본 연구는 최근 펜데믹 위기에서 교육의 변화하는 모습을 점검하고 미래의 학습에 대한 모습들을 예측하기 위해 이러닝과 학습분석에 대한 신흥기술의 동향을 살펴보고자 한다. 연구방법으로 신흥기술의 '하이프 사이클'과 '이러닝 예측 하이프 커버'를 기반으로 하여 각 단계별 기술들을 점검하고 펜데믹 위기에서 더 공고히 된 이러닝과 학습 관련 기술들이 무엇인지 살펴본다. 또한 하이프 사이클의 5단계인 기술촉발 단계, 부풀려진 기대의 정점 단계, 환멸 단계, 계몽 단계, 생산성 안정 단계인 각 단계별 학습과 관련된 기술들은 어떤 것이 있으며, 그 기술들이 이러닝과 학습분석에 어떠한 영향을 미칠 것인지 예측해 본다. 향후 연구로는 본 연구를 기반으로 인공지능이 이러닝과 학습분석에서의 역할을 알아보고자 한다.
현행 개인정보 라이프 사이클 모델은 전통적인 시스템에 맞추어져 있어서 인공지능의 개인정보 흐름 파악과 효율적인 보호 대책 수립에 적합하지 않은 문제점이 있다. 따라서 본 논문은 인공지능에 적합한 개인정보 라이프사이클 모델을 제시하는 것을 목적으로 한다. 본 논문은 수집-보유-학습-이용-파기·정지 단계와 파기·정지를 위한 재학습 프로세스가 포함된 인공지능의 학습 특성을 고려한 개인정보 라이프 사이클 모델을 제시했다. 이후 기존 모델(개인정보 영향평가와 ISMS-P 모델)과 본 논문에서 새로 제시한 모델의 성능을 평가했다. 이를 통해 새로 제안한 모델이 기존 모델보다 인공지능의 개인정보 라이프 사이클의 설명에 우수한 특성을 가지고 있음을 증명했다.
본 연구는 고압 다이캐스팅 공정에서 제품 결함을 사전에 예측하기 위한 기계 학습 기반의 공정 관리 모델 개발에 관한 연구이다. 모델은 이전 사이클에서의 온도를 입력받고, 사이클에 걸쳐서 나타나는 특징을 인식하여 다음 사이클의 결함 발생 여부를 예측한다. 기어 박스 형상에 대하여 제안된 알고리즘을 적용하여, 3 사이클의 정보를 통해서 98 .9%의 정확도와 96.8 %의 재현율로 제품 수축 결함을 사전에 예측하였다.
본 논문은 올바른 재활용품 분리배출에 대한 교육과 학습을 제공하는 AI 기반 분리배출 교육 플랫폼 서비스를 기획하고, 재활용품을 인식하고 판단하는 리사이클링 봇 이미지데이터 학습모델 구현에 집중한다. 리사이클링 봇은 대량으로 수집되는 이미지데이터를 이용하여 인식 판단하기 위한 AI 학습모델을 적용하고 실험을 진행하여 결과를 확인하였다.
본 연구는 앞으로 경험하게 될 국가적 혹은 문화적 갈등상황에서 유연한 중재자의 역할을 수행하는 인재를 육성하는 것에 그 목적이 있다. 주요한 학습 내용은 업사이클 디자인 활동을 선정하여 수업에 접근한다. 모두의 문제인 폐기물 문제를 인식시키고 그 대안으로 거론되고 있는 업사이클 디자인 활동을 거쳐 각 문화들의 대표적인 특징과 배경을 탐구하는 수업방식이다. 군포YMCA 회원 학생들을 중심으로 수업은 진행되었으며 각 문화적으로 특징적인 소재를 업사이클 디자인을 통해 제작하였다. 모두 폐기물 재료를 사용하여 페트병으로 아프리카의 기린 만들기, 나무 기둥을 활용한 몽골 텐트 만들기, 소스병을 활용한 스노우 볼 만들기, 티셔츠와 섬유로 조각보 및 러그 만들기, 현수막으로 가랜드를 만드는 활동을 진행하였다. 이를 통해 학생들은 업사이클이라는 새로운 용어를 학습하게 됨과 동시에 환경문제에 관심을 보이게 되었다. 또한 각 문화를 대표하는 상징물을 제작하는 과정에서 그 유래와 탄생 배경 등을 탐구함으로써 타 문화에 대한 이해의 폭을 넓힐 수 있었다.
