• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제43권1호
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• pp.81-94
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• 2024

이 연구에서는 생활 속 위험 문제 중 하나인 '소음'에 대해 예비교사들이 수행한 과학탐구 사례를 중심으로 서로 다른 유형의 데이터 활용에서 나타나는 인식적 특징을 탐색하고 비교하였다. 이를 위해, 소음에 대한 탐구 보고서를 수집하고, 탐구 보고서에서 1차 데이터와 2차 데이터가 어떻게 과학탐구에 활용되는지, 데이터의 유형에 따라 탐구 설계, 자료 수집 및 분석 과정이 어떻게 달라지는지를 분석하였다. 연구 결과, 센서 기반의 1차 데이터는 핵심 현상을 측정하고 관찰하는 주체가 탐구자 자신이지만, 2차 데이터는 공공 기관에서 이미 측정 대상과 방법을 결정하여 데이터로 제시하였기 때문에 예비교사들은 공공 데이터의 특징을 먼저 조사하고 탐구 목적에 맞게 선별적으로 활용하였다. 이러한 차이로 인해 탐구 과정에서 요구되는 인식적 고려 사항과 방식이 서로 달랐다. 끝으로 이러한 연구 결과가 과학탐구 교수학습 및 탐구 지도를 위한 교사교육, 그리고 변동성과 불확실성이 극대화될 VUCA 시대를 대비한 위험 대응 역량 교육의 측면에서 갖는 교육적 시사점을 논의하였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제29권1호
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• pp.106-115
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• 2009

본 연구에서는 과학교사 모임에 참여하고 있는 교사의 수업 전문성을 알아보고자 교실 수업을 촬영하고 분석하였다. 수업 평가 기준은 한국교육과정평가원에서 제시한 과학과 수업 평가 기준의 평가 요소 중 12개를 사용하였다. 조사 결과, 첫째, 교사들은 학생과의 상호작용에서 가장 높은 수행 수준을, 수업 목표 진술 요소에서 가장 낮은 수행 수준을 나타내고 있었다. 둘째, 수업 수행 수준을 기준으로 분석했을 때, 우수 수준의 교사들은 경력이 15년 이상인 베테랑 교사들이었고 다양한 수업 자원을 사용하고 유의미한 학습 프로그램을 설계하고 있었다. 이에 비해 초보 수준의 교사들은 경력이 짧아서 수업 자원이 다양하지 못하고, 탄력적 수업 운영 요소가 부족하며 학생들과의 긍정적 상호작용이 적은 경직된 유형의 수업을 하고 있었다.

• 한국과학교육학회지
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• 제27권5호
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• pp.421-431
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• 2007

본 연구의 목적은 우리나라 3학년부터 10학년까지의 과학교과서에 나타난 기초탐구과정 중 관찰과 측정이 어떻게 제시되어 있는지 알아보는 것이다. 분석결과는 다음과 같다. 관찰에서는 시각을 많이 사용하고, 고학년으로 올라가면서 관찰의 수준이 높아져 '단순관찰'에서 '비교하며 관찰하기'의 수가 증가하였고, 언어표현보다 글표현 방식이 증가하였다. 측정대상은 온도측정이 가장 많았고, 저학년에서 고학년보다 측정 설계가 많이 발견되었다. 측정도구의 사용법은 학년에 맞게 계획적으로 제시되지 않고 교과서의 탐구활동에서 관련된 측정도구가 제시될 때 설명되어 학생들이 측정방볍을 체계적으로 학습하지 못하도록 되어 있었다. 학년이 올라가면서 정성적 측정에서 정량적 측정이 많아졌으며, 단순측정보다 조작측정의 수가 급격하게 증가하였다. 측정결과의 활용에서는 단위사용, 단위변환, 유효 숫자처리, 오차와 불확실도 등에 대한 내용은 거의 제시되지 않는 문제점이 발견되었다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.151-158
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• 2024

