북한은 1990년대 후반 고난의 행군 이후 본격적인 정보화 발전전략을 추진해 오고 있다. 특히 북한당국은 정보화 발전전략을 추진하기에 필요한 조직들도 하나, 둘 준비해 오고 있다. 즉, 조선로동당 내 과학교육부와 기계공업부, 21국과 같은 전문부서를 개편 신설하는 한편, 체신성, 전자공업성, 국가과학원 등의 내각 내 정보화 전담 부서를 만들었다. 뿐만 아니라 조선콤퓨터쎈터, 평양정보쎈터 등 전문기구를 설치하는 등 북한의 정보화 발전에 필요한 추진체계를 갖추었다. 이러한 북한의 정보화 추진체계는 조선로동당을 정점으로 하는 위계적 구조라는 특징을 갖고 있다. 즉 조선로동당을 정점으로 아래에 내각 그리고 전문기구를 두는 위계적 구조를 갖고 있는 것이다. 이를 통해 북한은 정보화를 당과 국가의 중앙집권적 통일적 지도를 보장하기 위한 수단으로 강조하고 있다. 이처럼 북한의 정보화 추진체계의 특징은 그들이 추구하는 국가정보화 미래상이 어떠한 방향으로 전개될지에 대해 예측할 수 있는 중요한 기준이 될 것이다.
최근 지능형 예측감시 시스템이 등장하고 있다. 지능형 예측감시 시스템의 추론을 위해서는 현재 및 과거의 데이터가 필요하며, 이러한 데이터의 분석을 통하여 곧 발생할 상황에 대한 예측을 가능하게 한다. 그러나, 이러한 과정에서 영상 객체의 개인정보를 취급하게 될 소지가 높으므로, 개인정보보호를 위해서는 보안에 대한 고려가 필수적이다. 특히, 개인의 생활패턴, 주요 이동 경로 등에 대한 정보가 해킹을 통하여 공개적으로 노출된다면 프라이버시 측면에서 문제가 될 것이다. 기존의 영상감시 프레임워크는 개인정보보호 측면에서 한계점이 있으며, 특히 개인정보보호에 취약한 측면이 있다. 본 논문에서는 개인정보보호를 고려한 지능형 예측감시 시스템을 위한 보안 프레임워크를 제안하였다. 제안한 방법에서는 단말, 전송, 감시, 모니터링 계층으로 구분하여 단위별 세부 구성요소를 명시하였으며, 특히 객체 단위별 세부 접근제어와 비식별화를 지원하여 영상감시 과정에서의 능동형 개인정보보호가 가능하다. 또한, 데이터 전송시 보안 기능과 RBAC 제공을 통한 접근제어의 장점을 갖는다.
시뮬레이션 시스템의 도입으로 항공, 선박, 의료 분야에서 많은 활용이 이루어졌다. 3차원 시뮬레이션 시스템은 시스템의 자원과 컴퓨터 계산량이 많아 지금까지 그 활용도가 현저히 미비했다. 그러나 그래픽 카드의 성능 및 시뮬레이션 기능이 발전하면서 PC 기반 시뮬레이션이 활성화 되었고, 일선 학교에서의 교육용 소프트웨어로 가능성을 검증 받고 있다. 하지만 일선 교육기관에서 CT 촬영 장비의 구매와 유지를 하기 위해 매우 많은 예산의 편성과 인력을 투자하여야 한다. 이러한 여건 때문에 교육 기관은 병원에 학생을 위탁하여 실습 과정을 간접 경험하게 하거나 단순한 견학에 그치고 있다. 따라서 본 논문에서는 의료 분야의 CT 촬영 장비를 PC기반의 3차원 가상환경에서 직접 조작해 볼 수 있는 체험형 CT 가상현실 교육 시스템을 개발하였다.
AI 기술은 법률, 특허, 금융, 국방의 의사결정지원 기술 형태로 발전하여 질병 진단과 법률 판정 등에 적용되고 있다. Deep Learning으로 실시간 정보를 검색하려면, Big data Analysis과 Deep Learning Algorithm이 필요하다. 본 논문에서는 Deep Learning 모델인 RNN(Recurrent Neural Network)을 이용하여 상위권 대학 진학률을 예측하고자 한다. 우선, 행정구역 사설학원 현황과 행정구역 연령별 학생 수를 분석하고 교육열이 높은 지역에 거주하는 학생이 상위권 대학 진학률이 높다는 사회 통념의 가설을 설정했다. 예측된 가설과 정부의 공공데이터를 활용하여 분석된 자료를 토대로 검증하고자 한다. 예측모델은 2015년부터 2017년까지의 데이터를 활용하여 상위권 진학률을 예상하도록 학습하고, 학습된 모델은 2018년 상위권 진학률을 예측한다. 교육특구지역의 상위권 진학률을 Deep Learning 모델인 RNN을 이용하여 예측 실험을 수행했다. 본 논문은 교육열이 높은 지역의 사설학원 현황, 연령별 학생 수에 미치는 영향에 대해서 가구소득, 사교육의 참여 비율을 분석하여 상위권 진학률의 상관관계를 정의한다.
