• 한국지구과학회지
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• 제31권3호
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• pp.267-275
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• 2010

본 연구의 목적은 9학년 학생의 공간능력 차이에 따른 지구자전 개념을 알아보는 것이다. 광역시 소재 9학년 학생 83명중 천체의 공간운동 개념 평가(김기정, 1997)에서 개념 획득 정도가 비슷하면서 공간능력에 차이가 있는 남학생 2명과 여학생 2명을 각각 표집하여 질적 분석의 대상으로 삼았다. 연구 결과, 공간능력이 높은 학생일수록 개념이 올바르고 개념들을 입체적 공간으로 재구성하여 이해하였다. 공간능력이 낮을수록 개념이 불완전하고 단편적인 개념들을 암기하고 있었다. 성별에 따라서는 공간능력이 높은 남학생은 개념들을 간단 명료하게 표현하였고, 낮은 학생은 자전에 대한 방향을 일주운동과 연관시켜 해석하지 못했다. 반면에 여학생은 공간능력이 높을 때 개념들을 구체적으로 표현하였으며, 낮을수록 개념들을 입체적으로 표현하지 못하였다. 따라서 공간능력이 높은 학생은 문제 상황을 제시하여 스스로 해결할 수 있도록 하고, 낮은 학생은 현상들을 직접 관찰하여 쉽게 이해 할 수 있도록 학습 자료를 개발하여야겠다. 여학생은 공간을 입체적으로 조작해 볼 수 있도록 하고 남학생은 사물을 여러 관점으로 생각해 볼 수 있도록 교수 전략 및 학습 자료 등을 개발 한다면 천문단원의 공간능력이 향상되고, 개념 획득이 잘 될 수 있을 것이라 기대한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권6호
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• pp.539-548
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• 2007

모바일 콘텐츠 적응화는 데스크탑 PC 용으로 제작되고 표현된 웹 콘텐츠를 크기와 정보량이 제한된 사용자의 무선 모바일 디바이스 환경에 맞게 변환하여 표현해주는 적응화 기술을 말한다. 기존의 웹 콘텐츠 적응화 방법은 대부분 장치 의존적인 접근 방법을 취했다. 또한 소형 장치에 맞게 콘텐츠를 변환하는 작업이 대부분 수동으로 이루어졌고 콘텐츠와 연관된 문맥 정보가 제공되지 않았다. 이 외에도 사용자의 선호도를 반영하지 못하여 모든 사용자에게 동일한 정보를 제공하였다. 이와 같이 기존의 모바일 콘텐츠 적응화 방법은 범용성, 확장성, 사용자 적응성에 문제가 있었고, 그 결과 사용자는 방대한 양의 콘텐츠 중에서 자신이 원하는 정보를 선택하는데 어려움을 겪을 수밖에 없었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 모바일 디바이스에 대한 새로운 웹 콘텐츠 적응화 기법을 제시한다. 제안하는 기법의 특징은 모바일 디바이스 적응화와 사용자 적응화를 동시에 적용하는 자동화된 콘텐츠 적응화를 시도하였다는 것이다. 이를 위해 웹 콘텐츠 적응화 과정을 블록 필터링, 블록 제목 추출, 블록 콘텐츠 요약, 학습을 통한 개인화 등의 4 단계로 구성하였다. 이러한 과정을 통해 웹페이지를 블록 단위로 나눠서 불필요한 블록을 제거하고 사용자가 필요로 하는 콘텐츠 블록만을 선별하여 모바일 디바이스에 나타내며, 학습을 통해 사용자가 관심을 가지는 정보를 정보목록의 상위에 놓음으로써 사용자가 선호정보를 편리하게 사용할 수 있도록 하였다. 온라인 뉴스사이트를 서점을 대상으로 한 일련의 실험을 통해 제안하는 모바일 웹 콘텐츠 적응화의 성능을 평가하였으며 디바이스 적응화와 사용자 적응화 모두 만족한 결과를 얻을 수 있었다.

