• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제63권2호
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• pp.123-138
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• 2024

본 연구는 S대학 <인공지능을 위한 기초수학[Math4AI]> 강좌의 교수·학습과정에서 맞춤형 챗GPT를 개발하여 활용한 경험을 공유한다. 연구진은 ① 먼저 강좌 맞춤형 챗GPT (https://math4ai.solgitmath.com/)를 개발하였다. 이때 챗GPT가 부정확한 정보를 주지 않도록 수년간의 해당 강좌 주요 데이터(교재, 실습실, 토론 기록, 코드 등)를 우선적으로 학습하는 챗GPT의 기능을 적용하였다. ② 학생들이 교재를 스스로 학습하다 궁금한 부분이 생기면, 맞춤형 챗GPT 인터페이스를 통해 자연어로 수학 용어, 정리, 예제, 열린 문제 번호, 핵심어 등을 질문하여 도움을 얻을 수 있도록 하였다. 그러면 챗GPT는 관련된 주요 문제나 용어, 그리고 이전 학생들의 토론에 기반한 몇 가지 샘플 답안 또는 토론 내용과 함께 사용되었던 코드 샘플을 제공한다. ③ 학생들이 챗GPT를 통해 얻은 내용을 스스로 윤문하여 공유하고, 상호 토론하면서, 교재에서 제시하는 주요 개념과 열린 문제의 대부분을 이해하도록 하였다. ④ 학기 말에는 그간 본인이 얻은 열린 문제들에 대한 학습기록을 모아 PBL (Problem-Based Learning) 보고서로 제출하고, 발표하여 강좌를 수료하도록 하였다. 이러한 방식은 학생들이 학습을 포기하지 않고 한 단계 앞으로 더 나아갈 추진력과 동기를 주며, 궁극적으로 각각의 문제를 스스로 해결하는 자기 주도적 학습을 도울 수 있다. 또한 학생들 각자의 수준에 맞추어 실시간으로 최적화된 조언을 제시하므로 강좌뿐만 아니라 대학수학교육 전반에 대한 학생별 맞춤형 교육(personalized education)을 제공할 수 있다. 즉, 학생들이 담당교수(또는 조교)와 AI 조교의 도움으로 실시간 답변과 효과적인 조언을 받을 수 있게 됨을 의미한다. 이는 양질의 조교 부족에 대한 고민을 추가 비용 없이 획기적으로 해결할 수 있다. 본 연구는 강좌의 교수·학습과정에 교재 맞춤형 챗GPT를 접목한 것으로, 인공지능(AI) 기술을 기타 대학수학 과목들(미적분학, 선형대수학, 이산수학, 공학수학, 기초통계학 등)과 초·중·고 수학교육에 적용할 수 있는 새로운 방법을 제시한다. 특히 AI 기술을 적용하여 이전 수강생들의 학습기록(열린 문제 풀이, 토론 자료, 코드 등)을 참고하며, 각자 실습한 결과를 공유 및 상호 토론하여 문제를 해결하는 방식은, 다양한 전공의 학생들이 내용을 더 효과적으로 이해하고, 본인 전공 관련 문제 해결 능력을 향상시키는 데 획기적인 도움을 줄 것으로 예상된다. 또한 교재 맞춤형 챗GPT와 함께 자기주도적인 학습을 경험토록 하는 교수학습 방법은 평생 교육(lifelong learning, extension school, extension college, extended college) 또는 평생학습의 관점에서 중요하다.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제24권3호
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• pp.333-357
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• 2014

본 연구에서 제시하는 무게중심 확인실험 프로그램개발은 2013년 '동국대학교 과학영재교육원'에서 융합형 영재프로그램으로 개발되어 초등 영재학생 10개 집단 120명과 중등수학영재학생 24명을 대상으로 진행되었다. 무게중심 확인실험은 한국 과학창의재단에서 제시하는 융합형인재교육(STEAM) 학습준거 틀에서 수행된 3단계 과정을 이행하여 창의적 융합교육의 효과를 극대화하였다. 본 연구가 갖는 3가지 특징은 다음과 같다. 첫째, 연구에서 새롭게 개발된 무게중심 확인실험은 수학과 물리가 융합된 교육방식이다. 둘째, 실험에 사용되는 모형은 학생들의 능동적 활동으로 창의적인 모형 설계가 가능하다. 셋째, 무게중심 확인실험 프로그램은 학습 능력에 따라 수준별 수업으로서 전환이 가능하다. 위에서 제시한 특성들을 바탕으로 무게중심 확인실험을 통하여 창의적 융합교육의 효과를 극대화시킨다. 설문조사 결과는 주어진 지식을 단순 암기하는 학습에서 벗어나 실험에 필요한 배경지식 이해, 실험 설계, 실험 과정, 실험 결과의 단계를 거쳐 학습된다. 설문조사와 학생들의 실험 후 토의 결과, 현재 수학 또는 과학 교육과정이 제시하는 무게중심 학습과 비교하여, 새롭게 개발된 융합형 프로그램이 교육의 효과가 뛰어남을 보여 준다. 본 연구는 수학이 다른 교과영역과 융합되는 새로운 융합형 교육방식을 제시한다. 특히 무게중심을 찾고 이를 확인하는 새로운 형태를 제시한다. 결론적으로 교수자와 학습자가 모두 만족할 수 있는 새로운 무게중심 교육의 틀을 제시한다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제54권3호
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• pp.106-125
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• 2021

