• 제목/요약/키워드: Computer Programming Education

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방사선학과 교육과정 개선을 위한 현 교육과정 평가 (Evaluation of Present Curriculum for Devlopment of Dept. of Radiological Science Curriculum)

  • 강세식;김창수;최석윤;고성진;김정훈
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제11권5호
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    • pp.242-251
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    • 2011
  • 시대와 사회적인 변화에 따라서 교육과정은 변화의 요구를 받게 된다. 교육과정의 변화를 요구받는 현시점에서 교과과정을 개선하기 위한 선행단계인 현재의 교과과정을 분석, 평가하고자 한다. 교육전문가 집단의 설문과 현재 방사선학과가 개설되어 있는 21개 대학 중 19개 대학 방사선학과의 교육과정 및 참고문헌을 중심으로 연구하였으며, 연구내용은 방사선사 업무범위와 교과과정, 방사선과학 교육과 교과과정, 디지털과 국제화시대의 교과과정, 방사선과학에 대한 학문적인 발전과 교과과정 등의 내용을 중심으로 연구하였다. 업무범위에서는 혈관조영학 및 중재적검사학은 6 ~ 8개교, 투시영상학은 4개교, 초음파영상학 및 실습은 6개교, 자기공명영상학은 2개교 등에서 미개설된 것으로 나타났다. 기초의학 교과목인 인체생리학, 인체해부학 및 실습, 의학용어 등은 대부분의 대학에서 개설되어 있었으나, 병리학 5개교, 영상해부학 6개교, 임상의학 11개교 등에서 미개설 되어 있는 것으로 나타났다. 기초이공학 교과목 중에서 일반생물학 및 실습은 11개교, 일반물리학 및 실습은 14개교, 일반화학 및 실습은 8개교 등 약 절반정도의 대학에서 개설된 것으로 나타났다. 전공기초에서 디지털화 교과목인 보건전산학, 컴퓨터프로그램밍, PACS 등이 개설된 대학은 4 ~ 5개교에 불과하였다. 방사선과학 교육은 확대된 업무범위를 포함하여, 방사선과학의 학문적 발전과 디지털화 교육 및 국제화 그리고 방사선과학 분야의 미래지향적인 교육의 토대를 마련하기 위해서는 현재 각 대학에서 개설, 운영되고 있는 교과과정은 일정부분 표준화의 필요성을 인식하였으며, 이에 방사선학과 교육과정은 인증제 도입의 필요성을 제시한다.

영양분석 API를 이용한 메뉴 라벨링 시스템 (MLS) 개발 (Development of Menu Labeling System (MLS) Using Nutri-API (Nutrition Analysis Application Programming Interface))