• 직업교육연구
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• 제35권4호
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• pp.131-153
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• 2016

NCS의 성공은 직업능력개발훈련 기관인증평가자의 역할과 역량에 달려 있다. 이 연구는 NCS기반 직업능력개발훈련 기관인증을 위한 평가자의 역할과 역량을 도출하는 데 목적이 있다. 델파이 기법을 적용하여 평가자의 구체적 역할을 다각적으로 탐색하고, 필요한 지식과 기술, 태도 그리고 특성을 도출하여 그 타당성을 검증하고자 하였다. 이를 위해 교육훈련 전문가와 심사평가 전문가를 패널로 선정하여 3차에 걸친 델파이 연구를 진행하였다. 연구 결과, 평가자의 역할은 총 8개로 운영자, 조정 중재자, 협력자, 분석가, 검증가, 기관평가자, 기관컨설턴트, 학습자로 분류되었고, 각 역할에 따른 역량은 총 25개로 도출되었다. 지식 영역은 HRD 지식, NCS 지식, 직업능력개발훈련 지식, 훈련기관인증평가 지식의 총 4개의 역량이 포함되었다. 기술 영역은 갈등관리 능력, 대인관계 능력, 문서작성 능력, 문제해결 능력, 분석 능력, 사전준비 능력, 시간관리 능력, 의사결정 능력, 정보이해 활용 능력, 종합적사고 능력, 직업훈련기관에 대한 이해 능력, 커뮤니케이션 능력, 피드백 능력, 핵심파악 능력의 총 14개의 역량으로 구성되었다. 태도영역은 객관성 및 공정성, 서비스 마인드, 소명의식, 윤리의식, 자기개발, 책임감, 팀워크의 총 7개로 정리됐다. 이 연구의 결과로 도출된 역할과 역량은 평가자가 일정한 요건을 갖추어 공정하고 체계적으로 인증평가할 수 있도록 평가자 대상 교육프로그램을 설계하고 운영하는 데 유용할 것이다. 특히, 평가자의 경험과 역할에 따라 기초교육 및 향상 교육을 실시할 수 있도록 역량별 교육 프로그램을 모듈별로 설계하고, 지속적으로 평가자의 품질을 관리하는 데 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.

• 한국과학교육학회지
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• 제40권3호
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• pp.337-346
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• 2020

본 연구에서는 과학중점고 학생들이 말하는 과학중점고의 학생 참여형 수업의 특성과 과학긍정경험의 관련성 및 과학긍정경험 유발요인과 개선 방안을 탐색하였다. 전국 4개 권역에서 총 20명의 학생들과 5명의 담당 교사들이 심층면담에 참여하였으며, 먼저 학생 초점집단을 대상으로 심층면담을 진행하고 그 이후 교사와 심층면담을 진행하였다. 면담결과를 토대로 과학긍정경험에 도움이 되는 교수학습 경험, 과학긍정경험에 도움이 되는 평가 경험, 과학긍정경험 제고를 위한 과학중점고 개선과 지원 방안을 탐색하였다. 심층면담에서 과학중점고 학생들과 교사들은 학생들이 이해할 수 있는 범위 안에서 관심을 끌면서 수업을 진행해야 학생 참여도가 높아지고, 학생들이 주제를 정하거나 직접 탐구과정을 설계하는 실험을 통해 과학 흥미와 같은 긍정경험을 높일 수 있으며, 과학의 본질에 맞는 탐구실험 활동을 통해 과학 문제 해결력과 과학적 사고력 등의 역량을 길러줄 필요가 있다고 주장하였다. 또한, 과학긍정경험 제고를 위한 과학중점고 개선과 지원 방안으로는 과학 시수 확보, 과학과 선택과목의 내용을 선택과 집중 형태로 재구조화, 과학고가 아니더라도 과학을 좋아하는 학생들이 과학을 많이 배울 수 있도록 과학중점고 유지의 필요성 등이 제안되었다. 과학중점고 학생들의 과학긍정경험에 대한 연구결과를 토대로, 일반고 학생들의 과학긍정경험 제고에 주는 시사점과 일반고 학생들의 과학긍정경험을 높일 수 있는 방안을 제안하였다.

