• 정보교육학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.653-662
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• 2020

본 연구에서는 초등 실과 교과서의 소프트웨어교육 영역에 나타난 컴퓨팅 사고력의 요소의 내용, 수준 등을 분석하고 교과서 학습활동별 컴퓨팅 비율을 분석하였다. 컴퓨팅 사고력 요소는 교육부에서 제시한 컴퓨팅 사고력의 구성 요소와 정의를 바탕으로 구성하였고, 6개 출판사에서 출판된 실과 교과서의 소프트웨어 교육 학습 내용을 분석하였다. 교과서별 컴퓨팅 사고력 요소와 컴퓨팅 수준을 분석한 결과 교과서별로 컴퓨팅 사고력의 하위 요소 포함 여부의 차이가 나타나며, 컴퓨팅과 연결된 추상화 활동을 제시하는 교과서의 비율이 비교적 낮게 나타났다. 추후 교육과정 개편 또는 교과서 개정시 컴퓨팅 사고력 요소가 균형있게 포함되도록 보완하고, 문제 발견과 이해부터 자동화까지 컴퓨팅 사고의 일련의 과정들이 이어질 수 있도록 차시를 편성할 필요가 있으며, 일상생활의 요소를 사용하되 컴퓨팅이 포함된 추상화 활동을 내포할 필요가 있다.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.265-277
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• 2021

기술의 발전에 따라 디지털 리터러시의 개념이 기능과 도구 활용 중심에서 사회, 문화적 맥락에서 의사소통과 참여의 범위까지 확장되고 있다. 특히 코로나19와 같은 원격학습환경에서 학습자의 디지털 리터러시 역량은 더욱 중요하고 필요하다. 본 연구에서는 초등학교 교과서에 나타난 디지털 리터러시에 대한 분석과 점검을 통해 디지털 리터러시 교육 개선 방안에 대해 연구하였다. 이를 위해 디지털 리터러시를 구성하는 기초적 지식, 기술 및 역량으로 구성된 준거를 통해서 분석하였다. 연구 결과 초등학교 교과서의 디지털 리터러시 교육 내용은 기능과 도구 중심으로 제시되고, 특정 영역 등에 편중되어 있고 체계성, 연계성 등에서 부족한 부분이 발견되었다. 이에 초등 정보교과 독립을 통한 디지털 리터러시의 교과 체계 구성과 교육과정의 구체적인 구성 방안 및 예비교사의 실천 역량 강화를 위한 방안에 대해 제시하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.1-8
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• 2022

본 논문에서는 실시간 객체 탐지(Real-time Object Detection)가 가능한 YOLOv4 모델과 DeepSORT 알고리즘을 활용한 객체 추적(Object Tracking) 기술을 활용하여 CCTV 영상 이미지 기반의 화재 탐지 시스템을 제안한다. 화재 탐지 모델은 10800장의 학습용 데이터로부터 학습되었으며 1000장의 별도 테스트 셋을 통해 검증되었다. 이후 DeepSORT 알고리즘을 통해 탐지된 화재 영역을 추적하여 단일 이미지 내의 화재 탐지율과 영상 내에서의 화재 탐지 유지성능을 증가시켰다. 영상 내의 한 프레임 혹은 단일 이미지에 대한 화재 탐지 속도는 장당 0.1초 이내로 실시간 탐지가 가능함을 확인하였으며 본 논문의 AI 화재 탐지 시스템은 기존의 화재 사고 탐지 시스템 보다 안정적이고 빠른 성능을 지니고 있어 화재현장에 적용 시 화재를 조기 발견하여 빠른 대처 및 발화단계에서의 진화가 가능할 것으로 예상된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.510-518
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• 2022

국가수준에서 시행되는 진단평가는 학교에서 학습부진이 있는 학생을 조기 발견하는 것이 매우 중요하다. 본연구는 부산교육종단의 2019년 중학교 1학년의 데이터를 입력하여 2020년 성취여부를 판별하는 인공지능 모델을 구축하고 분석하였다. 머신러닝 알고리즘으로 중학교 국어, 영어, 수학 기초학력을 예측하는 예측모형을 개발하고, 다음 학년 예측에도 78%, 82%, 83% 의 정확도를 보이는 것을 확인하였다. 또한, 중학교 과목별 성취예측 의사결정트리를 그려서 과정을 분석해보면서, 성취 예측에 영향을 미치는 특성들은 어떠한 것들이 있는지 살펴보았다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.58-73
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• 2022

