• 과학교육연구지
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• 제41권3호
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• pp.281-296
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• 2017

이 연구의 목적은 일반계 고등학생과의 비교를 통해 공업계 특성화고등학교 학생들의 과학학습동기를 탐색하는 것이다. 이를 위해 구체적으로 두 학교 학생들의 과학학습동기 수준을 비교하였으며, 학습동기 구인들의 상관관계는 어떠한 차이가 있는지 비교하였다. 마지막으로 공업계열 학생들의 과학학습동기가 학업성취에 미치는 영향을 확인하였다. 이 연구에는 공업계 특성화고등학교 학생 596명과 일반계 고등학교 학생 1063이 참여하였다. 자료 분석을 위해 이원변량분석(two-way ANOVA), 독립표본 t-검정, Pearson상관관계 분석의 두 가지 통계 방법을 사용하였다. 분석 결과 학교와 학년간 상호작용이 과학학습동기 차이에 유의미한 효과를 나타내었다. 일반계 고등학교 학생들이 학년에 따라 학습동기의 큰 차이를 보이는 반면, 공업계 특성화고 학생들의 경우 학년 간 유의미한 차이가 없었다. 특히 일반계 고등학교 자연계열 학생들에 비해 낮은 수준의 과학학습동기를 나타내었다. 과학학습동기의 다섯 가지 요소 간 상관관계 또한 일반계 고등학교 학생들에 비하여 공업계고 학생들이 상당히 낮았다. 마지막으로 공업계 특성화고 2학년들의 과학학습동기와 학업성취도의 상관정도는 1학년학생들에 비해 적었다. 이러한 결과들을 종합해 볼 때, 공업계 고등학교 학생들의 과학학습동기 향상을 위한 교육적 전략이 필요함을 알 수 있다. 결과들을 바탕으로 공업계열 학생들의 과학교육의 방향에 대하여 논의하고자 한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권11호
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• pp.837-844
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• 2010

운율구 경계 예측은 대화체 음성합성을 실현하기 위한 주요한 자연언어처리 기술 중 하나이다. 본 논문은 자연스러운 한국어 운율구 경계 예측을 실현하고자 기존의 학습 자질을 대신할 새로운 학습 자질을 제안한다. 이 새로운 자질들은 기존의 학습 자질보다 실제 언어생활에서 운율구 경계 발생에 영향을 미치는 여러 요인을 더 잘 반영한다. 특히, 수작업으로 구축한 운율구 경계 예측 규칙을 이용하여 추출한 학습 자질은 높은 정확도 향상에 이바지한다. 본 논문에서 제안한 새로운 학습 자질을 바탕으로 CRFs(Conditional Random Fields)를 이용하여 운율구 경계 예측 모델을 만들었다. 그 결과 3단계 운율구 경계(강한 경계, 약한 경계, 운율구 내부 비경계) 예측에서 86.63%의 정확도를, 6단계 운율구 경계(상승조/하강조 강한 경계, 상승조/하강조/평탄조 약한 경계, 운율구 내부 비경계) 예측에서는 81.14%의 정확도를 보였다.

• 말소리와 음성과학
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• 제12권3호
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• pp.55-63
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• 2020

음성 변환은 다양한 음성 처리 응용에 적용될 수 있으며, 음성 인식을 위한 학습 데이터 증강에도 중요한 역할을 할 수 있다. 기존의 방법은 음성 합성을 이용하여 음성 변환을 수행하는 구조를 사용하여 멜 필터뱅크가 중요한 파라미터로 활용된다. 멜 필터뱅크는 뉴럴 네트워크 학습의 편리성 및 빠른 연산 속도를 제공하지만, 자연스러운 음성파형을 생성하기 위해서는 보코더를 필요로 한다. 또한, 이 방법은 음성 인식을 위한 다양한 데이터를 얻는데 효과적이지 않다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문은 원형 스펙트럼을 사용하여 음성 신호 자체의 변환을 시도하였고, 어텐션 메커니즘으로 스펙트럼 성분 사이의 관계를 효율적으로 찾아내어 변환을 위한 자질을 학습할 수 있는 transformer 네트워크 기반 딥러닝 구조를 제안하였다. 영어 숫자로 구성된 TIDIGITS 데이터를 사용하여 개별 숫자 변환 모델을 학습하였고, 연속 숫자 음성 변환 디코더를 통한 결과를 평가하였다. 30명의 청취 평가자를 모집하여 변환된 음성의 자연성과 유사성에 대해 평가를 진행하였고, 자연성 3.52±0.22 및 유사성 3.89±0.19 품질의 성능을 얻었다.

