연구의 목적은 디지털텍스트의 시각적 변형에 관한 연구 동향을 탐색하고 현재 학습 자료로 사용되고 있는 디지털텍스트의 시각적 변형 실태를 분석하는 것이다. 종합적 메타분석법에 따라 시각적 변형에 관한 선행연구들을 종합적으로 고찰하여 분석함으로써 디지털텍스트의 시각적 변형에 관한 연구 동향을 정리하였다. 총 167편의 선행문헌을 분석한 결과 기능주의적 시각적 변형, 역동적 시각적 변형, 상호작용적 시각적 변형 관련 연구로 구분할 수 있었고 각 연구주제별 문헌유형과 연구방법이 분석되었다. 그리고 사례분석법에 의해 디지털텍스트의 시각적 변형 실태가 분석되었다. 우수한 학습 자료로 판단할 수 있는 콘텐츠 12개를 선정하여 연구 동향 결과를 근거로 하여 마련한 분석틀에 따라 각 항목별로 조사하였다. 그 결과 드러난 문제점으로는 첫째, 타이포그래피 관련 기본적인 설계 원칙들이 충실히 반영되지 않은 경우들이 있었다. 둘째, 텍스트의 이해를 증진시킬 수 있는 시각적 설계에 대한 깊은 고려 없이 학습단계별로 내용을 전달하는데 초점을 두고 있었다. 셋째, 웹 테크놀로지가 충분히 활용되지 못하고 있었다.
본 연구는 커리어 앵커를 활용하여 초등학생의 진로교육모형을 구안하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 본 연구에서는 문헌연구 및 커리어 앵커 관련 교육 프로그램 사례 분석을 통하여 모형의 초안을 도출하고 그것에 대해 전문가 형성평가를 거쳐 모형의 최종안을 구안하였다. 최종 구안된 모형은 핵심가치, 프로세스, 지원요소 등으로 구성되어 있다. 구체적인 모형의 프로세스는 '자기 모습 찾기' ${\rightarrow}$ '커리어 앵커에 따른 학습내용 선정하기' ${\rightarrow}$ '커리어별 학습하기' ${\rightarrow}$ '부족한 커리어 극복하기' ${\rightarrow}$ '평가하기'의 순서로 구성되며 각 단계마다 학습자를 위한 활동 내용과 지원요소에 대한 내용을 제공하였다. 본 연구는 선행 진로교육 관련 연구와 달리 커리어 앵커를 통하여 자신의 참 모습을 발견할 수 있고, 다양한 환경 변화에 대응하여 탄력적인 교육이 가능하며, 학교 현장에서 즉시에 바로 사용할 수 있을 뿐만 아니라, 다양한 지원요소를 통하여 교사와 학생이 손쉽게, 체계적으로 교육을 진행할 수 있도록 구안되었다.
본 연구는 전문대학 부사관과 학생들의 인지 능력 향상을 위한 읽기 교육방안을 고찰하였다. 읽기의 정보 처리 과정에서 인지 능력이 부족할 경우 정보의 파악에 문제가 발생하게 된다. 이에 인지 능력 향상을 위한 읽기를 정의하고 인지 능력과 관련된 읽기학습-기록-점검-변화라는 읽기 교육의 단계를 설정하였다. 부사관과에 적합한 읽기 교육은 교육여건을 반영한 읽기 자료를 선정하고 이를 의사소통 교육의 과제로서 부과하는 것이다. 포트폴리오 교수학습 전략을 통해 학습자가 포트폴리오 점검표, 회차 별 구성, 자가 점검 및 실천방향을 작성함으로써 학생들이 자신의 인지 능력을 객관적으로 판단할 수 있게 하는 것이다. 이는 지속적인 읽기와 점검을 통해 학생들의 인지 능력을 실질적으로 향상시킬 수 있는 교육방안이다. 끝으로 향후 연구를 위한 제언을 하였다.
