이 연구에서는 중학생들의 상상하는 글쓰기 과정을 탐색적으로 조사하였다. 중학교 2학년 학생 12명이 연구에 참여하였으며, 자신이 어떤 원자가 되었다고 가정하고 원자의 일상생활을 자유롭게 상상하여 글쓰기를 수행하였다. 학생들의 글쓰기 과정을 조사하기 위해 발성사고법을 사용하였고, 모든 글쓰기 과정을 녹화하였으며, 이를 통해서도 구체적으로 파악하기 어려운 글쓰기 과정에 대한 자료는 면담을 통해 수집하였다. 상상하는 글쓰기의 과정 요소를 분석한 결과, 학생들의 상상하는 글쓰기 과정의 유형은 정보인출과 내용생성 과정 요소가 나타나는 양상에 따라 정보인출-내용생성 과정 통합 유형, 정보인출과정 중심 유형, 내용생성 과정 중심 유형으로 분류되었다. 정보인출-내용생성 과정 통합 유형에 속하는 학생들이 자유롭게 이야기를 떠올리고 그 속에 과학 개념을 적절히 도입하여 자신의 이해를 보다 쉽고 효과적으로 표현하는 것으로 나타나, 과학 학습에 적절한 상상하는 글쓰기 방식임을 알 수 있었다. 한편, 상상하는 글쓰기의 과정은 글쓰기 구상 단계가 충분히 이루어지는가에 따라 많은 영향을 받는 것으로 나타났다. 이 연구의 결과를 바탕으로 과학 학습에서 효과적인 상상하는 글쓰기를 위한 지도 방안을 제안하였다.
평면도형의 넓이 학습에서 나타나는 인식론적 장애의 유형은 크게 측정의 속성과 관련된 장애, 단위정사각형 개념과 관련된 장애로 나눌 수 있다. 먼저, 측정의 속성과 관련된 장애의 원인은 길이와 넓이 개념 사이의 혼동, 도형 영역과 측정 영역에서 정의하는 방법상의 혼동 때문이며, 둘째, 단위정사각형 개념과 관련된 장애의 원인은 학생들에게 단위정사각형이 넓이의 기본단위로 인식이 잘 안되기 때문이며, 2 차원적 평면의 개념이 불완전하게 정착했기 때문이다. 이에 따라, 넓이에 대한 측정의 속성과 관련된 장애 현상의 교정적 지도 방안은 두 속성간의 관계를 살펴볼 수 있는 활동을 제시하고, 측정의 개념으로 넓이를 정의할 필요가 있으며, '정렬(array)'의 개념으로 넓이공식을 유도하고, 통합적으로 공식을 적용하도록 지도할 필요가 있다. 한편, 단위정사각형 개념과 관련된 장애 현상의 지도방안은 각 단계를 충분히 활동할 수 있도록 넓이를 구하고자하는 도형의 소재 및 형태를 다양하게 제시할 필요가 있으며, 넓이에 대한 연속량적 개념을 인식하도록 교수학적 방안을 구안해야 한다.
건설사업의 생애주기 단계별로 BIM의 활용도가 다양해지면서 이를 위한 전문화된 소프트웨어가 증가하고 있다. 이들 소프트웨어 간 BIM 정보 교환 시 상호호환성이 중요하며, 이때 국제표준 포맷인 IFC 데이터 모델을 채택하고 있다. 그러나 BIM 데이터를 IFC로 변환하기 위해서는 개별 객체에 IFC 클래스를 매핑해야 하는데, 현재까지 본 작업은 수동 작업으로 이뤄지고 있어, 매핑 상의 오류나 누락이 발생하게 된다. 본 연구에서는 BIM 객체 및 IFC 클래스 간 매핑의 무결성 검증을 위해 이상탐지분석 기법 중 하나인 Novelty detection을 적용하였다. 동일한 IFC 클래스의 객체들은 기하형상이 유사하다는 전제하에. 매핑이 잘못된 객체를 이상치로 판별하고자 하는 것이다. 3개의 BIM모델로부터 IFC 클래스별로 객체를 분류한 후 이 중 2개의 IFC 클래스(벽체 및 문)에 대해 one-class SVM을 학습시키고 검증하였다. 분석한 결과 총 160개의 이상치 중 141개를 정확하게 분류하여 이상치 판별능력이 높게 나왔다. Novelty detection 기법은 다중 경계면을 형성하고 사전적 학습이 가능하다는 점에서 높은 예측력을 발휘하여, 기존 방식이나 타 알고리즘보다 매핑 오류를 검증하는데 더 적합한 방법인 것으로 확인되었다.
