2015 개정 교육과정에 따라 초등학생들을 위한 다양한 SW 교육 방안들이 현장에서 연구 개발 적용되고 있다. 하지만 대부분의 SW교육이 언플러그드와 영어 Text에 기반하고 있어 영어와 수학 활동에 익숙하지 않은 초등학교 어린이들뿐만 아니라 가르치는 교사에게도 어렵게 느껴지고 있다. 이에 본 연구는 게임과 아이콘을 통해 쉽게 코딩을 가르치고 배울 수 있는 Kodu game lab 기반 '아이콘 카드 보드'를 개발하였다. 스토리활동, 코딩활동, 협력활동(SCC) 전략기반의 17차시 SW교육과정으로 구성하여 적용 검증한 결과 학생들의 코딩에 대한 흥미도 및 수업모형에서 유의미한 결과를 보였으며 전체적인 SW수업에 대해서도 86%가 만족하는 것으로 응답하였다.
본 연구는 숏폼 동영상 기반의 브랜딩에 있어서 브랜드가 소비자들에게 제공하는 전략적 경험 디자인 요소를 사례를 통해 확인하였다. 숏폼 동영상 기반 브랜드의 감각, 감성, 인지, 행동, 관계 경험은 크리에이터가 차별화된 개성을 소셜 미디어 채널을 통해 표현하고 소비자들과 소통하고 상호작용하는 과정에서 구체화된 경험 요소들의 수행으로 제공된다. 李子柒(이자칠)의 미식 동영상은 동방미식생활가(東方美食生活家)로서의 브랜드 정체성을 동영상 속 음식의 시청각적 자극, 시각·언어적 아이덴티티와 제품 외관의 결합을 통한 인지적 강화, 전자매체에 의한 행동적 참여 유도를 통해 소비자들에게 제공하였다. 또한, 인적 요소를 활용한 정서적 유대감과 공동 브랜딩을 통한 책임감 공유로 감성, 관계 경험을 제공함으로써 강력한 브랜드 관계를 구축하였다. 이는 다양한 숏폼 동영상 콘텐츠 기반의 브랜딩 사례로 확장하여 전략적 브랜드 경험 디자인 요소들을 통한 브랜드 구축 전략에 유용한 접근 방법을 제시한다고 할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 웹기반 독서교육 시스템의 새로운 모델을 제안한다. 기존의 웹기반 독서교육 시스템은 학습자들의 상호작용 강화 및 독서 흥미를 높이는 데는 효과적이었으나 독서의 결과 지도에만 치중하여 장시간을 요하는 독서 과정에서 웹기반 시스템의 활용도는 극히 미진하였다. 본 논문에서는 독서교육을 읽기 전, 읽는 중, 읽은 후의 활동으로 세분화하고 각 단계에서 활용할 수 있는 웹기반 독서 전략들을 개발하여 교사와 학생, 학부모의 적극적인 상호작용이 이루어지도록 하였으며 전문가 협력학습, 문제해결학습 등 국어과의 교수-학습 유형에 따른 전략의 적용 방법을 제시함으로써 정규 교과 시간의 독서 지도가 활성화 되도록 하였다.
정보 시스템 보안 체계를 보다 체계적으로 구축하고 효율적으로 운영하기 위해서는 보안에도 전략이 도입되어야 한다. 또한, 전략이 구현되어 성공적으로 작동하기 위해서는 조직 차원의 참여가 필수적이다. 하지만, 조직의 정보 시스템 보안 전략에 관한 연구는 아직까지 전략적 사고에 의한 보안 체계의 배치와 운영에 초점이 맞추어져 있어, 조직 전체를 움직이고 이끌기 위한 총체적 프레임에 관한 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 조직 차원의 보안 전략 수립에 활용할 수 있는 프레임워크를 연구한다. 이를 위하여 조직 차원의 전략 수립이라는 측면에서 총괄 전략의 개념을 도입하였으며, 총괄 전략이 갖는 4차원적 특성을 기반으로 정보 시스템 보안 총괄 전략을 구성하기 위한 프레임워크를 제시한다.
본 연구는 국내의 중소 운수업체를 대상으로 하여 기업의 전략과 정보시스템 전략의 적합성 요인이 ERP 내부 성과에 조절적인 역할을 하는지를 분석하였다. 분석결과, 기업의 전략과 정보시스템 전략의 적합성 요인은 ERP 도입요인과 내부성과 간에 조절적 역할을 하고 있는 것으로 분석되었다. 즉, 기업의 전략과 정보시스템 전략의 적합성 요인은 독립변수로 설정된 최고경영자의 지원, 교육/훈련, 사용자 IT 역량, 업무 표준화/공식화, 정보기술 기반구조와 내부성과 간에 조절적인 역할을 하는 것으로 분석되었다. 위와 같은 분석결과에 따라 본 연구에서는 국내 중소 운수업체에서는 ERP 패키지를 도입할 경우, 기업 내부적으로 기업의 전략과 ERP 패키지 도입 전략이 적절하게 조화를 이룰 때 도입성과가 극대화 될 것이라는 연구결과를 얻을 수 있었다.