본 논문은 만 5세 대상 인공지능(AI) 교육 프로그램을 개발하기 위해 AI 교육에 대한 유아교사의 인식과 요구사항들을 분석하는데 목적을 두고 있다. 연구방법은 ADDIE 모형의 1단계인 분석단계를 중심으로 AI 교육의 교육적 요소를 추출하기 위해 설문조사 및 심층 인터뷰를 진행하였다. 연구결과는 첫째, 만 5세 대상 AI 교육은 놀이로서 자연스럽게 받아들일 수 있는 유아교육 내용과 AI를 융합한 교육과정을 설계해야 한다. 둘째, 교사의 성찰을 반영할 수 있는 AI 교육의 평가도구가 체계적으로 개발되어야 한다. 셋째, 놀이중심의 AI 교육환경 지원 및 유아교사 대상 교육지원이 필요하다. 마지막으로 비교과 교육과정의 AI 교육 등을 고려하여 지속해서 유아교육 현장에서 운영될 수 있도록 시스템을 구축해야 한다. 향후 만 5세 대상 놀이중심 AI 교육 프로그램을 개발하여 유아 대상의 AI 교육에 대한 인식을 확산하고 학습자의 연령별, 단계별 AI 교육 접근방안을 제시할 것을 기대한다.
컴퓨터 테크놀로지의 발전으로 컴퓨팅 환경이 모바일 기기 기반으로 급속히 바뀌어가고 있다. 지금까지 디지털 리터러시 교육은 데스크 탑 PC 기반의 교육이 이루어졌으나 이를 모바일 환경에 맞는 리터러시 교육으로 변화가 필요한 시점이다. 본 논문에서는 모바일 기기의 특성을 가진 모바일 기반 디지털 리터러시 MoDL(Mobile Device Digital Literacy) 교육 체재를 제안한다. MoDL을 3단계로 구축하여 모바일 디지털 환경을 구축하는 MoDE(Mobile Based Digital Environment)와 이를 교육에 활용할 때에는 BYOD(Bring Your Own Devices) 수업 방식을 제안한다. 마지막으로 모바일 디지털 리터러시를 학습하는 MoDLI(MoDL Instruction)을 단계별로 제시한다. 제시된 MoDL 교육 체재에 대한 타당도를 검증하기 위하여 전문가 8인에게 설문조사를 실시하여 내용 타당도 비율(Content Validity Ration: CVR)을 산출하였다. 그 결과 MoDLI의 현장 적용성을 제외한 모든 항목에서 내용타당성을 확보하였다.
본 논문에서는 개개인의 복합적 속성과 요구를 반영한 통합된 개인 맞춤형 서비스와 지능정보기술을 기반으로 의료서비스 접근성을 향상시킬 수 있는 개방형 서비스플랫폼의 구축방안에 대하여 설계하였다. 먼저, 데이터 수집 및 저장단계는 데이터 추출, 변환, 로딩을 반복하며 신속하고 정확하게 처리한다. ETL 모듈로부터 생성된 데이터는 분산 파일 시스템에 저장한다. 데이터 분석단계는 스토리지에 저장된 과거 의료 데이터들을 기반으로 기계학습과 데이터 마이닝 분야에서 사용되고 있는 분석 알고리즘을 적용하여 다양한 패턴들을 생성한다. 데이터 처리단계에서는 데이터를 신속히 처리해야 하므로 보통 작업을 병렬 및 분산 처리하여 성능을 향상시킨다. 데이터 제공방식은 디바이스별 운영하는 플랫폼에 독립적으로 동작해야 하며, 데이터 전송 시 네트워크 부하가 적고, 다양한 형태의 서비스를 제공하기 위하여 Open API 형태로 제공한다.
