항공산업의 급격한 성장으로 인해 많은 항공사가 생기면서 고객들이 항공사를 선택할 때 고려하는 요소가 늘어나고 있다. 이에 따라 항공사는 고품질의 서비스와 차별화된 경험적 가치를 제공하여 고객가치를 높이고 있다. 초기 고객가치 연구는 제품 및 서비스에 대한 효용성의 관점에서 비용과 편익 간의 상충관계로 간주하고 실용적 가치 중심으로 이루어졌지만, 최근에는 경험적 측면의 가치의 중요성이 주목받았다. 그러나 경험적 측면의 가치는 제품이나 서비스 상황에 따라 고객가치를 구성하는 요소가 변화되기 때문에 제품이나 서비스에 대한 고객의 선호도를 충분히 나타내는 특정 맥락에서 조사해야 한다. 또한, 고객가치는 고객이 의사결정을 내릴 때 큰 영향을 미치므로 항공사는 고객가치를 구성하는 요소를 정확하게 이해하는 것이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 항공 전문 웹사이트인 스카이트랙스(Skytrax)에서 고객이 작성한 리뷰와 평점을 수집하고 BERTopic 모델을 활용하여 고객가치에 대한 요소를 도출하였다. 분석 결과, 항공사에서 고객가치를 구성하는 9가지 요소를 파악하였으며 이 중 6가지 요소가 고객 만족도와 영향을 미침을 확인하였다. 이를 통해 본 연구는 고객가치의 세분화된 파악을 가능하게 하는 새로운 방법론을 제안하고, 항공사에 구체적인 서비스 품질 향상을 위한 방향을 제시한다는 의의와 시사점을 가진다.
이 논문에서는 RNN (Recurrent Neural Networks)-LSTM (Long Short-Term Memory) 을 적용하여 Lorenz 시스템을 예측하는 자료 기반 인공지능 모델을 구축하고, 이 모델이 미분방정식을 차분화하여 해를 구하는 역학 모델을 대체할 수 있는지 가능성을 진단하였다. 구축된 자료기반 모델이 초기 조건의 작은 교란이 근본적으로 다른 결과를 만들어내는 Lorenz 시스템의 카오스적인 특성을 반영한다는 것과, 시스템의 안정적인 두 개의 닻을 중심으로 운동하면서 전이 과정을 반복하는 특성, "결정론적 불규칙 흐름"의 특성, 분기 현상을 모사한다는 것을 확인하였다. 또한, 적분 시간 간격을 조절함으로써 전산자원을 절감할 수 있는 자료기반 모델의 장점을 보였다. 향후 자료기반 모델의 정교화와 자료기반 모델을 위한 자료동화 기법의 연구를 통해 자료기반 인공지능 모델의 활용성을 확대할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 K대학교 온라인평생교육원의 가상훈련 콘텐츠 활용을 높이는 방안을 파악하기 위해 운영기관 사례를 중심으로 활용경험, 콘텐츠 인식, 현장실습 대체, 요구사항 등을 살펴보았다. 이를 위해 2020년 K대학교 온라인평생교육원이 보급한 가상훈련 콘텐츠를 운영한 12개 기관을 선정하여 심층인터뷰를 실시하고, 최종 인터뷰한 11개 기관의 인터뷰 내용을 질적 분석하였다. 분석 결과, 첫째, 가상훈련 운영기관의 콘텐츠 활용경험은 교육환경의 변화, 이론학습의 보완, 실무감각의 향상이 목적이었다. 둘째, 가상훈련 콘텐츠 인식을 조사한 결과, 콘텐츠의 중요도와 활용도가 높다고 인식한 경우에는 구비가 어려운 시설과 장비의 경험, 흥미유발 및 주의집중에 도움, 안전교육에 유용, 비대면 수업시 현장실습에 대체 가능한다고 응답했다. 셋째, 현장실습에 대체에 대한 인식은 다수의 경우, 현장실습의 사전 교육자료로 활용하기에는 무리가 없지만 현장실습을 대체하기에는 어렵다고 응답했다. 넷째, 콘텐츠 질 개선사항으로 콘텐츠 질 제고, 콘텐츠 접근 및 조작 개선, 전용 기기 개발, 교수자 대상 연수실시, 교육과정 체계화로 요약할 수 있다. 다섯째, 기관의 요구사항으로 가상훈련 콘텐츠 자체의 질 제고, 장비지원, 교육과정 체계화 및 특성화, 체계적인 교육과정 및 세부 콘텐츠 목적 공유 등이며, 홍보방안으로 교수자 대상으로 연수 진행하며 가상 훈련 콘텐츠 활용에 대한 자세한 안내, 가상훈련 콘텐츠 활용과 타 사업 연계, 콘텐츠 활용방법 소개 및 활용 강사모집 등이었다. 본 연구는 가상훈련 콘텐츠 운영기관의 인식을 바탕으로 가상훈련 콘텐츠 활용도 제고를 위한 방안을 모색했다는데 의의가 있다.
