• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권11호
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• pp.412-425
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• 2008

이-러닝을 통한 교육에 있어 학습자의 학업 성취도를 향상시킬 수 있는 중요한 요인 중의 하나는 다양한 평가문항을 제공하여 학습자가 원하는 주제의 문제들을 용이하게 검색하여 학습할 수 있도록 지원하는 것이다. 그러나 평가문항을 위한 시스템은 주로 구문해석에 기반 한 키워드 검색과 영역별 단원 중심의 계층적인 분류체계에만 의존하고 있어 영역별 연관 관계에 의한 통합된 유형의 문항 검색에는 어려움을 지닌다. 본 논문에서는 C언어 프로그래밍 학습을 위한 문항을 웹상에서 쉽게 관리하고 유지할 수 있는 더불어 관리된 문항들을 효과적으로 검색하여 활용할 수 있는 문항관리 및 검색 시스템을 설계하고 구현 하였다. 제안된 문항 검색 시스템은 사용자 질의가 가지는 의미로부터 문항간의 개념적 연관 관계에 의한 검색을 가능하게 함으로써 단일 주제의 문항뿐만 아니라 영역별 연관 관계에 의한 통합된 유형의 문항들을 편리하게 검색하여 학습에 활용할 수 있도록 하였다. 따라서 제안된 시스템은 교과의 기본적인 원리, 개념의 이해뿐만 아니라 종합적인 지식 활용 및 문제 해결 능력 향상을 지원하는 시스템으로 기대된다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.255-262
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• 2019

2015년도에 개정한 정보 교육과정은 창의 융합형 인재의 성장을 주요 목표로 제시하고 있는데, 창의 융합형 인재의 성장에서 반드시 필요한 것이 컴퓨팅 사고력(CT)이다. 본 논문에서는 창의융합형 인재 성장의 목표에 맞추어 IoT 기술과 문이과 통합과정을 정보교과 내용에 접목하였고 교수-학습 프로그램을 개발하였다. 개발한 교수-학습 프로그램의 효과를 검증하기 위하여 실험연구를 진행하였으며, 연구결과 실험집단의 평균(Mean)이 통제집단보다 10점 이상 높게 나오는 결과를 얻었다. 따라서 본 연구에서 제안한 교수-학습 프로그램이 효과가 있음을 알 수 있었다. 본 연구에서 제안한 교수-학습 프로그램은 프로그래밍 언어뿐만 아니라 IoT 기반의 CT 교육을 통해 실생활의 다양한 분야에 응용되는 SW 기술을 직접 구현하여 SW 교육에 대한 학습 동기와 흥미를 유발시킬 수 있으며 문·이과 통합형 교육을 통해 많은 교과와 융합되는 문제를 해결하고 창의적으로 설계하는 경험을 통해 융합과학적 사고력을 향상시킬 것으로 기대된다.

• 정보보호학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.1087-1097
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• 2017

스마트 폰의 보급률이 증가함에 따라 스마트 폰을 대상으로 하는 악성코드들이 증가하고 있다. 360 Security의 스마트 폰 악성코드 통계에 따르면 2015년 4분기에 비해 2016년 1분기에 악성코드가 437% 증가하는 수치를 보였다. 특히 이러한 스마트 폰 악성코드 유포의 주요 수단인 악성 어플리케이션들은 사용자 정보 유출, 데이터 파괴, 금전 갈취 등을 목적으로 하는데 운영 체제나 프로그래밍 언어가 제공하는 기능을 제어할 수 있게 해주는 인터페이스인 API에 의하여 동작하는 경우가 대부분이다. 본 논문에서는 정적 분석으로 도출한 어플리케이션 내 API의 패턴을 지도 학습 기법으로 머신에 학습하여 정상 어플리케이션과 악성 어플리케이션 내의 API 패턴의 유사도에 따라 악성 어플리케이션을 탐지하는 메커니즘을 제시하고 샘플 데이터에 대하여 해당 메커니즘을 사용하여 도출한 label 별 탐지율과 탐지율 개선을 위한 기법을 보인다. 특히, 제안된 메커니즘의 경우 신종 악성 어플리케이션의 API 패턴이 기존에 학습된 패턴과 일정 수준 유사한 경우 탐지가 가능하며 향후 어플리케이션의 다양한 feature를 연구하여 본 메커니즘에 적용한다면 anti-malware 체계의 신종 악성 어플리케이션 탐지에 사용될 수 있을 것이라 예상된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.360-363
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• 2022

