가까운 미래에 인공지능과 컴퓨터 네트워크 기술이 발전함에 따라, 인공지능과의 협업이 중요하게 될 것이다. 인공지능 시대에는 사람 간의 의사소통과 협업 능력이 인재의 중요한 요소라고 할 수 있다. 이를 위해서, 컴퓨터 과학 기반의 인공지능이 어떻게 동작하는지를 파악하는 것이 필요하다. 컴퓨터 과학 교육을 위해서는 문제 해결 학습 중심의 알고리즘 교육에 초점을 두는 것이 효율적이다. 본 연구에서는 문제 해결 학습 중심의 알고리즘 교육을 받은 대학생 28명을 대상으로 학기 초의 컴퓨팅 사고력 진단을 실시한 결과와 학기 말의 만족도 조사와 학업 성적을 비교 분석하였다. 학생들의 컴퓨팅 사고력을 진단한 결과와 문제 해결 학습, 교수법, 강의 만족도, 기타 환경 요인에서 상관관계가 나타났고, 회귀분석을 실시한 결과 문제 해결 학습이 강의 만족도와 컴퓨팅 사고력 향상에 영향을 주었음을 확인하였다. 컴퓨터 과학 교육을 위해서 문제 해결 학습 기법과 함께 학생들의 만족도를 향상하는 방법을 추구한다면 학생들의 문제 해결 능력 향상에 도움이 될 것이다.
4차 산업혁명의 도래로 우리 삶의 방식과 산업 구조가 IT 기반 자동화를 넘어 지능화 단계로 진화하면서 다양한 분야에서 소프트웨어 역량을 갖춘 인재를 요구하고 있다. 이러한 요구를 반영하여 최근 초중등뿐만 아니라 대학에서도 비전공자에 대한 소프트웨어 기초 교육을 강화하고 있다. 본 연구에서는 관련 연구를 통해 비전공자의 소프트웨어 교육 목표를 컴퓨팅 사고 기반의 일반적인 문제해결능력과 자신의 학문 영역에서 소프트웨어 융합 역량을 향상시키고자 함에 두고, 이러한 목표를 달성하고자 창작로봇을 이용한 비전공자의 소프트웨어 융합 교육에 대한 방안을 제안하였다. 다양한 전공의 학생들로 구성되는 핵심교양 교과목 수강생 91명을 대상으로 창작로봇 과정과 컴퓨팅 사고 및 융합 요소와의 관련성에 기초하여 수업을 설계하고 13주 동안 연구를 수행하였다. 창작로봇을 통한 소프트웨어 융합 교육의 효과를 알아보기 위해, 수업 전사전 진단 조사를 토대로 수업 후 학생들의 학습 성과, 창작로봇 활동 과정에 대한 만족도, 타 학문에 대한 인식의 변화를 관찰하였다. 연구의 결과, 학생들은 학습내용의 이해도, 다 학제적 협력학습에 대한 전반적인 만족도, 타 학문에 대한 이해도, 창작로봇 활동을 통한 문제해결능력에 대한 자기 평가 등 12개 문항에서 수업 전과 비교하여 자신의 능력이 향상되었다고 응답하였다.
교통사고에 가장 취약한 도로는 이면도로 비신호교차로이며, 이들 취약지점에 AI 및 엣지 컴퓨팅 융합 기술을 적용하여 교통사고를 예방하고자 하는 시도가 이루어졌다. 본 연구에서는 현장 데이터를 활용하여 AI 및 엣지컴퓨팅 기술이 어떻게 교통사고 감소에 영향을 미칠 수 있고 한계가 무엇인지 교통공학적 측면에서 분석하였다. AI 객체인식으로 20m 후방에서 객체정보를 취득함으로써 운전자는 약 3.6초의 대응시간을 확보하게 되고, 엣지기술에 의해 0.5~0.8초만에 정보가 표출되어 운전자는 교차로 상황에 대응할 수 있는 시간을 얻게 된다. 또한, 교차로 접근로 10m지점에서는 11~12km, 20m지점에서는 20km/h 수준으로 속도관리가 이루어질 때 교차로 진입 전 정지가 가능한 것으로 분석되었다. 따라서 이들 시스템 도입 후 실증 교차로의 데이터를 Taylor 모형에 적용하면 교통사고 확률이 약 40% 감소하는 것으로 분석되었다. 결과적으로 높은 AI 기술의 높은 객체인식률, 엣지기술의 실시간 정보제공 그리고 교차로 접근로의 적정 속도관리가 함께 이루어질 때 교통사고 감소가 가능한 것으로 나타났다.
