본 연구에서는 집단멘토링 참여 과정에서 경험하게 되는 다양한 관계유형을 멘티의 관점에서 분석하고자 했다. 이를 위해서 학습지원을 매개로 하는 집단 멘토링에 참여한 경험이 있는 16명의 멘티를 심층면접하고, 그들의 참여 과정을 Strauss와 Corbin(1990)의 근거이론 접근으로 분석하였다. 분석 결과, 31개의 하위범주와 14개의 상위범주가 추출되었고, '넓어지고 깊어지는 끈끈한 연결망 형성하기'라는 중심현상을 발견하였다. 학업과 사회적 관계망에 대한 막연한 기대를 갖고 집단 멘토링에 참가한 멘티들은 집단안에서 멘토와 친밀하고, 깊은 일대일 관계를 경험할 뿐만 아니라 또래 멘티들과의 협력적 관계도 경험하게 된다. 이러한 친밀하고, 신뢰로운 관계의 경험은 학업에 대한 동기나 태도를 바람직하게 변화시키고, 실제 성적 향상이라는 긍정적인 결과로 이어졌다. 그러나 멘토의 능력, 예를 들면 관계형성기술이나 집단 운영 능력에 따라 학업성취라는 구체적인 과업 산물은 물론 집단 내에서의 관계지향적 산물 또한 부정적으로 나타나기도 했다. 이에 주요 조건에 따라 집단멘토링 참여 과정에서 나타나는 관계의 유형을 분석한 결과, 비교적 성공한 관계 유형으로 볼 수 있는 '멘티-멘토 간 확장적 관계 유형'과 부분적으로나마 긍정적인 효과를 본 '또래 관계 결속형'이나 '과업지향적 관계 유형'을 도출하였지만 '관계 및 과업 포기형'과 같이 부정적인 결과로 이어진 실패한 유형도 발견하였다. 또한 이러한 관계 유형들의 출현 과정은 시간적 순서에 따라 '탐색기', '형성기', '갈등기', '심화 확장기'로 구분할 수 있었다. 결론에서는 본 분석의 결과를 토대로 집단멘토링의 적극적 활용을 위한 다양한 실천적 지침을 논의하였다.
온라인 수업에서 다양한 상호작용 도구의 적극적 활용은 비대면 수업의 한계를 극복하고 교사와 학생 간의 활발한 상호작용을 돕는다. 본 연구는 인수분해에 대한 오개념과 오류를 분석하고, 분석결과를 이용한 적절한 피드백을 제공하는 온라인 개별화 수업이 성취도에 미치는 효과를 파악하는 데 목적이 있다. 이를 위해 사교육의 영향이 적은 경기도 농촌 지역의 중학교 3학년 학생들을 대상으로 4주 동안(총 16차시) 실험을 실시하였다. 수업은 '구글클래스룸'을 LMS로 활용하고, 동영상 강의는 유튜브에 업로드하였으며, 화상회의 소프트웨어인 '줌(Zoom)'과 '페이스톡'을 통해 학생들과 상호작용을 하였다. 온라인 수업상황에서 '구글클래스룸'을 통해 학생의 과제와 질문을 실시간으로 확인할 수 있으며, 실험군에는 학생들의 질의 여부와 상관없이 과제와 시험에 대해 즉각적인 피드백이 이루어졌고, 대조군에도 피드백이 이루어졌으나 자발적으로 피드백을 원하는 학생에게만 이루어졌다는 점에서 차이가 있다. 학생의 실력 향상과 성취도의 변화 추이를 확인을 위해 사전검사, 형성평가 5회, 사후검사의 순서로 총 7번의 성취도 평가를 실시하였다. 5회의 인수분해 형성평가 분석을 통해 인수분해를 학습하는 과정에서 발생하는 오류 및 오개념의 유형을 파악할 수 있었는데, 학생들이 '다항식으로 된 인수를 하나의 인수로 인식하지 못함'과 '숫자는 인수가 아니다.'라는 오개념을 가지고 있는 것을 확인하였다. 학생들의 오류유형을 정리 또는 정의의 왜곡 오류, 기능상의 오류, 풀이를 검증하지 않는 오류, 무응답의 4가지 유형으로 나누고, 이를 개별화 지도에 이용하였다. 공분산분석 결과 두 집단은 1회부터 4회까지의 형성평가까지는 차이를 나타내지 않았으나, 5회차 형성평가와 사후검사에서는 통계적으로 유의미한 차이를 나타내어 온라인 개별화 수업이 성취도 향상에 기여한다는 것을 확인하였다.
