• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.67-73
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• 2023

COVID-19의 영향으로 약 2년 1개월에 걸친 사회적 거리두기의 조치로 ICT 요소기술을 활용한 비대면 서비스들이 교육 분야뿐만 아니라 전분야로 확대되고 있다. 특히 메타버스(Metaverse) 플랫폼을 활용한 교육 프로그램들이 여러 분야로 확산되면서 교육자와 학습자가 에듀테크(Edutech)를 활용한 학습 경험이 많아지고 있지만 교육에 대한 몰입도나 집중력 저하 등 비대면 학습을 통한 문제점을 제기하고 있다. 본 논문에서는 비대면 학습을 통해 제기되고 있는 문제점을 극복하고 메타버스 기반 실감미디어 디지털 콘텐츠를 개발하여 교육 환경을 개선하고자 몰입형 메타버스 기반으로 VR(Virtual Reality)을 활용하여 군에서 필요로 하는 교육/훈련 콘텐츠와 교육환경을 구축하였다. 본 논문에서는 실제로 군 교육/ 훈련에 투입되는 학습자에게 HMD(Head Mounted Display)를 활용하여 가상환경에서 몰입도와 집중도를 높일 수 있도록 교육콘텐츠에 대한 시스템을 제시했으며, 교육훈련에 필요한 장비들을 실사화하여 몰입도를 더욱 향상시켰다.

• 한국과학교육학회지
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• 제35권4호
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• pp.573-584
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• 2015

오랜 기간 동안 과학교육 분야에서 탐구는 과학 학습의 핵심적인 목표이자 수단으로 자리매김해왔다. 그러나 교육 실천의 맥락에서 탐구 활동을 온전히 수행하기란 결코 녹록하지 않으며, 탐구의 역할과 기능에 대한 논의는 여전히 분분하다. 따라서 과학교사들이 실제로 탐구를 지도하면서 겪는 어려움을 비판적으로 검토하는 일은 반드시 필요하다. 본 연구에서는 탐구를 지도하는 교사에 초점을 두고, 예비교사의 탐구에 대한 인식과 실천 사이에서 나타나는 갈등의 양상을 질적 사례연구를 통해 살펴보고자 했다. 연구 참여자는 과학교육을 전공하는 8명의 대학생들이다. 이들은 약 1년 동안 주말 과학 프로그램에서 저소득층 중학생들의 보조교사와 멘토로 활동하면서, 방학 기간에는 자유로운 방식으로 담당 학생들의 탐구 활동을 지도하였다. 연구의 사례는 '자유탐구에서 수행하는 예비 과학교사의 탐구지도 활동'으로, 참여자의 개인면담과 집단면담과 참여관찰 기록, 자기보고서 등을 연구 자료의 분석에 사용하였다. 그 결과, 예비교사들은 학습자의 능동성뿐만 아니라 교과 지식과 연역적 절차 역시 탐구 활동을 가능하게 하는 중요한 요인으로 인식하고 있었다. 그러나 예비교사들이 실제로 탐구를 계획하거나 수행할 때, 인식과 실천 사이의 간극으로 인해 딜레마와 마주했다. 딜레마의 양상은 '발산하는 탐구와 수렴하는 과학', '흥미 중심의 탐구와 학습 중심의 탐구', '학습 주체로서의 학생과 부족한 지식인으로서의 학생'의 세 가지로 정리하였다. 끝으로 예비교사들의 딜레마 해소 과정을 논의하면서, 탐구와 과학교사에 대한 대안적인 관점을 제안하였다.

• 한국지역지리학회지
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• 제17권4호
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• pp.381-394
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• 2011

한국내 외국인 인구가 약 126만 명으로 현재 우리사회는 다인종 다문화사회로 급속하게 변화하고 있다. 유, 초, 중, 고에 취학하고 있는 다문화 가정 학생수도 약 3만6천명 (2010년 기준)이 넘고 있어 앞으로 다문화가정의 학생이 더욱 증가할 것으로 예상할 수 있는데 실제로 국제결혼과 이민자들의 가장 큰 고민거리중의 하나는 자녀들에 대한 편견과 차별에 대한 우려이다. 연구의 결과는 다문화 가정 학생들이 피부색, 언어의 발음, 학교생활에 부적응 등으로 집단 따돌림을 당하고 있는 실정에 있다. 다문화교육 대상학년은 사실상 초등학교 l 학년부터 지도되어야 하고 다문화 가정 학생과 일반학생이 통합 교육으로 지도해야하고, 다문화 교육 주요자료는 영상자료, 사진자료를 사용하는 것이 좋을 것으로 밝혀졌다. 안내 자료는 책자나 CD자료가 적합하다고 하였고 지도 시기는 교과와 관련하여 지도하는 것이 바람직하다고 하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.316-318
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• 2001

