• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.255-265
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• 2021

본 연구는 성인간호학I 전공이론 교과목 위장관계 대상자 간호중재 주제에 카훗(Kahoot!)을 활용하여 총 6회의 수업을 적용한 후 간호대학생의 학습몰입, 비판적 사고 성향, 문제해결능력에 미치는 효과를 확인하였고, 카훗(Kahoot!) 수업 적용 후 수업만족도에 영향을 미칠 수 있는 요인을 파악함으로써 효과적인 간호교육을 위한 교수학습법 개발의 기초자료를 제공하고자 시도되었다. 본 연구는 단일군 전·후설계 실험연구로서 G광역시 일개 D대학 간호학과 2학년 학생 176명을 연구대상으로 하였다. 본 연구결과 학습몰입 정도는 카훗(Kahoot!) 수업 적용 전 평균 2.75점에서 수업 적용 후 평균 2.95점으로 증가하였고, 통계적으로 유의한 차이가 있었다(t=-6.257, p=.000). 비판적 사고 성향 정도는 카훗(Kahoot!) 수업 적용 전 평균 3.39점에서 수업 적용 후 평균 3.43점으로 증가하였고, 통계적으로 유의한 차이가 있었다(t=-2.163, p=.032). 문제해결 능력 정도는 카훗(Kahoot!) 수업 적용 전 3.34점에서 수업 적용 후 3.42점으로 증가하였고, 통계적으로 유의한 차이가 있었다(t=-3.032, p=.003). 카훗(Kahoot!) 수업 적용 후 간호대학생의 학습몰입, 비판적 사고 성향, 문제해결능력, 수업만족도는 각각 정적 상관관계가 있었고, 카훗(Kahoot!) 수업만족도에 영향을 미치는 요인은 학습몰입(β=.307, p=.000), 문제해결능력(β=.158, p=.041) 순이었으며, 이러한 변수는 대상자의 수업만족도 요인을 15.2% 설명하였다(F=16.905, p=.000). 따라서 본 연구결과를 바탕으로 카훗(Kahoot!)을 활용한 수업은 간호교육의 효과적인 교수학습법임을 확인하였고, 추후 연구에서는 다양한 교과목과 주제에 카훗(Kahoot!) 교수학습법을 적용하고 수업 효과를 검증하는 반복연구를 제언한다.

• 한국측량학회지
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• 제37권3호
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• pp.199-208
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• 2019

운용 가능한 위성의 수가 증가하고 기술이 진보함에 따라 영상정보의 성과물이 다양해지고 많은 양의 자료가 축적되고 있다. 본 연구에서는 기구축된 영상정보를 활용하여 부족한 훈련자료의 문제를 극복하고 딥러닝(deep learning) 기법의 장점을 활용하고자 전이학습과 변화탐지 네트워크를 활용한 고해상도 위성영상의 변화탐지를 수행하였다. 본 연구에서 활용한 딥러닝 네트워크는 공간 및 분광 정보를 추출하는 합성곱 레이어(convolutional layer)와 시계열 정보를 분석하는 합성곱 장단기 메모리 레이어(convolutional long short term memory layer)로 구성되었으며, 고해상도 다중분광 영상에 최적화된 정보를 추출하기 위하여 커널(kernel)의 차원에 따른 정확도를 비교하였다. 또한, 학습된 커널 정보를 활용하기 위하여 변화탐지 네트워크의 초기 합성곱 레이어를 고해상도 항공영상인 ISPRS (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing) 데이터셋에서 추출된 40,000개의 패치로 학습된 값으로 초기화하였다. 다시기 KOMPSAT-3A (KOrean Multi-Purpose SATllite-3A) 영상에 대한 실험 결과, 전이학습과 딥러닝 네트워크를 활용할 경우 기복 변위 및 그림자 등으로 인한 변화에 덜 민감하게 반응하며 분류 항목이 달라진 지역의 변화를 보다 효과적으로 추출할 수 있었으며, 2차원 커널보다 3차원 커널을 사용할 때 변화탐지의 정확도가 높았다. 3차원 커널은 공간 및 분광정보를 모두 고려하여 특징 맵(feature map)을 추출하기 때문에 고해상도 영상의 분류뿐만 아니라 변화탐지에도 효과적인 것을 확인하였다. 본 연구에서는 고해상도 위성영상의 변화탐지를 위한 전이학습과 딥러닝 기법의 활용 가능성을 제시하였으며, 추후 훈련된 변화탐지 네트워크를 새롭게 취득된 영상에 적용하는 연구를 수행하여 제안기법의 활용범위를 확장할 예정이다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.49-60
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• 2013