인터넷과 개인용 컴퓨터가 발달하면서 다양하고 복잡한 공격들이 등장하기 시작했다. 공격들이 복잡해짐에 따라 기존에 사용하던 시그니처 기반의 탐지 방식으로 탐지가 어려워졌으며 이를 해결하기 위해 행위기반의 탐지를 위한 로그 이상탐지에 대한 연구가 주목 받기 시작했다. 최근 로그 이상탐지에 대한 연구는 딥러닝을 활용해 순서를 학습하는 방식으로 이루어지고 있으며 좋은 성능을 보여준다. 하지만 좋은 성능에도 불구하고 판단에 대한 근거를 제공하지 못한다는 한계점을 지닌다. 판단에 대한 근거 및 설명을 제공하지 못할 경우, 데이터가 오염되거나 모델 자체에 결함이 발생해도 이를 발견하기 어렵다는 문제점을 지닌다. 결론적으로 사용자의 신뢰성을 잃게 된다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 설명가능한 로그 이상탐지 시스템을 제안한다. 본 연구는 가장 먼저 로그 파싱을 진행해 로그 전처리를 수행한다. 이후 전처리된 로그들을 이용해 베이지안 확률 기반 순차 규칙추출을 진행한다. 결과적으로 "If 조건 then 결과, 사후확률(θ)" 형식의 규칙집합을 추출하며 이와 매칭될 경우 정상, 매칭되지 않을 경우, 이상행위로 판단하게 된다. 실험으로는 HDFS 로그 데이터셋을 활용했으며, 그 결과 F1score 92.7%의 성능을 나타내었다.
유아를 대상으로 죽음에 대한 연구를 할 때는 구조화된 자료수집 방법 대신 유아의 반응에 민감하고 개방적인 질적 접근을 통해 이들의 사고과정을 이해해야한다는 주장이 제기되고 있다. 이에, 본 연구는 성인 연구자의 주도로 이루어진 연역적 논리의 양적방법이 갖는 한계를 극복하면서 유아가 죽음의 하위개념들을 어떻게 이해하고, 그 개념들 간의 관계를 어떠한 논리적 사고과정을 통해 형성하는지를 질적 연구방법을 통해 귀납적으로 분석하는데 목적을 두었다. 자료수집을 위해 Smilansky(1987)가 고안한 Death Concept Questionnaire 및 Corr와 Balk(2010)의 이론을 참고하여, 유아에게 죽음 하위개념 인식에 대한 일대일 면접이 이루어졌다. 연구결과는 유아들이 죽음에 대한 이해를 획득해가는 과정 중에 있으며, 하위개념 별로 그 정도에는 차이가 있는 것으로 나타났다. 구체적으로, 하위개념에 대한 완전 획득의 비율이 높은 순서는 비가역성, 비기능성, 예측불가능성, 포괄성, 인과성, 그리고 필연성이었다. 한편, 이러한 6개의 하위개념들이 인지적 발달 수준에 대한 평가적 속성을 띄었다면 사후연속성은 사회문화적 영향을 받는 신념적 특성을 지닌다. 죽음 개념에 대한 개방형 추적질문을 통해 나타난 질적 결과는 유아가 죽음 개념을 획득 또는 획득하지 못하는 데에는 나름의 논리적 근거가 있으며, 이는 인지발달 단계의 특성인 동시에 사회문화적 학습에 의한 것이라는 점이다. 죽음의 하위개념들은 서로 연관되어 유아의 인지적 조작에 영향을 미치며, 이로 인해 특정 하위개념의 획득과 미획득 여부가 달라지는 것으로 나타났다. 특히 보편성과 인과성, 그리고 종국성과 사후연속성이 논리적으로 연계되는 특징적 반응이 나타났다.
