• 한국융합학회논문지
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• 제8권12호
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• pp.39-47
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• 2017

한국 문화의 역사, 전통과 관련된 디지털 웹 문서가 증가하게 되었다. 하지만 창작자 또는 전통 문화와 관련된 소재를 찾는 사용자들은 정보를 검색해도 결과가 충분하지 않았으며 원하는 정보를 얻지 못하는 경우가 나타나고 있다. 이런 효과적인 정보를 접하기 위해서는 문서 분류가 필요하다. 과거에 문서 분류는 작업자가 수작업으로 문서 분류하여 시간과 비용이 많이 소비하는 어려움이 있었지만, 최근 기계학습 기반으로 한 자동 문서 분류를 통해 효율적인 문서 분류가 이루어진다. 이에 본 논문은 전통문화 콘텐츠를 체계적인 분류체계로 구성한 한민족정보문화마당 데이터를 기반으로 전통문화 콘텐츠 자동 텍스트 분류 모델을 개발한다. 본 연구는 한민족정보문화마당 텍스트 데이터에 대해 단어 빈도수를 추출하기 위해 TF-IDF모델, Bag-of-Words 모델, TF-IDF/Bag-of-Words를 결합한 모델을 적용하여 각각 SVM 분류 알고리즘을 사용하여 전통문화 콘텐츠 자동 텍스트 분류 모델을 개발하여 성능평가를 확인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권12호
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• pp.793-801
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• 2013

최근 우리사회는 세계화의 조류와 경제발전을 위한 노동력 등의 확보를 위해 다수의 외국인이 우리나라로 들어오게 되면서 단일민족의 단일문화사회에서 다민족 다문화사회로 전이되어가고 있다. 이로 인해 언어가 다른 사람들로 구성된 다문화가족이 생겨나게 되고 이 자녀들은 서로 다른 이중 언어 환경에서 한국어 습득의 어려움과 사회적 부적응 현상을 겪고 있다. 이에 본인은 이 논문이 미술을 통한 여러 미술방법을 활용하여 다문화 자녀의 언어능력과 사회성 발달에 도움이 되고자 하는데 그 목적이 있다. 연구방법은 먼저 다문화가족의 실태와 선행 논문과 자료를 통한 미술이 가지고 있는 양질의 효과를 알아보고 분석하여 다문화 자녀의 언어와 사회성에 도움을 줄 수 있는 방안을 미술 활용을 통해 제시하고자 하였다. 그 결과 첫째, 언어의 극복을 위해 이중언어강사와 미술적 멀티미디어의 적극적인 활용이 교육적으로 필요하다. 둘째, 여러 다른 과목의 학습증진 효과를 위해 미술의 다양한 방법 활용이 필요하다. 셋째, 감정조절과 사회성을 기르기 위해 미술놀이와 미술체험활동을 교육에 적용시킨다. 넷째, 창의성과 사회성뿐만 아니라 공동체적 인성교육을 위해 미술 중심의 통합문화예술교육을 적극 활용한다는 방안이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.779-790
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• 2021

영화리터러시는 영화를 구성하고 있는 요소에 대한 이해와 영화 내용에 대한 이해, 그리고 비판적이고 창의적인 사고과정을 통해 새롭게 창작을 하는 과정을 포함한다. 영화리터러시를 글쓰기, 과학, 사회, 지리 등 교과에 적용하거나 인문학적인 소양 기르기, 비판적 사고 능력함양 등에 활용되고 있으나, 영화에서 대사가 차지하고 있는 큰 비중을 고려해보면, 영화 속 영어 대사를 이용한 리터러시 교육이 의외로 적다는 것을 알 수 있다. 영화 영어는 실제적이고 진정성 있는 자료로 우리나라와 같은 EFL 환경에서는 영어 학습 교재로 매우 적합하다. 그러나 영화를 이용한 교수학습 방법은 영화 내용과 장르별로 달라지기 때문에, 교사가 수업을 구성하고 준비하는 데 어려움을 겪는다. 본 논문에서는, 영화를 이용한 영어교실에 공통으로 적용해볼 수 있는 수업 활동을 분석, 문화, 창의 영역으로 나누어 총 6가지를 제안하였고, 이를 대학교 교양 영어 수업에서 405명을 대상으로 실시한 후 설문 조사를 통해 선호도를 알아보기 위해 빈도분석을 하였다. 그 결과 학생들이 가장 선호한 활동은 문화, 분석, 창의 순으로 나타났으며 영어 수업을 벗어나는 창의적 활동이나 교수자가 일방적으로 제공하는 추가 자료는 학습자에게 부담을 줄 수 있다는 사실을 인지하고 지도해야 한다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권5호
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• pp.803-808
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• 2024

