• 한국가정과교육학회지
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• 제34권1호
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• pp.151-165
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• 2022

본 연구는 코로나19 사태 이후 증가한 비대면 수업의 효과성을 측정하기 위해 대학 수업에서 강조되고 있는 핵심역량과 학습 만족도를 사용하여 알아보고자 하였다. 이를 위해 충북 청주에 있는 S 대학교에서 진행되는 의류학 이론 전공 1개 교과목에서 플립러닝(flipped learning)이 적용된 비대면 수업을 진행하고 해당 교과목에 설정된 주요 핵심역량인 문제해결 역량을 중심으로 3가지 세부 영역인 문제분석력, 자원·정보·기술활용 능력, 융·복합적 사고력 및 전반적인 학습 만족도에서 비대면 수업 사전-사후 차이를 검증하였다. 연구결과 학생들은 플립러닝이 적용된 비대면 수업에 참여한 후, 3가지 문제해결 역량 세부 영역에서 능력이 향상되었다고 인식하고 있었으며 전반적인 학습 만족도도 증가한 것으로 나타났다. 기존에 의류학 전공 분야에서 비대면 수업에 대한 효과 측정은 주로 패션디자인과 의복 구성 교과목에서 수행되었지만, 본 연구결과를 토대로 이론 중심의 강의식 수업에서 플립러닝과 같은 교수·학습법이 적용된 비대면 수업 진행은 학습자의 전공 지식 습득을 넘어 문제해결 역량과 같은 대학생 핵심역량의 향상에도 효과적인 방법이라 제언할 수 있다. 본 연구는 의류학 전공 교과목 중 이론 중심의 수업에 학습자 중심의 비대면 수업 방식의 적용 사례와 그 효과를 제시하였다는 데 의의가 있으며 대학생 핵심역량 향상을 위한 차별화된 비대면 수업 설계 전략에 기초자료가 되리라 생각한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권11호
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• pp.141-148
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• 2022

The development of the education system and the labor market today requires new conditions for unification and functioning, the introduction of an innovative culture in the field of Education. The construction of modern management of innovative development of a higher education institution requires consideration of the existing theoretical, methodological and practical planes on which its formation is based. The purpose of the article is to substantiate the modern paradigm of organizing the mechanism of managing the innovative development of higher education institutions. Innovation in education is represented not only by the final product of applying novelty in educational and managerial processes in order to qualitatively improve the subject and objects of management and obtain economic, social, scientific, technical, environmental and other effects, but also by the procedure for their constant updating. The classification of innovations in education is presented. Despite the positive developments in the development of Education, numerous problems remain in this area, which is discussed in the article. The concept of innovative development of higher education institutions is described, which defines the prerequisites, goals, principles, tasks and mechanisms of university development for a long-term period and should be based on the following principles: scientific, flexible, efficient and comprehensive. The role of the motivational component of the mechanism of innovative development of higher education institutions is clarified, which allows at the strategic level to create an innovative culture and motivation of innovative activity of each individual, to make a choice of rational directions for solving problems, at the tactical level - to form motives for innovative activity in the most effective directions, at the operational level - to monitor the formation of a system of motives and incentives, to adjust the directions of motivation. The necessity of the functional component of the mechanism, which consists in determining a set of steps and management decisions aimed at achieving certain goals of innovative development of higher education institutions, is proved. The monitoring component of the mechanism is aimed at developing a special system for collecting, processing, storing and distributing information about the stages of development of higher education institutions, prediction based on the objective data on the dynamics and main trends of its development, and elaboration of recommendations.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제61권1호
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• pp.1-28
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• 2022

본 연구의 목적은 비례 문제 해결 과정에서 학생의 분수 지식이 어떻게 관련되어 나타나는지를 탐구하는 것이다. 이를 위해 단위 조정 3단계로 판단되는 중학교 1학년 학생 2명에 주목하여 분수 지식과 비례 문제 해결 과정에 대한 임상 면담 자료를 분석하였다. 분석 결과 자연수 맥락에서 단위 조정 3단계 학생으로 판단되었던 두 학생은 분수 맥락에서는 '활동을 통해' 3수준 단위를 조정하며 서로 다른 양적 조작 방식을 보여주었다. 특히 두 학생이 가분수가 포함된 곱셈 연산 과제에서 보여주었던 분할 조작과 단위 조정 활동에서 식별되었던 차이는 두 학생의 비례 문제에 대한 접근 방식에 있어서 중요한 차이로 나타났다. 이 과정에서 하나의 3수준 단위로부터 또 다른 3수준 단위 사이의 구조적 전환이 '재귀 분할의 내재화'와 관련이 되며, 합성 단위에 대한 스플리팅 조작에 중요한 근거가 됨을 시사하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.391-393
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• 2022

