• 제목/요약/키워드: 3D 학습자료

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영유아 응급처치 교육에서의 동영상 활용 사례기반학습의 효과 (The Influence of Case-Based Learning using video In Emergency care of infant and toddlers)

  • 조혜영;강경아
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제17권12호
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    • pp.292-300
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    • 2016
  • 본 연구는 보건계열 대학생을 대상으로 영유아 응급처치에서 동영상을 활용한 사례기반학습을 제공한 실험군과 전통적인 이론학습을 제공한 대조군과의 학습효과 차이를 비교함으로써 동영상을 활용한 사례기반학습의 효과를 평가하는데 그 목적이 있다. 연구 참여자는 J시에 위치한 D대학교에 재학하는 57명의 보건계열 학생들로서 실험군과 대조군으로 각각 29명과 28명으로 나뉘어 구성되었다. 본 연구는 비동등성 대조군 전후시차 설계에 의한 유사 실험연구로 실험군에게는 동영상을 활용한 사례기반학습을 실시하였고, 대조군에게는 전통적인 강의식 교육을 실시하였다. 동영상을 활용한 사례기반 학습은 1주일에 1회씩 3회를 실시하였으며 회당 180분이 소요되었다. 교육 전,후로 연구 참여자를 대상으로 영유아 응급처치 지식과 술기자신감, 학업적 자기효능감 및 문제해결능력을 조사하였다. 연구의 자료수집과 중재는 2014년 11월에서 12월까지 이루어졌다. 수집된 자료는 SPSS 20.0 Program을 사용하였으며 paired t-test, unpaired t-test, $x^2-test$로 분석하였다. 연구결과, 술기자신감에서 실험군이 대조군에 비해 통계적으로 유의하게 향상되었다(p<001). 또한 학업적 자기효능감의 하부영역 중 과제난이도 조절에서 실험군이 대조군에 비해 통계적으로 유의하게 향상되었다(p=.029). 문제해결능력의 하부영역 중 접근회피양식(p=.001)과 문제해결자신감(p=.040)에서 실험군이 대조군에 비해 통계적으로 유의하게 향상되었다. 본 연구결과를 통해 동영상을 활용한 사례기반학습은 간호보건계열 대학생의 전문역량 강화를 위한 효과적인 학습법임을 알 수 있었다. 따라서 다양한 교육 콘텐츠를 활용한 사례기반학습이 개발되고 확대 적용되며, 학습효과에 대한 반복연구가 이루어지길 제언한다.

NCS기반 가상훈련 콘텐츠 분석에 관한 연구 (A Atudy on NCS-based Virtual Training Content Analysis)

  • 송은지;이석희
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제21권3호
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    • pp.651-656
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    • 2017
  • 가상훈련(Virtual Training)은 특정한 훈련을 목적으로 훈련에 필요한 환경이나 상황을 가상으로 구현하여 실제상황처럼 진행하는 교육 훈련으로서 최근 가상현실 기술의 급격한 발전으로 현실세계에서 직접 경험하지 못하는 상황을 실감적으로 체험하는 것에 대한 요구가 더욱 증대하고 있다. 특히, 가상훈련 시스템은 가상현실 기술을 활용하여 몰입감과 상호작용 제공을 통한 학습 효과가 높아 직접 관찰이 어렵거나 텍스트와 2D 자료로 설명하기에 어려운 학습내용, 가시화하기 어려운 내용, 추상적인 학습개념, 고위험 및 경비가 많이 드는 시험 등의 교육 분야에 매우 효과적이다. 본 연구에서는 수요를 반영한 가상훈련 시스템 개발을 위해 최근 교육의 패러다임인 국가직무능력표준 NCS (National Competency) 교육 분야를 분석하여 적용 가능한 가상훈련 콘텐츠를 제안한다. 향후, 제안한 가상훈련 콘텐츠들이 개발되어 NCS 교육과정을 가장 잘 반영하고 있는 폴리텍 대학등 대학 교육에 적용 가능할 것이라 사료된다.

