영향을 제거함으로써 항만의 실제 효율성 값을 계산한다. (2) Global Malmquist DEA 모형을 구축하여 중국 항만의 효율성을 동적으로 평가한다. BBC, CCR, Super, SBM, Super-SBM 등 DEA 모델이 계산한 효율성 값은 모두 정적 효율성 값으로 의사결정 단위의 동적 효율성 상황을 반영할 수 없기 때문에 본고는 Global Malmquist DEA 모형을 구축하여 표본 항만의 2012~2020년 효율성 변화 상황을 분석한다. (3) 환경적 요구를 고려하여 라는 비기대 산출을 효율성 평가 모형에 도입하고 비교 분석을 진행한다. 이전의 연구는 항만의 발전 효율성만을 고려하고 환경 문제를 소홀히 하였다. 본고는 비기대 산출 도입 모형으로 를 선정하여 환경 보호와 효율적 운영의 관계를 종합적으로 고려하고 의 비기대 산출을 고려하지 않는 효율성 상황과의 비교 분석을 통해 항만 발전에서 환경 보호의 중요한 의미를 깊이 인식하여 항만의 친환경성과 효율적이고 조화로운 발전을 실현하는 데 기여한다. 종합적으로 본고는 배출을 고려하고 기존 연구의 부족함을 결합하여 정적, 동적의 두 가지 개선된 효율성 평가 모형을 구축하여 중국 항만의 효율성 수준을 현실적으로 평가하고 차원에 대한 비교 분석을 실시하여 항만의 효율성을 향상시키고 항만의 협력을 촉진하며 녹색 발전을 실현하는 데 참고와 건의를 제공한다.

Developing and Implementing an Output-Focused Reading Instruction Model for Korean EFL Elementary School Learners

배은실 아주대학교 2015 국내박사

Abstract The present study investigated the effects and adaptability of an output-focused reading instruction model in a Korean elementary English classroom. Output-focused reading instruction is a teaching model intended to develop learners’ reading skills which involves active meaning-making output processes such as writing and speaking. Because elementary school students have very limited hours for learning English at school, the development of an effective teaching model is needed. A preliminary study preceded the main study. In the preliminary study, a quantitative meta-analysis was conducted to extract effective instruction elements with which to develop a framework of output-focused reading instruction. In the main study, an output-focused reading instruction model is developed based on the framework, and the effects and adaptability of the model in actual English classrooms are analyzed. The quantitative results are analyzed based on analyses of pre- and post-tests with t-tests, whereas the qualitative results are analyzed using the constant comparison method based on worksheets, interviews, and an open-ended questionnaire in the form of a survey. The results of the preliminary study revealed that among the output activities, the effect size of response writing followed by speaking activities was larger than that of other types of output activities. Moreover, the results showed that collaborative tasks and reading approaches were significant variables for effective reading instruction. Based on the results of the preliminary study and on a literature review, an output-focused reading instruction model was developed and implemented in the main study. The participants in the main study were 119 fifth-grade students from four intact groups of an elementary school in a city in Gyeonggi province. There were two intact experimental groups (EG) of 60 students and two intact control groups (CG) of 59 students. The intervention was conducted for 14 weeks by the English subject teacher. In the EG, output-focused reading instruction based on picture storybooks were implemented, and school textbook-based instruction was provided in the CG. The results of the main study indicate that output-focused reading instruction effectively improved the fifth-grade students’ reading skills as well as their writing skills regardless of their English proficiency. More specifically, students in the EG showed significantly improved vocabulary and comprehension in English. However, grammar was not developed. In the affective factors, interest and attitude toward English learning significantly increased in the EG compared to those in the CG. In the pre- and post-survey comparison, students in the EG showed positive changes in interest, confidence, and attitude regardless of their proficiency levels. Therefore, the results imply that the output-focused reading instruction model can be implemented in Korean elementary English classrooms successfully and that students’ reading and writing skills as well as their affective factors will be enhanced through this instruction. The results of the qualitative analyses conducted as part of this study showed that there were five factors that greatly affected the students’ reading and writing skills. These are the use of a learning strategy, the authenticity of the reading materials, the degree of connectedness to school textbooks, the use of interesting stories and activities, and rapport among the teacher and peers. Students reported that reading interesting storybooks aligned with school textbooks, collaborating tasks, and using reading strategies all helped them improve their reading skills. The data also showed that students’ interest in reading materials and activities and strong rapport with the teacher and peers enhanced their motivation for learning and made their meaning-negotiating processes more active and enthusiastic. These qualitative results also support the effectiveness of the output-focused instruction model, indicating that the model greatly elevated students’ affective factors. Specifically, students’ motivation and confidence levels when reading ultimately increased, leading to improvements in their reading skills. To conclude, the output-focused reading instruction model was successfully implemented in a Korean elementary English classroom setting. Output-focused reading instruction was found to be effective at improving fifth-grade students’ reading and writing skills. Moreover, it significantly enhanced the students’ affective factors, such as their interest, confidence, and attitude toward English learning. Based on these results, some suggestions are presented. First, effective grammar tasks for improving reading skills should be investigated. Second, for consistent written language education, investigations of the adaptability of output-focused reading instruction for students in lower grades are needed for further study. Third, the effects of output-focused reading instruction on spoken language skills such as listening and speaking should be investigated to improve the overall language development of Korean EFL elementary school learners.