본 연구의 목적은 창업교육에 있어 중요한 창의적 문제해결역량에 관한 연구를 살펴보고, 해외의 창의적 문제해결역량교육 관련 정책과 우수 대학의 교과과정 사례를 분석하여 국내의 창의적 문제해결역량교육의 문제점을 극복하기 위한 교육의 프레임워크 및 대학의 역할에 대하여 시사점을 제시하고자 하는 것이다. 이에 문제해결 역량에 관한 기존 연구들과 해외 국가 및 대학의 문제해결 교육 정책 및 교육과정 사례를 중심으로 창의적 문제해결역량교육을 위한 프레임워크를 제시하였다. 본 연구에서 제시한 창의적 문제해결역량교육 프레임워크는 크게 문제정의, 문제해결방법, 결과적용의 체계로 다음과 같은 구성을 포함한다. 첫째, 창의적 문제해결 교육의 첫 번째 단계인 이론기반 교육과 지속적인 지도와 멘토링의 구성이다. 둘째, 해외대학에서 교육의 주요 정책으로 내세우는 팀기반 학습법이다. 셋째, 체계적인 교육과정평가 개발이다. 넷째, 현장 연계형 및 융합형 패러다임의 구축이다. 이러한 프레임워크를 통해 국내 창의적 문제해결역량교육의 시사점을 국가, 대학, 교과과정 설계차원으로 제시하고, 창업교육과의 상호관계 및 융합의 중요성을 제시한다.
7차 교육과정에서 곱셈 문제들은 구구단을 암기하고 적용하여 푸는 기능적인 면에 치중하고 있어 아동들이 세거나 그리는 덧셈적 사고에 머무르고 있다. 정수, 소수, 분수, 비 비율과 같은 수의 확장에서 효율적으로 곱셈과 나눗셈을 사용하여 풀 수 있는 능력과 자신이 풀이한 방법을 정확하게 설명할 수 있는 곱셈적 사고로의 이행을 위한 다양한 연구가 부족하다. 본 논문은 초등학교 5학년을 중심으로 덧셈적 사고에 머무르는 아동의 사고가 보다 높은 수준의 곱셈적 사고로 이행하도록 하기 위한 교수-학습 자료를 개발하고, 적용한 후 그 결과를 분석하였다. 덧셈적 사고와 곱셈적 사고에 대한 새로운 틀을 제시하고 이에 알맞은 자료를 개발함으로써 개발된 자료의 타당성과 곱셈적 사고로의 용이로운 전이가 가능함을 검증할 수 있었다.