최근에는 딥러닝과 빅데이터를 기반으로 한 수요예측 기술이 전자상거래, 물류, 유통 분야의 스마트화를 가속화하고 있다. 특히, 글로벌 운송 네트워크와 현대적인 지능형 물류의 중심인 항만은 4차 산업혁명으로 인한 세계 경제 및 항만 환경의 변화에 발 빠르게 대응하고 있습니다. 항만물동량 예측은 신항만 건설, 항만확장, 터미널 운영 등 다양한 분야에서 중요한 영향을 담당하고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 항만 물동량 예측에 자주 쓰이는 시계열 분석과 타 산업에서 좋은 결과를 도출해내고 있는 딥러닝 분석을 비교하여 부산항의 미래 컨테이너 예측에 적합한 예측모델을 제시하는 것이다. 부산항 컨테이너 물동량을 이용하여 학습시키고 그 이후 물동량 예측을 진행하였다. 또한, 상관관계 분석을 통해 물동량 변화와 관련된 외부변수를 선정하여 다변량 딥러닝 예측모델에 적용하였다. 그 결과 부산항 컨테이너 물동량만 이용한 단일변수 예측모델에서 LSTM의 오차가 가장 낮았고, 외부변수를 이용한 다변수 예측모델에서도 LSTM의 성능이 가장 우수하였다.

• 화약ㆍ발파
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• 제41권3호
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• pp.26-37
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• 2023

발파공법을 이용한 터널 건설 시 발생하는 진동을 최소화할 수 있는 폭약량의 결정을 위해서는 현장에서 시험발파, 혹은 유사조건에서의 진동기록을 분석하여 발파진동계수 K, n을 도출해야 한다. 본 연구에서는 시험발파를 수행하지 못할 경우, 합리적인 K 및 n을 도출할 수 있는 기법의 개발을 목적으로 하였다. 이를 위해 실규모 시험발파 자료를 수집한 후, 심층학습(DL)을 활용하여 화약류의 종류, 심발공법, 암반의 성인 및 종류, 암반등급에 따라 발파진동계수(K, n)를 예측할 수 있는 방법을 연구하였다. 또한 시추공 시험발파 결과의 한계성을 보완하고, 현실에 좀 더 부합하는 설계 수행을 목적으로 실규모 및 시추공 시험발파 결과 간의 보정값을 산정하였다. 본 연구결과 시추공 시험발파 결과식에 따른 사용 가능한 폭약량을 비교하였을 경우, 심층학습(DL)에 의한 결과는 50%이상, 보정값을 반영한 결과는 기타 발파진동 추정식과 유사하거나 약 20% 더 사용할 수 있어서 보다 경제적 설계가 가능하였다.

• 국제초고층학회논문집
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• 제12권3호
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• pp.225-234
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• 2023

Even at this point in the era of digital transformation, we are still facing many problems in the safety sector that cannot prevent the occurrence or spread of human casualties. When you are in an unexpected emergency, it is often difficult to respond only with human physical ability. Human casualties continue to occur at construction sites, manufacturing plants, and multi-use facilities used by many people in everyday life. If you encounter a situation where normal judgment is impossible in the event of an emergency at a life site where there are still many safety blind spots, it is difficult to cope with the existing manual guidance method. New variable guidance technology, which combines artificial intelligence and digital twin, can make it possible to prevent casualties by processing large amounts of data needed to derive appropriate countermeasures in real time beyond identifying what safety accidents occurred in unexpected crisis situations. When a simple control method that divides and monitors several CCTVs is digitally converted and combined with artificial intelligence and 3D digital twin control technology, intelligence augmentation (IA) effect can be achieved that strengthens the safety decision-making ability required in real time. With the enforcement of the Serious Disaster Enterprise Punishment Act, the importance of distributing a smart location guidance system that urgently solves the decision-making delay that occurs in safety accidents at various industrial sites and strengthens the real-time decision-making ability of field workers and managers is highlighted. The smart location guidance system that combines artificial intelligence and digital twin consists of AIoT HW equipment, wireless communication NW equipment, and intelligent SW platform. The intelligent SW platform consists of Builder that supports digital twin modeling, Watch that meets real-time control based on synchronization between real objects and digital twin models, and Simulator that supports the development and verification of various safety management scenarios using intelligent agents. The smart location guidance system provides on-site monitoring using IoT equipment, CCTV-linked intelligent image analysis, intelligent operating procedures that support workflow modeling to immediately reflect the needs of the site, situational location guidance, and digital twin virtual fencing access control technology. This paper examines the limitations of traditional fixed passive guidance methods, analyzes global technology development trends to overcome them, identifies the digital transformation properties required to switch to intelligent variable smart location guidance methods, explains the characteristics and components of AI-based public facility smart fire safety integrated system (ISFS).

