• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.1182-1189
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• 2011

본 논문에서는 대상자의 체력상태에 따른 군집과 운동처방 과정 전반을 시각화 하는 방법을 비쥬얼패스맵이라 명명하고, 비쥬얼패스맵을 이용하여 운동처방사의 처방과정을 시각화하는 것을 목표로 한다. 비쥬얼패스맵은 대상자의 체력상태에 따른 군집 분포, 대상자의 현재 상태와 목표 상태, 운동처방에 따라 어떤 군집에 속하게 될지를 보여준다. 그래서 비쥬얼패스맵은 운동처방 안에 따라 현재 상태에서 목표 상태에 이르기까지의 경로를 나타내게 된다. 비쥬얼패스맵에서 대상자의 특성 간 군집을 표현하기 위해 인공신경망 SOM을 이용했고, 일반인 1,500명의 체력검사 결과값, 비만도, 나이 정보를 학습하여 군집형태를 시각화했다. 또한 운동처방사의 운동처방 자료를 이용하여 운동처방 과정을 비쥬얼패스맵으로 시각화했다.

• 한국시스템다이내믹스연구
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• 제13권4호
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• pp.33-55
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• 2012

The research is to identify important diffusion factors and their effects on green car diffusion process using system dynamics perspectives and a causal-loop analysis. Through a deep review on previous research, we have found the important factors of green car diffusion process. Price, driving range, network effect, recharge system, fuel cost had important facilitation on consumer attraction and green car diffusion. Based on the review, we have constructed a causal loop diagram explaining hybrid car diffusion process. We have found 3 important reinforcing loops in the causal loop diagram. Loop for learning & economies of scale(supply side), loop for network effect(consumer side), and loop for battery development(technology side) had most significant roles in the whole diffusion process. Through a deliberate analysis on the 3 causal loops, we have found meaningful results. First, there seems to exist a critical mass in the diffusion. Second, of the 3 loops, the battery technology had most significant role. Third, not consumer installed base but sales must be a standard to decide whether the critical mass is achieved or not. Based on these findings, several meaningful implications are suggested for the government and corporations related to the green car industries.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.589-591
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• 2023

현재 수치예보 시스템은 항공기, 위성 등 다양한 센서에서 얻은 다종 관측 데이터를 동화하여 대기 상태를 추정하고 있지만, 관측변수 또는 물리량이 서로 다른 관측들을 처리하기 위한 계산 복잡도가 매우 높다. 본 연구에서 기존 시스템의 계산 효율성을 개선하여 관측을 평가하거나 전처리하는 데에 효율적으로 활용하기 위해, 각 관측의 특성을 고려한 자기 지도학습 방법을 통해 멀티모달 기상관측으로부터 실제 대기 상태를 추정하는 방법론을 제안하고자 한다. 비균질적으로 수집되는 멀티모달 기상관측 데이터를 융합하기 위해, (i) 기상관측의 heterogeneous network를 구축하여 개별 관측의 위상정보를 표현하고, (ii) pretext task 기반의 self-supervised learning을 바탕으로 개별 관측의 특성을 표현한다. (iii) Graph neural network 기반의 예측 모델을 통해 실제에 가까운 대기 상태를 추정한다. 제안하는 모델은 대규모 수치 시뮬레이션 시스템으로 수행되는 기존 기술의 한계점을 개선함으로써, 이상 관측 탐지, 관측의 편차 보정, 관측영향 평가 등 관측 전처리 기술로 활용할 수 있다.

• 농촌지도와개발
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• 제20권1호
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• pp.71-103
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• 2013

본 연구는 농촌지역에 거주하는 결혼이주여성의 한국생활 경험에 대한 인식을 알아보기 위한 것이다. 경기도와 인천에 거주하는 이주여성을 대상으로 자기기입 방식으로 설문조사를 하였다. 수집한 자료는 SAS(Statistical Analysis System) 활용하여 빈도분석, 백분율, 평균, 표준편차 등의 기술통계방법을 사용하였다. 연구결과에서 이주여성들의 절반이상은 자신들의 생활에 만족하고 있으며, 남편과의 만족도 높은 수준으로 나타났다. 자녀교육에 대한 인식에서 가장 어려운 점은 학습지도이며, 자녀에게 가장 필요한 지원은 기초 교과지도, 자녀교육의 문제해결 방법으로 방과 후 학교교육 활성화와 언어소통으로 나타났다. 한국생활에서 힘든 점은 언어문제이며, 차별받은 장소는 공공장소로 나타났다. 한국사회에 적응하는데 가장 필요한 도움은 언어소통, 자녀교육, 지역사회 적응의 문제가 같은 수준으로 나타났다. 자주 참여하는 모임이나 활동은 종교단체, 모국친구 모임이며, 어려울 때 의논하는 사람은 한국인, 모국인 순서로 나타났다. 이와 같은 결과에 따라 농촌지역 결혼이주 여성들이 지역사회와 한국사회에 잘 적응하여 자녀들을 잘 양육할 수 있는 기틀을 지역사회와 한국사회는 제도적으로 잘 마련하며 또한 기초 프로그램을 더욱 활성화 시켜야 할 것이다.

