• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권9호
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• pp.1421-1426
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• 2013

본 연구의 목적은 영화를 활용한 동영상 수업 콘텐츠를 개발하여 임상운동학 수업에 적용함으로써 영화 활용 수업의 학습효과를 알아보는데 있다. G시에 소재한 K대학 물리치료학과, 작업치료학과 2학년 학생 47명을 대상으로 12주간 수업을 진행하였다. 영화를 활용한 임상운동학 수업 콘텐츠는 근육의 작용을 효과적으로 전달할 수 있는 장면을 선택하여 편집하였고 학생들이 수업에 흥미를 가질 수 있도록 하기 위해 그동안 개봉한 영화 중 대중적으로 널리 알려진 영화를 이용하였다. 그 결과 영화를 활용한 임상운동학 수업이 학생들의 임상운동학과목의 흥미도(p<0.05) 및 이해도(p<0.05)를 높이고 학습 효과를 증진시키는 데 효과가 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제19권4호
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• pp.119-138
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• 2019

박물관에서의 디지털 전시의 확장에 따라 사용자의 경험 또한 점차로 강조되고 있는 추세이다. 그러나 기존의 박물관 관련 게임 연구는 주로 게임 개발 기술과 사례 소개 등 개발자 중심의 연구가 주를 이루어 왔으며 다양한 분야의 연구를 융합하여 기준을 제시하고자 하는 노력은 아직 미미한 실정이다. 이에 본 논문에서는 박물관 전시로서의 기능성 게임이 박물관의 목적에 부합하게 디자인되기 위한 가이드라인을 제시하고자 하였다. 이를 위해 박물관 교육, 공공장소에서의 HCI, 기능성 게임, 유니버설 디자인 등의 분야에서 박물관 게임과 관련된 문헌을 찾아 각 분야 연구를 내용분석하여 코딩한 후 좋은 디자인의 기준을 종합하여 정리하였다. 연구 결과 인지/물리, 개인/사회적 맥락 학습모형에 기초하여 총 16개 항목의 가이드라인이 추출되었다. 본 연구에서 개발된 가이드라인은 향후 박물관 내 기능성 게임의 디자인과 전시의 질을 향상시키는데 사용될 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.26-26
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• 2017

우리나라는 하천 및 호수 등 지표수에 대한 수자원 의존도가 매우 높다. 지표수는 태양광에 노출되어 있고, 기온의 영향을 직접 받기 때문에 기후변화에 대해 매우 민감한 수체이다. 기후변화로 인한 이상 저온, 이상 고온, 홍수, 가뭄 등의 자연 현상은 하천, 호수의 물리화학적 및 생태학적 특성을 변화(교란)시키고 있다. 이러한 기상현상에 변동되는 수질특성을 고려하여 기상청 확률기상예보를 구축된 인공신경망 예측모형의 입력인자로 적용하여 수질예보시스템을 개발하고자 하였다. 모형구축은 실제 일어난 기상관측자료와 요인분석을 통해 분류한 수질인자를 반영하여 단위유역별 수질예측을 위한 ANN학습을 실시하였다. 각 단위유역마다 기상요인의 공간적 세밀화 적용을 위해 각각 남강A, 남강B는 산청기상대, 남강C, 남강D는 진주기상대, 남강E는 의령기상대 자료를 이용하였으며, 수질항목은 DO, BOD, COD, TOC, T-P, SS 총 6개로 단위유역 5개에서 총 30개 예측모형 구축을 위한 자료를 수집하였다. 학습된 인공신경망 예측모형에 기상청 확률예보 값을 입력인자로 사용하여 모형평가를 실시하였다. 5개 단위유역 중 상대적으로 유역관리의 시급성을 고려하여 남강댐 하류 단위유역인 남강D, 남강E 인공신경망 모형의 입력자료로 적용하여 평가하였다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.124-131
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• 2017