본 논문에서는 I/Q 부정합에 의한 단일 주파수 연속파 학습신호 왜곡을 새롭게 해석하고 이를 이용한 영상 제거 방법을 제안한다. 기존의 방법에서는 위상 부정합과 이득 부정합을 각각 예측하고 보상하는 방법을 사용하였다. 본 논문에서는 I/Q 부정합에 의하여 단일 주파수 연속파 학습신호의 원형 궤도가 타원 궤도로 왜곡됨을 증명한다. 이를 바탕으로 2단계로 이루어진 I/Q 부정합 보상 방법을 제안한다. 제안한 방법의 첫 번째 신호처리에서는 수신 신호의 위상을 회전하여 타원 궤도의 장축이 x축과 일치하도록 한다. 두 번째 신호처리에서는 첫 번째 신호처리를 거친 Q 경로 신호를 증폭하여 원형 궤도가 되도록 하여 I/Q 부정합을 보상하고 영상 신호를 제거한다. 모의실험을 통해서 직교 위상 편이 변조 (QPSK), 16-직교 진폭 변조 (QAM), 64-직교 진폭 변조 신호에 대해서 70dB 이상의 영상 제거 성능을 가지고 있음을 보인다. 한편, 제안한 방법이 우수함을 보이기 위하여 레일레이 페이딩 경로 환경에서 성능 분석을 한다. 비트오율 (BER) 모의실험을 통해서 제안한 방법은 직교 위상편이 변조, 16-직교 진폭 변조, 64-직교 진폭 변조 등의 다양한 변조에 대해서 부가백색가우시안잡음 (AWGN) 뿐 만 아니라 페이딩 경로에서도 영상 신호가 없는 이상적인 수신기의 비트오율과 거의 일치함을 보인다.
이 연구에서는 전라남도 소재의 국립대학교 과학영재교육원 소속 중학교 2학년 4명의 영재 학생을 대상으로 탐구적 과학 글쓰기 수업을 적용한 과학 수업의 효과에 대한 학생들의 인식을 메타인지와 2015개정 과학과 교육과정의 목표의 관점에서 조사하였다. 과학 영재 학생들 대상의 설문과 면담을 통해, 과학 영재 학생들은 탐구적 과학 글쓰기를 적용한 과학 수업을 통해 메타인지의 계획, 모니터, 조절, 평가 네 가지 하위 영역에서 긍정적인 영향을 주었다고 인식하고 있었다. 그 이유로 과학 영재학생들은 자기주도적으로 실험을 설계하는 경험, 수집한 실험 자료를 지속적으로 점검하는 활동, 피드백 과정, 결론을 작성하는 과정에서 반성 경험 등을 제시하였다. 과학 영재 학생들은 탐구적 과학 글쓰기를 적용한 과학 수업을 통해 2015 개정 과학과 교육과정의 목표에 해당하는 태도, 탐구, 지식, 과학·기술·사회(STS), 과학학습의 즐거움과 유용성 영역에서 긍정적 인식을 가지고 있었다. 그 이유로 과학 영재 학생들은 자기주도적으로 탐구를 진행하는 경험, 동일한 주제의 연속적 실험 경험, 각 탐구의 단계에서 사고하는 과정, 탐구과정에서 학습하는 경험, 탐구의 전 과정 경험, 실생활과 밀접한 현상에 대한 탐구 등을 제시하였다. 따라서 효과적인 과학 수업을 위하여 과학 영재 학생들이 응답한 탐구적 과학 글쓰기를 적용한 과학 수업의 특징을 추후 과학 영재 수업뿐만 아니라 일반 학교 과학 수업에도 적용할 필요가 있다.
본 연구는 초등학교 과학수업에서 동화를 활용하는 전략을 개발하고 수업에 적용하여 학생들의 과학적 태도에 어떤 변화가 있는지 알아보고 동화를 과학수업에 활용하는 전략의 현장 적용 가능성을 확인하고자 하였다. 이를 위하여 과학교육과 문학의 관련성에 대한 이론적 배경과 선행연구들을 수집하고 동화의 특성과 교육적 가치를 바탕으로 초등학교 과학수업에서 교수-학습 과정활동으로 동화를 활용하는 전략과 동화의 구성요소와 동화를 제시하는 방법에 따라 활용하는 전략을 개발하였다. 이를 실제 수업에 적용하기 위해 초등학교 5학년 2개 반 63명을 대상으로 선정하고 동화를 활용한 과학수업을 실시하여 수업 실시 전후의 과학적 태도 검사와 학생의 인식 설문지를 분석하였다. 이러한 과정을 통해 알아낸 결과로는 첫째, 과학수업에 동화를 활용하는 전략은 도입, 전개, 정리, 적용, 발전 등 수업의 각 단계에서 쉽고 유용하게 사용할 수 있다. 둘째, 과학수업에 동화를 활용한 후 초등학생들의 과학적 태도는 유의미하게 향상되었으며 자진성과 창의성이라는 요소에서 유의미한 차이를 보였다. 셋째, 동화를 활용한 과학수업에 대해 많은 학생들이 재미있었고 열심히 참여하였다고 응답하였으며, 동화를 통해 배우는 것이 과학내용을 이해하는 데 도움이 되었다고 답변하는 등 긍정적인 반응을 나타내었다. 따라서 본 연구의 결과를 종합해 보면 과학수업에 동화를 활용하는 전략은 과학수업에서 학생들의 흥미를 이끌어내며 과학적 탐구활동을 수행하고 학습내용을 정리·적용하는 데 유용한 방법으로, 학생들에게 쉽고 재미있다는 인식을 주면서 동시에 과학적 태도에도 긍정적인 영향을 주므로 과학교육의 한 방법으로 현장 적용 가능성이 높다.
