• 한국지구과학회지
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• 제43권2호
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• pp.324-347
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• 2022

한반도 지질 정보는 공공적 활용을 위한 기초 지식의 토대를 제공하며 역사 과학으로서 지질학의 본성을 배울 수 있는 계기를 마련하므로 과학교육 측면에서 중요성이 크다. 특히 한반도에서 지구조 활동이 활발했던 중생대는 한반도 지사를 이해하기 위해 매우 중요한 시기이다. 본 연구의 목적은 2015 개정 교육과정에 기반한 지구과학II 교과서의 '한반도의 지질' 단원에서 중생대의 지질과 관련된 내용의 신뢰성과 일관성을 분석하는 것이다. 분석 대상은 지구과학II 교과서 4종이고, 분석 범위는 중생대의 퇴적층, 지각 변동 및 화강암류이다. 분석 항목은 분석 범위와 관련된 용어, 시기, 암석 분포 지역이며, 분석 항목별로 교과서 내·교과서 간 일치 여부 및 과학 지식과 교과서 내용의 일치 여부를 분석하였다. 분석 결과, 중생대 지질 관련 용어, 시기, 암석 분포 지역 측면에서 각각 다양한 불일치 사례가 확인되었으며, 불일치 사례를 중심으로 개선 방안을 논하였다. 한반도 지질 교육의 목표를 달성하기 위해 과학계와 교육계의 협업을 통해 최신 과학 지식과 정합한 교육 자료가 개발될 필요성을 강조하였다.

• 적정기술학회지
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• 제6권2호
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• pp.200-207
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• 2020

팹랩(Fab Lab)의 설립목적은 전세계 지역 커뮤니티의 지속 가능한 발전을 도모하는 것이다. 이를 위해 팹 재단(Fab Foundation)은 2054년까지 도시의 자급자족률을 50% 이상을 유지하는 자원 순환형 사회를 준비하고 있다. 팹랩은 선진국에서 창업이나 전문가를 위한 제작 공간뿐만 아니라, 학습과 창조를 위한 개방형 혁신 공간으로 자리매김하고 있다. 또한, 신흥국에서는 개인 혹은 커뮤니티의 요구를 반영하는 적정한 신기술을 제작하고, 공유하는 디지털 제작터의 역할을 수행하고 있다. 인도 전역에 70개의 팹랩이 있으며, 이는 러시아의 48개를 앞서는 신흥국 최대 규모이다. 인도의 팹랩은 6개월마다 주기적인 모임을 통해 협업 프로젝트를 진행하고, 많은 스타트업을 양산해내고 있다. 본 연구의 주제인 팹랩 빅얀 아쉬람은 인도 농촌의 대안학교에 디지털 랩의 개념을 이전하는 장소로 정의하고 있다. 본 연구에서 구루쿨라(Gurukula) 제도의 현대판인 빅얀 아쉬람이라는 농업공동체 대안학교가 팹랩이라는 디지털 패브리케이션과 성공적으로 결합하여, 제4차 산업혁명의 새로운 시민주도의 메이킹 커뮤니티로 거듭난 사례를 살펴보았다. 이를 바탕으로 현지 실정에 맞는 인도 팹랩의 발전 모델을 탐색해 보았다.

• 한국과학교육학회지
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• 제42권5호
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• pp.543-555
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• 2022

본 연구는 '미적 과학교육 연구'를 서지분석을 통해 그 동향을 파악한 후, 앞으로 이 분야의 연구에 대한 시사점을 제공하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 Clarivate Analytics에서 제공하는 Web of Science 웹데이터베이스의 검색기능을 활용하여 미적 과학교육 연구 100편을 추출하였으며, 이를 R 프로그램의 Bibliometrix 패키지를 이용하여 상세 서지분석을 실시하였다. 분석 결과, 1993년부터 2022년까지 평균적으로 논문의 수가 증가하는 추세였으며, 관련 논문이 출판되는 학술지는 지역적으로 균등히 분포되어 있는 양상을 보였다. 키워드 분석, 상위 인용수를 가지고 있는 논문, 저자 협력 네트워크, 문헌 공동 인용 네트워크 등을 통해 살펴본 결과, 과학교육에서 미적 측면은 과학교육에서 예술을 통합하여 미적 경험을 유도하는 범주, 과학의 미적 측면에서 '형태의 미'와 '정서적 반응'을 활용한 범주로 구분 지을 수 있었다. 본 연구를 통해 도출한 시사점은 다음과 같다. 첫째, 미래 과학교육에서 강조하는 행위주체성과 능동적 학습을 실현하기 위해 미적 과학교육 연구가 활발히 수행되어야 한다. 둘째, 과학의 '형태의 미'를 과학교육에 좀 더 활용하여 과학교육에 대한 새로운 접근법을 개발할 필요가 있다. 셋째, 과학의 미적 측면은 교사, 예비교사, 학생의 과학의 본성에 대한 인식을 변화시킬 수 있다. 넷째, 과학의 미적 측면에 대한 교사, 학생, 예비교사 등을 대상으로 한 광범위한 인식조사를 통해 과학교육에서 미적 측면을 활용하는데 있어 시사점을 도출하여야 한다. 본 연구는 미적 과학교육 연구의 전체적인 분석 자료를 제공했다는 점에서 의미가 있다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.327-351
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• 2023

