본 논문에서는 머신러닝 학습에 있어 데이터 전처리의 중요성과 기존 데이터 전처리 기능을 가진 교육용 실습 플랫폼 서비스의 단점은 개선할 수 있는 데이터 전처리 학습을 위한 교육용 블록코딩 기반 실습 플랫폼을 제안한다. 머신러닝 모델의 학습데이터는 데이터 전처리에 따라 모델의 정확도에 큰 영향을 미치므로 데이터를 다양하게 활용하기 위해서는 전처리의 필요성을 깨닫고 과정을 정확하게 이해해야 한다. 따라서 데이터를 처리하는 과정을 이해하고 전처리를 직접 실행해 볼 수 있는 교육용 프로그래밍 언어 기반 D.I.Y 실습 플랫폼을 구현한다.
최근 간호교육의 질적 향상을 위한 노력이 지속되고 있으며, 디지털 기술의 활용에 대한 관심이 높아지고 있다. 간호실습교육 분야에서도 디지털 기술의 활용이 강조되고 있는데, 이는 학습자들에게 보다 효과적이고 접근성이 용이한 교육 경험을 제공할 수 있을 뿐 아니라 개별학습자의 학습성과를 통합적으로 관리할 수 있다는 잠재력을 지니고 있다. 본 연구는 이러한 전망을 바탕으로 디지털 간호실습교육 플랫폼을 개발, 교수자와 학습자들이 실습교육에 필요한 교육 내용과 콘텐츠의 특성에 따라 기능을 선택할 수 있도록 하였다. 또한 UI는 학습자가 주어진 과업과 과제에 대한 정확한 이해와 수행을 돕도록 디자인되었다. 본 연구에서는 플랫폼의 설계 및 구현 과정을 상세히 기술하고, 10명의 각기 다른 실습 교과목을 담당하는 교수자의 피드백을 바탕으로 플랫폼의 유용성을 검증하였다. 디지털 간호실습교육 플랫폼의 높은 사용성이 확인되었고, 학습자들의 학습 효과 향상에 유의미한 영향에 대한 가능성을 확인할 수 있었다. 이러한 디지털 플랫폼은 향후 간호교육의 혁신적인 전환을 이끌어 낼 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 기존 AI 기능을 탑재한 교육용 프로그래밍 언어 기반의 서비스들의 문제점을 개선할 수 있는 머신러닝 학습을 위한 교육용 프로그래밍 언어 기반 실습 플랫폼을 제안한다. 이번 연구에서는 기존 교육용 프로그래밍 언어 기반 서비스의 대표주자인 Scratch 3.0과 Tensorflow를 접목하여 AI에 대한 높은 이해도를 가질 수 있도록 하는 학습 방향을 제시하고 Gray-Box 형태의 학습 모델 서비스를 구현한다.
4차 산업혁명 시대의 핵심 인프라로 자리 매김하는 IP(Internet Protocol) 네트워크 시스템을 실제 구축, 시험 및 운영하면서 공부한 내용을 확인하고 이해하는 것은 네트워크 입문자들에게 매우 중요하다. IP 네트워크 시스템은 인터넷 계층 이하의 기능을 담당하는 IP 네트워크 자체와 DNS, DHCP, email 및 WWW로 기본적인 네트워크 서비스를 제공하는 기본 네트워크 시스템, 그리고 VoIP와 같은 응용 서비스 시스템으로 구성된다. 본 논문에서는 공개 소프트웨어 기반의 최소한의 네트워크 형상으로 IP 네트워크 시스템의 제반 기능을 실습해볼 수 있는 플랫폼을 제안하고, 실습 시나리오와 결과를 제시한다. 그리고 ns(network simulator)에 IP 주소 할당과 라우팅 테이블 관리 기능을 추가하여 테이블 기반 데이터그램 라우팅 기법을 사전 학습할 수 있도록 하였다. 본 연구에서 제안된 실습 플랫폼으로 별도의 장비와 비용 부담 없이 개인용 컴퓨터에서 간편하게 실습을 수행할 수 있어 네트워크 입문자에게 유용하리라 기대된다.