• 대한화학회지
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• 제67권6호
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• pp.441-461
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• 2023

본 연구는 온-오프라인 혼합 학습환경에서 과학교사의 교수 지향과 그에 따른 PCK의 특징 탐색을 목적으로 한다. 본 연구에서는 교사 12명을 대상으로 설문, 반구조화 면담, 수업관찰 및 현장노트의 질적 자료를 수집하여 귀납적으로 분석하였다. 본 연구 참여교사의 과학 교육 목표 지향과 과학 교수·학습 지향의 조합으로 범주화하여 '과학 개념 이해-강의식 수업' '과학 개념형성-탐구 수업' '과학 개념 및 탐구 과정 적용-탐구 수업' '과학 개념 및 탐구 과정 적용-강의식 수업' '과학 정보 분석 및 판단-탐구 수업' '과학적 태도 함양-탐구 수업' '과학적 태도 함양-강의식 수업' '과학·기술·사회 상호관계 인식 함양-탐구 수업'의 교수 지향을 추출하였다. 온-오프라인 혼합 학습환경에서 과학 교육 목표 지향과 관계없이 '탐구 수업 지향'의 교사는 '강의식 수업 지향'의 교사와 다르게 다양한 탐구 활동을 위한 온라인 학습환경 특이적인 교육과정에 관한 지식을 형성하고 있는 것으로 나타났다. '과학 개념 이해-강의식 수업 지향'의 교사들은 학생 이해 점검을 위한 질문 전략, 반복 강의 전략 등의 교수 전략에 관한 지식을 가지고 있었다. 반면, '과학 개념 형성-탐구 수업 지향'의 교사들은 학생들의 과학 개념 형성을 위해 온라인 학습환경에서 실시간 모둠 활동을 수행하는 전략, 코로나 19 이전 수행하던 대면 모둠 활동을 가상 실험, 학생 개별 실험으로 대체하여 수행하는 전략에 관한 지식을 가지고 있었다. '과학 개념 이해-강의식 수업 지향'의 교사들은 학생 과학 학습에 관한 지식이 드러나지 않은 반면, '과학 개념 형성-탐구 수업 지향'의 교사들은 온라인 학습환경에서 탐구 수업 관련된 학생의 학습 어려움에 관한 지식을 가지고 있었다.

• 한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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• 한국지구물리탐사학회 2005년도 제7회 특별심포지움 논문집
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• pp.125-153
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• 2005