고고유산 체험 교육은 오늘날 역량 중심의 교육 과정을 중요시하는 교육 목적과도 부합된다. 고고학이 가진 융합적 성격을 통해 다양한 역량 강화 교육이 가능하다고 생각하는데, 학습자들의 역사적 사고력 신장과 창의 융합 사고력 향상, 문제 해결력, 의사소통 역량 강화 등에서 장점으로 작용한다. 이 논문은 이러한 고고학 체험 교육의 필요성과 활성화를 위한 몇 가지 전략을 제시해 본 것이다. 우선 고고학 체험 교육의 전문화와 교육적 효과를 높일 수 있는 지역 고고유산 활용에 대한 자체 운영 지침서 제작이 필요하다. 이러한 '지역 문화유산 교육 전문 매뉴얼'은 해당 지역의 고고유산의 정체성을 담아내는 한편 지역의 문화유산 교육을 효과적으로 진행할 수 있다는 점에서 필수적이다. 그리고 체험 교육의 전문성 확보와 체계화된 교육을 진행하기 위해서는 교육을 진행하는 강사의 역량이 무엇보다 중요하기 때문에 교육 현장에서 효과적으로 적용 가능한 매뉴얼 학습과 강사 역량 강화 교육이 주기적으로 진행될 필요가 있다. 이러한 체험 교육은 학습 대상을 고려한 고고학 교육 프로그램의 기획과 콘텐츠 개발은 물론 협력적 네트워크 구축이라는 전략이 필요하다. 지역의 문화유산 교육에서 필요한 교육 시스템 구축과 맞춤형 콘텐츠 개발은 지역의 문화유산 활용과 관련된 다양한 분야에서의 협업이 이루어져야 한다. 이를 통해 지역의 문화유산 교육 콘텐츠가 실제로 지역의 여러 문화유산 교육 현장에서 '부교재'로 활용되기 위한 다각적 노력과 개발 방안이 마련될 필요가 있다. 마지막으로 코로나19로 인해 온라인으로 진행되는 고고유산 교육의 한계를 인식하고, 효과적인 고고학 온택트(Ontact) 교육 방안에 대해 고민해보았다. 고고유산 교육의 중요한 전략은 활발한 상호작용 수업 설계와 교수자-학습자 간 상호작용의 촉진이며, 고고학 콘텐츠를 매개로 한 다채로운 교육 설계가 필요한 시점이다. 또한 이러한 고고유산 교육은 평생 교육으로서 생애 주기별 맞춤형 교육의 입장에서 모색되어야 할 필요성이 있다고 생각한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.209-216
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• 2022

본 논문에서는 장애인 취업 활성화를 위한 효과적인 소프트웨어(SW) 교육 프로그램을 제안하고, 시범 운영을 통하여 SW교육 효과를 검증한다. 이 SW교육 프로그램에서는 기초과정인 유니티 프로그래밍 과정과 심화과정인 AR/VR 디지털 콘텐츠 개발 과정으로 구성된 SW교육과정을 개발한다. SW교육 성취기준은 국가직무능력표준(NCS)의 가상현실콘텐츠제작 직무의 수준과 시각·청각·지체장애 청소년의 SW교육 성취기준을 고려하여 기초 및 심화과정의 성취기준을 개발한다. SW교육 교재는 유니티 기반으로 장애인의 지적수준에 따라 하나의 AR/VR 디지털콘텐츠를 단계적으로 구현할 수 있도록 프로젝트 기반으로 개발한다. SW교육 시범운영은 코로나-19로 인하여 Blended Learning 기반의 비대면 온라인 교육으로 실시한다. SW교육 시범 운영에 대하여 SW교육 효과와 학습자 개인별 SW교육 학업성취도를 도출하기 위해 학습자들에게 설문조사를 실시하고, 그 결과를 분석한다. 기초과정에서는 학습자의 77.3%가 우수(80~90) 이상의 학업성취도를 달성했으며, 심화과정에서는 학습자의 48.8%가 우수(80~90) 이상의 학업성취도를 달성하였다. 이러한 결과는 본 논문에서 개발한 장애인 SW교육 프로그램이 장애인 취업 활성화에 효과가 있다는 것을 검증하는 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권11호
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• pp.147-155
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• 2022