• 대한화학회지
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• 제45권2호
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• pp.162-176
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• 2001

본 여구는 제6차 교육과정에 의한 5종의 중학교 과학교과서(화학부분을 중심으로)에 얼마나 탐구활동이 반영되어 있는지를 분석해 보았다. 특히 중학교 과학교과서에 수록된 내용 및 탐구활동을 탐구내용, 탐구과정, 탐구상황의 3차원 분석들에 근거하여 분석하여 교과서에 STS가 반영된 정도나 내용구성에 관한 평가를 하는데 그 목적이 있다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 중하교 과학교과서(화학부문)의 내용을 분석한 결과, 화학부분의 평균 전체 면 수는 197.6페이지었다. 그림이나 사진과 같은 학습자료는 각 페이지 마다 0.66개씩, 읽을거리는 평균 5.8개씩 수록되어 있었다. 둘째, 탐구활동의 탐구내용을 분석한 결과, 5종 교과서에 수록된 전체 주제는 222개이며, 각 교과서마다 탐구활동이 관찰, 실험, 측정, 토의 자료해석, 기본조작 등의 다양한 용어로 분류되어 있으며, 교과서마다 분류 기준에 다소 차이가 있다. 교과서별로 수록된 탐구활동의 수를 살펴보면 A교과서는 51개, B교과서는 49개, C 교과서는 50개, D 교과서는 37개 그리고 E 교과서는 35개가 수록되어 있었다. 셋째, 탐구과정영역의 분석은 평균적으로 ‘자료해석 및 일반화’가 42.4%로 가장 많았고 ‘관찰 및 측정’은 38.1%, ‘문제발견 및 해결방안’은 7.8% , ‘이론모델형성, 검증 및 수정’은 11.7%로 나타나TEk. 넷째, 탐구상황 영역의 분석은 과학적 상황요소가 94.2%, 그 외에 개인적 상황요소가 0.4%, 사회적 상황요소가 2.7%, 기술적 상황요소가 2.7%를 차지하였다. 즉, STS(과학-기술-사회)의 상호관련성을 강ㅈ한 내용이 전체의 5.8%정도를 차지하였다.

• 한국초등수학교육학회지
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• 제15권3호
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• pp.559-577
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• 2011

본 연구는 수학교실에서 학생들에게 능동적으로 학습에 참여할 기회를 제공하고 의사소통에 있어서 자신의 아이디어를 표현하는 가장 기본적인 전달 방법인 말하기 경험을 확대하는 담화 중심 수학 수업을 초등학교 5학년 학생들에게 적용해 봄으로써 담화 중심 수학 수업이 학생들의 수학적 태도와 수학 학업성취도에 어떤 영향을 미치는지 알아보기 위한 것이다. 그 결과로 담화 중심 수학 수업은 수학 학업성취도의 향상에는 유의미한 차이가 나타나지 않았으나 수학적 태도 중 융통성, 의지력, 호기심, 반성, 가치에서 통계적으로 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났으며 수학적 태도에 매우 긍정적인 영향을 주었다. 또한 담화 중심 수업에 대한 설문 조사 및 서술형 평가 등을 통해 담화 중심 수학 수업이 학생들에게 문제 해결에 있어 다양한 방법을 모색해보는 기회를 제공하였으며 흥미와 호기심을 갖고 수업에 참여하도록 할뿐만 아니라 문제를 단순하게 푸는 차원을 넘어서서 원리를 발견하는 경험을 하고 있음을 알 수 있었다. 이렇게 볼 때 담화 중심 수학 수업은 수학적 태도에 긍정적인 영향을 주며 의사소통 능력 신장에도 도움을 줄 수 있다는 결론을 얻을 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.231-240
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• 2019