부호화된 사건의 시간적 정보를 기반으로 한 인출은 일화기억의 중요한 통제기제 중 하나이다. 기억인출과 관련한 수많은 신경영상 연구들이 진행되었음에도 아직 시간적으로 구성된 일화기억의 인출에 관여하는 뇌신경연결망 패턴에 대해서는 알려진 바가 많지 않다. 본 연구에서는 두가지 다른 순차적 인출 뇌신경 기제를 구분하기 위하여 과제기반 기능적 연결성 다변량 패턴분석 방법을 사용하였다. 참가자들은 시간적 일화기억과제를 수행하였고, 순서대로 부호화된 기억자극을 순방향 혹은 역방향으로 인출하도록 지시를 받았다. 부분적으로 분류된 국소적 신경네트워크 패턴은 두 인출기제를 잘 구분하지 못한 반면, 기억과 관련된 인지통제 영역과 목표-지향적 인지기제처리에 관련된 것으로 알려진 여러 피질-피질하 노드들을 아우르는 전뇌신경네트워크 패턴은 시간적 일화기억 인출기제를 잘 구분하였다. 이 영역들은 측면/내측 전전두엽 영역, 하부 두정엽, 중간 측두회, 선조체 영역 등을 포함하며 기계학습을 이용한 분류에서 높은 분류 예측률을 보였다. 본 연구의 결과는 일화기억의 시간적 인출기제에 관여하는 피질-피질하 여러 영역의 관여를 확인하였고, 대역적 네트워크 패턴의 기능적 연결성이 질적으로 다른 인출기제에 관여함을 확인하였다는데에 중요성을 갖는다.
본 논문에서는 베이즈 신경망을 결합한 종단 간 딥러닝 모형을 한국어 음성인식에 적용하였다. 논문에서는 종단 간 학습 모형으로 연결성 시계열 분류기(connectionist temporal classification), 주의 기제, 그리고 주의 기제에 연결성 시계열 분류기를 결합한 모형을 사용하였으며. 각 모형은 순환신경망(recurrent neural network) 혹은 합성곱신경망(convolutional neural network)을 기반으로 하였다. 추가적으로 디코딩 과정에서 빔 탐색과 유한 상태 오토마타를 활용하여 자모음 순서를 조정한 최적의 문자열을 도출하였다. 또한 베이즈 신경망을 각 종단 간 모형에 적용하여 일반적인 점 추정치와 몬테카를로 추정치를 구하였으며 이를 기존 종단 간 모형의 결괏값과 비교하였다. 최종적으로 본 논문에 제안된 모형 중에 가장 성능이 우수한 모형을 선택하여 현재 상용되고 있는 Application Programming Interface (API)들과 성능을 비교하였다. 우리말샘 온라인 사전 훈련 데이터에 한하여 비교한 결과, 제안된 모형의 word error rate (WER)와 label error rate (LER)는 각각 26.4%와 4.58%로서 76%의 WER와 29.88%의 LER 값을 보인 Google API보다 월등히 개선된 성능을 보였다.
본 연구의 목적은 유아교사의 갈등관리유형이 협동적 조직문화에 미치는 영향을 알아보는데 있다. 연구대상은 중소도시 I시 유아교육기관에 재직 중인 교사 138명이다. 검사도구는 유아교사의 협동적 조직문화 및 갈등관리 유형에 대한 설문지를 사용하였다. 수집된 자료는 연구대상의 pearson의 적률상관 관계를 분석하고, 유아교사의 갈등관리 유형이 협동적 조직문화에 미치는 영향력을 알아보기 위해 단계적 회귀분석을 실시하였다. 연구결과는 첫째, 유아교사의 협동적 조직문화와 갈등관리 유형 전체는 관계가 있었다. 협동적 조직문화 전체는 특히 갈등관리 유형의 통합형과 가장 높은 관계가 있었으며, 그 다음은 타협형, 배려형, 지배형의 순서로 나타났다. 반면 회피형과는 관계가 없는 것으로 나타났다. 둘째, 유아교사의 협동적 조직문화에 미치는 갈등관리 유형의 하위요인은 통합형이 가장 높은 영향력을 지니고 그 다음은 배려형이 영향을 미치는 것으로 나타났다. 협동적 조직문화의 하위영역에서 협동적 지도성에는 통합형이 가장 높은 영향력 지니고, 그 다음은 배려형이 영향력을 지니고 있는 것으로 나타났다. 교사의 협동성, 동료지원, 학습 동반자에는 통합형이 가장 많은 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 유아교육 현장에서 유아교사의 갈등관리에 대한 중요성을 인식시키는 계기가 되었으며, 갈등관리 유형과 협동적 조직문화에 대한 인식을 제고하게 되었다는 점에서 연구의 의의를 찾을 수 있다.
