• 제목/요약/키워드: 협력 문제해결

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일본의 대학-지역사회 협력을 통한 도시재생에 관한 연구: 요코하마시와 요코하마시립대학교 간의 협력 사례를 중심으로 (Urban Regeneration through University-Community Partnerships in Japan: A Case Study of Yokohama City and Yokohama City University Partnership)

  • 이태희;박소은;김태현
    • 대한지리학회지
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    • 제51권1호
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    • pp.57-75
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    • 2016
  • 대학은 지식 인적 자원, 공간 시설 자원, 그리고 경제적 자원 등 다양한 자원을 보유하고 있는 기관이다. 동시에 대학은 교육, 연구와 함께 봉사의 사회적 임무를 가지고 설립된 기관이기도 하다. 최근 한국에서는 지역 주민들의 역량강화를 통한 지속가능한 도시재정비 방식을 추구하는 도시재생 계획들이 진행되고 있는데, 이 과정에서 대학과 지역사회 간의 협력을 통해 대학이 가진 다양한 자원을 활용하자는 목소리들이 높아지고 있다. 하지만 이러한 주장들은 지역사회가 당면한 문제 해결에 있어 대학이 가진 다양한 자원들을 어떻게 활용 할 수 있을 것인지, 즉 구체적으로 '어떤 협력'을 '어떻게 실현'하여 '어떤 문제' 해결에 기여할 수 있을지에 대한 고민은 부족한 실정이다. 이러한 문제의식에서부터 출발하여, 이 연구에서는 한국이 현재 당면한 고령화, 지방쇠퇴, 학령인구 감소, 기성시가지 쇠퇴 등 유사한 문제를 먼저 경험하고 있고, 정치적, 경제적, 사회적으로 유사한 점이 많으며, 대학과 지역사회 간의 적극적인 협력을 통해 도시재생을 진행하고 있는 일본 사례의 고찰을 통해 한국 사회에의 시사점을 도출하였다.

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연관 사용자 군집과 베이지안 분류를 이용한 사용자 선호도 예측 방법 (User Preference Prediction Method Using Associative User Clustering and Bayesian Classification)

  • 정경용;김진현;이정현
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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    • pp.109-111
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    • 2001
  • 기존의 협력적 필터링 기술을 이용한 사용자 선호도 예측 방법에서는 아이템에 대한 사용자의 선호도를 기반으로 이웃 선정 방법(Nearest-Neighborhood Method)을 사용하고, 피어슨 상관 계수에 의해 사용자의 유사도를 구하므로 아이템에 대한 내용을 반영하지 못할 뿐만 아니라 희박성 문제를 해결하지 못하였다. 본 논문에서는 기존의 사용자 선호도 예측 방법의 문제점을 보완하기 위하여 연관 사용자 군집과 베이지안 분류를 이음한 사용자 선호도 예측 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 협력적 필터링 시스템에서의 희박성(Sparsity)문제를 해결하기 위하여 ARHP 알고리즘을 사용하여 사용자를 장르별로 군집하며 새로운 사용자는 Naive Bayes 분류자에 의해 이들 장르 중 하나로 분류된다. 또한, 분류된 장르 내에 속한 사용자들과 새로운 사용자의 유사도출 구하기 위해 Naive Bayes 학습을 통해 사용자가 평가한 아이템에 추정치를 달리 부여한다. 추정치가 부여된 선호도를 기존의 피어슨 상관 관계에 적용할 경우 결측치(Missing Value)로 인한 예측의 오류를 적게 하여 예측의 정확도를 높일 수 있다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해서 기존의 협력적 필터링 기술과 비교 평가하였다.

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메타인지 교수학습프로그램이 간호대학생의 셀프리더십, 협력적 성향 및 문제해결능력에 미치는 효과 (Effect of Meta-cognition Teaching and Learning Program for Self-Leadership, Collaborative Preference, and Problem Solving Ability of Nursing Students)