본 논문은 인공지능(AI) 프로젝트를 성공적으로 이끄는 주요 요인을 도출하고 중요도의우선순위를 두는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 우선 기존 유관 연구들을 검토하여 성공요인을 선정하고, 전문가 인터뷰를 통해 17개 요인을 최종 도출하였다. 이어 TOE 프레임워크를 활용하여 계층 모형을 개발하였다. 이후, AI 활용 기업 소속 전문가와 AI 자문 및 기술, 플랫폼, 어플리케이션을 지원하는 공급기업 소속 전문가를 대상으로 설문 조사를 실시하고, AHP 방법을 활용하여 분석하였다. 분석 결과, 환경적 요인보다 조직적 요인과 기술적 요인이 모두 중요한데, 이 중 조직적 요인이 조금 더 중요한 것으로 나타났다. 조직적 요인 중에서는 전략/명확한 비즈니스 니즈와 AI 구현/활용 역량, 그리고 부서 간 협업/커뮤니케이션이 가장 중요한 요인으로 나타났다. 기술적 요인 중에서는 AI 학습을 위한 충분한 데이터 양과 데이터 품질이 가장 중요한 요인으로 도출되었으며, 이어서 IT 인프라/호환성이 중요하게 응답되었다. 환경적 요인에서는 AI를 직접 사용할 고객의 준비와 지지가 중요한 요인으로 나타났다. 각 17개 개별요인의 중요도를 살펴보면 데이터의 가용성과 품질(0.2245)이 가장 중요하고, 이어 전략/명확한 비즈니스 니즈(0.1076), 고객준비/지지(0.0763) 순으로 중요한 것으로 분석되었다. 이러한 결과는 AI 도입을 검토 중이거나 실행중인 기업, AI 도입을 지원하는 서비스 공급기업, AI 산업을 육성하고자 하는 정부 정책 입안자들에게 성공적인 실행, 육성을 위한 가이드로 활용될 수 있다. 또한 AI 프로젝트의 성공 모델을 연구하고자 하는 연구자들에게도 기여할 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제29권2호
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• pp.323-338
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• 2023

셋톱박스 오디언스(TV 시청자) 타겟팅의 핵심은 오디언스의 시청패턴을 분석하여 광고의 효과성이 높을 것으로 예상되는 오디언스에게 맞춤형 광고를 내보내는 것이다. 세션 기반 추천 시스템은 인터넷 광고 추천, 유저 검색 기록 기반 추천 등에 많이 이용되고 있지만, TV 광고의 측면에서 셋톱박스 데이터 수집의 어려움을 이유로 연구하기에 어려움이 있었다. 또한 오디언스 개인의 식별정보가 있는 데이터에서, 오디언스의 선호가 반영되는 시청 패턴을 모델링하는 데 한계가 있었다. 따라서 본 연구에서는 한국방송광고진흥공사(KOBACO)와 방송3사(SKB, KT, LGU+)와의 협업을 통해 익명화된 오디언스 4,847명의 6개월간 시청 데이터를 확보하여 연구를 진행하였으며, 유저-세션-아이템의 계층적 구조를 가지는 개인화 세션 기반 추천 시스템을 개발하여 성능 검증을 진행하였다. 그 결과, 셋톱박스 오디언스 데이터셋과 그 외 검증을 위한 2개의 데이터셋에서 제안된 모델이 비교 대상 모델보다 높은 성능을 보이는 것을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권7호
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• pp.1951-1975
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• 2023

