• 한국지구과학회지
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• 제42권6호
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• pp.734-751
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• 2021

이 연구는 극지 소양 교육을 학교 교육과정에 반영하기 위한 기초 자료를 마련하고자 수행되었다. 교육과정을 현장에서 구현하는 교사들이 지닌 극지 인식과 교수 경험, 극지 관련 인지적·정의적 특성을 조사했다. 대도시 및 중소도시 10개교의 초·중·고등학교 교사 56명을 대상으로 극지 관련 인식, 교수 현황, 극지 지식, 극지와 기후 변화에 대한 신념 및 태도를 포함한 설문을 실시했다. 그 결과, 교사들은 극지 정보에 대한 효능감은 낮은 편이나, 극지와 기후 변화 문제 해결에 있어 교육자의 위상을 긍정적으로 평가하고 있으며 세계 시민적 가치를 실용적 목적보다 우선했다. 학교에서 극지와 기후 변화 문제를 교수한 경험은 교과와 비교과에 걸쳐 다양했지만, 완성된 형태의 교수-학습 자료를 제공받기 원하는 등 교수 개발에 있어 수동적인 면모를 보였다. 인지적 측면에서 교사들은 극지 변화와 기후가 영향을 주고받는 작동 원리와 과정에 대해 다소 모호한 이해를 드러냈다. 정의적 측면에서 대부분 교사들은 학교급을 초월해서 극지 관련 문제에 대한 신념과 태도에서 높은 경향이 나타났지만, 행동 선택은 근소하게 낮았다. 이상의 결과를 바탕으로 극지 소양을 증진시키기 위한 기회 및 자료 제공, 가치 및 태도 형성을 위한 다양한 맥락의 교육 소재 발굴, 극지 연구 자료를 활용한 교육 자료 개발, 학생과 교사를 포함한 극지 지식에 대한 오개념 파악, 초등 교사의 극지 소양 강화, 정의적 태도와 가치관 함양 등의 시사점을 제안했다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제38권6호
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• pp.1445-1454
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• 2021

본 연구에서는 미용전공자들의 VR 체험을 기반으로 한 미용교육이 전문지식과 실무능력에 미칠 기대의식을 바탕으로 VR을 기반으로 한 미용 교과목 개발과 교육환경을 확보하고자 하였다. 총 106명의 학습자가 연구에 참여하였으며 온라인 설문지를 이용하여 VR기반 미용 교과목 개발 인식, 전문지식과 실무능력에 관한 인식, 일반적 특성에 관한 문항으로 진행되었다. 수집된 자료는 SPSS 21.0 통계 프로그램을 사용하여 유의수준 .05 수준에서 검증하였다. 빈도분석, 요인분석, 상관관계, 선형회귀분석을 실시한 조사결과, 학점이 높을수록 VR 기반 미용 교과목 개발에 대한 인식이 높게 나타났다(p<.01). VR 기반 미용교과목개발에 대한 인식은 VR기반 전문지식과 실무능력 인식의 하위요인별 전문지식(r=.683, p<.001), 실무능력(r=.676, p<.001), 산업관련인식(r=.543, p<.001)과 통계적으로 유의미한 정(+)의 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 또한 VR 기반 미용 교과목 개발에 대한 인식이 높을수록 전문지식, 실무능력, 산업관련 인식이 향상될 것이라는 기대감을 갖는 것을 알 수 있었다. 이러한 결과로 미용교육환경에서 전공자들의 VR 기반 미용 교과목 개발에 대한 필요성과 교과목 운영에 대한 기대를 확인하였다. 후속 연구에서는 표본의 범위를 확대한 연구진행이 필요할 것으로 사료된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.83-89
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• 2023