최근에 Kaggle ML & DS Survey에 따르면 기계 학습 및 데이터 과학을 위한 프레임워크에서 TensorFlow와 Keras의 비율이 각각 41.82%, 34.09%로 비중을 차지하고 있으며, 개발 프로그래밍의 경우 약 82%로 Python을 사용하는 것으로 나타났다. 상당수의 기계 학습 및 딥러닝의 구조가 Keras 프레임워크와 Python을 활용하고 있으나, Python의 경우에는 스크립트 언어인 관계로 인해 배포 및 실행을 Python 스크립트 환경에 제한되어 동작하므로 다양한 환경에서 동작하기 어려운 개연성이 있을 수 있다. 본 논문에서는 Visual Studio 2019에서 동작하는 C#과 Keras를 활용한 기계 학습 및 딥러닝 시스템을 구현하였으며, 세부적으로 Mnist 데이터셋을 활용하여 파이썬 3.8.2와 C# .NET 5.0 환경에서 20번의 테스트를 진행하였다. 테스트 수행 결과, Python은 최소 시간 1.86초, 최대 시간 2.38초, 평균 시간 1.98초 총 시간 39.53초가 소요되었으며, C#은 최소 시간 1.78초, 최대 시간 2.11초 평균 시간 1.85초 총 시간 37.02초가 소요되었다. 결론적으로 C#의 성능이 Python보다 6% 정도 향상되었음을 확인하였으며, 이를 통해 실행파일 추출이 가능하여 활용도가 높을 것으로 기대한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.85-94
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• 2017

본 논문에서는 동물소리 인식시스템을 위하여 최대 빈도모델 탐색 알고리즘을 고안하고 이를 이용한 소리모델을 생성하는 방법을 제안하였다. 소리모델 생성 방법은 동물종의 소리 데이터로부터 학습과정, 비터비 탐색과정 및 최대 빈도모델 탐색과정을 반복하면서 HMM(Hidden Makcov Model)모델의 구조(상태의 수와 GMM의 수)를 탐색하여 최적의 인식률을 갖는 모델집합이 생성하는 방법이다. 최대 빈도모델 탐색 알고리즘은 입력 소리 데이터를 비터비(Viterbi) 알고리즘으로 탐색하여 모델리스트를 생성하고 이 리스트 중에서 최대 빈도수의 모델을 탐색하여 최종 인식결과로 결정하는 방법이다. 알고리즘에서 소리특징으로 MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficient), 모델형식으로 HMM을 이용하고 C# 프로그래밍언어로 구현 하였다. 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 27종의 동물소리를 선정하고 실험을 하였으며 27개의 HMM 모델집합이 97.29 퍼센트의 인식률로 생성됨을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.243-250
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• 2020

본 논문에서는 대학의 효과적인 SW교육 방법을 제안한다. 해외 Top 10 대학과 SW중심대학, 거점 국립대학의 SW교육과정을 비교 분석하고, 그 결과를 기반으로 대학의 효과적인 SW교육 방법을 위해 5가지 개선할 점을 제안한다. 첫째는 교육과정 개발과정에서 SW 개발자의 직무 분석을 기반으로 교과목을 개발함으로써 산업체 현장 적응력을 높이는 것이다. 둘째는 4차 산업혁명 핵심기술(클라우드컴퓨팅, 빅데이터, 가상/증강현실, 사물인터넷 등)의 교과목을 강화하여 의료, 바이오, 센서, 인간, 인지과학 등의 다양한 분야와 융합하는 것이 필요하다. 셋째는 프로그래밍 언어 교육은 기본적인 문법 교육 후, SW융합 교과목에 포함하여 다양한 분야의 프로젝트를 구현해 보도록 해야 한다. 또한, 응용프로그램 개발자보다는 시스템프로그래밍 개발자, Back-End(서버단) 개발자 양성을 위한 교과목을 강화해야 한다. 넷째는 Product 기반의 자기 주도적 학습이 가능한 캡스톤디자인, 종합설계 등의 교과목을 강화하여 산업체 프로젝트에 참여할 기회를 제공한다. 다섯째는 지역 기반의 산업체 현장에서 기술을 습득할 수 있는 인턴십 또는 산학연계 프로그램을 강화함으로써 각 지역산업 기반의 대학 특성화 교육과정 개발이 필요하다.