Although on-device artificial intelligence (AI) has gained attention to diagnosing machine faults in real time, most previous studies did not consider the model retraining and redeployment processes that must be performed in real-world industrial environments. Our study addresses this challenge by proposing an on-device AI-based real-time machine fault diagnosis system that utilizes continual learning. Our proposed system includes a lightweight convolutional neural network (CNN) model, a continual learning algorithm, and a real-time monitoring service. First, we developed a lightweight 1D CNN model to reduce the cost of model deployment and enable real-time inference on the target edge device with limited computing resources. We then compared the performance of five continual learning algorithms with three public bearing fault datasets and selected the most effective algorithm for our system. Finally, we implemented a real-time monitoring service using an open-source data visualization framework. In the performance comparison results between continual learning algorithms, we found that the replay-based algorithms outperformed the regularization-based algorithms, and the experience replay (ER) algorithm had the best diagnostic accuracy. We further tuned the number and length of data samples used for a memory buffer of the ER algorithm to maximize its performance. We confirmed that the performance of the ER algorithm becomes higher when a longer data length is used. Consequently, the proposed system showed an accuracy of 98.7%, while only 16.5% of the previous data was stored in memory buffer. Our lightweight CNN model was also able to diagnose a fault type of one data sample within 3.76 ms on the Raspberry Pi 4B device.

• 한국가정과교육학회지
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• 제18권1호
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• pp.31-47
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• 2006

본 연구는 중학생을 대상으로 실천적 추론을 강조한 가정과 교수 학습 자료를 개발하고 현장 교사가 이 수업을 실행하여 자아존중감의 효과를 측정하여 분석하였다. 본 연구의 형태는 의사실험 연구(quasi-experimental research)로서 독립 변수는 실천적 추론 가정과수업이며 종속변수는 자아 존중감이다. 본 연구의 설계는 전후검사설계로 기존의 학급을 유지하면서 실험집단에는 실천적 추론 가정과수업을 행하고 비교 집단에는 기존에 행하고 있는 가정과수업을 그대로 행하여 실험전과 후에 자아존중감을 검사를 하였다. 자아존중감을 측정하기 위하여 최보가와 전귀연(1993)이 연구 개발한 '자아존중감 척도'를 사용하였다. 이 조사도구의 신뢰도는 Cronbach 알파계수가 .69에서 .84의 범위 수준이었다. 일반적 경향을 알아보기 위해서 평균과 표준편차, 빈도와 백분율을 내었으며, 집단의 사전 사후 차이를 알아보기 위해서 대응표본 t-test를 사용하였다. 본 연구의 결과, 실천적 추론 가정과 수업은 중학생들의 자아존중감을 향상시키고 특히 자아존중감 하위영역 중 일반적 자아존중감과 사회적 자아존중감을 향상시키는 것으로 나타났다. 구체적으로 실천적 추론 수업은 학생들로 하여금 결심하면 실천하도록 하며, 자신에 대해서 만족하구 혼자의 힘으로 문제를 해결하도록 할 뿐만 아니라 다른 사람이 자신을 좋아하고, 원하면 친구를 사귈 수 있다고 생각하게 하는데 효과적인 수업이라는 결론을 내린다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권11호
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• pp.422-434
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• 2020

본 연구는 2015 개정 교육과정에 따른 문·이과 통합 교육과정의 운영 실태를 파악하여, 대학에서 강화 혹은 반영해야 할 전형 유형에 대한 분석과 입시 방향을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해, 5명의 교육과정 전문가를 대상으로 운영 실태에 대한 심층 인터뷰를 실시하였다. 심층 인터뷰 결과, 고교 생활의 내면을 들여다볼 수 있는 전형 도입과 명료한 입학전형 설계가 필요하며, 학생 선발 지표의 구체적인 기준 마련, 학습 활동과 관련된 심층 면접 확대, 평가역량 강화, 평가인력 충원 등이 요구됨을 알 수 있었다. 또한 2015 개정 교육과정 활성화를 위해 학생부 종합 전형과 교과 전형을 확대시키기 위해서는 학생들이 얼마나 다양한 과목, 진로에 적합한 과목들을 내실 있게 수강했는지를 평가할 필요가 있다. 이를 위해 지속적이고 적극적 역할 수행을 파악할 수 있는 대학만의 평가요소 및 평가 기준을 추출하고, 이를 객관적으로 판단할 수 있는 전형 설계가 요구된다. 이러한 연구 결과는 향후 공교육 활성화를 위한 대입 전형 정착에 기여함과 동시에, 대학에서 원하는 인재 선발을 위한 기초 자료로 활용될 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.141-149
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• 2020