최근 인터넷 및 초고속네트워크의 발전과 더불어 원격교육도 활발히 이용되고 있다. 온라인 강의(교수-학습)툴에 대한 상대적으로 많은 연구와는 비교되게 가상실험 툴에 대한 연구는 미진하다고 할수 있다. 본 논문에서는 원격교육용 가상실험실로 사용될 수 있는 웹 기반 시뮬레이션 툴, SimDraw를 설계 및 구현한다. 웹 기반 시뮬레이션기술을 원격교육에 적용시키기 위해서는 다음과 같은 몇 가지 요구사항이 만족되어야 한다. 첫째, 시뮬레이션 툴의 사용자 인터페이스가 간단해서 학생들이 쉽게 사용할 수 있어야 한다. 둘째, 원격 학생들의 다양한 컴퓨터 환경에서도 일관되게 실행될 수 있을 정도로 이식성이 있어야 한다. 마지막으로 셋째, 시뮬레이션 프로그램이 충분히 가벼워서 학생들이 설치 없이 사용이 가능하거나 혹은 설치가 매우 간결하고 쉽게 이루어질 수 있어야 한다. 이러한 요구조건을 만족시키기 위해 SimDraw는 클라이언트/서버구조에 기반하고 있다. 클라이언트프로그램은 모델작성 및 애니메이션 기능만을 가지고 있으므로 자바 애플릿으로 구현이 가능하고 웹 브라우져 내에서 실행될 수 있다. 즉 설치가 전혀 필요 없다. 서버프로그램은 원격컴파일, 모델저장, 라이브러리관리, 사용자관리 등의 기능을 클라이언트 측에 제공한다. SimDraw의 기능을 평가하기 위해 RIP(Routing Information Protocol) 라우팅 프로토콜의 가상 실험을 예로 들어서 시뮬레이션 과정을 보였다.
본 연구의 목적은 가정과교사의 임파워먼트를 측정할 수 있는 측정도구를 개발하고, 우리나라 가정과교사의 임파워먼트에 대한 인식과 요구도를 분석하는 것이다. 이에 '전문성'과 '교사 효능감'을 포함한 개념으로 가정과교사의 임파워먼트를 측정할 수 있는 구성요소 및 문항을 추출하고, 내용 타당도 검증과 문항이해정도에 대한 예비조사를 거쳐 임파워먼트 측정도구를 6점 리커트 척도로 20문항 개발하였다. 가정과교사 234명을 대상으로 온라인 설문조사를 하였으며 SPSS/Win 10.0과 AMOS 6.0을 이용하여 요인분석, 신뢰도 분석, 요구도 분석 등을 하였다. 연구 결과, 가정과교사의 임파워먼트 측정도구는 19문항 6요인으로 개발되었다. 수업운영능력, 영향력, 자율성, 신념, 전문성, 윤리성의 6개 요인이 전체 변량의 72.18%를 설명하였고, Cronbach's $\alpha$ 값이 0.94로 내적 일치도가 매우 우수하게 나타났다. 가정과교사의 임파워먼트에 대한 인식과 요구를 살펴본 결과, 가정과교사는 현재 '윤리성'과 '자율성'을 높게, '영향력'을 가장 낮게 인식하고 있었다. 한편 미래 가정과교사가 지녀야 할 임파워먼트에 대해서는 '수업운영능력을 가장 중요하게 인식하고 있었다. 그러나 가정과교사의 임파워먼트에 대한 요구도는 '영향력'이 가장 높았고, '수업운영능력'이 그 다음으로 나타났다.
