• 융합정보논문지
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• 제8권6호
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• pp.67-74
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• 2018

본 연구의 목적은 지역사회치위생학 교과목의 현장실습과 연계한 프로젝트기반 수업을 적용하여 의사소통능력과 문제해결능력의 차이를 검증하고자 하였다. 이를 위해 수강생 30명을 대상으로 프로젝트학습을 경험하기 전과 후에 대한 동일한 검사지를 이용하여 학생의 의사소통능력과 문제해결능력에 대해 측정하였다. 그리고 사전검사와 사후검사결과의 유의성을 확인하기 위해 SPSS를 이용하여 대응표본 T-검정법으로 분석하였다. 분석결과 프로젝트 학습법이 지역사회치위생학 수업에서 의사소통능력과 문제해결능력의 향상에 효과가 있음을 확인하였다. 본 연구결과를 근거로 의사소통능력과 문제해결능력을 향상시키기위해 지역사회치위생학 교과목뿐만 아니라 다른 전공교과목에도 자기주도적이며 능동적인 학습법을 활성화하여 융합역량을 개발할 필요가 있겠다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권3호
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• pp.361-370
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• 2017

본 논문에서는 공격적 성향의 운전자를 판단할 수 있는 기계학습 방식과 설문지 방식을 융합한 운전자 성향 판단 연구의 일환으로 두 방법으로 결정된 운전자 성향정보의 상관성을 분석하였다. 30명의 운전자를 대상으로 설문지를 이용한 주관적 성향을 정보를 수집하고 기계학습 기반의 성향판단 시스템을 이용하여 객관적 성향을 취득하였다. 이 중에서 기계학습 기반의 성향판단 시스템은 운전자행위 성향 분류 모델을 기반으로 설계되었다. 모델을 도출하기 위하여 운전자의 가속 패달과 브레이크 패달 조작 데이터와 HMM 기법을 이용한 기계학습을 수행하였다. 두 가지 방법으로 추정한 공격적 성향정보를 Pearson 방식으로 상관관계를 분석한 결과 높은 상관관계가 있음을 확인하였다. 뿐만 아니라 객관적 성향은 동일한 운전자에 대하여 고유한 특성이 있음을 확인하였다. 본 논문의 실험결과는 향후 두 방법을 융합하는 연구를 수행하기 위한 참고자료가 될 것이다. 또한 운전자의 공격적 성향이 주의어시스트, 운전자 식별, 도난방지 등 지능형 운전자 보조시스템에도 응용 될 수 있음을 확인하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제5권2호
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• pp.375-380
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• 2019

본 논문의 핵심 주제는 개방형 교육 플랫폼 기반 학습 프로세스 마이닝 및 애널리틱스 기술로 최근에 관심과 사용이 급속히 증가하고 있는 MOOC(Massive Open Online Courseware) 등과 같은 개방형 교육 플랫폼을 기반으로 하는 개인별 학습 이력 로그로부터 학습 및 러닝 프로세스를 중심으로 하는 유의미한 학습 프로세스 지식을 발견하고 분석하기 위한 학습 프로세스 마이닝 프레임워크를 설계 및 구현하는 기술이다. 러한 프레임워크의 핵심 기술로서, 학습 프로세스의 표현, 추출, 분석, 가시화하는 기술과 이러한 마이닝 및 분석된 학습 프로세스 지식으로부터 개선된 학습 프로세스 관련 교육 서비스를 제공하는 기술로 구성된다.

• 영재교육연구
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• 제25권3호
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• pp.401-420
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• 2015

