본 연구는 문헌 검색을 통해 중국의 23편의 관련 실증 연구를 얻은 후 review manager를 이용하여 정량 분석을 진행한 결과로 VR 기술은 학생들의 전반적인 학습 효과에 긍정적인 영향을 미치고 VR 기술은 학습 효과의 각 차원(이론 성적, 조작 성적, 학습 동기, 학습 흥미, 학습 태도)에도 유의미한 영향을 미치며 각 차원 간에는 유의한 차이가 없음을 발견했다. 과목 유형, 교수 시간, 교수 방법 등 조절 변수에는 유의한 차이가 있었고, 학군 및 VR 기술 유형에는 유의한 차이가 없었다.

본 연구는 오존수를 이용해 변기의 수질을 개선함으로써 세균의 확산 및 악취 물질을 감소시키는 장치 개발에 관한 것이다. 불특정 다수가 사용하는 공중화장실에서는 다양한 오염물질과 병원균이 변기에 존재한다. 인체에 유해한 이러한 물질들은 변기 물 내림을 통해 공기 중으로 에어로졸 형태로 확산된다. 각종 오염물을 내포한 에어로졸은 사용자의 호흡기로 유입되거나 피부와 피복에 전이되어 각종 질병의 매개체 역할을 할 수 있다. 이러한 확산을 막기 위해서는 화장실 내부의 청결을 지속적으로 유지하는 것이 필수적이다. 따라서, 본 연구에서는 화장실 환경을 청결하게 유지하기 위한 방안으로 변기의 수질을 개선할 수 있는 오존수를 활용하였다. 변기 수조에 장착되어 지속적으로 오존수를 생성함으로써 변기 내부의 오염물질을 개선하는 장치를 설계 및 개발하였다.

본 연구는 생의 기초를 형성하는 중학생을 대상으로 SW·AI 교육프로그램을 구성하여 이를 보급함으로써 중학생들의 SW·AI 기초역량 함양을 제고하고자 한다. 더불어 정규교육과정과의 연계에 의한 SW·AI 교육프로그램을 계획함으로써 2025년부터 시행되는 SW·AI 교육의 공교육화에 초석이 되고자 한다. 이를 위해 먼저 중학교에서의 SW·AI의 개념을 정의하고 소프트웨어/인공지능 학습요인을 정규교육과정과 연계하는 방안을 제시하여 이를 토대로 중학생을 위한 SW·AI 교육프로그램을 작성하였다. 문헌 연구를 토대로 인공지능 기술의 이해, 데이터의 가치 및 실생활에서의 인공지능 기술 활용을 SW·AI 교육내용으로 설정하고, 이를 현행되고 있는 중학교 교과목의 단원별 차원과 SW·AI 교육내용과 연계하여 교육프로그램을 구성하였다. 모든 SW·AI 교육은 참여자 중심으로 수업이 이루어질 수 있도록 이론보다는 실습위주의 형태로 구성되었으며 과정 이수 후에는 인공지능 기술 이해를 바탕으로 실생활에 인공지능기술을 활용할 수 있는 역량을 함양하는 것을 목적으로 하였다.

수면은 건강한 삶을 사는데 필수적 요인이나 많은 현대인들이 수면상태의 불편함을 호소하고 있다. 이러한 사람들을 위해 수면상태를 간단하게 평가하고 관리할 수 있는 수단의 필요성이 높아지면서 검사자의 모니터링 없이 집에서 수면 상태를 검사 할 수 있는 기기들이 개발되고 있다. 본 사용성 평가의 대상인 스마트 수면 안대는 잠을 잘 때 생체신호 모니터링을 제공하여 수면 상태를 스스로 편리하게 측정하고 관리할 수 있도록 해준다. 스마트 수면 안대의 사용성과 안전성을 평가하여 발생할 수 있는 사용오류에 관한 잠재적인 요인을 찾아내어 방지하고 본 제품의 사용감과 안전성을 발전시켜 해당 기기의 보급과 개발을 위한 지침을 제시하고자 하였다. 수면안대 시제품을 형성평가를 시행한 결과, 전원 켜기, 결과 확인이 어렵다는 의견과 수면 안대 착용감이 좋지 않다는 의견이 있었고 수면안대 크기과 무게에 대해 연령별로 다른 의견이 제시되었다.