이 연구의 목적은 모바일 앱 실적 변수 간의 관계를 파악하여 예측 가능한 앱 실적 변수의 추정 모델을 구성하고 앱 리뷰가 앱 실적 지표에 미치는 영향을 검증하는 것이다. 연구1과 2에서는 상관분석과 기계학습의 랜덤 포레스트 회귀 추정을 사용하여 앱 실적 간의 관계를 도출하고 앱 실적 추정 모델링을 수행하였다. 연구3에서는 앱 리뷰를 텍스트 마이닝의 감성분석을 사용하여 일별 감성 점수를 도출한 후 다변량 시계열분석을 사용하여 앱 리뷰의 감성점수가 앱의 일일 설치 횟수에 선행하여 영향을 주는 것을 발견하였다. 앱을 개발하고 서비스하는 기업은 앱 실적 지표와 앱 리뷰에서 제기되는 불만족과 고객 니즈를 검토하여 적기에 앱을 개선하고 마케팅 판매촉진활동의 시점과 방향성을 도출할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권7호
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• pp.101-108
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• 2022

본 논문은 다수의 사물인터넷 단말에서 보편적으로 수집할 수 있는 시스템 및 네트워크 메트릭을 학습하여 각 사물의 경험데이터를 기반으로 서비스거부 및 분산반사 서비스거부 공격을 탐지하는 침입 탐지 모델을 제안한다. 먼저, 공격 시나리오 유형별로 각 사물에서 37종의 시스템 및 네트워크 메트릭을 수집하고, 이를 6개 유형의 머신러닝 모델을 기반으로 학습하여 사물인터넷 공격 탐지 및 분류에 가장 효과적인 모델 및 메트릭을 분석한다. 본 논문의 실험을 통해, 랜덤 포레스트 모델이 96% 이상의 정확도로 가장 높은 공격 탐지 및 분류 성능을 보이는 것을 확인하였고, 그 다음으로는 K-최근접 이웃 모델과 결정트리 모델의 성능이 우수한 것을 확인하였다. 37종의 메트릭 중에는 모든 공격 시나리오에서 공격의 특징을 가장 잘 반영하는 CPU, 메모리, 네트워크 메트릭 5종을 발견하였으며 큰 사이즈의 패킷보다는 빠른 전송속도를 갖는 패킷이 사물인터넷 네트워크에서 서비스거부 및 분산반사 서비스거부 공격 특징을 더욱 명확히 나타내는 것을 실험을 통해 확인하였다.

• 기독교교육논총
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• 제69권
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• pp.105-137
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• 2022

본 논문은 야외광야교육의 특성과 야외광야체험이 고등교육 참여자에게 미치는 영향을 연구하는 것이다. 이를 위하여 첫 번째 부분에서는 야외광야 프로그램을 구성하고 있는 핵심적인 공통 요소를 다룬다. 예를 들어 불균형 상태의 모험 또는 자기 발견, 임시공동체의 책임을 위한 소그룹 역동, 실제 상황에서 효과적인 의사결정을 내리기 위한 문제 해결 프로세스, 고독에서의 통합을 위한 솔로 시간, 지도력 스타일과 트립 지도자의 역할 등이다. 이러한 야외광야 프로그램의 다섯 가지 공통적 요소들은 참가자들이 프로그램의 성격에 따라 각자의 목표를 달성하는 데 도움이 되는 교육적 메커니즘으로 작용하고 있음을 소개한다. 그다음으로 두번째 부분에서는 야외광야교육이 각각의 목적에 따라 세 가지 범주로 활용되고 있음을 소개한다. 예를 들어 신입생 오리엔테이션 프로그램, 개인 리더십 개발 프로그램, 그리고 전문 교육 프로그램이다. 그리고 고등교육에서 활용되고 있는 각각의 프로그램들을 통해 참여자들이 누리고 있는 교육적 효과에 대해 소개한다. 그리고 결론에서 기독교 교육자들이 실제 광야 경험을 활용하여 자신들이 추구하는 사명과 목표에 따라 전인적인 성장을 위한 개발 프로그램으로 구상하는데 필요한 영적 형성 프로그램에 대한 지침을 제안하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권5호
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• pp.219-228
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• 2022