  • 홍순명;조지예;박유정;김민찬;박혜경;이은주;김종욱;권광일;김지영
    • Journal of Nutrition and Health
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    • 제43권2호
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    • pp.197-206
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    • 2010
  • 본 논문에서는 영양분석 소프트웨어 인터페이스인 Nutri-API (Application Programming Interface)를 활용하여 영양표시를 위한 메뉴 라벨링 시스템을 개발하였다. 영양표시에 표시되는 각 항목들은 영양성분이 추가 또는 변경이 될 수 있도록 유연한 설계를 하였으며 본 메뉴 라벨링 시스템은 다양한 변경사항들을 사용자가 직접 수정 할 수 있도록 설계되었다. 또한, 식품단위의 정보제공뿐만 아니라, 음식 또는 식단의 영양표시 정보도 제공한다. 주요 내용을 요약 하면 다음과 같다. 식품 및 메뉴 검색 메뉴 라벨링 시스템의 식품 및 메뉴의 검색은 유의어 검색 기능과 의미 정보 및 분류 정보를 통한 검색 기능을 가지고 있으며 영양소를 검색할 수 있으며 영양소 함량 정보가 없는 경우에는 missing 표시 (-)을 하였다. 메뉴작성 및 식품관리 메뉴 라벨링 시스템은 기존 데이터베이스화된 기본 식품만을 사용하여 영양 표시에 사용하는 것뿐만 아니라, 식품의 조합인 메뉴를 포함하여 정보를 제공하였으며 Nutri-API의 NutriMenu 기능을 확장하여 메뉴 작성 기능과 추가 및 관리기능을 추가하였다. 메뉴 라벨링 시스템에서 제공되는 정보로는 메뉴설명, 메뉴이미지, 재료중량, 열량 등의 영양소, 3대 영양소비율과 원그래프 제공뿐만 아니라, 메뉴의 구성분류에 따른 영양소 정보도 제시하고 있다. 메뉴 라벨링을 위한 영양소 정보로는 농촌진흥청 모든 영양소를 포함하여 당류, 포화지방, 트랜스지방, 콜레스테롤 등이 있다. 그리고 메뉴의 영양섭취기준과 영양소기준치에 대한 비율 (%) 정보도 제공하며, 동시에 메뉴의 그리고 메뉴의 구성분류의 식품이나 중량 등을 입력/수정/변경 할 수 있다. 식품 추가 기능 본 시스템에서는 기본으로 제공되는 식품 정보 외에 시스템에서 제공하고 있지 않은 식품 또는 식품의 정보를 수정을 위해 식품 추가 기능을 제공하고 있으므로 새로운 식품을 추가하여 식품설명, 사진과 영양소 정보를 입력하여 저장할 수 있다. 기본 제공되는 식품과 구별하기 위해서 사용자 식품으로 별도 저장 및 관리한다. 메뉴 라벨링 정보 메뉴 라벨링 정보에서는 메뉴의 식품재료 중량뿐만 아니라 메뉴의 조리 후 중량, 1회 제공량 (portion size), 총 제공량 (total serving size) 등의 정보를 제공하도록 하였다. 메뉴 라벨링을 위해 추가된 식품 및 메뉴는 라벨링 항목에서 추가 및 수정이 가능하다. 메뉴 라벨링에서 추가 및 수정된 정보는 기본 메뉴 정보와는 별도로 저장 및 관리한다. 메뉴 라벨링 형식으로는 사용자는 표준형, 가로형, 선형, 쌍방형, 영양성분 전면표시형으로 출력할 수 있으며 식당의 메뉴판 영양표시형태도 출력할 수 있다. 메뉴 및 라벨링 관리 사용자가 작성한 메뉴 및 라벨링 정보의 지속적인 관리를 위해 별도의 관리기능을 제공하고 있어서 메뉴의 히스토리뿐만 아니라 이미 작성된 메뉴를 복사하여 새로운 메뉴를 작성하거나, 새로운 메뉴를 구성하는 기본 메뉴로 사용할 수 있다.

가상현실시스템(CAVE)을 활용한 문화 Content의 복원 과정을 통한 CAVE활용 방안에 대한 연구 (Research about CAVE Practical Use Way Through Culture Content's Restoration Process that Utilize CAVE)

  • 김태열;유석호;허영주
    • 한국게임학회 논문지
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    • 제4권3호
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    • pp.11-20
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    • 2004
  • 80, 90년대의 영화에서만 보아오던 가상현실이 과학 및 컴퓨터 기술의 비약적인 발전을 바탕으로 우리에게 가까이 다가오고 있다. 다양한 가상현실 시스템 (VRML, HMD, FishTank, Wall Type, CAVE Type)의 개발과 함께 그 시스템의 발전으로 더욱 현실감 있는 가상현실 구현이 가능해지고 있다. 몰입감이 높은 가상 현실은 이로써 사람들이 일상적으로 경험하기 어려운 환경을 직접 체험하지 않고서도 그 환경에 들어와 있는 것처럼 보여주고 조작할 수 있게 해주는 것이다. 가상현실의 응용분야로는 교육, 고급 프로그래밍, 원격조작, 원격위성 표면탐사, 탐사자료 분석, 과학적 가시화(scientific visualization)등을 들 수 있다. 구체적인 예로서, 탱크 및 항공기의 조종법 훈련, 가구의 배치 설계, 수술 실습, 게임 등 다양하다. 이런 가상현실 시스템에서는 인간 참여자의 실제조작과 가상 작업공간이 하드웨어로 상호 연결된다. 이렇게 상호 연결된 하드웨어로 인간의 오감을 적절하게 자극하여 몰입감을 더하여 준다. 아직 많은 부분이 모자라지만 많은 연구와 노력으로 빠른 시간 안에 거의 인간이 느낄 수 있는 느낌을 가상현실에서도 현실과 같이 느낄 수 있을 것이다. 이 논문에서는 가상현실시스템의 기본적인 정의와 개념 그리고 종류를 알아보고 그 중에서 몰입감이 뛰어난 CAVE형의 가상현실시스템에 대하여 개념분석을 하였고 다음으로 2003년 KISTI(한국과학기술정보연구원)에서 만들어진 경복궁(문화 원형 Content)을 가상현실시스템에서 복원 과정을 Design process를 거쳐 제작되는 과정을 통해 가상현실시스템에서의 VR프로그래밍 방법과 모델링 방법을 제시하였다. 이러한 과정을 통해 몰입형 가상현실 시스템의 활용성에 대해 알아보았고 지금 시점에서 이러한 CAVE형 가상현실 시스템의 활용방안에 대하여 연구해 보았다. 끝으로 가상현실시스템을 활용한 문화재 복원 과정에서 나타난 문제점에 대하여 서술 하고 가상 현실 시스템의 활용 방안을 제시한다.

