• 교육녹색환경연구
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• 제18권2호
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• pp.1-11
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• 2019

본 연구는 지속적으로 증가가 예상되는 폐교시설의 효율적인 활용을 위하여 활용지표의 개발을 통해 폐교 활용 시 객관적인 의사결정을 위한 목적을 가진다. 연구 단계는 크게 폐교 활용 예비지표 도출, 빅데이터를 활용한 최종지표 도출, 지표의 정량화 단계로 구분하여 진행하였으며, 최종적으로 지표를 정량화함으로써 객관화하였다. 향후 지표를 기준으로 시설에 적용 및 검증하고자 한다. 본 연구는 지금까지 폐교시설의 활용을 위한 계획 및 연구에 있어서 시도되지 않았던 빅데이터 분석기법을 적용한 것에 그 의의가 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.781-786
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• 2019

오늘날 다양한 생명현상을 다루고있는 질병연구와 같은 효율적인 목적을 달성하기 위해서는 이들 연구로부터 획득한 빅데이터를 처리하여 효과적인 현실적 가치를 부여할 수 있어야 한다. 본 논문에서 제안한 MKSV알고리즘은 최적의 확률분포를 추정하여 입력패턴을 결정 한 후 데이터마이닝 기법으로 분류한 결과 효율적인 계산량과 인식률을 획득할 수 있었다. MKSV 알고리즘은 유전자 데이터의 확률적 흐름을 시뮬레이션하여 빅데이터의 데이터마이닝 과정을 통해 데이터를 분류하여 빠르고 효과적인 성능 향상을 보임으로써 현 사회에 급증하는 질병과 유전자의 관련성을 연구하는 데 유용할 것이다.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.459-469
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• 2021

본 논문에서는 현장 교사 및 예비교사를 위한 기초 데이터과학 실습 교육 사례를 연구하였다. 본 논문에서는 기초 데이터과학 교육을 위해, 스프레드시트 SW를 데이터 수집 및 분석 도구로 사용하였다. 이후 데이터 가공, 예측 가설 및 예측 모델 검증을 위한 통계학을 교육하였다. 또한, 수천명 단위의 공공 빅데이터를 수집 및 가공하고, 모집단 예측 가설 및 예측 모델을 검증하는 교육 사례를 제안하였다. 이와 같은 데이터과학의 기초 교육내용을 담아, 스프레드시트 도구를 활용한 34시간 17주 교육 과정을 제시하였다. 데이터 수집, 가공 및 분석을 위한 도구로서, 스프레드시트는 파이썬과 달리, 프로그래밍 언어 및 자료구조에 대한 학습 부담이 없고, 질적 데이터와 양적 데이터에 대한 가공 및 분석 이론을 시각적으로 습득할 수 있는 장점이 있다. 본 교육 사례 연구의 결과물로서, 세가지 예측 가설 검증 사례들을 제시하고 분석하였다. 첫 번째로, 양적 공공데이터를 수집하여 모집단의 그룹별 평균값 차이 예측 가설을 검증하였다. 두 번째로, 질적 공공데이터를 수집하여 모집단의 질적 데이터 내 연관성 예측 가설을 검증하였다. 세 번째로, 양적 공공데이터를 수집하여 모집단의 양적 데이터 내 상관성 예측 가설 검증에 따른 회귀 예측 모델을 검증하였다. 그리고 본 연구에서 제안한 교육 사례의 효과성을 검증하기 위해, 예비교사와 현장교사의 만족도분석을 실시하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.423-428
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• 2017