• 대한지구과학교육학회지
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• 제14권3호
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• pp.267-276
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• 2021

이 연구의 목적은 계절별 별자리 실험에 대해 알아보고, 학교 급별로 효과적인 계절별 별자리 실험이 무엇인지 연구하는데 있다. 초등 예비교사 24명과 함께 계절별 별자리 실험을 정리하고, 학교 급별로 효과적인 실험이 무엇인지 쓰도록 하였다. 그 결과 초등학교에서는 역할놀이를 통한 직접적인 체험활동을 통한 별자리 학습이 가장 효과적이었고, 중·고등학교에서는 stellarium 프로그램을 이용하여 사실적으로 계절별 별자리의 변화를 관찰하고 추리해보는 활동을 효과적인 실험으로 선택하였다. 예비교사는 초등학교에서는 직접적인 체험과 구체적인 조작활동이 강조되는 실험을, 중·고등학교에서는 사실적인 자연현상의 관찰과 이를 통한 추리 활동이 강조되는 실험이 효과적이라고 인식하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권8호
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• pp.32-40
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• 2009

본 연구는 효과적인 학습 환경을 제공하기 위한 방안으로 가상현실 기술을 이용한 역사 학습 콘텐츠구현을 목표로 한다. 교육학적 관점에서 역사학습은 시대적 사실들을 역사적 상황 속에서 이해하고 구성 해나가는 역사적 맥락의 사고력이 중요하다. 따라서 본 연구에서는 다양한 유물 및 유적을 통한 역사적 사실이나 정보뿐만 아니라 시대적인 상황을 이해하고 상상력을 동원한 이해가 가능하도록 그 시대의 자연 환경 및 주거 환경을 함께 구현하여 제시한다. 또한 가상환경에서 다양한 정보를 수집할 수 있도록 역사교육에 관한 정보를 다양한 유형의 멀티미디어 콘텐츠로 제작하여 구성주의 학습요소를 고려하여 상호 연결함으로써 학습자가 주도적으로 학습을 수행할 수 있도록 유도한다. 본 시스템에서 사용자는 가상세계의 3차원 환경과 자유로운 상호작용을 통해 학습자의 판단 및 선택에 따라 스스로 정보를 구성해 나가는 것이 가능하다. 이로써 학습자는 가상공간에서의 경험학습을 통해 과학적 사고력과 상상력을 동원하여 적극적으로 학습에 참여하게 된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권11호
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• pp.465-472
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• 2022

본 연구에서는 기존의 동영상 합성 네트워크에 스타일 합성 네트워크를 접목시켜 동영상에 대한 스타일 합성의 한계점을 극복하고자 한다. 본 논문의 네트워크에서는 동영상 합성을 위해 스타일갠 학습을 통한 스타일 합성과 동영상 합성 네트워크를 통해 스타일 합성된 비디오를 생성하기 위해 네트워크를 학습시킨다. 인물의 시선이나 표정 등이 안정적으로 전이되기 어려운 점을 개선하기 위해 3차원 얼굴 복원기술을 적용하여 3차원 얼굴 정보를 이용하여 머리의 포즈와 시선, 표정 등의 중요한 특징을 제어한다. 더불어, 헤드투헤드++ 네트워크의 역동성, 입 모양, 이미지, 시선 처리에 대한 판별기를 각각 학습시켜 개연성과 일관성이 더욱 유지되는 안정적인 스타일 합성 비디오를 생성할 수 있다. 페이스 포렌식 데이터셋과 메트로폴리탄 얼굴 데이터셋을 이용하여 대상 얼굴의 일관된 움직임을 유지하면서 대상 비디오로 변환하여, 자기 얼굴에 대한 3차원 얼굴 정보를 이용한 비디오 합성을 통해 자연스러운 데이터를 생성하여 성능을 증가시킴을 확인했다.