최근 SW 실습 교육을 위해 수강생 별로 PC를 구비하는 대신 클라우드 상의 가상 PC를 할당해서 운영하는 사례가 늘고 있다. 본 논문에서는 클라우드를 이용해서 각 수강생의 SW 실습 환경을 효율적으로 구축할 수 있는 리눅스 기반 플랫폼을 설계하고 구현하였다. 본 논문의 플랫폼에서는 강사가 모든 수강생의 가상머신 템플릿을 일괄적으로 생성 및 통제할 수 있으며, 수강생들은 한 학기 동안 관리자 권한으로 본인의 머신을 관리하고 실습을 수행할 수 있다. 이때, 개별 머신에 발생하는 문제를 강사가 해결하거나 복원하는 효율적인 기능 또한 제공된다. 한편, 이러한 방식을 클라우드에서 실현하기 위한 가장 큰 어려움은 소요 비용을 미리 예측하기 어렵다는 데에 있다. 본 논문에서는 클라우드 이용 요금을 실시간으로 예측할 수 있는 모델을 설계하고, 사용자별 가상머신에 데몬을 두어 자원의 사용량 및 요금을 실시간으로 예측한다. 본 논문의 방식이 오버헤드가 거의 없음에도 실제 클라우드 사업자가 측정한 자원 사용량을 정확하게 예측하는 것을 확인할 수 있었다. 제안한 모델의 검증을 위해 리눅스 실습 강좌에서 한 학기 동안 클라우드를 활용한 결과 실제 청구 요금과 제안한 모델의 결과가 매우 유사한 것으로 확인되었다.
자율주행 자동차 시장 규모 및 기술이 급속도로 성장하고 있음에도 불구하고, 전문가 교육을 위한 높은 하드웨어 비용 때문에 실제로 이 기술을 실험하기 위한 집단 교육 플랫폼의 필요성이 높아졌다. 이에 따라 우리는 자율주행에 사용되는 센서와 액츄에이터, 그리고 자율주행 알고리즘 학습을 위한 1/5 크기의 하드웨어를 포함한 교육 플랫폼을 설계했다. 이 교육 프로그램은 온라인 강의와 실습으로 구성되며, 각각의 모듈은 로봇 운영체제(ROS)를 활용한 C언어로 개발되었다. 이 교육 플랫폼은 언제 어디서나 접근 가능한 온라인 형식으로 제공되므로, 학생들은 이론과 실습을 통해 자율주행 분야의 전문가로 성장할 수 있는 기회를 얻게 되고 혁신과 경쟁력 강화에 기여할 것으로 기대된다.
방사선학의 교육은 실습이 많은 비중을 차지하며 비대면 온라인 교육으로 진행되기 어려운 실정이다. 본 연구에서는 실습교육을 대체할 수 있는 메타버스 플랫폼을 활용하여 비대면 수업으로 접하기 어려운 실습실을 가상 세계로 구현 후 실습수업 이후 학습자들의 만족도 및 메타버스 플랫폼 수업의 실용성과 교육과정의 미래 지향성을 알아보고자 하였다. 메타버스 플랫폼인 제페토(빌드잇)와 ZEP(젭) 을 활용하여 S대 방사선학과 실습실을 가상 세계로 구현하여 학생들의 수업에 활용하였다. 총 50명의 학생이 각각 사전, 사후 조사로 나누어 총 2회 설문조사를 실시하였고, 모든 문항은 리커트 5점 척도가 사용되었다. 연구결과 메타버스 가상공간 이용하지 않은 교육은 2.32로 만족도가 낮은 반면 가상공간 활용을 통한 교육은 4.16으로 매우 높게 나왔다. 분석 결과, 새로운 교육 시스템의 만족도와 메타버스 플랫폼 수업의 실용성은 매우 높으며 추후 앱설명 등 추가 교육 진행 시 더욱 효과적인 교육 플랫폼이 될 것으로 사료된다.
