• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권12호
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• pp.283-291
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• 2007

유비쿼터스 컴퓨팅의 시대로 접어들면서, 컴퓨터 시스템은 언제 어디서나 우리의 일상생활에서 필요로 하는 적절한 서비스와 정보를 제공할 수 있게 되었다. 이러한 유비쿼터스 컴퓨팅은 언제 어디서나 학습을 할 수 있는 유비쿼터스 학습의 개념으로 발전시켰다. 본 논문에서는 기존의 ERSS(Korea's Educational Resources Sharing System)를 발전시켜, 유비쿼터스 컴퓨팅 기술이 적용된 U-스쿨을 위한 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크는 기존의 ERSS를 기반으로 하여 모바일 기술, 센서 단말 기술과 상황 인식 기술을 적용하였고 사용자 중심의 시나리오를 사용하여 사용자 중심의 러닝 환경을 제공한다. 특히 유비쿼터스 교육 환경에서의 상황인식 서비스는 학생, 교사, 객체 및 환경의 동적인 상황 정보를 기반으로 즉시 학습 및 개인별 맞춤 학습에 적용될 수 있다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.1-13
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• 2019

본 연구는 교육부(2015)의 2015 개정교육과정에서 다루고 있는 소프트웨어 교육지침을 토대로 초등학교 6학년을 대상으로 구체적인 매체를 활용하여 물리적 모델을 구성하고 이를 프로그래밍으로 제어함으로써 디지털 세계와 물리적 세계의 능동적 상호작용을 지원하는 피지컬 컴퓨팅 수업을 설계하여 적용하였다. 이를 통해 피지컬 컴퓨팅 수업의 과정 및 결과에서 컴퓨팅 실천을 중심으로 컴퓨팅 사고의 변화를 분석하였다. 연구결과 피지컬 컴퓨팅 수업은 학생들로 하여금 컴퓨팅 실천(computing practices)을 통한 학습을 지원하여 컴퓨팅 사고의 형성을 지원하였다. 또한 학생들의 아이디어를 실제화하도록 피지컬 컴퓨팅 도구를 활용해서 컴퓨팅 기술로 구현하도록 하였고, 실제적 맥락의 문제상황은 학생들의 컴퓨팅 사고가 발현될 기회를 마련하였다. 본 연구를 통해 개발된 피지컬 컴퓨팅 수업과 분석 도구들이 앞으로 교육현장에서 실행될 소프트웨어 수업에 관한 사례연구로서 교육적 의미와 시사점을 제시할 것이라 기대한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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• pp.551-554
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• 2007

정보 통신 기술의 발달로 유비쿼터서 컴퓨팅 기술을 이용한 u-러닝이 교육의 새로운 패러다임으로 대두되고 있다. u-러닝은 학습자들이 생활 속에서 물리적, 시간적 제약 없이 원하는 교육내용과 방법을 통해 학습하고, 이를 생활 속에서 적용할 수 있게 하였다. 본 논문에서는 u-러닝을 위해 필수적인 상황인식 미들웨어의 모델을 제안한다.

• 융합보안논문지
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• 제19권2호
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• pp.105-111
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• 2019

문제중심학습(PBL)은 학습자가 실제적인 문제를 해결하는 과정 속에서 자기주도적 학습능력과 학습동기의 내재화 등의 교육효과를 보이고 있기 때문에 대학 교육에서 PBL에 대한 연구와 적용 사례 발굴이 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 비SW전공 학생 대상 프로그래밍 교육에 있어서 PBL을 적용할 때 학업 성취도와 컴퓨팅 사고력에 미치는 영향을 분석하였다. 프로그래밍 언어는 비SW전공 학생임을 고려하여 교육용 프로그래밍 언어 (EPL) 중에 하나인 스크래치를 활용하였고, 수업을 PBL 적용 반과 비적용 반으로 나누어 수업 종료 후, 두 반의 시험 성적과 교육 효과성 및 컴퓨팅 사고력에 대한 설문 결과를 분석하였다. 실험 결과, PBL 적용 반 학생들이 비적용 반 학생들에 비해 알고리즘 구현 능력을 묻는 시험 항목, 자기주도적 학습, 문제해결능력, 지속적인 학습동기 부여 항목에서 두드러진 차이를 보였고 대부분의 컴퓨팅 사고력의 인지력과 활용 능력 설문 항목에서 통계적으로 유의미하게 높은 점수를 받았다.