• 한국과학교육학회지
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• 제24권5호
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• pp.851-868
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• 2004

본 연구는 과학영재들의 생물교육을 위한 웹기반 STS학습 프로그램을 개발하는데 목적을 두었다. 연구방법은 다음과 같은 일련의 단계를 따라 실시하였다. 첫 번째 단계에서는 수업모형의 내용구축을 위한 선행 요소로써 과학 영재들의 요구 분석, STS학습의 목표분석, 생물교과의 목표를 분석하였다. 두 번째 단계에서는 과학영재를 위한 웹기반 STS 수업모형의 구성요소를 확정하고, 수업모형의 단계를 구성하였다. 세 번째 단계에서는 두 번째 단계를 통하여 구축된 내용과 모형의 학습단계에 따라 웹프로그램 언어인 Frontpage, 나모웹에디터, Dreamweaver, Hotdog등을 사용하여 웹상에서 운용되는 STS 수업모형을 개발하였다. 이때 시스템 전문가 1인, 프로그래밍 전문가 2인, 교과 전문가 3인이 참여하였고, 구현 가능성은 전문가 10인에게 설문조사한 후 최종 결정하였다. 네 번째 단계는 완성된 수업모형을 전문가를 통하여 타당성 평가를 의뢰하였으며, 과학영재들에게도 수업모형에 대한 평가를 하도록 하였다. 단, 과학영재를 통한 평가는 수업모형 수행 이후에 얻어진 것이다. 다섯 번째 단계에서는 확정된 프로그램을 J과학고 예비 입학생 6명에게 실시함으로서, 수업모형의 내용 보완 및 오류 수정 등의 절차를 거쳐 최종 수업모형을 확정하였다. 본 프로그램의 특성은 첫째, 본 연구에서 개발한 웹기반 STS 수업모형은 기존의 STS 교육방법이나 학습프로그램과는 달리 학생들이 보다 능동적인 참여자로써 임할수 있는 모형이다. 기본적인 학습단계는 학생 주도적인 과제선정-탐색-개념원리 점검-해결안 제시-실행으로 기존 모형들과의 차이점은 '개념원리 점검 단계'에서 찾을수 있다. 둘째, 본 연구에서 개발한 STS 수업모형은 Renzulli의 심화학습3단계 모형과 lCP의 모형을 기본토대로서 활용하여 학습자의 능동적 참여를 강조하는 학습자 중심의 모형이다. 학습자 스스로 무엇을 배울 것인가를 정하게 하고 구체적인 연구계획서를 작성하게 하여, 과학적인 접근법으로 자신의 과제를 해결할 수 있도록 지원하는 학습자 주체의 능동성을 고려하였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.61-70
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• 2018