최근 드론은 배송, 농업, 공업, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에 적용되어 사용 영역을 넓히고 있다. 실제 드론을 제어하기 위해선 많은 경험이 필요하지만 이를 위해선 드론 분실, 파손 등 여러 위험한 상황에 노출되기 쉽다. 가상 드론 시스템은 이러한 위험성을 피하여 드론을 학습 할 수 있는 배경을 제공할 수 있다. 본 논문에서는 드론 학습을 위한 가상 드론 시스템 구축을 위한 요구기술들에 대해 논한다. 먼저, 다양한 형태를 가질 수 있는 드론을 가상의 환경에서 조립할 수 있는 저작도구가 필요하다. 가상의 저작도구는 실제 드론의 물리적 특성을 반영할 수 있어야 한다. 이에 실제 비행에 큰 영향을 비치는 로터의 위치나 배선의 간섭 등을 고려할 수 있는 가상 드론 저작 도구를 제안한다. 다음으로는 만들어진 가상의 드론을 실제 비행환경과 흡사한 물리적 조건하에서 구동 해 볼 수 있는 가상 드론 시뮬레이터가 필요하다. 이 시뮬레이터는 실제와 근접한 렌더링 품질을 보장할 수 있어야 하며 기체 역학에 근거한 물리적 환경 하에 구동이 되어야 한다. 여기에 가상 드론의 동역학적 특징이 움직임에 반영 될 수 있도록 SILS(Software in the loop simulation) 기반의 검증 기법을 추가하여 사실성을 높인다. 마지막으로 실제 드론 컨트롤러 기반으로 가상의 드론을 구동할 수 있는 환경이 필요하다. 범용으로 사용되는 드론 컨트롤러의 신호를 시뮬레이터에서 받아 사용할 수 있는 가상 드론 컨트롤러 기술을 제안한다. 완성된 가상드론 저작도구, 시뮬레이터, 및 컨트롤러 연동 기술을 포함한 가상 드론 시스템은 100명의 사용자 대상 만족도 조사 결과 10점 기준 7.64의 만족도를 나타내었다.

• 한국과학교육학회지
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• 제25권7호
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• pp.746-753
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• 2005

평가는 학생들이 배워야 하는 가장 중요한 것들을 반영해야 한다. 지금까지 학교교육에서의 대부분의 평가는 학력의 측정에 목적을 두고 실시하였으며 설령 진단평가와 형성평가를 실시하였더라도 그 평가결과를 유용하게 활용하는 경우는 드물었다. 이러한 원인은 평가결과로부터 개인별 정보를 얻을 수 있는 도구가 없었기 때문이다. 본 연구에서는 그동안의 평가결과로부터 얻을 수 없었던 집단별, 개인별 정보를 끄집어 낼 수 있는 평가도구를 소개하고 있다. 본 연구에서는 학생들의 평가결과를 지식공간론을 활용하여 분석하고, 이것으로부터 개인의 향후 학습지도를 위한 이정표를 제시하였다. 지식공간론은 수학이나 과학과 같이 비교적 위계관계가 강한 학문에 매우 유용하게 이용될 수 있으며, 평가를 통해 학생들이 구성하는 지식구조를 지식의 위계라는 관점에서 정확히 분석함으로써 효과적인 물리교육을 도모할 수 있다. 특히, 처리 과정을 컴퓨터시스템을 이용하여 정확하고 빠르게 처리할 수 있음은 물론 객관적 타당도를 높이고 많은 양의 자료를 효율적으로 처리할 수 있다. 더 나아가서 개개인에 대해 실질적으로 도움을 줄 수 있는 피드백을 제시하여 학생들의 이해를 증진시킬 수 있다. 본 연구에서는 물리 성취도 평가 문항에 대하여 지식공간론을 적용하여 예비 물리교사들의 학년별 평가결과를 분석하고, 그 결과를 토대로 향후 물리교육을 위한 효율적인 교육과정 개발에 기초자료로 활용하고자 한다.

• 한국과학교육학회지
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• 제24권3호
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• pp.499-518
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• 2004

