지능정보사회의 도래와 미래 인재 육성을 위한 인공지능 교육이 교육계의 주목을 받으며 교원의 인공지능대학원 과정 또한 개설, 운영 중이며 올해 신설된 AI교육 대학원의 교육과정은 각 대학의 여건을 고려하여 자체적으로 편성되어있다. 이에 본 연구에서는 교육대학원에서 보다 효과적이고 교육적 가치를 높일 수 있는 AI교육과정이 향후 개발될 수 있도록 교육과정 개발의 방향을 탐색하고자 한다. 본 연구에서 제안한 교육대학원 AI교육과정은 Backward 설계를 토대로 Bloom의 디지털 텍사노미, Bruner의 나선형 교육과정 구성 원리를 포함하여 '내용영역', '수준', '교수학습방법' 등 3가지의 요소로 구성하고자 하였다. 연구에서 제시한 AI교육과정개발 방향을 토대로 국내 교육대학원의 AI교육과정이 좀 더 내실화되길 바라며, 향후 본 연구에서 제시한 교육과정을 수정·보완하여 초·중등학교의 AI교육과정 구성에도 활용할 수 있을 것이라 기대한다.
본 연구는 2016년 발생한 9.12 경주지진을 중심으로 경주시 건축물의 지진 취약성을 평가하고 지도를 제작하는데 목적이 있다. 지진 취약성을 평가하기위해 지질공학, 물리, 구조적 요인과 관련된 11개의 영향인자를 선정하였으며, 이는 독립변수로 적용되었다. 종속변수로는 9.12 경주지진 당시 실제 피해 입은 건축물의 위치자료가 사용되었다. 평가 모델은 기계학습 방법의 RF와 SVM을 기반으로 구축하였으며, 훈련 및 검증 데이터셋은 70:30 비율로 무작위 선별되었다. 정확도 검증은 ROC 곡선을 사용하여 최적 모델을 선별하였으며, 각 모델의 정확도는 RF(1.000), SVM(0.998), 예측 정확도는 RF(0.947), SVM(0.926) 로 나타났다. RF 모델을 기반으로 경주시 전체 건축물의 예측 값을 도출하였으며, 이를 등급화 하여 지진 취약성 지도를 작성하였다. 행정동별 건물 등급 분포를 살펴본 결과, 황남동, 월성동, 선도동, 내남면이 취약성이 높은 지역으로, 양북면, 강동면, 양남면, 감포읍이 상대적으로 안전한 지역으로 나타났다.
이 연구는 부모의 독서 활동이 자녀의 독서 활동에 영향을 미치는지 알아보기 위해 어린이 독서문화 운동단체 회원·회원 자녀와 일반인·일반인 자녀로 나누어 조사하였다. 전국 5개 특별광역시 초등학생 477명, 학부모 483명을 대상으로 설문 조사하여 독서행태를 조사하였다. 독서행태는 독서 빈도, 도서 선택정보원, 독서 인식, 선호도서 측면에서 조사한 결과 어린이 독서문화 운동단체의 회원·회원 자녀와 일반인·일반인 자녀 사이에 차이가 나는 것을 확인하였다. 어린이 독서문화 운동단체 회원·회원 자녀가 일반인·일반인 자녀보다 양질의 독서행태를 보여 독서 빈도가 높고, 도서선택 정보원을 활용하였다. 독서 인식에서는 어린이 독서문화 운동단체 회원·회원 자녀가 독서 목적에서 학습보다는 즐거움으로 인식을 하였다. 선호도서에서는 어린이 독서문화 운동단체 회원·회원 자녀가 우리 창작동화, 그림책 위주의 도서를 선택하였으며 일반인·일반인 자녀는 우리 창작동화, 그림책, 학습만화를 선택했다. 이러한 연구 결과를 볼 때 장기적인 측면에서 건강한 독서문화 환경을 만들기 위해서는 일반인에 대한 보다 적극적인 독서 참여 방법의 개발이 요구된다.
본 연구의 목적은 '복압성 요실금'을 키워드로 검색된 연구들의 경향과 특성을 단어 빈도를 통해 분석하고, 워드 임베딩을 사용하여 그 관계를 모델링 하고자 하였다. 의학 서지 데이터베이스인 MEDLINE에 등록되어 있는 복압성 요실금 연구 9,868개 논문들의 초록 문자 데이터를 Python 프로그램을 이용하여 추출하였다. 그런 다음 빈도 분석을 통해 10개의 키워드를 선택하였다. 키워드 관련 단어들의 유사도는 Word2Vec 머신러닝 알고리즘으로 분석하였다. 그리고, t-SNE 기법을 사용하여 단어의 위치와 거리가 시각화하였고, 이에 따라 그룹을 분류하여 이를 분석하였다. 복압성 요실금과 관련된 연구는 1980년대 이후 빠르게 증가했다. 키워드 분석을 통해 논문 초록에서 가장 많이 사용된 키워드는 '여성', '요도', '수술'로 나타났다. Word2Vec 모델링을 통해 복압성 요실금 관련 연구에서 주요 키워드들과 가장 높은 연관성을 나타내는 단어들에는 '여성', '절박', '증상' 등이 있었다. 그리고, t-SNE 기법을 통해 키워드와 관련 단어들은 복압성 요실금의 증상, 신체 기관의 해부학적 특성, 그리고 수술적 중재를 중심으로 하는 3개의 그룹으로 분류될 수 있었다. 본 연구는 초록을 구성하는 단어들의 키워드 빈도 분석 및 워드임베딩 방식을 이용하여 복압성 요실금 관련 연구들의 동향을 살펴본 최초의 연구이다. 본 연구의 결과는 향후 연구자들이 복압성 요실금 관련 연구 분야의 주제와 방향성을 선택하는 데 있어 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
산업의 발전으로 도시화로 인해 건물의 규모가 커지면서, 건물의 공기 정화 및 쾌적한 실내 환경을 유지의 필요성 또한 증가하고 있다. 냉동 시스템의 모니터링 기술의 발전으로 건물 내에 발생하는 전력 소모량을 관리할 수 있게 되었다. 특히 상업용 건물에서 발생하는 전력 소모량 중 약 40%가 냉동 시스템에서 일어난다. 따라서 본 연구 냉동시스템 고장진단 알고리즘을 개발하기 위해서 냉동시스템의 구조를 이해하고, 냉동 시스템의 운영과정에서 발생하는 데이터를 수집 분석하여 다양한 유형과 심각도를 가지는 고장 상황을 조기에 신속하게 탐지 분류하고자 하였다. 특히 분류가 어려운 고장 유형들의 분류 정확도를 향상시키기 위하여 3단계 진단 및 분류 알고리즘을 개발하여 제안하였다. 다수의 실험과 초모수 (hyper parameter) 최적화 과정을 거쳐 각 단계에 적합한 분류 모형으로 SVM과 LGBM에 기반 한 모형을 제시하였다. 본 연구에서는 고장에 영향을 미치는 특성을 최대한 보존하면서, 선행연구에서 어려움을 겪었던 냉매 관련 고장을 포함한 모든 고장 유형을 우수한 결과로 도출하였다.
