• 한국컴퓨터교육학회 학술대회
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• 한국컴퓨터교육학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.241-243
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• 2017

2015 개정 교육과정 총론에서는 Bloom의 교육목표분류에 기반하여 지식, 기능, 태도 영역에서 균형 있는 수업과 평가를 하도록 강조하고 있으며, 국외에서도 컴퓨팅 교육에서 지식, 기능, 태도 등에서 균형있는 접근을 하기 위한 노력을 기울이고 있는바, 현재 제안되고 있는 대부분의 수업 및 평가가 지식 측면을 중심으로 구성되어 있는 점을 보완하기 위하여 본 연구에서는 컴퓨팅 사고력에 대한 국외의 동향과 2015 개정 교육과정 총론에 비추어 소프트웨어 교육의 지식, 기능, 태도적 측면의 의미와 다룰 수 있는 내용을 고찰하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권11호
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• pp.227-234
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• 2023

컴퓨팅 사고력의 평가는 컴퓨터과학 개념과 원리에 대한 지식의 평가로부터 시작된다. 본 연구에서는 컴퓨터과학 지식을 평가하기 위한 비버 평가 문항의 서술 방식에 따른 교사의 인식의 차이를 분석했다. 우선 평가 문항을 컴퓨터과학 용어의 포함 유무에 따라 두 가지 유형으로 분류했다. 그리고 각 유형의 문항에 대한 컴퓨팅 사고 설문지를 작성하였고, 72명의 전공 교사를 대상으로 설문을 했다. 설문 결과, 컴퓨터과학 용어가 드러난 문항이 정보 교과의 평가 문항으로 적합하다는 의견이 제시되었고 컴퓨팅 사고와 코딩 능력을 평가하는데 더 도움이 된다고 인식했다. 연구 결과를 통해 학생들의 컴퓨터과학 개념 이해와 컴퓨팅 사고력 함양을 평가하기 위해서는 어떤 서술 방식의 평가가 더 필요한지에 대해 제언했다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.33-38
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• 2020

현대 사회는 다양한 분야의 문제를 컴퓨터와 접목하여 새로운 방향으로 생각하고 문제를 해결할 필요가 있다. 이렇게 자신만의 아이디어로 컴퓨팅 기술을 활용하여 다양한 문제를 추상화하고 자동화하는 것을 컴퓨팅 사고라고 한다. 본 논문에서는 프로그래밍 교육 상황에서 다양한 문제를 제시하고 이를 해결하기 위해 다양한 문제해결 방식을 찾도록 하는 과정을 통해 컴퓨팅 사고 기반의 지식 정보를 어떻게 진단하고 향상시킬 수 있는지를 분석하고자 한다. 학습자를 진단하기 위해 사전 검사와 라이트봇을 수행하고, 그 결과의 상관관계를 파악하여 학습자의 지식 상태를 체크한 뒤, 문제 해결 학습 기법에 따라 강의를 진행한 평가 결과와 라이트봇 수행 결과의 상관관계를 분석하여, 제안하는 기법에 따라 학습한 학습자들의 집단 평균 성적을 비교 분석한 결과 학습효과가 유의미하게 있는 것으로 나타났다. 본 논문에서 제안하는 문제해결을 위한 컴퓨팅 사고력 기반의 지식 정보를 도출하고 향상시키는 기법을 소프트웨어 교육에 적용한다면 학생들의 흥미와 관심을 유도하여, 학습 효과가 높아질 것이다.

• 지식정보인프라
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• 통권4호
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• pp.56-65
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• 2001

지난 10여년간 14단계에 해당하는 중앙집중형의 슈퍼컴퓨터센터 프로그램은 정부 투자에 의한 대표적 성공사례로 평가되었으며, 이에 따라 NSF는 다시 강력한 공동 협력체제를 갖춘 고성능연구망 기반 첨단과학적 컴퓨팅센터 프로그램을 계속하기로 결정하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.489-498
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• 2012