인공신경망을 이용한 터널 주변 폭파 시 파쇄영역의 빠른 예측에 관한 연구 (A study on the fast prediction of the fragmentation zone using artificial neural network when a blasting occurs around a tunnel)

  • 유광호;전석원
    • 한국터널지하공간학회 논문집
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    • 제15권2호
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    • pp.81-95
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    • 2013
  • 터널 인근에서 폭발이 일어나 붕괴가 발생될 경우 터널의 기능을 회복시키기 위해서는 파쇄영역에 대하여 빠르게 파악하여야 한다. 본 연구에서는 폭발에 따른 거동을 파악하고 파쇄영역을 빠르게 예측할 수 있는 방법을 서술하였다. 이를 위해 SolidWorks를 이용하여 다양한 3차원 요소망을 작성하고, AUTODYN을 이용하여 폭발해석을 수행하였다. 민감도 분석을 실시하여 해석결과를 이용해 폭발위치 등과 같은 폭발변수가 파쇄부피에 미치는 영향을 살펴보았다. 또한 인공신경망 학습자료로 구축하고, 최적의 학습모델을 선정하고, 파쇄부피와 반지름의 예측결과를 검증하였다. 연구결과, 본 연구에서 서술된 방법이 파쇄영역을 빠르고 효과적으로 예측할 수 있음을 확인하였다.

이전 학년의 교과서를 활용한 수학 학습 부진아 지도에 관한 사례 연구 (A Case Study on Teaching Mathematics U nderachievers Using the Textbooks of the Previous Grades)

  • 최정현;김상룡
    • 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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    • 제14권1호
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    • pp.81-95
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    • 2011
  • 수학적 힘과 수학에 대한 긍정적인 태도를 가진 21세기에 적합한 인간을 육성하기 위해서는 학생 개개인의 능력과 수준에 맞는 균등한 학습의 기회가 제공되어야 하며, 특히 학습 부진아들에게는 이러한 수학 교육이 더욱 절실하다. 본 연구는 각 단계의 최적의 학습 자료라 할 수 있는 교과서를 활용하여 이전 학년의 교과서를 분석하고, 점검하는 활동이 학생의 수학 학습 능력과 수학적 성향에 어떤 변화를 가져오는지에 대해 살펴보는데 그 목적이 있다. 본 연구를 통하여 이전 학년의 교과서를 활용한 수학 학습 부진아 지도 방법이 수학 학습 부진아에게 할 수 있다는 신념을 갖게 하고 수학적 연결성을 강화시켜 주며, 핵심적인 내용을 스스로 파악하는 습관을 가지게 하는 것을 알 수 있었다.

인공신경망을 이용한 터널 거동 예측 시스템 개발 (The Development of Tunnel Behavior Prediction System Using Artificial Neural Network)

  • 이종구;문홍득;백영식
    • 한국지반공학회논문집
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    • 제19권2호
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    • pp.267-278
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    • 2003
  • 인공신경망은 복잡한 문제를 해결하는데 있어 여러 분야에서 널리 활용되고 있는 매우 효과적인 기법으로 알려져 있다. 본 연구에서는 터널거동을 효과적으로 예측하기 위해 이러한 인공신경망 기법을 이용한 터널거동 예측시스템 (TBPS)을 개발하였다. 본 시스템 개발을 위해 시공이 완료된 31개 현장 193 개소 지점으로부터 얻은 터널 계측자료 (즉, 천단침하, 내공변위, 록볼트 축력, 숏크리트 압축 및 전단응력, 내진시 라이닝의 응력 등)를 D/B화하여 이용하였다. 또한 개발된 TBPS의 학습을 위해 가장 효과적이라 알려진 역전파 알고리즘을 사용하여 이들 자료의 학습을 실시하였다. 이러한 과정을 통해 개발된 TBPS를 이용하여 예측한 터널 거동 값과 현장계측 값, 수치해석에 의한 결과 값의 상호 비교 분석을 실시하였다. 비교분석 결과, TBPS에 의한 거동예측결과 값의 변화는 실무에 적용 가능한 범주에 있는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서 개발된 TBPS는 터널의 타당성검토나 기본 및 실시설계 등에 적용하여 효율적으로 필요한 정보를 신속하게 얻을 수 있는데 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

도심지 홍수 모니터링 향상을 위한 멀티센싱 기기의 현장실증을 통해 수집된 데이터의 활용방안 마련 (Prepare a plan to utilize data collected through field demonstration of multi-sensing devices to improve urban flood monitoring)

