• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제27권3호
• /
• pp.209-216
• /
• 2022

본 논문에서는 장애인 취업 활성화를 위한 효과적인 소프트웨어(SW) 교육 프로그램을 제안하고, 시범 운영을 통하여 SW교육 효과를 검증한다. 이 SW교육 프로그램에서는 기초과정인 유니티 프로그래밍 과정과 심화과정인 AR/VR 디지털 콘텐츠 개발 과정으로 구성된 SW교육과정을 개발한다. SW교육 성취기준은 국가직무능력표준(NCS)의 가상현실콘텐츠제작 직무의 수준과 시각·청각·지체장애 청소년의 SW교육 성취기준을 고려하여 기초 및 심화과정의 성취기준을 개발한다. SW교육 교재는 유니티 기반으로 장애인의 지적수준에 따라 하나의 AR/VR 디지털콘텐츠를 단계적으로 구현할 수 있도록 프로젝트 기반으로 개발한다. SW교육 시범운영은 코로나-19로 인하여 Blended Learning 기반의 비대면 온라인 교육으로 실시한다. SW교육 시범 운영에 대하여 SW교육 효과와 학습자 개인별 SW교육 학업성취도를 도출하기 위해 학습자들에게 설문조사를 실시하고, 그 결과를 분석한다. 기초과정에서는 학습자의 77.3%가 우수(80~90) 이상의 학업성취도를 달성했으며, 심화과정에서는 학습자의 48.8%가 우수(80~90) 이상의 학업성취도를 달성하였다. 이러한 결과는 본 논문에서 개발한 장애인 SW교육 프로그램이 장애인 취업 활성화에 효과가 있다는 것을 검증하는 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제21권12호
• /
• pp.57-65
• /
• 2021

산업 전 분야에 4차 산업혁명의 신기술인 IoT(Internet of Things), AI(Artificial Intelligence), Bigdata 등이 융합되어 새로운 가치를 창출하는 초연결 지능정보사회가 도래되고 있다. 모든 것이 네트워크에 연결되어 데이터가 폭발적으로 증가하고, 인공지능이 스스로 학습하여 지적 판단 기능까지도 가능하다. 특히 사물인터넷은 언제 어디서나 어느 것과도 연결될 수 있는 새로운 통신환경을 제공함에 따라 모든 것들이 연결되는 초 연결을 가능케 하고 있다. 인공지능 기술은 인간이 가진 지각, 학습, 추론, 자연어처리 등의 능력을 컴퓨터가 실행할 수 있도록 구현되고 있다. 인공지능은 기계학습, 딥러닝(Deep leearning), 자연어처리, 음성인식, 시각인식 등 첨단기술을 개발하는 방향으로 발전되고 있으며, 안전, 의료, 국방, 금융, 복지 등의 다양한 응용 분야에 특화된 소프트웨어와 머신러닝(Machine learning), 클라우드(Cloud) 기술을 포함하고 있다. 이를 통해 인간의 편의와 새로운 가치를 제공하기 위해 산업 전반의 다양한 분야에 활용된다. 하지만, 이와는 반대로 지능적이고 정교해진 사이버 위협들이 증가하고 신기술의 기술적 안전성 확보와 같은 잠재적 역기능들을 동반함에 따라 이에 대한 대응이 필요한 시점이다. 본 논문에서는 이러한 역기능을 해결하기 위한 하나의 방안으로 인공지능기술을 활용하여 IoT 통합보안관제 가능하도록 새로운 데이터모델링(Data modelling) 방안을 제안하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제28권3호
• /
• pp.45-58
• /
• 2023

