본 연구의 목표는 EXCEL VBA의 실용성이 비전공자 대상 SW 교육에 이점이 있을 것이라는 가설을 검증하는 것이다. 이를 위해 비전공자를 대상으로 EXCEL VBA를 이용한 컴퓨팅 사고력 교육을 계획하고 15주 간 교육을 실시했다. 15주의 교육이 종료된 후 실시한 사후 조사 결과에 의하면 설문 응답자의 72.21%가 EXCEL VBA가 실용적이라고 응답했다. SW 교육의 필요성과 SW 역량의 중요성에 대해 인식하고 있는 학습자는 EXCEL VBA을 이용한 컴퓨팅 사고력 교육이 컴퓨터 관련 지식과 경험 향상에 긍정적 영향을 주는 것으로 인식하고 있었다. 또한, 학습자들은 EXCEL을 이용한 학습 과정은 난이도가 낮은 반면, VBA를 이용한 학습 과정은 난이도가 높다고 인식하고 있었다. 그러므로 VBA를 이용한 문제 해결 학습은 프로그래밍 위주의 교육보다는 학습자에게 성취감을 줄 수 있는 프로젝트 중심의 교육 내용으로 구성할 필요가 있으며, 이를 위한 지속적인 연구가 필요하다.
본 연구는 사회복지관 수퍼바이저의 역량을 규명하고 각 역량의 보유도와 필요도의 현황 및 그 차이를 분석하여 수퍼바이저의 역량 강화를 위한 대안을 모색하기 위한 것이다. 이를 위해 포커스그룹 7명, 델파이 설문 20명 2회, 213명 사회복지사 설문조사 방법으로 수퍼비전 이해당사자들의 의견을 다각적으로 조사하여 사회복지관에서 필요한 수퍼바이저의 역량을 규명하고 그 실태를 조사하였다. 사회복지관 수퍼바이저의 역량은 지식, 기술, 태도의 3가지 하위역량으로 분류되어 조사되었고 전체 43문항이 최종 개발되었다. 필요도와 보유도의 차이가 가장 높아 개선이 요구되는 영역 상위 3순위는 리더십, 수퍼비전, 수퍼바이저 자신의 강 약점, 편견 등에 대한 자기인식의 지식영역, 갈등중재, 팀워크 및 집단지도, 의사소통의 기술영역, 일관성, 수퍼바이지 수용, 인내력, 개방성의 태도영역인 것으로 나타났다. 본 연구는 사회복지관 현장에서 활용될 수 있는 수퍼바이저 핵심역량 모델을 개발하고 수퍼바이저 양성을 위한 방향성을 제시하여 주었다는 점에서 의의가 있다.
작업환경 주변의 사물(target object)을 자동으로 인식하고 그 결과를 효과적으로 모델링하는 기술은 작업 품질, 생산성 등 개발 장비의 성능(performance)에도 지대한 영향을 미치게 되므로 이는 건설자동화 장비를 개발함에 있어 필수적으로 요구되는 핵심 요소기술이다. 현재 국내에서는 2006년부터 지능형 굴삭 로봇(intelligent robotic excavator)의 개발을 위하여 토공 작업환경을 대상으로 스테레오 비전을 활용하여 굴삭 로봇 주변 영역의 지반형상을 3차원으로 모델링하기 위한 기술을 개발하고 있다. 본 연구의 목적은 실제 토공 작업환경을 3차원으로 모델링하는 과정에서 필연적으로 발생되는 스테레오 매칭 노이즈를 효과적으로 제거하기 위하여 다양한 토공작업 환경 요소가 포함된 스테레오 영상을 수집하고 토공 작업 환경의 3차원 모델링에 적합한 노이즈 제거 알고리즘을 제안하는 것이다. 본 연구를 통해 개발된 디지털 영상처리 기술은 토공 작업환경을 대상으로 주변을 자동 인식하고 추출하고자 하는 관심의 대상을 3차원으로 모델링해야 하는 굴삭기 이외의 자동화 장비 개발에 있어서도 응용성이 매우 클 것으로 기대된다.