전략경영의 중요이슈는 전략수립, 전략실행 및 성과측정에 이르는 일련의 전력경영과정을 하나의 관리적 이론으로 통합하는데 있다. 본 논문은 파워프로세스에 기초하여 전략경영 과정을 하나의 관리적 이론으로 통합하기 위한 이론과 실천적 방안을 제시하여 전략적 성공이나 지속가능 경쟁우위에 기여하고자 한다. 이를 위하여 본 논문에서는 파워프로세스의 원리와 특성을 논의하고 이를 기반으로 전략경영의 과정의 통합을 위한 학술적 및 실천적 방안을 제시하고 있다. 또한 본 논문에서는 경쟁우위를 위한 산업구조, 자원기반 및 게임이론 접근의 가정과 경쟁적 환경 및 상대적 우위에 대해서 논의하고, 파워프로세스의 성격과 특성을 규명하여 파워프로세스에 의한 경쟁우위 접근이 이들과의 상대적 위치를 규명하였다. 파워프로세스는 경쟁우위를 위한 전략수립과 관리적 개념을 통합할 수 있는 이론적 및 경영적 방안을 제공할 뿐만 아니라 전략성공에 크게 기여할 수 있다.
본 연구는 도식기반교수가 학습부진 또는 학습장애 위험군 학생들의 비와 비례 문장제 문제해결 능력 향상, 일반화와 유지에 도움이 되는가를 살펴보는데 그 목적이 있다. 교수 실험은 기초선 검사, 중재전략교수, 일반화 및 유지검사의 순서로 3명의 중학교 1학년 학생이 본 연구에 참여 하였으며, 문제해결을 위한 중재전략은 FOPS로 이에 기반하여 수업지도안을 작성하여 사용하였다. 연구 결과, 중재 받은 3명의 학생 모두 비와 비례 문장제 문제해결 능력이 향상되었고, 유사한 유형에도 일반화 할 수 있었으며, 2주 후에 실시한 유지검사에서도 문제해결 능력을 유지하고 있는 것으로 나타났다. 본 연구에서 사용한 도식기반전략의 확장을 위해, 장애 학생들의 특성에 맞는 처방적 학습 전략의 개발과 이들에게 실제적으로 도움을 줄 수 있는 도구가 포함된 교재 개발을 후속연구로 제안하였다.
아동 그림은 내면의 감정을 표현할 수 있는 수단으로 아동 심리 진단에 널리 이용되고 있다. 본 논문에서는 아동 그림 분석에 적용할 수 있는 아동 그림 기반의 객체 탐지 알고리즘을 제안한다. 먼저 사진에서의 그림 영역을 추출하였고 데이터 라벨링 과정을 수행하였다. 이후 라벨링된 데이터 셋를 사용하여 Faster R-CNN 기반 객체 탐지모델을 학습하고 평가하였다. 탐지된 객체 결과를 기반으로 그림 면적 및 위치 또는 색상 정보를 계산하여 그림에 대한 기초정보를 쉽고 빠르게 분석할 수 있도록 설계하였다. 이를 통해 아동 그림을 이용한 심리분석에 있어 인공지능 기반 객체 탐지 알고리즘의 활용성을 보였다.
본 논문에서는 이벤트구동 게이트수준 타이밍 시뮬레이션의 성능 향상 및 디버깅 효율성 크게 높일 수 있는 공간적 부분시뮬레이션 전략이 적용된 효율적인 예측기반 병렬 시뮬레이션 기법을 제안한다. 제안된 기법은 병렬 이벤트구동 로컬시뮬레이션들의 입력값과 출력값에 대한 빠르면서도 정확한 예측을 달성하기 위해서, 공간적 부분시뮬레이션 전략을 추상화 상위수준 시뮬레이션에 적용하여 정확한 예측 데이터를 빠르고 즉각적으로 생성해낸다. 공간적 부분시뮬레이션 전략이 적용된 예측기반 병렬 게이트수준 타이밍 시뮬레이션은 성능 평가를 위하여 사용된 6개의 벤치마크 설계들에 대하여 제일 일반적인 순차 이벤트구동 게이트수준 타이밍 시뮬레이션에 비하여 평균 약 3.7배, 상용화된 멀티코어 기반의 병렬 이벤트구동 게이트수준 타이밍 시뮬레이션에 비해서는 평균 9.7배, 그리고 기존의 가장 우수한 예측기반 병렬 이벤트구동 게이트 수준 타이밍 시뮬레이션 결과에 비해서도 평균 2.7배의 시뮬레이션 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.
Successor representation (SR) 은 두뇌 내 해마의 공간 세포가 인지맵을 구성하여 환경을 학습하고, 이를 활용하여 변화하는 환경에서 유연하게 최적 전략을 수립하는 기전을 모사한 강화학습 방법이다. 특히, 학습한 환경 정보를 활용, 환경 구조 안에서 목표가 변화할 때 강인하게 대응하여 일반 model-free 강화학습에 비해 빠르게 보상 변화에 적응하고 최적 전략을 찾는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 SR 기반 강화학습 알고리즘이 보상의 변화와 더불어 환경 구조, 특히 환경의 상태 천이 확률이 변화하여 보상의 변화를 유발하는 상황에서 어떠한 성능을 보이는 지 확인하였다. 벤치마크 알고리즘으로 SR 의 특성을 목적 기반 강화학습으로 통합한 SR-Dyna 를 사용하였고, 환경 상태 천이 불확실성과 보상 변화가 동시에 나타나는 2-stage 마르코프 의사결정 과제를 실험 환경으로 사용하였다. 시뮬레이션 결과, SR-Dyna 는 환경 내 상태 천이 확률 변화에 따른 보상 변화에는 적절히 대응하지 못하는 결과를 보였다. 본 결과를 통해 두뇌의 강화학습과 알고리즘 강화학습의 차이를 이해하여, 환경 변화에 강인한 강화학습 알고리즘 설계를 기대할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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