• 제목/요약/키워드: 학습영상

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Himawari-8 정지궤도 위성 영상을 활용한 딥러닝 기반 산불 탐지의 효율적 방안 제시 (Efficient Deep Learning Approaches for Active Fire Detection Using Himawari-8 Geostationary Satellite Images)

  • 이시현;강유진;성태준;임정호
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권5_3호
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    • pp.979-995
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    • 2023
  • 산불은 예측이 어려운 재해이기 때문에 실시간 모니터링을 통해 빠르게 대응하는 것이 중요하며, 정지 궤도 위성 영상은 광역을 짧은 시간 간격으로 모니터링할 수 있어 산불 탐지 분야에 활발히 이용되고 있다. 기존의 위성 영상 기반 산불 탐지 알고리즘은 밝기 온도의 통계량 분석을 통한 임계값 기반으로 이상치를 탐지하는 방향으로 진행되어 왔다. 그러나 강도가 약한 산불을 탐지하기 어렵거나, 적절한 임계값 설정의 어려움으로 일반화 성능이 저하되는 한계점이 있어 최근에는 기계학습을 이용한 산불 탐지 알고리즘들이 제시되고 있다. 현재까지는 random forest, VanillaConvolutional neural network (CNN), U-net 구조 등의 비교적 간단한 기법이 적용되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 정지궤도 위성인 Advanced Himawari Imager를 이용하여 동아시아와 호주를 대상으로 State of the Art (SOTA)딥러닝 기법을 적용한 산불 탐지 알고리즘을 개발하고자 하였다. SOTA 모델은 EfficientNet과 lion optimizer를 적용하여 개발하고, Vanilla CNN 구조를 사용한 모델과 산불 탐지 결과를 비교하였다. EfficientNet은 동아시아와 호주에서 0.88 및 0.83의 F1-score를 기록함으로써 CNN (동아시아: 0.83, 호주: 0.78)에 비해 뛰어난 성능을 입증하였다. EfficientNet에 불균형 문제 해결을 위한 weighted loss, equal sampling, image augmentation 기법 적용 시, 동아시아와 호주에서 각각 0.92와 0.84의 F1-score를 기록함으로써 적용 전(동아시아: 0.88, 호주: 0.83)에 비하여 성능이 향상되었음을 확인하였다. 본 연구를 통하여 제시된 SOTA 딥러닝 기법의 산불 탐지에의 적용 가능성과 딥러닝 모델의 성능 향상을 위해 고려해야 할 방향은 향후 산불탐지 분야에 대한 딥러닝 적용에 도움이 될 것으로 기대된다.

고객 맞춤형 서비스를 위한 관객 행동 기반 감정예측모형 (The Audience Behavior-based Emotion Prediction Model for Personalized Service)

  • 유은정;안현철;김재경
    • 지능정보연구
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    • 제19권2호
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    • pp.73-85
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    • 2013
  • 정보기술의 비약적 발전에 힘입어, 오늘날 기업들은 지금까지 축적한 고객 데이터를 기반으로 맞춤형 서비스를 제공하는 것에 많은 관심을 가지고 있다. 고객에게 소구하는 맞춤형 서비스를 효과적으로 제공하기 위해서는 우선 그 고객이 처한 상태나 상황을 정확하게 인지하는 것이 중요하다. 특히, 고객에게 서비스가 전달되는 이른바 진실의 순간에 해당 고객의 감정 상태를 정확히 인지할 수 있다면, 기업은 더 양질의 맞춤형 서비스를 제공할 수 있을 것이다. 이와 관련하여 사람의 얼굴과 행동을 이용하여 사람의 감정을 판단하고 개인화 서비스를 제공하기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구는 좀 더 미세하고 확실한 변화를 통해 정확하게 감정을 판단할 수 있지만, 장비와 환경의 제약으로 실제 환경에서 다수의 관객을 대상으로 사용하기에는 다소 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 Plutchik의 감정 분류 체계를 기반으로 사람들의 행동을 통해 감정을 추론해내는 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구는 콘텐츠에 의해 유발된 사람들의 감정적인 변화를 사람들의 행동 변화를 통해 판단하고 예측하는 모형을 개발하고, 4가지 감정 별 행동 특징을 추출하여 각 감정에 따라 최적화된 예측 모형을 구축하는 것을 목표로 한다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 감정 자극영상을 제공하고 그 신체 반응을 수집하였으며, 사람들의 신체 영역을 나누었다. 특히, 모션캡쳐 분야에서 널리 쓰이는 차영상 기법을 적용하여 사람들의 제스쳐를 추출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 데이터의 타임프레임 셋을 20, 30, 40 프레임의 3가지로 설정하고, 데이터를 학습용, 테스트용, 검증용으로 구분하여 인공신경망 모형을 통해 학습시키고 성과를 평가하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 데이터를 이용하여 제안 모형을 구축하고 평가한 결과, 프레임셋에 따라 예측 성과가 변화함을 알 수 있었다. 감정 별 최적 예측 성과를 보이는 프레임을 확인할 수 있었는데, 이는 감정에 따라 감정의 표출 시간이 다르기 때문인 것으로 판단된다. 이는 행동에 기반한 제안된 감정예측모형이 감정에 따라 효과적으로 감정을 예측할 수 있으며, 실제 서비스 환경에서 사용할 수 있는 효과적인 알고리즘이 될 수 있을 것으로 기대할 수 있다.