  • 정승권;유성종;이수원
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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    • pp.19-19
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    • 2023
  • 최근 기후변화에 의해 단기간에 많은 양의 집중호우가 발생하여 도시지역의 침수 피해가 증가하고 있다. 이에 도시지역의 홍수 피해 해결을 위해 도심지 홍수 발생 시 홍수정도 및 상황을 파악할 수 있는 장비가 개발되었으나, 실용화 단계까지는 진행이 미흡한 상황이다. 또한 기존 도시지역 홍수 현상 및 원인을 분석하기 위해 수치모형을 활용하고 있으나, 우수관망의 노후화 및 초기 강우패턴 적용에 대한 정확한 해석결과의 어려워 활용성이 낮다. 또한 홍수정도와 발생상황 인지를 위한 계측 장비의 개발 연구는 지속적으로 진행되고 있으나, 계측 장비의 높은 가격으로 전국적으로 설치 할 수 없는 상황으로 이를 대응하기 위한 별도의 방안 마련이 필요한 실정이다. 이를 위해 본 과제에서는 고성능·저비용 계측센서를 개발하여 실용화 가능성을 높이고, 전국에 산재되어있는 CCTV(교통상황, 방법용 등)의 영상을 활용한 침수상황 인지 기술 개발, 계측 데이터와 모니터링 데이터의 활용을 위한 빅데이터 개방 플랫폼을 구축하여, 상습 침수지역에 대해 실시간 감시가 가능한 계측 시스템의 정형 데이터와 CCTV 및 영상 등 모니터링 장비의 비정형 데이터의 분석 기술을 결합한 새로운 도심지 홍수 감시 기술의 개발을 목표로 한다. 이를 위해 본 연구 1차년도에 지표면 침수심 계측센서와 우수관망 월류심 계측센서를 개발하였으며, 2차년도에는개발된 계측센서의 현장실증을 통해 데이터를 수집한다. 수집된 계측센서 데이터와 비정형(CCTV 영상) 데이터의 AI학습을 통해 분석된 침수심, 침수범위, 침수면적 데이터는 도심지 홍수 정보 프로그램을 통해 표출되며, 최종적으로는 현장 상황을 쉽게 파악 가능한 3D 레이어의 형식으로 표출하고자 한다. 추후 도심지 홍수 정보 프로그램을 통해 표출되는 3D 레이어는 환경부가 추진하는 DT(Digital Twin) 연계 인공지능(AI) 홍수예보 사업과의 연계 시 도심지 홍수 지도 구축을 위한 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

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초등학교 고학년 학생의 과학 탐구능력 측정을 위한 평가 도구 개발 (Development of a Test of Science Inquiry Skills for Elementary School Fifth and Sixth Graders)

  • 송경혜;이항로;임청환
    • 한국과학교육학회지
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    • 제24권6호
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    • pp.1245-1255
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    • 2004
  • 본 연구에서는 평가도구의 구비조건을 갖춘 초등학교 고학년 학생의 과학탐구능력을 측정할 수 있는 과학탐구 능력 평가도구를 개발하고자 하였다. 평가도구를 구성하는 문항은 R&D 방법에 의해 개발되었으며, 2차례에 걸친 과학교육 전문가의 점검과 2번의 현장 검증을 통해 문항을 수정 보완하였다. 각 평가 문항은 교과 내용에 대한 지식이 없어도 해결할 수 있는 범교과적인 문항으로 제작하여 과학탐구능력의 하위 요소들을 측정하고자 하였다. SAPA 교육과정과 제7차 과학과 교육과정에서 제시한 과학탐구과정 요소를 근간으로 관찰, 분류, 측정, 예상, 추리,문제인식, 변인통제,자료해석,결론도출,실험설계의 10가지 하위 요소들을 선정하고 각 요소에 대한 조작적 정의와 평가 목표를 설정하였다. 물질과 에너지, 생명과 환경, 지구와 순환의 3가지 내용 영역의 소재를 중심으로 총 30문항을 개발하였다. 개발된 문항을 과학교육 전문가에게 2회 의뢰하여 타당도, 객관도, 문항의 명료성을 점검 받았으며 2번의 현장 검증을 통해 신뢰도, 변별도, 난이도를 검증하였다. 그 결과 타당도 91.6%, 신뢰도 지수 Cronbach ${\alpha}$-값 0.79, 객관도 93.3%, 변별도 지수 0.30, 난이도 지수 66.1%로 나타났다. 위와 같은 값들은 평가도구가 갖추어야 할 구비조건의 허용 범위내에 있는 것으로 보아 본 연구에서 개발한 과학탐구능력 평가도구는 양호한 것으로 볼 수 있다. 따라서 본 연구에서 개발한 과학탐구능력 평가도구는 초등학생들의 과학탐구능력 성취 수준의 진단, 과학과 교육과정과 교수 학습 자료 및 과학과 교수 학습 방법의 과학탐구능력 반영 수준을 평가하는 도구로도 이용될 수도 있을 것이다.