본 논문에서는 신재생에너지 산업생태계의 한 영역을 담당하는 연료전지 산업에서 요구되는 인력을 양성함에 있어서, 기업의 교육비 부담 감축과 교육 효과 향상을 위하여 메타버스에 탑재한 연료전지 교육 프레임워크를 제안하였다. 본 Meta-Fuel cell 플랫폼은 Unity 3D 웹을 활용하여 1인칭 시점의 플랫폼을 구성하여 이론교육과 실습교육을 진행할 수 있도록 구성하였다. 이 플랫폼은 ppt 발표, 동영상 실행 등등 다양한 단위 교육 콘텐츠를 수용할 수 있도록 설계하였고 프로토타입을 구현하였다. 현재, 본 플랫폼에는 이론교육을 위한 ppt 및 동영상 시연 외에 실습을 위한 소프트웨어 콘텐츠 "STACK-Up"이 통합되어 있다. 이론교육 부문은 신재생에너지, 수소경제, 연료전지 등의 수소에 관한 교양지식 서비스를 제공한다. 소프트웨어 "STACK-Up"은 건물용 연료전지 핵심부품인 스택의 분해-조립 공정을 실습할 수 있는 서비스를 제공한다. Meta-Fuelcell 플랫폼은 교육자에게는 대면 교육의 한계점을 개선하여 교육 장소, 시간, 인원 등의 제약이 없는 비대면 교육의 기회를 제공하고, 학습자에게는 교육 주제, 순서 등을 선택권을 부여하며 메타버스 공간에서 학습할 수 있는 흥미로운 경험을 제공한다. 본 플랫폼은 연료전지 인력양성 사업에 실험적으로 적용하며 개선을 진행하고 있다.
계산공학 분야는 복잡한 수치이론과 계산 실행 및 분석 툴의 중요성이 높기 때문에 온오프라인 모두에서 효과적인 교육을 수행하는 것이 힘든 실정이다. 본 논문에서는 오프라인 저작도구와 EDISON 플랫폼을 두축으로 효과적인 웹기반 이러닝 환경을 구축하는 과정을 설명하였다. 특징으로는 웹기반이지만 데스크탑에서 오프라인으로 동영상/발표자료/외부링크 등의 이종 콘텐츠들을 조합하여 강의를 구성할 수 있는 저작도구가 있다는 것이다. 또한 계산과학공학 플랫폼인 EDISON의 계산실행 포틀릿을 활용하여 인터랙티브 실습교육 환경을 구성하였다는 것이다. 본 이러닝 시스템은 대학 및 현장에서의 즉각적인 이론습득 및 실습 요구에 대응할 수 있을 것으로 사료된다.
코로나 19의 확산으로 인해 온·오프라인의 경계가 희미해짐과 동시에 비대면 형태 서비스가 확산되고 있으며, 교육 분야에서도 비대면 화상 강의와 원격수업의 적용이 일상화되고 있다. 기존의 비대면 화상 강의 시스템의 경우, 피교육자 신원확인 미흡에 따른 비인가자 접근 및 교육 방해 행위가 발생하였고, 교육내용 및 보고서 등 교육자와 피교육자 간 송·수신 내용 노출의 위험성이 있으며, 대량의 트래픽 유발에 따른 수업 방해가 가능하여 보안상의 대책이 요구된다. 본 논문에서는 기존의 비대면 형태의 피교육자 신원확인 미흡에 따른 비인가 접근 및 교육 방해 행위와 교육자와 피교육자 사이의 송·수신 내용의 위험성을 해결하고, 대량의 트래픽 유발에 따른 수업 방해에 대한 보안대책으로 블록체인 기반 DID 비대면 실습교육 플랫폼 설계를 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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