The Study on The Identification Model of Friend or Foe on Helicopter by using Binary Classification with CNN

  • Kim, Tae Wan;Kim, Jong Hwan;Moon, Ho Seok
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제25권3호
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    • pp.33-42
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    • 2020
  • 각종 감시체계에서 육안에 의존하여 물체를 식별해내는 것은 어렵고 실수하기 쉬우므로 군 감시체계에서 자동식별능력의 필요성은 더욱 높아지고 있다. 사회에 발표되는 모형들은 군 무기체계에 대한 데이터가 반영되지 않아 군에 바로 적용하는 것은 제한된다. 본 연구는 군용 헬기의 이미지에 합성곱 신경망을 적용하여 피아식별 모형을 구축한 연구이다. 제안하는 모형은 우리나라에서 주로 사용하고 있는 헬기인 AH-64 기종과 공산권 국가에서 주로 사용하고 있는 헬기인 Mi-17 기종의 이미지를 통해 학습시켜 구축되었다. 제안하는 모형의 성능을 살펴보면, 평가척도를 이용하여 평가한 결과 97.8%의 정확도, 97.3%의 정밀도, 98.5% 재현율과 97.9%의 F-measure의 성능을 보임을 확인하였다. 이런 분류 결과에 대해서 Feature-map을 통해 아군 헬기의 바퀴와 무장, 그리고 흡기구 주변이, 적군 헬기의 바퀴, 흡기구, 그리고 창문 부위가 피아식별 모형의 분류 기준임을 확인할 수 있었다. 본 연구는 CNN을 이용하여 군 무기체계 중 헬기의 영상정보에 대한 피아식별에 대한 분류를 처음으로 시도한 연구이며, 본 연구에서 제안하는 모형은 기존의 다른 무기체계에 대한 분류 모형보다 높은 정확도를 보인다.

전통적 수업과 플립러닝 수업의 언어 상호작용 비교 분석 (A Comparative Analysis of Verbal Interaction on Traditional Instruction and Flipped Learning)

  • 이희숙;허서정;김창석
    • 정보교육학회논문지
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    • 제19권1호
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    • pp.113-126
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    • 2015
  • 본 연구는 전통적 수업과 플립러닝 수업의 언어 상호작용 분석을 통해 두 수업의 특징과 차이를 규명하고자 하였다. 이를 위해 초등학교 5학년 사회과의 전통적 수업과 플립러닝 수업을 동영상으로 녹화하고 전사하였으며, 이를 플랜더스 언어상호작용 분석법으로 분석하였다. 연구 결과, 첫째, 전통적 수업은 교사의 발언이 주로 이루어지는 수업이고, 플립러닝 수업은 학생의 학습활동과 교사의 발언이 적절하게 이루어지는 수업이다. 둘째, 전통적 수업은 교사 중심의 지배적, 전제적, 제한적인 의사소통이 이루어지는 지시적 경향의 수업이고 플립러닝 수업은 전통적 수업에 비해 학생 중심의 통합적, 민주적, 포괄적, 허용적인 의사소통이 이루어지는 비지시적 경향의 수업이다. 셋째, 전통적 수업은 교사 강의 중심의 지식 내용 전달을 강조하는 수업이고 플립러닝 수업은 지식 내용 전달은 줄이고 학생의 활동과 발언을 강조하는 수업이다. 넷째, 전통적 수업의 언어 상호작용 형태는 교사의 강의와 질문에 학생이 단순 반응을 하는 단방향적인 의사소통이 주로 이루어지고 플립러닝 수업에서는 교사가 학생을 칭찬하거나 격려하고 학생의 생각을 수용하거나 사용하는 상호작용이 주로 이루어지는 수업이다.