이 연구는 질적 접근에 기반하여 디지털교과서 활용수업에서 나타나는 핵심성공요인들을 귀납적으로 분석하고자 하였다. 연구대상은 디지털교과서 연구학교로 지정된 인천의 D초등학교 5학년 1개 학급으로 6차시 분의 수업을 촬영하였으며, 교사 1명과 학생 3명을 대상으로 심층 인터뷰를 실시하였다. 관찰한 수업내용과 인터뷰 자료를 통해 도출된 자료들의 내용분석 방법으로는 근거이론에 기반한 코딩 방법을 사용하였으며, 자료분석 도구로는 질적자료 분석도구인 Nvivo 8.0을 활용하였다. 연구결과, 디지털교과서 활용 수업의 핵심성공요인은 '멀티미디어 기능을 활용한 체계적이고 다양한 교수학습활동', '구체적 안내 및 도움', '정보 리터러시 관련 질의응답', '물리적인 시스템과 장비의 안정성', '활발한 협력학습과 상호작용', '개별적 자기주도학습', '정서적/신체적 변화의 고려', '가용자원을 고려한 선택과 집중 전략' 등으로 나타났다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제17권3호
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• pp.32-42
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• 2016

현재 국내 대부분의 토목 건축 구조물이 BIM 정보가 부재한 상황에서 준공 BIM(as-built BIM)의 수요가 점차 증가하고 있다. 준공 BIM 구축을 위한 공간자료 취득에는 고밀도의 포인트 클라우드를 생성할 수 있는 레이저 스캐너가 주로 활용되고 있다. 하지만 기존의 고정식 스캔 시스템은 이동이 번거롭고, 정밀한 위치 선정이 필요 하며, 스캔 자료 정합을 위해 별도의 표지를 설치하거나 공액점을 추출하는 과정이 필요하다. 본 연구에서는 수작업을 최소화하기 위해 기존의 고정식 스캔 시스템을 대체할 수 있는 이동식 스캔 시스템을 제안하고자 하며, 기반 기술로 graph-based SLAM을 적용하였다. 테스트 장비는 총 세 개의 2차원 스캐너를 탑재하고 있으며, 중앙의 한 개는 수평으로 설치되어 graph 구축을 통한 이동경로취득에 사용되었고, 좌우 두 개는 수직으로 설치되어 시스템 진행의 연직 방향으로 주변 구조물에 대한 3차원 스캔 정보 취득에 사용되었다. 개발된 graph-based SLAM은 이동경로 상에 누적된 위치오차를 해소하기 위한 loop closure 처리 방법으로 Adaboost 기계학습을 적용하였다. 이는 특히 본 연구에서 사용한 장비와 같이 기계학습을 위한 다수의 feature 정보를 제공할 수 있는 멀티 스캐너 시스템에 적합한 방식이며, 두 실내공간을 대상으로 한 테스트에서 단일 스캐너 대비 false positive rate를 각각 7.9% 및 13.6%까지 줄일 수 있었다. 최종적으로 연구대상지역의 2차원 및 3차원 지도 구축을 통해 개발된 graph-based SLAM의 효용성을 확인하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제14권3호
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• pp.96-109
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• 2011