• 영재교육연구
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• 제11권3호
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• pp.23-44
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• 2001

기존의 교실에서 교사가 학생들에게 무엇을 또 어떻게 탐구할 것인가에 대한 절차적인 지식을 가르칠 수는 있었으나, 그러한 가운데 우리가 놓치고 있었던 것은 과학을 하는 것(doing science)에 대한 본질이었다. 특히 영재들의 학문적 욕구는 평범한 아이들과는 질적으로 다르기 때문에, 과학 영재들에게 그러한 요구와 필요성은 상당히 큰 것이었으나 그 요구와 필요성에 부합하는 연구와 프로그램의 개발이 뒷받침되어주지 못한 것이 현실이다. 과학 영재를 위한 교과과정은 학습 내용, 학습과정, 산출물에 있어서 영재들을 위해 특수화가 필요하다. 이러한 현실적 문제에 봉착하여, 본 연구는 하나의 작은 시도로서 과학영재들을 위한 프로젝트형 탐구학습의 프로그램을 개발, 현장에 적용, 그리고 제한적이나 그 효과성도 부분적으로 검토하였다. 실제 문제들과 이슈들을 다루는 프로젝트형 탐구학습을 수행함으로서 학생들은 고차원적인 사고 능력을 기르며, 소집단활동을 통해서 학생들이 복잡한 실제 문제들을 창의적으로 해결할 수 있음을 보여주었다. 학생들은 이러한 형식의 수업을 통하여 또한 내용을 배우고 적용할 수 있게 되며 비판적 사고력을 배양하고 평생학습자로서의 자질을 키우며 의사소통능력과 상호협동능력을 자연스럽게 익힐 수 있음을 제시했다. 프로젝트형 탐구학습은 최근 여러 학문영역에서 널리 사용되고 있다. 하지만 아직 영재교육프로그램에서 그 사용은 그리 활발하게 이루어지고 있지 않는 실정이다 프로젝트형 탐구학습은 과학영재들의 특성과 잘 부합되므로 과학영재들을 위한 프로그램에 성공적으로 사용되어질 수 있음을 본 연구는 시사하고 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권11호
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• pp.613-618
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• 2012

개정된 ICT교육지침에는 알고리즘, 자료구조, 프로그래밍 내용과 같은 컴퓨터과학 요소가 매우 강화되었다. 또한 최근 교육과학기술부는 STEAM 교육을 강조하고 있다. 여기에서 가장 중요한 문제는 "어떠한 방법으로 가르쳐야 하는가?"이다. 즉, 교수학습 콘텐츠의 개발이 필요하다. 그래서 본 논문에서는 레고 마인드스톰 NXT 교육용 로봇을 활용한 스택과 큐 학습 방안을 제시한다. 주된 목표는 로봇이 미로라는 현실적인 구조물을 탐색할 때 스택과 큐가 어떻게 사용되는지를 보여주는 것이다. 교수학습 전략으로는 알고리즘 작성, 순서도, NXT-G 프로그래밍으로 정하였다. 단순한 미로는 왼쪽과 오른쪽 중 어느 한쪽에만 길이 있는 미로이고, 복잡한 미로는 삼거리가 포함된 미로이다. 이 두 개의 미로는 직접 개발하여 제작하였다. 마스터 로봇은 미로의 출구까지 탐색하면서 경로를 스택에 저장한 후, 이 스택을 이용하여 다시 입구까지 되돌아온다. 또한 마스터 로봇은 미로를 탐색하면서 경로를 실시간으로 슬레이브 로봇의 큐에 전달한다. 그 후 슬레이브 로봇은 큐에서 경로를 꺼내어 탐색없이 미로를 주행한다. 로봇의 미로 탐색이라는 미션을 해결하는 과정에서 학습자들은 스택과 큐의 활용 분야를 자연스럽게 이해하게 된다. 이러한 수업을 통해서 학습자들의 논리적인 사고력과 창의력이 향상되고, ICT 교육과 STEAM 교육에도 적용이 가능하리라 기대된다.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권7호
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• pp.331-339
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• 2017

