학습자중심의 문제중심 학습이 정보산업고등학교 프로그래밍 교과에 적용되는 과정을 알아보기 위해 사례연구를 실시하였다. 프로그래밍 학습은 프로그램을 사용하는 목적과 적용하는 문제상황에 따라 학습해야할 기능과 기법이 매우 다양하고 복잡하므로 학습의 맥락에 따라 적합한 문제를 제공하는 것이 중요하기 때문에 학습자가 비주얼베이식 프로그램으로 퀴즈문제를 개발하는 학습내용을 선정하였다. 개발과정에서 학습자는 다양한 사례를 토대로 문제를 작성하고 개발에 필요한 프로그램 기능을 선택하여 협동학습을 통해 문제를 해결하였고 동료평가와 모둠별 평가를 실시하였다. 학습 후 실시한 서술식 설문조사 결과 학습자들은 자신의 학습 상태를 명확히 파악할 수 있었고 학습태도와 참여가 높아져 만족감과 자신감이 증가하였으며 협동학습을 통해 다양한 경험을 할 수 있었다고 하였다.
본 연구는 개방적 상황에서 과학적 문제 만들기 활동을 통해 예비교사들의 과학적 문제발견능력이 어떻게 향상되는지를 보았다. 이를 위해 과학교육학부 1학년 세 반을 훈련에 참여한 정도를 기준으로 적극적으로 참여한 반을 실험집단 1로, 비적극적으로 참여한 반을 실험집단 2로, 참여하지 않은 집단을 통제집단으로 편성하였다. 문제 만들기 훈련을 위해 활동지를 제작하여 예비교사들에게 적용하였는데, 예비교사들은 7주간 한 주에 하나의 궁금증을 찾아 활동지를 작성하였고,연구자와 교수가 매주 피드백 해주었다. 또한 문제 만들기 훈련이 문제 발견능력에 주는 영향을 보기 위해 개방적 상황에서의 문제발견 검사지를 개발하여 훈련 전후 문제발견능력을 측정하였다. 훈련 간 문제 만들기 활동지의 지속적인 작성과 피드백을 통해 예비교사들이 발견하는 문제의 수준이 높아지고 다양해졌으며, 검사결과 발견한 문제의 양과 질에서 실험 집단 1이 다른 집단에 비해 유의미한 향상을 보였다. 특히 질적 검사 항목 중 독창성, 정교성, 검증 가능성, 변인의 유형에서 유의미한 차이를 보였다. 또한 실험 집단 2는 부정적인 결과를 보였는데, 이것으로 보아 훈련에 임하는 태도가 문제발견능력의 향상과 상관이 있다고 짐작할 수 있다. 전체적인 결과로 보아 지속적인 문제 만들기 훈련과 피드백은 예비교사들의 문제발견능력 향상에 도움이 된다고 할 수 있다.
인구의 고령화가 진행되어가면서 독거노인의 수가 늘어나고 있다. 그럼으로 인해서 독거노인들의 넘어짐, 낙상 등으로 인해 발생하는 합병증과 같은 건강 상의 문제나 고독사와 같은 것들의 발생이 증가하고 있다. 이 연구는 아두이노를 이용하여 사용자의 움직임을 입력받아 입력된 값을 계산하고 분석하여 문제 상황을 빠른 시간내에 확인한 후 블루투스를 통해 스마트폰을 이용, 관리자에게 문제 상황을 전달하고 그로 인해 빠른 대처 요청이 이루어질 수 있도록 구현하였다.
일반적으로 가정 내에서 발생하는 안전 사고의 비율은 비장애인에 비해 청각장애인이 높다. 이는 외부인에게 도움을 받을 수 없는 상황에서 청각장애인 스스로 위험상황에 대한 소리를 인지하지 못하기 때문이다[1]. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 시각적 효과 또는 진동 신호를 통해 청각장애인들에게 사고 상황 인지를 돕는 시스템을 제안한다. 현재 상용 제품의 경우는 청각장애인이 스마트기기를 소지하고 있을 때만 알림을 인지할 수 있기 때문에 긴급 상황에서 효과가 떨어질 수 있다. 따라서 제안 시스템에서는 어플리케이션 알림과 함께 건물내 전등 색상에 변화를 주는 서비스를 개발하여 스마트 기기를 소지하지 않는 상황에서도 위험상황에 대한 즉각적인 인지를 통해 위험에 대처할 수 있도록 한다. 소리를 시각화하는 것이 본 연구의 핵심 방법론이며 이를 위해 Convolutional Neural Network 모델과 라즈베리파이를 활용하였다.