본 연구의 목적은 비계설정을 활용한 이야기치료를 통해 내담자의 변화를 이끌어내는데 주목한 실증사례연구이다. 이를 통해 내담자가 살아온 이야기들 가운데 미래의 선호하는 가치와 희망을 찾고자 하는 데 목적을 두었다. 연구방법으로는 심층적 연구방법론(qualitative research)의 구조화되지 않은 질문(unstructured interview)과 느슨한 구조를 통해 진행하였다. 이러한 전제하에 상담자는 '탈중심적이지만 영향력 있는' 자세와 문제에 대해 진단이나 설명을 하지 않았다. 그리고 대화에 순서가 있지 않았으며, 내담자가 어떤 표현을 하기 전에 미리 그에 대한 반응을 결정하지 않았다. 본 연구는 실천적, 학문적 차원에서 다음과 같은 의의를 갖는다고 할 수 있다. 우선 비계를 통한 상담은 내담자의 호기심과 기질, 소망 등을 더욱 풍요롭게 하는 작용을 한다. 둘째, 비계설정은 이야기치료에서 상담자와 내담자간의 관계맺음을 위한 구체적인 모습을 제공해준다. 셋째, 치료적 대화에서 이루어진 비계설정은 '학습과업'을 제시해준다. 넷째, 비계설정을 통한 상담은 내담자의 고등정신기능을 발달시켜줄 수 있다는 적극적인 의미를 담고 있다. 마지막으로, 실증사례에 대한 분석을 통한 비고츠키 이론의 이야기치료에의 적용점을 제시하였다. 이러한 내용을 토대로 본 연구는 이야기치료에서 내담자를 단순히 연구대상으로 위치시키고자 하지 않았다. 이들 스스로 이야기치료의 주체가 되는데 필요한 요인과 그 과정에서 상담자의 역할을 규명했다는 점에서 연구의 의의를 갖는다. 아울러 그간 국내 연구에서 크게 주목하지 않은 개념을 활용했다는 점에서 이야기치료의 연구범위의 확장과 내실화에 기여했다는 점에서도 함의를 갖는다.
수학 교수 학습을 지원하기 위한 자원으로서의 수학 교과서는 우리나라 수업에서 특히 중요하게 활용된다. 그동안 수학 교과서 연구의 범위가 확장되고 그에 따른 연구가 많아지고 있지만, 정작 우리나라의 수학 교과서 연구의 전반적인 동향을 분석한 연구는 많지 않다. 본 연구는 국내 수학교육 학술지에 게재된 논문 중 수학 교과서와 관련된 418편의 논문을 대상으로 전반적인 교과서 연구의 동향을 분석하였다. 분석 결과 교과서 분석 연구의 비중이 압도적으로 높았고, 다음으로 교과서 활용 연구, 교과서 개발 연구의 순서로 나타났다. 전체적으로 중고등학교급보다 초등학교급에서 교과서 연구가 많았다. 교과서 분석 연구의 경우는 특정한 수학 개념을 교과서에 어떻게 제시하였는지 분석하는 연구가 가장 많았고, 교과서 활용 연구의 경우는 교사와 학생을 대상으로 교과서의 적절성을 검토하거나 특정 코너나 활동에 대한 인식 및 사용실태를 설문조사를 바탕으로 분석하는 경우가 많았다. 교과서 개발 연구의 경우는 스토리텔링과 전자교과서와 같은 새로운 교과서 개발 방향과 예시를 다루는 논문이 많았다. 이와 같은 연구 결과를 토대로, 본 논문은 국내 수학교육 맥락과 국외 수학 교과서 연구의 동향에 비추어 교과서 연구에 대한 시사점을 제시하였다.
섬유 강화 복합재료는 방향성을 가지고 있기 때문에 적층 순서에 따라서 구조물의 기계적인 특성은 매우 달라질 수 있다. 따라서, 상황과 용도에 따른 복합재료 구조물의 적층 설계는 필수적이다. 그러나 제작된 복합재료 구조물의 적층 각도는 제작 환경이나 구조물 형상에 따라 설계 값과 편차를 가지는 경우가 많으며, 이는 구조적 성능에 영향을 끼칠 수 있다. 따라서 구조물의 신뢰성 확보를 위해서는 적층 설계 뿐만 아니라 제작된 복합재료의 적층각에 대한 분석 또한 매우 중요하다. 본 연구에서는 합성곱 신경망(Convolutional neural network; CNN) 기반의 딥러닝(Deep learning)을 이용하여 섬유 강화 복합재료의 실제 단면 이미지로부터 적층 각도를 예측하였다. 여러 적층 각도를 가지는 탄소 섬유 강화 복합재료 시편을 제작하고, 광학 현미경을 이용하여 Micro-scale로 실제 단면을 촬영하였다. 다양한 적층 각도에 따른 복합재료 시편의 단면 이미지 데이터를 이용하여 합성곱 신경망 기반의 딥러닝 모델에 대하여 학습을 수행하였다. 그 결과 높은 정확도로 실제 섬유 강화 복합재료 단면 이미지로부터 적층 각도를 예측할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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