본 연구의 목적은 현재까지의 융합인재교육(STEAM; 이후 STEAM교육으로 통일)의 연구 동향과 영재교육에서의 STEAM교육 연구 현황을 비교 분석하고 영재 STEAM교육 프로그램의 특징을 분석하여 영재 STEAM교육의 연구를 위한 개선점을 제언하는데 있다. 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, STEAM교육 연구는 최근 2~3년간 급격히 증가하고 있고 STEAM교육 연구에서 영재교육이 차지하는 비율이 상대적으로 높았다. 둘째, STEAM교육 연구와 영재교육에서의 STEAM교육 연구 모두 초등학생을 대상으로 한 연구가 가장 많았다. 셋째, 영재교육에서의 STEAM교육 프로그램 개발 연구는 과학중심 연계형 융합 프로그램을 중심으로 다양하게 연구되고 있다. 예술영역은 미술이 융합된 프로그램 중심에서 차츰 다양한 영역으로 확대되고 있으며 5가지 융합 요소를 모두 포함한 형태가 가장 많았다. 학습형태는 STEAM 준거 교수학습모형이 가장 많이 개발되었으며 영재의 특성에 맞는 학습 모형을 적용한 다양한 학습 형태가 연구되고 있다. 프로그램 적용 연구로는 창의성에 미치는 효과를 알아보는 연구가 가장 많았다.

• 문화기술의 융합
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• 제6권2호
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• pp.263-270
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• 2020

최근 여러 학문 분야와의 협력과 통합을 통한 새로운 지식의 창출과 창의적 문제 해결 능력을 갖출 수 있는 교육의 필요성이 증가됨에 따라 대학에서는 타 전공지식과 소프트웨어 소양을 겸비한 창의융합인재 양성을 위해 소프트웨어 역량 교육의 필수화를 추진하고 있다. 컴퓨터 비전공자를 대상으로 하는 소프트웨어 교육을 통해 창의융합인재를 양성하기 위해서는 학습자가 다양한 지식을 활용 및 적용하여 문제를 스스로 해결 할 수 있는 능력을 키우는 것이 중요하다. 따라서 본 연구에서는 컴퓨터 비전공 대학 신입생들이 소프트웨어 교과목을 이수하며 만들어낸 프로젝트와 학습자의 사전 사후 설문조사 결과를 분석해봄으로써 소프트웨어와 학습자 전공분야와의 융합 가능성을 탐색하고 향후 컴퓨터 비전공 대학 신입생들의 소프트웨어 교육 방향에 대해 제언하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권10호
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• pp.1987-1993
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• 2016

창의융합교육의 핵심은 학습자들로 하여금 실제로 '할 수 있는' 능력을 갖추도록 하는 것이다. 이를 위해 대학 의교육과정에 사회와 기업이 원하는 인재가 갖추어야 할 역량을 선정하고, 선정된 역량에 기반 하여 역량중심 비교과과정 체계 및 운영체계를 개발 하였다. 창의 융합 형 인재를 '협업 형 창의융합인재, 브리꼴레르'로 정의하고, 이러한 인재가 갖추어야 할 핵심역량을 TX역량으로 규정하였다. T역량은 인문소양, 분야별 전문성으로 구성하였고, X역량은 창의적 문제해결력, 융합적 사고력, 자기주도 학습역량, 협력적 리더십으로 구성하였다. 비교과영역의 과정 개발을 통하여 학습자 역량 개발을 위한 과정을 적극 제공하고 관리를 체계화하여 학생들의 교내외 활동의 참여정도 및 성과에 대하여 마일리지점수를 부여하는 운영시스템을 체계화 하였다. 본 연구는 교과영역의 제한된 틀을 넘어 학습자의 다원적 역량을 개발할 수 있는 역량기반 비교과과정 및 그 운영체계의 시한적 모델이 될 수 있으리라 본다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권2호
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• pp.415-423
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• 2018

최근, 컴퓨터 분야의 기계 학습(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning) 등 컴퓨터 관련 학습이 각광을 받고 있다. 이들은 인공 신경망(Artificial Neural Network)을 이용하여 가장 하위 레벨로부터 학습을 시작하여, 최상위 레벨까지 그 결과를 전달하여 최종 결과를 산출하는 방식이다. 하위레벨로부터의 체계적인 학습을 통한 효과적인 성장 및 교육 방안에 대한 연구는 다양한 분야에서 이루어지고 있으나, 체계적인 규칙과 방법에 기반한 모델은 찾아보기가 힘들다. 이에, 본 논문에서는 성장 및 융합 모델인, TNT 모델(Transitive Nested Triangle Model)을 처음으로 제안한다. 제안하는 모델은 기하학적인 형태를 통해 형성된 각 기능들이 유기적 계층 관계를 형성하여, 상위로 성장 및 융합하면서, 그 결과가 반복 사용되는 순환적 재귀 모델이다. 즉, '수평적 형제 병합에 이은 상위로의 융합(Horizontal Sibling Merges and Upward Convergence)'의 분석적 방법이다. 이러한 모델은 공학, 디지털공학, 인문학, 예술학 등에 모두 적용될 수 있는 기본기적 이론으로, 본 연구에서는 제안하는 TNT 모델을 설명하는 것에 그 초점을 둔다.