탄성파 피에조콘 관입 시험(SCPTU)은 동적 물성을 포함한 지반의 공학적 특성 평가에 가장 유용 한 조사 기법 중의 하나이다. 본 연구에서는 국내 지반에 대한 실질적 활용 연구로서 국내 대표적 퇴적지층 발달 지역인 부산과 인천을 대상으로 각각 두 부지와 네 부지에서 SCPTU를 수행하였다. 현장에서 SCPTU로부터 획득한 파형 신호에 대해 교차법을 이용한 신호 판독을 실시하여 깊이별 전단파의 초기 도달 시점 및 그에 따른 깊이별 도달 시차를 결정하였다. 이를 토대로 Snell의 법칙에 근간한 굴절 전파경로법을 이용하여 전단파 속도(VS) 주상도를 도출하였으며, 대체로 깊이별 VS 분포는 콘 선단 저항력(qt) 분포 경향과 유사하게 나타났다. 인천 지역에서는 병행된 일반적인 다운홀 탄성파 시험에 비해 SCPTU를 보다 깊은 심도까지 효율적으로 수행할 수 있었다. 이와 더불어, 일반적인 CPTU 자료의 지진공학적 활용을 목적으로 SCPTU로부터 측정된 결과를 토대로 VS와 콘 관입 특성값의 상관관계를 분석 도출하였다. 다중 회귀 분석을 수행하여 전단파 속도와 콘 관입 특성값 중 네가지의 독립변수인 콘 관입 저항력(qt), 주면 마찰력(fs), 유효상재응력($\sigma$'v0), 간극수압계수(Bq) 간의 상호 관련성을 정량적으로 평가하였으며, 특히 흙 분류 지수인 Ic 값에 의하여 객관적으로 구분된 사질토 및 점토와 전체 토사에 대한 변수별 경험적 상관식을 제안하였다. SCPTU의 다운홀 탄성파 시험과 일반적인 CPTU의 대상 변형률 수준이 다름에도 불구하고 본 연구에서 도출 제안된 VS와 CPTU 특성값의 상관관계는 국내 퇴적 지반에 대한 VS의 예측에 매우 유용하였으며, 기존 해외 연구의 상관관계에 비해서도 높은 상관성을 보였다.> (p value<0.000) 낮춤으로써, 전통적인 2문 대칭 조사법보다 우수한 방법으로 확인되었다. 반면에 공용보상체의 사용은 평균 DII를 $3.7\%$ 낮추지만(p value=0.260) 평균 $D_{max}$는 거의동일 하여($0.3\%$ 감소, p value=0.867), 전통적인 방법보다 우수성이 크게는 없는 것으로 평가되었다. 그러나 환자의 체곡선이 보상체와 잘 일치하는 경우에는 DII가 $18\%$까지 감소하였다. 결론 : Multistatic field 방법은 모든 환자에 대하여 선량분포의 균일성을 전반적으로 향상시키는 효과적인 방법으로 평가되는 반면 공용보상체의 사용은 보상체의 크기가 환자의 체 윤곽과 잘 일치하는 경우만 효과적으로, 적용의 범위에는 한계가 있는 방법으로 평가되었다.비교하여 계통에 따르는 차이가 있음을 알 수 있었다. 그러므로 가임기 여성의 방사선 진단 및 치료시 Rugh의 10일 법칙을 적용하여 착상전기 방사선 조사로 인한 부작용들을 적극적으로 예방하는 것이 매우 중요하다고 생각한다.equirements of the prematured infants during the early weeks of life. 모든 치근단 수준에서 비표준화 medium 크기 master cone 사용군이 ISO 표준화 규격의 master cone 사용군에 비해 유의하게 높은 gutta-percha 면적비를 나타내었다 (p < 0.01). 비표준화 medium크기 master cone 사용군에서는 표준화 규격의 master cone 사용군에 비해 유의하게 적은 수의 accessory cone이 사용되었다 (p < 0.01). 대학생간에는 유의한 차이(p<0.05)가 인정되었

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.67-74
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• 2015