본 논문에서는 앱스토어의 정확한 정보 전달을 위해 집단지성을 이용한 상황인지 시스템을 제안한다. 이 시스템은 개인이 문제 처리 시 발생하는 오류를 집단지성으로 발생하는 집단적인 능력을 이용하여 최소화하고, 앱개발자에게 필요한 API를 추천함으로써 소비자 중심이던 앱스토어를 개발자와 소비자 중심의 앱스토어를 구축 한다. 또한 이 시스템은 소비자의 상황을 온톨로지 기법에 적용하여, 앱스토어 시스템이 소비자의 상황에 적합한 앱을 추천하고, 앱개발자에게 정보를 제공해준다. 이때 앱소비자의 상황정보는 Jena의 추론기법을 활용함으로써, 소비자 상황을 정확히 추론하여 기존의 앱스토어 보다 한 단계 높은 상황인지 앱스토어 시스템을 구축한다. 본 논문에서는 제안하는 앱스토어 시스템 모듈은 기존의 소비자 중심의 앱스토어에 비해 소비자의 상황정보에 따른 서비스 전달 및 정확성 면에서 기존의 앱스토어 보다 우수함을 보인다.
돌발상황으로 인한 비반복정체로 발생하는 높은 교통비용과 혼잡을 효과적으로 해소하기 위해서 돌발상황 처리시간을 예측하는 것은 중요하다. 본 연구에서는 인공신경망을 활용한 예측모델 개발을 위해 국내 도로상황에 적합한 돌발상황 처리시간 영향요인을 분석하고, 이를 학습데이터로 생성하였다. 기존 연구에서 장시간 소요되는 돌발상황 처리시간에 대한 과소 예측 문제가 발생하여 이에 대한 해결방안으로 본 연구에서는 SMOGN기법을 적용한 오버샘플링 학습데이터를 생성하여 이를 모델에 적용하였다. 그 결과 SMOGN기법을 적용한 DNN모델이 MAE 18.3분으로 연구 과정에서 구축된 모델 중 가장 높은 정확도로 돌발상황 처리시간을 예측하여, 기존에 개발된 예측모델의 한계점을 보완할 수 있을 것으로 기대한다.
현대의 항공기는 시스템 측면에서 신뢰도가 증가됨에 따라 안전성이 많이 향상되어왔지만, 항공사고의 주요인에 있어서 기계적 결함에 의한 비율은 감소하고 있으나 인적요인에 의한 사고율은 증가하고 있는 추세이다. 하지만 한국 공군은 신예 항공기를 도입하고 개발하는 과정에서 기술적인 측면이나 조정사의 생리적 문제에 대해서는 많은 연구 업적이 쌓인 반면, 조정사의 심리적인 문제와 조정사의 주된 업무인 전보처리에 대한 문제는 여러 가지 이유로 소홀히 다루어져 왔다.(중략)
환경시험의 일부인 진동시험은 그 결과를 가지고 장비가 실제 운용하기 전에 진동에 대한 내구성이 있는가를 판단할 수 있는 단 하나의 방법이다. 이런 진동시험을 성공적으로 이끌어 정확한 결론에 도달하기 위해서는 아래 두 가지 문제에 대한 해결이 필수적이라고 생각한다. 첫번째는 '실제 상황을 정확히 반영할 수 있는 진동시험수준의 결정이다.' 진동시험수준이 적절하지 못하면 전체적으로나 부분적으로 과대진동시험(Overtest)을 실시하거나, 과소진동시험(Undertest)을 실시할 수 밖에 없고, 이에 따른 결과도 신뢰도가 떨어진다. 예를 들어, 과대진동시험으로 시험장비가 고장나거나, 과소진동시험으로 시험장비에 이상이 없다고 해서 실제 상황에서 이 장비가 진동에 대하여 만족할 만한 내구성을 갖는다고 누구도 말할 수 없기 때문이다. 두번째는 '정해진 진동시험수준을 진동시험기로부터 시험장비에 얼마나 정확히 전달할 수 있는가?'라는 문제이다. 실제로 원하는 진동시험수준을 한치의 오차없이 정확히 시험장비에 가하는 것은 거의 불가능하다. 