Division of Labour in Team Teaching Classroom Discourse : Mood, Activity and Output : 팀티칭 학급 담화에 있어서의 역할분담 : 법, 학습활동 및 발화

서전영 서울교육대학교 교육대학원 2009 국내석사

The purpose of this study is to investigate the division of labour of two team teaching teachers in an elementary English classroom who are from different cultures, and The purpose of this study is to investigate the division of labour of two team teaching teachers in an elementary English classroom who are from different cultures, and the students' output in regard with their teaching. To study these problems three variables, namely mood, activity, and output, were analysed. Mood is interpersonal meaning that is realized only when two different parties are engaged in communication. It can be in the form of a statement giving information, a question to getting information,a command or a request for services done for you. In the classroom, commands are issued to manage the class and statements and questions to teach the students. Therefore, the investigation on both teachers' preferred mood structures and the cause of these preferences is appropriate to see how these two teachers divided their roles in their teaching. Activities are the building blocks of a lesson. With activities, teachers present, practice the target language and get learners to produce it in a lesson. We need to see, therefore, how these two teachers collaborate with each other to organize and implement activities. Their preferences will help us to understand their strength and weakness more. Output in the form of speaking and writing is a window from which we can see how much students have internalized the language of the lesson. One way to measure this output is to count the turns and words produced. These words and turns reflect the length of interaction and the complexity and volume of the language. Therefore, measuring turns and words is meaningful in this research to see which activities caused children to produce more output. The participants of this study are a foreign teacher, a Korean teacher and 35 grade 6 students (17 boys and 18 girls) in an elementary school. The students are also heterogeneous. Some of them had the experience of staying abroad for some considerable period of time. Consequently some were highly proficient in English and others much less so. The data was collected twice at a grade 6 English classroom. The total amount of data was 2,005 turns. When it was divided into clauses, the number of cases was increased to 3,057. At first, from the comparison of mood, we found that the teaching was relatively evenly shared by the two teachers. While one person was explaining, the other person shared the burden by asking questions. The two teachers took opportunities going in and out in teaching. In this respect, these two teachers practiced traditional team teaching style. Here is no fixed division of labour and both teachers are responsible for all classroom tasks. Second, through the activity analysis we have found that the Korean teacher is more skilled in teaching. She tried to mediate the difficult language input by dramatizing it or elicitating the students' answers. She was conscious on the students' language output and asked students to answer in a full sentence. She tried to give step by step explanation on activities including songs. She organized the activities stimulating students' creativity. She had the notion on students' free production and tried to give them the opportunity to enjoy the freedom in language. On the other hand, the foreign teacher failed to build a context for the new target language. His wording also was difficult for general students. Besides, his preferred 'Listen and Repeat' was monotonous. From this, it is clear that the foreign teacher is weaker than the Korean teacher in teaching, though he has a good language skill. Finally, when the output was measured and compared with the mean length of their turns, we have unfortunately found that the students are failing in acquiring a given language in many activities. Students showed the positive growth only in three activities: 'Ask and Answer', 'Let's Sing' and 'Let's Write.' The students showed great potential for growth in creative activities such as let's write. The teachers' chat space also should be