최근, 아이템들의 가치를 고려한 빈발 아이템셋 마이닝 방법은 데이터 마이닝 분야에서 가장 중요한 이슈 중 하나로 활발히 연구되어왔다. 아이템들의 가치를 고려한 마이닝 기법들은 적용 방법에 따라 크게 가중화 빈발 아이템셋 마이닝, 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝, 유틸리티 아이템셋 마이닝으로 구분된다. 본 논문에서는 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝들에 대해 실증적인 분석을 수행한다. 일반적으로 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝 기법들은 데이터베이스 내 아이템들의 가치를 고려함으로써 트랜잭션 가중치를 계산한다. 또한, 그 기법들은 계산된 각 트랜잭션의 가중치를 바탕으로 가중화 빈발 아이템셋들을 마이닝 한다. 트랜잭션 가중치는 트랜잭션 내에 높은 가치의 아이템이 많이 포함 될수록 높은 값으로 나타나기 때문에 우리는 각 트랜잭션의 가중치의 분석을 통해 그 가치를 파악할 수 있다. 우리는 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝 기법 중에서 가장 유명한 알고리즘인 WIS와 WIT-FWIs, IT-FWIs-MODIFY, WIT-FWIs-DIFF의 장 단점을 분석하고 각각의 성능을 비교한다. WIS는 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝의 개념과 그 기법이 처음 제안된 알고리즘이며, 전통적인 빈발 아이템셋 마이닝 기법인 Apriori를 기반으로 하고 있다. 또 다른 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝 방법인 WIT-FWIs와 WIT-FWIs-MODIFY, WIT-FWIs-DIFF는 가중화된 빈발 아이템셋 마이닝을 더 효율적으로 수행하기 위해 격자구조(Lattice) 형태의 특별한 저장구조인 WIT-tree를 이용한다. WIT-tree의 각 노드에는 아이템셋 정보와 아이템셋이 포함된 트랜잭션의 ID들이 저장되며, 이 구조를 사용함으로써 아이템셋 마이닝 과정에서 발생되는 다수의 데이터베이스 스캔 과정이 감소된다. 특히, 전통적인 알고리즘들이 수많은 데이터베이스 스캔을 수행하는 반면에, 이 알고리즘들은 WIT-tree를 이용해 데이터베이스를 오직 한번만 읽음으로써 마이닝과정에서 발생 가능한 오버헤드 문제를 해결한다. 또한, 공통적으로 길이 N의 두 아이템셋을 이용해 길이 N+1의 새로운 아이템셋을 생성한다. 먼저, WIT-FWIs는 각 아이템셋이 동시에 발생되는 트랜잭션들의 정보를 활용하는 것이 특징이다. WIT-FWIs-MODIFY는 조합되는 아이템셋의 정보를 이용해 빈도수 계산에 필요한 연산을 줄인 알고리즘이다. WIT-FWIs-DIFF는 두 아이템셋 중 하나만 발생한 트랜잭션의 정보를 이용한다. 우리는 다양한 실험환경에서 각 알고리즘의 성능을 비교분석하기 위해 각 트랜잭션의 형태가 유사한 dense 데이터와 각 트랜잭션의 구성이 서로 다른 sparse 데이터를 이용해 마이닝 시간과 최대 메모리 사용량을 평가한다. 또한, 각 알고리즘의 안정성을 평가하기 위한 확장성 테스트를 수행한다. 결과적으로, dense 데이터에서는 WIT-FWIs와 WIT-FWIs-MODIFY가 다른 알고리즘들보다 좋은 성능을 보이고 sparse 데이터에서는 WIT-FWI-DIFF가 가장 좋은 효율성을 갖는다. WIS는 더 많은 연산을 수행하는 알고리즘을 기반으로 했기 때문에 평균적으로 가장 낮은 성능을 보인다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.43-61
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• 2019

최근 4차 산업혁명과 함께 인공지능 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 이전의 그 어느 때보다도 기술의 발전이 빠르게 진행되고 있는 추세이다. 이러한 인공지능 환경에서 양질의 지식베이스는 인공지능 기술의 향상 및 사용자 경험을 높이기 위한 기반 기술로써 중요한 역할을 하고 있다. 특히 최근에는 인공지능 스피커를 통한 질의응답과 같은 서비스의 기반 지식으로 활용되고 있다. 하지만 지식베이스를 구축하는 것은 사람의 많은 노력을 요하며, 이로 인해 지식을 구축하는데 많은 시간과 비용이 소모된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 기계학습을 이용하여 지식베이스의 구조에 따라 학습을 수행하고, 이를 통해 자연어 문서로부터 지식을 추출하여 지식화하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 이러한 방법의 적절성을 보이기 위해 DBpedia 온톨로지의 구조를 기반으로 학습을 수행하여 지식을 구축할 것이다. 즉, DBpedia의 온톨로지 구조에 따라 위키피디아 문서에 기술되어 있는 인포박스를 이용하여 학습을 수행하고 이를 바탕으로 자연어 텍스트로부터 지식을 추출하여 온톨로지화하기 위한 방법론을 제안하고자 한다. 학습을 바탕으로 지식을 추출하기 위한 과정은 문서 분류, 적합 문장 분류, 그리고 지식 추출 및 지식베이스 변환의 과정으로 이루어진다. 이와 같은 방법론에 따라 실제 지식 추출을 위한 플랫폼을 구축하였으며, 실험을 통해 본 연구에서 제안하고자 하는 방법론이 지식을 확장하는데 있어 유용하게 활용될 수 있음을 증명하였다. 이러한 방법을 통해 구축된 지식은 향후 지식베이스를 기반으로 한 인공지능을 위해 활용될 수 있을 것으로 판단된다.