Recent advances in Cognitive Radio Networks (CRN) have elevated them to the status of a critical instrument for overcoming spectrum limits and achieving severe future wireless communication requirements. Collaborative spectrum sensing is presented for efficient channel selection because spectrum sensing is an essential part of CRNs. This study presents an innovative cooperative spectrum sensing (CSS) model that is built on the Firefly Algorithm (FA), as well as machine learning artificial neural networks (ANN). This system makes use of user grouping strategies to improve detection performance dramatically while lowering collaboration costs. Cooperative sensing wasn't used until after cognitive radio users had been correctly identified using energy data samples and an ANN model. Cooperative sensing strategies produce a user base that is either secure, requires less effort, or is faultless. The suggested method's purpose is to choose the best transmission channel. Clustering is utilized by the suggested ANN-FA model to reduce spectrum sensing inaccuracy. The transmission channel that has the highest weight is chosen by employing the method that has been provided for computing channel weight. The proposed ANN-FA model computes channel weight based on three sets of input parameters: PU utilization, CR count, and channel capacity. Using an improved evolutionary algorithm, the key principles of the ANN-FA scheme are optimized to boost the overall efficiency of the CRN channel selection technique. This study proposes the Artificial Neural Network with Firefly Algorithm (ANN-FA) for cognitive radio networks to overcome the obstacles. This proposed work focuses primarily on sensing the optimal secondary user channel and reducing the spectrum handoff delay in wireless networks. Several benchmark functions are utilized We analyze the efficacy of this innovative strategy by evaluating its performance. The performance of ANN-FA is 22.72 percent more robust and effective than that of the other metaheuristic algorithm, according to experimental findings. The proposed ANN-FA model is simulated using the NS2 simulator, The results are evaluated in terms of average interference ratio, spectrum opportunity utilization, three metrics are measured: packet delivery ratio (PDR), end-to-end delay, and end-to-average throughput for a variety of different CRs found in the network.

• 한국지구과학회지
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• 제44권1호
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• pp.79-89
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• 2023

본 연구의 목적은 공학설계 기반 오션 클린업 수업이 STEAM 태도와 창의공학적 문제해결성향에 미치는 영향을 알아보는 것이다. 또한 이 과정에서 학생들이 공학설계 기반 수업에서 접하는 흥미로운 점을 파악하고자 하였다. 본 연구에서는 공학설계를 전공한 교수 1명과 석사 이상의 공학설계 전문가 5명이 함께 공학설계를 기반으로 한 6차시의 과학수업을 개발하여 검토하였다. 수업의 주제는 실제 오션 클린업 프로젝트에서 구현된 방법을 기반으로 해양 오염을 줄이기 위한 과학 및 공학적 해결과정의 설계 및 구현으로 선정되었다. 공학설계 과정은 NGSS(2013)에서 제시한 공학 설계 모형을 활용하였으며, 최적화 과정을 통해 재설계를 경험할 수 있도록 구성하였다. 효과를 검증하기 위해 Park et al.(2019)이 개발한 STEAM 태도 설문지 및 Kang and Nam(2016)이 개발한 창의공학적 문제해결성향 검사 도구를 사용하였다. 효과성 검정을 위한 통계분석을 위해 사전 및 사후 t-검정을 사용하였다. 또한, 학습자가 경험한 흥미로운 점의 내용은 기술적인 응답을 받아 전사하고, 중심도 분석을 통해 분석 및 시각화하였다. 결과는 과학 수업에서 공학설계 기반 오션 클린업 수업이 STEAM 태도와 창의공학적 문제해결성향 모두에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 확인하였다 (p< .05). 또한, 비정형 데이터 분석 결과, 학습자가 학습에 관심을 갖는 요인으로 이공계 지식, 공학적 경험, 협동과 협업이 나타나 공학적 경험이 중심 요인임을 확인하였다.

• 윤리연구
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• 제97호
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• pp.279-306
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• 2014