최근 정보통신기술의 발전과 더불어 geographic information system(GIS)의 사용이 점차 일반화되고 그 응용분야와 활용범위가 확대되고 있다. 특히, 지리정보 관찰과 학습에서도 GIS의 활용은 긍정적인 효과가 기대되며, 2차원 시각 교보재인 사진이나 영상물에 비해 보다 사실적으로 지리적 특성을 파악하는데 도움이 될 것이다. 다소 복잡한 지형정보의 효과적인 시각화는 학습자로 하여금 지리정보 이해를 도울 뿐만 아니라, 지리적 정보를 파악하고 분석하는 능력을 키울 수 있다. 본 논문에서는 지리 학습에서 활용할 수 있는 학습보조자료 개발을 목표로 증강현실기술을 이용한 다양한 지형정보 가시화 기법과 사례를 연구하였다. 더불어 증강현실기반의 지리 학습을 위해, 기존에 구축된 GIS 데이터의 가공과정과 가공사례를 소개함으로써 3차원 지리정보의 효과적 가시화를 위해 증강현실 기술을 적용할 가치가 있음을 나타내었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.658-671
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• 2015

본 연구는 블렌디드 액션러닝프로그램이 대학생의 자기주도적 학습능력 향상에 미치는 영향을 탐색하였다. 이를 위해 수도권 D 대학의 사범대학 학생들을 대상으로 실험집단 30명, 통제집단 30명을 구성하여 연구를 수행하였다. 연구대상의 평균연령은 22.3세이며, 2-4학년 재학생으로 인구통계학적 배경은 비교적 동질적이다. 교육사회학(교직과목) 수업에서 실험을 수행하였다. 연구는 학기 초에 자기주도적 학습 능력을 사전 검사하였다. 이후에 실험집단은 블렌디드 액션러닝프로그램으로 수업을 진행하였고, 통제집단은 액션러닝프로그램으로 수업을 진행하였다. 학기가 종료되는 시기에 사후 검사를 실시하였다. 자료 분석은 사전 검사 점수를 고려하여 집단 간 사후 검사 점수를 비교하기 위해 공분산분석(ANCOVA)을 수행하였다. 그 결과 첫째, 대학생들의 자기주도적 학습능력 향상을 위해서는 액션러닝프로그램 보다 블렌디드 액션러닝프로그램이 효과적인 것으로 나타났다. 둘째, 인지적, 경험적 수준이 낮은 학습자 대상의 수업에서는 액션러닝프로그램 보다 블렌디드 액션러닝프로그램이 더욱 효과적인 것으로 나타났다. 셋째, 학습자원 관리와 학습전략 활용 측면에서는 액션러닝프로그램과 블렌디드 액션러닝프로그램 공히 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 이상의 내용을 종합해볼 때 대학생의 자기주도적 학습능력을 향상하기 위해서는 다양한 교수방법 중 전통적 집단강의보다 학습자들의 참여 및 실천학습 방법인 액션러닝프로그램이 효과적인 교수방법이지만, 대학생들의 지적, 경험적 측면의 초보적 수준을 고려할 때 블렌디드 액션러닝프로그램의 적극적 활용이 요구된다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2011년도 춘계학술논문집 1부
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• pp.226-228
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• 2011

본 논문에서는 산업혁명 이후 근 현대 도시화와 국토개발 등을 통해 빠르게 변화하고 있는 거주 공간 및 자연환경의 원형을 사이버공간에 재현하여 환경교육 학습 자료로 활용하기 위한 콘텐츠로 조선시대 마을의 거주 공간 및 자연환경의 원형, 생활환경, 지구분야를 QUEST 3D 기술을 이용하여 환경호르몬에 대한 환경교육용 콘텐츠 개발하고 실험 평가 및 분석을 하였다.