AI로 그래픽 작업 이미지를 만들어주는 서비스로는, DALL-E2, Midjourney, Stable Diffusion, BING 이미지 생성기, Playground AI 등이 많이 사용되고 있다. 그래픽도 학습자 주도의 맞춤형 교육이 가능하다는 점이다. 이것으로 향후 2d그래픽 작업에서의 세분화된 디자인 맞춤형 학습 자료와 효율적 디자인 고안에 관한 방법을 연구할 가치를 가지며 적용에 관한 부분들을 탐색할 필요가 있다. AI로 기술의 부족을 텍스트 보안과 질문 등의 지시 가능한 디자인 교육 시스템의 발전이 필요한 것이 현황이다. 본 연구에서는 AI 디자인 작업을 대리작업을 통해 만드는 과정으로 제작되는 과정에 대한 성공적 제안을 결론으로 제시할 수 있다. 디자인 및 광고, 비쥬얼 콘텐츠 회사에서는 이미 활용하고 적응이 되어가는 중이며, 신입사원 채용 시 면접과 함께 AI그래픽 활용능력과 결과물을 포트폴리오에 반영하는 추세이다. 이에 맞추어 현재 교수자와 학습자의 AI융합을 위한 상세한 고찰과 비쥬얼 및 디자인 제작 방식에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 본론과 결론에 이미지 퀄리티 제작을 위한 제안과 방식을 고찰하고 향후 적용에 대한 5가지 대안과 방식에 대한 결론 방향성을 제안하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제27권2호
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• pp.111-137
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• 2024

본 연구는 2022 개정 수학과 교육과정을 초등학교에 적용할 때 예상되는 어려움과 필요한 지원을 파악하여 현장안착을 위한 지원을 파악하는 데 목적이 있다. 이를 위해 2022 개정 수학과 교육과정의 주요 변화를 탐색하고, 이를 토대로 초등학교 교사를 대상으로 설문조사를 실시하여 현장 적용 시 예상되는 어려움과 필요한 지원을 파악하였다. 특히 결과 분석 시 학교가 소재하는 지역 규모와 교사의 교육 경력에 따라 예상되는 어려움과 필요한 지원에서 차이가 있는지도 살펴보았다. 연구 결과, 첫째, 2022 개정 수학과 교육과정 적용 시 어려움을 예상하는 교사의 비율은 대부분 50% 이하로 나타났지만, 지원을 요구하는 교사의 비율은 80% 내외로 훨씬 높게 나타났다. 둘째, 2022 개정 수학과 교육과정 적용 시 예상되는 초등학교 교사들의 어려움은 평가에서 가장 크게 나타났다. 셋째, 에듀테크 활용과 관련해서 학생의 디지털 소양 함양을 위한 교수·학습 방법, 교구나 공학 도구를 활용하는 평가, 온라인 환경에서의 평가 등에서도 초등학교 교사들의 어려움이 예상된다. 넷째, 2022 개정 수학과 교육과정 적용 시 예상되는 초등학교 교사들의 어려움은 수학 교과 역량과 관련해서도 크게 나타났다. 다섯째, 성취기준과 관련해서 성취기준의 추가, 삭제, 조정 등을 포함하는 주요 변화와 그에 따라 다른 성취기준 학습에 미치는 영향을 파악하는 데도 어려움이 예상되는 것으로 나타났다. 마지막으로, 2022 개정 수학과 교육과정 적용 시 예상되는 어려움과 필요한 지원에 대한 초등학교 교사들의 반응이 학교가 소재하는 지역 규모에 따라서는 차이가 없었으나 다수의 항목에서 교사의 교육 경력에 따라 통계적으로 차이가 나타났다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 2024년부터 연차적으로 적용될 2022 개정 수학과 교육과정에 대한 다양한 지원이 이루어지길 기대한다.

• 대한영상의학회지
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• 제83권2호
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• pp.344-359
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• 2022

목적 깊은 컨볼루션 신경망 기법을 결합한 영상 잡음 제거 알고리즘을 개발하고 이를 응용하여 저선량 유방 촬영 영상으로 유방암을 진단하는 데 그 효능을 조사하고자 한다. 대상과 방법 6명의 유방 영상 전문의가 전향적 연구에 참여하였다. 모든 영상 전문의는 병변 감지를 위해 저선량 영상을 독립적으로 평가하고 정성적 척도를 사용하여 진단 품질을 평가하였다. 영상 잡음 제거 알고리즘을 적용한 후, 동일한 영상 전문의가 병변 감지 가능성과 영상 품질에 대한 평가를 하였다. 임상 적용을 위해 동일한 영상 전문의가 병변 유형과 위치에 대한 합의 결정 후, 저선량 영상, 재구성된 영상, 기존 선량 영상을 무작위 순서로 제시하여 평가하였다. 결과 전 절제 표본의 저선량 영상을 참조로 40% 재구성된 영상에서 병변이 더 잘 인식되었다. 임상 적용단계에서 40% 재구성된 영상과 비교하여, 기존 선량 영상이 해상도(p < 0.001), 석회에 대한 진단 품질(p < 0.001), 유방 종괴, 비대칭, 구조왜곡의 진단 품질(p = 0.037)에 대해 더 높은 평균값을 보였다. 40% 재구성된 영상은 100% 영상과 비교 시 전반적 화질(p = 0.547), 병변의 가시성(p = 0.120), 대조도(p = 0.083)에서 비슷한 성적을 보였으며 유의미한 차이도 보이지 않았다. 결론 깊은 컨볼루션 신경망 기법을 결합한 효과적인 잡음 제거 및 영상 재구성 처리 알고리즘은 유방 촬영의 상당한 선량 감소를 위한 길을 열어 유방암 진단을 가능하게 할 것이다.