본 연구에서는 학술자들이 역학적 에너지에 대하여 배우는 동안 과학지식 교과서 내 물리지식에 대한 인식론적 신념과 앎에 대한 인식론적 신념사이의 관계를 새롭게 규명하고 역학적 에너지와 위치에너지의 기초개념에 대한 변화과정을 정성적인 방법으로 살펴보았다. 연구를 진행하면서 6명의 대학생을 참여자로 선정하였으며, 과학지식 교과서 내 물리지식에 대한 인식론적 신념과 앎에 대한 인식론적 신념사이의 관계는 다음과 같이 세 개의 범주로 분류하였다: 권위에 의해 물리지식을 받아들이기, 교사에 대한 인식에 의해 물리지식을 받아들이기, 과학지식은 인간의 다양한 사고의 산물이라는 인식에 의한 이해. 과학지식이 다양한 인간사고의 산물임을 인식하는 참여자가 초인지활동을 활발하게 하였으며 역학적 에너지의 값에 대하여 과학적 개념을 갖고 있었다. 그러나 그 외 범주에 속하는 참여자들은 수업시간에 초인지 활동을 활발하게 하지 않아 수동적이었으며 역학적 에너지의 값에 대하여 비과학적 개념을 갖고 있었다. 위치에너지를 포함하여 역학적 에너지의 값에 대하여 비과학적 개념을 가진 참여자들의 개념변화과정을 살펴보면, 과학 지식에 대한 인식론적 신념과 에너지의 정의가 대안적 개념을 유지하게함을 볼 수 있었다. 참여자가 위치 에너지의 옴의 값에 대한 대안적 개념을 극복하는데 과학 지식의 도구적 성질을 이해하고 공식을 물리적 현상과 연결 지어 생각하는 것이 중요한 역할을 하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권12호
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• pp.939-953
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• 2023

천수방정식(shallow water equations, SWE)은 물의 거동을 수치적으로 해석하기 위한 지배방정식으로 수리수문 분야에 널리 활용되고 있으며, 비선형 연립방정식으로 일반적으로 수치적으로 해석할 수 있다. 하지만 기존의 여러 수치 해석법은 격자망 생성에 민감하며 복잡한 지형에서의 해석에 한계가 발생할 수 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위하여 본 연구에서는 물리 정보 신경망(Physics-Informed Neural Networks, PINNs)을 사용하고자 하였다. PINNs은 물리 법칙을 신경망에 직접적으로 도입하여 지배방정식을 해석하고자 하는 기법이며 지배 방정식에 대한 물리적, 수학적 정보를 손실함수로 변환하여 최적화하고 해를 산정할 수 있다. 본 연구에서는 지배방정식을 PINNs 구조 내에서 사용할 수 있도록 신경망 구조, 학습 전략, 데이터 생성 기술과 같은 포괄적인 방법론을 제시하고 결과를 ANN 기법과 비교하였다. 물리적 사전지식이 반영되지 않은 ANN과 달리 PINNs은 천수방정식에 대하여 매우 정확한 수치적 솔루션을 효과적으로 제공하는 것으로 나타났다. 따라서 PINNs은 지배방정식의 수치해석적 연구에 많은 잠재력이 있는 것으로 판단되며, 정확하고 효율적인 천수방정식의 솔루션을 위한 기법으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국과학교육학회지
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• 제44권3호
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• pp.231-248
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• 2024

본 연구에서는 오픈소스 소프트웨어와 인공지능 문서 분류 모델인 한국어 Sentence-BERT로 고등학교 1학년 통합과학 질문-답변 챗봇을 제작하고 2023학년도 1년 동안 독립형 서버에서 운영했다. 챗봇은 Sentence-BERT 모델로 학생의 질문과 가장 유사한 질문-답변 쌍 6개를 찾아 캐러셀 형태로 출력한다. 질문-답변 데이터셋은 인터넷에 공개된 자료를 수집하여 초기 버전을 구축하였고, 챗봇을 1년 동안 운영하면서 학생의 의견과 사용성을 고려하여 자료를 정제하고 새로운 질문-답변 쌍을 추가했다. 2023학년도 말에는 총 30,819개의 데이터셋을 챗봇에 통합하였다. 학생은 챗봇을 1년 동안 총 3,457건 이용했다. 챗봇 사용 기록을 빈도분석 및 시계열 분석한 결과 학생은 수업 중 교사가 챗봇 사용을 유도할 때 챗봇을 이용했고 평소에는 방과 후에 자습하면서 챗봇을 활용했다. 학생은 챗봇에 한 번 접속하여 평균적으로 2.1~2.2회 정도 질문했고, 주로 사용한 기기는 휴대폰이었다. 학생이 챗봇에 입력한 용어를 추출하고자 한국어 형태소 분석기로 명사와 용언을 추출하여 텍스트 마이닝을 진행한 결과 학생은 과학 질문 외에도 시험 범위 등의 학교생활과 관련된 용어를 자주 입력했다. 학생이 챗봇에 자주 물어본 주제를 추출하고자 Sentence-BERT 기반의 BERTopic으로 학생의 질문을 두 차례 범주화하여 토픽 모델링을 진행했다. 전체 질문 중 88%가 35가지 주제로 수렴되었고, 학생이 챗봇에 주로 물어보는 주제를 추출할 수 있었다. 학년말에 학생을 대상으로 한 설문에서 챗봇이 캐러셀 형태로 결과를 출력하는 형태가 학습에 효과적이었고, 통합과학 학습과 학습 목적 이외의 궁금증이나 학교생활과 관련된 물음에 답해주는 역할을 수행했음을 확인할 수 있었다. 본 연구는 공교육 현장에서 학생이 실제로 활용하기에 적합한 챗봇을 개발하여 학생이 장기간에 걸쳐 챗봇을 사용하는 과정에서 얻은 데이터를 분석함으로써 학생의 요구를 충족할 수 있는 챗봇의 교육적 활용 가능성을 확인했다는 점에 의의가 있다.