• 산업융합연구
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• 제18권1호
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• pp.53-58
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• 2020

2015 개정 교육과정은 창의 융합 인재를 키우고자 하는 데 그 목적이 있다. 이에 SW 교육은 컴퓨팅 사고력을 높이기 위한 다양한 융합교육 방법에 대한 연구가 필요하다. 이에 본 연구의 목적은 컴퓨팅 사고력 향상을 위한 독서교육과 로봇활용 교육 중심의 SW융합교육의 효과를 분석하는 것이다. 이를 위해 카드코딩 기반의 로봇을 이용한 SW 교육과 온작품읽기와 상호텍스트성을 토대로한 독서교육을 융합하여 SW 교육 교수학습을 설계하였다. 결국 이러한 독서와 SW의 융합교육은 컴퓨팅 사고력의 개념, 실습, 관점의 3가지 영역을 모두 향상시켰으며 학습자의 만족도를 높였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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• pp.341-344
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• 2021

현재 우리나라는 소프트웨어(SW)에 대한 관심 증가에도 불구하고 초등 소프트웨어 교육을 위한 표준 교육 계획이 마련되지 않아 체계적인 교육을 통한 컴퓨팅 사고력 배양이 어려운 상황이다. 따라서 본 논문에서는 언플러그드 활동을 통해 컴퓨팅 사고력을 증진시킨 후 이를 바탕으로 코딩 문제해결능력을 향상시킬 수 있는 교육 콘텐츠의 필요성에 대해 인식하였고, 언플러그드와 블록 코딩을 연계한 초등 소프트웨어 교육 계획을 제안한다. 교육 계획은 소프트웨어에 대한 접근, 언플러그드 교육을 통한 컴퓨팅 사고력 향상, 코딩 교육을 통한 문제 해결 능력 향상 과정 등 총 3단계로 구성되었다. 개발된 콘텐츠의 매 주제는 언플러그드 교육과 코딩 교육이 서로 연계되도록 구성하여, 코딩 개념 학습 및 이와 연관된 컴퓨팅 사고력 향상 후, 학습된 내용을 코딩 과정에서 실체화 하도록 하여 응용력이 배양될 수 있도록 하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 춘계학술대회 및 임시총회
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• pp.149-153
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• 2002

자동 변속기 차량은 여러 가지의 장점을 지니고 있으며, 쉬프트 맵의 특징이 수동 변속기차량과는 달리 이미 규정된 패턴을 따른다. 하지만 킥 다운, 킥 업, 리프트 풋 업 등의 현상이 어느 운전자에게나, 어떤 추행 상황에서나 일괄 적용되고 있기에 불만스러움을 느끼는 운전자가 있을 수 있다. 이에 본 논문에서는 이런 일반적으로 정해진 쉬프트 맵을 운전자의 조작 정도와 차량의 상태를 종합적으로 고려하여 쉬프트 맵을 수정, 적용할 수 있도록 지능형 변속 시스템을 구현하였다. 변속 시스템의 학습 과정에서는 뛰어난 학습 능력을 지니고 있기 때문에 판단 및 추론이 요구되는 지능형 시스템의 학습 도구로 다양하게 적용되고 있는 소프트 컴퓨팅(Soft Computing) 기법을 이용하였으며, 각 학습 내용에 따라 필요 입력을 별도로 구성한 모듈 형태의 망구조를 지니고 있다. .

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.319-320
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• 2018

4차 산업혁명 시대에 걸맞은 미래 인재양성을 위해 Computational Thinking (CT) 향상을 위한 교육에 대한 관심이 높아지고 있다. 더불어 비전공자 학생들을 대상으로 하는 컴퓨팅 교육이 확산되어 진행되고 있다. 그러나 많은 비전공 학습자들이 CT 교육 학습 과정에 어려움을 느끼고 있다. 이에 본 논문에서는 CT 교육 학습 과정에 도구를 활용한 학습 방법으로 이를 해결하고자 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.727-730
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• 2024

최근 딥러닝 기술이 급속히 발전하며 현대 사회의 다양한 응용분야에서 빠르게 적용되고 있다. 특히 영상 기반의 딥러닝 기술은 자연어 처리와 함께 인공지능 기술의 핵심 연구 분야로 많은 연구가 진행되고 있다. 논문에서는 최근 많은 연구가 진행되고 있는 영상의 의미적 분할 (Semantic Segmentation) 성능을 향상하기 위한 연구를 진행한다. 특히 모델에서 고정밀의 의미적 분할을 수행할 수 있도록 추가적인 정보로써 의사 깊이맵 (Pseudo Depth-Map)을 활용하는 방법을 제안하였다. 더불어, 의사 깊이맵을 모델 상에서 효과적으로 학습시키기 위하여 다중 디코더 모델과 학습 효율을 높이는 학습 스케줄링 전략을 제안한다. 의사 깊이맵과 다중 디코더 모델 기반의 제안 모델은 기존 의미적 분할 모델과 비교하여 iIoU 기준 2%의 성능 향상을 보였다.

• 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.