최근 스마트팜 에너지 비용 중 35% 낸난방비 에너지 소비가 증가되어 에너지 소비 효율화가 요구되며, 전기료 현실화에 대한 우려로 신재생 에너지 중요성이 증가하고 있다. 신재생 에너지는 수력, 풍력, 태양광 등에 속하며, 이중 태양광 에너지는 전기에너지로 변환하는 발전기술로, 이 기술은 에너지원이 환경에 미치는 영향이 적고, 유지 보수가 간편하다는 특징을 갖고 있다. 본 연구에서는 온실 축열조, 히트펌프 데이터 기반으로 축열조 영향을 많이 미치는 요소를 선정하고 축열조 공급 온도예측 모델을 개발하고자 한다. 시계열 데이터 분석 및 예측에 효과적인 LSTM(Long Short-Term Memory)과 다른 앙상블 학습 기법보다 뛰어난 XGBoost 모델을 이용하여 예측한다. 히트펌프 축열조 온도를 예측함으로써 에너지 소비를 최적화하여 시스템 운영을 최적화할 수 있다. 또한, 태양광 활용에 따른 냉난방비 절감 및 농가의 에너지 자립도 개선 등 스마트팜 에너지 통합 운영 시스템에 연계하고자 한다. 플랫폼을 통해 폐열 에너지의 공급을 관리하고 최대 난방부하 및 계절, 시간별 작물생장에 필요한 에너지값을 도출하여 이를 기반으로 최적 에너지 운용방안을 도출하고자 한다.
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.
본 연구는 코로나19 관련 데이터를 활용한 고등학생을 위한 e-PBL 프로그램을 개발하고 개발된 프로그램이 학생들의 과학과 핵심역량에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 이를 위해 학습자와 e-PBL의 특성을 고려한 e-PBL 프로그램과 과학과 핵심역량 분석틀을 개발하여, 일반고 생명과학동아리 학생 26명에게 적용했다. 질문지를 통한 과학과 핵심역량 검사가 수업 전·후로 실시되었고, 수업 중 담화 데이터를 수집하여 분석틀로 분석하였다. 연구 결과, 개발된 프로그램은 다섯가지 과학과 핵심역량 향상에 효과가 있었다. 과학과 핵심역량 설문지 분석 결과에서는 과학적 사고력, 과학적 탐구능력, 과학적 문제해결능력에서만 유의한 영향이 있는 것으로 나타났고, 과학적 의사소통 능력과 과학적 참여 및 평생학습 능력은 질문지에서는 유의미한 결과를 나타내지 않았지만, 담화 분석 결과에서는 유의미한 결과를 나타내었다. 특히, 과학적 의사소통 능력과 과학적 참여 및 평생 학습 능력은 프로그램 단계를 통해 가장 고르게 나타났다. 본 연구를 통해 개발한 코로나19 관련 데이터를 활용한 고등학생용 e-PBL 프로그램은 학생들의 과학과 핵심역량 향상에 효과적임을 확인했으므로 과학교육 현장에서 유용하게 사용될 것으로 기대한다.
세계적으로 고령화 및 베이비부머의 은퇴 시기가 맞물린 시대를 맞이하여 그 대처는 매우 집중적이고 역동적이다. 베이비부머가 실제로 은퇴를 시작하자, 중년 연령대를 칭하는 용어는 중년, 중장년, 신중년 등으로 다채로워졌으며, 이는 훈련과정에서도 고스란히 나타나고 있다. 시기를 같이하여 정부와 학계에서도 중년을 칭하는 용어의 정리와 더불어 신중년 훈련과정 개발의 고도화 노력이 진행 중이다. 본 연구는 이러한 관점에서 한국폴리텍대학의 신중년 대상 훈련과정 3년(2018-2020) 성과를 분석하고, 훈련과정의 개발방향을 제시하는데 목적을 두고 있다. 연구 결과, 신중년 훈련과정의 3년 성과는 훈련과정이 점차 증가하였지만 이수율과 취업율이 조금씩 줄어드는 것으로 나타나 이에 대한 대책이 필요한 것으로 나타났다. 그리고 수도권 캠퍼스 성과가 비수도권보다 높아 이 편차에 대한 방안이 필요하였다. 또한 한국폴리텍대학이 운영하는 기존 중장년 과정과 신중년 과정의 통합운영에 대한 필요성이 제시되었고, 신중년 특화방안 등이 제기되었다.