KVMF 1.0 프로토콜은 비트 단위의 가변형 메시지 처리를 통해 다양한 무기 체계 간 데이터통신이 가능하도록 표준 메시지와 통신 방법을 정의한 육군 표준 전술 데이터링크 프로토콜이다. 이 프로토콜은 지난 10년간 다양한 육군 무기 체계에 적용되어 왔고, 현대전의 핵심인 NCW(Network Centric Warfare)의 구현을 가능하게 하여 육군의 작전 수행 능력이 한 단계 업그레이드되는데 기여하였다. KVMF 1.0 프로토콜이 적용된 이후, 시간의 흐름에 따라 새로운 기술이 적용된 신규 무기 체계가 도입되었고 신규 무기 체계는 무기 체계의 특성에 따른 새로운 메시지를 탑재하게 되었다. 이에 따라 기존에 전력화된 무기 체계와의 메시지 버전 차이에 따른 호환 문제가 발생하게 되었고 미래의 지속적인 메시지 개정 소요를 고려하면 앞으로도 이러한 문제가 연속하여 대두될 것으로 예상되었다. 따라서 이러한 메시지 호환성 문제를 해결하기 위한 방안이 필요하게 되었고 본 논문에서는 상/하위 버전간 호환성이 보장되는 KVMF 2.0 프로토콜 설계안을 제시하였다. 본 논문에서는 제시한 호환 방안을 소프트웨어로 구현하였으며, 상/하위 버전 간 연동 환경을 구성하여 시험을 통해 설계안이 성공적으로 동작함을 확인하였다. 이를 통해 본 KVMF 2.0 프로토콜 설계안을 무기 체계에 적용하면 기 전력화 체계와의 연동은 물론, 미래의 무기 체계와도 연동할 수 있는 상/하위 버전 간 호환성 확보가 될 수 있을 것이라 기대할 수 있게 되었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제11권8호
• /
• pp.315-324
• /
• 2022

이 논문에서는 자연어로 구성된 수학 문장제 문제 자동 풀이하기 위한 Transformer 기반의 생성 모델인 KoEPT를 제안한다. 수학 문장제 문제는 일상 상황을 수학적 형식으로 표현한 자연어 문제이다. 문장제 문제 풀이 기술은 함축된 논리를 인공지능이 파악해야 한다는 요구사항을 지녀 최근 인공지능의 언어 이해 능력을 증진하기 위해 국내외에서 다양하게 연구되고 있다. 한국어의 경우 문제를 유형으로 분류하여 풀이하는 기법들이 주로 시도되었으나, 이러한 기법은 다양한 수식을 포괄하여 분류 난도가 높은 데이터셋에 적용하기 어렵다는 한계가 있다. 본 논문은 이에 대해 '식' 토큰과 포인터 네트워크를 사용하는 KoEPT 모델을 사용했다. 이 모델의 성능을 측정하기 위해 현존하는 한국어 수학 문장제 문제 데이터셋인 IL, CC, ALG514의 분류 난도를 측정한 후 5겹 교차 검증 기법을 사용하여 KoEPT의 성능을 평가하였다. 평가에 사용된 한국어 데이터셋들에 대하여, KoEPT는 CC에서는 기존 최고 성능과 대등한 99.1%, IL과 ALG514에서 각각 89.3%, 80.5%로 새로운 최고 성능을 얻었다. 뿐만 아니라 평가 결과 KoEPT는 분류 난도가 높은 데이터셋에 대해 상대적으로 개선된 성능을 보였다. KoEPT가 분류 난도의 영향을 덜 받으며 좋은 성능을 얻게 된 이유를 '식' 토큰과 포인터 네트워크 때문이라는 것을 ablation study를 통해서 밝혔다.

