• 한국융합학회논문지
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• 제9권10호
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• pp.217-228
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• 2018

본 연구는 초등학교 수학-과학 교과 내용을 중심으로 인문과 예술, 공학, 기술, 디자인의 교육 자료를 다양한 주제로 융합하여 영재교육을 위한 STEAM 프로그램을 개발하였다. 2015개정 교육과정에 적합한 초등학교 수학-과학 교과의 성취기준과 교과 내용을 분석하여 4단계 STEAM 교수-학습 모형을 적용하여 3시간 블록타임의 16차시 융합교육 교수-학습 프로그램을 구안했다. 개발 프로그램의 타당성을 검증하고, 현장 적용을 위해 개발과 시범 적용 과정에서 4명의 교육 전문가 패널이 참가하여 평가하였고, 그 결과를 반영하여 융합교육 프로그램을 완성했다. 수학-과학 교과를 중심으로 여러 교과를 통합하여 디자인과 메이킹, 감성 기반의 16차시 영재교육 프로그램을 초등학생들에게 시범 적용한 결과 창의적인 설계와 디자인, 적극적인 참여와 협동학습, 재미있는 수업활동(게임, 만들기 등)으로 융합교육의 목적과 가치를 달성할 수 있었다. 개발된 융합교육 영재 프로그램은 초등학교 정규 수업 시간과 창의적 체험활동, 영재학급 수업 등에서 적용한다면 학생들의 과학적 창의성, 예술적 감수성, 디자인 감각 등을 함양할 수 있는 실질적인 융합교육 콘텐츠가 될 것이다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.23-29
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• 2018

21세기의 새로운 지식, 기술, 능력의 요구에 따라서 새롭게 강조되고 있는 인식론적 프레임(Epistemic Frame)을 컴퓨터를 통해서 학습할 수 있는 교육프로그램에 대한 관심이 높아지고 있다. 그러나 인식론적 프레임의 이론적 모형은 컴퓨터를 활용한 교육프로그램에 적합하게 적용하기에는 아직 미비하며, 이를 교육할 수 있는 교육프로그램을 설계하기 위한 디자인이 거의 제시되지 않았다. 또한 교육프로그램을 통하여 학습한 내용을 평가할 수 있는 측정이론 혹은 학습분석에 대한 고찰이 거의 없다. 본 연구는인식론적 프레임의 개념을 학습할 수 있는 컴퓨터를 활용한 교육프로그램의 디지인의 핵심적 요소를 제시함을 목적으로 하고 교육프로그램을 통하여 학습한 내용을 측정 및 평가할 수 있는 측정이론(학습분석)의 방법을 탐색한다. 이는 추후 컴퓨터를 활용하여 인식론적 프레임 학습과 이를 평가할 수 있는 통합적 교육프로그램 개발을 위한 방법론으로 활용될 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.530-531
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• 2020

최근 인공지능을 활용하여 예술 작품에 몰입할 수 있도록 무대 효과를 디자인하는 연구가 진행되고 있다. 무대 효과 중에서 무대 배경은 공연의 분위기를 형성한다. 춤의 장르별로 무대 배경에 사용되는 이미지를 생성하기 위해 소셜 미디어 기반 무대 배경 생성 시스템이 있다. 하지만 같은 장르 춤은 동일한 무대 배경 이미지가 제공되는 문제가 있다. 같은 장르의 춤이지만 노래의 분위기를 반영하여 차별된 무대 배경 이미지를 제공하는 것이 필요하다. 본 논문은 노래 가사의 감정을 활용하여 Generative Adversarial Network(GAN)을 통해 각 노래의 분위기를 고려한 무대 배경 이미지를 생성하는 방법을 제안한다. GAN은 노래에 포함된 단락별 감정 단어를 추출하여 스타일을 생성하도록 학습된다. 학습된 GAN은 노래 가사에 포함된 감정 단어를 활용하여 곡의 분위기를 반영한 무대 배경 이미지를 생성한다. 노래 가사를 고려하여 무대 배경 이미지를 생성함으로써 곡의 분위기가 고려된 무대 배경 이미지 생성이 가능하다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.90-101
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• 2017