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텍스트 마이닝 기법을 활용한 인공지능 기술개발 동향 분석 연구: 깃허브 상의 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트를 대상으로 (A Study on the Development Trend of Artificial Intelligence Using Text Mining Technique: Focused on Open Source Software Projects on Github)

  • 정지선;김동성;이홍주;김종우
    • 지능정보연구
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    • 제25권1호
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    • pp.1-19
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    • 2019
  • 제4차 산업혁명을 이끄는 주요 원동력 중 하나인 인공지능 기술은 이미지와 음성 인식 등 여러 분야에서 사람과 유사하거나 더 뛰어난 능력을 보이며, 사회 전반에 미치게 될 다양한 영향력으로 인하여 높은 주목을 받고 있다. 특히, 인공지능 기술은 의료, 금융, 제조, 서비스, 교육 등 광범위한 분야에서 활용이 가능하기 때문에, 현재의 기술 동향을 파악하고 발전 방향을 분석하기 위한 노력들 또한 활발히 이루어지고 있다. 한편, 이러한 인공지능 기술의 급속한 발전 배경에는 학습, 추론, 인식 등의 복잡한 인공지능 알고리즘을 개발할 수 있는 주요 플랫폼들이 오픈 소스로 공개되면서, 이를 활용한 기술과 서비스들의 개발이 비약적으로 증가하고 있는 것이 주요 요인 중 하나로 확인된다. 또한, 주요 글로벌 기업들이 개발한 자연어 인식, 음성 인식, 이미지 인식 기능 등의 인공지능 소프트웨어들이 오픈 소스 소프트웨어(OSS: Open Sources Software)로 무료로 공개되면서 기술확산에 크게 기여하고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 온라인상에서 다수의 협업을 통하여 개발이 이루어지고 있는 인공지능과 관련된 주요 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트들을 분석하여, 인공지능 기술 개발 현황에 대한 보다 실질적인 동향을 파악하고자 한다. 이를 위하여 깃허브(Github) 상에서 2000년부터 2018년 7월까지 생성된 인공지능과 관련된 주요 프로젝트들의 목록을 검색 및 수집하였으며, 수집 된 프로젝트들의 특징과 기술 분야를 의미하는 토픽 정보들을 대상으로 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 주요 기술들의 개발 동향을 연도별로 상세하게 확인하였다. 분석 결과, 인공지능과 관련된 오픈 소스 소프트웨어들은 2016년을 기준으로 급격하게 증가하는 추세이며, 토픽들의 관계 분석을 통하여 주요 기술 동향이 '알고리즘', '프로그래밍 언어', '응용분야', '개발 도구'의 범주로 구분하는 것이 가능함을 확인하였다. 이러한 분석 결과를 바탕으로, 향후 다양한 분야에서의 활용을 위해 개발되고 있는 인공지능 관련 기술들을 보다 상세하게 구분하여 확인하는 것이 가능할 것이며, 효과적인 발전 방향 모색과 변화 추이 분석에 활용이 가능할 것이다.