본 연구의 목적은 특성화고등학교 교사들이 제시하고 있는 플립러닝이 활용되는데 필요한 요구를 조사하는 데 있으며, 이러한 목적을 달성하기 위한 연구문제는 첫째, 특성화고등학교 교사의 플립러닝에 대한 이해 정도는 어떠한가. 둘째, 특성화고등학교 교사의 플립러닝 수업을 위한 연수 요구사항은 무엇인가 로 선정하였다. 연구문제 해결을 위해 부산의 한 특성화고등학교를 선정하여 설문조사를 통해 플립러닝의 활용실태를 조사하고, 그 결과를 기반으로 실제 A학교에서 플립러닝을 실행하는 교사 4인을 대상으로 포커스그룹 인터뷰를 실시하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 특성화고등학교 교사들은 플립러닝 수업을 실시할 의향은 높으나 플립러닝에 대한 이해와 경험은 부족하다고 느끼고 있었다. 둘째, 특성화고등학교 교사들은 플립러닝의 기본적인 이해를 돕기 위한 연수가 필요하다고 느끼고 있었으며, 플립러닝 사전학습자료 제작부터 수업, 평가까지 전 과정에서 특성화고등학교 학생들의 동기와 흥미 유발 및 유지에 초점을 맞춘 내용이 필요하다고 인식하고 있었다. 셋째, 특성화고등학교 교사의 플립러닝 수업을 위한 연수를 운영한다면, 특성화고등학교 교사의 플립러닝 이해 정도에 따라 단계별 또는 교사들의 요구에 따른 맞춤식 실습 교육이 이루어지도록 운영하여야 한다. 본 연구는 포커스그룹 인터뷰를 기반으로 하는 질적 연구이므로 연구결과를 일반화 하는데 한계가 있다. 그러나 본 연구는 교육현장에서 새로운 수업모형을 도입하고자 할 때 현장 교사들이 가진 구체적인 요구사항을 반영하여 플립러닝을 위한 지원체제와 교원연수 개발에 기초 자료로 활용할 수 있다는 측면에서 의의를 가진다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.205-225
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• 2018

