• 정보교육학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.723-731
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• 2021

본 연구에서는 창의적 문제 해결 프로세스로 주목받고 있는 디자인 씽킹 프로세스를 도입하여 초등학생 인공지능 교육 프로그램을 개발하고 적용하였다. 인공지능의 이해, 공감적 문제발견, 문제 정의, 아이디어 창출, 프로토타입 제작, 평가 및 공유 단계로 디자인 씽킹 기반 인공지능 교육 프로그램을 개발하였으며, 초등학교 4~6학년 학생을 대상으로 개발 프로그램을 적용하였다. 프로그램의 효과를 확인하기 위해 학생들의 컴퓨팅 사고력을 사전 사후 검사한 결과 학년별로 컴퓨팅 사고력이 상승했으며, 학생들은 공감적 문제발견에서 얻은 통찰을 바탕으로 창의적 문제 해결을 위해 협업하는 과정을 경험하였다. 또한 인공지능 기술을 활용하여 문제를 해결하려는 태도를 엿볼 수 있었고, 프로토타입 단계에서 아이디어를 생성하고 팀원 간 의사소통을 통해 아이디어를 발전시키는 모습을 확인하였다. 이를 통해 디자인 씽킹 기반 인공지능 교육 프로그램은 초등학생들을 위한 인공지능 교육 중 하나의 방안으로써 학습의 연속성을 보장하며, 창의적 문제 해결 과정의 경험을 제공할 수 있다는 가능성을 확인하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권1호
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• pp.307-312
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• 2022

4차 산업혁명과 21세기 지식정보사회의 혁신적인 변화에 발맞춰 2015 개정 교육과정이 적용된 교육 현장은 다양한 교수학습 방법을 고민해야 하는 상황에 직면해 있다. 그중 미래 교육에 적합한 플립러닝을 적용한 교수설계에 대한 관심이 높아지고 있으나, 실제 음악과 교육에서 플립러닝을 활용한 수업에 대한 연구는 드문 실정이다. 현재 초등 교육 현장에서 이루어지고 있는 일반적인 음악과 수업에서는 해당 차시에 목표로 하는 음악적 기능을 익히기에 부족한 상황이다. 이에 본 연구는 설계개발 연구 방법론을 활용하여, 체제적 교수설계 모형인 ADDIE 모형을 바탕으로 플립러닝을 적용한 초등학교 음악과 수업을 위한 교수설계 모형을 개발하고 타당화를 진행하였다. 개발된 교수설계 모형을 바탕으로 각 단계별 주요 사항에 대해 제시하였으며, 개발 과정에서의 주요 교육적 시사점을 논의하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제50권3호
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• pp.147-155
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• 2022

항공기 및 철도차량 운용 중 발생하는 착빙 및 착설 현상은 공력 성능 감소와 주요 부품의 파손을 야기하기 때문에 시간에 따른 얼음 증식을 예측하는 것이 운용 안전 측면에서 매우 중요하다. 결빙수치해석은 실험적 방법에 비해 경제적으로 저렴하고 상사성 문제로부터 자유롭다는 점에서 결빙 형상을 예측하기 위한 수단으로 널리 사용되고 있다. 그러나 결빙수치해석은 착빙노출시간을 multi-step으로 나누어 매 단계별로 정상상태를 가정하는 준정상상태(quasi-steady) 가정을 이용한다. 이러한 방법은 효율적인 해석이 가능하지만 연속적인 결빙 형상을 얻지 못한다는 단점을 가지고 있다. 본 연구에서는 차원축소기법을 활용하여 결빙 형상 데이터를 보간함으로써 시간에 따른 결빙 형상을 연속적으로 예측할 수 있는 모델을 만드는 것을 목적으로 한다. 서로 다른 100개의 결빙 조건에서 형성된 결빙 데이터에 대하여 차원축소모델을 적용하였으며, 학습 데이터의 수와 결빙 조건이 차원축소모델의 예측 오차에 미치는 영향을 분석하였다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 한국방재학회 2011년도 정기 학술발표대회
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• pp.94-94
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• 2011