인터넷과 스마트 기기의 사용량 증가로 인해 다양한 교육정보와 많은 양의 데이터가 생성되어 빠르게 확산되고 있다. 최근 이러닝 이용률이 증가하면서 발생하는 빅데이터를 활용하여 학습자들의 교육 성과와 교육 시스템의 효과성을 극대화 하는 것을 목표로 하는 교육 데이터 관련 연구 분야에 대한 관심이 높아지고 있으며 온라인에서 학습자들이 학습한 수많은 기록과 데이터들이 정보로 쌓이게 된다. 이에 본 논문에서는 이러닝 학습자들이 시스템에 남긴 수강 기록을 기반으로 학습자 현황에 대해 객관적으로 파악할 수 있도록 신경망 알고리즘인 Word2Vec을 적용하여 단어 간 유사도를 구하고 클러스터링 알고리즘을 이용하여 군집화 하였다. Word2vec을 이용하여 학습을 시키면 연관된 의미의 단어가 나타나게 되고 학습을 반복해 나가는 과정에서 점차 가까운 벡터를 지니게 된다. 또한 클러스터 알고리즘을 이용하여 명사, 동사, 형용사, 부사가 중심점에서 최소의 거리를 두고 같은 거리에 위치해 있음을 실험 검증하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권1호
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• pp.129-139
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• 2022

본 연구는 빅데이터시스템 구축 시 어떠한 요인이 성공적인 빅데이터시스템 구축에 영향을 주는가를 파악하고, 요인들 간의 관계를 규명하여, 공공기관에서 빅데이터 시스템을 구축하는데 있어서 필요한 성공모형과 성공요인을 규명하고자 한다. 이에, 본 연구와 관련된 선행 및 관련연구들을 고찰하였으며, 이를 토대로 빅데이터 시스템 구축을 위한 성공요인을 도출하였다. 연구방법으로는 빅데이터 시스템을 구축하였거나, 구축할 계획을 가지고 있는 기관의 사용자를 대상으로 설문조사를 수행하였으며, 성공요인들 간의 미치는 영향관계를 검증하기 위하여 구조방정식(AMOS)을 실시하였다. 분석 결과 조직지원요인, 개발지원요인, 사용자지원요인, 정보 품질, 서비스 품질, 시스템 품질, 사용, 순 편익이 빅데이터 시스템 구축을 위한 성공요인으로 도출되었으며, 이들 간의 관계를 규명하고 성공모형을 제시하였다. 이는 빅데이터 특성을 반영한 정보시스템 구축 성공모형의 첫 연구라는 점에서 의의와 학술적 공헌점이 있다고 볼 수 있으며, 향후 본 연구결과가 공공기관에서 빅데이터 시스템 구축의 기초 자료로 활용되기를 기대한다.

• 대한지구과학교육학회지
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• 제17권2호
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• pp.153-167
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• 2024

본 연구에서는 고등학생들의 기상 데이터 분석 과정에서 나타나는 오류와 오류의 발생적 맥락에 대해 탐색하였다. 연구를 위해 A 고등학교 74명의 학생들이 제작한 222개의 기상 데이터 탐구 활동 내용을 수집하고, 데이터 수집 및 해석, 데이터 표현, 데이터 해석 과정에서 나타난 세부 오류 유형을 탐색하였다. 연구의 결과로 데이터 해석 과정에서는 학생들이 기상요소의 계절적 변동과 주기적 패턴에 대한 이해가 다소 미흡하다는 것을 확인하였다. 또한, 데이터 표현 과정에서는 그래프의 단위 표현, 범례 설정, 추세선 활용 등에서 다양한 유형의 오류가 있음을 확인하였다. 오류가 발생하는 원인으로는 저작 도구의 특징, 오개념과 인지적 편향 등이 있었다. 연구 결과를 바탕으로 미래 사회 과학 교육의 중요한 화두인 빅데이터 활용 교육에 대한 교육적 시사점을 도출하였다. 그리고 이와 관련한 후속 연구를 제언하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.83-92
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• 2023