본 연구는 정보를 표현기법 삼아 소통되는 정보디자인형 광고의 정의와 유형에 대해 알아보고, 어떠한 특징이 있는지 알아보는데 그 목적이 있다. 연구 방법은 광고와 정보와의 관계를 시대적 이슈에 맞추어 고찰한 후, 정보디자인형 광고 샘플을 선정, 유형별로 연구하고 이를 전문가 그룹과 비전문가 그룹 대상으로 심층 분석하여 그 특징을 알아본다. 그 결과, 정보디자인형 광고는 1인 미디어 시대와 정보화 사회에 기인하여 출몰하는 정보디자인 형식을 갖춘 광고로, 이슈가 될만한 정보 혹은 데이터를 정보디자인 기법을 이용하여 시각화 한 후, 이를 표현기법 삼아 소비자의 관심을 끄는 형식의 광고임을 알 수 있었으며, 매뉴얼 정보디자인형 광고, 아이덴티티 정보디자인형 광고, 데이터 시각화 정보디자인형 광고로 구분할 수 있었다. 커뮤니케이션 키워드는 Attention, Curation, Study가 있다. 이 중 Curation은 Share에서 발전된 개념으로, 공유 행위를 통한 소셜네트워크상에서의 지식 소장, 선점, 과시를 의미한다. 과장과 허위가 아닌, 신뢰를 기반으로 하는 정보디자인형 광고는 방대한 양의 정보나 어려운 내용을 쉽게 치환, 이해를 돕는 과정을 통해 흥미와 공감대를 형성하며 필요한 지식을 제공하고 자연스럽게 제품에 대한 학습을 유도한다.

• 한국학교수학회논문집
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• 제20권4호
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• pp.345-368
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• 2017

본 연구는 디자인의 규칙(pattern)을 기반으로 수학 과학적 원리를 학습하는 STEAM 프로그램을 개발하고, 개발한 프로그램의 효과를 분석함으로써 학교수학 교육에서 STEAM의 교육적 의의를 알아보는 것이다. 이를 위하여 초등학생 120명을 연구 대상으로 하여 STEAM 프로그램 기반 실험 수업을 실시하였으며, 사전 사후 STEAM 태도 검사와 만족도 검사를 수행하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 융합적 태도의 측면에서 STEAM 프로그램 기반 실험 수업은 2학년 학생들에게 유의미한 차이가 없었지만, 다른 다섯 개 학년에서는 긍정적인 효과가 있는 것으로 나타났다. 둘째, 만족도의 측면에서 연구대상 학생들은 '대체로 그렇다' 이상의 비율이 89%이었고, '대체로 그렇지 않다' 이하의 비율은 3%내외로 STEAM 프로그램을 기반으로 한 수업에 대해서 대체로 만족해하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과를 통해, 학교수학에서 STEAM 교육이 활성화되기 위해서는 교실 수업에서 다양한 형태로 활용 가능한 STEAM 프로그램들이 양적으로 더 많이 개발되어야 하지만, 이와 함께 개발된 STEAM 프로그램의 타당성을 측정할 수 있는 평가 틀의 체계적 구안과 수학 기반 STEAM교육에 대한 심도 있는 이론적 연구가 같이 요구됨을 제언하는 바이다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.63-78
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• 2019

본 연구는 학교 현장에 지속적이고 체계적인 기초학력 지원을 위해 2015년부터 초 중등 교사를 대상으로 활용되고 있는 기초학력 진단-보정 학습 시스템의 사용성 문제를 개선하는 데 목적이 있다. 이를 위해 사용자 유형(학교관리자 및 교사)별 UX/UI를 기초 설문조사, 사용자 테스팅, 심층 인터뷰, 전문가 휴리스틱스 등 사용성 평가를 수행하였다. 이러한 양적/질적 사용성 평가결과 분석을 통해 도출된 개선사항을 반영한 프로토타입을 개발하고 이를 반복적으로 평가함으로써 사용자 중심의 시스템으로 개선하였다. 본 연구는 전국단위로 활용하고 있는 기초학력 진단-보정 학습 시스템을 사용자 유형(관리자/교사/학생)별 맞춤형 기능 및 UX/UI 개선을 통해 사용자 친화적 시스템으로 개발하였다는데 의의가 있다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제2권1호
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• pp.16-22
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• 2002