본 연구에서는 실생활과 밀접한 학문인 의생활 분야에서의 환경보호에 대한 동기를 이끌어내기 위해 온라인 환경에서 성인 학습자 중심으로 버려진 우산의 천을 업사이클링하여 드링크백을 제작하는 온라인 실습 수업안을 체계적으로 개발함으로써 환경의식을 개선하고자 하였다. 본 연구는 교수학습개발 모형인 ADDIE 모형에 따라 진행되었다. 분석 단계에서 선행연구 결과를 바탕으로 교수설계 방향을 설정하였다. 설계 단계에서 구체적으로 온라인 환경에서의 실습 수업 운영을 계획하고 교육 대상자 수와 교육 내용, 교육 시간을 정하였다. 개발 단계에서 제작된 수업자료는 온라인 실습수업에 용이하도록 구성된 키트, 환경오염에 대한 경각심을 자극하는 이미지와 업사이클링에 대한 의미를 담은 이론 자료, 제작 과정을 담은 동영상, 사진 등을 PPT 자료로 정리하였으며, 교육에 대한 사후 평가 및 피드백을 위한 수업 만족도와 환경의식 관련 설문지로 구성하였다. 적용 단계는 총 두 번의 수업을 실행하였으며, 각 18명씩 총 36명의 학습자가 참여하였다. 첫 번째 수업의 피드백을 반영하여 3개월 후 두번째 수업을 실행하였다. 평가단계에서 1차 수업 학습자들이 수업 만족도와 관련한 반응에 따라 수업 설계와 자료를 보완한 결과, 2차 수업 학습자들로부터는 원활한 소통과 자유로운 자료 공유가 만족스럽다는 긍정적인 평가를 받았다. 환경의식 및 태도 관련 설문에서 두 실행에서 모두 문항의 총 평균이 4.27로 전반적으로 긍정적인 평가를 확인할 수 있었으며, 개방형 질문에서 업사이클링의 가치를 깨닫고 환경의식이 개선되었다는 평가를 받았다.
터빈 발전 사이클에서의 안정적인 발전 출력 유지관리를 위해서는 검증된 성능 측정 데이터 그룹과 이를 바탕으로 한 발전 출력 성능 계산 절차의 수립이 필요하다. ASME PTC(Performance Test Code)의 성능 계산 절차를 기반으로 본 연구에서는 터빈 출력에 의한 발전기 출력 성능 산정을 위해서 터빈 팽창선 모델과 발전기 출력 측정 데이터의 입력 검증 모델을 구성하였다. 또한 불확실한 측정 데이터에 대한 검증 모델도 구성하였다. 지난 연구에서는 신경회로망과 커널 회귀의 학습 방법을 사용하였으나 본 연구에서는 미측정 데이터에 대한 보완을 하기 위하여 서포트 벡터 머신 모델을 사용하여 발전기 출력 계산 데이터의 학습 모델을 구성하였으며, 학습 모델 구성을 위해서 관련 변수의 선정을 위한 절차와 학습 데이터 구간을 설정하는 알고리듬을 개발하였다. 학습의 결과 오차는 약 1% 범위 안에 있게 되어 추정 및 학습 모델로서 유용함을 입증하였다. 이 학습 모델을 사용하여 측정 데이터 중 상실된 부분에 대한 추정 모델을 구성함으로써, 터빈 사이클 보정 성능 계산의 신뢰성을 향상시킬 수 있음을 검증하였다.
터빈 사이클 보정 열 성능 분석은 발전소의 현재 성능을 결정하고 향상된 경제성 운전을 위해 요구된다. 본 연구에서는 신뢰성있는 성능 분석을 위해서 산업 표준인 ASME(American Society of Mechanical Engineers) PTC(Performance Test Code)를 기본으로 성능 분석에서 우선적으로 중요하게 적용되는 주급수 유량을 대상으로 영역별 판정 알고리즘을 개발하고 각 영역별로 현재의 터빈 사이클 성능을 추정하는 알고리즘을 개발하였다. 추정 알고리즘은 측정 상태량의 상관 관계를 기반으로 영역별로 형상 분류를 제시하고, 이를 기반으로 커널 회귀 모델을 이용하여 학습된 추정 모델을 구성하였으며, 커널 회귀 모델링의 우수성을 검증하기 위하여 신경 회로망 모델의 학습 결과와 비교하였다. 주급수 유량의 형상 특성에 따른 분류 및 추정 모델은 터빈 사이클에서 정확한 보정 열 성능 분석을 제공함으로써 성능 분석의 신뢰도를 증가시킬 수 있었으며 다른 성능 결정 변수에 대한 학습 및 검증 모델로 사용될 수 있다.
