인간은 태어날 때부터 접하게 되는 모든 것이 색으로 이루어져 있으며, 색상은 인간의 건강과 정신적 측면에 많은 영향을 끼친다. 어린 시절부터 색상 학습을 통해 색 자극을 지속적으로 주게 되면, 정서적인 안정감뿐만 아니라 감성 발달까지 유도할 수 있다. 본 논문에서는 안드로이드 운영체제 기반의 유아의 색 학습을 위한 안드로이드용 풍선 터뜨리기 게임을 구현하였다. 로그인 시스템을 적용하여 사용자 개개인의 학습 결과를 제공하고, 통합적인 데이터베이스를 구축하여 사용자의 랭킹 시스템을 구현하였다, 직관적인 조작이 가능하도록 UI를 적용하여 유아에게도 쉽게 색상 공부를 하도록 하였다. 추후 다양한 색들을 추가하여 다른 색도 학습할 수 있도록 개선하고, 개수와 속도조절을 통한 난이도 조절기능이 추가된다면 유아의 색의 학습뿐만 아니라 두뇌발달에도 도움이 되고 나아가서 손가락 재활이나 치매예방 등 다양한 분야에 적용될 수 있을 것으로 예상된다.
u-learning (Ubiquitous Learning) 환경에서는 학습자들이 언제, 어디에서나 어떤 단말기로도 자유롭게 학습할 수 있는 학습자 중심의 교육과정이 가능해야 한다. 최근 각광을 받고 있는 태블릿 (Tablet) PC는 펜을 주로 입력 매개로 활용하고, 음성을 인식하여 이를 문자로 변환하여 저장할 수 있는 기능도 가지고 있어 초등교육 현장에 적합한 단말기이다. 또한 PBL (Problem-based Learning)은 학습자들이 자기주도적으로 문제를 해결해 가는 과정에서 문제해결력과 비판적 사고 기능을 신장시킬 수 있는 학습형태로 태블릿 PC 기반의 PBL 학습시스템은 u-learning 환경에서 학습자 중심의 교육과정 실현에 적합한 시스템이다. 본 연구에서는 태블릿 PC 기반의 PBL 학습시스템의 인터페이스 설계 방안을 제시해 보았다. 본 연구에서 제시하는 사용자 인터페이스의 특징은 다음과 같다. 첫째, 학습의 프로세스를 프로젝트의 목적 및 과제 파악 단계, 학습계획 수립단계, 자료의 수집 및 정리단계, 프로젝트 마무리 단계로 구분하고, 각 단계에서의 학습자의 활동을 지원하는 시스템으로 구성한다. 둘째, 태블릿 PC 기반에서의 학습 활동에 서투른 학습자도 직관적으로 접근 할 수 있도록 인터페이스에 아이콘을 적절하게 활용한다. 셋째, 태블릿 PC에 펜이나 음성으로 입력된 자료를 문자, 도형, 이미지로 손쉽게 저장하고 축적할 수 있도록 한다. 넷째, 학습자들간의 상호작용과 교사의 피드백을 손쉽게 할 수 있도록 게시판, 자료실, 통합 메시지함의 기능을 활성화한다.
본 논문은 증강 현실(augmented reality)을 이용하여 학습자에게 효과적으로 교육할 수 있는 e-learning 교육컨텐츠 환경을 제공한다. 현재까지 연구되어온 증강환경을 이용한 교육 컨텐츠는 단순한 상호작용만을 허용하고, 실감형 인터페이스를 제공하기에는 제약이 따른다. 본 논문은 이를 개선하기 위해 기존의 교육 컨텐츠를 실감형 교육 컨텐츠로 전환할 수 있는 시스템 구성 방법에 관한 것으로써. 컨텐츠의 배치, 조작, 학습과정 등에서 기존의 교육 컨텐츠보다 인터랙티브하고 직관적으로 교육할 수 있는 실감형 인터페이스를 제공한다.