우리나라에 인터넷이 보급된 이후에 웹 페이지는 초기에는 텍스트 위주에서 그래픽 위주로, 그리고 현재에는 사용자를 위한 디자인으로 발전해 가고 있다. 또한 초고속 정보통신망 구축의 가속화와 멀티미디어 기반 기술의 보편화로 수요자 중심과 시공간을 초월하는 인터넷 기반 서비스로 교육환경이 변화하고 있다. 교사가 일방적으로 이끄는 교육에서 학습자 중심의 교육체제로 전환이 되고 있으며 정보의 공동활용과 정보의 디지털화로 교육의 질적 향상은 물론 비용도 절감하는 효과가 있다. 인터넷상에 수많은 교육용 웹 페이지가 있지만 사용자가 사용하기에 불편한 웹 페이지가 많은 것을 볼 수 있다. 이것은 웹 디자인을 하려면 디자인에 대한 기본기술과 웹에 대한 이해가 수반된 상태에서 웹 페이지를 디자인하여야 하는데 많은 사람들이 이런 기본적인 것들을 무시하는데서 기인한다. 이에 본 논문에서는 사용자가 웹 페이지를 사용하는데 고려해야 할 것들을 살펴보고 이러한 것들을 VRML을 교육하는데 반영한 교육용 웹 페이지를 구현해 보고자 한다.

• 한국실내디자인학회논문집
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• 제26권6호
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• pp.24-32
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• 2017

STEAM education is an effective teaching method to develop self-problem-solving skills through creative thinking. In order to revitalize STEAM education, various program models are being developed recently. The purpose of this study is to develop a STEAM education program based on the project-based learing method that includes the process of solving global environmental problems. The STEAM element was extracted by linking the zero energy house design with the middle school curriculum, and the STEAM education program was developed considering career activities. It was analyzed whether the developed program can improve STEAM core competence and job preparation ability. The education program was conducted for middle school students and the program was evaluated through questionnaires. In order to strengthen the STEAM competency, project-based learning method was applied and it was able to enhance the active problem solving ability of learners. In addition, opportunities for career experience could be provided through career exploration programs and various activities. Through this STEAM education program, it is expected to contribute to cultivating human resources with convergence knowledge and core competency.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.17-25
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• 2023

본 논문에서는 의류 디자인 도면 이미지의 글자 검출을 위한 경량화된 딥러닝 네트워크를 제안하였다. 최근 의류 디자인 산업에서 Digital Transformation의 중요성이 대두되면서, 디지털 도구를 활용한 의류 디자인 도면 작성이 강조되고 있으며, 디지털화된 의류 디자인 도면의 활용 가능성을 고려할 때, 도면에서 글자 검출과 인식이 중요한 첫 단계로 간주된다. 이 연구에서는 기존의 글자 검출 딥러닝 모델을 기반으로 의류 도면 이미지의 특수성을 고려하여 경량화된 네트워크를 설계하였으며, 별도로 수집한 의류 도면 데이터 셋을 추가하여 딥러닝 모델을 학습시켰다. 실험 결과, 제안한 딥러닝 모델은 의류 도면 이미지에서 기존 글자 검출 모델보다 약 20% 높은 성능을 보였다. 따라서 이 논문은 딥러닝 모델의 최적화와 특수한 글자 정보 검출 등의 연구를 통해 의류 디자인 분야에서의 Digital Transformation에 기여할 것으로 기대한다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권11호
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• pp.17-22
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• 2021

본 논문에서는 기존의 인포그래픽 제작방식을 개선하기 위하여 기계학습 기반의 인포그래픽 자동 추천 시스템을 제안하였다. 이 시스템은 복수의 인포그래픽 이미지를 기계학습하는 부분과 사용자의 기초자료 입력만으로 인포그래픽을 인공지능으로 자동 추천하는 부분으로 구성된다. 추천된 인포그랙픽은 라이브러리 형태로 제공되고, 드래그 & 드롭방식으로 추가적인 자료의 입력이 가능하게 된다. 또한, 입력한 자료의 크기에 따라 인포그래픽 이미지가 동적으로 조절되도록 설계하였다. 기계학습 기반의 인포그래픽 자동 추천 과정을 분석한 결과 레이아웃과 키워드에 대한 일치 성공율은 매우 높고, 타입에 대한 일치 성공률은 다소 낮게 나타났다. 추후 인포그래픽 부분별 이미지 타입에 대한 일치 성공률을 향상시키기 위한 연구가 필요할 것이다.