이 연구의 목적은 일반고등학교를 대상으로 빅데이터 기반의 인공지능을 활용한 창의교육 프로그램을 개발하고, 그 효과성을 알아보는 것이다. 연구의 목적을 달성하기 위해 일반계 고등학교 1학년 학생을 대상으로 빅데이터 기반 인공지능 교육프로그램을 개발하였고, 학교 현장 수업과 전문가를 통한 타당화 과정을 실시하였다. 고등학생들의 창의적 문제해결력 및 수업 만족도를 측정하기 위해 프로그램 적용 전·후에 창의적 문제해결력 검사를 실시하였고, 프로그램 후에는 수업 만족도 검사를 적용 및 분석하였다. 이 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 빅데이터 기반 인공지능 교육프로그램이 '실행', '여학생과 남학생의 차이'를 제외한 '문제발견 및 분석', '아이디어 생성', '실행계획', '설득과 소통', '혁신성향'의 독립표본 t 검정에서 고등학교 1학년 학생의 창의적 문제해결력 향상에 효과가 있는 것을 확인하였다. 둘째, 수업 후에 실시한 수업 만족도 검사에서 '만족도', '흥미도', '참여도', '지속성'의 평균은 3.56 ~ 3.92이며 전체 평균은 3.78로 나타났다. 따라서 이 연구에서 개발한 빅데이터 기반 인공지능 교육프로그램의 수업 효과가 있는 것을 확인하였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제4권1호
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• pp.73-81
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• 2019

지난 십여 년간 학생의 학습 과정에서 생성되는 방대한 데이터를 다양한 분석기술을 적용하여 학생의 학습 성과 및 교육 환경을 개선하기 위한 관련 연구들이 활발히 진행되어 왔다. 본 논문에서는 교육데이터의 분석 결과를 성공적으로 활용하고 있는 대학의 사례들을 살펴본 후, 기존 사례 연구를 통해서 보다 구체적으로 분석 목적별로 어떤 데이터와 분석 기법이 사용되는지 정리하였다. 그리고 고찰 결과를 토대로 기존 분석의 한계점 및 향후 분석 방향에 대해 제안하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.351-354
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• 2014

빅데이터의 등장은 RDBMS로 대변되던 기존 데이터베이스 시장에 다양한 변화를 가져왔다. 빅데이터들은 데이터의 양은 증가했으나 개개의 데이터크기는 작아지고, RDBMS상의 데이터들과 비교해 단순해졌다. 이런 특징은 새로운 데이터처리기술을 요하게 되고, 그에 따라 빅데이터처리에 특화된 다양한 데이터베이스기술이 등장하게 되었다. 이를 NoSQL이라고 정의한다. NoSQL은 각각 데이터의 특성에 따른 처리방식이 달라 하나로 정의하기는 어렵다. 이에 본 논문에서는 다양한 NoSQL의 종류별 특징에 따라 분류하고 실제 빅데이터 운용에 있어 적합한 NoSQL을 알아보고자 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.162-171
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• 2020

본 연구는 Textom 빅데이터를 바탕으로 유아 재난안전교육에 대한 사회 전반의 인식을 살펴보고 유아 재난안전교육의 방향을 탐색하는데 목적이 있다. 이를 위해 2014년부터 2017년 까지 포털 웹사이트에서 '유아+재난+안전교육'을 키워드로 온라인 텍스터 데이터를 수집하고 분석하였다. 수집된 원자료는 1차와 2차 데이터 정제과정을 거쳤으며, 빈도분석 결과를 바탕으로 주요단어 50개를 선정하였으며, 선정된 키워드는 매트릭스 데이터로 변환하여 네트워크 분석을 실시하였다. 연구결과 첫째, 유아 재난안전교육과 함께 가장 높은 빈도로 등장한 키워드로는 '교육'이었으며, 그 다음으로 '체험', '유치원', '예방', '학교' 순으로 나타났다. 둘째, 중심성 분석 결과, 연결중심성, 근접중심성, 매개중심성이 가장 높은 키워드 역시 '교육', '체험', '예방' 순으로 나타났다. 또한 '예방', '생활', '대피' 키워드는 빈도순위보다 연결중심성에서 높은 순위가 나타나 단어들 간의 연결정도가 높다고 할 수 있다. 이러한 결과들은 유아의 재난안전능력을 증진시키기 위해서는 유아기에 '교육'이 필요하며, 교육기관에서 '예방'과 '체험'을 통한 교육이 이루어져야 함을 시사한다.