• 창의정보문화연구
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• 제5권3호
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• pp.225-236
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• 2019

컴퓨팅 사고력을 토대로 문제를 바라보고 접근하는 것은 학생들이 미래사회를 살아가는데 필수적인 역량으로 정보교육을 통해 향상시킬 수 있다. 본 연구는 2015 개정 교육과정에서 일반선택과목이 된 정보과목에 대한 운영현황을 분석하여, 향후 정보교육의 효과를 높이는 데 기여하기 위한 목적이 있다. 목적 달성을 위해 2015-2016년 시기의 고등학교를 졸업한 학생 400명을 대상으로 설문을 실시하였고, 학생 5명, 정보 교사 5인을 대상으로 인터뷰를 진행하였다. 정보과목의 운영시기, 운영내용, 운영방법, 그리고 평가방법 등을 분석하였다. 분석 결과, 정보과목의 운영은 1학년 2학기부터 3학년 2학기 까지 매우 다양하였다. 수업 방법은 강의형이 가장 많았으나, 3학년 2학기에는 자습에 대한 비율도 높게 나타났다. 학습 내용은 전체 내용을 모두 배우지는 않은 것으로 나타났으며, 수업에서는 교과서의 사용비율이 낮게 나타났다. 본 연구는 정보과목 수업이 다른 입시과목 제외 과목들과 유사하게 교육과정을 준수하는 형태로 진행되지 않았음을 확인하였다. 또한 처음으로 정보과목의 운영 현황을 분석했다는 점에 의의가 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권1호
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• pp.703-709
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• 2023

항만에서 하역을 수행하는 크레인 운전 훈련은 항만과 흡사한 환경에서 실제 크레인으로 훈련하는 것이 가장 바람직하지만, 시공간의 제약과 비용적인 문제가 있다. 이런 제한을 극복하기 위해 VR(Virtual Reality)을 기반으로 한 크레인 훈련 프로그램과 관련 장치가 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 HMD 상에서 동작하는 VR 기반의 항만 크레인 시뮬레이터를 설계하고 구현하였다. 본 논문에서 개발한 시뮬레이터는 HMD에서 동작하는 크레인 시뮬레이터 프로그램과 피교육자의 크레인 운전 입력을 처리하는 IoT 운전 단말기, 그리고 피교육자의 훈련 정보를 저장하는 트레이닝 서버로 구성된다. 시뮬레이터 프로그램은 Unity3D로 구현한 VR 기반의 크레인 훈련 시나리오를 제공하고, 아두이노 기반으로 개발한 IoT 운전 단말기는 2개의 컨트롤러로 구성되어, 사용자의 운전 조작을 HMD로 전달한다. 특히, 본 논문의 크레인 시뮬레이터는 트레이닝 서버를 도입하여 교육자별 환경설정 값, 진도 및 훈련 시간, 운전 경고 상황에 대한 정보를 데이터베이스화하였다. 이러한 서버 이용을 통해, 피교육자는 좀 더 편리한 환경에서 시뮬레이터 활용이 가능하고, 학습 정보 제공에 의한 향상된 교육 효과를 기대할 수 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권1호
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• pp.355-360
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• 2023

최근 디지털의 발달로 아동들은 미디어 매체에 많이 접하고 있다. 독서 활동이 줄어 책에서의 정보를 습득하거나 습득한 정보를 정리하고 기억하는 것에 어려움을 겪는다. 증강현실이 접목된 교육이 학습에 대한 아동의 참여도와 몰입도를 높이므로, 우리는 아동의 독서 흥미도와 창의성을 높이기 위해 증강현실 기술이 도입된 독후활동 애플리케이션을 제안하였다. 또한, 5가지의 누리과정을 기반으로 애플리케이션에 들어갈 놀이 중심의 독후활동을 설계하였다. 애플리케이션 제안에서 그치지 않고 실제 수업에 사용할 수 있도록 놀이 중심의 수업 모형을 설계하였다. 수업 모형 설계에 따른 개념적인 사고의 틀을 분석하기 위해 실제 어린이집을 방문하고 전문가가 참관한 수업을 진행하였다. 참관한 전문가들에게 독후활동 수업 모델 및 운영의 적합성 검토를 위해 미리 제작한 설문지를 작성하게 하여 타당성을 검토하였다. 우리의 수업 모형 설계는 한정된 도서의 콘텐츠를 대상으로 하였으며, 윤리상의 문제로 아동 대상으로 대규모 실험을 진행하지 못하여 연구의 결과가 전체를 대표할 수 없다. 하지만 누리과정을 기반으로 한 새로운 독후활동 수업 운영의 가능성을 검토하고 제시하였다는 데에 의의가 있다.

