급격한 산업화와 도시화로 인해 해양 오염이 심각해지고 있으며, 이러한 해양 오염을 실효적으로 관리하기 위해 수질평가지수(Water Quality Index, WQI)를 마련하여 활용하고 있다. 하지만 수질평가지수는 다소 복잡한 계산과정으로 인한 정보의 손실, 기준값 변동, 실무자의 계산오류, 통계적 오류 등의 불확실성(uncertainty)을 내포하고 있다. 이에 따라 국내·외에서 인공지능 기법을 활용하여 수질평가지수를 예측하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 해양환경측정망 자료(2000 ~ 2020년)를 활용하여 우리나라 전 해역 즉, 5개의 생태구에 대한 WQI를 추정할 수 있는 가장 적합한 인공지능기법을 도출하기 위해 총 6가지의 기법(RF, XGBoost, KNN, Ext, SVM, LR)을 실험하였다. 그 결과, Random Forest 기법이 다른 기법에 비해 가장 우수한 성능을 보였다. Random Forest 기법의 WQI 점수 예측값과 실제값의 잔차 분석 결과, 모든 생태구에서 시간적 및 공간적 예측 성능이 우수한 것으로 나타났다. 이를 통해 본 연구에서 개발한 Random Forest 기법은 높은 정확도를 바탕으로 우리나라 전해역에 대한 WQI를 예측 가능할 것으로 사료된다.
최근 학교수학에서는 학생들의 수학적 문제해결력 향상을 위해 수학적 모델링을 활용한 수업이 주목을 받고 있다. 하지만 기존의 선행연구들은 초·중·고등학교 또는 현직 교사들을 중심으로 진행되어 미래의 교수자인 예비교사들에게 그 연구의 내용 및 결과들을 적용하는 것은 제한적일 수도 있다. 따라서 본 연구는 초등학교 예비교사들을 대상으로 수학적 모델링에 대한 학창시절 경험들을 살펴보고 수학적 모델링에 대한 긍정적인 경험을 제공하기 위해 모둠 활동을 통한 수학적 모델링 문제 만들기 활동을 진행하여 그에 대한 결과물들과 그들의 인식을 살펴보았다. 연구 결과 초등학교 예비교사들은 초·중·고등학교 학창시절 수학적 모델링 활동에 대한 경험이 매우 적었으며, 초등학교 학생들의 수준에 맞는 적절한 수학적 모델링 문제를 만드는 것에 부족한 면이 있는 것으로 나타났다. 또한, 연구에 참여한 후 수학적 모델링에 대한 긍정적인 인식을 갖게 된 것으로 나타났으며, 학습자와 교수자의 입장을 동시에 고려할 수 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 예비교사 양성과정에서의 시사점을 제언하였다.
이 연구의 목적은 대학의 자기 서사 글쓰기 수업의 교재와 관련 논의, 수업 사례를 분석하고, 이를 통해 교육 방안을 모색하는 데 있다. 자신을 인식하고 표현하여 소통하는 학습인 자기 서사 글쓰기 교과는 입시 위주의 교육을 거쳐 대학생이 되었을 때 더욱 그 필요성이 강조된다. 연구 방법과 결과는 다음과 같다. 첫째, 자기 서사 글쓰기가 포함된 3개 대학의 교재를 비교 분석하였다. 자기 성찰이 온전히 이루어지기 위해서는 교과 과정 내에 포함된 부분적인 수업 진행으로는 한계가 있으므로 이러한 목표에 집중하여 장기간 이루어질 수 있는 교재 구성이 필요하다. 둘째, 자기 서사 글쓰기 수업에 대한 기존의 논의와 실제 사례를 통해 자기 서사 글쓰기의 교육 방안을 분석하였다. 자기 서사 글쓰기가 효과적으로 이루어지기 위해서는 면밀한 자기 성찰과 이를 글쓰기로 연결하기 위한 단계별 접근이 이루어져야 한다. 또한, 글쓰기 과정 동안 다양한 첨삭과 피드백 활동이 거시적이고 단계적으로 진행되어야 하며, 교수자와 학생뿐 아니라 학생과 학생 간의 소통과 피드백이 필요하다. 이 연구를 통해 자기 서사 글쓰기의 보완점과 교육 방향을 모색함으로써 자기 서사 글쓰기의 수업 모델을 정립하는 데 도움이 될 것으로 기대한다.