적외선영상에서 표적을 효율적으로 탐지하는 새로운 자동표적탐지 알고리즘을 제안한다. 이 연구의 목적은 실제 야지환경에서 획득된 적외선영상에서 낮은 오경보 확률로 표적의 위치를 정확히 찾는 것이다. 제안한 방법이 기존의 방법과 다른 점은 초기 탐지단계에서 사용되는 모폴로지 필터링 기법을 밝기정보를 갖고 있는 원래 입력 영상이 아닌 가버(Gabor) 응답 영상에 적용한 것과 표적과 클러터를 구분하기 위해 표적의 정확한 윤곽선 추출을 필요로 하지않는 것이다. 제안한 방법은 크게 3단계로 구성된다. 첫째로, 영상에서 돌출된 영역을 찾기 위해 입력영상으로부터 4 방향의 가버 응답을 구하고 픽셀별로 가버응답 합 영상을 구한다. 이 영상에 모폴로지 기법을 적용하여 돌출된 영역의 위치를 찾는다. 둘째로, 원래의 입력영상의 돌출된 영역에서 지역적인 질감특징 정보들을 찾는다. 마지막 단계로, 찾아진 지역적 특징 정보들이 신경회로망인 다층퍼셉트론 (Multi-Layer Perceptron)으로 입력되어 학습된 훈련 데이터들과의 비교를 통해 실제 표적과 클러터를 구분한다. 실험에서는 제안한 방법을 군사용 적외선 영상장비를 사용하여 실제 야지 환경에 획득된 영상에 적용하여 우수성과 실용가능성을 확인한다.
본 연구의 목적은 치의학 임상실습 장면에서 활용이 가능한 가상현실 기반의 치아발치 교육콘텐츠를 개발하는 것이다. 이러한 목적을 달성하기 위해 '학습내용 분석-설계모형 도출-개발-타당도 검증-수정 및 콘텐츠 완성'의 단계를 거쳐 치아발치 실습용 교육콘텐츠를 개발하였다. 연구결과, 3D모델링을 적용하여 환자의 안면해부학적 모델을 구축하고, 치아발치 수술과정 시나리오를 바탕으로 가상현실 기술을 적용한 단계별 수술장면을 에니메이션으로 구축하였다. 개발된 콘텐츠에 대한 전문가 평가를 실시하였으며, 인터페이스 타당도(M: 4.81, SD: 0.72)와 내용타당도(M:4.66, SD: 0.71)를 검증한 결과 타당하게 설계된 것으로 분석되었다. 따라서 개발된 치아발치 실습용 교육콘텐츠는 치의학 전공생의 임상수행 능력을 향상시키는데 적절한 도구로 판단된다. 본 연구를 토대로 의료 분야의 다양한 실습장면을 지원할 수 있는 가상현실 기술 기반의 교육용 콘텐츠 개발 연구가 활성화되기를 기대한다.
본 연구에서는 지능형 대퇴 의족의 노면 적응 기술 구현시 보행 환경이 변화하는 구간 및 약 경사로 보행에서의 보행 불평형 문제를 해결하기 위한 방법으로 발목 관절 운동을 제어 가능한 하퇴 의족을 적용하였다. 제안한 태퇴 의족의 개발을 위해서는 보행의 단계 구분이 필수적이다. 이러한 보행의 입각기의 단계별 구분과 유각기의 판단을 위하여 대퇴의족의 슬관절 데이터와 관성센서 데이터를 바탕으로 의사 결정 나무 학습법과 랜덤포레스트 기법을 융합한 머신러닝 기술을 제안 및 적용하였다. 이러한 방법으로 발목의 운동 상태를 제어 하였으며 보행 평형이 문제가 해소 되는지를 butterfly diagram을 측정하여 평가 하였다.
본 연구에서는 고교학점제에서 데이터과학 과목을 신청한 학생들을 위하여 교육 프로그램을 개발하였다. 이에 데이터과학교육에 대하여 기존 연구와 요구사항을 분석하고 학습 계획을 설계하였으며, 단계별 교육 프로그램에 따라 교육 프로그램을 개발하였다. 또한 기존 연구에서 고교학점제를 위한 데이터과학교육에 대한 연구가 활발하지 않았으므로 기존의 학교 현장에서 연구되었던 데이터 과학 교육에 대한 연구를 참고하여 문제 정의, 데이터 수집, 데이터 전처리, 데이터 분석, 데이터 시각화, 모의 분석의 단계로 연구를 진행하였다. 본 연구를 통하여 고교학점제에서 데이터과학교육에 대한 연구가 더욱 활발해질 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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