데스크탑 환경에서의 3차원 상호작용을 위한 비전기반 인터랙션 도구의 설계 (Design of Vision-based Interaction Tool for 3D Interaction in Desktop Environment)

  • 최유주;이선민;유효선;노영섭
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제15B권5호
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    • pp.421-434
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    • 2008
  • 컴퓨터 그래픽스, 가상현실 및 증강현실 기술이 발전됨에 따라, 이들 기술을 기반으로 하는 다양한 응용 분야에서 3차원 공간에서의 객체 선택 및 조작 등의 3차원 인터랙션 기능들이 요구되고 있다. 본 논문은 고가의 데스크탑용 3차원 마우스 기능을 시뮬레이션 할 수 있는 비전 기반의 3차원 인터랙션 프레임워크를 제안한다. 제안 프레임워크는 3색 LED를 이용하여 특수하게 제작된 인터랙션 도구를 포함하며, 비디오 시퀀스로부터 LED의 위치 및 색상을 인식하여 다양한 마우스 이벤트와 6 자유도(Degree Of Freedom)의 인터랙션을 지원한다. 제안 도구는 고가이며 숙련된 조작을 필요로 하는 기존의 3차원 마우스에 비하여 직관적이고 편리하여 별도의 학습이나 훈련 없이 사용될 수 있다. 본 논문에서는 제안 프레임워크를 구성하는 3색 LED를 이용한 포인터 제작 방법, 포인터의 3차원 위치 및 방향 계산법, 비디오 영상에서의 LED 색상분석 기법에 대하여 설명한다. 또한, 계산된 3차원 위치 및 방향에 대한 오차 측정 결과를 보임으로써 제안 도구의 정확성 및 유용성을 검증한다.

딥 러닝 기반의 이미지와 비디오 압축 기술 분석 (A Technical Analysis on Deep Learning based Image and Video Compression)

  • 조승현;김연희;임웅;김휘용;최진수
    • 방송공학회논문지
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    • 제23권3호
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    • pp.383-394
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    • 2018
  • 본 논문에서는 최근 활발히 연구되고 있는 딥 러닝 기반의 이미지와 비디오 압축 기술에 대해 살펴본다. 딥 러닝 기반의 이미지 압축 기술은 심층 신경망에 압축 대상 이미지를 입력하고 반복적 또는 일괄적 방식으로 은닉 벡터를 추출하여 부호화한다. 이미지 압축 효율을 높이기 위해 심층 신경망은 복원 이미지의 화질은 높이면서 부호화된 은닉 벡터가 보다 적은 비트로 표현될 수 있도록 학습된다. 이러한 기술들은 특히 저 비트율에서 기존의 이미지 압축 기술에 비해 뛰어난 화질의 이미지를 생성할 수 있다. 한편, 딥 러닝 기반의 비디오 압축 기술은 압축 대상 비디오를 직접 입력하여 처리하기 보다는 기존 비디오 코덱의 압축 툴 성능을 개선하는 접근법을 취하고 있다. 본 논문에서 소개하는 심층 신경망 기술들은 최신 비디오 코덱의 인루프 필터를 대체하거나 추가적인 후처리 필터로 사용되어 복원 영상의 화질 개선을 통해 압축 효율을 향상시킨다. 마찬가지로, 화면 내 예측 및 부호화에 적용된 심층 신경망 기술들은 기존 화면 내 예측 툴과 함께 사용되어 예측 정확도를 높이거나 새로운 화면 내 부호화 과정을 추가함으로써 압축 효율을 향상 시킨다.

애니메이션 전공자와 산업체간의 인식의 차이에 대한 고찰 : 창작 애니메이션 활성화 방안을 중심으로 (Consideration for difference of recognition between company and animation specialities : Mainly focused on attempting for indi-animation)