수학은 오랜 역사를 가진 학문으로 수학으로부터 새로운 학문이 발생하기도 하고 다른 학문과의 관련을 계속 이어왔기에 수학과 타 교과 통합 교육은 수학의 학문적 특성에 비추어 자연스러운 시도라 할 수 있다. 그렇지만 과학 과목의 주제를 수학의 학습 소재로 다루는 시도 외에 타 교과와 통합을 통한 수학 교육 연구는 별로 이루어지지 않았다. 본고에서는 수학과 타 교과 통합 교육의 유형과 통합 교육에 대한 국내 연구 동향을 살펴보고 고등학교 수학 교과와 사회 교과의 통합 교수-학습자료를 중심으로 하여 수학과 타 교과와의 통합 교수-합습자료를 문헌연구를 통하여 알아보았다. 그 결과, 수학의 유용성에 대한 인식 제고 및 흥미도 향상에 도움을 줄 수 있도록 수학과 과학 또는 수학과 사회 외에도 예술, 체육, 국어 교과와의 통합 자료도 최근 개발되었음을 알 수 있는데, 이에 대한 수정 보완에 대한 연구는 본고를 토대로 하여 앞으로 더 수행되어야 할 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.11-11
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• 2020

18년 물관리일원화 이후 인프라와 사람 중심으로부터 자연과 인간의 조화를 위한 환경·생태계의 자연성 회복으로의 물관리 패러다임 전환이 빠르게 이루어지고 있으며, 대규모 국책사업이후의 하천 관리에 있어서도 기존의 이수, 치수, 환경이라는 단순한 기능적 구분을 벗어나 보다 근본적이고 장기적인 대국민 서비스로의 전환을 도모하고 있다. 또한, ICBAM 등으로 정의되는 4차산업혁명 기반 기술의 접목이 거의 대부분의 분야에서 이루어지고 있는 것을 실질적으로 체감하는 시기가 도래하였다. 그러나, 하천 및 수자원 관리분야에서의 기술은 근대 엔지니어링의 기초가 되는 수로 건설 등으로부터 시발되어 사실상 가장 앞선 과학적 진보의 토대를 갖추었으나 최근의 기술적 트렌드를 잘 추종하지 못하는 것처럼 비추어 지는 것이 사실이다. 주된 이유로서 기후변화라는 광범위하고 장기적인 입력요소를 가진 하천관리 시스템의 특성상 불확실성의 추정 및 즉각적인 응답이 어려운 부분이 분명히 존재하지만, 실질적으로 여전히 해소되지 않는 부분은 하천의 기초자료 수집에 대한 효율성과 신뢰도가 낮은 것이라고 하겠다. 또한, 유역으로부터 댐-다기능보-하천으로 이어지는 의사결정을 위한 다양한 형태의 자료로부터 적절한 정보를 수집하는 체계(거버넌스의 문제이자 기술적/재정적 한계)가 확립되지 않은 점도 고려해야 할 것이다. 본 연구에서는 인공지능을 활용한 하천의 유량 예측 등을 위해 필요한 수자원 기초데이터의 근원적인 수집 및 관리상의 문제점에 대해서 검토하고자 하였으며, ARIMA, Kalman Filtering, MA 및 복합기법을 통한 자료처리 기법을 적용하여 상황에 맞게 오차 및 불확실성의 저감을 위한 방안을 찾고자 하였다. 또한, 이용자 중심의 하천 관리에 근접한다고 볼 수 있는 스마트워터시티 개념에서의 바람직한 하천관리 기법에 대해서 논의하고, 관련하여 근자에 개발한 하천의 물리적 해석 도구들에 대해서 적용 사례를 검토한다. 마지막으로, 지식기반의 하천관리 의사결정 플랫폼 개발을 위해서 기존의 기계학습을 통한 자동화된 의사결정에 부가하여 전문가와 시스템이 상호작용을 통해서 AI를 학습시켜 결정한 사항을 전문가의 의사결정에 참고하는 MCRDR기법의 적용의 적용 가능성과 도입 방향에 대해서 논의하였다.