최근 뇌 과학 연구에 관심이 높아지면서 두뇌 훈련게임, 교육응용분야 및 BCI(brain Computer Interface)등 여러 분야에서 뇌파를 이용한 장치들이 개발 되고 있다. 본 논문에서는 전두엽 뇌파를 이용해서 간편하고 손쉽게 사용할 수 있는 블루투스 기반 무선 포터블형 뇌파 측정장치를 설계 제작하였다. 10~100 ${\mu}V$의 낮은 진폭을 가진 뇌파를 증폭하여 수V까지 증폭하였고 불필요한 잡음신호와 60 Hz의 전원 노이즈를 제거 하기위하여 저역필터, 고역필터 및 노치 필터를 설계하였다. 또한, 아날로그 뇌파신호를 디지털신호로의 변환과 PC로의 무선 전송을 위해 PIC24F192 마이크로컨트롤러를 사용하였다. AD변환 샘플링율은 1kHz로 하였고, 블루투스방식의 무선전송방식을 이용하여 38,400bps로 PC로 전송하였다. PC로 입력할 때 LabVIEW 프로그램를 이용하여 뇌파신호를 수신하여 모니터링 하였다. 상용 뇌파측정 장치인 Biopac MP100과 개발된 장치에 각각 $1{\mu}V$, 0~200Hz의 동일한 사인파 시뮬레이션 신호를 입력한 후 FFT 변환 후 각각 파워스펙트럼을 분석하여 성능 검증을 비교했다. 상용 Biopac 시스템 MP100과 비교해 본 결과 특히, 30Hz이하의 주파수영역에서 유사한 주파수 응답 특성결과를 얻어 제작된 시스템의 정확도가 우수함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 다출처 농업 데이터를 통찰할 수 있는 지식체계를 마련하고, 시간 흐름을 가지는 환경인자 분석 정보를 클러스터링 할 수 있는, 농작물 환경 인자 큐레이션 서비스 방법을 제안한다. 제안하는 큐레이션 서비스는 크게 수집, 전처리, 저장, 분석의 네 단계로 구성된다. 첫째, 수집 단계에서는 OpenAPI 기반의 웹크롤러를 이용하여 다출처 농업 데이터에 대한 수집 및 정리를 수행한다. 둘째, 전처리 단계에서는 데이터 측정 오차를 감소시키기 위해 데이터 평활화를 수행한다. 이때 온실, 노지 등의 시설 특성에 따른 오차율을 고려하여 시설 유형별 평활화 방법을 적용한다. 셋째, 저장단계에서는 대용량 농업 데이터 관리를 위해, 농업 데이터 통합 스키마 및 Hadoop HDFS 기반의 저장 구조를 제안한다. 마지막으로 분석 단계에서는 농업 디지털 데이터의 시계열 특성을 고려한 DTW 기반의 시계열 분류를 수행한다. DTW 기반 시계열 분류를 통해 시계열 데이터의 특성을 손실 없이 반영하여 예측 결과 정확도를 향상시킨다. 향후 연구로는 제안한 서비스 방법을 구현하여 스마트팜 온실에 적용하고, 테스트 및 검증을 수행할 예정이다.
본 연구의 목적은 학습분석 기반 교수자 피드백 제공을 위해 LMS(Learning Management System) 대시보드를 설계하여 교수자 관점에서 개별 학습자의 학습 수행 정보를 직관적으로 이해할 수 있도록 하고, 학습자별로 추천된 피드백을 교수자가 유용하게 활용하고자 하는 것이다. 이 대시보드는 교수자 피드백 분류체계표에서 적용된 LMS의 교육적 활용 데이터를 근거로 설계되었다. 총 2회에 걸쳐 8년 이상의 경력을 가진 교육공학 전문가 8인을 대상으로 대시보드 설계 전반에 대해 타당화 검사를 실시하여 수정하였다. 연구의 결과로 설계된 최종 대시보드 화면은 종합분석 대시보드, 학습자분석 요약 대시보드, 추천 피드백 안내 대시보드로서 크게 3부분이 있고, 그에 따른 세부적인 분석 정보를 각각 제공하는 로그인 분석 대시보드, 학습정보확인 분석 대시보드, 강의자료학습 분석 대시보드, 과제/시험 분석 대시보드, 게시글 분석 대시보드 화면으로 총 8개의 대시보드로 구성된다. 모든 대시보드는 선행 연구에 근거하여 학습분석학 기반의 분석 정보 및 데이터에 따라 적합한 그래프 유형 및 표로 시각화 기법을 통해 적용되었다. 이러한 연구결과를 기반으로 교수자 피드백 제공을 위한 대시보드의 활용에 관한 시사점과 향후 연구과제에 대한 방안을 제시하였다.
현재 웹 코스웨어에서의 형성평가와 이에 대한 피드백 시스템은 많이 구축되어 있다. 그러나 대부분 웹 코스웨어의 형성평가와 사용자 반응에 따라 제공되는 피드백은 실제의 문제 상황과 거리가 먼 상태에서 단순한 텍스트 형태로 정오의 표시, 정답 표시, 관련 정보의 표시 등을 제공하고 있다. 이는 자칫 피드백의 교정적 기능을 약화시켜 학습자의 학습 내용에 대한 이해와 학습 전이의 가능성을 감소시킬 수 있다. 또한 구성주의 학습이론에 따르면 학습은 그 것이 발생하는 상황에 영향을 받고 지식이 어떤 맥락에서 학습했느냐에 따라 다르게 학습되며 전이된다고 한다. 이런 배경에서 본 연구는 웹 코스웨어에서 형성평가를 실시할 때 학습자의 반응에 따라 피드백을 문제 상황과 밀접하고 유사하게 상황맥락적으로 제시할 수 있는 상황맥락적 오류고정 피드백시스템을 설계하고 구현하였다. 그리고 실제 Productivity S/W를 학습할 수 있는 웹 코스웨어에 '정오/정답제공형 피드백', '관련정보제공형 피드백' '상황맥락적 오류교정 피드백'을 적용한 후 '상황맥락적 오류교정 피드백'이 학업 성취에 있어서 다른 두 가지 유형의 피드백보다 더 효과적인지를 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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