• 사물인터넷융복합논문지
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• 제7권3호
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• pp.47-54
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• 2021

본 연구에서는 4차 산업형명의 의료 삶의 질을 향상시켜줄 케어로봇에 대하여 미래 의료 산업 발전을 주도할 보건전공 대학생과 공학전공 대학생의 케어로봇에 대한 인식을 확인하고, 이들의 디지털 리터러시 및 공감능력의 차이를 확인하고자 하였다. 본 연구는 대학생의 케어로봇에 대한 인식과 디지털 리터러시 및 공감능력에 대해 분석하기 위한 서술적 상관관계 연구이다. 보건계열 대학생과 공학계열 대학생은 케어로봇에 대한 필요성을 인식하고 있었으나, 교육 경험이 두 군 모두 미흡하였다. 더욱이 보건계열 대학생의 경우 케어로봇에 대해 들어본 경험이 공학계열 학생보다 통계적으로 낮았으며, 수강 요구도 또한 낮았다. 보건계열 대학생과 공학계열 대학생의 디지털 리터러시는 통계적으로 유의한 차이가 없었고, 공감능력 통계적으로 유의한 차이가 없었지만 하위영역인 행동적 공감에서 관계형성능력은 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 본 연구를 통하여 추후 4차 산업에 따른 의료 분야의 교육의 다학제간의 방향성을 제시하고 전공에 따른 학습자들을 위한 이해와 준비의 기초자료가 될 수 있기를 기대한다.

• 한국보육학회지
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• 제19권2호
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• pp.85-100
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• 2019

본 연구의 목적은 유아교육과 신입생들을 위한 감사증진 프로그램이 예비유아교사의 감사성향, 공감능력, 그리고 학과만족에 미치는 영향을 알아보고자 하는 것이다. 연구대상은 경기도에 소재한 3년제 전문대학교 유아교육과에 재학 중인 신입생 55명이며, 이들 중 28명은 실험집단에, 27명은 비교집단에 배치되었다. 실험집단에 속한 유아교육과 신입생들은 2018년 14학기 동안 인지, 정서, 행동적 영역이 통합되어 구성된 감사증진 프로그램을 경험하였다. 본 프로그램의 효과를 검증하기 위해서 프로그램 실시 사전과 사후에 유아교육과 신입생들의 감사성향, 공감능력, 학과만족 검사를 실시하여 SPSS WIN 20.0을 활용한 공변량분석을 실시하였다. 분석결과, 유아교육과 신입생을 위한 감사증진 프로그램은 예비유아교사의 감사성향, 공감능력, 학과만족에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 유아교육과 신입생의 학과적응과 학습 지속력 향상을 위한 프로그램의 구체적 방법론을 제시하였다는 데에 의의가 있다.

• 감성과학
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• 제24권2호
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• pp.39-48
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• 2021

국제통증연구학회(IASP)에 따르면, 신경병증성 통증은 정상 조건에서 중추신경계에 유해한 정보를 전달하는 신경계 기능 장애로 특징 지워진다. 이런 통증은 말초 혹은 중추 신경계에 확인 가능한 병변이 있는 질환과 어떠한 신경에도 병변이 없는 상태에서 발생하는 상황으로 나누어 볼 수 있다. 두 가지 상황 모두 장기적이고 만성적인 변화과정을 겪게 되며, 결과적으로 신경계가 부적절하게 적응하여 치유되기 어려운 만성통증 증후군으로 발전할 수 있다. 그러나 이러한 통증 치료는 진단에서부터 치료까지의 과정이 어려운 탓에 현재까지도 특별한 해결방안이 부족한 실정이다. 최근 자기공명영상(fMRI), 양전자방출단층촬영법(PET), 광영상(optical imaging) 등 영상분석기술이 발달함에 따라 통증을 유발할 수 있는 유해 자극에 대한 중추신경계의 반응을 영상화하는 연구가 증가하고 있다. 이러한 영상 기법들을 통해 통증을 해석하고 처리하는 뇌 영역에서 시냅스 간 가소성 변화가 일어나고 있음을 확인하였으며, 신경병증성 통증을 비롯한 만성통증과 학습과의 상호 작용을 이해하는 데 많은 도움을 주고 있다. 본 연구는 병리적 통증의 기전과 통증 자극에 따른 뇌의 구조적, 기능적 변화에 대해 최근까지 밝혀진 연구들을 소개하고자 한다. 만성적 통증의 정의와 발생기전을 되짚고 새로운 연구 동향을 살펴보는 것은 통증을 완화할 수 있는 방안을 강구하는 데 도움이 될 것으로 사료된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.53-61
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• 2022