코로나 19로 대학교 강의들이 비대면 방식으로 전환되고 있는데, 기존의 교수학습 지원센터는 웹 환경만을 제공한다. 따라서 본 논문에서는 모바일 애플리케이션을 통해 수강생들이 교수학습 지원센터에 쉽게 접근할 수 있도록 도와주는 시스템을 개발하였다. 애플리케이션에서 학생들의 강의 시간 및 시험, 과제 등의 일정을 관리해주고, 푸시 알림을 제공해주는 학습 도우미의 역할을 수행한다. 뿐만 아니라 직관적인 인터페이스, 다크 모드, scroll-to-top 버튼 등을 고려한 디자인으로 사용자의 편리함을 도모한다. 학습 도우미 애플리케이션의 가장 핵심기능 중 하나는 머신러닝 기법 중 비선형 회귀(Non-Linear Regression)을 이용해 성적 데이터를 분석해주는 차별화된 기능이다. 이를 위해 최종적인 성적을 종속변수, 일정 기간까지의 성적을 독립변수로 설정하여 기존의 성적 데이터를 바탕으로 종속변수인 최종성적을 랜덤 포레스트 비선형 회귀분석으로 예측하는 알고리즘을 제시하고자 한다.
X-ray 영상 검사·검출 문제에 기존 딥러닝 모델을 사용하려는 시도들이 존재해왔고, 합성곱 신경망의 강력한 표현력 덕분에 대체로 준수한 성능이 보장되었다. 그러나 문제의 특성에 따라 기대한 만큼의 분류 및 검출 성능이 나오지 않는 경우가 존재한다. 이는 1) 검출 대상의 스케일이 다양하거나, 2) X-ray 영상은 흑백 영상으로 미세한 특징을 학습하기 어렵거나, 3) 지도학습을 하기에는 학습 데이터의 양이 부족하기 때문인 것이 주요 원인들이다. 본 논문에서는 다양한 스케일의 특징맵을 추출하여 종합적으로 학습하는 신경망을 통해, '생선살 X-ray 영상' 데이터셋에서 '생선 가시' 이물질 class가 모델 내에서 어떻게 학습되는지를 살펴본다. 그리고 X-ray 영상의 경우, 이물질 class를 크기별로 새롭게 labeling하여 성능 개선이 일어날 수 있음을 보인다. 또한 Multi-scale CAM을 통해 class에 따른 활성화 정도를 시각화하여 모델을 직관적으로 분석할 수 있음을 보일 것이다.
직관력은 의사결정시 자주 의존되나, 효과적인 의사결정지원 시스템의 개발 목적으로는 거의 고려되고 있지 않다. 본 연구는 의사결정자의 인지특성 및 감성특성과 시계열 직관 예측 간의 상관성을 자기조직 인공신경망에 의해 확인하고 비교함으로써, 시계열 직관 예측에 영향을 주는 의사결정자의 인지적 특성과 감성적 특성을 도출하고 궁극적으로는 효과적인 의사결정 환경을 조성하는데 공헌하고자 한다. 이 실험에 사용하는 인공신경망은 자기감독적응 알고리듬을 이용하는데, 이의 특징은 학습 기간 중 자기조직 층의 뉴런 클러스터 간에 정보를 교류함으로써 본질적으로 입력 벡터간의 상관성을 이용할 수 있다는 것이다. 실험결과, 인지 특성과 감성 특성이 모두 시계열 예측과 상관성이 있는 것으로 나타났으며, 또한 인지 특성이 감성 특성보다 상관성이 높은 것으로 나타났다. 유형별로는, 개념적 인지유형이 분석적 또는 행동적 인지유형보다, 불쾌-이완 감성유형이 쾌활-각성 감성유형보다 시계열 직관 예측의 상관성이 높은 것으로 관찰되었다.
새로운 매체와 접촉 시 발생하는 거부감을 최소화 하고 별도의 학습 없이 사용 가능한 직관적 명령 전달 방식의 매개 인터페이스를 제안한다. 제안하는 매개 인터페이스는 3차원 공간에서 사용가능한 가상 마우스와 TV 리모트 컨트롤러의 기능적 결합을 목표로 하고 실버세대들에게 익숙한 매체인 펜을 형태로 삼아 개념적으로 설계되었다. 구체적인 구현은 가속도계의 신호를 분석하거나 펜촉에 레이저 포인터를 추가하여 레이저 포인터의 좌표 변화를 웹캠으로 추적, 인식하는 방법으로 구분하였고 본 논문에서는 가속도계의 경우를 소개한다. 가속도계 신호분석을 통해 마우스의 기능을 모사하고 동작을 감지하는데 발생하는 문제점과 이를 해결하기 위한 기존 연구를 분석하고 동작 중에 중력방향의 수직축이 바뀌면서 발생하는 가속도계 신호의 오류를 보상하기 위해 제안된 Zero Velocity Compensation 방법을 소개한다. ZVC의 결과에 필수적인 저주파의 시계열 신호 실시간 끝점 추출과 동시에 패턴인식을 위한 특징추출 기능을 수행하는 새로운 알고리즘을 제안하며 기존의 방법과 실험적으로 성능을 비교한다. 또한 입력된 가속도계 신호를 학습된 인식기를 통해 인식하는 기존의 연구에서 더 나아가, 마우스의 좌표변화를 짧은 시간동안 가속도 신호의 실시간 분석을 통해 모사하기 위해 변형시킨 알고리즘을 소개한다.