본 연구에서는 비전공자들을 대상으로 한 웹서비스 개발 교육의 어려움을 k-mooc 강의에 게시된 수강생들의 질의응답을 통해 분석하고 이를 개선하기 위한 방법들을 제안한다. 질의 응답 분석을 통해 비전공자들은 웹서비스 개발 강좌를 수강하면서 주로 익숙하지 않은 도구 사용, 클라우드 서비스의 비용 문제, 서버 환경 설정, 코드 작성에서 어려움을 보이는 것으로 확인되었다. 이를 해결하기 위해 클라우드 서비스의 모델 중 하나인 BaaS (Backend as a Service)를 활용해 서버 비용에 대한 문제와 서버 환경의 복잡도를 낮출 수 있는 방법을 제안한다. 또한 리액트 라이브러리를 사용하여 긴 코드를 작은 단위로 모듈화하여 한번에 작성해야 할 코드 길이를 줄일 수 있다는 것을 보였다. 마지막으로 피그마를 활용해 얻은 디자인 산출물을 활용하여 동작하는 웹 애플리케이션을 구현함으로 IT 비전공자들도 쉽게 학습할 수 있는 개선안을 제안한다.
대학교에서 컴퓨터 관련 학과를 졸업하거나 관련된 직업을 갖지 않은 자를 말하는 비전공자의 SW교육에서 교양교육을 접하는 학습자는 처음 접하는 SW 개발환경과 이해, 전공과의 관련성, 융합 사고능력 등의 어려움을 겪게 된다. 교양교육에서 비전공 학습자의 어려움을 보완하고자 비교적 쉽게 접근할 수 있는 소프트웨어를 활용하여 SW교육 초보자에게 적용할 수 있는 시연 중심모델을 활용하였다. 실생활에서 사용되는 애플리케이션과 문제해결의 논리적 흐름을 파악할 수 있도록 교수자의 시연과 학습자의 모방을 통한 반복적인 구현과 학습자의 학습 만족도와 성취도를 높이기 위한 학습지표를 결합한 융합 SW 교수법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 교수학습법을 적용한 실험에서 SW 교육의 학습 효과, 학업 성취도, 학습 만족도, 교수학습법 측면을 평가할 때 의미 있는 결과를 보였다.
지식정보 사회에서는 일상생활에서 만나는 다양한 문제들을 컴퓨팅 사고를 바탕으로 해결할 수 있도록 디지털 리터러시 교육과 함께 AI 기술을 활용할 수 있는 인공지능 교육이 필요하다. 본 논문에서는 대학에서 컴퓨터 비전공자들을 중심으로 컴퓨터프로그래밍을 가르치면서 데이터 중심의 인공지능 교육을 실시하고, 학생들의 만족도 조사와 함께 학업성적 요인과 관련된 주요 요인들의 상관관계를 분석하였다. 그 결과, 성적과 문제해결력 기반의 과제와 학습 만족도가 강한 상관이 나타났고, 다중 회귀 분석 결과에서도 성적에 유의한 영향(F=225.859, p<0.001)을 주는 것으로 나타났으며, 학생들의 만족도가 높게 나타났다. 비전공자들에게도 프로젝트 형태의 구체적인 사례를 중심으로 데이터의 중요성과 인공지능 모델의 개념을 이해하고, 자신의 관심 분야에서 인공지능을 원활하게 활용할 수 있음을 확인할 수 있었다. 이러한 인공지능 교육 사례가 정립되고, 학생들의 인공지능 교육이 활성화된다면, 인공지능 기술의 관심을 통해 인공지능 전문가들과 협업할 수 있는 인공지능 교육의 방향을 제시할 수 있을 것이다.
비전공자에게는 처음 접하는 SW 개발환경과 이해, 전공과의 관련성, 융합 능력 등의 어려움을 겪게 된다. 비전공자를 위해 비교적 쉽게 접근할 수 있는 소프트웨어 교육을 활용하였고 SW 교육 초보자에게 적용할 수 있는 시연 중심모델(DMM)을 적용하여 실생활에서 사용되는 애플리케이션과 전공과 관련된 아이디어의 구성요소와 논리적 흐름 파악할 수 있도록 교수자의 시연과 학습자의 모방을 통한 반복적인 구현과 학습동기 유발 요소를 결합한 융합 SW 교수법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 교수학습법을 적용한 실험에서 SW 교육에서 학습동기와 학업성취도 측면에서 의미 있는 결과를 보였다.