머신러닝 기법의 산림 총일차생산성 예측 모델 비교 (Predicting Forest Gross Primary Production Using Machine Learning Algorithms)

  • 이보라;장근창;김은숙;강민석;천정화;임종환
    • 한국농림기상학회지
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    • 제21권1호
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    • pp.29-41
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    • 2019
  • 산림생태계에서 총일차생산성(Gross Primary Production, GPP)은 기후변화에 따른 산림의 생산성과 그에 영향을 미치는 식물계절, 건강성, 탄소 순환 등을 대표하는 지표이다. 총일차생산성을 추정하기 위해서는 에디공분산 타워 자료나 위성영상관측자료를 이용하기도 하고 물리지형적 한계나 기후변화 등을 고려하기 위해 기작기반모델링을 활용하기도 한다. 그러나 총일차생산성을 포함한 산림 탄소 순환의 기작기반 모델링은 식물의 생물, 생리, 화학적 기작들의 반응과 지형, 기후 및 시간 등과 같은 환경 조건들이 복잡하게 얽혀 있어 비선형적이고 유연성이 떨어져 반응에 영향을 주는 조건들을 모두 적용하기가 어렵다. 본 연구에서는 산림 생산성 추정 모델을 에디공분산 자료와 인공위성영상 정보를 사용하여 기계학습 알고리즘을 사용한 모델들로 구축해 보고 그 사용 및 확장 가능성을 검토해 보고자 하였다. 설명변수들로는 에디공분산자료와 인공위성자료에서 나온 대기기상인자들을 사용하였고 검증자료로 에디공분산 타워에서 관측된 총일차생산성을 사용하였다. 산림생산성 추정 모델은 1) 에디공분산 관측 기온($T_{air}$), 태양복사($R_d$), 상대습도(RH), 강수(PPT), 증발산(ET) 자료, 2) MODIS 관측 기온(T), 일사량($R_{sd}$), VPD 자료(개량식생지수 제외), 3) MODIS 관측 기온(T), 일사량($R_{sd}$), VPD, 개량식생지수(EVI) 자료를 사용하는 세 가지 경우로 나누어 구축하여 2006 - 2013년 자료로 훈련시키고 2014, 2015년 자료로 검증하였다. 기계학습 알고리즘은 support vector machine (SVM), random forest (RF), artificial neural network (ANN)를 사용하였고 단순 비교를 위해 고전적 방법인 multiple linear regression model (LM)을 사용하였다. 그 결과, 에디공분산 입력자료로 훈련시킨 모델의 예측력은 피어슨 상관계수 0.89 - 0.92 (MSE = 1.24 - 1.62), MODIS 입력자료로 훈련시킨 모델의 예측력은 개량식생지수 제외된 모델은 0.82 - 0.86 (MSE = 1.99 - 2.45), 개량식생지수가 포함된 모델은 0.92 - 0.93(MSE = 1.00 - 1.24)을 보였다. 이러한 결과는 산림총일차생산성 추정 모델 구축에 있어 MODIS인공위성 영상 정보 기반으로 기계학습 알고리즘을 사용하는 것에 대한 높은 활용가능성을 보여주었다.

과학기술 관련 사회쟁점 교육을 위한 교과교육학적 지식(SSI-PCK) 요소에 대한 탐색 (Conceptualization of an SSI-PCK Framework for Teaching Socioscientific Issues)