본 논문은 연구 학습 주제 지식베이스를 통한 소셜컴퓨팅 지원에 관한 연구로 두 가지 하부 연구로 구성되었다. 첫 번째 연구는 다양한 학문분야에서 전자 도서관 이용자들의 연구 및 학습 주제를 추출하기 위해 분야별로 분류가 잘 되어 있는 NDLTD Union catalog의 석박사 학위 논문 (Electronic Theses and Dissertations : ETDs)을 분석하여 계층적 지식베이스를 구축하는 연구이다. 석박사 학위 논문 이외에 ACM Transactions 저널의 논문과 컴퓨터 분야 국제 학술대회 웹사이트도 추가로 분석하였는데 이는 컴퓨팅 분야의 보다 세분화된 지식베이스를 얻기 위해서이다. 계층적 지식베이스는 개인화 서비스, 추천시스템, 텍스트 마이닝, 기술기회탐색, 정보 가시화 등의 정보서비스와 소셜컴퓨팅에 유용하게 사용될 수 있다. 본 논문의 두 번째 연구 부분에서는 우리가 만든 계층적 지식기반을 활용하여 4개의 사용자 커뮤니티 마이닝 알고리즘 중에서 우리가 수행중인 소셜 컴퓨팅 연구, 즉 구성원간의 결합도에 기반한 추천시스템에 최상의 성능을 보이는 그룹핑 알고리즘을 찾는 성능 평가 연구 결과를 제시하였다. 우리는 이 논문을 통해서 우리가 제안하는 연구 학습 주제 데이터베이스를 사용하는 방법이 기존에 사용자 커뮤니티 마이닝을 위해 사용되던 비용이 많이 필요하고, 느리며, 개인정보 침해의 위험이 있는 인터뷰나 설문에 기반한 방법을 자동화되고, 비용이 적게 들고, 빠르고, 개인정보 침해 위험이 없으며, 반복 수행시에도 일관된 결과를 보여주는 방법으로 대체할 수 있음을 보이고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
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• pp.376-379
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• 2007

오늘날 컴퓨팅 기능의 급격한 발달은, 시스템의 효율뿐만 아니라 지능화에 대한 요구를 증대시키고 있다. 지능화된 서비스를 성공적으로 제공하기 위해서는, 제공하려는 도메인에 대한 지식 처리 기능이 필수적이다. 시스템의 지능적인 행동은 그 시스템이 보유하고 있는 지식의 질(質)에 영향을 받기 때문에, 사용되는 지식의 질적 우수성을 보장하려는 시도가 이루어지고 있지만, 문제는 지식의 질이 높아질수록, 지식 관리의 비용이 증가한다는 점이다. 따라서 품질과 비용 사이의 균형점을 맞추기 위한 노력이 필요하다. 이에 본 논문에서는 사용하려는 지식의 품질과 시스템에서 요구하는 지식의 품질을 비교함으로써, 이 균형점을 맞추는 방법을 제안한다. 이를 위해, 시스템이 제공하려는 서비스 시나리오를 대상 지식으로 표현 및 처리한다. 시스템 관리자는 이 결과를 바탕으로 채택하려는 지식과 자신의 시스템 사이의 괴리를 손쉽게 판단 할 수 있고, 그 차이를 없애기 위해 지식의 확장 및 축소의 부분을 결정하고, 수정할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권8호
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• pp.1102-1108
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• 2020

이동 엣지 컴퓨팅은 중앙 집중식 데이터 처리가 아닌 데이터가 생성되는 네트워크의 에지와 가까운 곳에서 데이터를 처리하는 방식으로 클라우드 컴퓨팅의 단점을 보완하여 새로운 전기를 마련할 수 있는 기술이다. 데이터를 처리하고 연산하는 곳을 따로 먼 데이터 센터에 두는 것이 아닌, 이동 단말 장치들과 가까운 엣지에 컴퓨팅 능력을 부가하고 데이터 분석까지 가능하게 하여 저지연/초고속 컴퓨팅 서비스의 실현이 가능하게 하였다. 본 논문에서는 EdgeCloudSim 시뮬레이터를 이용해 클라우드와 엣지 노드가 협업하여 이동 단말의 컴퓨팅 작업 처리를 분업화 하는 가상의 이동 엣지 컴퓨팅 테스트베드 환경을 개발한다. 개발된 가상 이동 엣지 컴퓨팅 테스트베드 환경은 중앙 클라우드와 엣지 컴퓨팅 노드들 사이에서 이동 단말들의 컴퓨팅 작업 분배를 위한 오프로딩 기법들의 성능을 평가하고 분석한다. 가상 이동 엣지 컴퓨팅 테스트베드 환경 및 오프로딩 성능 평가를 제시함으로써 클라우드와 협업하는 이동 엣지 컴퓨팅 노드 구축을 준비하는 산업계 엔지니어들에게 하나의 사전 지식을 제공하고자 한다.