본 연구는 빅데이터 분석을 활용한 지역 맞춤형 교육프로그램 선정 모형 개발을 주요 목적으로 한다. 우선, 문헌 고찰을 통해 빅데이터 및 교육의 개념 및 특성 그리고 빅데이터 기술과 연구 활용 등의 이론을 분석하여, 이를 평생교육 빅데이터 활용을 위한 선결과제와 기초 연구자료로 제공한다. 아울러 교육 데이터 수집의 방법과 교육의 특성에 적정한 빅데이터 활용 방법을 제시하고 이를 활용한 지역 맞춤형 교육프로그램 선정 모형을 개발하였다. 지역 맞춤형 교육프로그램 선정 모형 개발은 총 6단계로 진행되었다. 본 연구에서 제시한 맞춤형 교육프로그램 모델은 실질적 활용 면에 있어, 국가승인통계인 '평생학습 개인 실태조사' 처럼 1년 후에 분석하지 않고 실시간으로 데이터가 제공되는 방식으로 활용 부분에 있어서도 선택적 분석이나 미래예측 등 자유도가 매우 높아 교육 분야에 빅데이터가 충분한 필요성과 가치가 있음을 알 수 있다. 뿐만 아니라 표본 모형에 사용되고 있는 모든 프로그램은 무료로 제공되고 있으며, 프로그래밍 특성상 커뮤니티 또한 활발하게 교류가 이루어지고 있어 추후 수정 및 보완 시에도 매우 용이하여 더욱 완성도 높은 교육프로그램 개발 모형을 개발할 수 있다.
기록관과 도서관의 협력은 한정된 운영 공간을 활용하여 자료를 관리하고, 업무의 효율성을 높일 수 있다는 점에서 필요하다. 라카이브(Larchive)는 기록관과 도서관의 협력 모델 중 하나로, 최근 대두되고 있는 라키비움(Larchiveum), 즉 기록관, 도서관, 박물관의 통합 업무 협력이 이루어지기 어려운 기관이나 그 전 단계에서 차선책으로 고려할 수 있는 방안이다. 본 논문에서는 특히 대학 기록관과 도서관의 실무자를 대상으로 라카이브에 대한 인식을 조사하고, 이를 바탕으로 기록관과 도서관의 협력을 위한 보다 실무적인 운영 방안을 제안하고자 한다. 연구 결과 '라카이브'라는 개념 자체는 기록관과 도서관 담당자에게 상대적으로 인식이 낮았으나, 실무적인 관점에서 기록관과 도서관의 협력 필요성에 대해 충분히 공감하고 있음을 확인할 수 있었다. 특히 양 조직에 적합한 업무 협력 형태로서 '라카이브'가 합리적인 대안이라는 의견이 수렴되었고, '라카이브 인식조사'를 통해 물적 협력의 필요성을 확인할 수 있었으며 실무자를 대상으로 한 FGI를 통해 업무상 협력의 관점에서의 개선방안을 확인할 수 있었다. 또한 라카이브 형태의 협력을 위해서는 공간 협력과 예산 확보, 인력 문제 등의 개선이 선행되어야 한다는 의견이 수렴되었다. 이를 바탕으로 라카이브 형태의 조직 협력을 위해 '교수·학습 지원', '연구지원 서비스', '큐레이션 서비스', '교사 자료 수집 및 관리', '평가 협조'의 관점에서의 라카이브 실무 운영 방안을 제시하고 논의점을 도출하였다.