used for students' growth. These results suggest us some pedagogical implications. First, the team teaching is needless when we cannot get the meaningful 'i+1.' For better education, we need more skilled teacher who has more concrete knowledge on how to teach, and how to manage their objects of service. This deficiency can be covered by more qualified English teacher training for Korean teachers. A traditional single teacher teaching is indeed cheap and effective, when the teacher is skillful. A skilled bilingual teacher can be another solution for this. Particularly when we have students from overseas, which is nor rare these days in our classroom, we can also use them instead of foreign teachers. Moreover, we can utilize, at least, those teaching aids like computer programme or CD-roms and the like. If we have to keep this system, then we need to think about how we will implement this system in our classroom to get 101 percent of effect out of it. To reduce the damage of it, various team teaching mode should be tried out to fit in individual classroom. The more concrete role division should also be researched between Korean teacher and foreign teacher. Since this study is mainly focusing on the two teachers in an Elementary school, we cannot deny it has the anecdotal trait and the limits to generalize it. One thing clear, though, is that we need to save our energy, time and effort to provide our guests, the students with the most suitable educational services.the students' output in regard with their teaching. To study these problems three variables, namely mood, activity, and output, were analysed. Mood is interpersonal meaning that is realized only when two different parties are engaged in communication. It can be in the form of a statement giving information, a question to getting information,a comman 이 논문의 목적은 다른 문화적 배경을 가진 초등 교사의 팀티칭 교육활동에 대한 역할 분담 및 그들의 교육활동에 따른 학생들의 발화를 조사하는데 있다. 이를 위하여 법, 학습활동 및 발화 등 3가지 변인을 분석하였다. 법이란 두 사람의 화자가 의사소통활동을 하는 도중에만 발현되는 사람과 사람사이의 의미를 말한다. 어떤 정보가 담긴 문장의 형태로 나타날 수도 있고, 그것을 묻는 질문의 형태가 될 수도 있으며 남에게 어떤 일을 하게 하려는 명령의 형태일 수도 있다. 교실 상황이라면 학생들을 관리하기 위해서 시키는 말이라든지, 교수학습활동과 관련된 질문이나 대답이 그것이라고 할 수 있다. 따라서, 연구의 대상이 되는 팀티칭 교사들이 주로 사용한 법의 구조와 그 원인을 분석하는 것은 교사들의 역할분담을 파악하는데 유용하다. 학습활동은 한 단원 수업의 디딤돌이라고 할 수 있다. 이를 바탕으로 수업이 학습문제를 제시하고, 연습하며 학생들이 스스로 발화해보는 일련의 과정이 전개된다. 때문에 대상교사들이 어떻게 학습활동을 계획하고 운영하는지를 파악하는 것은 각 교사들의 교수학습활동에 있어서의 장점과 단점 및 학습활동의 효과를 파악하는 데 기초가 된다. 또한, 발화는 학생들이 배운 내용을 얼마나 알고 있는가를 파악하는 창이다. 말하기와 쓰기 형식의 발화를 측정하는 한 가지 방법은 대화 당사자 간의 발화 순서와 그 안에 들어있는 단어의 수를 재는 것이다. 발화의 길이와 단어수는 언어의 양과 그 언어가 얼마나 복잡한가를 보여주며, 말을 잘하는 사람일 수록 더 길고 복잡한 문장들을 사용하기 마련이다. 따라서 단어수를 양적으로 측정하는 것은 학생들이 어떤 학습활동 중에 더 많은 말을 하였는 가를 파악하고, 교사들의 교수활동의 효과를 검토하는데 의미가 있다. 이 연구는 초등학교 외국인교사, 한국인 교사, 35명(남 17, 여 18) 의 학생들을 대상으로 한다. 학생들 중에는 외국에서 상당기간 살다가 온 사람들고 있으며, 이들 학생들의 영어사용능력은 우수하나 일반학생은 그렇지 못하다. 연구에 사용된 데이터는 초등학교 6학년 영어수업시간에 2차례 수집되었다. 첫 번째 데이터는 1과 ‘Where are you from’ 1,2차시, 두 번째 데이터는 9과 ‘How was your vacation’ 3,4차시의 내용이다. 수집된 데이터는 모두 발화자의 발화 순서에 따라 전사되어 분석되었고, 다시 발화자의 법과 활동 등의 변인을 조사하기 위해 구절 수준까지 나뉘었다. 총 2,005개의 발화내용이 수집되었으며 구절 수준까지 분류하였을 때 3,057개로 분석대상이 증가하였다. 우선, 법에 대한 비교결과, 한국인 교사가 학급내의 경찰의 역할을 담당하고 있음을 확인하였다. 교수활동은 두 사람이 상대적으로 균등하게 공유하여 한 사람이 설명을 하면 다른 사람은 질문을 한다든가 하는 식으로 수업을 이끌고 있었다. 이런 점에서 이들 두 사람은 전통적인 팀티칭 방식의 수업을 하였으며, 정해진 역할이 없어 학급활동에 대한 책임을 공동으로 지고 있었다. 둘째, 학습활동 분석의 결과 한국인 교사가 외국인 교수보다 교수기술이 우수함을 확인하였다. 어려운 설명을 쉽게 하고, 간단한 역할극을 활용하거나 학생들의 대답에서 자신이 원하는 것을 끌어내는 등의 교수기법을 사용하였으며 학생들의 발화에도 관심을 갖고 완전한 문장을 만들어 보도록 하였다. 학생들의 창의성을 자극하는 수업활동을 구안하기도 하였다. 이에 반하여 외국인 교사는 주요구문을 제시하고 그것을 쉽게 이해하도록 구문과 같은 맥락에 있는 것들을 학생들이 찾아내도록 하는데 실패하였으며 교사자신이 사용한 어휘도 학생들에게는 어려운 것도 있었다. 그가 자주 활용한 ‘듣고 따라하기’는 단조롭기도 하였다. 이를 통하여 외국인교사는 좋은 언어기술을 갖고 있음에도 불구하고 가르치는데 있어서는 한국인 교사를 따라가지 못한다는 것을 확인하였다. 마지막으로, 발화수를 비교측정한 결과 학생들이 많은 활동에 있어서 충분히 발화하고 있지 않다는 것을 확인하였다. 학생들이 적극적으로 발화한 활동은 ‘묻고 답하기’,‘노래부르기’ 및 ‘글쓰기’ 등이다. 학생들은 창조적인 글쓰기 활동에서 높은 성장 가능성을 보였으며, 수업시간 중에 이루어지는 교사들 간의 자유담화도 학생들의 언어능력향상을 위해 활용되지 않으면 안된다고 생각한다. 이상의 결과들 속에서 우리가 생각해보아야 하는 것은 먼저, 의미있는 ‘i+1’의 학습효과를 얻을 수 없는 상황에서 팀티칭이 과연 필요한가 하는 것이다. 좀더 나은 교육을 하기위해서는 구체적인 지식 및 교수방법을 가지고 학생들을 효과적으로 관리하는 좀더 숙련된 교사가 필요하다. 한국인 교사들이 취약한 언어능력은 양질의 영어연수를 통하여 보충될 수 있다. 사실상 전통적으로 한 사람의 교사가 학생들을 가르치는 방식이 훨씬 효과적이며 비용도 적게 든다. 이중언어능력을 갖춘 숙련된 교사의 확보가 또 다른 해결방안일 수도 있다. 특히 요즘처럼 외국에서 살다온 학생들이 많은 상황에서 그들을 활용하는 것도 한 방법이 될 수 있다. 또 최소한 컴퓨터

