정보시스템의 최근 개발 경향은 이용자 중심이다. 이 연구는 이용자 중심적 PDL을 개발할 때 실질적으로 활용할 수 있는 실험적 모형을 제시하였다. 개념적 모형에서는 다양한 정보입수를 위한 외부시스템과의 연계 및 시스템전반에 개인의 정신모형과 함께하는 관리형태를 가질 수 있는 모형을 제시하였고, 물리적 모형에서는 연구자의 개발경험을 토대로 툴의 기능을 최대한 활용하였으며, 시스템개발에 곧 바로 적용할 수 있는 과정까지를 진행하였다.
본고는 학교도서관에서 사서교사가 실시하는 협동수업의 효과적인 수행을 위한 연구에 초점이 있다. 협동수업은 학교도서관을 활용하여 일반 교과 (국어, 영어. 사회, 과학, 국사 등)의 수업을 교과 교사와 사서교사가 협동으로 실시하는 수업이다. 본고는 학교 교육의 중심축인 교육 과정과 교과 수업을 위한 기반 이론인 교수설계 이론 등을 바탕으로 한 협동수업의 모형 개발과 실천 방법을 이론-모형-지원에 의한 3단계로 제시한다.
본 연구는 그룹 연구 과제를 수행하는 과정에서 게시된 온라인 토론 게시물을 분석하여, 그룹원들의 협동적 정보행태를 밝히는 데 목적이 있다. 본 연구에서는 Kuhlthau의 ISP 모형과 Yue와 He의 CIB 모형을 기반으로 대학원생들의 그룹 연구 과제 수행에서 나타나는 협동적 정보행태와 정서적 측면, 필요로 하는 협동 및 지원유형의 관계를 연구하였다. 본 연구의 결과는 그룹 연구 과제에서의 협동적 정보행태에 대한 이해에 도움을 주며, 협동적 정보 이용자를 위한 정보활용능력 교육에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
초등학교 정보통신기술교육은 정보 사회를 살아가는 학생들에게 학습과 일상 생활에서 필요한 최소한의 컴퓨터 활용 능력을 길러 중학교에서 보다 깊이 있게 다루어질 학습과제를 해결하기 위한 기초 기능을 다지는데 목표가 있다. 그런데 정보통신기술교육을 할 때, 여러 가지 요인으로 인하여 학생들의 개인별 ICT 활용능력 차이가 매우 크게 나타나 있는 실정이다. 따라서 기존의 전통적인 일제식 수업으로는 교수-학습을 하는데 많은 어려움이 있으므로 초등학생의 ICT 활용 능력과 개인차를 고려한 정보통신기술교육의 수준별 교육과정 모델을 개발하고, 개발된 교육과정을 수준별 수업모형에 적용하는 방안을 연구하였다.
본 연구는 직접교수학습 모형에 기반한 체육과 ICT교수학습 과정안을 개발하고 현장에 적용하여 교수 학습에서의 효율성을 입증하는 것이다. 체육 교과는 교사의 시범 및 피드백이 필요하고, 기상 조건 등으로 인하여 수업이 어려운 경우가 있다. 그리고 실제 학습에서의 학습 모형의 적용이 미비한 상황이다. 이러한 경우에 ICT 교수 학습 과정안을 활용한다면 전문가의 시범을 대치할 수 있으며, 학습자들은 개별적, 적응적 피드백을 제공받고, 자신의 학습 속도에 맞도록 느린 동작, 구분 동작 학습, 반복 학습이 가능하다. 그리고 교사들의 교수학습 방법에 대한 공유를 높일 수 있다. 따라서, 본 연구는 체육과에서 일반적으로 적용되는 직접 교수 모형을 ICT 활용 수업에 적합하도록 재구성하여 절차적 모형으로 각 단계를 정의하고, 이를 실현하기 위한 ICT 교수 학습 과정안을 개발하였다. 그리고 초등학교 5학년 수업에 적용하여 학습 효과를 분석하였다.
본 연구는 학습을 위한 정보활용교육이 공식 교육과정 맥락에서 안정적으로 이루어지기를 기대하며 공식적인 IB 디플로마 핵심 프로그램(DP Core)의 하나인 확장 에세이 맥락에서 체계적으로 진행할 수 있는 정보활용교육의 이론적 틀을 분석 및 제안하였다. 국제 인증 교육 프로그램인 IB 프로그램은 최근 국내 일부 교육청에서 도입하였으며 고등학생 연령군 대상의 IB 디플로마 프로그램 중에는 확장 에세이가 필수 이수 프로그램이다. 본 연구의 분석 결과, 다음의 사항이 제안되었다. 첫째, 학생들의 깊이 있는 학습과 교육적 비계를 위해 모형 적용이 강조되었다. 둘째, 사서교사는 학습 과정의 전문가, 정보활용교육을 실시하는 교사, 지도교사와 협력하는 교수협력자로서 역할을 충실히 담당해야 한다. 셋째, 정보활용교육의 틀로서 정보활용 기반의 학습을 제안한 I-LEARN 모형이 분석되었고 적절하다고 제안되었다. 넷째, I-LEARN 평가 루브릭은 확장 에세이의 평가 목표인 지식, 이해, 적용, 분석, 종합, 평가와 부합하도록 설계되어 있어 확장 에세이를 위한 정보활용의 과정과 성과를 위한 평가도구로 활용되기 적절하다고 분석되었다. 향후, 본 연구가 탐구학습을 기반으로 하는 확장에세이 또는 소논문 작성에 있어 사서교사의 전문성이 적용되고, 사서교사의 교육적 역할과 정보활용교육이 강화될 수 있기를 기대한다.