본 연구는 일 감염병 전담병원 간호사의 COVID-19와 관련된 직무스트레스, 감정노동, 임파워먼트 및 재직의도 정도를 파악하고 COVID-19와 관련된 직무스트레스, 감정노동, 임파워먼트가 재직의도에 미치는 영향을 확인하고자 한다. 본 연구의 자료수집은 S시 소재 감염병 전담병원 간호사 162명을 대상으로 구조화된 설문지를 통해 2021년 8월 27일부터 2021년 9월 17일까지 실시하였고, SPSS/WIN 25.0을 이용하여 빈도와 백분율, 평균과 표준편차, 독립표본 t-검정, 분산분석, 피어슨상관계수, 다중선형회귀분석을 이용하여 분석하였다. 일반적 특성에 따른 차이 분석 결과 재직의도는 근무부서 및 근무만족도에 따라 유의한 차이가 나타났고, 재직의도와 COVID-19와 관련된 직무스트레스, 감정노동, 임파워먼트간의 상관관계를 분석한 결과 재직의도는COVID-19와 관련된 직무스트레스와 유의한 부적 상관관계(r=-0.215, p=0.006)를 나타냈고 임파워먼트와 유의한 정적 상관관계(r=0.343, p<0.001)를 보였다. 다중선형회귀분석 결과 재직의도에 영향을 미치는 유의한 변수로 근무만족도, COVID-19와 관련된 직무스트레스, 임파워먼트가 확인되었으며(F=23.751, p<0.001) 설명력은 30.0%이었다. 이상의 결과를 통해 효율적인 간호인력 관리를 위한 전략개발의 기초자료를 제공하고자 한다.

코로나 이후 급격한 현대사회의 변화는 인공지능 인재가 국가 경쟁력을 좌우하는 주요한 영향요인으로 부각시겼다. 이에 따라 교육부에서는 인공지능 교육 공백기에 있는 초등학교 4-6학년과 중고등학생의 디지털 역량을 개발시키기 위해 대단위 SW·AI 캠프 교육 사업을 기획하였다. 이에 본 연구에서는 초등학교 4-6학년 학생들을 대상으로 하는 캠프 형 SW·AI교육프로그램을 개발하여 초등학교 4-6학년 학생들로 하여금 인공지능 기초소양을 갖추도록 하고자 한다. 이를 위해 초등학교에서의 SW·AI 교육의 의미를 정의하고 초등학교과정에서 다루어야 할 SW·AI 내용으로 'SW·AI의 이해', 'SW·AI의 원리와 활용' 및 'SW·AI의 사회적 영향'을 설정하였다. 또한 설정된 초등학교 SW·AI 교육학습 요소와 현재 초등학교에서 사용하고 있는 교과서의 관련 교과 및 단원과의 연계를 시도하였다. 교육에 사용되는 프로그램으로는 블록코딩 기반의 소프트웨어 코딩 학습 도구인 엔트리를 통하여 소프트웨어 프로그래밍 기초 역량을 강화하도록 하였으며, 모든 프로그램은 초등학생의 발달적 특징을 고려하여 경험과 체험 위주의 참여자 중심으로 운영되도록 설계하였다. 본 연구에서 이루어진 SW·AI 캠프 교육 프로그램은 방과 후 과정이나 방학 등을 이용하여 단기간에 운영되는 프로그램이다. 따라서 이를 토대로 초등학교 과정에서 SW·AI 교육이 정규교육과정의 일원으로 편성되어 운영되기 위해서는 정규교과 내용분석과 SW·AI 교육내용의 심층적인 분석을 기초로 한 연구가 필요함을 제언하는 바이다.

최근 중국에서 중대형 도시철도의 급속한 발전으로 고속철도의 총 운행거리와 총 EMU(Electric Multiple Units) 수가 증가하고 있다. 고속 EMU의 시스템 복잡성은 지속적으로 증가하고 있으며, 이는 장비의 안전성과 유지보수의 효율성에 대한 더 높은 요구사항을 제시한다. 현재 중국의 고속 EMU의 유지보수 모드는 여전히 계획적인 유지보수 및 고장보수에 기반한 사후 유지보수 방식을 채택하고 있어 유지보수가 미흡하거나 과도하게 이루어지며, 장비 고장 처리의 효율성을 떨어뜨리고 유지보수 비용을 증가시킨다. PHM(진단 및 예측관리)의 지능형 운영 및 유지관리 기술을 기반으로 합니다. 본 논문은 고속 EMU의 서로 다른 시나리오의 다중 소스 이기종 데이터를 통합하여 "차량 시스템-통신 시스템-지상 시스템"의 통합 PHM 플랫폼을 구축하고, 장비 고장 메커니즘을 인공지능 알고리즘과 결합하여 고속 EMU의 트랙션 모터에 대한 고장 예측 모델을 구축한다. 고속 EMU의 안전하고 효율적인 작동을 보장하기 위해 고장 예측 및 정확한 유지보수를 사전에 수행해야 한다.