A Study on Improvement of Cross-regulation Characteristics and Power Density for Multi-output LLC Resonant Converter

임정규 경상대학교 대학원 2012 국내박사

Noticing: The Effect of Input Enhancement and Written Output on Selected Grammatical Forms

金那暎 숙명여자대학교 TESOL대학원 2006 국내석사

This study investigates the effects of visual input enhancement and output on Korean adult learners’ recognizing and using certain grammatical forms contained in the written input by noticing (external and internal attention-drawing devices). This study also investigates each subject’s other variables affecting learning the forms. This experiment was conducted during a one-hour, twice-a-week class over a three-month period. Each treatment (visual input enhancement or output) was completed by separate instruction. One Input Enhancement (IE) group consisted of eight subjects who were exposed to enhanced input, while the other, OUT group involved three subjects who were required to produce output and were exposed to un-enhanced input. The selected target forms were (1) simple present tense, (2) simple past tense, (3) simple present perfect tense, (4) to-infinitive, (5) gerund, and (6) relative clause. To draw the results, the paired t-test, pretests and posttests of the recognition test (questions from the structure part in the Test of English as a Foreign Language (TOEFL)) and the production test (Multimedia Assisted Test of English (MATE) writing) were used. Plus, questionnaires about motivation, needs analysis, language learning backgrounds etc. were used for finding other variables. Results revealed that output was statistically more efficient for recognizing the forms rather than input enhancement because all output group subjects improved dramatically even if both treatments proved very successful in recognition of the forms. In using various forms, the output subjects showed better results so the subjects exposed to the pushed output tried to use various forms, which they had learned before. For acquiring accuracy of the target forms, in the IE group, three subjects’ accuracy (A, C, and F) in writing rose significantly and two subjects (B and D) improved moderately. Three subjects (E, G, and H) decreased in accuracy. However, in the OUT group, two subjects (T and U) improved dramatically and one subject (S) stayed at the same rate. Each subject’s results from the recognition and production tests were highly related and will be dealt with individually in this study. Besides the two treatments, only proficiency level might have been a different variable between the IE and OUT groups. This finding suggests the two treatments for noticing the forms can be linked to learners’ proficiency levels. It can be claimed that input enhancement may be sensitive for learners’ proficiency levels and it may not be useful for low level-learners. Also output may be more effective for low proficiency-learners. 이 연구는 영문독해를 통해 선택된 영어문법을 학생 스스로 noticing하여 습득하기 위해 visual input enhancement (학습자의 주의력을 외부적으로 이끄는 방법)와 output (학습자의 주의력을 내부적으로 이끄는 방법)의 효과를 비교 분석한 실험이다. 또한 개개인 학생의 문법습득에 영향을 미치는 다양한 변수를 확인하고 문법습득의 인지적 과정을 개개인 별로 확인하고자 시행된 연구이다. 이를 위해서 두 실험집단이 나누어졌고 각각의 집단 내 학생들은 일주일에 두 번 1시간씩의 수업을 12주간 (총 23시간의 수업) 별개로 받았다. 8명의 대학생으로 구성된 input enhancement group (IE group)은 선택된 문법에 색깔 또는 선으로 표시를 한 영어본문을 받아 영문독해를 하였고 한편, 3명의 대학생으로 구성된 output group (OUT group)은 선택된 문법에 아무런 표시가 없는 일반적인 영어본문을 가지고, 영어작문을 시행하였다. 본 연구를 위하여 사용된 문법은 (1) 현재시제, (2) 과거시제, (3) 현재완료시제, (4) to부정사, (5) 동명사, (6) 관계대명사였다. 결과분석을 위하여 paired t-test와 TOEFL시험의 문법문제를 이용한 recognition test, MATE 영어작문시험을 이용한 production test를 실험 전 후로 나누어 각각 시행하였다. 또한 내적 외적인 영어학습동기, 학습자의 학습필요성 분석, 영어학습 배경 등에 관한 설문지도 제시 되었다. 실험을 한 결과, 두 실험집단 모두 선택된 문법을 인지하는데 효과적인 것으로 나타났으며, 통계적으로는 output이 선택된 문법을 인지하는데 input enhancement 보다 더 효과적인것으로 나타났다. 또한 production test에서는 output group 의 대학생들이 12주간 다루어 졌던 여섯 항목의 문법을 더 다양하고 빈번하게 사용하는 것으로 확인되었다. 선택된 문법사용의 정확도를 측정한 결과, IE group내의 3명의 학생 (A, C, F)은 상당한 정확도 향상을 보여주었고 2명의 학생 (B, D)은 상대적으로 작은 향상을 보여주었다. 나머지 3명의 학생 (E, G, H)은 정확도의 감소를 보여주었다. 한편, OUT group내의 2명의 학생 (T, U) 역시 큰 정확도의 향상을 보여주었고 1명의 학생 (S)은 12주간의 실험 전-후 같은 정확도를 보여주었다. 각각 학생의 recognition test와 production test결과는 그들의 언어습득의 인지적 단계를 보여주는데 아주 밀접한 관계가 있음을 확인할 수 있었다. 개개인 별 발전단계는 본문에서 구체적으로 다루어지고 있다. 이 연구는 영어문법을 noticing 하기 위한 input enhancement와 output 의 효과에 영향을 주는, 학습자의 또 다른 변수는 학습자의 언어수준 (proficiency level)임을 보여주었다. 즉, 낮은 영어수준을 보여주는 학습자들은 input enhancement를 통해서 선택된 문법을 noticing하는데 어려움을 보이는 반면, output을 통해서는 효과적으로 문법을 noticing 하고 습득한다는 것을 확인 할 수 있었다. 이 연구를 통해 교실 내에서 흔히 이루어지는 전통적인 문법학습 외에, 다양한 영어본문 (reading texts)을 매체로 학습자 스스로의 언어습득과정에 좀더 초점을 맞추는 영어문법수업이 이루어지기를 고대해 본다.