본 연구에서는 그래디언트 부스팅 기계학습과 유전 알고리즘을 이용하여 일별 주식 포트폴리오를 동적으로 구성하는 시스템을 구축하고 트레이딩 시뮬레이션을 통해 성능을 분석하였다. 이를 위해 유가증권시장과 코스닥시장에 상장된 종목들의 가격 데이터 및 투자자별 거래정보를 포함한 다양한 데이터를 수집하고, 전처리 과정과 변수가공을 통해 학습-예측에 이용될 변수들을 생성하였다. 첫 번째 실험에서는 예측정확도와 정밀도, 재현율 및 F1 점수 등 네 가지 지표를 활용하여 그래디언트 부스팅 기법들(XGBoost, LightGBM, CatBoost)의 성능을 비교 평가하였다. 두 번째 실험에서는 전 단계에서 선택된 LightGBM과 유전 알고리즘을 적용하여 상장 종목들의 일별 수익 여부를 학습-예측하였다. 그리고 예측된 수익 발생확률을 바탕으로 종목을 선별하여 트레이딩 시뮬레이션을 시행하고, CAGR, MDD, 사프지수 및 변동성 측면에서 코스피, 코스닥 지수와의 성능을 비교 평가하였다. 분석 결과, 제안된 전략들 모두 네 가지 성능평가 지표상에서 시장 평균을 넘어서는 것으로 나타났으며, 그래디언트 부스팅과 유전 알고리즘의 결합이 주식 가격 예측에 효과적으로 이용될 수 있음을 보여주었다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권2호
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• pp.517-524
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• 2024

본 연구는 ChatGPT 서비스의 개시 이후 인공지능 혁명이라 일컬어지는 시대적 배경 속에서, 웹사이트의 제작과 인공지능의 융합을 위해 딥러닝 모델을 학습 및 구현하고자 한다. 딥러닝 모델은 수집한 3,000개의 웹페이지 이미지를 구성요소와 레이아웃 분류체계 기반의 데이터 가공을 통해 학습하였으며, 다음과 같은 세 가지 단계로 구분하여 진행하였다. 첫째, 인공지능 모델에 관한 선행연구를 조사하여 구현하고자 하는 모델에 가장 적합한 알고리즘을 선택하였다. 둘째, 적합한 웹페이지 및 단락 이미지를 수집하고 분류 및 가공하였다. 셋째, 딥러닝 모델을 학습시키고 서빙 인터페이스를 연동해 모델의 실제 결과를 확인하였다. 이렇게 구현된 모델은 실제 웹페이지를 구성하는 복수의 단락을 탐지하고, 단락별 규모, 요소, 특징을 분석하여 분류체계를 기반으로 의미 있는 데이터를 도출할 것이다. 이 과정은 점차 발전하여 웹페이지를 보다 정밀하게 분석할 수 있게 될 것이다. 그리고 정밀 분석기법을 역으로 설계하여, 인공지능이 완벽한 웹페이지를 자동으로 생성할 수 있는 연구의 초석이 될 것으로 기대한다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권4호
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• pp.369-376
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• 2021