  • 최지원
    • 만화애니메이션 연구
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    • 통권14호
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    • pp.115-128
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    • 2008
  • 떠오르는 21세기 영상 콘텐츠산업의 하나로 애니메이션 산업이 각광을 받고 있다. 그에 따라 교육에도 지대한 영향을 끼치고 있는데, 초, 중등학교에서는 방과 후 학습을 통해 일찍부터 애니메이션을 접하고 있고 수많은 대학에서는 애니메이션과가 신설되고 있으며 해마다 고학력 전문 인력들이 배출되고 있다. 이것은 기존의 OEM(Original Equipment Manufacturing) 방식에서 창작으로 전환을 꾀하는 많은 애니메이션 제작업체들에게 긍정적인 현상이었다. 젊은 인력, 그것도 애니메이션에 대해 체계적으로 배운 인력은 훌륭한 기술과 창조적인 마인드를 가지고 있을 것이라 믿어 의심치 않았을 것이다. 그러나 애니메이션 학과가 생긴 이후 10여 년 동안 배출되었을 수많은 인력들은 자취를 감췄다. 제작사는 여전히 인력난에 시달리고 있고, 그리고 찾아냈다 싶어도 전공자라는 말이 무색하게 제작현장에 맞는 실무교육에 몇 개월을 투자해야한다. 이렇듯 애니메이션 제작사에 찾아오는 유능한 신입 애니메이터를 구경하기 힘든 이유는 무엇일까? 이러한 의문점을 바탕으로 애니메이션 학과들의 교육현황, 전공자들의 제작업체 취업 현황과 그 인식에 대해 언급하고, 제작업체들의 인력난을 가중화시키는 문제점을 찾아본다. 그리고 또한 그에 따른 정책적인 지원 방법에 대해 알아봄으로써 좀 더 나은 애니메이션 제작 환경을 만드는데 보탬이 되고자 한다.

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사이버대학 콘텐츠품질관리센터에서 이루어지는 수업컨설팅에 관한 연구 (A study on instruction consulting in cyber university content quality management center)

  • 서용완
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제18권7호
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    • pp.331-341
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    • 2017
  • 본 연구는 사이버대학 현장에서 이루어지고 있는 수업컨설팅의 사례를 분석하여 올바른 방향으로 원격대학에서 활성화하여 질 높은 콘텐츠 개발에 도움이 되기 위해 진행하였다. 본 연구는 충남지역 A사이버대학의 콘텐츠품질관리센터에서 수행하고 있는 수업컨설팅 자료를 분석하고 본 센터에 근무하고 있는 연구원들과 인터뷰 자료를 토대로 현상학적 접근방법으로 탐색하였다. 연구를 통해 알 수 있었던 것은 수업컨설팅에 참여하는 교수들은 많은 부담을 가지고 있었으나, 강의 질 개선을 위해 비교적 적극적으로 참여하고 있었으며, 원격대학에서 이루어지는 생소한 환경에서의 교육법을 알고 싶어 했고 피드백을 제공받고 싶어 하였다. 또한 연구원들은 강의평가의 객관적인 틀을 가지고 여러 번 강의 촬영한 영상을 탐색하는 과정을 거쳐 교수자에게 피드백을 제공하지만, 전달과정에 있어서 어려움을 겪고 있었다. 보다 원활한 의사전달을 하기 위하여 교수자와 연구자 사이의 라포 형성이 되어져야 하며 강의 촬영 전 충분한 사전협의가 필요함을 알 수 있었다. 일반대학과 다르게 사이버대학은 학습자가 없는 강의실에서 카메라만 응시하며 수업컨설팅이 진행이 된다는 한계를 지니고 있다. 따라서 교수자들은 촬영 및 녹화에 대한 부담감은 가지고 있었다. 그러나, 사이버대학의 교수자들은 수업컨설팅에 보다 적극적으로 참여하여 질 높은 강의를 하고자 하는 의욕도 보였다. 본 연구에서 연구결과를 논의하고 사이버대학의 수업컨설팅의 확산과 효율적 방안을 제언하였다.

갱년기 여성을 위한 앱 기반의 인지기능훈련 프로그램 개발 (Development of mobile-application based cognitive training for Menopausal Women with Cognitive Complaints)

  • 김지현
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제21권5호
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    • pp.150-166
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    • 2020
  • 본 연구는 인지예비능 이론에 입각하여 인지기능감퇴를 호소하는 갱년기 여성들을 위해 인지기능훈련 프로그램을 개발하고자 하였다. Jung의 웹기반 교수-학습 체제 설계의 절차적 모형에 근거하여 분석, 설계 및 개발 단계를 거쳐 개발하였다. 인지기능훈련 프로그램은 8주간의 프로그램으로 모바일 애플리케이션을 활용한 인지훈련과 동영상 교육이며 총 24회기로 매 회기는 20~30분이 소요되며 3회/주 하도록 구성되었다. 인지기능훈련은 갱년기 여성들에 있어서 가장 취약한 인지영역으로 확인된 기억력, 주의집중력, 언어기능과 통합적 집행기능을 위한 시나리오기반 문제해결 등으로 내용을 구성하였다. 각 주차별 교육내용은 갱년기의 정의, 원인 및 증상, 갱년기와 뇌기능 등 총 8가지 주제로 개발되었다. 프로그램 시범운영을 위해 인지기능감퇴를 호소하는 10명의 갱년기 여성을 대상으로 인지기능훈련 프로그램을 적용하여 훈련 전과 훈련 8주후 인지기능의 효과를 측정한 결과 전반적 인지기능이 증가되었고 통계적으로 유의하였다(t=-3.04, p=.014). 모바일 앱 기반 인지기능훈련 프로그램은 기억력 향상뿐만 아니라 잠재적 치매 유병율을 감소시키는 효과도 기대할 수 있을 것이라 기대된다.