• 응용통계연구
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• 제36권1호
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• pp.33-48
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• 2023

본 연구에서는 발화자가 동물이나 채소와 같은 일련의 단어를 무작위로 일 분 동안 말하는 한국어 음성 데이터에 대한 자동 음성 인식(ASR) 문제를 고려하였다. 발화자의 대부분은 60세 이상의 노인이며 치매 환자를 포함하고 있다. 우리의 목표는 이러한 데이터에 대한 딥러닝 기반 자동 음성 인식 모델을 비교하고 성능이 좋은 모델을 찾는 것이다. 자동 음성 인식은 컴퓨터가 사람이 말하는 말을 자동으로 인식하여 음성을 텍스트로 변환할 수 있는 기술이다. 최근 들어 자동 음성 인식 분야에서 성능이 좋은 딥러닝 모델들이 많이 개발되어 왔다. 이러한 딥러닝 모델을 학습시키기 위한 데이터는 대부분 대화나 문장 형식으로 이루어져 있다. 게다가, 발화자들 대부분은 어휘를 정확하게 발음할 수 있어야 한다. 반면에, 우리 데이터의 발화자 대부분은 60세 이상의 노인으로 발음이 부정확한 경우가 많다. 또한, 우리 데이터는 발화자가 1분 동안 문장이 아닌 일련의 단어를 무작위로 말하는 한국어 음성 데이터이다. 따라서 이러한 일반적인 훈련 데이터를 기반으로 한 사전 훈련 모델은 본 논문에서 고려하는 우리 데이터에 적합하지 않을 수 있으므로, 우리는 우리의 데이터를 사용하여 딥러닝 기반 자동 음성 인식 모델을 처음부터 훈련한다. 또한 데이터 크기가 작기 때문에 일부 데이터 증강 방법도 적용한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권4호
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• pp.179-188
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• 2023

최근 가짜뉴스는 뉴스 콘텐츠 형식을 가장하고 중요한 사건이 발생할 때마다 등장하여 사회적 혼란을 초래한다. 이에 가짜뉴스를 탐지하기 위한 연구로 인공지능 기술이 사용된다. 자연어 처리를 통해 가짜뉴스를 자동으로 인지 및 차단하거나, 네트워크 인과 추론과 결합함으로써 허위 정보를 확산시키는 소셜미디어 인플루언스 계정을 감지하는 등의 가짜뉴스 탐지 접근법이 딥러닝을 통해 구현될 수 있었다. 그러나 가짜뉴스 탐지는 여러 자연어 처리 분야 중에서도 해결이 어려운 문제로 분류된다. 가짜뉴스가 가지는 형식 및 표현의 다양성으로 특성 추출의 난도가 높고, 뉴스가 속한 범주에 따라 하나의 특성이 서로 다른 의미를 가질 수도 있는 등 다양한 한계점이 존재한다. 본 논문에서는 가짜뉴스를 탐지하기 위한 추가적인 식별 기준으로 감성 변화 패턴을 제시한다. 합성곱 신경망을 가짜뉴스 데이터 세트에 적용하여 콘텐츠 특성에 기반한 분석을 수행하고, 감성 변화 패턴을 추가로 분석함으로써 성능이 개선된 모델을 제안한다. 뉴스를 구성하는 문장에 대하여 감성 극성을 산출하고 장단기 메모리를 적용함으로써 문장 순서에 의존적인 결괏값을 얻을 수 있다. 이를 감성 변화의 패턴으로 정의하고 뉴스의 콘텐츠 특성과 결합하여 가짜뉴스 탐지를 위한 제안 모델의 독립변수로 활용한다. 제안 모델과 비교 모델을 딥러닝으로 학습시키고 가짜뉴스 데이터 세트를 이용한 실험을 진행하여 감성 변화 패턴이 가짜뉴스 탐지 성능을 개선할 수 있음을 확인한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권4호
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• pp.245-259
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• 2023