의약품은 인간의 건강 및 생명과 밀접한 관련이 있기 때문에 증상에 맞는 의약품을 처방받아 복용하는 것은 매우 중요한 문제이다. 더욱이 세계적으로 위조 의약품이 증가하는 상황에서 정품 의약품들을 정확하게 분류하는 기술은 점점 중요해진다. 그러나 의약품을 제대로 분류할 수 있는 전문적인 지식을 갖춘 인력이 제한적이라는 측면에서 의약품을 자동적으로 분류하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 휴대용 분광기를 이용하여 의약품의 근적외선 및 가시광선 스펙트럼을 추출하고, Support Vector Machine(SVM) 기법을 이용하여 추출한 스펙트럼 데이터를 학습시켜 분류하는 방법을 제안하였다. 모의실험을 통해 근적외선과 가시광선 스펙트럼 데이터를 사용하여 6종의 의약품을 학습시키고 분류하였을 때 평균적으로 99.9 %의 정확도를 얻었다. 또한 본 논문에서는 위조 의약품 검출을 위한 2단계 SVM 분류 기법을 제안하였으며, 이를 통해 정품과 위조 의약품을 구분하는 정확도가 향상되고, 처리속도가 개선되는 것을 확인하였다.
최근 의료 장비들이 발전하고 진단 및 연구에 다양하게 이용되면서 이로부터 얻은 3차원 의료 영상들을 자동으로 처리해주는 기술의 수요가 늘고 있다. 자동 뼈 영역화는 이러한 기술들 중 하나로써 골다공증이나 뼈 골절, 골격질환 등의 진단의 효율성을 크게 높여 줄 것으로 기대되고 있다. 현재까지 자동 뼈 영역화를 위한 연구들이 다양하게 진행되었지만 2차원 영상과는 달리 많은 데이터양과 주변 조직과의 모호한 경계들이 많다는 의료영상의 특성 때문에, 실제 진단에 사용할 수 있을만한 성능을 얻지 못하고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 다중 해상도를 기반으로 하여 수행속도가 빠르고 영역화 성능이 좋은 자동 뼈 영역화 기법을 제안한다. 낮은 해상도 단계에서는 학습된 집합의 뼈 정보들을 바탕으로 최근 제안된 제한된 브랜치 앤 민컷 기법을 이용하여 대략적인 뼈 위치 및 비슷한 템플릿을 검출하고, 이후 해상도를 높여가면서 정합 과정과 영역화 과정을 반복적으로 수행한다. 제안하는 기법의 성능을 확인하기 위해 무릎 자기공명영상(magnetic resonance image)내에서 대퇴골(femur)과 경골(tibia)을 영역화 하는 실험을 진행하였으며, 100개의 학습 데이터들을 바탕으로 50개 영상에서 뼈들을 영역화 하였다. 제안하는 기법은 정확성 및 수행속도 측면에서 제한된 브랜치 앤 민컷에 비해 향상된 결과를 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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