배관 구조물에서는 내부 미세 균열에서부터 국부 좌굴, 볼트 풀림, 피로 균열 등과 같이 다양한 형태의 손상이 복합적으로 발생 가능하다. 이러한 복합 손상은 배관 구조물의 누수, 누유 등의 사고를 야기할 수 있다. 하지만 기존의 단일 스케일 계측 시스템으로부터 복합 손상에 의한 실시간 누수를 진단하기는 매우 어렵다. 본 연구 단계에서는 누수를 야기하는 복합 손상을 효율적으로 진단하기 위하여 선행 연구에서 제안된 압전센서를 이용한 자가 계측 회로 기반의 다중 스케일 계측 시스템을 구조물의 복합 손상 진단에 적용하였다. 자가 계측 회로 기반 다중 스케일 계측 시스템은 크게 두 가지 형태의 신호를 계측한다. 첫 번째 스케일은 임피던스 계측으로부터 특정 주파수 대역폭에 대한 구조 응답을 계측하며, 두 번째 스케일은 유도 초음파 계측으로부터 단일 중심 주파수에 해당하는 구조물의 응답을 계측한다. 복합 손상을 손상 유형별로 분류하기 위하여 E/M 임피던스(Electro-mechanical impedance)및 유도 초음파(Guided wave) 계측으로부터 추출한 특성을 이용하여 2차원 손상지수를 계산하고 이를 지도학습 기반 패턴인식 기법(Supervised learning based pattern recognition) 중 확률론적 신경망 기법(Probabilistic Neural Network, PNN)에 적용한다. 제안된 기법의 적용성 검토를 위하여 파이프 구조물에 인위적으로 다중 손상을 생성시켜 시험을 수행하였다. 본 연구에서 제안된 기법이 실제 배관 구조물에 성공적으로 적용된다면 손상 부재의 거동 및 구조물 성능의 손상에 대한 영향을 효율적으로 진단하고 평가함으로써 배관 구조물의 효과적인 유지관리가 가능할 것으로 예상된다.

• 정보교육학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.275-284
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• 2014

초등학교와 중학교에서의 정보과학 교과를 위한 알고리즘 교육을 위해 선행 연구 자료와 국내외 초중등교육 과정을 분석하였다. 그 결과를 토대로 알고리즘 교육을 반복적이고 점진적으로 학습할 수 있도록 나선형 교육과정을 기반으로 구성하였다. 즉, 알고리즘 교육 영역을 알고리즘의 이해, 알고리즘의 표현, 알고리즘의 평가, 알고리즘과 생활 등 4개 영역으로 구분한 후 그것을 다시 학년별로 의미알기, 체험하기, 분석하기, 원리알기 등 4단계로 제시하였다. 향후 알고리즘 교육이 체계적으로 이루어지기 위해서는 교육대학교에서 알고리즘 강좌를 개설하고, 관련 교재와 교구를 개발해야 하며, 정보 과학 과목이 초등학교에 신설되어야 할 것이다.

• 한국학교수학회논문집
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• 제2권1호
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• pp.79-91
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• 1999

The aim of this study focused on student-centered learning not teacher-centered teaching in middle school math classes. This study was performed to check the growth of students' problem-solving abilities, learning attitudes and changes in learning motivation among affective characteristics. The results of this study is as followings: 1) The controlled group a heterogeneous group which had classes in a math room, had more meaningful growth than the uncontrolled group. The results of the study show that the problem-solving abilities of the high-leveled group were better than those of the low-leveled group. 2) The controlled group has shown meaningful difference in their mean in learning aptitude test and attitude test converted their score into 100 points than uncontrolled group, and various kinds of learning materials suitable for problem solving are proved as a good learning factor to induce students' motivation and interest. 3) Students prefer to have classes in a math room to the small-sized and large-numbered classrooms. The atmosphere in a math room is more suitable to improving their problem-solving abilities. In this context, the classes performed in a math room are fairly positive. Consequently, students' leveled learning activities performed in a math room can get their learning motivation and attention from those who are lack of interest and think math is difficult and be effective to increase their problem-solving abilities as a learning method for acquiring the whole course of solving the problems.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권2호
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• pp.61-68
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• 2020

e-sports는 최근 꾸준한 성장을 이루면서 세계적인 인기 스포츠 종목이 되었다. 본 논문에서는 e-sports의 대표적인 게임인 리그오브레전드 경기 시작 단계에서의 승패 예측 모델을 제안한다. 리그오브레전드에서는 챔피언이라고 불리는 게임 상의 유닛을 플레이어가 선택하여 플레이하게 되는데, 각 플레이어의 선택을 통하여 구성된 팀의 챔피언 능력치 조합은 승패에 영향을 미친다. 제안 모델은 별다른 도메인 지식 없이 플레이어 단위 챔피언 능력치를 팀 단위 챔피언 능력치로 임베딩한 Bidirectional LSTM 임베딩 기반 딥러닝 모델이다. 기존 분류 모델들과 비교 결과 팀 단위 챔피언 능력치 조합을 고려한 제안 모델에서 58.07%의 가장 높은 예측 정확도를 보였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.545-556
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• 2015

2015 소프트웨어 교육 운영지침의 기본 방향은 ICT 교육의 관점을 확장하여 학습자들이 문제를 해결하는 역량을 기르는 것으로 한다. 그러나 정작 이 지침에는 ICT 교육 내용이 포함되어있지 않다. 본 연구는 컴퓨터 활용교육을 위한 초등학교 정보윤리와 창작도구의 교육과정 모델을 개발하는 연구이다. 세계 여러 나라의 컴퓨터 교육과정에서 정보윤리와 창작도구 관련 교육과정을 조사하고 우리나라에 적절한 교육과정을 제안한다. 연구 결과로 초등학교 현장에서 바로 적용이 가능한 정보윤리와 창작도구에 대한 내용체계와 성취기준을 수준별 7단계로 제안한다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.139-156
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• 2021