Purpose: This study attempted to discern the factors that influence nursing professionalism, learning agility, and the nursing practice environment on the performance of nurses. Methods: Data were collected from 202 clinical nurses who both consented to participate and who have worked for more than one year in one of five small- and medium-sized hospitals located in three regions of Korea. The data were analyzed using the SPSS/WIN 26.0 statistical programs. Results: The nurses' performance showed a statistically significant correlation with nursing professionalism (r=.50, p<.001), learning agility (r=.54, p<.001), and nursing practice environment (r=.37, p<.001). Factors affecting the results of nurses' performance in relation to the subjects are those of learning agility (β=.33, p<.001), nursing professionalism (β=.25, p<.001), clinical career (β=.24, p=.001), education level (β=.16, p=.011), and nursing practice environment (β=.15, p=.016). Conclusion: To improve the performance of nurses in medium-sized hospitals, it is necessary to develop a nursing practice environment, programs, and strategies for enhancing nursing professionalism and learning agility.
본 논문은 경영환경에 대한 불확실성 증대, 데이터 없는 최초 상황 발생, 합리적 의사결정이 불가능할 경우 등 기업환경이 변화할 때, 벤처 중소기업 경영자들은 의사결정 시 직관을 어떻게 활용하는가에 관한 사례연구다. 논문은 문헌 연구와 벤처 중소기업 경영자 16명을 심층 인터뷰하여 자료를 수집하였고, Klein, G, 의 "포괄적(generic) 멘탈 시뮬레이션 모델"로 분석하였다. 연구에 사용된 직관은 본인의 경험을 사용하는 전문가(expert) 직관과 타인의 경험도 활용하는 전략적(strategic) 직관으로 분류하였다. 사례연구 결과 경영자들은 전문가 직관과 전략적 직관을 다르게 활용하고 있었다. 전문가 직관의 특징은 별 노력 없이도 빠르게 작동하는데, 반해 전략적 직관은 시간이 많이 소요된다. 또 다른 특징은 전문가적 직관은 이미 발생된 일에 대한 의사결정에 많이 사용되고, 전략적 직관은 미래형 의사결정에 많이 활용되었다. 전략적 직관의 프로세스는 (1)전략적 관심단계 (2)매개물 발견단계 (3)1차 멘탈 시뮬레이션 단계 (4)핵심 매개변수 띄우기 단계, (4)2차 멘탈 시뮬레이션 단계 (5)내부 평가 단계 (6) 의사결정 단계를 거친다. 위에 단계를 모델링하여 벤처 중소기업 경영자들의 "전략적 직관에 의한 의사결정 모형(Strategic intuition decision-making model)"을 도출하였다. 사례분석 결과 나타난 중요한 결과는 첫째, 성공하는 의사결정 시 성공과 실패의 중요한 차이는 의사결정 프로세스 중 "2차 멘탈 시뮬레이션"에서 결정되었고, 둘째, 전문가 직관이 전략적 직관보다 많아질수록 경영의 어려움에 봉착하였으며. 셋째, 전략적 직관은 학습이 가능하다.
수학적 사고의 입장에서 중등학생들이 수학적 문제해결에 논리적 사고와 직관적 사고가 어떻게 작용하는지를 연구하는 것은 수학교육에서 중요하고도 흥미로운 과제의 하나이다. 본 연구의 주된 목적은 중등학교 영재학생을 대상으로 이러한 문제를 조사하는 것이다. 특히 이들 중등영재학생들의 논리적 사고와 직관적 사고에 대한 선호도와 논리형 문제의 문제해결능력 사이의 관계를 로지스틱 회귀분석을 이용하여 조사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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