2015 개정 교육과정은 창의 융합형 인재 양성을 목표로 정보교과에 SW교육을 포함시켜 교육과정을 운영하고 있다. 본 연구는 개정된 SW교육과정에서 추구하는 역량을 분석하여 컴퓨팅 사고력을 주요 역량으로 규정하였으며, 2018학년도 1학기에 정보교과에서 SW교육을 받은 A중학교 1학년을 연구대상으로 선정하였다. SW교육 전과 후 컴퓨팅사고력에 대한 설문조사를 실시하여 수집된 95명의 자료 중 83개의 자료가 분석에 사용되었으며, 대응표본 t-test를 통해 유의성을 확인하였다. 또한, SW교육을 통해 학습한 컴퓨팅의 개념, 수행, 관점을 산출물 기반 인터뷰를 통해 분석하였다. 분석 결과, 컴퓨팅 사고력의 하위 요인 중 비판적 사고력, 창의성, 알고리즘적 사고, 문제해결력이 유의하게 상승하였으며, SW교육 수업을 통해 새로운 개념, 수행, 관점을 습득했음을 확인하였다. 이러한 결과를 통해 본 연구는 2018년 처음 도입된 중학교 정보교과에서 소프트웨어 교육 설계 및 실행에 대한 시사점을 제공하는데 연구의 의의가 있다.
본 연구에서는 영상센서를 이용한 상황인식 기반의 컴퓨팅 기술이 혼합된, 스쿨존 안전 관리 시스템을 제안한다. 영상센서를 통한 객체 추출과 상황 인식 기술의 조합을 통하여, 초등학교 주위에서 발생할 수 있는 여러 상황 중 초등학생의 유괴나 사고 등을 인식할 경우 모니터링 장치로 전송하여 응급상황을 관리할 수 있다. 또한 제안된 시스템은 인간의 시각을 필요로 하는 철도 건널목이나, 교통량 통계조사, 공장 자동화 시스템 등 다양한 응용분야에 활용할 수 있는 최적의 선택이라 할 수 있다.
최근 클라우드 컴퓨팅의 다양한 특징과 장점들로 인하여 전 세계의 다양한 산업군에서 클라우드 서비스 도입 및 전환이 빠르게 확산하는 추세이다. 이러한 멀티클라우드 기반의 서비스가 확산함에 따라 보안 취약성 또한 증대되고 있어 클라우드 컴퓨팅 서비스에서의 데이터 유출 사고도 증가할 것으로 전망되고 있다. 이에 본 연구에서는 데이터 보안이 강화되면서도 클라우드 구축 비용을 절감할 수 있는 AWS Well-Architected 기반의 보안 아키텍처 구성방안을 제안한다. 제안하는 AWS 클라우드 보안 아키텍처는 개인정보 처리 시 요구되는 보안 항목을 충족하는 Standard 보안 참조모델 및 비용 효율화를 고려한 Shared Security 참조모델로 설계하였다. 본 연구에서 제안하는 AWS 보안 아키텍처는 안전하고 신뢰성 높은 AWS 클라우드 시스템을 구성하는 기업과 기관에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 컴퓨팅 사고력에 기초한 유아를 위한 언플러그드 코딩의 특성과 개념, 유형, 전략을 알아보는 데 목적이 있다. 유아를 위한 언플러그드 코딩의 핵심은 컴퓨팅 사고력이다. 유아를 위한 컴퓨팅 사고력에 기초한 언플러그드 코딩은 프로그램을 사용하지 않고 알고리즘 판, s-블럭, 코딩 로봇, 스마트 기기 등을 긍정적으로 활용하여 논리적 사고를 기반으로 놀이를 통해 일상 생활 속에서 만날 수 있는 문제를 해결하고 새로운 놀이 방법을 찾는 것이다. 유아를 위한 언플러그드 코딩의 유형은 스마트 기기에 직접 입력하기, 전용 앱을 이용한 코딩 로봇 활용하기, 알고리즘을 활용한 코딩절차 연습하기, 혼합형 방법 사용하기가 있다. 전략으로 알고리즘 이해하기, 순서도 그리기, 작은 부분으로 나누기, 패턴 찾기, 벌레 잡기, 결과 예측하기가 있다.