오늘날 소위 디지털 전환시대를 맞아, 많은 부분에서 빅데이터의 구축과 활용에 대한 필요성이 높아졌다. 오늘날에 많은 데이터가 디지털기기, 미디어 친화적으로 생산 및 보관되는 것과 달리, 과거 오랜 기간 데이터의 생산 및 보관은 활자 인쇄도서가 주를 이루었다. 따라서 오랜 기간 축적되어온 방대한 활자 인쇄도서를 빅데이터로써 활용하기 위한 광학 문자 판독(OCR: Optical Character Recognition) 기술의 필요성 역시 빅데이터의 필요성에 맞추어 함께 요구되었다. 본 연구에서는 도서 스캔 이미지의 정보를 각 문서 객체별로 세분화하여 그 구조와 내용을 디지털화하는 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 크게 1) 문서객체(표, 수식, 그림, 본문)의 영역정보를 인식. 2)인식된 객체의 영역정보를 각각 표 처리, 수식 처리, 텍스트 처리 모듈로 OCR. 3) OCR로 처리된 문서 정보를 JSON형식으로 종합하여 반환하는 세 단계로 구성된다. 본 연구에서 제안하는 모델은 이러한 단계를 수행함에 있어 오픈소스로 공개된 프로젝트를 활용하되, 본 시스템의 목표에 맞추어 추가적인 학습과 개량을 거쳤다. 본 연구에서 제안한 지능형 OCR 시스템은 문서 이미지 내 4종(표, 수식, 이미지, 텍스트)의 객체인식과 처리에 있어 상용 소프트웨어 수준의 성능을 확인할 수 있었다.
본 연구는 영재학교 학생들의 논문 초록의 구조를 파악하여 그 특성을 분석하고, 인공지능을 활용하여 초록을 구성하는 여러 요소를 추출하여 그 성능을 비교함으로써 과학영재교육에서 인공지능의 활용 가능성을 모색하는 것을 목적으로 하였다. 이에 따라 S 영재학교의 2017~2021년의 5년간 졸업 논문 263건을 대상으로 초록에 포함된 배경, 목적, 방법, 결과, 논의의 빈도나 유형이 어떠한지 분석하고 이를 파인튜닝 및 프롬프트를 활용한 인공지능을 활용한 분류 방법을 통해 그 정확도를 평가하였다. 연구 결과, 영재 학생들이 작성한 과학 논문의 초록 요소의 출현 빈도는 목적, 방법, 결과, 배경, 논의(D)의 순이었고, 목적, 방법, 결과 등 초록에서 필수적으로 포함되어야 하는 요소를 모두 담은 경우는 전체 57.4%에 불과하였다. 인공지능을 활용한 이러한 요소를 분류한 결과, 파인튜닝을 이용한 경우가 가장 정확도가 높았으며 5가지 요소 중 배경, 목적, 결과는 비교적 높은 성능을 보였으나 방법, 논의에 대해서는 정확히 분류하지 못하는 경우가 많 았다. 이러한 결과는 여러 요소의 분포 비율이나 학습을 위한 적절한 데이터셋이나 정보를 제공해 인공지능을 활용해야 보다 효과적인 수단으로 활용될 수 있음을 의미하며, 이에 대한 교육적 시사점을 제시하였다.