창의적 사고와 융합이 중요시되는 4차 산업 혁명 시대를 성공적으로 맞이하기 위해 전 세계적으로 컴퓨팅 사고력(Computational Thinking: CT) 증진을 위한 코딩(coding) 교육이 대두되고 있다. 특히 MIT 미디어 연구소에서 개발한 스크래치(Scratch)를 활용한 코딩 교육은 기존의 전통적인 교육패러다임을 벗어나서, 학습자들이 능동적이고 협력적 활동에 참여하는 구성주의 교수법을 강조하고 있다. 하지만 이러한 교육 패러다임 변화에 대한 인식이 부족하기 때문에 실제 학교나 사교육 현장에서는 코딩 교육이라는 명목하에 프로그래밍 언어에 관련된 테크닉이 주로 강조 되는 경향이 있다. 이에 본 연구는 구성주의적 교수-학습에 입각한 CT 평가 도구를 개발하고 실행하는 것에 초점을 두었다. 그리고 CT 자기 평가 도구의 교육적 가치를 연구하기 위해 '컴퓨팅 사고력을 활용한 문제해결'이라는 과목을 수강한 초등예비교사들이 CT 역량 평가 루브릭을 활용한 결과를 분석하였다. 본 연구의 결과를 통해 협력이 강조되는 구성주의 교수법을 반영한 CT 자기 평가를 디자인하고 실현하는 과정을 매개로 하여, 초등예비교사들이 문제해결 과정을 체험하고 CT역량을 증진시키는 것을 확인 할 수 있었다. 본 연구의 결과를 통해 도출된 CT 교육 및 평가에 대한 개선점을 제언하였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.253-264
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• 2011

정보교과는 2007년 개정 교육과정을 통해 '정보'로 과목의 명칭을 통일하고, 교과의 특성을 반영한 문제해결 능력을 중시하는 교육으로 변화를 거듭하였다. 이에 본 연구는 '정보' 교과의 '문제 해결 방법과 절차' 영역이 학생들의 능력을 높이는 데 기여할 수 있을 정도의 탐구적 경향을 보이는 지 알아보았다. 검정 교과서 중 채택율이 높은 4종의 교과서를 Romey 분석법으로 분석한 결과, 본문 분석에서는 1개 교과서만이 탐구적 경향을 보인 반면, 교과서 활동 지수는 각 교과서마다 충분한 정도의 탐구적 경향을 나타내었다. 그러나 내용의 구성에 있어서 사용된 소프트웨어들이 상용이거나 특정 프로그래밍 언어에 귀속되는 문제가 발견되었다. 본 연구는 학교 교육에서 교과서의 선택만으로도 내재적 불평등의 가능성이 제기될 수 있으므로 교과서는 최대한 객관적으로 기술되어야 하고 특정 학습 환경에 종속되지 않도록 구성되어야 함을 시사점으로 발견할 수 있었다.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.459-469
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• 2021

본 논문에서는 현장 교사 및 예비교사를 위한 기초 데이터과학 실습 교육 사례를 연구하였다. 본 논문에서는 기초 데이터과학 교육을 위해, 스프레드시트 SW를 데이터 수집 및 분석 도구로 사용하였다. 이후 데이터 가공, 예측 가설 및 예측 모델 검증을 위한 통계학을 교육하였다. 또한, 수천명 단위의 공공 빅데이터를 수집 및 가공하고, 모집단 예측 가설 및 예측 모델을 검증하는 교육 사례를 제안하였다. 이와 같은 데이터과학의 기초 교육내용을 담아, 스프레드시트 도구를 활용한 34시간 17주 교육 과정을 제시하였다. 데이터 수집, 가공 및 분석을 위한 도구로서, 스프레드시트는 파이썬과 달리, 프로그래밍 언어 및 자료구조에 대한 학습 부담이 없고, 질적 데이터와 양적 데이터에 대한 가공 및 분석 이론을 시각적으로 습득할 수 있는 장점이 있다. 본 교육 사례 연구의 결과물로서, 세가지 예측 가설 검증 사례들을 제시하고 분석하였다. 첫 번째로, 양적 공공데이터를 수집하여 모집단의 그룹별 평균값 차이 예측 가설을 검증하였다. 두 번째로, 질적 공공데이터를 수집하여 모집단의 질적 데이터 내 연관성 예측 가설을 검증하였다. 세 번째로, 양적 공공데이터를 수집하여 모집단의 양적 데이터 내 상관성 예측 가설 검증에 따른 회귀 예측 모델을 검증하였다. 그리고 본 연구에서 제안한 교육 사례의 효과성을 검증하기 위해, 예비교사와 현장교사의 만족도분석을 실시하였다.