  • 서영숙;정추영
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제19권12호
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    • pp.383-392
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    • 2018
  • 본 연구는 메타인지 교수학습프로그램이 간호대학생의 셀프리더십, 협력적 성향 및 문제해결능력에 미치는 효과를 알아보고자 시도하였다. 연구방법은 비동등성 대조군 전후설계의 유사 실험연구이며, 자료수집 기간은 2018년 3월 5일에서 5월 30일까지이다. 연구대상자는 D시 소재의 D대학 간호학과 2학년 재학생이며, 연구 참여를 희망하고 동의한 실험군 36명과 대조군 38명으로 총 74명이다. 메타인지 교수학습프로그램은 메타인지 하위전략을 활용하여 총 10회기로 구성되어 개별 및 소집단 학습법이 병행되어 진행되었다. 자료 분석 방법은 SPSS/WIN 21.0 program을 이용하여 기술통계, t-test, ${\chi}^2$ test와 paired t-test로 분석하였다. 연구결과는 메타인지 교수학습프로그램 적용 전후 두 집단 간 차이를 분석한 결과, 셀프리더십(t=4.79, p<.001)은 통계적으로 유의한 차이가 있었으며, 협력적 성향(t=5.07, p<.001)도 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 또한 문제해결능력(t=6.48, p<.001)도 통계적으로 유의미한 차이가 있었다. 따라서 본 연구에서 적용한 메타인지 교수학습프로그램은 간호대학생의 셀프리더십과 협력적 성향 및 문제해결능력을 향상시키는데 효과적임을 알 수 있었다. 본 연구결과를 토대로 간호대학생들의 셀프리더십과 협력적 성향을 증진하고 문제해결능력을 향상하기 위한 기초자료로 활용되기를 기대한다.

인구문제와 가족계획(2)

  • 나건영
    • 과학과기술
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    • 제9권4호통권83호
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    • pp.31-32
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    • 1976
  • 폭발적으로 늘어나는 인구문제를 해결하기 위하여 우리나라에서도 15년전부터 가족계획사업이 활발히 진행되어 피임, 불임시술 등이 나날이 보급되어 가고 있다. 온 국민이 가족계획사업에 지식을 갖고 협력해야겠다.

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문제 해결 능력 신장을 위한 협동적인 웹 코스웨어의 설계 및 구현 (Design and Implementation of Cooperative Web Courseware for Expansing Problem Solving Ability)

  • 공우곤;이종찬;유봉길;김응곤;허영남
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2000년도 제13회 춘계학술대회 및 임시총회 학술발표 논문집
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    • pp.1056-1061
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    • 2000
  • 대부분 학습용 코스웨어는 CD타이틀로 구성되어 전형적인 일대일 학습 형태를 띄고 있어 학습자에게 금방 지루함을 느끼게 하기 쉽다. 또한 인지적 능력이 부족한 초등학생에게 단순한 교과서식의 웹코스웨어를 적용하는 것은 학습 효과를 높이는데 한계가 있다. 본 논문에서는 초등 교육 현장에 웹을 활용하여 아동들의 다양한 협력 활동을 통해 정보를 탐색하고 조사 활동을 할 수 있는 초등학생 수준에 맞는 협력 학습을 위한 웹기반 사이버학습 교재를 개발 적용한다. 이를 활용하여 교과 시간은 물론 일상 생활에서도 주어진 과제 해결에 필요한 정보 자료를 수집, 분류하고, 웹기반에서 토론하여 일반화된 결과를 도출해 내어 문제 해결 능력을 신장시키는 자료를 개발하였다.

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도서관 아동봉사활동의 협력에 관한 연구 (The Study on Library Cooperation for Children)

  • 김병주;이은희
    • 한국정보관리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보관리학회 1998년도 제5회 학술대회 논문집
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    • pp.129-132
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    • 1998
  • 공공도서관과 학교도서관이 긴밀한 연관성을 유지하면서 그들의 모든 시설, 자료, 인력 등을 서로 나누어 활용하는 상호협력활동은 양질의 봉사프로그램을 제공할 수 있고 조화로운 공동목표를 성취할 수 있다. 사서들의 상호협력에 대한 인식조사결과 상당히 긍정적이며 지역사회에 지도력을 발휘하고자 하는 태도를 가지고 있다. 양 도서관의 지리적인 문제는 분관설치나 이동도서관의 증설 등으로 해결할 것을 제시하였고 재교육의 기회를 활용하여 협력봉사를 위한 자질을 증진시키는 방향도 제시하였다.