본 연구는 노인일자리 전담기관인 시니어클럽에 활동하고 있는 참여 노인을 대상으로 업무상 위험사고와 코로나-19로 인한 위험사고 발생 가능성을 실증 분석하여 위험사고에 대한 인식 정도를 파악하였다. 연구 결과를 바탕으로 노인일자리 전담기관에서 발생할 수 있는 위험사고 개선방안 마련을 위한 기초자료 제공과 위험사고 예방을 위한 대응방안을 제시하는 것이 목적이다. 연구 대상과 자료수집은 부산광역시 소재 16개 시니어클럽 참여 노인으로 하였고, 수거된 430부 중 최종적으로 425부를 활용하였다. 본 연구 결과 첫째, 노인일자리 전담기관 참여 노인은 업무상 위험사고 발생 가능성과 코로나-19로 인한 위험요인 발생 가능성은 대체적으로 낮게 인식하고 있는 것으로 나타났다. 둘째, 인구사회학적 특성에 따른 업무상 위험사고 발생 가능성은 참여기간에서 통계적으로 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났고, 코로나-19와 위험사고 발생 가능성은 참여노인 구분과 연령에서 통계적으로 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 본 연구 결과를 바탕으로 사업담당자는 안전사고 관리기록지 작성, 위험관리 매뉴얼 마련, 참여자의 개인적 특성을 반영한 위험관리 시스템 구축 등을 제언하였다.

본 연구의 목적은 간호대학생의 노인부양의식에 미치는 융복합적 영향요인을 규명하는 것이다. 대상자는 W시에 위치한 S대학교 간호대학생 130명으로, 자료수집은 2021년 7월 1일부터 12월 31일까지였으며, 수집된 자료는 SPSS 25.0 통계 프로그램으로 분석하였다. 연구결과, 일반적 특성에 따른 치매인식도는 성별, 치매관련 실습 및 교육경험, 노인관련 교육경험에서, 공감은 노인관련 실습경험에서, 노인부양의식은 치매 관심 여부(있음)에서 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 노인부양의식은 공감과 양의 상관관계를 보였으며(r=.380, p<.01), 노인부양의식에 영향을 미치는 요인은 치매 관심 여부(있음)(𝛽=.283, p<.001)와 공감(𝛽=.354, p<.001)으로 설명력은 21.8%였다. 따라서 간호대학생의 노인부양의식의 함양을 위해서는 공감능력을 향상시킬 수 있는 간호 교과과정이나 프로그램을 개발하여 제공할 필요가 있다.

빅데이터 분석 및 AI 개발자에 대한 수요가 증가하지만 이를 공급할 교육 기반이 부족한 실정이다. 본 논문에서는 클라우드 기반 인공지능 교육 플랫폼을 개발하여 교육기관 및 IT기업에서 실무 중심의 실습 교육을 저비용, 고효율로 학습할 수 있는 환경 구축에 목표를 두었다. 교육 플랫폼의 개발은 사용자별 시나리오 기획, 아키텍처 설계, 화면 설계, 개발 기능 구현, 하드웨어 구축으로 진행하였다. 본 교육 플랫폼은 쿠버네티스 기반으로 컨테이너화된 워크 로드와 서비스관리 플랫폼, 강사·수강생을 위한 강의 및 개발 플랫폼으로 구성되어 있으며, 실시간 알람 시스템과 에이지 테스트로 클라우드 안정성을 확보하였고, CI/CD 개발 환경을 제공하며, 도커 이미지 배포를 통한 신뢰성을 확보하였다. 본 교육 플랫폼의 개발로 교육분야 신사업 진출의 기회를 확대하고 AI 및 빅데이터 분야의 실무 인력양성에 기여할 것으로 판단된다.

4차 본 연구에서는 유치원의 SW·AI 교육 실태조사를 통하여 이를 기초로 유아교육의 특성을 고려한 진정한 의미의 유아 SW·AI 교육 활성화 방안을 제안하고자 한다. 이를 위해 편의표본 추출(convenience sampling)을 통하여 총 194개의 유치원을 대상으로 자료를 수집하였다. 수집된 자료는 빈도분표를 이용해 분석하였으며, 현재 전체 조사대상의 44%의 유치원에서 SW·AI 교육을 시행하고 있으며 66%가 실시하지 않은 것으로 나타났다. 조사 결과 SW·AI 교육을 시행하고 있는 유치원 중 22%가 정규교육과정 형태로 SW·AI 교육을 시행하고 있으며, 70%가 방과 후 특별활동 형태로 SW·AI 교육을 시행하고 있다. SW·AI 교육은 해당 연령의 학급 교실(80%)에서 주로 외부 강사(97%)에 의해 이루어지고 있는 것으로 나타났다. 유치원의 SW·AI 교육내용으로는 네이버, 클로바 등의 관련 업체에서 개발된 블록 코딩 기반 프로그램을 사용하고 있었으며, 이러한 프로그램은 모두 관련 업체가 개발한 교구·재를 포함하여 프로그램과 교구재 사용을 패키지 형식으로 사용하고 있다. 조사 대상의 56%가 현재 SW·AI 교육을 시행하지 않고 있다고 답변하였으며 SW·AI 교육에 대한 인식 부족, 인적·환경적 인프라 부족 등이 주된 요인으로 나타났다. 이와 같은 조사를 토대로 유치원 과정에서 유아교육의 본질과 특성을 지닌 SW·AI 교육이 실현되기 위해서는 첫째, 놀이 중심의 컴퓨팅적 사고력을 기를 수 있도록 유아 발달을 고려한 SW·AI 교육 프로그램이 개발되어야 할 것이다. 둘째, 유치원 교사들을 대상으로 SW·AI에 관한 기초지식을 습득하여 SW·AI 역량을 제고할 수 있도록 국가 차원의 체계적인 교사 교육이 이루어져야 할 것이다. 셋째, 유아교육 전문가와 SW·AI 교육전문가로 구성된 유아 SW·AI 전담부서의 설립 및 국가 차원의 재정적 지원이 이루어져야 할 것이다.