초등학생의 성교육 효과에 관한 비교연구 (Comparative Study on Effects of Sexuality Education in Elementary School Students)

  • 서순희;홍지영;이무식;나백주;이진용;배석환;유세종
    • 한국산학기술학회:학술대회논문집
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    • 한국산학기술학회 2010년도 추계학술발표논문집 2부
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    • pp.513-516
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    • 2010
  • 본 연구는 성교육이 학생들의 성 지식, 태도, 역할 정체감에 미치는 효과를 알아보기 위해 실험군과 대조군으로 집단을 나누어 실험군에게 의도적인 성교육 실시하여 그 결과를 살펴보고 향후 학교에서 실시되는 성교육 계획 수립에 도움을 주고자 하는 실험연구이다. 본 연구의 대상은 충청북도 제천시에 위치한 J초등학교 5학년 6개 학급을 대상으로 실험군 100(남 50, 여 50), 대조군 100(남 50, 여 50) 총 200명을 대상으로 실시하였으며 자료 수집은 2009년 10월 15일부터 2009년 11월 25일까지 실시하였다. 연구도구는 문헌고찰을 통해 성 지식, 성 태도, 성역할 정체감에 사용한 설문지를 구성타당도 검증을 통해 문항을 구성 선정하였으며, 신뢰도는 Cronbach's ${\alpha}$ 값으로 검증하였다. 연구 대상자의 일반적 특성을 보면 92%의 학생이 부모님이 있고, 88.5%가 형제자매가 있으며, 집안 분위기는 60%가 자유스럽고, 7%가 엄한 것으로 나타났다. 연구 대상자의 성관련 특성으로 가정에서 성교육을 받아본 경험이 있는 경우는 36%로 나타났으며, 성과 관련된 정보를 얻는 순서는 87.5%의 학생이 학교 보건선생님한테 성 관련 정보를 얻는 경우가 대부분이었고, 다음 순서로는 부모님, 서적류, 담임선생님, 영상매체, 친구, 형제자매 순으로 나타났다. 연구 대상자의 신체변화정도를 살펴보면 여자의 경우 월경이 있는 경우는 20%정도, 가슴의 변화는 84%로 나타났으며, 남자의 경우 몽정이 있는 경우는 4%로 나타났으며, 남녀 모두 변성기, 여드름, 발모, 몽정, 월경, 가슴변화 등 한 가지 이상 신체변화가 나타난 경우는 56%로 나타났다. 연구 대상자의 성지식 사전 사후 점수를 비교해보면 두 집단 모두 사전보다 사후 점수가 증가하였다. 사후검사에서 교육을 받지 않은 대조군의 성지식 점수는 소폭 증가하였으나 성교육을 실시한 실험군의 성지식 점수는 더 큰 폭으로 높았으며, 특히 신체발달에서 사전검사에 대조군은(M=2.17), 실험군은 (M=1.66)으로 실험군의 점수가 낮았으나, 사후검사에서는 대조군은(M=2.76), 실험군은(M=3.90)으로 실험군의 점수가 더 높았다. 이상의 결과를 종합해보면 학교에서의 체계화된 성교육은 학생들의 성 지식, 태도, 성 역할 정체감 형성에 도움을 줄뿐만 아니라 성교육을 부끄러워하고, 쑥스러워하며, 어색해 하던 아이들이 문제 중심 학습을 적용하여 자기 주도적으로 문제를 해결하고, 체험, 실습, 역할극, 토의 등의 활동적인 수업에 적극 참여하고, 자연스럽게 활동하여 긍정적인 '밝은 성(性)'으로 변해가는 모습을 관찰할 수 있었다. 성교육은 인간의 성장과 발달에 따라 변화하는 과정이라는 것을 인식하여 건전한 성, 건강한 성을 함양하기 위해 체계적이고 발달 단계에 맞추어 이루어져야 할 것이다.

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