웹(WEB)의 발전과 더불어 대부분의 이용자 지원 시스템들이 웹을 기반으로 개발되거나 변경되어지고 있다. 또한, SOA, 클라우딩 컴퓨팅 등 현재 이슈가 되는 대부분의 정보서비스 관련 부분들이 서비스 중심으로 사고하고 구현할 수 있는 체제로 바뀌어 가고 있으며, 정보서비스를 구현하기 위해 개발자는 물리적인 하드웨어 혹은 전산 장비가 무엇인지 알 필요 없이 해당 서비스를 설계하고 지원 받기를 원한다. 본 논문에서는 전산실에서 보유하고 있는 서버, 스토리지, 네트워크 장비 등의 자원을 서비스 이용자에게 효율적으로 제공하고 관리할 수 있는 시스템을 구축하여, 이용자의 요구 사항을 효과적으로 지원하는 내용을 다루며, 이를 위해 정보서비스 지원 신청서 및 수행되는 작업 프로세스를 정의한다.
복합재난은 과거 보다 더 많은 피해 및 손실을 발생시킨다. 예상치 못한 결과를 발생 시킬 수 있기 때문에 항상 대비되어야 한다. 특히 원자력발전소와 같은 시설에서의 사고는 기후상황에 따라 큰 문제를 야기 시킬 수 있기 때문에 문제 발생에 따른 다양한 상황을 가정하고 모의실험을 통해 연구가 선행되어야 한다. 본 연구에서는 복합재난 대응을 위한 시스템을 설계하고 이 시스템 연구를 위해 필요한 요소기술들을 정의해 보았다. 기본적으로 고성능 컴퓨팅과 대용량 데이터를 기반으로 하는 계층적 구조의 시스템을 구성하였다. 시스템 개발을 위해 융합분야에서 미들웨어 연구 만 아니라 응용분야 연구, 데이터 연구, 의사결정지원 서비스 연구가 필요하다.
상수관망의 수질사고와 이상상황 발생시 대응을 위해서는 급수구역에 설치되어 있는 자동수질측정기, 정밀여과장치, 재염소주입설비, 자동드레인 등의 계측·제어설비들 간의 유기적인 정보공유를 통한 제어를 필요로 한다. 스마트 상수관망 운영플랫폼은 이러한 인프라 시설의 운영방안을 고려하여 분산되어 있는 계측데이터를 통합감시 및 제어하는 시스템으로 개발되었다. 상수관망 운영플랫폼은 능동형 분석 제어기술을 도입하여, 스마트 상수관망 인프라 설비를 최적제어할 수 있도록 구현하였다. 통합운영 플랫폼은 PostgreSQL, PostGIS, GeoServer, OpenLayers 등의 기술을 활용하여 개발하였다. 플랫폼은 계측감시, 시설관리, 운영제어 등의 기능으로 구성되며, 상수도 업무지원을 위한 관망해석 및 네트워크 분석 기능을 지원한다. 본 시스템은 스마트 상수도 구축사업을 통해 구축한 유량·수질모니터링 장비와 수질관리를 위해 도입된 재염소, 자동드레인 설비의 운영상태를 실시간 조회하는 모니터링 프로그램과, 관망해석 프로그램 그리고 대상설비의 최적제어를 위한 운영관리 프로그램으로 구성되어 있다. 모니터링 프로그램은 현장에서 측정되고 있는 유량, 수압, 수질, 펌프운전 등의 상태를 실시간으로 감시하고 클라우드 데이터베이스에 저장·관리하는 기능을 수행한다. 관망해석 프로그램은 EPA_Net모형과 연계되어 관망수리·수질해석을 수행하는 부분으로 재염소설비의 염소 추가주입이나 자동드레인을 통한 배제시 나타나게되는 관의 수리·수질변화를 클라우드 컴퓨팅 환경에서 분석하고 결과를 가시화 하는 기능을 갖고 있다. 운영관리 프로그램은 재염소 주입이 필요할 경우 주입량의 산정하는 부분과 관망 파손이나 수질사고 발생시 최적 단수예상지역을 도출하는 기능을 보유하고 있다. 향후 스마트 상수관망의 능동형 수질관리를 추진하는 지자체에 도입하여 인프라운영관리 기술 확보 및 수질관리 능력 개선과 실시간 감시 및 위기 대응능력 향상에 기여할 것으로 기대된다.