본 연구는 성인대학생이 대학생활적응에서 경험하는 장애가 무엇인지 탐색하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 대구·경북지역 대학에 재학하고 있는 성인대학생 32명을 대상으로 심층면담을 수행하였다. 연구를 위해 Colaizzi의 현상학적 연구방법을 사용하고 분석하였다. 연구결과는 8개의 주제로 범주화하여, 개인성향장애, 학습능력장애, 인간관계장애, 사회적인식장애, 시간적장애, 경제적장애, 대학환경장애, 학사운영장애 등이 도출되었다. 이상의 연구결과를 통해 기존의 일반대학생을 중심으로 운영되고 있는 대학환경은 다양한 연령과 경험, 일·학습을 병행하는 성인대학생에게 다양한 형태의 장애로 표현되고 있음을 발견하였다. 도출된 장애요인을 기반으로 성인대학생의 대학생활적응장애를 실증적으로 탐색할 수 있는 측정도구 개발의 후속연구가 이루어지기를 기대한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권4호
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• pp.687-697
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• 2023

공격 양상이 더욱 지능화되고 다양해진 봇넷은 오늘날 가장 심각한 사이버 보안 위협 중 하나로 인식된다. 본 논문은 UGR과 CTU-13 데이터 셋을 대상으로 반지도 학습 딥러닝 모델인 오토엔코더를 활용한 봇넷 검출 실험결과를 재검토한다. 오토엔코더의 입력벡터를 준비하기 위해, 발신지 IP 주소를 기준으로 넷플로우 레코드를 슬라이딩 윈도우 기반으로 그룹화하고 이들을 중첩하여 트래픽 속성을 추출한 데이터 포인트를 생성하였다. 특히, 본 논문에서는 동일한 흐름-차수(flow-degree)를 가진 데이터 포인트 수가 이들 데이터 포인트에 중첩된 넷플로우 레코드 수에 비례하는 멱법칙(power-law) 특징을 발견하고 실제 데이터 셋을 대상으로 97% 이상의 상관계수를 제공하는 것으로 조사되었다. 또한 이러한 멱법칙 성질은 오토엔코더의 학습에 중요한 영향을 미치고 결과적으로 봇넷 검출 성능에 영향을 주게 된다. 한편 수신자조작특성(ROC)의 곡선아래면적(AUC) 값을 사용해 오토엔코더의 성능을 검증하였다.

• 한국비블리아학회지
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• 제34권2호
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• pp.33-57
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• 2023

연구의 주요 목적은 공공도서관이 가진 '우리 모두의 장(공통장)'의 특성을 최대한 발견한 학습 구성요소 설계 및 대학의 일반교양 과목 요건에 부합하는 교육 내용 구성이다. 공공도서관은 다양한 문해력 향상의 연습장이자, 디지털 공유문화의 체험장, 차별 없는 모두의 학습장, 메이커 운동의 작업장 그리고 지역공동체 형성의 거점으로서 '우리 모두의 장'의 성격을 두루 갖추고 있다. 연구자는 다양한 문해력 이해, 정보활용능력의 정보윤리, 공동체 의식 및 다문화 이해, 공공의식과 협동정신 및 컴퓨터 활용능력, 학제적 지식 및 통합적 안목과 시각 등을 학습 구성요소로 설계하고 '공유문화와 지역도서관'이라는 명칭의 과목을 개설하였다. 이러한 공공도서관 관련 융합 교양 교과는 지역 및 공공성의 위기가 증대되는 상황에서 공공도서관의 가치를 학생들에게 널리 확산하고 실제로다양한 도서관 서비스를 체험하도록 유도함으로써 지역도서관의 인지도 및 이용률 향상을 견인할 것으로 기대된다.