현재 군에서 운용하는 차량 중에 민간에서 사용하고 있는 상용차량이 차지하는 비중이 58%로 매우 높고 앞으로 더욱 증가할 계획이다. 군에서 상용차량의 비중이 높아진 만큼 상용차량의 불용처리 결정 여부도 중요한 문제 중의 하나이다. 현재 상용차량의 불용처리 결정은 차량 기술검사관이 설계수명과 차량사용 정보를 이용해서 주관적으로 판단하고 있으나, 군 운용환경에 따른 차이가 반영되어 있지 않고 객관적인 판단 기준이 제시되어 있지는 않다. 본 연구는 군 운용환경을 고려하여 상용차량의 불용여부를 판단하는 모델을 개발하는 것이다. 연구에서 활용한 자료는 육·해·공군의 승용차, 승합차량, 트럭 세 가지 상용차량 1,746대였고, 운용지역, 기후특성, 차량상태 등의 정보를 이용하여 분류 머신러닝 기법을 이용해 불용여부 판단 모델을 구축하였다. 제안하는 불용여부 판단 모델은 정확도가 평균적으로 약 97%였으며, 야전에서도 사용할 수 있는 형태의 모델이다. 연구결과를 바탕으로 향후 상용차량 불용 여부 판단 모델 성능 향상 방안과 군수정보체계 내에 새롭게 구축해야 할 데이터 구축 방향을 장·단기적으로 정책 제언하였다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 한국벤처창업학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.57-57
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• 2017

최근 들어 대학 내 창업교육은 정부 및 공공, 지방자치단체 등의 관심과 지원으로 급격히 확산되고 있다. 교양 및 전공분야의 다양한 창업교육 강좌 및 창업 친화적 학사제도 등 인프라 및 환경적 요인도 충분해졌다고 할 수 있다. 하지만, 그럼에도 불구하고 아직까지 양질의 창업교육 콘텐츠 및 교수법, 교수 역량 활성화, 지역 및 대학 간 편차 해소 등 질적인 부분에 있어서는 새로운 변화와 보완이 필요하다고 할 수 있겠다. 이에 본 연구는 대학 내 교수자, 교직원, 학생들이 손쉽게 접근하고 활용할 수 있는 온라인 창업교육 플랫폼 구축을 통해 대학 창업교육의 질적 고도화 방안을 제시하고자 한다. 아울러 본 연구를 통해 수도권과 지역 대학 간 발생하고 있는 창업교육의 편차를 해소하고 질 좋은 창업교육 운영 및 콘텐츠 지원을 위한 체계적인 온라인 창업교육 시스템 구성 체계 및 기능, 활용방안, 기대효과 등을 제언하고자 한다. 본 연구는 대학에서 운영하고 있는 창업 교육 관리시스템을 개발하기 위해서 시스템 개발의 기본 방향을 설정하고, 그에 따른 정보화교육 관리시스템에 대한 준수하여야 할 기본 설계 방향을 설정할 것이다. 구조적 개발 방법론을 적용하여 시스템의 기능적 요구사항을 도출하고, 시스템 요구를 만족시킬 수 있도록 설정한 시스템의 주요 기능에 대하여 기술할 것이며, 개발해야 할 된 시스템의 구성도 및 시스템 운영 시 필요한 하드웨어 소프트웨어 제반 운영환경에 대하여 논의하고자 한다. 온라인 창업교육플랫폼을 개발함에 있어 가장 우선 검토해야 할 요건은 창업교육과정을 원하는 학생들과 교강사가 플랫폼에 간단하게 접근할 수 있도록 하는 것이다. 또한 교 강사들이 언제든 플랫폼을 통하여 시스템에 접근하여 학생의 교육과정 내용과 진도사항, 창업 관련 자료에 대하여 제공 받을 수 있도록 하며, 학생들이 교강사에게 멘토링 받고 싶은 내용이 있다면 플랫폼을 통해 멘토링이 가능하여야 할 것이다. 본 연구를 통하여 개발하는 온라인 창업 교육 플랫폼은 관리자, 학생, 교강사 등 구성원들의 요구사항을 청취하고, 이들의 요구를 정확히 분석하여 구성원들의 불편함을 해소할 수 있도록 개발하고자 한다. 플랫폼의 구성요소는 첫째, 온라인 창업 교육 플랫폼은 온라인 기반으로 구성하여 교강사와 학생들이 교육의 효율성을 위하여 공동으로 사용할 수 있는 사이트 공간을 제공할 필요가 있다. 둘째, 온라인 창업 교육 플랫폼의 주된 이용자는 창업 교육을 받는 학생과 창업교육을 하는 교 강사도 이를 관리하기 위한 전체 및 지역별 운영관리자도 존재해야 할 것이다. 셋째, 창업교육에 참여하 학생 및 교강사들의 컴퓨터 활용도의 차이가 있을 수 있을 것이다. 플랫폼은 비주얼하게 개발하여 학생 및 교강사가 쉽고, 부담 없이 접근할 수 있는 이용자 인터페이스를 채택해야 하며, 아울러 이해하기 쉬운 메뉴와 간결하게 구현해서 제공할 필요가 있으며, 이것은 온라인 창업교육 플랫폼 사용의 효율성을 제공하는 것이다. 학생들에게는 플랫폼 통하여 자신들의 창업 능력을 배양하여 학습에 도움이 되어야 하며, 교강사에게는 언제든 실시간으로 최신의 정보를 제공함으로써 플랫폼에 대한 신뢰성이 확보 될 수 있도록 설계 되어야만 창업교육의 효과를 극대화 할 수 있으며, 대학 등에서는 보다 안정적인 학생 관리에 최선을 다 할 수 있을 것이다.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제19권3호
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• pp.211-222
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• 2016