계량정보학 연구영역의 하나인 운영연구(Operation Research ; OR)중 미래예측이라는 목적을 가지고 있는 마코프모형(Markov Chains)의 통계기법을 활용한 두가지 실험사례를 살펴보고, 최근의 연구경향을 분석함으로써 도서관 시스템 운영과 설계에 마코프모형을 응용할 수 있는 네가지 방안을 제시하였다. 계량정보학의 한 분야로 적용되고 있는 마코프모형에 관한 국내연구가 활발하지 못한 상태이므로, 국내 계량정보학에서의 마코프모형 연구의 필요성과 활성화를 제안하였다.
본 연구에서는 도시 가로망에서의 구간 통행시간을 예측하기 위하여 time-frequency 분석의 일종인 웨이브렛변환과 RBF신경망 모형을 이용한 예측모형을 개발하였다. 웨이브렛 변환을 이용한 시계열 자료 분석을 통해서 통행시간에 내재되어 있는 다양한 패턴의 특징을 추출함으로써 오전/오후의 첨두현상, 신호교차로의 현시주기 등 주기적으로 발생되는 요인들에 의해서 통행시간 시계열 자료의 패턴에 나타나는 규칙성을 분석해 내었다. 분석된 패턴정보에 대한 규명은 카오스 이론을 근간으로한 시간지연좌표를 이용하여 시계열 자료의 규칙성을 시각적으로 판별하여 예측모형 구축에 활용하도록 하였다. 또, RBF신경망을 이용하여 예측범위의 공간적/시간적 확대에 따른 모형 구축에 소요되는 시간을 최소화하도록 하였으며, 시내버스 노선의 정류장간 운행시간 예측을 통해서 기존 연구에서 제기되었던 현실세계의 단순화, 다단계 예측시 정확성 등의 문제를 해결하였다. 예측실험결과 웨이브렛 변환을 데이터의 전처리 과정에 삽입하여 링크 통행시간의 패턴정보 예측에 활용할 경우, 기존의 예측모형에 비해서 훨씬 정확한 예측이 가능한 것으로 나타났으며, RBF 신경망은 짧은 학습시간에도 불구하고 역전파 신경망보다 우수한 예측력을 갖고 있는 것으로 밝혀졌다.
여러 분야에서 활용성이 증가하고 있는 도시지역에 대한 3차원 모형화 구축은 기존에는 항공사진이나 고해상도 위성영상을 주로 활용하여 왔으나, 최근에는 높은 정밀도를 보장하는 항공LIDAR 측량기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 다양한 형태, 크기, 종류의 건물들이 존재하는 광범위한 도시지역을 모형화 하기 위하여 정밀도가 높은 LIDAR 자료를 통하여 신속하고 정확하게 현실에 가까운 건물 모형으로 복원하는 기술 개발이 요구되고 있다. 본 연구에서는 LIDAR 관측자료 및 디지털 영상, 수치지도 등의 자료를 활용하여 LIDAR자료의 전처리 과정과 다양한 필터를 적용하여 지면과 비지면 정보를 분류하였으며, LoG 연산자에 의한 건물 경계선 및 특징점 추출기법을 개발하여 도시 지역의 3차원 건물 복원기법을 제안하였다.
복잡한 기상조건 하에서 강우의 예측은 수문 기상 분야에서 필수적인 과정이라 할 수 있다. 특히 월 단위의 강우 예측은 장기적인 수자원 관리 및 계획 수립 시 매우 중요한 기준이 되기 때문에 보다 정확하고 신뢰도 있는 예측을 필요로 하고 있다. 이를 위해 전 지구적 기후 변동의 양상을 수치화 하여 나타낼 수 있는 기상인자의 활용이 활발해지고 있으며 다양한 모형을 기반으로 한 강우 예측이 수행되고 있다. 최근에는 인공지능 기법을 활용한 인공신경망 모형의 적용이 활발해짐에 따라 높은 예측력을 바탕으로 강우 예측에 대한 연구가 이루어지고 있지만 초기 가중치의 무작위성 또는 과적합으로 인한 문제도 함께 나타나고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 모형의 활용성을 높이고 신뢰성을 확보하기 위한 강우 예측을 수행하고자 하였다. 이를 위해 다양한 기상인자를 활용하여 인공신경망 모형을 위한 정보를 구축하고 인공신경망 모형을 통해 생성되는 결과로부터 단일 예측이 아닌 앙상블 예측을 활용함으로써 강우 앙상블을 생성하고 조합하였다. 그 결과 인공신경망 모형을 통한 단일 예측보다 앙상블을 통한 예측으로 안정적이고 정확한 예측 결과를 산정할 수 있었으며 기존에 인공신경망 모형을 통한 예측의 문제점을 보완할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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