인터페이스 응용과 AI 교과목을 접목한 교육용 학습 도구 개발 (Development of Educational Learning Tool Combining Interface Applications and AI Subjects)

서지정보

· 발행기관 : 한국지식정보기술학회
· 수록지 정보 : 한국지식정보기술학회 논문지 / 16권 / 1호 / 63 ~ 71페이지
· 저자명 : 황수철

초록

4차 산업 시대에 핵심은 IT 기술을 기반으로 하는 AI 기술과 이를 타 분야에 적용시키는 IT 융합기술이다. 이러한 기술을 기반으로 하는 반도체 후공정 장비 생산 업체는 Microsoft사의 Visual Studio 환경에서 C++ 이나 C#으로 장비를 개발할 수 있는 인재를 요구한다. 대학의 교육에서는 이러한 요구에 대응하기 위한 교육과정과 적절한 학습 도구가 필요하다. 그래서 논문에서는 IT분야 전공자가 AI 최적화 알고리즘과 더불어 Visual C# 기반의 하드웨어 인터페이스 제어 기술을 함께 터득할 수 있는 학습 도구를 제시하였다. 교육용 학습 도구는 타겟보드 모듈과 AI 최적화 알고리즘 모듈로 구성된다. 타겟보드 모듈은 타겟보드와 주변장치, C#으로부터 제어 명령을 전달받아 장치를 제어 하는 펌웨어와 기본 명령 사용법을 포함한다. 그리고 알고리즘 모듈은 알고리즘 기초 지식과 응용문제 및 해결 프로그램으로 구성된다. 이 도구를 활용하기 위해 학습자는 3단계 작업을 수행한다. (1) 최적화 알고리즘에 대한 기본 지식을 습득하고 (2) 응용문제를 해결하는 소스 프로그램을 분석 및 실행 결과를 확인하며 (3) 타겟보드의 출력 장치를 응용 프로그램에 적용하여 출력 효과를 검토한다. 본 논문에서 제시한 학습도구가 대학의 교육과정에서 활용된다면 AI 최적화 알고리즘 및 인터페이스 응용 지식을 함양할 수 있고 장비 제어 분야 취업에 매우 유익하리라 기대된다.

영어초록

The core of the 4th industrial era is AI technology based on IT technology and IT convergence technology that applies it to other fields. Semiconductor post-processing equipment manufacturers based on these technologies require talented people who can develop equipment using by C++ or C# in the Visual Studio environment of Microsoft. University education requires a curriculum and appropriate learning tools to respond to these needs. So, in the thesis, a learning tool was presented that allows IT majors to learn both AI optimization algorithms and Visual C# based hardware interface control technology. The educational learning tool consists of a target board module and an AI optimization algorithm module. The target board module includes the target board, the peripheral device, and the firmware that controls the device by receiving control commands from C# and how to use basic commands. And the algorithm module consists of basic knowledge of algorithm, application problem and solution program. To use this tool, the learner performs a three-step task. (1) Acquire basic knowledge about the optimization algorithm, (2) analyze the source program that solves the application problem and check the execution result, and (3) review the output effect by applying the output device of the target board to the application program. If the learning tools presented in this paper are used in the university's curriculum, it is expected that AI optimization algorithms and interface application knowledge can be cultivated, and it will be very beneficial for employment in the field of equipment control.

참고자료

· 없음