Convolutional Neural Network (ConvNet)은 시각적 특징의 계층 구조를 분석하고 학습할 수 있는 대표적인 심층 신경망이다. 첫 번째 신경망 모델인 Neocognitron은 80 년대에 처음 소개되었다. 당시 신경망은 대규모 데이터 집합과 계산 능력이 부족하여 학계와 산업계에서 널리 사용되지 않았다. 그러나 2012년 Krizhevsky는 ImageNet ILSVRC (Large Scale Visual Recognition Challenge) 에서 심층 신경망을 사용하여 시각적 인식 문제를 획기적으로 해결하였고 그로 인해 신경망에 대한 사람들의 관심을 다시 불러 일으켰다. 이미지넷 첼린지에서 제공하는 다양한 이미지 데이터와 병렬 컴퓨팅 하드웨어 (GPU)의 발전이 Krizhevsky의 승리의 주요 요인이었다. 그러므로 최근의 딥 컨볼루션 신경망의 성공을 병렬계산을 위한 GPU의 출현과 더불어 ImageNet과 같은 대규모 이미지 데이터의 가용성으로 정의 할 수 있다. 그러나 이러한 요소는 많은 도메인에서 병목 현상이 될 수 있다. 대부분의 도메인에서 ConvNet을 교육하기 위해 대규모 데이터를 수집하려면 많은 노력이 필요하다. 대규모 데이터를 보유하고 있어도 처음부터 ConvNet을 교육하려면 많은 자원과 시간이 소요된다. 이와 같은 문제점은 전이 학습을 사용하면 해결할 수 있다. 전이 학습은 지식을 원본 도메인에서 새 도메인으로 전이하는 방법이다. 전이학습에는 주요한 두 가지 케이스가 있다. 첫 번째는 고정된 특징점 추출기로서의 ConvNet이고, 두번째는 새 데이터에서 ConvNet을 fine-tuning 하는 것이다. 첫 번째 경우, 사전 훈련 된 ConvNet (예: ImageNet)을 사용하여 ConvNet을 통해 이미지의 피드포워드 활성화를 계산하고 특정 레이어에서 활성화 특징점을 추출한다. 두 번째 경우에는 새 데이터에서 ConvNet 분류기를 교체하고 재교육을 한 후에 사전 훈련된 네트워크의 가중치를 백프로퍼게이션으로 fine-tuning 한다. 이 논문에서는 고정된 특징점 추출기를 여러 개의 ConvNet 레이어를 사용하는 것에 중점을 두었다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 직접 추출된 차원적 복잡성을 가진 특징점을 적용하는 것은 여전히 어려운 문제이다. 우리는 여러 ConvNet 레이어에서 추출한 특징점이 이미지의 다른 특성을 처리한다는 것을 발견했다. 즉, 여러 ConvNet 레이어의 최적의 조합을 찾으면 더 나은 특징점을 얻을 수 있다. 위의 발견을 토대로 이 논문에서는 단일 ConvNet 계층의 특징점 대신에 전이 학습을 위해 여러 ConvNet 계층의 특징점을 사용하도록 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 크게 세단계로 이루어져 있다. 먼저 이미지 데이터셋의 이미지를 ConvNet의 입력으로 넣으면 해당 이미지가 사전 훈련된 AlexNet으로 피드포워드 되고 3개의 fully-connected 레이어의 활성화 틀징점이 추출된다. 둘째, 3개의 ConvNet 레이어의 활성화 특징점을 연결하여 여러 개의 ConvNet 레이어의 특징점을 얻는다. 레이어의 활성화 특징점을 연결을 하는 이유는 더 많은 이미지 정보를 얻기 위해서이다. 동일한 이미지를 사용한 3개의 fully-connected 레이어의 특징점이 연결되면 결과 이미지의 특징점의 차원은 4096 + 4096 + 1000이 된다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 추출 된 특징점은 동일한 ConvNet에서 추출되므로 특징점이 중복되거나 노이즈를 갖는다. 따라서 세 번째 단계로 PCA (Principal Component Analysis)를 사용하여 교육 단계 전에 주요 특징점을 선택한다. 뚜렷한 특징이 얻어지면, 분류기는 이미지를 보다 정확하게 분류 할 수 있고, 전이 학습의 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 방법을 평가하기 위해 특징점 선택 및 차원축소를 위해 PCA를 사용하여 여러 ConvNet 레이어의 특징점과 단일 ConvNet 레이어의 특징점을 비교하고 3개의 표준 데이터 (Caltech-256, VOC07 및 SUN397)로 실험을 수행했다. 실험결과 제안된 방법은 Caltech-256 데이터의 FC7 레이어로 73.9 %의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 75.6 %의 정확도를 보였고 VOC07 데이터의 FC8 레이어로 얻은 69.2 %의 정확도와 비교하여 73.1 %의 정확도를 보였으며 SUN397 데이터의 FC7 레이어로 48.7%의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 52.2%의 정확도를 보였다. 본 논문에 제안된 방법은 Caltech-256, VOC07 및 SUN397 데이터에서 각각 기존에 제안된 방법과 비교하여 2.8 %, 2.1 % 및 3.1 %의 성능 향상을 보였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제24권1호
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• pp.1-16
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• 2019