본 논문의 목적은 Computational Thinking(CT) 교육에서의 학습자 평가를 위한 방안으로 학습자가 제작한 프로젝트의 코드를 분석하는 방법을 제안한다. 최근 초중등 SW교육에서는 블록형 프로그래밍 도구를 활용한 교육이 이루지고 있으므로, 학생들의 산출물인 스크래치 프로젝트의 코드를 분석하여 CT 개념 습득과 학습자의 수준을 평가하는 방안을 모색하였다. 초보학습자 45명의 프로젝트를 분석한 결과 초보학습자들의 잘못된 습관에 대한 패턴이 나타났으며 CT 개념 학습을 코드의 패턴에 의해 평가할 수 있다는 것을 검증하였다. 학습자의 수준이 높을수록 논리적 사고, 동기화, 플로우 제어, 데이터 표현의 요소 점수가 높게 나타났다. 본 연구의 결과는 초중등 SW 교육에서 CT 개념 학습에 대한 평가를 위해 활용할 수 있다.
코딩 교육이 정규 교과과정에 편재됨에 따라 스크래치 혹은 엔트리로 대변되는 다양한 퍼즐 기반 코딩 학습 플랫폼 및 프로그램이 많이 배포되어 이용되고 있다. 본 논문에서는 학습자가 코딩 교구를 사용할 때 학생의 코딩 수행 능력의 수준을 정량적으로 평가할 수 있는 코딩 성취도 평가 시스템의 성취도 모델을 제안하고, 이 모델의 여러 가지 이슈에 대하여 논의한다. 또한 본 연구팀이 개발한 코딩 플랫폼인 "코딩퍼즐" 시스템의 사례 연구를 통하여 본 연구팀이 제안한 성취도 모델의 유용성을 보여준다. 그리고 현재 운영 중인 "코딩퍼즐" 플랫폼의 성취도 평가 시스템에 대한 상세 설계 및 구현을 기술한다.
The purpose of this study is to analyze the mathematical creativity and computational thinking of mathematically gifted elementary students through a convergence class using programming and to identify what it means to provide the convergence class using Python for the mathematical creativity and computational thinking of mathematically gifted elementary students. To this end, the content of the nine sessions of the Python-applied convergence programs were developed, exploratory and heuristic case study was conducted to observe and analyze the mathematical creativity and computational thinking of mathematically gifted elementary students. The subject of this study was a single group of sixteen students from the mathematics and science gifted class, and the content of the nine sessions of the Python convergence class was recorded on their tablets. Additional data was collected through audio recording, observation. In fact, in order to solve a given problem creatively, students not only naturally organized and formalized existing mathematical concepts, mathematical symbols, and programming instructions, but also showed divergent thinking to solve problems flexibly from various perspectives. In addition, students experienced abstraction, iterative thinking, and critical thinking through activities to remove unnecessary elements, extract key elements, analyze mathematical concepts, and decompose problems into small components, and math gifted students showed a sense of achievement and challenge.
본 연구에서는 Computational Thinking기반의 인공지능교육을 위한 프레임워크와 인지적 학습환경 구성의 절차를 구현하고자 하였으며, 추후 인공지능교육을 위한 교육과정 설계의 이론적 근거를 제시하고자 하였다. 연구의 결과를 토대로 데이터수집 및 발견의 단계에서 추상화 과정을 통해 알고리즘과 문제해결의 모형을 선택하는 학습모형을 제시하였고 이를 자동화하여 평가하는 단계를 기반으로 문제해결 및 예측하는 과정을 수행함으로써 인공지능을 활용한 문제해결력을 기를 수 있는 Computational Thinking 기반 AI의 교수학습모형을 제시하였다. 인공지능교육에 대한 인지적 학습환경과 관련된 연구를 분석하여 Computational Thinking의 핵심 사고과정 중 하나인 추상화의 단계를 중심으로 절차를 구성하였으며, Agency(학습보조)에서 Modeling(인지적 구조화)으로의 전이를 토대로 학습구성의 단계를 제시하였다. 본 연구에서 제시한 인공지능교육의 프레임워크와 인지적 학습환경 구성의 절차는 Computational Thinking을 기반으로 제시되었다는 점에서 특징을 갖고 있으며 추후 인공지능기반 교수학습연구의 근간이 될 것으로 기대한다.