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분산환경에서의 협력적 변화감시 에이전트 (Collaborative Change Tracking Agent)

  • 양재영;서희경;최중민
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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    • pp.45-47
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    • 2000
  • 본 논문에서는 분산 협력 에이전트를 이용하여 정보 변화를 빠르게 감지할 수 있는 에이전트 시스템을 제안하고자 한다. 일반적인 정보 변화 에이전트는 중앙 집중적인 구조를 가지고 있으며 일정한 시간 간격마다 정보 변화 여부를 검사하게 된다. 본 논문에서는 중앙 집중적인 구조가 가지고 있는 서버의 과부하 및 블러킹 문제를 분산 환경의 협력 에이전트를 이용하여 해결하고자 한다. 같은 웹 페이지의 정보 변화를 감시하는 에이전트간 협력을 통해 새로운 정보의 갱신된 사실을 알게 되면 에이전트는 같은 그룹에 속한 다른 에이전트들에게 이 사실을 알림으로써 보다 빠르게 정보 변화를 감지할 수 있다. 또한 에이전트가 사용하는 네트웍 사용을 줄일 수 있게 된다.

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SNS를 활용한 협력학습에서 문제해결력과 성취도에 영향을 미치는 변인들 간의 예측력 규명 (An investigation of predictability among variables having an effect on problem solving skill and achievement in collaborative learning by utilizing SNS)

  • 홍유나
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제16권5호
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    • pp.221-228
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    • 2016
  • 본 연구는 대학의 SNS를 활용한 협력학습에서 문제해결력과 성취도에 영향을 미치는 변인들 간의 예측력을 규명하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 수도권 I전문대학 유아교육과 1학년 학생 61명을 대상으로 설문조사를 실시하였으며 수집된 데이터를 바탕으로 중다회귀분석을 실시하였다. 실시 결과, 첫째, 자기효능감, 동료학습, 도움구하기가 문제해결력에 유의한 영향을 미쳤으며, 문제해결력을 70% 설명하는 것으로 나타났다. 둘째, 동료학습 도움구하기, 문제해결력이 성취도를 유의하게 예측하였으며, 성취도를 72% 설명하는 것으로 나타났다. 셋째, 문제해결력은 자기효능감과 성취도 간의 관계를 부분매개 하였다. 위와 같은 결과는 대학의 SNS를 활용한 협력학습에서 대학생의 학업성취도를 향상시키기 위해 학습자가 자기효능감을 갖도록 학습동기를 높여야 하며, 동료학습과 도움구하기가 적극적으로 제공될 수 있는 수업환경을 설계하고, 문제해결력을 신장시킬 수 있는 구체적인 방안이 고려되어야 함을 시사한다.

하브루타를 접목한 알고리즘과 프로그래밍 수업 모형 제안 (Algorithm and Programming Instruction Model Proposal Using Havruta)

  • 김정숙;이태욱
    • 한국컴퓨터교육학회 학술대회
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    • 한국컴퓨터교육학회 2017년도 하계학술대회
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    • pp.99-102
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    • 2017
  • 2015 개정 교육과정에선 소프트웨어 교육이 강화되고, 정보문화소양, 컴퓨팅 사고력, 협력적 문제해결력을 교과 역량으로 제시하고 있다. 이에 본 연구에선 창의적 인제양성을 위한 효율적인 소프트웨어 교육을 위해, 하브루타를 접목한 알고리즘과 프로그래밍 수업모형을 제안하고자 한다. 여러 교과의 선행연구에서, 학습능력과 창의력 향상에 대한 하브루타 교육방식의 긍정적 효과를 입증하고 있다. 이에 질문, 토론 중심의 유대인의 교육방식인 하브루타를 소프트웨어 교육에 접목하여 협력적 문제해결을 통한 컴퓨팅 사고력의 신장을 기대해본다.

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신경망 기반 추천 모델의 성능향상을 위한 정보의 융합 (Data Fusion for performance Enhancement of Neural Network Based Recommendation Models)

  • 김호종;김은주;김명원
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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    • pp.422-424
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    • 2003
  • 협력적 추천은 데이터의 범위성, 초기 사용자, 희소성, 회색양의 문제를 안고 있다. 이를 해결하기 위해 기존 연구는 내용기반 추천이나 인구통계학적 추천을 협력적 추천과 통합하려는 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 추천 시스템의 성능 향상을 위해 이질적인 데이터의 통합에 효과적인 신경망을 사용하여 다양한 종류의 정보 융합을 제안한다 신경망을 사용한 추천 모델은 사용자들 또는 항목들 간의 선호관계를 학습할 수 있고, 이질적인 데이터의 통합이 용이한 신경망의 장점을 이용하면 항목들에 대한 내용과 사용자들의 인구통계학적인 정보, 그리고 그 외적인 관련정보를 쉽게 융합할 수 있다. 또한, 데이터 융합을 통하여 희소 데이터 문제와 초기 사용자 문제를 해결할 수 있다.

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