블랙아이스는 눈에 쉽게 구분되지 않아 많은 교통사고를 초래하고 있다. 한국교통연구원 교통사고분석시스템에 따르면, 2017년부터 2021년까지 5년간의 서리/결빙으로 인한 교통사고 사망자는 122명, 적설로 인한 교통사고 사망자는 40명으로, 블랙아이스는 적설에 비해 위험성이 높은 것으로 나타난다. 과거의 다양한 연구에서 블랙아이스 생성조건을 기압과 한기 축적등의 조건에서 예측해왔지만, 이러한 기상학적 모델은 봄철 해빙기의 일교차로 인한 눈의 해동과 재냉각과 같은 다양한 기상 조건에서의 블랙아이스 탐지가 어렵다는 한계가 있어 최근에는 이미지 판별과 딥러닝모델(YOLO 등)을 기반으로 한 센서가 제시되고 있다. 그러나, 이러한 방법은 충분한 컴퓨팅 자원이 뒷받침되어야 하며, 블랙아이스 탐지까지 걸리는 속도가 빠르지 못한 편으로, 블랙아이스 초입 구간에서의 제동에 취약하다는 잠재적인 약점을 가지고 있다. 그러므로 본 연구에서는 블랙아이스의 주 원인인 서리나 어는비가 발생하기 위해서 주변 공기가 이슬점 온도 이하, 노면온도와 이슬점이 어는점보다 낮아야 함을 이용, IoT 센서 모듈을 통해 Magnus 방정식으로 계산한 이슬점 온도와 노면 온도를 사용하는 이동식 블랙아이스 추정 장치를 제시한다. 본 장치는 대기압, 온도, 습도로부터 계산된 이슬점 온도와 노면 온도를 통한 서리발생 가능성과 대기 온도, 노면 온도를 통해 어는비의 발생환경 여부를 계산한다. 본 연구 결과를 통해 블랙아이스 추정과 기상정보 생산을 동시에 가능케 하며, 추정 결과를 통합 수집서버에 전송함으로서 운전자에게 전방 블랙아이스 위험 구간을 조기에 전달하는 시스템과 이를 관리하기 위한 인프라를 구축하여 운전 시 결빙 미끄러짐 사고를 저감하고자 한다.
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.
소프트웨어 교육의 중요성과 함께 Computational Thinking 교육에 대한 연구가 활발히 논의되고 있지만 실제 초등교과와 연계하여 개발된 프로그램은 많지 않다. 이에 본 연구는 수학교과에서 Computational Thinking을 적용한 교육 프로그램을 개발하였다. 우선 수학에서의 CT 적용 방안을 3가지 모델로 설정하였고 CT기반 수학의 수업을 달성하기 위한 교수 학습 자료를 개발하였다. 개발된 자료를 수업에 적용하여 학습자의 긍정적인 만족도를 도출하였다. 또한 학교 적용 타당성 검증을 위하여, 전문가들을 대상으로 타당도 검사를 실시한 결과 자료가 학교 현장에 도움이 될 뿐만 아니라 학생의 CT능력 신장에도 도움이 된다는 결과가 나왔다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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