• 실천공학교육논문지
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• 제14권3호
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• pp.505-512
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• 2022

이 연구는 리빙랩 기반 교육 프로그램의 효과를 메타분석을 통해 종합하기 위해 실시되었다. 자료 분석을 위해 리빙랩 기반 교육의 효과를 보고한 선행연구 7편을 선정하였다. 연구문제는 다음과 같다. 첫째, 리빙랩 기반 교육 프로그램의 전체 효과크기는 어떠한가? 이 때 전체 효과크기는 인지적 영역과 정의적 영역에 대한 효과를 의미한다. 둘째, 범주형 변수에 따른 리빙랩 기반 교육 프로그램의 효과크기는 어떠한가? 이 연구에서 범주형 변수는 연구 결과 특성, 연구 특성, 연구 설계 특성으로 구분하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 리빙랩 기반 교육의 전체 효과크기는 0.347로 나타났다. 둘째, 인지적 영역에 따른 효과크기는 지식정보처리 1.244, 의사소통능력 0.593, 문제해결능력 0.261, 창의성 0.26의 순으로 나타났다. 셋째, 교과 영역에 따른 효과크기는 전기전자 1.146, 기술가정 0.489, 인공지능 0.379, 실과 0.168의 순으로 나타났다. 넷째, 학교급에 따른 효과크기는 고등학교 1.058, 중학교 0.312, 초등학교 0.217의 순으로 나타났다. 다섯째, 학년에 따른 효과크기는 두 학년 이상을 통합하여 운영한 경우 0.295, 단일 학년 0.294의 순으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제20권3호
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• pp.109-131
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• 2014

최근 전 세계적인 원전 설비의 수요 증가로 원자력 전략물자 취급의 중요성이 높아지는 가운데, 국외 수출을 위한 원전 관련 물품 및 기술의 신청 또한 급증하는 추세이다. 전략물자 사전판정 업무는 통상 원자력 물자 관리에 해박한 전문가의 경험 및 지식에 근거하여 수행되어 왔지만, 급증하는 수요에 상응하는 전문 인력의 공급이 부족한 실정이다. 이러한 문제를 극복하기 위하여, 본 연구진은 전략물자 수출 통제를 위한 사례 기반 지능형 수출 통제 시스템을 설계 및 개발하였다. 이 시스템은 현장 전문가의 전담 업무이던 신규 사례에 대한 전략물자 사전판정 과정 업무의 주요 맥락을 자동화 하여 전문가 및 관계 기관이 감당해야 할 업무 부담을 줄이며, 빠르고 정확한 판정을 돕는 의사결정 지원 시스템의 역할을 맡는다. 개발된 시스템은 사례 기반 추론 (Case Based Reasoning) 방식에 기반을 두어 설계되었는데, 이는 과거 사례의 특성을 활용하여 신규 사례의 해법을 유추하는 추론 방법이다. 본 연구에서는 자연어로 작성된 전자문서 처리에 널리 사용되는 텍스트 마이닝 분석 기법을 원자력 분야에 특화된 형태로 응용하여 전략물자 수출통제 시스템을 설계하였다. 시스템 설계의 근거로 선행 연구에서 제안된 반자동식 핵심어 추출 방안의 성능을 보다 엄밀히 검증하였고, 추출된 핵심어로 신규 사례와 유사한 과거 사례를 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방안은 텍스트 마이닝 분야의 TF-IDF 방법 및 코사인 유사도 점수를 활용한 결과(${\alpha}$)와 원자력 분야에서 통용되는 개념적 지식을 계통으로 분류하여 도출한 결과(${\beta}$)를 조합하여 최종 결과 (${\gamma}$) 를 생성하게 된다. 세부 요소 기술의 성능 검증은 임상 데이터를 활용한 실험 및 실무 전문가의 의견수렴을 통해 이루어졌다. 개발된 시스템은 사전판정 전문 인력을 다수 양성하는 데 드는 비용을 절감하는 데 일조할 것이며, 지식서비스 산업의 의미 있는 응용 사례로서 관련 산업의 성장에 기여할 수 있을 것으로 보인다.