4차 산업혁명 기술의 발전으로 가상과 현실의 경계가 모호한 디지털 환경 속에서 MZ세대와 메타버스가 가장 큰 주목을 받고 있다. 이러한 MZ세대에 부합되는 교수학습 방식으로 메타버스가 주목받고 있다. 본 연구에서는 에듀테크 관점에서 언론사 뉴스 분석을 통해 메타버스 플랫폼 중의 하나인 게더타운의 활성화 요인을 탐색해 보고자 하였다. 이를 위해 한국언론재단에서 제공하는 빅카인즈 시스템을 이용하여 빅데이터 관점에서 분석해 보았다. 그 결과 COVID-19 팬데믹 이후에 나타날 미래교육에서 '게더타운'의 활용도는 크게 증가할 것으로 예상된다. 둘째, 연관어와 워드크라우드 분석에서, '비대면'이나 '대학' 그리고 '신입생' 등 교육 관련 용어들의 가중치가 비교적 높게 나타났으며, '메타버스', '메타버스 플랫폼'을 포함하여, '코로나19'나 '아바타' 등의 용어도 중심적인 위치에 있는 것으로 나타났다. 셋째, 네트워크 분석에서 도출된 주요 용어로는 '코로나19, 아바타, 대학생, 진로, 유튜브' 가 포함되어 있는 것으로 나타났다. 이러한 여건 하에서, 본 연구 결과는 메타버스 플랫폼의 하나인 게더타운의 향후 교육 영역에서의 활용이 보다 활성화 되는데 크게 기여할 것으로 기대된다.

• 대한화학회지
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• 제66권2호
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• pp.107-123
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• 2022

이 연구는 컴퓨터 기반 과학 탐구 프로그램을 활용한 화학 수업의 효과를 알아보기 위한 것이다. 이를 위해 물질의 특성 영역에서 3차시의 컴퓨터 기반 과학 탐구를 중심으로 하는 교수학습 프로그램을 개발하였다. 개발된 프로그램을 서울에 위치한 K 중학교에 투입하여 효과를 검증하였다. 실험집단은 혼합물의 분리와 관련된 3차시의 컴퓨터 기반 과학 탐구 수업이 도입되었으며, 비교집단은 교과서에서 제시한 내용을 교사 중심의 강의법으로 도입하였다. 프로그램의 효과를 검증하기 위하여, 과학 긍정경험과 과학과 핵심역량은 이원공분산분석(2-way ANCOVA)을, 학업성취도는 이원분산분석(2-way ANOVA)을 실시하였다. 연구 결과, 과학 긍정경험, 과학과 핵심역량, 학업성취도에서 모두 두 집단 간 차이가 유의미하였으며(p<.05), 학업성취도에서만 집단^*성별 상호작용 효과가 유의미하였다(p<.05). 이 연구 결과로부터 지속적인 과학 탐구가 가능한 화학 수업 방법으로 컴퓨터 기반 과학 탐구 프로그램의 활용 가능성을 엿볼 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.35-43
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• 2022

메이크업은 사람의 외모를 개선하는 가장 보편적인 방법이다. 하지만 메이크업의 스타일이 매우 다양하기 때문에 한 개인이 본인에게 직접 메이크업을 하는 것에는 많은 시간적, 비용적 문제점이 존재한다. 이에 따라 메이크업 자동화에 대한 필요성이 증가하고 있다. 메이크업의 자동화를 위해 메이크업 변환(Makeup Transfer)가 연구되고 있다. 메이크업 변환은 메이크업이 없는 얼굴 영상에 메이크업 스타일을 적용시키는 분야이다. 메이크업 변환은 전통적인 영상 처리 기반의 방법과 딥러닝 기반의 방법으로 나눌 수 있다. 특히 딥러닝 기반의 방법에서는 적대적 생성 신경망을 기반으로 한 연구가 많이 수행되었다. 하지만 두 가지 방법 모두 결과 영상이 부자연스럽거나 메이크업 변환의 결과가 뚜렷하지 않고 번지거나 메이크업 스타일 얼굴 영상의 영향을 많이 받는다는 단점이 있다. 메이크업의 뚜렷한 경계를 표현하고 메이크업 스타일 얼굴 영상에서 받는 영향을 완화시키기 위해 본 연구에서는 메이크업 영역을 분할하고 HoG(Histogram of Gradient)를 사용해 손실 함수를 계산한다. HoG는 영상 내에 존재하는 에지의 크기와 방향성을 통해 영상의 특징을 추출하는 방법이다. 이를 통해 에지에 대해 강건한 학습을 수행하는 메이크업 변환에 대해 제안한다. 제안한 모델을 통해 생성된 영상과 베이스 모델로 사용하는 BeautyGAN을 통해 생성된 영상을 비교해 본 연구에서 제안한 모델의 성능이 더 뛰어남을 확인하고 추가로 제시할 수 있는 얼굴 정보에 대한 사용 방법을 향후 연구로 제시한다.