• 한국과학교육학회지
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• 제27권4호
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• pp.354-365
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• 2007

이 연구는 작용 반작용 과제와 전기회로 과제에서 인지갈등 정도와 실험결과 예측에 따른 대학생의 인지갈등 특성을 알아보는 데 목적이 있다. 연구대상은 일반물리실험을 수강중인 공과 대학 학생 147명이었다. 인지갈등 정도와, 예측이 실험결과와 일치하는가를 기준으로 학생들을 네 집단으로 나누어 학생들의 응답을 분석하였다. 첫째, 작용 반작용 과제에서는 실험결과를 의심하고 오류를 찾아내려고 하는 경향을 나타내었으나, 전기회로 과제에서는 현상을 그대로 인정하는 경향이 나타났다. 둘째, 인지갈등 정도에 따라 인지갈등 요인별 응답 원인이 다르다. 학생의 인지갈등은 학생의 과거 지식, 경험, 학습습관, 학습동기, 인식론적 신념 등의 영향을 받는다. 인지갈등 점수가 높은 학생은 불일치 상황을 잘 인식하고 자신이 모르는 것을 지각하고 있었고, 재평가의 의지가 높았다. 반면에 인지갈등 점수가 낮은 학생들은 상황을 의심 없이 받아들이는 경향이 있었고 물리에 대한 관심이 적었다. 결론적으로, 이 연구는 이러한 응답특성을 근거로 학생과 과제의 특성을 파악하고 그에 따른 적절한 인지갈등 전략이 마련될 필요가 있음을 제안하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권2호
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• pp.127-137
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• 2024

수자원 관리를 위해 주로 사용되는 물리 모형은 입력자료의 구축과 구동이 어렵고 사용자의 주관적 견해가 개입될 수 있다. 최근 수자원 분야에서 이러한 문제점을 보완하기 위해 기계학습과 같은 자료기반 모델을 이용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 관측자료만을 이용하여 강원도 삼척시 오십천 유역의 장기강우유출모의를 수행했다. 이를 위해 기상자료로 3개의 입력자료군(기상관측요소, 일 강수량 및 잠재증발산량, 일강수량 - 잠재증발산량)을 구성하고 LSTM (Long Short-term Memory)인공신경망 모델에 각각 학습시킨 결과를 비교 및 분석했다. 그 결과 기상관측요소만을 이용한 LSTM-Model 1의 성능이 가장 높았으며, 여기에 MLP 인공신경망을 더한 6개의 LSTM-MLP 앙상블 모델을 구축하여 오십천 유역의 장기유출을 모의했다. LSTM 모델과 LSTM-MLP 모형을 비교한 결과 두 모델 모두 대체적으로 비슷한 결과를 보였지만 LSTM 모델에 비해 LSTM-MLP의 MAE, MSE, RMSE가 감소했고 특히 저유량 부분이 개선되었다. LSTM-MLP의 결과에서 저유량 부분의 개선을 보임에 따라 향후 LSTM-MLP 모델 이외에 CNN등 다양한 앙상블 모형을 이용해 물리적 모델 구축 및 구동 시간이 오래 걸리는 대유역과 입력 자료가 부족한 미계측 유역의 유황곡선 작성 등에 활용성이 높을 것으로 판단된다.