농업용 저수지는 농업용수 공급에 있어서 매우 중요한 생산기반시설로, 우리나라 농업용수의 60% 정도를 공급하고 있다. 다만, 여러 문제로 인해 농업용수의 효율적인 공급에 어려움이 발생하고 있으며, 효과적인 공급 및 관리 체계 구현을 위한 정확한 실시간 저수위 혹은 저수량 추정이 필요하다. 본 연구에서는 영상정보를 활용한 딥러닝 기반 농업용 저수지 수위 인식 모델을 제안하였다. 개발한 모델은 (1) CCTV 영상정보 자료 수집 및 분석, (2) U-Net 이미지 분할 방법을 통한 입력 자료 생성, 그리고 (3) CNN과 ResNet 모델을 통한 수위 인식 세 단계로 구성된다. 모델은 두 농업용 저수지(G저수지와 M저수지)의 영상자료와 저수위 시계열자료를 활용하여 구현하였다. 적용 결과 이미지 분할 모델의 성능은 매우 우수한 것으로 나타났으며, 수위 인식 모델의 경우 수위 분류 계급구간에 따라 성능이 상이한 것으로 나타났다. 특히 영상자료의 픽셀 변동이 클수록 정확도 80% 이상이 확보 가능한 것으로 확인되었으나, 그렇지 않은 경우, 정확도가 50% 수준인 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발한 모델은 향후 이미지 자료가 추가로 확보될 경우, 그 활용도 및 정확도가 더 높아질 것으로 기대한다.

• 한국교육논총
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• 제43권1호
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• pp.59-87
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• 2022

본 연구는 <사고와 표현2> 수업에서 문학 작품 읽기 연계 다시 쓰기 수업 사례를 소개하는 것을 목적으로 한다. 본 수업에서는 미셸 투르니에의 단편 「기쁨이 내게 머물게 하소서」를 읽고 조별활동에서 작품을 읽은 소감과 느낌을 나누고 각자 작품에 대한 질문을 하나씩 제시하여 조원들과 함께 나누었다. 이어 수업에서 치유의 방향으로 작품 마지막 장면 다음에 올 내용을 창작하는 작품 결말 이어쓰기 리텔링과 성찰의 방향을 독자 자신의 삶의 영역으로 돌려 자기가 바라는 미래 자아상을 상상해보고 그것이 이미 실현된 것으로 가정하는 미래 일상 미리쓰기 리텔링을 하였다. 본 수업에서 시행한 작품 읽기 연계 리텔링은 읽기-생각하기-표현하기를 아우르는 유기적 학습방법으로서의 의의가 있다. 또한 작품에 담긴 인간과 삶에 대한 성찰을 음미하고 작품에 담긴 문제들에 대한 해결방안을 담은 재창작을 통해 리텔링은 치유와 회복의 가치를 만든다. 본 수업에서 시행한 미래 일상 미리 쓰기는 리텔링의 방향을 독자 자신에게로 돌리게 하여 학생들로 하여금 자기가 바라는 미래 자아상을 생생하게 설계하고 자신의 비전을 향해 나아가는 데 도움을 줄 수 있는 실천인문학으로서의 의미가 있다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제8권11호
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• pp.659-668
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• 2018