본 사례 연구의 목적은 대수 문장제를 해결하고 일반화하는 과정에서 드러난 두 중학생의 공변 추론 수준을 비교하여 분석하는 것이다. 학교 수학에서 이차방정식을 학습하지 않은 중학생 2명을 대상으로 수업을 진행하였고, 수업이 모두 끝난 뒤 회고 분석 과정에서 속도가 일정하게 변하는 상황을 포함한 대수 문장제의 해결에서 두 학생 간의 차이가 두드러지게 드러났다. 이에 본 연구는 속도의 일정함을 가정하거나 속도가 일정하게 변하는 상황을 포함한 대수 문장제를 해결하거나 일반화하는 과정에서 학생들 스스로 구성한 두 변수에 대해 그들 사이의 변화 관계에 대한 이해 수준을 Thompson과 Carlson(2017)이 제안한 공변 추론 수준에 비추어 비교·분석하였다. 그 결과, 본 연구에서는 대수 문장제의 문제 해결 방식과 그 결과가 표면적으로 유사해 보이더라도 두 학생 간의 공변 추론 수준이 서로 다를 수 있음을 확인하였고, 대수 문장제를 해결하고 일반화하는 과정에서 드러난 유사성을 공변 관점에서 제시하였다. 이를 통해 본 연구는 대수 문장제의 교수·학습에서 문제 상황을 빠르게 식으로 변환하여 해를 찾는 데 주목하기보다 학생 스스로 변화하는 두 양을 찾고 그들 사이의 불변하는 관계를 다양한 방식으로 나타내는 활동이 충분히 다루어질 필요가 있음을 제안한다.
학업성취와 관련된 청소년의 인지, 정서 및 행동 유형을 설명하는 대표적 학습동기 구인에는 자기효능감, 성취목표, 과제가치, 귀인 등이 있다. 이들 구인은 학습자의 연령, 성별, 소속국가 및 인종의 차이를 뛰어넘는 설명력과 예측력을 보임으로써 그 중요도와 일반성을 입증받고 있다. 한국 청소년의 학습동기 역시 이러한 일반적 양상과 큰 맥을 같이 한다. 그러나 이와 더불어 한국 고유의 사회, 문화, 심리적 환경에 의해 형성된 것으로 보이는 그들만의 독특한 학습동기 유형이 나타나기도 한다. 본 논문에서는 한국 청소년의 학습동기에 특히 큰 영향을 미치는 것으로 판단되는 사회문화적 요인에는 어떤 것들이 있는지를 선행연구를 중심으로 고찰하였다. 그 결과, 문화적 요인으로는 상호의존적 자아이해, 효의 전통윤리 및 가족주의, 그리고 배움에 대한 가치가 중요한 것으로 나타났다. 또한 사회적 요인으로는 교육열과 학력주의, 그리고 제도적 요인으로는 대학입시제도의 역할에 대해 논의하였다. 나아가 이들 사회문화적 요인에 의해 형성되며, 학생들의 학습동기에 보다 직접적인 영향을 행사하는 것으로 판단되는 심리적 학습환경 요인으로서 부모-자녀 관계, 교사-학생 관계 및 교실목표구조에 관한 선행연구 결과를 주요 학습동기 구인과의 관계를 중심으로 분석하고 논의하였다.
도로 하부에 발생된 이상구간은 사용자의 안전을 위협하고 보수하기 위해서도 많은 사회적 비용이 동반된다. 본 연구에서는 적외선 카메라를 사용하여 이상구간 매질에 따른 온도 분포를 실험적으로 평가하고 이를 머신러닝 기법으로 분석하고자 하였다. 대상 현장은 가로와 세로 및 깊이가 모두 50cm인 정육면체 형태로 설정하였고, 이상구간은 물과 공기로 결정하였다. 실험부지의 상부는 포장층을 모사하기 위해 콘크리트 블록을 설치하였으며, 오후 4시부터 다음날 오후 3시까지 총 23시간 동안 포장층의 온도 분포를 측정하였다. 측정된 값은 이미지 형태로 도출되었으며, 이미지 중간부분에서 측정 온도의 수치를 추출하였다. 최대온도와 최저온도의 차이는 물, 공기, 그리고 원 지반에서 각각 34.8℃, 34.2℃ 그리고 28.6℃로 나타났으며, 이미지 분석 기법인 convolution neural network(CNN) 방법을 활용하여 각 측정 이미지에 해당하는 조건을 분류하였다. 분류를 수행하기 위해서는 res net 101과 squeeze net 네트워크가 이용되었다. res net 101의 분류 정확도는 물, 공기 그리고 원 지반에서 각각 70%, 50% 그리고 80%로 나타났고, squeeze net의 분류 정확도는 60%, 30% 그리고 70%로 나타났다. 해당 연구 결과는 수치데이터로 특징 판단이 어려울 경우 이미지 기반의 CNN 알고리즘을 활용하면 매질 특성 분석이 가능하고 지반내 상태도 예측할 수 있는 방법론을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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