본 연구의 목적은 평생교육교수자의 교수역량 강화를 위한 코칭모델을 개발하는 것이다. 이 목적을 달성하기 위하여 평생교육교수자들이 진행하고 있는 다양한 교수방법에 대한 역량과 운영실태, 코칭과 관련한 문헌 자료를 조사 및 분석하였다. 그리고 평생교육 현장에서 10년 이상 근무한 현장전문가들을 대상으로 교수역량에 대해 심층면담을 진행하였다. 이러한 연구결과는 매트릭스 분석을 통하여 평생교육교수자의 교수역량을 코칭모델을 개발하였다. 첫째, 문헌연구에 의하면 제4차 산엽혁명시대가 요구하는 새로운 패러다임의 학습자 중심의 평생교육프로그램 운영을 요구하고 있으며, 교수자의 역량을 강화하는 방법으로 코칭역량을 제시한다. 코칭역량으로 평생교육교수자는 평생교육 관련 직업인으로서 평생교육 성인학습자를 가르치는 자신의 일에 대한 가치와 목적과 목표달성 등을 위하여 비전 설정, 목표세우기, 사명선언서 작성, 코칭기술, 코칭과정 진행, 장애물 관리, 코칭 교수법등의 역량을 제시한다. 둘째, 평생교육 현장전문가들이 요구하는 평생교육 교수역량을 모델에 적용함으로 평생교육 교수역량강화를 위한 모델을 학습자 중심으로 디자인할 수 있다. 평생교육 현장전문가들은 평생교육 전문지식 습득, 소통역량, 성인학습자 이해, 대인관계 능력, 프로그램 개발이 필요하다고 주장하고 하였다. 셋째, 평생교육교수자의 교수역량강화를 위한 코칭모델은 진입, 진행, 총평, 환류의 프로세스과정에서 제시하는 단계별 평생교육교수자 교수역량을 충분히 습득하고 실행하는 것이다. 총평 단계가 끝나면 환류를 통하여 평생교육교수자 자신이 평생교육교수자로 추구하는 코칭역량을 바탕으로 한 평생교육교수자의 교수역량을 새롭게 개발하고 발전시켜 나가는 것을 제안하였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.77-87
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• 2017

학교현장에서 활용할 수 있는 SW교육과정 구성을 위해 알고리즘과 프로그래밍 영역에서 개념이해와 학습활동을 구성된 프레임워크를 개발하였다. 이를 기반으로 영역별 5단계 성취기준 체계로 구성되어 있으며 알고리즘 영역은 18개, 프로그래밍 영역은 21개의 성취기준 요소로 구성되어 있다. 각 영역별 성취기준에 대한 내용의 중요도와 교육시기의 적절성을 검토하기 위해 전문가 델파이조사 검증을 통한 타당도를 제시하였다. 연구의 결과는 정보과 교육과정 표준모델 구성을 위한 연구 자료로 활용될 수 있으며 학교 현장에 적용을 위한 SW교육과정 개발을 위한 시사점을 제공하고 있다는 점에 의의가 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.425-434
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• 2010

본 논문은 공개되어진 이질적인 네트워크 사이에 상호 제3의 공격적인 패킷 경로로 활용되어지고 IP역추적 등의 공격에 대한 추적과 공격방법에 따른 방어기법을 적용하는 방어 시스템만으로는 공격을 차단하는데, 한계를 보이고 있다. 따라서 원천적인 공격 경로를 차단하기 위해 라우팅 프로토콜을 운영하는 네트워크 정보를 패킷 내에 캡슐화 함으로써 공격 대상인 네트워크에서 지속적인 공격 라우팅 프로토콜의 정보와 경로에 대한 정보를 지속적으로 학습하고 데이터베이스화함에 따라 사전 차단 논리를 구현하고자 한다. 또한, 다양한 공격 성향을 분류하는 단계에서 진화된 네트워크 라우팅 프로토콜을 분류하고 다양한 공격에 대한 방어 연구이다. 본 논문 연구를 통하여 공격 경로 네트워크와 라우팅 프로토콜별 공격을 분석하고 해당 접근 네트워크 별 방어를 위한 통합 정보보호 구현 방법인 통합보안 시스템 3차원-Puzzle과 Path 그리고 Cube를 통한 방어를 위한 정확한 메커니즘을 확보하는데 의의가 있다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.203-210
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• 2014

본 연구는 생산공정운영시 발생하는 담당자의 의사결정 지원을 위한 학습형 공정 의사결정 시스템 구축방법에 대한 것이다. 먼저 추출 및 누적된 각 공정 별 이력 데이터에서, 주요한 주요자원(Critical Resource)을 단계적 회귀법에 따라 선정한다. 선정된 주요자원을 독립변수로 취급하여 담당자의 의사결정 대상이 되는 공정운영 성과를 종속변수로 하는 회귀모형을 산출하고, 해당 주요자원으로 구성된 시뮬레이션 모형을 설계한다. 메타휴리스틱 방법을 통하여 의사결정 시점의 생산계획 및 목적에 대한 시뮬레이션 분석을 실행하고, 복수 대안 및 가능해(기대성과)를 산출한다. 각각의 대안에서 주요자원 별 회귀모형을 구성하는 분석 값을 회귀식에 대입하고, 여기에서 얻어지는 값과 시뮬레이션 분석에 의해 산출된 가능해 간의 비교를 통하여 그 차이가 가장 작은 대안을 최적대안으로 선정하고 실제 공정운영 의사결정에 반영하여 생산을 실시한다. 이때 발생하는 공정 이력 데이터들은 이후 의사결정을 위한 회귀모형에 피드백 된다.