Multiclass learning with N-division output coding : a case study on face recognition

고재필 Graduate School, Yonsei University 2004 국내박사

얼굴 인식은 순차적 증가 학습을 요구하는 응용 중의 하나이다. 왜냐하면, 인식 대상의 수가 미리 정해져 있지 않고 수시로 변할 수 있기 때문이다. 이러한 이유로, 복잡한 학습과정을 요구하지 않는 학습방법이 주로 사용되어져 왔다. 그러나, 기존의 학습 방법은 복잡한 얼굴영상을 표현하기 위한 능력에 한계가 있다. Support Vector Machines (SVM) 은 구조적 위험 최소화로 설명되는 통계적 학습 이론에 기반 한 복잡하고 정교한 분류기이다. 이에 따라, SVM은 높은 일반화 능력으로, 다양한 패턴인식 문제에서 좋은 결과를 보여 주고 있다. 그러나, SVM은 기본적으로 이진 분류 문제에 한정되어 있다. 출력 코딩 방법은 이러한 상황에서 성공적인 대안이 될 수 있다. 본 방법은 SVM을 다중 클래스 문제에 적용하기 위한 일반적 방법으로, 또한 증가 학습을 요구하는 얼굴인식과 같은 응용을 위한 학습 방법으로 사용될 수 있다. 출력 코딩 방법은 다중 클래스 문제를 풀기 위한 범용 형태로 다음과 같이 설명될 수 있다. 복잡한 다중 클래스 문제는 보다 쉬운 이진 문제들로 분할된다. 분할된 이진 문제에 대한 각 이진 분류기의 출력을 종합 하여 최종 클래스를 결정한다. 출력 코딩 방법에는 OPC, All-Pairs, ECOC가 대표적이다. ECOC는 이진 분류기에 다양한 클래스를 중복 학습하여, 일부 기반 이진 분류 결과의 오류에도 무관한 분류를 가능하게 한다. ECOC에 근본을 둔 많은 연구들이 수행되어져 왔다. 그러나, 최근 일반화된 ECOC의 정립과, 일반화 성능이 높고 비선형 결정 경계 생성이 가능 한 SVM의 출현 이후, 상황은 변해 가고 있다. 전통적인 ECOC 이론은 중복 학습에 주로 기반을 두고 있는데, 이것은 이진 코드 표현에 의해 정의된다. 그러나, 일반화된 ECOC는 이진 코드를 고집하지 않을 뿐더러, 기반 분류기로써 SVM을 사용할 수 있게 되었다. SVM은 신되도 값으로써 이진 출력이 아닌 실수 출력을 갖는데, 이것은 클래스 구분 정보로 매우 유용하다. 따라서, ECOC를 재조명하여 새로운 내부 특성을 밝힐 필요가 있다. 본 논문에서는, ECOC 관점에서 새로운 OPC 기반 코딩 방법을 제안하고, 출력 코딩 방법의 문제 복잡도를 측정하기 위한 새로운 측정치를 정의한다. 기존의 대표적인 방법인 OPC, All-Pairs와 제안한 방법에 대한 비교.분석 실험을 통해, 성능이 ECOC의 근간 관점인 중복 학습 보다 문제 복잡도에 더 의존적임을 밝힌다. 또한, 새로운 출력 코딩 설계 시 고려해야 할 사항을 제시한다. 본 논문에서는, 새로운 출력 코딩 방법으로, N-Division 방법을 제안한다. 제안 방법은, 널리 사용되면서 서로 상반적인 특성을 가지고 있는, OPC와 All-Pairs의 일반화 형태를 갖는다. 제안 방법은 주어진 문제를 N 등분 하는 방법으로, N 은 문제 복잡도와 무의미 출력 문제를 조절하는데 사용될 수 있다. N 을 조절함으로써, OPC나 All-Pairs보다 향상된 특성을 보유하면서 동시에 성능 향상을 달성할 수 있다. 제안 방법의 통찰력을 제공하기 위해, 무의미 출력과 관련하여 새롭게 정의한 머신 관련성과, 문제 복잡도와 관련하여 사용한 분할 마진에 대하여, 기존 방법들과의 비교·분석 실험을 수행한다. 분석을 통해, 문제 복잡도와 무의미 출력 문제 간의 적당한 균형을 이루기 위해서, 분할 수 N 이 2 또는 3이 바람직 함을 제시한다. 기존의 대부분 출력 코딩 설계에서는, 선 분할 방식을 따른다. 선 분할 방식이란, 주어진 데이터의 특성을 고려하지 않고, 분할 방식을 결정하는 것이다. 따라서, 분할 방식의 특성 이해는 이들에 의해 학습된 이진 학습기들의 출력 이후에나 가능하다. 최근에, 후 분할 방식에 대한 접근이 시도되고 있다. 이러한 접근법은 성능 향상 뿐 아니라, 잠재적인 좋은 특성을 얻을 수 있었다고 보고되고 있다. 본 논문에서는, N-Division 방법의 틀 안에서, 후 분할 방식을 제안한다. 주어진 문제를 N 등분 하는 단계에서, 군집 기법을 이용한 데이터 기반 접근법을 제안하고, 주어진 클래스를 순차적으로 등분 하는 기본 접근법과의 특성 비교·분석을 수행한다. 이를 통해, 데이터 기반 방식이 일반화 성능과 관련된 문제 복잡도 측면 및 성능 향상을 위한 다중 클래스 시스템의 주요 관건인 에러 상관도 측면에서 모두, 기본 접근법 보다 매우 우수하다는 것을 밝힌다. 본 논문에서는, 제안 데이터 기반 N-Division 을 얼굴 인식에 적용하기 위하여, PCA 특성에 기반을 둔 군집 알고리즘을 제안하여, 차원 저주 문제를 야기하는 얼굴 영상의 고차원 문제를 해결한다. 얼굴 인식 실험을 통해, 제안 데이터 기반 방법이 기본 방법 보다 우수한 성능을 보인다. 또한, 제안 방법을 얼굴 인식에 적용하는 경우, 학습 시간 복잡도 측면에서 이득을 얻을 수 있음을 보인다. 실험을 통해, 얼굴 인식과 같이 클래스의 수가 많고 학습 데이터가 적은 경우, 하나의 이진 학습기가 모든 클래스를 학습하는 OPC 계열의 출력 코딩 방식이 적합함을 보인다. 이론적인 분석 결과, OPC 방법의 학습 시간 복잡도는 클래스의 수가 늘어날수록 기하 급수적으로 증가한다. 그러나, 제안 N-Division 방법은 OPC와 대등한, 또는 보다 우수한 성능을 보이면서도 학습 시간 복잡도가 기하 급수적으로 증가하지 않는다. 결론적으로, 본 논문에서는 데이터에 기반 한 새로운 출력 코딩 방법을 제안하였고, 제안 방법이 SVM을 다중 클래스 분류기 확장 및 증가 학습 방법을 요구하는 얼굴 인식과 같은 응용에 효과적으로 적용할 수 있음을 확인하였다. Face recognition is a required application for incremental learning because it does not fix the number of classes in advance. However, it can be changed on demand, so a lazy learning method that does not need training phase is used in the matching stage. Unfortunately, a simple lazy learning algorithm has limited representation capacity for handling complex facial images. Support Vector Machines (SVM) is a complex elaborate classifier based on structural risk minimization rooted in the statistical learning theory. Accordingly, the support vector machine can provide a good generalization performance to pattern recognition problems. However, the support vector machine basically deals with a two-class classification problem. The output coding method can act as a successful alternative to these cases. It can be used for both extending SVM to multiple classifiers and for applications that need incremental learning, such as face recognition. This is a general framework for solving a multiclass problem and can be described as follows: a complex multiclass problem is decomposed into a set of binary problems which then reconstructs outputs of binary classifiers for each binary problem. The following classifiers are used in base output coding methods: One Per Class (OPC), All-Pairs and Error Correcting Output Code (ECOC) in output coding methods. The ECOC method consists of several dichotomizers with class redundancy to obtain robustness when some