본 연구는 응급실 간호사를 대상으로 COVID-19 대유행 상황에서 COVID-19 스트레스, 대인관계(보호자-환자) 스트레스, 감정노동이 소진에 미치는 영향을 파악하기 위한 서술적 조사 연구이다. 자료수집은 H 의료원 산하기관 5개 상급종합병원과 종합병원 응급실 간호사를 대상으로 2021년 12월 9일부터 12월 23일까지 시행되었다. 대상자의 일반적 특성과 직무 관련 특성, COVID-19 스트레스, 대인관계(보호자-환자) 스트레스, 감정노동, 소진을 측정하기 위해 자기기입식 설문지로 진행하였다. 수집된 자료는 SPSS/WIN 25.0 통계 프로그램을 이용하여 빈도 분석, 기술통계분석, Independent sample t-test, One-way ANOVA, Scheffé test, Correlation analysis, 다중회귀분석을 실시하였다. 응급실 간호사의 COVID-19 스트레스의 평균은 3.64점, 대인관계(보호자-환자) 스트레스 4.35점, 감정노동 3.38점, 소진 3.44점이었다. 일반적 특성 및 직무 관련 특성에 따른 간호사의 소진은 성별, 결혼상태, 총 임상 경력, 근무 기관 형태에 따라 유의한 차이를 보였다. 소진은 COVID-19 스트레스, 대인관계 스트레스, 감정노동과 모두 유의한 정적 상관관계를 보였다. COVID-19 팬데믹 상황에서 응급실 간호사의 소진에 영향을 미치는 융합적 요인으로는 근무 기관 형태 중 권역 응급의료센터, 지역응급의료센터, 대인관계 스트레스, COVID-19 스트레스, 성별로 나타났고 설명력은 28.6%로 나타났다. 이와 같은 결과를 통해 신종감염병 대유행 시점에서 응급실 간호사의 소진을 예방하고 간호업무성과를 높이기 위한 중재프로그램 개발을 위한 기초자료를 제공하고자 한다.

최근 병원 밖 심정지 환자의 생존율 향상을 위한 일반인 대상 심폐소생술 교육의 중요성이 강조되고 있다. 일반인 대상 효과적인 심폐소생술 교육을 위해 보다 정확하고 생동감 있는 교육전략이 필요하다. 이에 본 연구에서는 확장현실 기반의 심폐소생술 교육시스템을 개발하고 일반인을 대상으로 교육한 사용성 평가 결과를 제시한다. 3개의 응용프로그램으로 구성된 확장현실 기반 심폐소생술 교육시스템에서는 첫 번째 마네킹에 정합된 3D 심장 해부도를 스마트글라스에 전송하여 가슴압박 지점을 안내한다. 두 번째 응용프로그램은 스마트글라스를 통해 심폐소생술 과정에 대한 시·청각적 정보를 제공함과 동시에 스마트워치의 진동 알림을 전송하여 심폐소생술의 정확한 압박 속도를 안내한다. 세번째 Add on kit는 마네킹에 설치된 센서를 통하여 흉부 압박의 깊이와 속도에 대한 즉각적인 피드백 정보를 스마트폰으로 전송한다. 본 연구에 참여한 93명의 대상자는 확장현실 기반 심폐소생술 교육시스템이 현장감과 효과성 측면에서 긍정적이라 평가하였다. 확장현실 기술을 이용한 정합기술은 현장감과 몰입도를 높이고 자기 주도적 훈련을 쉽게 함으로서 심폐소생술 교육 운영 효율성 향상에 이바지할 수 있다.