• 정보교육학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.1-13
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• 2001

초등학교 학생들에게 컴퓨터를 지도할 때 일반적으로 컴퓨터의 기능만 가르치므로 인성 교육 부재, 창의력 제한, 자기 주도적 학습 능력 부족 등 여러 가지 문제점이 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 컴퓨터의 기능을 공부하면서 인성과 창의력을 기를 수 있고, 교육과정 내용을 익힐 수 있는 주제 통합 교재의 개발이 필요하다. 주제통합교재는 기능교육을 위해 교육과정을 접목하는 방법과 교육과정의 문제를 해결하기 위한 도구로 기능을 익히는 방법이 있다. 이에 맞추어 전자는 운영체제인 '윈도우 98'의 내용을 주제별로 나누어 각 주제에 맞는 인성 요소, 창의적인 요소, 그리고 교육과정 내용을 추출하여 구성을 하고, 후자는 '한글97'을 내용으로 교육과정에서 주제를 추출하여 '한글97'로 해결하는 과정으로 구성하였다. 또한 웹의 동적인 특징을 살려 상호작용이 가능한 주제 통합 교재를 개발함으로써 웹만이 갖고 있는 장점을 살려 학습할 수 있게 하였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제34권3호
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• pp.295-301
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• 2014

본 연구의 목적은 무게 재기 단원을 지도한 교사가 겪는 어려움과 무게 재기 단원을 학습하는 학생들이 겪는 어려움을 탐색하는 데에 있다. 이를 위해 교사 대상으로는 설문지, 면담, 자기반성성찰지를, 학생 대상으로는 설문지, 단원평가지, 면담을 통하여 자료를 수집하였으며 반복적으로 자료를 검토하고 범주화 하였다. 분석한 자료는 과학교육 전문가 2명과 함께 검토하였다. 연구결과 교사들이 겪는 어려움은 교사들의 절차적 지식의 부족, 교육과정의 연계성 부족, 충분하지 못한 수업환경, 그리고 학생들의 조작능력 미숙으로부터 나타났다. 학생들이 겪는 어려움은 오개념의 발생, 이해하기 어려운 개념, 조작능력 미숙, 수학적 능력의 부족, 실제에 원리 적용의 어려움, 문제해결능력 부족으로부터 나타났다. 그리고 교사들은 학생들이 실험부분에서 더 어려움을 겪는다고 인식을 하였으나 학생들은 개념을 이해하는데 더 많은 어려움을 겪는 것으로 나타났다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권5호
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• pp.93-102
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• 2022

본 연구의 목적은 COVID-19 위기 상황에서 대학생활적응, 자기주도적 학습 및 진로정체성을 조사하고 진로정체성에 영향을 미치는 요인을 규명하기 위해 시행된 서술적 조사연구이다. 연구대상 및 자료수집은 2021년 9월 1일부터 10월 31일까지 D광역시, C시에 있는 2개 대학에 재학 중인 간호대학생 197명을 대상으로 하였다. 연구 결과, 진로정체성에 영향을 미치는 요인은 대학생활적응과 지도교수와의 만남 횟수였으며, 설명력은 37%였다. 따라서 COVID-19 위기상황에서 간호대학생의 진로정체성을 향상시키기 위해서는 대학생활 적응을 증진시킬 프로그램을 개발하여 적용할 필요가 있으며, 교수자는 학생과의 지속적인 만남을 통한 지지체계를 구축할 필요가 있다.