본 연구는 자연대학과 공과대학 신입생들의 학습유형을 살펴보고, 학습유형과 대학수학교과의 학업성취도 간 관계를 탐색하여 학습자의 학습유형에 보다 적합한 대학수학교과 수업에 대한 기초자료를 제공하는데 목적이 있다. 이를 위하여, Kolb의 LSI에 대한 신뢰도분석을 한 후 수도권 중규모 대학교의 자연대학과 공과대학 신입생 282명을 대상으로 LSI를 실시하여 그 결과를 분석하였다. 연구결과, 첫째, 학습자 유형은 수렴형, 동화형, 조절형, 확산형의 순으로 나타났다. 둘째, 추상적개념화(AC)와 학업성취도 간에는 정적상관관계가, 구체적경험(CE)과는 부적상관관계가 나타났다. 셋째, 수렴형이 조절형과 확산형보다 학업성취도가 높았다. 넷째, 학습유형과 학업성취 도간 상관관계에 있어서 연구대상자의 특성에 따라 차이가 있었다. 연구결과를 바탕으로, 수학의 학문적 특성과 학습자의 학습유형을 고려하는 맞춤형의 다양한 교수-학습전략의 필요성과 함께, 4단계의 학습사이클을 개별 학습자가 효과적으로 개발할 수 있도록 하는 수업방법이 필요함을 제안하였다.
이 연구는 게이미피케이션을 적용한 '환경친화적 의류 라이프 사이클' 수업을 개발하고 이를 적용하여 이 수업이 학습자에게 미치는 영향과 만족도를 살펴보고자 하였다. 개발된 수업은 경기도 소재 A 고등학교 2학년 학생 40명에게 2022년 2월 3일 ~ 2022년 2월 10일까지 총 4차시 적용되었으며 생산 - 유통 - 소비 - 폐기의 단계로 게더타운 플랫폼에서 게이미피케이션 요소가 반영된 내용을 학습한 후 미션을 해결하는 형태로 진행되며 미션을 수행하지 못할 경우 계속해서 반복학습을 하도록 설계하였다. 학습자들은 수업 전 사전 설문과 수업 후 사후 설문을 하였고 3명으로 이루어진 한 개의 그룹을 무선표집하여 심층면접을 실시하였다. '환경친화적 의류 라이프 사이클' 주제로 게이미피케이션을 적용한 수업은 학습자들의 몰입도와 자기주도적 학습 태도에는 유의미한 영향을 미치지 않은 것으로 나타났다. 다만, 비몰입도가 높은 학습자의 경우 수업의 몰입도가 높아졌고, 몰입도, 자기주도적 태도가 높을수록 만족도가 높은 것으로 나타났다. 학습자들은 게이미피케이션을 적용한 수업에 대해 '우려'와 '기대'를 나타내었으며 개발된 수업이 '새로운 교수법'을 사용한 수업이기는 하지만 '적절한 사용'이 필요하다고 하였다. 그리고 이 수업은 '학생 중심 수업'과 '자기주도적 학습'이 가능하다고 평가했다. 수업을 실행한 교사는 이 수업이 기존 수업에 비해 학생들의 기대와 흥미를 끄는 데 더 효율적이었고, 메타버스 환경의 수업이 비대면 시대의 새로운 수업으로 인식된다고 하였다. 다만, 실제 현장에 적용했을 때 학습자들이 원활하게 수업을 진행할 수 있도록 구체적인 설계를 해야 하고 수업에서 교사의 역할이 더욱 중요하다고 하였다. 그리고 게임의 요소가 주는 기대감이 수업의 본질을 흐리지 않도록 제대로 설계해야 함을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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