본 논문에서는 자기조직화 형상지도(Self-organizing Feature Maps)를 사용하여 움직이는 물체에 대해 움직임의 특성을 자동으로 분석하였다. Kohonen Network는 자기조직을 형성하는 unsupervised learning 알고리즘으로서, 이 논문에서는 생태계에서의 데이터를 Patternizing하고, Clustering 하는데 사용한다. 본 논문에서 Kohonen 신경망의 학습에 사용한 데이터는 CCD 카메라로 물고기의 움직임을 추적한 좌표 데이터이며, diazinon 0.1 ppm을 처리한 물고기 점 데이터와 처리하지 않은 점 데이터를 각각 낮.밤 약 10시간동안 수집하여, \circled1처리전 낮 데이터 \circled2처리전 밤 데이터 \circled3처리전 낮 데이터 \circled4처리후 밤 데이터 각각 4개의 group으로 분류한 후, Kohonen Network을 사용하여 물고기의 행동 차이를 분석하였다.

• 한국보육지원학회지
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• 제11권2호
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• pp.261-281
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• 2015

본 연구는 저소득층 조손가정의 조부모와 손자녀의 일상을 파악하는 동시에 저소득층 조손가정을 위한 에듀케어 프로그램이 조부모와 손자녀에게 어떤 영향을 미쳤는지 알아보는데 목적이 있다. 이를 위하여 에듀케어 프로그램에 참여한 저소득층 조손가정의 조부모 10인과 손자녀 아동 10인을 대상으로 약 5개월에 걸쳐 심층면담을 실시하였다. 에듀케어 프로그램 실시 후 조부모는 학습 지도 및 양육 기술의 향상과 심리적인 안정을 경험하였으며, 손자녀의 경우 학습역량 및 학습동기의 증진과 함께 진로를 위해 공부가 필요하다는 인식의 변화를 경험하는 것으로 나타났다. 본 연구결과를 통해 저소득층 조손가정을 위한 실질적 지원으로 조부모와 손자녀 요구에 맞춘 통합 지원 프로그램, 수준별 교육과정, 인적 자원의 지지와 지원의 필요성에 대한 시사점을 얻을 수 있었다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제6권4호
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• pp.325-344
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• 2004

본 연구에서는 개념의 조직화, 사고의 창의가 가능한 마인드맵 노트활동이 수학 학습에 미치는 영향을 알아보기 위해서 마인드맵 노트활동을 적용한 수업방식과 기존의 교사주도식 수업방식에서의 수학개념구조 형성과 수학적 창의력에 대한 효과를 분석하였다. 중학교 3학년 학생을 대상으로 약 3개월 동안 31차시의 마인드맵 노트활동을 적용하여 수업을 한 후, 수학개념구조 검사지와 수학적 창의력 검사지, 그리고 면담자료로 평가한 결과는 다음과 같다. 첫째, 마인드맵을 활용한 수업방식이 기존의 교사주도식 수업방식에 비해 학습자의 개념구조형성 신장에 효과가 있는 것으로 나타났다. 둘째, 마인드맵을 활용한 수업이 기존의 교사주도식 수업에 비해 학습자의 수학적 창의력 신장에 효과가 있는 것으로 나타났고, 특히 수학적 창의력의 하위 요소 중 유창성과 응통성 신장에 효과가 있었다. 따라서 수학 개념구조 형성과 수학적 창의력 신장을 위해서 학교수업에서 마인드맵 노트활동의 도입을 제언한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권10호
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• pp.1341-1347
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• 2020

부정맥 분류를 위한 기존 연구들은 분류의 정확성을 높이기 위해 신경회로망(Artificial Neural Network), 기계학습(Machine Learning) 등을 이용한 방법이 연구되어 왔다. 특히 딥러닝은 신경회로망의 문제인 은닉층 개수의 한계를 해결함으로 인해 인공 지능 기반의 부정맥 분류에 많이 사용되고 있다. 본 연구에서는 AR 기반의 특징점 추출과 딥러닝을 통한 부정맥 분류 방법을 제안한다. 이를 위해 먼저 잡음을 제거한 ECG 신호에서 R파를 검출하고 자기 회귀 모델을 통하여 최적의 QRS와 RR간격을 추출하였다. 이후 딥러닝을 통한 지도학습 방법으로 가중치를 학습시키고 부정맥을 분류하였다. 제안된 방법의 타당성 평가를 위해 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 통해 각 파라미터에 따른 훈련 및 분류 정확도를 확인하였다. 성능 평가 결과 PVC는 약 97% 이상의 평균 분류율을 나타내었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.1081-1088
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• 2020

