• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
• /
• pp.675-678
• /
• 2023

본 연구는 팀기반학습을 활용한 교과목을 수강한 간호대학생 56명을 대상으로 동료평가와 학업성취도와의 관계에서 수업몰입의 매개효과를 검정하였다. 매개효과 분석은 PROCESS macro Program의 model 4를 부트스트래핑(bootstrapping)을 이용하여 검정하였다. 분석 결과는 첫째, 동료평가, 수업몰입과 학업성취도 간에 유의한 정적 상관이 있는 것으로 나타났다. 둘째, 수업몰입은 동료평가가 학업성취도에 미치는 영향을 부분매개 하는 것으로 확인되었다. 동료평가가 간호대학생을 위한 TBL 과정에서 수업몰입과 팀워크를 촉진하고 궁극적으로 학업성취도를 향상시키는 효과적인 도구가 될 수 있음을 시사하며, 교수자가 학생의 학습성과를 개선할 수 있는 보다 효과적인 교육 전략 및 개입을 개발하는 데 도움이 될 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제19권9호
• /
• pp.42-49
• /
• 2018

이 연구의 목적은 비판적 사고, 의사소통명확성에 대한 간호학생의 SBAR 이용 팀 기반 시뮬레이션 교육 효과를 연구한 비동등성 대조군 전 후 설계의 유사 실험 연구 이다. 본 연구는 경상북도 P 시에 소재한 일개 간호학과 학생으로 '기본간호학 이론 및 실습' 교과목을 수강한 학생 69(실험군 33명, 대조군 36명)명을 대상으로 2017년 10월부터 2017년 11월까지 자료수집과 분석을 실시하였다. 본 연구에서는 윤진(2004)의 비판적사고 측정도구, 조혜진(2013)의 의사소통 명확성도구를 활용하여 설문 조사를 실시 하였다. 통계 분석은 SPSS 23.0을 이용하여 두 군의 동질성 검증은 Chi-square, Fisher's exact test, t-test, 효과분석은 ANCOVA로 수행되었다. 자료분석 결과는 SBAR 이용 팀 기반 시뮬레이션 교육에 참여한 그룹이 비판적사고(F=11.91, p<.001)와 의사소통명확성(F=4.40, p=.040)에서 대조군에 비해 유의하게 효과를 나타내었다. 이러한 결과를 토대로 간호학생들을 위한 SBAR 이용 팀 기반 시뮬레이션 학습은 '기본간호학 이론 및 실습' 수업시 효과적이며 간호학생들을 위한 교수법으로 권장 될 수 있음을 나타내었다.

• 융합정보논문지
• /
• 제12권3호
• /
• pp.158-170
• /
• 2022

본 연구의 목적은 협력학습 기반 수업에서의 동료평가에 대한 수업 만족도를 분석하는 것이다. 협력학습 기반 수업에서 동료평가를 위한 수업 절차 설계, 동료평가 유형과 문항 개발, 동료평가 실시, 수업만족도 조사 및 분석하여 교육적 시사점을 도출하고자 하였다. 연구대상은 문제중심학습과 프로젝트 기반 수업으로 선정된 협력학습 기반 수업 참여자를 대상으로 하였다. 협력학습 기반 수업에서의 동료평가에 대한 수업 만족도는 수도권 소재 A대학에서 협력기반 수업 참여자 168명을 대상으로 설문조사를 진행하였다. 연구도구는 동료평가를 위한 협력학습 절차는 팀 구성, 과제 수행 계획, 과제수행, 중간평가, 과제 수행 완료, 발표 및 평가, 자기평가로 설계하였고, 동료평가는 팀내. 팀간 평가로 유형화 하였고, 단계별 동료평가문항을 설계하였다. 동료평가 문항의 내용타당도는 전문가 12인의 CVR로 평정하였다. 연구결과에서 동료평가의 수업만족도는 평균 4.05(SD=.91)로 높게 나타났고 수업의 집중, 수업의 성실성, 자발성, 학습 분위기의 순으로 나타났다. 수업 만족도 수준 차이 검증 결과, 성별과 학년에서는 차이가 나타나지 않았으며, 수업 유형에서는 문제중심학습이 프로젝트기반 학습에 비하여 만족도 수준이 높게 나타났고 통계적으로 유의미하였다. 본 연구의 결과는 고등교육에서의 동료평가 적용 및 확대를 위한 수업설계와 운영의 시사점을 제공하는 데에 의의를 가진다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제39권6_2호
• /
• pp.1651-1669
• /
• 2023