• 재활치료과학
• /
• 제12권2호
• /
• pp.69-83
• /
• 2023

목적 : 본 연구는 예비연구로 65세 이상 노인을 대상으로 Information & Communication Technology(ICT) 홈 기반 프로그램을 적용하여 인지향상 프로그램의 효과를 확인하고, 원격재활 전달모델로서 가능성을 찾고자 한다. 연구방법 : 2022년 8월부터 10월까지 대상자 3인을 선정하여 약 2개월에 걸쳐 ICT 홈 기반 인지향상 프로그램 중재를 실시하였다. 본 중재는 프로그램 전·후 인지향상을 평가하기 위해 한국판 간이 정신상태 검사, 한국판 몬트리올 인지평가, 노인용 전산화 인지평가도구, Two shorter form of the Center for Epidemiologic Studies Depression scale을 사용하여 진행하였다. 치료사는 원격으로 대상자의 수준에 맞는 인지훈련의 난이도 조절을 매주 피드백을 통해 설정하고 프로그램 진행 시에는 매일 정해진 시간에 치료사의 도움 없이 진행하였다. 인지향상 프로그램에 대한 추가 의견을 위해 인터뷰를 진행하였다. 결과 : 중재 후, 사전 사후에 진행한 한국판 몬트리올 인지평가 대부분의 항목에서 모든 대상자가 향상된 점수를 보였다. 또한 Cotras-pro의 항목 중 상위인지, 언어능력, 주의집중, 시지각, 기억력이 향상되었다. 결론 : ICT 홈 기반 프로그램을 사용한 인지재활훈련은 치매를 예방할 뿐 아니라 원격재활에 대한 내적동기 또한 가질 수 있었다. 본 연구를 통해 노인을 대상으로 한 원격재활이 가능할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 산업융합연구
• /
• 제21권3호
• /
• pp.195-202
• /
• 2023

본 연구는 학습자의 교육적 요구를 파악하기 위해 현장에서 이루어진 수업을 바탕으로 설문조사 결과를 분석하여 SW 교육에 필요한 요소를 반영하기 위한 것이다. 본 연구에서는 선행연구를 통해 학습 동기와 학습 성취도에 따른 다양한 실험적 요소를 구성하고 설계하였다. 본 연구에 적용한 설문조사로 교수자 역량(FC), 학습자 역량(LC), 교육 여건(EC)의 3가지 부문의 실험적 요소를 1차 영역별, 2차 전공 계열별로 각각 분석하였다. CT 기반의 SW 교육을 영역별로 분석한 결과 교육자료 개발, 강의에 대한 이해, 교수방법은 만족도가 높게 나타난 반면, 수강생과의 소통, 강의의 난이도, 수강 인원은 상대적으로 낮게 나타났다. 전공별로 분석한 결과는 인문 계열에서 공학 계열보다 어렵고 흥미가 떨어지는 것으로 결과가 나타났다. 본 연구에서는 이러한 통계적 결과를 바탕으로 학습자의 문제해결 능력 향상 측면에서 향후 효과적인 교양교육을 위하여 흥미로운 교과과정으로 비전공 SW 교육이 개선되어야 할 필요성을 제시한다.

• 재활치료과학
• /
• 제11권1호
• /
• pp.87-99
• /
• 2022

목적 : 본 연구는 앤더슨 행동 모형의 적용을 통해 지역사회 거주 노인의 인지 향상 프로그램의 참여 의사 결정 요인에 대한 실증적인 분석하고자 한다. 연구방법 : 본 연구의 표집 방법은 온라인 설문조사 형태로 시행되었으며, 대상자는 국내 지역사회 거주 65세 이상 노인이었다. 2020년 8월부터 9월까지 2개월에 걸쳐 시행되었으며, 설문에 참여한 대상자는 총 154명이었다. 결과 : 본 연구의 주요 결과로는 첫째, 소인 요인의 성별, 연령, 지역적 특성, 최종학력, 그리고 경제적 상태는 인지 향상 프로그램 참여 의사 간의 상관관계가 없었다. 둘째, 가능성 요인 중 프로그램의 다양성, 흥미도, 그리고 효과성은 인지 향상 프로그램 참여 의사 간에 상관관계가 있었지만, 프로그램의 난이도, 참신성 그리고 전자기기 사용 능력은 인지 향상 프로그램 참여 의사 간의 상관관계가 없었다. 셋째, 욕구 요인의 만성질환 유무, 주관적 건강 상태, 그리고 일상생활 제한 여부는 인지 향상 프로그램 참여 의사 간의 상관관계가 없었다. 결론 : 본 연구의 결과 분석을 통한 기초적 정보와 근거의 결과를 파악하여, 추후 인지 향상 프로그램의 개발에 대한 시사점을 얻을 수 있으리라 생각된다.