본 논문에서는 합성곱 신경망을 기반으로 CCTV 이미지를 통한 해무 탐지 방법을 제안한다. 학습에 필요한 자료로 시정 1km 기준으로 총 11개의 항만 또는 해수욕장(부산항, 부산신항, 평택항, 인천항, 군산항, 대산항, 목포항, 여수광양항, 울산항, 포항항, 해운대해수욕장)에서 수집된 해무와 해무가 아닌 이미지 10004장을 랜덤 추출하였다. 전체 10004장의 데이터셋 중에 80%를 추출하여 합성곱 신경망 모델 학습에 사용하였다. 사용된 모델은 16개의 합성곱층과 3개의 완전 연결층을 가지고 있으며, 마지막 완전 연결층에서 Softmax 분류를 수행하는 합성곱 신경망을 활용하였다. 나머지 20%를 이용하여 모델 정확도 평가를 수행하였고 정확도 평가 결과 약 96%의 분류 정확도를 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권11호
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• pp.555-562
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• 2016

의미 역 결정은 한 문장에서 술어와 그것의 논항간의 의미 관계를 결정해주는 것을 말한다. 한편 한국어 의미 역 결정은 영어와는 다른 한국어 고유의 특이한 언어 구조 때문에 많은 어려움을 가지고 있는데, 이러한 어려움 때문에 지금까지 제안된 다양한 방법들을 곧바로 적용하기에 어려움이 있었다. 다시 말하자면, 지금까지 제안된 방법들은 영어나 중국어에 적용했을 때에 비해서 한국어에 적용하면 낮은 성능을 보여주었던 것이다. 이러한 어려움을 해결하기 위하여 본 연구에서는 조사나 어미와 같은 접사구조를 분석하는 것에 초점을 맞추었다. 한국어는 일본어와 같은 교착어의 하나인데, 이들 교착어에서는 매우 잘 정리되어 있는 접사구조가 어휘에 반영되어 있다. 교착어는 바로 이들 잘 정의된 접사 구조 때문에 매우 자유로운 어순이 가능하다. 또한 본 연구에서는 단일 형태소로 이루어진 논항은 기초 통계량을 기준으로 의미 역 결정을 하였다. 또한 지지 벡터 기계(Support Vector Machine: SVM)과 조건부 무작위장(Conditional Random Fields: CRFs)와 갗은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 앞에서 결정되지 못한 논항들의 의미 역을 결정하였다. 본 논문에서 제시된 방법은 기계 학습 접근 방식이 처리해야 하는 논항의 범위를 줄여주는 역할을 하는데, 이는 기계 학습 접근은 상대적으로 불확실하고 부정확한 의미 역 결정을 하기 때문이다. 실험에서는 본 연구는 15,224 논항을 사용하였는데, 약 83.24%의 f1 점수를 얻을 수 있었는데, 이는 한국어 의미 역 결정 연구에 있어서 해외에서 발표된 연구 중 가장 높은 성능으로 알려진 것에 비해 약 4.85%의 향상을 보여준 것이다.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권9호
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• pp.444-452
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• 2024

본 연구는 Layer Importance Evaluation을 통해 도출된 화재 감지에 최적화된 딥러닝 아키텍처를 제안한다. 기존의 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 기반 화재 감지 시스템의 불필요한 복잡성과 연산을 초래하는 문제점을 해결하기 위해, Layer Importance Evaluation 기법을 통해 가중치 및 활성화 값에 근거한 모델의 내부 레이어의 동작을 분석하고, 화재 감지에 기여도가 높은 레이어를 식별한 뒤, 식별한 레이어만으로 모델을 재구성하여, 기존 모델과의 성능 지표를 비교 분석하였다. Xception, VGG19, ResNet, EfficientNetB5 등 네 가지 전이 학습 모델을 사용하여 화재 데이터를 학습시킨 후, Layer Importance Evaluation기법을 적용하여 각 레이어의 가중치와 활성화 값을 분석한 뒤 기여도가 가장 높은 상위 랭크 레이어들을 선별하여 새로운 모델을 구축하였다. 연구 결과, 구현된 아키텍처는 기존 모델 대비 약 80% 가량 경량화 된 파라미터로도 동등한 성능을 유지하며, 약 3~5배가량 신속한 학습 속도를 가지면서도 기존의 복잡한 전이학습 모델에 비해 정확도, 손실, 혼동행렬 지표에서 동등한 성능을 출력함으로써, 화재 감시 장비의 효율성을 높이는 데 기여할 수 있음을 확인하였다.