• 과학교육연구지
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• 제45권1호
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• pp.23-41
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• 2021

본 연구의 목적은 STEAM 융합적 문제 상황에 대하여 중등영재반별로 나타내는 문제발견과 문제해결 능력의 특성을 알아보는데 있다. 이를 위해 STEAM 융합적 문제해결력 검사지를 사용하여 중등영재반별로 문제의 발견과 문제해결 과정에 작성한 활동지, 산출물 등을 정량적 및 정성적으로 비교·분석하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 제시한 문제해결력 검사지가 지닌 전공 특수성이 문항에 대한 선호도와 문제를 발견하는 양상에 영향을 미침을 알 수 있었다. 둘째, 영재반별로 특정 과제에 대해 영재반에 따른 문제의 발견과 문제의 해결 능력의 차이를 보이는 것이 아니라 모둠별로 차이를 보이는 것으로 나타났다. 셋째, STEAM 융합적 문제 상황에서 문제의 발견과 문제해결에 전공 영역보다 개별 창의성과 모둠의 협력적 창의성이 더 크게 작용했음을 알 수 있었다. 본 연구결과에 의하면 문제의 발견과 문제해결력 평가에서 영재 학생들의 정의적 요인과 협력의 개념을 포함할 필요가 있고, 집단 창의성이 잘 발휘될 수 있도록 협력적 문제해결능력을 향상시킬 수 있는 교수·학습 전략을 개발할 필요가 있음을 시사한다.

• 한국비블리아학회지
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• 제19권1호
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• pp.157-174
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• 2008

도서관전산화와 인터넷은 사서들의 업무를 편리하게 하였을 뿐만 아니라, 아웃소싱 및 직업감축으로 이어지게 하였으며 도서관 방문자 수를 급감시켰다. 하지만 많은 도서관의 사서들은 기존 업무에 매달려 있고 변화된 새로운 환경에 적합한 역할을 찾지 못하여 그들의 정체성이 흔들리고 있다. 직업에서 정체성을 확립하지 못하면 그 직업은 사라질 수밖에 없다. 이에 본 논문은 디지털 환경에서 사서들의 정체성이 무엇인지 파악하고자 하였다. 연구를 위하여 현재까지 사서들의 새로운 역할에 대해 논한 문헌들을 조사하였고, 문헌들이 제시한 것과 현직 사서들이 느끼는 것의 차이점을 비교하였다. 사서들의 의견을 수렴하기 위해서는 현직에 20년 이상 근무하고 있는 사서들을 대상으로 이메일 서베이 (Survey)를 하였다 질문은 개방형 질문지로 하여 가급적이면 경험이 많은 사서들로부터 다양한 의견을 수렴하고자 하였다. 연구결과 사서들은 이용자들에게 정보를 제공하는 대민서비스에서 직업적인 보람을 느끼고 있지만 환경의 변화로 전문직으로서 서비스할 기회가 많지 않은 것으로 나타났다. 하지만 정보활용교육이나 독서지도 및 각종 프로그램 지도와 같은 분야에서 전문가 영역을 확보할 수 있는 기회들이 보인다. 교육은 이용자들에게 필요한 정보를 찾을 수 있게 해주는 정보교육과 필요한 정보에 접근할 수 있게 해주는 매체교육으로 구분할 수 있다. 자기주도적인 평생학습사회에서 정보와 매체를 활용할 수 있는 것은 매우 중요한 능력이다. 사서들은 정보교육과 매체교육이라는 역할을 수행함으로써 이용자들이 훌륭한 지식인이 될 수 있도록 하는 일에서 사서들의 정체성을 확보할 수 있을 것으로 본다.