dichotomizers fail. A large amount of research on output coding methods are based on the ECOC. However, this has been changed after the advent of a generalized ECOC that differs from the conventional ECOC, and the advent of a binary support vector machine that can produce a complex nonlinear decision boundary with a good generalization performance. The theory of conventional ECOC is mainly based on the overlapped learning of classes. This can be guaranteed by binary codes that both specify the binary machines in which classes are involved for training itself and provide a similarity measure for the decision. However, the generalized ECOC does not insist on the binary codes, and SVM can produce real valued confidence output that can be useful for discriminating information. Therefore, it is necessary to analyze ECOC again and then provide some insights into them. This dissertation compares and empirically analyzes certain properties of the representative output coding methods, such as OPC, All-Pairs, and our proposed OPC-based methods with respect to ECOC concepts, and we observed that the performance depends more on problem complexity than on overlapped learning. Afterwards, we make some proposals concerning the design of new output coding methods. This dissertation proposes N-Division decomposition with a specifically tailored decoding. The proposed N-Division is a generalized form of OPC and All-Pairs where N is the tradeoff between problem complexity and the risks of nonsense outputs. By controlling N, we can achieve a more promising performance than OPC or All-Pairs with relatively small machine complexity. To provide insights into our proposed method, this dissertation compares problem complexity among different output codings and defines machine relevance related to the nonsense output problem. From the analytical results of the problem complexity and machine relevance, we deduce that choosing 2 or 3 for N is desirable to obtain a reasonable balance between the nonsense outputs and the risk of the problem complexity. Most prior research focused on performing a prior decomposition. With their approach, the decomposition can be fixed without considering the properties of a given dataset. The impact of output codes on the inferred decision rules can be experienced only after learning. Recently, a slight advance in this research has appeared in some literature, which reported that these methods had greater potential gains as well as improved accuracy. This dissertation proposes a data-driven approach (clustering based division) in the framework of the N-Division. This approach divides classes into subgroups after considering the property of a given dataset. For insight into the data-driven approach, this dissertation demonstrates that the data-driven approach has good properties such as a low level of problem complexity and a low level of error correlation. Here, problem complexity is related to generalization performance, and error correlation is a major issue of multiple classifier systems for improving the performance. This dissertation proposes a grouping algorithm to adopt the N-Division to face recognition to overcome the curse of the dimension problem due to the high dimensional feature space of facial images. The algorithm is motivated by the property of Principal Component Analysis (PCA). We observed that the recognition accuracy of the data-driven approach was better than that of a basic approach. From the experiments, we deduced that OPC-like methods could achieve better performance than All-Pairs-like methods on problems such as face recognition, where the number of classes is large and the training sample size for each class is small. Hence, the proposed N-Division method can benefit in the aspect of the training time complexity in face recognition. From theoretical analysis of training time complexity, as the number of classes increases, the training time complexity of OPC are significantly increased; however, that of N-Division does not increase dramatically while achieving recognition performance comparable or superior to OPC. We confirmed that the proposed data-driven N-Division method can be effectively applied to both extending support vector machine to multiple classifiers and to the applications that need incremental learning, especially for face recognition.