• 융합정보논문지
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• 제11권12호
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• pp.168-175
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• 2021

본 연구에서는 인공지능 교육을 활용하여 생물 교육의 파충류와 양서류를 분류에 대한 이해를 높이고, AI(Artificial Intelligence) 역량을 증대할 수 있도록 탈학문적(Transdisciplinary) 융합 교육 프로그램을 개발하였다. 중심 내용으로는 생물교육에서 오랫동안 다루어진 주제인 파충류와 양서류의 분류를 의사결정 트리 및 ML4K(Machine Learnig for Kids)를 활용하여 해결하는 것으로, 총 3차시 분량으로 설계하였다. 개발된 교육 프로그램에 대하여 전문가 검토를 실시하였고, 그 결과 I-CVI 값이 .88~1.00을 나타내어 내용 타당도를 확보하였다. 이 교육 프로그램은 학습자들에게 정보 교육의 인공지능에 관한 학습 내용과 생물 교육의 척추 동물의 분류에 관한 학습 내용에 대해 동시에 학습할 수 있다는 강점이 있다. 또한, 인공지능 활용 부분에서는 인지 부하를 최소로 하도록 구성되어 있기 때문에 모든 교사들이 쉽게 활용할 수 있다는 점이 특징이다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권10호
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• pp.203-210
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• 2021

이 연구는 초등학생들이 인공지능 학습원리에 대해 직관적으로 쉽게 이해할 수 있도록 입력 데이터(온도, 습도 등)와 출력 데이터(채소, 과일 등) 모두 생활 속에서 쉽게 접할 수 있는 형태의 스마트팜을 이용한 융합교육 프로그램을 개발하기 위해 수행하였다. 이를 위해 초등학교의 2015 교육과정에 따른 실과교과의 원예·sw·로봇 단원에 대한 내용 분석과 인공지능교육 내용 체계에 관한 선행연구 분석을 통해 스마트팜 적용이 쉬우며 인공지능 학습원리를 쉽게 설명해 줄 수 있는 구성 요소 13개와 성취 기준 16개를 선정하여 4회기(8차시) 분량의 인공지능교육 프로그램과 스마트팜 기능이 들어있는 비닐하우스 교구를 개발하였다. 이 연구에서 개발한 융합교육 프로그램은 추후 초등학생을 대상으로 하는 인공지능교육에 대한 다양한 교수학습자료 개발 시 참고자료로 활용할 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.173-178
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• 2022

최근, 소셜 네트워크 서비스에서 딥러닝을 활용한 추천시스템이 활발하게 연구되고 있다. 하지만 딥러닝을 이용한 추천시스템의 경우 콜드스타트 문제와 복잡한 연산으로 인해 늘어난 학습시간이 단점으로 존재한다. 본 논문에서는 사용자의 메타데이터를 활용하여 사용자 맞춤형 운동 루틴 추천 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 메타데이터(사용자의 키, 몸무게, 성, 등)를 입력받아 설계된 모델에 적용한다. 본 논문에서 제안한 운동 추천시스템 모델은 matrix factorization 알고리즘과 multi-layer perceptron을 활용한 neural collaborative filtering(NCF) 알고리즘을 기반으로 설계된다. 제안된 모델은 사용자 메타데이터와 운동 정보를 입력받아 학습을 진행한다. 학습이 완료된 모델은 특정 운동이 입력되면 사용자에게 추천도를 제공한다. 실험 결과에서 제안하는 운동 추천시스템 모델이 기존 NCF 모델보다 10% 추천 성능 향상과 50% 학습 시간 단축을 보였다.