본고는 미국수학교사협의회(NCTM)의 대표적 최신 출판물인 원리에서 실천으로(Principles to Actions)에 제시된 8개 항목의 수학교수관행(Mathematics Teaching Practices: MTPs)을 분석의 틀로 이용하여, 초중등 예비교사들이 수업지도안 수정활동에 참여한 과정을 보고하고 있다. 이 과제는 주어진 수업지도안을 분석하고 수정하는 활동을 포함한 4단계의 과정으로 구성되었다. 57명의 예비교사들이 한 학기 간에 걸쳐 이 과제에 참여하였으며, 각 단계에서 수집된 자료는 귀납적 내용분석을 하였다. 예비교사들의 수업지도안 작성에 대한 초기개념은 수업관행(가령 MTPs)을 미약하게 반영하고 있었으며, 지도안 구성요소들의 기능보다는 형식을 더 강조하는 경향을 보였다. 그러나 MTPs를 수업지도안 분석의 틀로 이용하는 기회가 주어졌을 때, 예비교사들이 MTPs 에 대한 다양한 해석을 보여주었고, MTPs를 수업지도안에 포함시키려는 노력을 하였으며, MTPs 간의 상호연계성에 더 주목하는 경향을 보였다. 본고는 이 수업지도안 수정과정에서 예비교사들이 겪은 도전 및 갈등도 제시하고 있다. 이런 점에서 본 연구 결과는 교사교육 프로그램에서 MTPs의 효과적 사용 가능성 여부를 조사하는 연구에 시사점을 제시하고 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.96-103
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• 2018

교량의 온도 설계하중의 기준이 되는 유효온도는 통계적 방법에 의한 분석이 일반적으로 사용된다. 본 연구에서는 통계적 방법을 개선할 수 있는 인공신경망을 구축하여 유효온도를 산정하였다. 강상자형교 시험체를 폭 2.0m, 높이 2.0m, 길이 3.0m, 상부슬래브 0.2m로 제작하였다. 21개의 온도 게이지를 부착하여 3년간(2014~2015) 온도를 측정하였다. 2014~2015년 측정된 온도데이터를 바탕으로 인공신경망을 학습시키고, 그 결과를 Euro code와 비교하였다. Euro code와 통계분석값과의 오차율은 전체 측점에 대하여 4.1%로 분석되었다. 2016년 측정된 온도데이터를 이용하여 인공신경망을 검증하고, 교량 유효온도를 산정하였다. 이 결과는 통계분석 값과 약 3.97%의 차이를 보였다. 이 정도의 오차율은 인공신경망에 의한 분석이 공학적인 측면에서 수용할 수 있는 크기인 것으로 판단된다. 인공신경망은 교량의 온도하중 설계 시 그 지역의 최고 대기온도, 교량 형식, 상부 아스팔트 두께 등 입력 값만 알면 교량의 유효온도를 간편히 예측해 줄 수 있다.