본 연구는 비전공자를 대상으로 하는 프로그래밍 교과목에 플립드 러닝 교수법을 적용하여 프로그래밍 교과목에 대한 학습 효율성을 증대시키기 위한 전략을 연구한다. 전통적 수업 방식에서 벗어나 다양한 교수법, 학습 설계모형을 융합적으로 적용하여 비전공자를 대상으로 하는 소프트웨어 교육의 효율적인 학습 모델을 설계하는 것에 대하여 연구한다. 학습자 중심의 플립드러닝(Flipped Learning)기반 프로그래밍 수업을 설계하고 이를 현장 적용하는데 효과적인 적용 방법에 대한 전략을 모색한다. 또한 본 대학의 교양 수업 중 컴퓨팅 사고 교과목에 플립드러닝 교수법의 효율적 적용 방법을 탐색하는 데 그 목적이 있다. 혁신 교수법의 하나인 플립드러닝 교수법을 적용하여 프로그래밍 교과목 수업의 질적 개선과 실습교육의 효율성 및 학습자 성취도 증진을 위한 방안을 고찰한다. 본 연구에서는 전통적 수업 방식에서 벗어나 다양한 교수법, 학습 설계 모형을 융합적으로 적용하여 비전공자를 대상으로 하는 소프트웨어 교육의 효율적인 학습 모델을 설계하는 것이 목적이다.
본 연구에서는 Computational Thinking 기반의 인공지능(AI)교육에 대한 학습자의 내재적 사고의 변화를 살펴보기 위한 평가도구 개발의 기준과 프레임워크를 구성하여 제시하고자 하였다. 이를 위해 데이터수집을 위한 인지적 학습보조(Agency)의 단계, 수집된 데이터의 특징을 분해하여 데이터의 패턴을 인식하고 카테고리화 과정을 수행하는 추상화(Abstracting)의 단계, 추상화과정을 수행한 정제된 데이터를 토대로 알고리즘을 구성하는 모델링(Modeling)단계의 일련의 순차적 과정이 평가요소로 구성되었다. 또한 학습자의 인식, 학습, 행동, 결과에 대한 인지적영역에 대한 평가가 구성되었으며, 학습자의 문제해결의 과정과 결과에 대하여 지식, 역량, 태도의 영역에 대하여 측정을 하게 됨으로써 AI교육에 대한 학습의 내재적인 인지영역의 변화와 결과에 대한 평가를 할 수 있도록 프레임 워크가 설계되었다. 연구의 결과는 교수학습의 맥락에 따른 개별화된 평가도구 개발에 대한 프레임워크를 구성하였다는 점에서 의미가 있으며, 향후 AI교육의 다양한 영역에서 활용될 수 있는 기준으로서 활용될 수 있을 것이다.
초등학교 6학년 학생을 대상으로 소프트웨어교육이 실시되고 있다. 본 연구에서는 초등학생의 알고리즘 구성 패턴에 대해 탐색하였다. 초등학교 6학년 학생을 대상으로 알고리즘을 구상하는 문항을 투입한 후 구조적 프로그래밍 기법에 기반한 MacCabe의 사이클로매틱 복잡도를 산출하여 학습자의 알고리즘 구성 패턴을 탐색하였다. 학생들은 문제 해결을 위해 주로 1~2가지의 선택구조를 사용하며, 이는 문제의 출발점, 도착점에 편중되는 경향이 있다. 또한 선택 구조 사용에 있어 소극적인 모습을 보인다. 알고리즘 구성에 있어서는 눈에 보이는 구체물과 자신의 배경지식에 의존하는 모습을 보인다. 따라서 초등학교 소프트웨어교육에서는 알고리즘 구성 패턴에 따라 학생들의 경험과 친숙한 문제 상황에서 알고리즘 구조를 복합적으로 사고할 수 있는 과제를 제시할 필요가 있으며, 구체적 조작물을 활용하여 지도하는 것이 유효할 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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