특히 시험장비가 대형화 되면 될수록 문제는 더 심각하다. 결론적으로 위에 지적한 두가지 문제의 해결이 성공적인 진동시험의 열쇠이며, 또한 시험결과에 대한 신뢰성을 보장받을 수 있는 길이기 때문이다. 이번 논문에서 다루고자 하는 것은 두번째 문제인 진동시험수준의 정확한 전달을 위하여 진동시험기와 시험장비 사이를 연결해 주는 진동시험치구(Test Fixture) 개발에 관한 것이다. 실제 개발한 치구는 미군사규격(Military-Standard)과 보잉사 규격(Boeing specification) 그리고 샌디아사 규격(Sandia Corporation Standard)에 근거하여 분류하는 분류기준표에서 치구 중 가장 큰 부류(500 pounds 이상)에 속는 것으로, 현재 우리나라에서 보유하고 있는 것 중에 용량이 가장 큰 진동시험기에서 진동시험을 준비하고 있는, 체계에 전원을 공급하는 대형장비의 치구이다. 또한 실 진동시험을 실시하기 전의 모달시험과 예비시험 그리고 실 시험결과를 기술하므로써 제작된 치구의 실험적 평가를 하고자 한다.
본 연구는 일 대학 간호학생 115명을 대상으로 임상적 의사소통상황 관련 역할극을 선행한 통합실습프로그램을 개발 적용하고 적용 전과 후의 의사소통능력, 임상수행능력 및 문제해결과정 점수의 변화를 확인하고자 실시하였다. 통합실습 프로그램은 6개의 임상적 의사소통 상황 관련 시나리오를 활용한 역할극, 3개의 임상상황 관련 시나리오를 적용한 역할극, 3개의 핵심간호술기로 구성되었으며 매주 4시간씩 8주간 실시되었다. 자료수집기간은 2013년 3월부터 6월까지였으며 프로그램 전과 후에 자가보고식 설문지를 작성하게 하였다. 수집된 자료는 SPSS/WIN 19.0을 이용하여 기술통계와 t-test를 통해 분석하였다. 연구결과, 통합실습프로그램 적용 후에 의사소통능력, 임상수행능력 및 문제해결과정 점수가 모두 유의하게 증가한 것으로 나타났다. 이에 본 연구에서 개발한 통합실습프로그램은 간호실습 교육을 위한 효과적인 방법이라고 생각하며 적극 활용할 것을 제안한다.
현재 사물인터넷 플랫폼이 활발히 개발됨에 따라, 이를 기반으로 사용자에게 많은 서비스가 제공되고 있다. 그러나 플랫폼들이 독자적으로 개발되고 있어 상호운용이 보장되지 못하고 있는 상황이다. 특히, 플랫폼마다 리소스를 표현하는 방식이 서로 불일치하여 리소스가 공유되더라도 이기종 플랫폼의 사용자는 리소스를 사용할 수 없는 문제가 있다. 더욱이 각각의 플랫폼들이 다양한 접근제어 모델을 사용함에 따라, 이기종 플랫폼의 사용자가 리소스 접근을 요청하더라도 인증/인가를 수행할 수 없는 상황이다. 결과적으로, 이러한 상호운용성 문제는 사물인터넷의 주요 목적인 초연결성을 달성하는 데 한계를 가져오고 있다. 이에, 본 논문에서는 이기종 사물인터넷 플랫폼 간의 상호운용이 가능한 속성기반 접근제어 프레임워크를 제안하고자 한다. 본 프레임워크는 MDR(Metadata Registry)를 기반으로 속성기반 접근제어를 위한 속성 불일치 문제를 해결하고 허가형 블록체인을 이용하여 속성기반 접근제어를 사용하지 않는 플랫폼이라도 접근제어에 대한 상호운용을 달성할 수 있도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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