RF-fingerprint를 이용한 클러스터링 기술은 전송 파형에 포함된 송수신기의 특성(signature)을 추출하고 이들에게 임의의 레이블을 자동으로 할당함으로써, 추후 지도 학습기반에 무선단말기 분류기의 개발을 용이하게 해준다. 동종 무선 단말기 분류를 위한 RF-fingerprint 특징 추출 알고리즘의 출력은 512개 또는 1024개 이상의 고차원 특징이다. 이러한 고차원의 특징을 분류기에는 효과적일 수 있으나 클러스터링 알고리즘의 입력으로는 부적절하다. 이에 본 논문은 다차원의 RF-fingerprinting 특징을 무선단말기의 fingerprinting 특징을 유지하면서 차원을 효과적으로 줄일 수 있는 차원 축소 알고리즘을 제안하고, 축소된 차원을 효과적으로 클러스터링할 수 있는 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 제안된 RF-fingerprinting 클러스터링 알고리즘은 다차원 RF-fingerprinting 특징을 KL Divergence 기반에 t-SNE를 이용하여 차원을 축소하고 DPC(Density Peaks Clustering)를 이용하여 클러스터링 수행한다. 무선단말기 클러스터링 알고리즘의 성능 분석은 모토롤라XiR 10대와 윈어텍 N-Series 10대에서 수집한 3000개의 데이터셋을 이용한다. RF-fingerprintining기반 클러스터링 알고리즘의 성능 분석 결과 20개의 클러스터가 형성되었고, Homogeneity, Completeness, V-measure 모두 99.4%의 성능을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제32권3호
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• pp.318-326
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• 2005

본 논문은 인터넷 둥을 통해 유입되는 유해 이미지를 그 특징을 이용하여 무해, 선정, 유해(누드), 심한 유해(성인물)과 같은 이미지 컨텐츠의 등급으로 선별하기 위한 이미지 특징 추출 방법과 이미지분류 기술을 제시한 것이다. 이를 위해 본 논문에서는 입력 이미지에서 유해 정보임을 인식하기 위한 피부 영역 검출 기법을 제시한다. 또한, 노이즈를 줄이고 효과적으로 유해성 정도를 추출하기 위해 관심 영역을 설정하고 그 관심 영역 안에서만 특징을 정의하는 관심 영역 검출 알고리즘을 제안한다. 그리고 이미지를 4 종류의 등급으로 선별하기 위해 유해 이미지 분류 모델을 생성하는 다중 SVM 학습 기법과 생성된 분류 모델을 이용하여 입력 데이타의 유해 등급을 분류하는 다중 SVM 분류 기법을 제시한다. 특히 피부색 영역 이미지의 형태 정보와 피부색 비율 이미지의 색깔정보를 합하여 만든 피부색 가능성 분포 이미지를 제시하고, 이 피부색 가능성 분포 이미지를 축소하여 학습 과정에서 특징 분류를 위해 이용하는 이미지 특성 벡터를 제안한다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 유해 이미지 등급 선별 기법을 적용한 실험 결과와 이미지의 유해 둥급 분류에 대한 판별 성능을 평가한다.

• 한국초등수학교육학회지
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• 제14권3호
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• pp.937-957
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• 2010

본 연구는 우리나라 초등학교 6학년 수학 우수아들이 보여주는 대수 기호 감각에 대한 인식과 이해 정도를 바탕으로 그들이 실제로 문자 기호를 표현하는 과정을 분석하여 대수 학습을 위한 시사점을 제안하는 것이다. 이를 위하여 Arcavi(1994)와 Driscoll(1999)의 연구에서 제시한 문항을 초등 우수아의 수준에 맞게 수정 보완하여 기호 감각의 5가지 구성요소(기호 도입의 필요성 인식, 기호의 의미 읽기, 맥락에 적합한 기호 선택, 기호의 시각화를 통한 패턴 추측, 다른 맥락에서 기호의 역할)를 검사할 수 있는 문항을 선정하였고 그 결과를 집단의 수준별, 유형별로 분석 하였다. 초등학교 6학년 수학 우수아들의 대수 기호 감각에 관한 학습 실태를 분석한 결과 학생들은 자신이 소속한 집단별(대학부설 과학영재교육원_A수준; 교육청부설 영재교육원 및 영재학급_B수준; 그리고 일반학급 우수아_C수준)로 차이점이 나타났으며, 요소별로도 대수적 기호의 의미 이해를 중심으로 그 특성이 뚜렷하였다. 기호 감각의 5개 요소는 완전하게 구분되는 것이라기보다는 기호의 의미 읽기를 중심으로 내적으로 밀접하게 관련되어 몇 가지 요소의 조합에 의하여 드러남을 알 수 있었다.