이미지 분류에서 딥러닝 모형을 사용하는 가장 큰 이유는 이미지의 전체적인 정보에서 각 지역 특징을 추출하여 서로의 관계를 고려할 수 있기 때문이다. 하지만 이미지의 지역 특징이 없는 감정 이미지 데이터는 CNN 모델이 적합하지 않을 수 있다. 이러한 감정 이미지 분류의 어려움을 해결하기 위하여 매년 많은 연구자들이 감정 이미지에 적합한 CNN기반 아키텍처를 제시하고 있다. 색깔과 사람 감정간의 관계에 대한 연구들도 수행되었으며, 색깔에 따라 다른 감정이 유도된다는 결과들이 도출되었다. 딥러닝을 활용한 연구에서도 색깔정보를 활용하여 이미지 감성분류에 적용하는 연구들이 있어왔으며, 이미지만을 가지고 분류 모형을 학습한 경우보다 이미지의 색깔 정보를 추가로 활용한 경우가 이미지 감성 분류 정확도를 더 높일 수 있었다. 본 연구는 사람이 이미지의 감정을 분류하는 기준 중 많은 부분을 차지하는 색감을 이용하여 이미지 감성 분류 정확도를 향상시키는 방안을 제안한다. 이미지의 RGB 값에 K 평균 군집화 방안을 적용하여 이미지를 대표하는 색을 추출하여, 각 감성 클래스 별 해당 색깔이 나올 확률을 가중치 식으로 변형 후 CNN 모델의 최종 Layer에 적용하는 이-단계 학습방안을 구현하였다. 이미지 데이터는 6가지 감정으로 분류되는 Emotion6와 8가지 감정으로 분류되는 Artphoto를 사용하였다. 학습에 사용한 CNN 모델은 Densenet169, Mnasnet, Resnet101, Resnet152, Vgg19를 사용하였으며, 성능 평가는 5겹 교차검증으로 CNN 모델에 이-단계 학습 방안을 적용하여 전후 성과를 비교하였다. CNN 아키텍처만을 활용한 경우보다 색 속성에서 추출한 정보를 함께 사용하였을 때 더 좋은 분류 정확도를 보였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제38권4호
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• pp.481-494
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• 2018

이 연구는 3개월 동안 별자리의 움직임을 관찰하여 그것을 묘사하고 그와 같은 별자리의 겉보기 운동이 발생하게 된 원인을 별자리와 태양, 지구의 위치 관계를 그림으로 표현하는 다층 서답형 문항(multi-tiered constructed response items)을 초등학생들에게 시행하고, 그 결과를 바탕으로 지구의 공전과 별자리의 겉보기 운동을 이해할 때 나타나는 초등학생들의 공간적 추론의 유형을 구분하여 학습발달과정의 관점에서 분석하였다. 초등학교 네 곳의 6학년 학생들 65명이 연구에 참여하였으며, 지구와 달의 운동 단원을 학습하기 전과 단원 학습한 후에 각각 동일한 검사지로 검사를 행하여 응답하였다. 사전/사후 검사 응답 결과를 귀납적으로 범주화하여 지구의 공전 운동을 이해하는데 적용된 공간적 추론의 유형을 수준별로 구분하였다. 그리고 사전 검사와 사후 검사에서 각 수준별 학생들의 분포를 비교하여 교사의 교수활동을 통해 개별 학생들의 공간적 추론 수준이 어떻게 변화하였는지 파악하여 학습발달과정의 관점에서 서술하였다. 학생들의 응답 결과 하위 정착점은 별자리가 지구 주위를 돌고 있다고 해석하는 지구 중심 우주관에 근거한 서술이 있었다. 중간 단계 수준의 응답으로 지구의 운동을 평면적으로 이해하거나 지구가 태양 주위를 공전함에 따라 별자리도 지구를 따라서 움직인다는 직관적인 태양 중심 우주관에 해당하는 서술이 있었다. 학생들의 응답 수준이 높아짐에 따라 별자리의 운동을 지구의 공전에 따른 겉보기 운동으로 이해하고, 점차 지구에서 보는 관점의 관측 사실을 우주에서 내려다보는 관점의 설명 모델로 전환하여 이해하는 서술이 있었다. 상위 정착점 수준의 학생들은 태양 중심 우주관에 근거하여 별자리의 겉보기 운동과 지구의 공전을 과학적으로 서술하였다. 학습발달과정의 선행연구와 비교할 때 학생들의 실제 응답 결과에 근거한 발달의 경로를 조사한 Evolutionary LPs 에 해당하며, 직관적 사고의 극복 여부, 지구에서 보는 관점과 지구 밖 우주에서 내려다보는 관점 간의 전환 능력 등이 초등학생들의 학습발달의 경로를 결정하는 중요한 임계 포인트가 됨을 논의하였다.