본 연구는 리더십을 공동체적 삶의 보편적 원리에 기초한 윤리문화적현상으로파악하고, 리더십의 관계와 과정, 기술에 내포된 윤리문화적 메카니즘을식별하고해석, 검증한 것으로서 유효성과 실증적 방법에 기초한 기존의 접근방법과는구별된다. 주요 내용은, 첫째, '윤리문화'의 개념 정립과 리더십의 윤리문화적접근방법의설정이다. 윤리문화는 구성원에 의해 공유될 수 있는 가치에 대한 사고와행동의기준으로서, 윤리적 이상의 당위와 실제의 문화적 가치의 균형적 조화와윤리적실천으로 구현된다. 이러한 윤리문화의 사고와 행동체계를 리더십에적용하여리더십의 구조와 기능을 근본적으로 파악하고자 한다. 둘째, 윤리문화적리더십모형구축이다. 리더십의 관계, 과정, 기술에 있어서 윤리적 이상의 당위와실제의문화적 가치의 균형적 조화와 윤리적 실천을 통해 갈등극복, 문제해결, 동기부여의리더십 기능을 올바르게 수행함으로써 개인목표와 함께 공동목표를 달성하는진정한영향력을 도출하려는 것이다. 셋째, 세종대왕 리더십 사례 분석이다. 세종대왕리더십은 대의와 위민과 덕화를 리더십의 윤리적 이상의 당위로 삼고, 안정과치민과 교화를 실제의 문화적 가치로 삼아 균형적 조화와 윤리적 실천이라는윤리문화적 사고와 행동체계를 리더십의 관계와 과정과 기술에 적용하였다. 이러한리더십을 통해 갈등을 극복하고 문제를 해결하며 동기를 유발시켜 신료들로하여금국가의 일을 자기의 책임으로 생각하고 변화와 창조에 자발적이고 헌신적으로행동하는 진정한 영향력을 이끌어냄으로써 민족 정체성을 확립하고 문화적기틀을구축하였다. 세종대왕의 리더십은 윤리문화적 리더십 모형이 잘 구현된리더십사례라고 할 수 있다. 본 연구를 통해 현대사회에서 요구되는 리더십은 공동체적 삶의보편적원리인도덕과 윤리를 기본바탕으로 삼아야 하며, 윤리적 이상의 당위와 실제의문화적가치를 균형적으로 조화시키고 윤리적으로 실천하는 리더의 덕을 잘 발휘하여진정한영향력을 이끌어 낼 수 있어야 한다는 점이다. 본 연구에서 제시한 윤리문화적리더십은 현대 리더십의 적실성과 실천성의 문제를 해결하는 하나의 대안이될수있다.

• 실천공학교육논문지
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• 제15권3호
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• pp.539-547
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• 2023

최근 대학교육은 교육 패러다임의 변화와 함께 학습자 중심의 교육 모델을 강조하고 있다. 본 연구는 대학 강의평가의 개방형 응답을 토픽 모델링으로 분석하여 학생들의 다양한 의견을 탐색하고 교육의 질을 향상시키는데 목적이 있다. 이를 위해 비수도권 대학의 2017년부터 2022년까지 강의평가 결과를 바탕으로 총 45,001개의 개방형 응답을 전공과 교양으로 구분하여 단문에 최적화된 BTM(Biterm Topic Modeling) 분석을 진행하였다. 분석 결과 전공 강의는 "비대면 수업경험에 대한 태도", "질문과 토론에 대한 태도", "출석과 성적평가에 대한 태도", "실습활동 및 발표에 대한 태도", "소통과 협업에 대한 태도"로 구분되었고, 교양 강의는 "비대면 수업경험에 대한 태도", "성적 및 평가에 대한 태도", "출석 및 수업계획서에 대한 태도", "학문적 지식과 흥미에 대한 태도", "소통과 질문에 대한 태도"로 구분되었다. 학생들의 다양한 피드백을 분석한 본 연구결과를 토대로 전공과 교양 강의의 특성을 비교하고 강의개선 및 학습경험을 향상시키는데 도움이 될 수 있는 인사이트를 얻을 수 있을 것이다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제63권2호
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• pp.165-186
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• 2024

학교 현장과 대규모 평가에서 서술형 문항 도입을 지원하기 위한 방안 중 하나로 인공지능 기반의 자동 채점 기술이 주목받고 있음에도 불구하고, 수학 교과에서는 타 교과에 비해 이에 대한 기초 연구가 부족한 상황이다. 이에 본 연구는 중학교 1학년 수학 서술형 문항 두 개를 대상으로 랜덤 포레스트 알고리즘을 활용하여 자동 채점 모델을 개발하고 그 성능을 평가하였다. 연구 결과, 두 문항에 대한 최종 모델의 평가요소별 정확도는 각각 0.95-1.00, 0.73-0.89의 범위로 나타났으며, 이는 타 교과에 비해 상대적으로 높은 수준이다. 데이터의 양을 고려한 평가 범주 설정의 중요성을 확인하였으며, 수학 교육전문가에 의한 텍스트 전처리와 데이터 특성에 맞는 벡터화 방법의 선택이 모델의 성능 및 해석 가능성을 향상시키는 데 기여하였다. 또한, 현실적 한계로 인해 균형적인 데이터 수집이 어려운 상황에서 오버샘플링이 성능을 보완하는 유용한 방법임을 확인하였다. 교육적 활용도를 높이기 위해, 랜덤 포레스트 기반 모델에서 도출된 특성 중요도를 활용하여 피드백과 같이 교수-학습에 유용한 정보를 생성하는 추가 연구가 필요하다. 본 연구는 수학 서술형 자동 채점에 관한 기초 연구로서 의미가 있으며, 인공지능 전문가와 수학교육 전문가 간의 긴밀한 협력을 통해 다양한 후속 연구가 진행될 필요가 있다.