• 방송공학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.460-479
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• 2007

문화가 산업의 영역으로 들어온 이후 세계 각국에서는 자국의 문화콘텐츠를 다양한 매체를 통하여 교육적 또는 상업적 목적으로 활용하기 위한 노력을 해 왔으며, 다양한 문화 및 역사가 이 분야의 주요 배경 및 소재로 인식되면서 역사학 등을 전공하는 많은 학자들의 역할도 증가되고 있는 추세이다. 그 중 에서도 특히 게임분야는 관객이 직접 참여하여 스토리텔링을 완성해 간다는 인터페이스 특성상 문화전파와 학습효과가 매우 높은 매체로 인식되고 있다. 이러한 측면에서 인간의 단순한 놀이로 인식되고 있는 디지털게임에서 현재 세계 각국이 제작하여 전 세계에 전파하는 역사게임의 소재 및 세계관등을 비교 분석하는 것은 매우 중요한 일이다. 본 논문은 1980년부터 2005년까지 한국에서 서비스된 약 70여 편의 역사소재게임 중 대표적 제작 및 보급 국가인 한국, 미국, 일본, 대만, 독일, 총 5개국의 역사소재 게임 68편을 무작위로 선정하여 각국이 제작한 게임의 배경시대 및 기획의도 등을 분석하고 역사원형이 게임 시나리오 및 세계관, 배경으로 등장하는 사례를 비교하여 각국이 선호하는 시대와 장르 및 문제점을 도출하여 향후 우리의 발전적인 역사소재게임의 기회방안을 제시하였다. 역사게임에 적용된 세계관 및 등장인물 분석에서는 각국의 역사게임에 적용된 실존인물, 실제역사 및 역사소설로 나누어 비교하였으며, 그 결과 총68편 중 실존인물을 게임에 적용한 사례는 총 8편으로 전체의 11.8%에 해당하였다. 또한, 과거의 실제 역사 및 배경을 게임의 소재로 적용한 사례는 37편으로 전체의 54.4%를 차지한 것으로 조사되었다. 각국이 선호하는 역사게임의 주 소재는 인물보다는 실제의 배경이 주무대가 된다는 것을 알 수 있었으며, 한국은 고대 고구려를 중심으로 한 삼국시대, 미국은 1,2차 세계대전, 독립전쟁, 일본은 중세 일본 전국시대, 독일은 고대 유럽역사 등 각 국이 선호하는 역사적 배경은 그 나라가 역사적으로 자랑스럽게 생각하는 역사적 시점이 역사게임의 주 배경이 된다는 결과를 얻었다 게임의 주 배경이 되는 시대로서는 고대가 37편으로 54.4%를 차지하여 각국에서 제일 선호되는 시대로 조사되었으며 그 다음은 근 현대가 18편으로 26.47%, 중세 7편 10.3%, 선사시대 5편 7.35%, 상고시대가 1편으로 1.47%로 나타나 고대 중세, 근 현대 순으로 선호하는 것으로 나타났다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제24권3호
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• pp.247-262
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• 2022

국내 200 m 이상 연장의 터널에서는 CCTV 설치가 의무화되어 있으며, 터널 내 돌발 상황을 자동으로 인지한 다음 터널 관리자에게 알릴 수 있는 터널 영상유고시스템의 운영이 권고된다. 여기서 터널 내 설치된 CCTV는 터널 구조물의 공간적인 한계로 인해 낮은 높이로 설치된다. 이에 따라 이동차량과 매우 인접하므로, 이동차량과 CCTV와의 거리에 따른 원근현상이 매우 심하다. 이로 인해, 기존 터널 영상유고시스템은 터널 CCTV로부터 멀리 떨어질수록 차량의 정차 및 역주행, 보행자 출현 및 화재 발생과 같은 터널 내 유고상황을 인지하기 매우 어려우며, 100 m 이상의 거리에서는 높은 유고상황 인지 성능을 기대하기 어려운 것으로 알려져 있다. 이 문제를 해결하기 위해 관심영역 설정 및 역 원근변환(Inverse perspective transform)을 도입하였으며, 이 과정을 통해 얻은 변환영상은 먼 거리에 있는 객체의 크기가 확대된다. 이에 따라 거리에 따라 객체의 크기가 비교적 일정하게 유지되므로, 거리에 따른 객체 인식 성능과 영상에서 보이는 차량의 이동속도 또한 일관성을 유지할 수 있다. 이를 증명하기 위해 본 논문에서는 터널 CCTV의 원본영상과 변환영상을 바탕으로 동일한 조건을 가지는 데이터셋을 각각 제작 및 구성하였으며, 영상 내 차량의 실제 위치의 변화에 따른 겉보기 속도와 객체 크기를 비교하였다. 그 다음 딥러닝 객체인식 모델의 학습 및 추론을 통해 각 영상 데이터셋에 대한 거리에 따른 객체인식 성능을 비교하였다. 결과적으로 변환영상을 사용한 모델은 200 m 이상의 거리에서도 객체인식 성능과 이동차량의 유고상황 인지 성능을 확보할 수 있음을 보였다.