포트홀은 주행하는 자동차와 접촉이 이뤄지면 차체나 운전자에게 충격을 주고 제어를 잃게 하여 도로 위 안전을 위협할 수 있다. 포트홀의 검출을 위한 국내 동향으로는 진동을 이용한 방식과 신고시스템 이용한 방식과 영상 인식을 기반한 방식이 있다. 이 중 영상 인식 기반 방식은 보급이 쉽고 비용이 저렴하나, 컴퓨터 비전 알고리즘은 영상의 품질에 따라 정확도가 달라지는 문제가 있었다. 이를 보완하기 위해 영상 인식 기반의 딥러닝 모델을 사용한다. 따라서, 본 논문에서는 사전 학습된 딥러닝 모델의 정확도 향상을 위한 Feature Level Ensemble 기법을 제안한다. 제안된 기법은 사전 학습된 CNN 모델 중 Test 데이터의 정확도 기준 Top-3 모델을 선정하여 각 딥러닝 모델의 Feature Map을 Concatenate하고 이를 Fully-Connected(FC) Layer로 입력하여 구현한다. Feature Level Ensemble 기법이 적용된 딥러닝 모델은 평균 대비 3.76%의 정확도 향상을 보였으며, Top-1 모델인 ShuffleNet보다 0.94%의 정확도 향상을 보였다. 결론적으로 본 논문에서 제안된 기법은 사전 학습된 모델들을 이용하여 각 모델의 다양한 특징을 통해 기존 모델 대비 정확도의 향상을 이룰 수 있었다.
우리나라의 신재생에너지 기술개발은 2008년 '저탄소 녹색성장' 국가 비전 선포 이후 국가 에너지 R&D 전략의 중심에 자리 잡고 있다. 이미 우리의 경쟁 대상인 선진국들은 신재생에너지 기술을 중심축으로 녹색산업을 신성장 동력으로 활용하고자 국력을 집중하고 있다. 우리나라는 선진국과 비교할 때 상대적으로 신재생에너지 기술개발 후발자이다. 기술적 핸디캡을 극복하고 대등한 경쟁에 뛰어들기 위해서는 신재생에너지 기술보유 선진국과의 국제협력을 통한 시너지효과 창출이 필요하다. 이는 최고수준의 국가 및 기관들과 협력을 도모함으로써 기술개발 기간 단축은 물론 조기 기술격차 해소가 가능하기 때문이다. 이러한 국가간 상호협력을 위해서는 무엇보다 기술 분야별 선진국 수준과 우리의 수준에 대한 객관적인 분석이 필요하다. 이를 위해 주요 신재생에너지 기술들을 대상으로 심층적인 전문가 조사를 통해 전세계 주요 국가 및 관련 업체들의 기술수준 및 협력 선호 유형을 분석하였다. 이에 더해 관련 기술 시장 상황을 고려하여 기술별 국제 협력 추진 전략을 시장주도형 모델과 공동연구형 모델로 나누어 수립하였다. 수립된 전략을 바탕으로 신재생에너지 기술 국제협력 활성화를 위한 정책 추진 방향을 제시하였다.
본 논문은 비전 기반 동작 인식 방법으로 모범 동작의 유형을 모형화하고 이를 이용하여 사용자의 동작을 인식하고 모범동작과 사용자의 동작간의 유사도를 측정하는 방법을 제안한다. 동작 인식을 위하여 은닉 마르코프 모델 기반의 유형화 기법을 통하여 모범 동작의 유형 모델을 구성하고 이를 이용하여 사용자의 동작을 인식한다. 유사도 측정을 위하여 편집 거리 알고리즘을 응용하여 모범 동작과 사용자 동작의 유사도를 측정하고 점수 표기가 가능하도록 하였다. 본 논문에서 제안하는 동작 인식 처리 방법은 평균 93% 이상의 높은 인식율을 보였다. 본 연구의 결과는 동작 인식 기반 게임, 자세인식, 동작의 반복 훈련 및 훈련 달성도 측정을 요하는 재활훈련 시스템 등에 활용 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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