사이버 공격 기술은 예측 불가할 정도로 진화하고 있으며, '언젠가는'이 아니라 '언제나' 일어날 수 있는 상황이다. 클라우드 컴퓨팅, 사물인터넷(Internet of Things) 등으로 초연결 글로벌화되고 있는 인프라는 그 어느 때보다 사이버 공격에 큰 피해를 받을 수 있는 환경이며, 사이버 공격은 지금도 진행 중이다. 사이버 공격이나 천재지변 등 외부적인 영향으로 피해가 발생하더라도 사이버 자산(OS, WEB, WAS, DB)의 다운 타임을 최소화하기 위해 사이버 레질리언스 관점에서 지능형 자가복구로 진화해야 한다. 본 논문에서는 사이버 자산이 사이버 공격을 받아 고유의 기능이 제대로 발휘하지 못할 경우 지속가능한 사이버 레질리언스를 보장하기 위한 지능형 자가복구기술을 제안한다. 평상시 사이버 자산의 원본 및 업데이트 이력을 타임슬롯 설계 및 스냅샷 백업 기술로 실시간 관리한다. 상용화된 파일 무결성 모니터링 프로그램과 연동하여 피해 상황을 자동 탐지하고 지능형 기반으로 피해 파일에 대한 백업 데이터의 연관성 분석을 통해 사이버 자산의 다운타임을 최소화하여 최적의 상태로 자가복구할 수 있는 기술을 확보해야 한다. 향후에는 사이버 자산이 피해 받은 상태에 적합한 자가복구 전략 학습 및 분석을 수행할 수 있는 운영모델과 자가복구기술의 고유기능이 적용된 시범체계 연구를 수행할 예정이다.
본 연구의 목적은 미래역량으로서 기업가정신의 중요성이 높아지고 있는 상황에서 청소년 기업가정신 교육 교사 역량 강화를 위해 TPACK 모델에 근거한 중등 교사 연수 프로그램을 개발·적용하고 이를 토대로 이론적·실천적 시사점을 제공하는 것이다. 이를 위해 ADDIE 모형에 기반하여 분석, 설계, 개발, 실행, 평가의 과정을 거쳐 교사 연수 프로그램을 개발하였으며, 강원지역 중등 교사 22명을 대상으로 연수를 실시하고 효과성 및 타당도를 분석하였다. 첫째, 연수 프로그램 사전-사후에 각각 실시한 기업가정신 교육 TPACK에 대한 대응 표본 t-검정 결과, 모든 하위 요인에 대하여 통계적으로 유의하게 향상된 것을 확인하였다. 둘째, 연수 프로그램 만족도 조사 결과, 전반적인 만족도는 M=4.83으로 높게 나타났다. 셋째, 전문가 3인의 프로그램 타당도 검토 결과, 타당성 M=5.0, 유용성 M=4.7, 보편성 M=5.0으로 높은 타당성을 가지는 것으로 나타났다. 연구결과를 토대로, 기업가정신 교육 확산을 위하여 교사의 TPACK 강화를 위한 기회를 확대하고, 교사의 백워드 설계에 대한 이해와 실천을 촉진하며 기업가정신 교육에 활용될 수 있는 다양한 자원에 대한 접근성을 향상시켜야 함을 시사점으로 제안하였다.
농업에서 서리는 치명적인 피해를 가져오기 때문에 관측과 예측이 매우 중요하다. 기상청 서리관측자료를 분석한 최근 보고에 따르면 기후변화에 따른 지구온난화에도 불구하고 봄철 늦서리일이 빨라지지 않았고, 서리 빈도도 감소하지 않았다. 따라서 농업 서리피해에 대비하여 위험 예상 지역에서의 서리 관측 자동화와 지속적인 운영이 중요하다. 기존에 활용되고 있는 엽면습윤센서를 이용한 서리관측은 관측센서의 오염이나 주변 환경의 습도 변화에 따라 기준 전압값이 장기간에 걸쳐 변동하는 문제가 있었다. 본 연구에서는 이러한 문제를 자동적으로 해결하도록 데이터로거 프로그램으로 구현하였다. 구축된 서리자동관측시스템은 안정적으로 장기간에 걸쳐 시간 고해상도 관측자료를 축적할 수 있다. 이 자료는 향후 기계학습 방법을 이용한 서리 진단모델의 개발과 주변 지역에 대한 서리발생 예측 정보 생산에 활용할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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