• 실천공학교육논문지
• /
• 제15권2호
• /
• pp.529-538
• /
• 2023

보편적 인공지능교육의 필요성이 확대되고 직무 변화가 이루어지고 있는 현 시점에서, 가장 먼저 인공지능을 직무의 일부분으로 경험하게 되는 대학의 비전공자를 위한 인공지능 교양교육에 대한 연구 및 논의는 미흡한 실정이다. 비전공자 대상 인공지능 교육과정이 운영되고 있지만 주로 인공지능의 개념 및 원리에 대한 이론 중심의 교육으로 운영되고 있다. 비전공자 대상 인공지능에 대한 일반적인 개념을 이해하기 위해 체험학습을 병행하여 진행 할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 비전공자의 특성을 고려하여 학습에 흥미를 갖고, 인공지능 수업에 대한 부담감을 낮출 수 있는 난이도의 인공지능 체험교육 학습콘텐츠를 설계한 후 앱인벤터와 오렌지 인공지능 플랫폼을 활용한 체험 교육의 학습효과를 살펴보고자 한다. 팀 별 인공지능 관련 프로젝트 작성을 통해 수집된 학습관련 데이터와 설문조사 자료를 바탕으로 분석한 결과 인공지능 교육의 필요성에 대한 인식의 긍정적인 변화와 인공지능 리터러시 능력이 향상된 것으로 나타났다. 교수자에게는 인공지능 체험교육 학습을 위한 학습모형을 설계하는 데 기틀을 마련해 주는 계기가 될 것으로 기대한다.

• 실천공학교육논문지
• /
• 제15권3호
• /
• pp.671-679
• /
• 2023

본 연구는 일학습병행 학습기업 평가지표 개발의 후속연구로 평가지표를 정량화하여 평가모형을 정립하는데 그 목적이 있다. 선행연구에서 도출된 최상위 레벨의 구성요소인 학습기업의 정량적요인, 정성적요인, 전담인력역량요인, 그리고 학 습근로자 역량 요인을 주축으로 2레벨 구성요소를 검증하여 평가모델을 구축하였다. 학습기업의 평가를 위해 해당기업을 담당하고있는 전문 가들과 AHP 설문을 수행하여 기업현장 교육훈련의 질을 결정하는 중요요인을 도출하고 평가항목간의 가중치산정을 통하여 학습기업의 평가모형을 완성하고 등급별 그룹핑을 진행하였다. 일 학습병행은 산업현장과 학교교육의 미스매치를 해소하고 능력중심 사회를 구현하기 위한 핵심적인 정책으로 추진되어 2022년 12월 기준으로 16,664개 기업이 훈련에 참여하였다. 학습기업은 현장훈련을 실시하는 교육훈련 공급기관으로써 매우 중요한 역할을 수행하고 있다. 본 연구에서 제시된 평가모형에 따른 학습기업 등급별 지원 및 컨설팅방안이 일학습병행의 내실화와 질적수준을 향상하는 기초자료로 활용될 것을 기대한다.

• 대한화학회지
• /
• 제68권3호
• /
• pp.160-175
• /
• 2024

본 연구의 목적은 AI 분류 모델을 기반으로 한 화학 I 수업의 효과를 검토하고자 한다. 이를 위하여 경북 D 고등학교에서 2023년 1학기에 시행된 화학 I 수업에서 AI 분류 모델을 활용한 수업의 개발과 적용 후 그 변화를 탐색하였다. 교과 내용과 AI 도구를 선정하고 교과-AI융합 교육 모형 및 AI 하드웨어 소프트웨어를 결정한 후, 프로그램의 세부 활동을 개발하여 실제 수업에 적용하였다. 수업 적용 후, 학생들의 화학 개념 형성, AI 가치 인식, AI 기반 메이킹 역량의 세가지 측면에서 자기 효능감이 향상되었음이 확인되었다. 구체적으로, 텍스트 및 이미지 분류 모델 기반의 화학 수업이 학생들의 화학 개념 형성에 대한 자아 효능감에 긍정적인 영향을 미쳤으며, 학생들의 AI 가치 인식과 흥미를 증진시켰고, 학생들의 AI와 피지컬 컴퓨팅 능력을 향상시키는데 기여하였다. 이러한 결과는 AI 분류 모델을 기반으로 한 화학 I 수업이 학생들에게 긍정적인 영향을 미침을 보여주며, 교육현장에서의 유용성을 입증한다.