• 산업융합연구
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• 제22권5호
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• pp.39-48
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• 2024

코로나19로 인하여 개학연기부터 장기화된 온라인 원격수업으로 학습 손실과 교육격차에 대한 연구는 많이 진행되었으며, 대부분 교육격차 현상에 대한 연구가 주를 이루었다. 향후 이와 같은 팬데믹 상황이 온다면, 교육격차 해소를 위한 근본적인 정책이 필요하다. 근본적인 해결책은 교육격차 현상에 대한 이해뿐만 아니라 그 현상의 이면의 구조를 파악해야 한다. 따라서 본 연구는 구조주의 관점에서 코로나19로 인한 교육격차를 시스템사고의 원형으로 모델링하고 그 구조를 파악하고자 하였다. 그리고 기존의 교육격차 해소를 위한 정책들로 발생한 의도하지 않은 결과를 살펴보았다. 향후 유사한 재난상황에 대응하기 위해 본 연구의 구조를 기반으로 디지털 격차해소를 위한 정책, 기초학력 지원, 원격수업에 대한 품질 향상, 자기주도 학습에 대해 논의하였다.

• 대한공업교육학회지
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• 제43권2호
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• pp.79-96
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• 2018

이 연구에서는 특성화고등학교 학생들의 성취목표지향성이 학업적 자기효능감에 미치는 영향과 성취목표지향성의 유형에 따른 학업적 자기효능감의 차이를 살펴 보았다. 이를 통하여 학업적 자기효능감을 효율적으로 높일 수 있고, 부정적 요소를 개선할 수 있는 연구 및 학습 생활지도 방안 도출, 교수 학습방법 선정에 도움을 주는 것에 그 목적이 있었다. 이러한 목적을 달성하기 위해 전국 5개 권역 18개교 공업계열 특성화고등학교 학생 745명을 대상으로 성취목표지향성 측정 도구(26문항), 학업적 자기효능감 측정 도구(28문항)를 사용하여 설문 조사를 실시하였다. 이 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 과제난이도 선호와 자기조절효능감은 숙달접근 목표지향성과 정(+)의 방향으로 높은 상관관계, 자신감과 숙달회피 목표지향성은 음(-)의 방향으로 높은 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 둘째, 특성화고등학교 학생들의 성취목표지향성 유형은 '수행 회피형(34.8%)', '숙달접근 지향형(20.8%)', '접근형(17%)', '회피적 경쟁형(14.9%)', '숙달 회피형(12.5%)'의 5가지 유형으로 분류되었다. 과제난이도 선호에서 '접근형' 집단의 평균점수가 가장 높은 것으로 나타났고, '숙달 회피형' 집단의 평균점수가 가장 낮게 나타났다. '접근형' 집단의 평균점수는 자신감에서도 다른 집단에 비하여 높게 나왔으나 '숙달접근 지향형' 집단의 평균점수가 가장 높게 나타났다. 이 연구의 결과를 통해 학업적 자기효능감은 성취목표지향성에 따라 일정한 방향성을 가진 채로 영향을 미치고, 학생이 가진 목표지향성에 따라 학업적 문제를 다르게 접근하는 것이 필요하다는 것을 알 수 있었다. 따라서 특성화고등학교 학생의 성취목표지향성의 학업적 자기효능감에 대한 설명력과 성취목표지향성 유형 분석을 바탕으로 학생 유형에 따른 교육 방법을 제공할 필요가 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.65-74
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• 2010

본 연구에서는 비행슈팅게임을 플레이하는 피험자의 긴장 또는 이완상태를 자동으로 인식하는 시스템을 제안한다. 기존 연구에서는 피험자에게 자극원을 제시하여 나타난 변화 값을 비교하기 때문에 자동으로 분류하는데 한계가 있었다. 본 연구에서는 피험자의 상태 변화를 자동으로 분류하여 인식할 수 있도록 비지도학습의 SOM을 적용한다. 긴장과 이완상태의 자동인식을 위한 SOM의 적용은 두 가지 단계로 구성된다. 첫 번째 단계는 ECG측정 및 분석으로 피험자에게 게임을 플레이하게 한 후 ECG를 측정하여 HRV 분석으로 특징벡터를 추출한다. 두 번째 단계는 SOM 학습 및 인식으로 특징이 추출된 심박신호의 입력벡터들을 SOM으로 학습하여 피험자의 긴장과 이완상태를 분류하여 인식 한다. 실험 결과는 세 가지로 나누어진다. 첫 번째, HRV의 주파수변화와 두 번째 심박신호의 SOM 학습결과를 나타냈다. 세 번째 단계는 SOM학습의 성능을 알기 위해서 매칭율을 분석했다. HRV의 주파수분석의 LF/HF 비율을 1.5 기준으로 SOM의 승자뉴런 거리와 매칭한 결과 평균 72%의 매칭율을 보였다.