영재와 평재 고등학생의 IT 역량에 대한 인식 (Perceptions of Information Technology Competencies among Gifted and Non-gifted High School Students)

  • 신민;안도희
    • 영재교육연구
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    • 제25권2호
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    • pp.339-358
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    • 2015
  • 본 연구에서는 영재와 평재 고등학생들이 IT 역량을 어떻게 인식하고 있는지에 대해 비교해 보고자 하였다. 이를 위해 영재학교 2개교와 IT 특성화 고등학교 1개교 그리고 공업고등학교 1개교, 총 370명을 대상으로 표집 하였으며, 이들을 대상으로 IT 기업 인재 채용 시에 중요하게 고려되는 요인, IT 역량 향상을 위해 필요한 교과목과 이를 위한 효과적인 교육방법, IT 핵심역량에 대한 생각에 대해 응답하도록 하였다. 이 중 351명을 최종 분석 대상으로 선정하여 분석한 결과, 고등학생들은 IT 기업의 신규채용 시 중요한 요인이 IT 전문역량이라고 인식하고 있었으며, IT 역량을 향상시키기 위해서는 실무중심 교육과 실습위주의 교육 등 '실습 위주 교육'이 가장 필요하다고 응답하였다. 또한, IT 핵심역량 중에서 가장 중요하다고 생각하는 하위 요인으로 영재학교와 정보과학고등학교는 '소프트웨어 기본역량'이 가장 중요하다고 인식하고 있었고, 공업고등학교는 '네트워크 및 보안 기본역량'이 가장 중요하다고 지각한 것으로 나타났다. 마지막으로, IT 역량 함양을 위해 가장 필요한 교육과정으로는 학교 유형별로 다르게 인식하고 있었는데, 영재학교 학생들은 '알고리즘'이 가장 필요하다고 인식하였고, 정보과학고등학교 학생들은 '자료구조' 및 '컴퓨터 구조'의 필요성을 가장 크게 인식하고 있었다. 공업고등학교 학생들의 경우에는 '프로그래밍 언어'가 가장 필요한 교과목이라고 응답하였다. 또한, IT 기업 채용시 중요한 요인(IT 전문역량, 학력, 기초직업능력, IT공통역량), IT 핵심역량 함양 교육방법(학교교육), IT 핵심역량 중요도(소프트웨어 기본역량, 데이터베이스 기본역량, 네트워크 및 보안 기본 역량, 통합적인 역량), IT 역량 향상을 위한 교육방법(운영체제, 하드웨어)에서 영재학생이 평재학생보다 더 중요성이나 필요성을 높게 인식하는 경향이 있는 것으로 나타났다. IT 교육을 받고 있는 영재학생, 정보과학고등학생 및 공업고등학교 학생들이 인식하는 IT 핵심역량을 비교분석한 본 연구결과가 향후 IT 인력 양성을 위한 교육과정 및 교육방법을 개선하고 보완하는데 기초자료로 활용될 수 있기를 기대한다.

지구과학 예비교사들의 컴퓨팅 사고에 대한 인식 탐색 (Exploring Pre-Service Earth Science Teachers' Understandings of Computational Thinking)