한중 양국에 같은 고교 교육문제 주목하고 있음으로써 고교교육을 중심으로 중국 일반고교 교육과정 개혁방안의 목표와 구조, 내용, 운영 및 평가 부분에 대해 살펴보고자 하였으며, 고교 교육과정의 개혁원인과 특징, 문제점에 대해 분석하고, 문제점에 대한 제안을 해보고자 하는데 목적이 있다. 연구결과는 첫째, 중국 고교 교육과정의 개현 원인은 의무교육이 나타났기 때문이고 실제적 고교 교육에 부합하는 고교 교육과정이 필요한 원인이 있다. 둘째, 중국 고교 교육과정 육성목표의 특징은 중국 미래 사회의 발전추세에 따라 학생의 평생학습능력과 핵심능력을 초점으로 두고 있다. 구조의 특징은 교과 및 활동 교육과정의 병행과 선택 및 필수교육과정의 병행구조이다. 내용의 특징은 시대성과 기초화, 선택권을 강조했다. 운영 및 평가의 특징은 운영을 잘 이루어질 수 있도록 여러 지원을 제공하며, 발전성이 있는 평가를 채택하다. 고교 교육과정의 문제점은 교육과정 자체와 교사, 대입시험 3가지 문제점을 잡았다. 문제점에 대해 3가지 제안을 냈으며, 첫째, 고교 교육이 대입준비를 위한 것인지 아니면 국민의 교육을 위한 것인지에 대한 검토가 필요하다. 둘째, 교사의 핵심역량을 제고할 수 있는 연수를 제공하는 것이 필요하다. 셋째, 졸업 편가와 대입평가 제도에 대한 개선이 필요할 것이다.

• 정보관리학회지
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• 제40권2호
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• pp.115-135
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• 2023

본 연구는 단행본, 학술지, 보고서 등 다양한 종류의 발간물로 구성된 연구보고서의 참고문헌 데이터베이스를 효율적으로 구축하기 위한 것으로 딥러닝 언어 모델을 이용하여 참고문헌의 자동추출 성능을 비교 분석하고자 한다. 연구보고서는 학술지와는 다르게 기관마다 양식이 상이하여 참고문헌 자동추출에 어려움이 있다. 본 연구에서는 참고문헌 자동추출에 널리 사용되는 연구인 메타데이터 추출과 더불어 참고문헌과 참고문헌이 아닌 문구가 섞여 있는 환경에서 참고문헌만을 분리해내는 원문 분리 연구를 통해 이 문제를 해결하였다. 자동 추출 모델을 구축하기 위해 특정 연구기관의 연구보고서 내 참고문헌셋, 학술지 유형의 참고문헌셋, 학술지 참고문헌과 비참고문헌 문구를 병합한 데이터셋을 구성했고, 딥러닝 언어 모델인 RoBERTa+CRF와 ChatGPT를 학습시켜 메타데이터 추출과 자료유형 구분 및 원문 분리 성능을 측정하였다. 그 결과 F1-score 기준 메타데이터 추출 최대 95.41%, 자료유형 구분 및 원문 분리 최대 98.91% 성능을 달성하는 등 유의미한 결과를 얻었다. 이를 통해 비참고문헌 문구가 포함된 연구보고서의 참고문헌 추출에 대한 딥러닝 언어 모델과 데이터셋 유형별 참고문헌 구축 방향을 제안하였다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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• pp.85-91
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• 2021

학교폭력은 사회적 문제로 인식되고 있으며 이를 예방하기 위한 다양한 노력도 함께 이루어지고 있다. 본 연구에서는 학생들 상호 간의 대화 빈도 데이터를 분석함으로써 교우 관계를 파악하는 방식으로 학교폭력을 예방할 수 있는 시스템을 제안하고 있다. 평정 척도식 설문을 활용하여 학급 내 학생들과의 대화 빈도를 수치화하였고, 이 데이터는 K-means 알고리즘을 활용하여 일정 개수의 클러스터로 군집화하였다. 담임교사는 학급 내 학생들 간의 대화 빈도를 시각적으로 확인하고, 이를 근거로 특정 그룹의 학생 개별 상담 및 학급 운영 등 학교폭력 예방을 위한 참고 자료로 활용 가능하다. 데이터 분석 결과 기존에 교사가 정성적으로 파악하고 있던 교우관계와 상당 부분 일치하였고, 이는 담임교사의 학급 내 교우 관계 파악을 위한 정량적 근거 자료로 활용될 수 있음을 의미한다. 한계점은 연구 대상이 소규모인 것과 학생들의 주관적인 기준으로 설문 결과가 왜곡될 수 있는 점이다. 본 연구가 담임교사의 학급 내 교우 관계 파악 및 학교폭력 예방을 위한 노력에 실질적인 도움이 되고 학교폭력 예방에 기여될 수 있기를 기대한다.