• 대한공업교육학회지
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• 제44권2호
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• pp.123-141
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• 2019

코이카의 지원으로 2018년에 나이지리아 수도 아부자에 개교한 나이지리아-코리아 모델학교(NKMS)에 필요한 기술 교과서를 개발하기 위하여 교과서의 시각자료 분석이 필요하였다. 이 연구의 목적은 나이지리아 초등학교 기술교과서의 시각자료를 외형적 측면과 내용적 측면을 분석하여, 차기 NKMS 기술 교과서의 개발에 활용할 수 있는 기초자료를 제공하는데 있다. 분석대상은 현지에서 사용되고 있는 10종의 기술 교과서이다. 교과서의 분석 기준은 이춘식(2011)의 분석틀을 부분적으로 수정하였으며, 외형적 측면에서는 시각자료의 종류, 크기, 확대정도, 모양이었다. 내용적 측면에서는 시각자료 인물의 성별, 역할, 기능이었다. 연구의 결과를 바탕으로 결론은 다음과 같다. 첫째, 과학, 기술, 체육으로 구성된 통권 교과서보다는 기술의 특성을 나타내기 위해서는 분권이 필요하며 기술의 영역별로 저자를 위촉하여 팀 단위로 저작을 하여 내용의 다양성을 기해야 한다. 둘째, 사진 위주의 단순한 시각자료의 형태를 다양화하여 그림, 만화, 도해, 도표를 사용함으로써 기술의 내용과 밀접한 정보를 제공해 주어야 한다. 셋째, 시각자료의 크기를 다양화하여 학습자에게 동기유발을 시킬 수 있도록 하고, 시각 디자인의 측면에서 편집의 효과를 높여야 한다. 넷째, 현재는 부분확대 자료를 거의 사용하지 않고 있으나, 기술의 제품이나 도면 등과 같은 디테일한 부분을 표현하기 위해서는 시각자료를 부분 확대하여 제공해줌으로써 선명한 정보를 제공해 주어야 한다. 다섯째, 시각자료를 일률적으로 사각형만을 사용하지 말고, 원형이나 배경 생략 등을 활용함으로써 질 높은 편집의 다양성을 꾀하여야 한다. 여섯째, 현재 남성 중심의 시각자료로 제시되어 있으며, 학생들이 고정관념을 갖지 않도록 여성을 배려하여 공동으로 제시함으로써 양성평등의 개념을 형성하도록 해주어야 한다. 일곱째, 학습자 중심의 교과서를 제공해 주기 위해서는 시각자료의 역할을 '자료제공'과 더불어 동기유발, 활동안내, 활동결과로까지 확대되어야 한다. 마지막으로, 시각자료의 기능을 필수적 기능에 더하여 보조적 기능과 장식적 기능을 활용하여 교과서의 질을 업그레이드 해야 한다.

• 토지주택연구
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• 제12권3호
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• pp.109-119
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• 2021

최근 지구 온난화로 인한 이상 기후로 인해 과거보다 더 많은 지반공학 재해들이 발생하고 있으며, 재해들의 규모도 더욱 증대되고 있다. 최근 토목 및 건설분야에 소개된 바이오폴리머 기반 흙 처리(BPST; Biopolymer-based soil treatment) 기술은 효율적으로 흙의 강도를 증진시키면서 탄소배출이 거의 없는 친환경 지반보강법으로 알려져 있다. 특히, 아가검, 젤란검, 잔탄검과 같은 열적젤화 특성을 지닌 바이오폴리머들의 강도 증진 효과가 매우 우수함이 여러 연구를 통해 밝혀지고 있다. 하지만 바이오폴리머 함량 외에는 바이오폴리머 기반 흙 처리에서 흙의 강도 증진을 제어하는 주요 영향인자 규명에 대한 연구는 많이 부족한 실정이다. 본 연구에서는 기존 발표된 열적젤화 바이오 폴리머 처리 흙의 불구속일축압축강도(UCS; Unconfined compressive strength) 자료에 대한 기계학습 기반 선형회귀 분석을 통해 젤란검 바이오폴리머로 처리된 흙의 강도 발현을 결정하는 주요 인자들을 분석하였다. 해석 결과, 바이오폴리머 함량과 더불어 흙 속 점토 함량이 강도 발현에 가장 중요한 인자임을 확인할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.791-803
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• 2021