  • 이현주
    • 한국과학교육학회지
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    • 제36권4호
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    • pp.539-550
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    • 2016
  • 본 연구는 교사들의 SSI 교수를 돕기 위해 SSI 교수를 위한 PCK 요소를 도출하여 이론적으로 개념화하는데 목적이 있다. 이를 위해, 기존 PCK의 틀 내에서 SSI 교수와 관련된 문헌분석을 통해 SSI-PCK의 요소를 도출하였고, 관련 선행 연구 자료의 재분석을 통해 그 타당성을 검증하였다. 연구 결과, SSI-PCK에는 6개 주요 요소, 즉 SSI 교수지향, SSI 교수 방법에 관한 지식, 교육과정에 관한 지식, 학생의 SSI 학습에 관한 지식, SSI 학습 평가에 관한 지식, 학습 환경에 관한 지식이 도출되었다. 첫째, SSI 교수지향은 교사가 학생들에게 SSI를 가르치는 목적 및 목표를 의미하는 것으로, 학생 중심 활동, 지식과 고등사고능력, 실생활과의 연결, 과학 및 기술의 본성, 시민역량 및 인성, 사회적 실천의 6가지 하위 요소들이 있다. 둘째, SSI 교수 방법에 관한 지식은 SSI 수업을 운영하는데 필요한 교수 학습 방법론적 지식을 의미하며, SSI 수업 설계, 진보적 교수전략, 협력적 수업 환경 조성의 3가지 하위 요소들이 있다. 셋째, 교육과정에 관한 지식은 SSI와 국가 수준의 교육과정과의 연관성에 관한 지식을 의미하며, 과학 교육과정과의 수평적/수직적 연계성, 타교과와의 연계성의 2가지 하위 요소들을 포함한다. 넷째, 학생의 SSI 학습에 관한 지식은 SSI 수업에 참여하는 학생들의 특성 및 학습 과정에 대한 지식으로, SSI 학습 경험, SSI 학습 시 겪는 어려움, SSI 추론의 특성에 관한 지식의 3가지 하위 요소로 구성되어 있다. 다섯 번째, SSI 학습 평가에 대한 지식은 SSI 수업에서는 어떠한 영역에 평가의 초점을 두어야 하며 어떠한 평가 방법을 적용할 수 있는지에 대해 지식으로, 평가 영역과 평가 방법에 대한 지식으로 구성되어 있다. 마지막으로, 학습 환경에 관한 지식은 SSI 교수를 위한 학습 환경에 관한 지식으로, 교실 환경, 학교 환경과 지역사회 환경의 3가지 하위 요소들이 있다. 본 연구는 SSI를 도입하는 교사들의 전문성과 자신감을 함양하는 방안을 마련하는 기초가 될 것으로 기대된다.

정지 궤도 기상 위성을 이용한 기계 학습 기반 강우 강도 추정: 한반도 여름철을 대상으로 (Rainfall Intensity Estimation Using Geostationary Satellite Data Based on Machine Learning: A Case Study in the Korean Peninsula in Summer)

  • 신예지;한대현;임정호
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제37권5_3호
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    • pp.1405-1423
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    • 2021
  • 강우 현상은 물 순환과 에너지 순환의 주요 요소 중 하나이며 강우량 추정은 수자원 확보와 수재해 예측 및 피해 감축에 매우 중요한 역할을 한다. 위성 기반 강우량 추정은 시공간적으로 고해상도인 자료를 통하여 넓은 지역을 연속적으로 감시할 수 있다는 장점이 있다. 본 연구에서는 Himawari-8 Advanced Himawari Imager(AHI) 수증기 채널(6.7 ㎛), 적외 채널(10.8 ㎛)과 기상 레이더 Column Max (CMAX) 합성장을 이용하여 기계학습 기반 정량적 강우량 추정 모델을 개발하였다. 기계학습 기법으로는 랜덤 포레스트(Random Forest, RF)를 사용하였으며 기상 레이더 반사도(dBZ)와 Z-R식으로 변환한 강우강도(mm/hr)를 타겟으로 하는 모델을 구축하여 비교하였다. 레이더 강우강도를 통해 검증하였을 때 임계성공지수(Critical Success Index, CSI)는 0.34, Mean-Absolute-Error (MAE) 4.82 mm/hr였다. GeoKompsat-2(GK-2A) 강우강도 산출물, Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks (PERSIANN)-Cloud Classification System (CCS) 산출물과 비교하였을 때 강우 유무 분류에서 CSI 21.73%, 10.81%, 강우강도 정량적 평가에서 MAE 31.33%, 23.49% 높은 성능을 보였다. 강우량 산출물을 지도화 한 결과, 실제 강우강도 분포와 유사한 분포를 모의하여 기존 산출물 대비 높은 정확도의 강우량을 추정했다.