• 한국컴퓨터교육학회 학술대회
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• 한국컴퓨터교육학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.113-116
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• 2017

현대 사회는 4차 산업혁명을 통해 빠르게 발달하고 있다. 이러한 사회에서는 새로운 지식과 기술이 끊임없이 만들어지고 기존의 지식과 기술이 도태되고 지식과 기술의 생명주기가 점차적으로 빨라지고 있다. 이에 따라 새롭게 제시되는 지식과 기술을 적합한 문제에 적용하여 문제를 해결하는 능력의 중요성이 커지고 있다. 특히 차세대 기술로 평가받는 인공지능, 로봇, 자율 자동차, 사물 인터넷 등의 기술과 연관된 문제를 해결하는 방법은 컴퓨터를 활용한 문제 해결방법과 밀접하게 연관돼있기 때문에 컴퓨터를 활용하여 주어진 문제를 표현하고 해결하는 능력은 매우 중요하다. 본 연구에서는 운영체제에서 기본적으로 제공되는 파일 관리 프로그램에 대한 문제점을 제기하고 문제 해결을 위해 컴퓨팅 사고력을 활용해서 문제에 대한 조사 단계, 분석 단계, 그리고 자동화 단계를 거쳐 문제를 해결한다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.323-332
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• 2002

전자상거래와 같은 분산컴퓨팅환경에서는, 의사결정을 위해 협동적 문제해결과 사례기반의 자동 모형화가 더욱 중요시 되고 있다. 왜냐하면, 문제요구는 다양하고 이에 대응하기 위해 모든 모형을 준비한다는 것은 실제로 어려우며, 모형의 저장 및 관리관점에서도 비효율적이기 때문이다. 이에 따라, 최적화 에이전트 기반의 자동 모형화에 의한 문제해결을 위한 연구의 필요성이 인식되고 있다. 본 연구에서는 최적화 모형에 대한 지식이 부족한 사용자 수준의 XML 표현과 같은 문제요구를 이해하고, 최적화 모형 사례로부터 목표모형을 탐색하는 최적화 에이전트를 위한 사례기반 자동 모형화의 프레임웍을 제시한다. 이를 위해, 자동 모형화 지식의 표현과 목표모형 탐색을 위한 전방향 추론절차를 제시한다 최적화 에이전트는 모형화 노력을 줄이기 위해서, 민감도분석을 통해 성능이 평가된 탐색 알고리즘을 사용한다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제24권3호
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• pp.122-128
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• 2018

실제 환경보다 더 안전하고 적은 비용으로 실제 훈련과 유사한 학습효과를 기대할 수 있는 가상훈련(Virtual Training)이 최근 주목받고 있다. 그러나 기존의 가상훈련 시스템들은 학습자의 훈련결과에 대한 평가를 평가자의 정성적인 판단에 의존해온 경우가 대부분이었다. 또한, 평가와 분석 기능이 해당 시스템에 국한이 되어 시스템마다 별도의 평가 분석 시스템이 필요했다. 본 논문에서는 가상훈련의 효과적인 평가와 분석을 위해 전문가의 경험지식을 활용하는 확장성 있는 가상훈련 평가 분석 시스템을 제안한다. 우선, 제안하는 시스템이 다양한 형태의 가상훈련 시스템과 연동될 수 있도록 Open API의 적용 방안을 다룬다. 그리고 가상훈련에 대해 전문가 경험지식을 별도로 구성하여 평가 분석 시 비교 대상과의 평가 효율성을 높였다. 구성된 전문가 경험지식은 제안된 평가 분석 절차에 따라 학습자의 훈련수행 결과와 정량적으로 비교 분석할 수 있게 했다.