해빙(sea ice)은 현재 전 세계 해양 면적의 약 7%를 차지하고 있으며 계절적, 연간 변화를 보이고 주로 극지방과 고위도 지역에 나타난다. 해빙은 대규모 공간 규모에서 다양한 종류로 형성되며 석유 및 가스탐사, 기타 해양활동이 급속히 증가하는 발해해는 해양 구조물 피해 및 해상 운송, 해양 생태계에 심각한 영향을 미치기 때문에 시계열 모니터링을 통해 해빙의 면적 및 유형 분류를 분석하는 것이 매우 중요하다. 현재 고해상도 위성영상 및 현장 실측 자료를 바탕으로 해빙의 종류 및 영역에 대한 연구가 진행되고 있지만 현장 실측자료를 획득하여 해빙 모니터링에는 한계가 있다. 고해상도 광학 위성영상은 광범위에서 해빙의 유형을 육안으로 탐지하고 식별할 수 있고, 짧은 시간해상도를 갖는 해양위성인 천리안 2B호(Geostationary Ocean Color Imager-II, GOCI-II)를 이용하여 해빙 모니터링의 공백을 보완할 수 있다. 이 연구에서는 고해상도 광학위성영상을 이용하여 생산된 학습자료를 기반으로 규칙기반 기계학습 모델을 훈련시키고 이를 GOCI-II 영상에서 탐지를 수행함으로써, 해빙 모니터링 활용 가능성을 알아보고자 하였다. 학습 자료는 발해(Bohai Sea)의 2021-2022년 랴오둥만(Liaodong Bay)을 대상으로 추출하였으며, GOCI-II를 활용한 Random Forest (RF) 모델을 구축하여 기존 normalized difference snow index (NDSI) 지수 기반 및 고해상도 위성영상에서 획득된 해빙 영역과 정성적 및 정량적 비교 분석하였다. 본 연구 결과 해빙의 영역을 과소평가한 NDSI 지수 기반 결과와 달리 비교적 자세한 해빙 영역을 탐지하였으며 유형별 해빙을 분류할 수 있어 해빙 모니터링이 가능함을 확인하였다. 향후 지속적인 학습 자료 및 해빙형성에 영향인자 구축을 통해 탐지 모델의 정확도를 향상시킨다면 고위도 해양 지역에서 해빙 모니터링 분야에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보기술학회논문지
• /
• 제15권12호
• /
• pp.173-180
• /
• 2017

본 논문에서는 공학계열 학생들의 임베디드 시스템 수업 사례로 아두이노를 활용한 프로젝트 기반의 학습을 제안한다. 이러한 프로젝트 기반 학습을 공학교육에 도입함으로써 학생들은 전공 교과과정을 통해 학습했던 개별적인 이론들을 실제로 구현해 볼 수 있는 계기가 되었으며 프로젝트 개발의 전 과정에 참여함으로써 현장 실무능력을 쌓을 수 있는 경험을 하게 되었다. 수업 전후 프로젝트 기반 학습의 교육적 효과를 알아보기 위해 설문조사를 실시하였으며 그 결과를 SPSS 통계 프로그램을 이용하여 분석하였다. 프로젝트 기반 학습은 팀 체제로 운영이 되기 때문에 구성원들 간의 상호작용을 통하여 조직 내에서의 커뮤니케이션 능력과 팀워크를 키울 수 있는 바탕이 되었고 프로젝트의 수행과정에서 만들어진 모든 자료들은 학생들의 포트폴리오 제작에 사용될 수 있어 졸업 후 취업활동을 위한 자료에 큰 도움이 될 수 있었다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
• /
• 제30권1호
• /
• pp.139-152
• /
• 2021

시뮬레이션을 통하여 경험하기 어려운 사건을 가상적으로 체험할 수도 있으며, 분석을 수행할 수도 있다. 국방시뮬레이션 분야에서 이런 체험을 기반으로 Virtual 시뮬레이션이 연구 개발되고 있으며, 분석을 위하여 Constructive 시뮬레이션이 연구 개발되고 있다. 이런 시뮬레이션을 연동하여, VC(Virtual-Constructive) 시뮬레이션 환경을 구성할 수 있고, VC 시뮬레이션 환경은 전투 환경의 가상적인 경험과 교전개체의 지능적인 전술을 동시에 시험할 수 있는 환경이다. 또한, 최근의 인공지능 연구를 위해, 사람의 행동을 학습하는 이미테이션 학습 혹은 역강화학습 분야는 VC 환경에서 수집된 인간 행동 데이터를 필요로 한다. 제시된 연구는 공중전 분야에 VC 시뮬레이션 환경의 사례를 보여주며, 이를 통해 수집된 인간 행동 데이터의 특징을 분석하고 있다. 본 논문을 통하여, 공중전 분야 VC 시뮬레이션 환경이 어떻게 구축될 수 있으며, 인공지능 학습을 위하여 어떻게 활용될 수 있는지 보여준다.

• 정보교육학회논문지
• /
• 제11권4호
• /
• pp.505-515
• /
• 2007

본 연구의 목적은 효과적인 토론학습을 위한 여섯색깔사고모자 기반의 웹 토론학습시스템을 개발하는데 있다. 이러한 연구목적을 달성하기 위한 구체적인 연구과제는 첫째, 여섯색깔사고모자 기법을 적용한 웹 기반 토론학습시스템을 위한 설계전략 도출, 둘째, 웹 토론학습시스템의 개발 모형 도출, 셋째, 여섯색깔사고모자 기반의 웹 토론학습 시스템을 개발하는 것이다. 본 연구의 연구방법은 교육공학전문가와 현장교육전문가로 구성된 포커스그룹인터뷰를 실시하였으며, 삼각검증법과 팀 구성원 상호점검을 통하여 최종 시스템이 수정 개발되었다. 본 연구의 결과 개발된 시스템은 1) 역동적인 상호작용 제공 2) 토론의 시공간의 한계 극복 3) 실생활과 관련된 주제를 통한 발전된 토론 과정의 구축 4) 다양하고 효과적인 토론 진행을 위한 과정 설계 등에 유용한 시스템이 될 것이다.