(A) study on the feasibility of IP protection for AI-generated outputs based on a labor theory analysis

김미동 Graduate School, Yonsei University 2022 국내박사

현재의 인공지능시스템이 예술이나 과학 영역의 작품, 발명, 디자인을 생성하는 것이 우리에게 생소한 일이 아니다. 이러한 인공지능은 지식재산권법제에 새로운 과제를 제시하고 있다. 기존의 지식재산권은 인간의 창작에만 부여되고 인공지능이 만들어낸 결과물이 인간의 창작으로 볼 수 있을지 여부가 불분명하기 때문이다. 이에 관한 다수 학자의 견해는 기존 지식재산권법은 인공지능 생성 결과물에 대한 규제에 명확한 규정이 없음을 인정하고 따라서 많은 해결안들이 제시되고 있다. 본 연구는 지식재산권법상의 창작개념에 대한 검토를 통해 이 문제의 해결방법을 모색하고자 하였다. 창작개념을 폭넓게 해석하여 주제의 선정 등 사소한 기여도 창작으로 볼 수 있다고 한다면 기존 법체제로 인공지능 생성물을 보호할 수 있을 것이다. 그러나 다른 한편으로 창작 개념에 인간의 중대한 기여가 요구된다고 하면 인공지능 생성 결과물에 대한 보호는 기존 지식재산권법체제와 충돌이 있을 수 있다. 그렇다면 이러한 결과물은 다른 체제로 보호할 수 밖에 없게 된다. 본 연구는 지식재산권에 대한 철학적 논의, 특히 로크의 노동이론에 대한 논의를 통하여 지식재산권법상의 창작개념을 분석하고자 한다. 기존 지식재산권법이 인간의 창작을 필요로 하는 것은 노동이론의 정당성에 부합하기 때문이다. 노동이론은 인간이 자신의 노동산물에 대하여 권리를 가질 수 있음을 주장하며 노동은 인간의 능력에서 비롯된 것이고, 원시적인 자원을 유용한 자원으로 변환시키는 가치증가적 효과를 가져올 수 있다는 것이다. 또한 노동은 즐거운 일이 아니기 때문에 보상이나 인센티브가 필요하다고 한다. 지식재산권상의 창작개념은 로크의 노동이론상 노동개념과 동일하다. 이에 관해서 본 논문의 관점은 지식재산권에 정당성을 부여할 수 있는 창작에는 인간의 기여가 요구되고 이러한 기여는 관련 대상물에 가치증가적 효과를 가져울 수 있는 기여이어야 한다는 것이다. 과학이나 문화환경의 변화에 따라 창작의 방식에도 변화가 발생할 수 있다. 본 연구는 창작의 방식이 기존 방식에서 벗어나는 두 가지 경우를 검토하였다. 첫째는 기계에 의한 창작, 즉 사진작품을 창작하는 경우, 두 번째는 오늘날의 예술창작과 관련된 창작, 즉 창작의 구상과 실행이 분리되는 예술창작의 경우이다. 이러한 사례에 대한 검토를 통해 본 연구가 가져온 결론은 창작의 개념에 새로운 창작 방식이 포함될 수 있도록 어느 정도의 확장가능성은 있어나 창작개념이 확장함으로써 인간의 창작이라는 요건이 제거되는 것이 아니라는 것이다. 법원의 판결들에서는 여전이 인간의 기여에 의해 특정 산물이 지식재산권의 보호대상이 될 수 있는지 여부를 판단하고 있다. 다음으로 본 연구는 이렇게 정리된 창작개념에 의하여 인공지능 생성 결과물에 대한 지식재산권법의 보호가능성 문제를 논의하였다. 이른바 인공지능 생성 결과물은 다양한 원리로 그 결과물 생성을 도출할 수 있다. 어떠한 인공지능 생성 결과물이 인간의 창작으로 인정되기 위하여는 그 창작 원리에 인간 창작의 여지가 있어야 한다. 인간 창작의 요소를 포함하지 않은 인공지능 생성 결과물, 즉 인공지능의 개발자나 이용자가 기여한 부분이 모두 창작에 해당될 수 없다면, 이러한 결과물은 기존 지식재산권법체제로 보호 받을 수 없을 것이다. 나아가 로크 노동이론 정당성의 요구로 이러한 결과물에 대한 지식재산권 보호는 인정될 수 없다. 강한 지식재산권 부여의 근거가 결여됨으로, 인간의 창작을 포함하지 않은 이러한 인공지능 생성 결과물 보호하고자 할 경우, 부정경쟁방지법이나 특별법에 의해 보호하는 방안이 있을 수 있다. Artificial Intelligence (“AI”) nowadays is increasingly applied to generate works, inventions, and designs of artistic and technological significance. Such AI-generated outputs pose challenges to intellectual property law because intellectual property rights are granted to reward human creation and it is debatable whether AI-generated outputs can be regarded as human creations. The majority of relevant commentaries share the understanding that the current intellectual property regime is insufficient to protect AI-generated outputs. Thus various models have been proposed to fill in this gap. This study approaches the issue by examining the concept of creation under intellectual property law. If the concept of creation is expansive enough to accommodate some minor contribution to the creation such as setting the theme for the creation or triggering the production of a specific output, then the existing regime would be sufficient to accommodate AI-generated outputs. On the other hand, if the concept of creation implies a