북한이탈주민의 구강건강 수준을 향상시키려면 구강병 치료와 함께 구강건강관리에 대한 인식개선이 필요하다. 본 연구의 목적은 지역사회에 정착한 북한이탈주민을 대상으로 적용할 수 있는 구강보건교육 프로그램을 개발하는 것이다. 본 연구의 구강보건교육 프로그램 개발 모형으로 Dick&Carey 모형을 선정하였다. 학습자 및 환경 분석을 위해 전문가 면담을 한 결과, 북한이탈주민을 대상으로 한 구강보건교육 시 고려해야 할 사항은 크게 북한이탈주민에 대한 이해 선행 필요, 북한의 일상 언어 숙지 필요, 북한이탈주민에게 적합한 동기화전략 개발 필요, 전신건강과 연계된 교육내용 수립, 지역사회의 특성을 반영한 현실적인 교육방법 모색 필요 등으로 나타났다. 프로그램 개발 결과, 45개의 학습목표가 개발되었고, 이를 달성하기 위해 10차시의 교육이 계획되었다. 본 연구에서 개발된 북한이탈주민 대상 구강보건교육 프로그램은 향후 북한이탈주민 대상 구강보건교육을 계획하는 치과위생사와 북한이탈주민에게 실질적인 도움이 될 것이다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.19-31
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• 2022

기계학습 모델 구축 간 트레이닝 데이터를 활용하며, 훈련 간 사용되지 않은 테스트 데이터를 활용하여 모델의 정확도와 일반화 성능을 판단한다. 일반화 성능이 낮은 모델의 경우 새롭게 받아들이게 되는 데이터에 대한 예측 정확도가 현저히 감소하게 되며 이러한 현상을 두고 모델이 과적합 되었다고 한다. 본 연구는 중심극한정리를 기반으로 데이터를 생성 및 기존의 훈련용 데이터와 결합하여 새로운 훈련용 데이터를 구성하고 데이터의 정규성을 증가시킴과 동시에 이를 활용하여 모델의 일반화 성능을 증가시키는 방법에 대한 것이다. 이를 위해 중심극한정리의 성질을 활용해 데이터의 각 특성별로 표본평균 및 표준편차를 활용하여 데이터를 생성하였고, 새로운 훈련용 데이터의 정규성 증가 정도를 파악하기 위하여 Kolmogorov-Smirnov 정규성 검정을 진행한 결과, 새로운 훈련용 데이터가 기존의 데이터에 비해 정규성이 증가하였음을 확인할 수 있었다. 일반화 성능은 훈련용 데이터와 테스트용 데이터에 대한 예측 정확도의 차이를 통해 측정하였다. 새롭게 생성된 데이터를 K-Nearest Neighbors(KNN), Logistic Regression, Linear Discriminant Analysis(LDA)에 적용하여 훈련시키고 일반화 성능 증가정도를 파악한 결과, 비모수(non-parametric) 기법인 KNN과 모델 구성 간 정규성을 가정으로 갖는 LDA의 경우에 대하여 일반화 성능이 향상되었음을 확인할 수 있었다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제17권1호
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• pp.101-113
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• 2021

본 논문에서는 화자 겹침 시스템을 소개하고 인공지능 분야에서 널리 사용되는 프레임워크에서 이미 구축된 시스템을 전환하는 과정을 고찰하고자 한다. 화자 겹침은 대화 과정에서 두 명 이상의 화자가 동시에 발성하는 것을 말하며, 사전에 화자 겹침을 탐지하여 음성인식이나 화자인식의 성능 저하를 예방할 수 있으므로 많은 연구가 진행되고 있다. 최근 인공지능을 이용한 다양한 응용 시스템의 활용도가 높아지면서 인공지능 프레임워크 (framework) 간의 전환이 요구되고 있다. 그러나 프레임워크 전환 시 각 프레임워크의 고유 특성에 의하여 성능 저하가 관찰되고 있으며 이는 프레임워크 전환을 어렵게 하고 있다. 본 논문에서는 케라스 (Keras) 기반 화자 겹침 시스템을 파이토치 (pytorch) 시스템으로 전환하는 과정을 기술하고 고려해야 할 구성 요소들을 정리하였다. 프레임워크 전환 결과 기존 케라스 기반 화자 겹침 시스템보다 파이토치로 전환된 시스템에서 더 좋은 성능을 보여 체계적인 프레임워크 전환의 기본 연구로서 가치를 지닌다고 할 수 있다.