• 컴퓨터교육학회논문지
• /
• 제4권1호
• /
• pp.153-160
• /
• 2001

많은 컴퓨터 학습 프로그램이 개발되었지만 질은 오히려 떨어지고 있다는 주장이 제기되고 있다. 이러한 문제의 주된 원인 중에 하나는 프로그램의 질을 높일 적절한 평가 방법들을 적용하지 않았기 때문이라는 주장이 있다. 이 글에서는 이러한 질 문제를 해결하면서 컴퓨터 학습 프로그램의 효과성을 높일 수 있는 다양한 평가 방법들을 소개하고자 한다. 평가 방법에는 전문가 1인에 의한 평가 방법, 전문가 팀에 의한 평가 방법, 학습자 1인에 의한 평가 방법, 학습자 소집단에 의한 평가 방법, 전문가와 학습자 공동 평가 방법, 전문가와 학습자 참여 설계, 개발, 평가 방법, 포커스 집단 활용 방법이 있다. 프로그램을 적용할 상황, 시간과 비용, 학습 대상에 따라 적절한 평가 방법을 적용하면 프로그램의 효과성을 높일 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
• /
• pp.304-307
• /
• 2021

ML(machine learning) 기술을 활용하여 실용적인 측면에서 일반 사용자들이 바라보고 사용할 수 있도록 다양한 연구 개발이 이루어지고 있다. 특히 최근 개인 사용자의 personal computer와 mobile device의 processing unit의 연산 처리 속도가 두드러지게 빨라지고 있어 ML이 더 생활에 밀접해지고 있는 추세라고 볼 수 있다. 현재 ML시장에서 다양한 솔루션 및 어플리케이션을 제공하는 툴이나 라이브러리가 대거 공개되고 있는데 그 중에서도 Google에서 개발하여 배포한 'Mediapipe'를 사용하였다. Mediapipe는 현재 'android', 'IOS', 'C++', 'Python', 'JS', 'Coral' 등의 환경에서 개발을 지원하고 있으며 더욱 다양한 환경을 지원할 예정이다. 이에 본 팀은 앞서 설명한 Mediapipe 프레임워크를 기반으로 Machine Learning을 사용한 image processing를 통해 일반 사용자들에게 편의성을 제공할 수 있는 알람 프로그램을 연구 및 개발하였다. Mediapipe에서 신체를 landmark로 검출하게 되는데 이를 scikit-learn 머신러닝 라이브러리를 사용하여 특정 자세를 학습시키고 모델화하여 알람 프로그램에 특정 기능에 조건으로 사용될 수 있게 하였다. scikit-learn은 아나콘다 등과 같은 개발환경 패키지에서 간단하게 이용 가능한데 이 아나콘다는 데이터 분석이나 그래프 그리기 등, 파이썬에 자주 사용되는 라이브러리를 포함한 개발환경이라고 할 수 있다. 하여 본 팀은 ML기반의 영상처리 알람 프로그램을 제작하는데에 있어 이러한 사항들을 파이썬 환경에서 기본적으로 포함되어 제공하는 tkinter GUI툴을 사용하고 추가적으로 인텔에서 개발한 실시간 컴퓨터 비전을 목적으로 한 프로그래밍 라이브러리 OpenCV와 여러 항목을 사용하여 환경을 구축할 수 있도록 연구·개발하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.16-21
• /
• 2021

소방 본부의 119 종합상황실에서는 24시간 국민의 안전을 위해 긴급 신고를 접수한다. 수보사 분들은 24시간 교대 근무를 하며 신고 전화에 접수 및 응대 뿐만 아니라 출동, 지휘, 관제 업무를 함께 수행한다. 이 논문에서는 이 같은 수보사의 업무 지원을 위해 우리가 구축한 음성 인식과 결합된 실시간 텍스트 분석 시스템에 대해서 소개하고, 출동 지령서 자동 작성을 위한 키워드 검출 및 대화 요약 및 개체명 인식에 기반한 대화 상태 추척 방법에 대해 설명하고자 한다. 대화 요약 기술은 음성 인식 결과를 실시간으로 분석하여 중요한 키워드의 검출 및 지령서 자동 작성을 위한 후처리를 수행하며, 문장 수준에서 개체명 인식 및 관계 분석을 통한 목적 대화의 대화 상태 추적을 수행한다. 이 같은 응용 시스템은 딥러닝 및 기계학습 기반의 자연어 처리 시스템이 실시간으로 텍스트 분석을 수행할 수 있는 기술 수준이 되었음을 보여주며, 긴급한 상황에서 많은 신고 전화를 접수하는 수보사의 업무 효율 증진 뿐만 아니라, 정확하고 신속한 위치 파악으로 신고자를 도와주어 국민안전 증진에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.