requirement of substantial human contribution, then the protection of AI-generated outputs would contradict the existing intellectual property regime, and such outputs could only be protected under other regimes. This study advocates that the philosophical foundation of intellectual property rights, in particular, Locke’s labor theory, should be scrutinized to achieve a better understanding of the concept of creation, because the reliance of the current intellectual property law regime upon this concept is consistent with the labor theory justification for intellectual property rights. Labor theory proposes that one is entitled to the fruit of his or her labor. Labor originates from human capacity. It constitutes the transformation of raw material into something useful and adds value. As labor requires forbearance, the provision of labor needs to be rewarded or incentivized. The concept of creation under intellectual property law is the equivalent of the concept of labor in Locke’s labor theory. This paper concludes that creation which justifies the recognition of intellectual property rights contains a requirement of human contribution, and the contribution should be what leads to the added value of the end product. It is recognized that methods of creation may evolve as the technological or cultural environment changes. This study examines two scenarios where the default mode of creation is challenged. The first concerns creation implemented by a machine, that is, the case of photographic works; and the second concerns creation associated with contemporary arts in which creation is not implemented by the artist who initiated the creation. By studying these cases, this paper concludes that while the concept of creation could be expanded to accommodate some new forms of creation, the human contribution requirement is not eliminated from the concept of creation. Courts still rely on human contribution to evaluate whether a certain output could be protected under intellectual property law. The dissertation then applies this concept of creation to examine the feasibility of IP protection on AI-generated outputs. The so-called AI creations are achieved through a diversity of mechanisms. For an AI-generated output to be recognized as human creation, the mechanism of AI creation should contain a dimension of human creation. AI-generated outputs that do not contain an aspect of human creation, in which neither the devotion of the programmer nor the user would satisfy the creation standard, could not be protected under current intellectual property law. Moreover, the Lockean justification would negate the extension of intellectual property protection to such outputs. Lacking the justification for granting a strong intellectual property right, the only plausible solution to protect AI-generated outputs containing no human creation would be to apply unfair competition law or to establish a sui generis regime.