  • 박영신;박기락
    • 한국지구과학회지
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    • 제45권3호
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    • pp.260-276
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    • 2024
  • 이 연구의 목적은 공학기반 파력발전소 주제의 STEAM 수업을 통해서 지구과학전공 예비교사들의 컴퓨팅 사고에 대한 인식형성 및 개선이 있는지를 탐색하는 것이다. STEAM 수업은 가장 효율적인 파력발전소 모형을 제작해보는 내용으로 구성되었다. 컴퓨팅 사고 실천 인식을 알아보는 설문지는 연구자가 기존의 연구를 중심으로 설문 문항을 개발하여 15명의 예비교사들에게 투입하였다. STEAM 수업은 파도를 이용해서 터빈이 돌아가는 과학적 원리 이해를 바탕으로 모둠별로 효율적인 파력발전소 모형을 개발하도록 하였으며 수업 중에 문제를 인식하고(문제해결), 코딩작업을 해서(코딩 및 프로그래밍) 3D 프린터로 파력발전소를 제작하였으며(모델 설계 및 구축), 제작된 산출물을 평가하여 오류를 수정하는(문제 오류 수정) 동안에 '논리적 사고'를 통한 높은 수준의 컴퓨팅 사고 실천 인식이 파악되었다(14개 중에 앞의 5개 실천은 평균 5점). 하지만 용어에 대한 정확한 정의를 알지 못하고 실시한 수업에서 '추상화'. '문제분해', 및 '빅 데이터 활용'에 대한 인식은 오히려 수업 후의 인식은 더 낮아졌다(3개의 실천). STEAM 수업 후에는 컴퓨팅 사고 실천은 '온라인 게임하기'는 아니라는 것에 인식개선이 있었지만(4.06→0.86; 역문항) 아직도 컴퓨터를 이용해서 해야 하는 컴퓨팅 사고 실천으로 인식하고 있어 개선되지 않음이 확인되었다(컴퓨터처럼 생각하기, 컴퓨터를 사용하여 통계하기). 문제 인식에 해당하는 '문제해결'(3.73→4.33), '패턴 인식'(3.53→3.66), 그리고 '최상의 도구 선택'(4.26→4.66)의 3개 실천은 인식이 약하게 개선되었다. 컴퓨팅 사고 실천과 같은 역량 함양을 위해서는 실습위주의 교육양성과정이 개설되어야 하며, 특히 본 연구에서는 다른 주제의 추가적인 STEAM 수업을 했다면 개선이 일어나지 않거나 약하게 인식되었던 컴퓨팅 사고 실천에 대해서는 확실한 개선이 있을 수 있다는 결론을 내릴 수 있다. 다회적인 상황학습의 교육실습 교육과정이 개설되어야 한다.

전역 토픽의 지역 매핑을 통한 효율적 토픽 모델링 방안 (Efficient Topic Modeling by Mapping Global and Local Topics)

  • 최호창;김남규
    • 지능정보연구
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    • 제23권3호
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    • pp.69-94
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    • 2017
  • 최근 빅데이터 분석 수요의 지속적 증가와 함께 관련 기법 및 도구의 비약적 발전이 이루어지고 있으며, 이에 따라 빅데이터 분석은 소수 전문가에 의한 독점이 아닌 개별 사용자의 자가 수행 형태로 변모하고 있다. 또한 전통적 방법으로는 분석이 어려웠던 비정형 데이터의 활용 방안에 대한 관심이 증가하고 있으며, 대표적으로 방대한 양의 텍스트에서 주제를 도출해내는 토픽 모델링(Topic Modeling)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 전통적인 토픽 모델링은 전체 문서에 걸친 주요 용어의 분포에 기반을 두고 수행되기 때문에, 각 문서의 토픽 식별에는 전체 문서에 대한 일괄 분석이 필요하다. 이로 인해 대용량 문서의 토픽 모델링에는 오랜 시간이 소요되며, 이 문제는 특히 분석 대상 문서가 복수의 시스템 또는 지역에 분산 저장되어 있는 경우 더욱 크게 작용한다. 따라서 이를 극복하기 위해 대량의 문서를 하위 군집으로 분할하고, 각 군집별 분석을 통해 토픽을 도출하는 방법을 생각할 수 있다. 하지만 이 경우 각 군집에서 도출한 지역 토픽은 전체 문서로부터 도출한 전역 토픽과 상이하게 나타나므로, 각 문서와 전역 토픽의 대응 관계를 식별할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 전체 문서를 하위 군집으로 분할하고, 각 하위 군집에서 대표 문서를 추출하여 축소된 전역 문서 집합을 구성하고, 대표 문서를 매개로 하위 군집에서 도출한 지역 토픽으로부터 전역 토픽의 성분을 도출하는 방안을 제시한다. 또한 뉴스 기사 24,000건에 대한 실험을 통해 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 평가하였으며, 이와 함께 제안 방법론에 따른 분할 정복(Divide and Conquer) 방식과 전체 문서에 대한 일괄 수행 방식의 토픽 분석 결과를 비교하였다.