• 한국학교수학회논문집
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• 제25권4호
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• pp.353-374
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• 2022

본 연구는 4차 산업시대를 맞아 코딩을 포함한 교수·학습이 강조됨에 따라 코딩수업에서 수학 교수·학습의 효과를 파악하고자 수행되었다. 이를 위해 경기도 D 중학교 1학년 학생들 32명이 스크래치를 활용한 7차시 프로그램에 참여하여, 그들의 활동자료는 컴퓨터에 매 차시 저장되었고, 연구자는 관찰일지를 매주 작성하였다. 중학교 등식의 성질에서 이렇게 수집된 자료를 통해 연구자는 도구화 수준에 대해 개별 학생의 수준을 조사하고, 학생의 컴퓨터프로그래밍 자기효능감을 사전과 사후 검사를 통해 조사하였다. 학생들의 도구화는 다양하게 나타났는데 연구가 시작된 시점에는 도구화의 제 3 또는 4수준에 해당하는 학생이 9%에 불과하였지만 연구마무리 시점에는 80%를 상회하였다. 학생들의 컴퓨터프로그래밍에 대한 자기효능감은 유의한 수준으로 향상되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.1605-1609
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• 2010

CGCM3.1 SRES B1 시나리오의 2D 변수들을 입력값으로 인공신경망 모형을 이용한 스케일 상세화기법으로 강부식(2009)은 소양강댐 유역의 월 누적강수 경향분석을 실시하였다. 원시 GCM 시나리오를 스케일 상세화 시키기 위한 기법의 하나로 인공신경망 모형을 사용할 수 있는데, 이 경우 GCM에서 모의되는 강수플럭스, 해면기압, 지표면 근처에서의 일 평균온도, 지표면 근처에서의 일평균온도, 지표면으로부터 발생하는 잠열플럭스 등과 같은 22개의 변수를 잠재적인 예측인자로 사용하여 신경망을 구성하게 된다. 입력변수세트의 구성은 인공신경망의 계산 효율을 좌우하는 중요한 요소라 할 수 있다. 본 연구에서는 변수의 물리적 특성을 고려하여 순차적인 변수선택을 통한 신경망 입력변수 세트를 구성하고 입력세트 간의 학습성과 비교를 통하여, 최적 입력변수 선정 및 신경망의 학습효과를 높일 수 있는 방법에 대해 연구하였다. 물리적 상관성이 높다고 판단되는 GCM_Prec, huss, ps를 입력변수로 하여 순차적인 케이스를 학습해본 결과 huss와 ps를 입력변수로 하는 케이스에 대해서 적은 오차와 높은 상관성을 보였다, 또한, 신경망의 학습 효과를 높이기 위해 홍수기와 비홍수기로 구분하여 학습한 결과 홍수기와 비홍수기로 구분하여 신경망을 구성하였을 경우가 향상된 모의값을 나타내었다. 기후변화모의자료는 CCCma(Canadian Center for Climate Modeling and Analysis)에서 제공되는 CGCM3.1/T63 20C3M 시나리오를 사용하였으며, 관측값으로는 AWS에서 제공된 일 누적강수를 사용하였다. 인공신경망의 학습기간은 1997년부터 2000년이며, 검증기간은 2001년부터 2004년으로 구성하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권10호
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• pp.81-88
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• 2020

본 연구의 목적은 증강현실 기술을 기반으로 상악 우측 중절치의 치아 형태 조각의 반복 실습이 가능한 콘텐츠를 개발하는 것이다. 치아 형태의 단계별 실습을 위해, 1단계부터 16단계까지의 단계별 실습스토리 보드에 의한 근심, 원심, 협면, 설면의 특징을 반영한 단계별 치아 조각 형태를 삼차원 모델링 하였다. 이 자료가 학습자의 모바일 기기 화면상에 출력될 수 있도록 단계별 이미지 마커를 인식하여, 증강현실 어플리케이션으로 사용할 수 있도록 제작하였다. 이를 통해 학습자는 치아 형태 조각 연습을 반복적으로 수행해 완성도 높은 상악 우측 중절치를 조각할 수 있었다. 이 콘텐츠를 이용하여 치아 형태학 강의실 수업과 치의학 입문자의 실습이 함께 연계되어 치아 형태 조각 능력 향상에 기여하고자 한다.