최근 온실가스의 증가로 인한 기후변화 대응의 필요성과 전력수요의 증가로 인해 태양광발전량(PV) 예측의 중요성은 급격히 증가하고 있다. 특히, 태양광 발전량을 예측하는 것은 합리적인 전력 가격결정과 시스템 안정성 및 전력 생산 균형과 같은 문제를 효과적으로 해결하기 위해 전력생산 계획을 합리적으로 계획하는데 도움이 될 수 있다. 그러나 일사량, 운량, 온도 등과 같은 기후정보 및 계절 변화로 인한 태양광 발전량이 무작위적으로 변화하기 때문에 정확한 태양광 발전량을 예측하는 것은 도전적인 일이다. 따라서 본 논문에서는 딥러닝 모델을 통해 기후 및 계절정보를 이용하여 학습함으로써 장기간 태양광 발전량 예측 성능을 향상시킬 수 있는 기법을 제안한다. 본 연구에서는 대표적인 시계열 방법 중 하나인 계절형 ARIMA 모델과 하나의 은닉층으로 구성되어 있는 ANN 기반의 모델, 하나 이상의 은닉층으로 구성되어 있는 DNN 기반의 모델과의 비교를 통해 본 연구에서 제시한 모델의 성능을 평가한다. 실데이터를 통한 실험 결과, 딥러닝 기반의 태양광 발전량 예측 기법이 가장 우수한 성능을 보였으며, 이는 본 연구에서 목표로 한 태양광 발전량 예측 성능 향상에 긍정적인 영향을 나타내었음을 보여준다.

• Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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• 제9권2호
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• pp.154-164
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• 1998

주의력결핍 과잉운동장애(ADHD)아동에서 약물치료가 주의력결핍이나 과잉운동성, 충동성과 비순응적이고 공격적인 행동을 감소시키는데 효과적이나 여러 가지 습관화된 충동적인 행동패턴이나 문제해결 방식을 변화시키고 바람직한 행동과 자기조절능력을 학습시키는데 효과적이지 못하다는 제한점이 있어 왔다. 따라서 본 연구에서는 주의력결핍 과잉운동장애 아동을 위해 고안된 사회기술훈련 프로그램을 실시한후 사회기술 및 증상의 변화를 알아보고자 한다. 본원 외래 및 입원환자중 주 진단을 ADHD로 받은 $6{\sim}13$세 연령의 아동 16명을 대상으로, 순수한 ADHD 아동군, 품행장애가 동반된 ADHD 아동군, 지능저하 등 다른 질환군이 동반된 ADHD 아동군으로 동반증상에 따라 3집단으로 나누어 10주간의 사회기술훈련 프로그램을 실시하였다. 증상의 변화 및 사회기술의 변화를 보기위해 아동행동조사표(Child Behavior Checklist, CBCL), 주의력결핍 과잉운동장애 포괄적 교사평정척도(The ADD-H Comprehensive Teacher's Rating Scale：ACTeRS), 사회기술 평가척도(Social Skills Rating Scale：SSRS), Matson의 아동 사회기술 평가척도(Matson Evaluation of Social Skills for Youth：MESSY)를 치료전후에 실시하였다. 각 집단에서 치료전후의 효과에 대한 비교는 비모수검증인 Wilcoxon Signed Ranks test로 검증하였고, 치료전후의 변화의 정도에 대한 각 집단사이의 비교는 Kruskal-Wallis test로 검증하였다. 각 집단에서 치료전후의 효과에 대해 비교했을 때 품행장애가 공존된 집단에서 치료전에 비해서 아동행동조사표의 문제행동목록 중 공격성 요인에서 유의한 감소(p<.05)가 보였으며, 사회적 능력 항목중 활동성과 사회성에서 유의한 차이(p<.0001)를 보였다. 지능저하등 다른질환군이 동반된 군에서는 사회기술 평가 척도의 사회기술 항목에서 유의한 증가(p<.05)를 보였다. 그러나 각 집단간의 치료효과에 대해서는 세 집단사이에서 유의한 차이는 보이지 않았다. 위 결과로 보아 주의력결핍 과잉운동장애 아동에서 사회기술훈련 치료프로그램은 통계적으로 유의미할 만한 사회기술 향상은 보이지 않았다. 반면 품행장애가 동반된 군에서 공격적 행동의 감소를 가져오고 인지능력이 떨어진 군에서 사회기술 호전을 보이는 등 아동의 특성 및 동반증상에 따라 사회기술의 호전 및 증상의 변화에 도움이 됨을 확인할 수 있었다.