인공신경망의 계층의 깊이가 깊어지고 입력으로 사용되는 데이터 차원이 증가됨에 신경망의 학습 및 인식에 있어서 많은 연산을 고속으로 요구하는 고연산의 문제가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 신경망 입력 데이터의 차원을 감소시키기 위한 데이터 차원 감소 방법을 제안한다. 제안하는 선분 특징 분석(Line-segment Feature Analysis; LFA) 알고리즘은 한 영상 내에 존재하는 객체의 선분(Line-segment) 특징을 분석하기 위하여 메디안 필터(median filter)를 사용한 기울기 기반의 윤곽선 검출 알고리즘을 적용한다. 추출된 윤곽 영상은 [0, 1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128]의 계수 값으로 구성된 3×3 또는 5×5 크기의 검출 필터를 이용하여 8가지 선분의 종류에 상응하는 고유값을 계산한다. 각각의 검출필터로 계산된 고유값으로부터 동일한 반응값을 누적하여 두 개의 1차원의 256 크기의 데이터를 생성하고 두 가지 데이터 요소를 합산하여 LFA256 데이터를, 두 데이터를 합병하여 512 크기의 LAF512 데이터를 생성한다. 제안한 LFA 알고리즘의 성능평가는 필기체 숫자 인식을 위한 데이터 차원 감소를 목적으로 PCA 기법과 AlexNet 모델을 이용하여 비교 실험한 결과 LFA256과 LFA512가 각각 98.7%와 99%의 인식 성능을 보였다.
본 연구는 '미디어 리터러시' 뉴스 빅데이터 분석을 통해, 사회적으로 논의되고 있는 '미디어 리터러시' 의제가 무엇인지 파악하고, 앞으로의 정책 방향을 제시하기 위해 실시되었다. 이를 위해 2019년 1월 1일부터 2020년 9월 30일까지 1,336건의 기사를 수집하여, 4개 시기별로 토픽 모델링 분석을 수행했다. 분석결과 시기별로 5개의 토픽이 도출되었으며, 이에 따른 시사점은 다음과 같다. 첫째, 미디어 리터러시 교육은 국가 차원에서 생애 주기에 맞춰 체계적으로 접근해야 하며, 이를 통해 경제적·문화적 부가 가치를 창출해야 한다. 둘째, 미디어 리터러시 생태계의 지속가능성을 확보하기 위해서는 교육 격차 및 학습결손이 발생하지 않도록 지역사회와 학교 차원에서 체계적인 지원 및 교육 지도 활동이 이루어져야 한다. 셋째, 미디어 리터러시 교육이 지속되면서 발생할 수 있는 부작용을 최소화하고, 건전한 미디어 활용 문화가 조성될 수 있도록 다방면으로 노력해야 한다. 마지막으로 미디어 리터러시 관련 연구를 과학적으로 추진하고, 현장에서 습득되는 경험 및 가치 등을 적극적으로 공유하며, 연구결과를 장기적으로 축적함으로써, 건강한 지식공유 문화를 만들어야 한다.
항해용 X-band 레이다를 이용한 파랑관측은 해수면에 후방산란 된 전자기파 이미지를 분석하여 이루어진다. 1분당 42개의 해수면 시계열 이미지로부터 3차원 FFT를 계산하고 변조전달함수(Modulation Transfer Function)를 구하여 파랑정보를 추출한다. 따라서 레이다 파고계로 계측한 유의파고의 정확도는 X-band 레이다 영상의 상태에 따라 결정된다. 2020년 여름 태풍 마이삭과 하이선 내습 시 강릉 안인 해안에 설치된 X-band 레이다 파고계로 관측한 유의파고의 오차가 크게 발생하였다. 이는 태풍 내습 시 급격히 유의파고가 증가하는 한편 강한 강우가 동반되어 X-band 레이다 영상의 품질이 저하되었기 때문이다. 최대 오차 발생 이전까지 많은 강우가 있었음이 확인된다. 본 연구에서는 convolution neural network(CNN)을 이용하여 레이다 이미지로부터 강우 여부를 분류하고 강우여부에 따라 강우시 인공신경망 모델을 적용하여 태풍 시 유의파고 관측 정확도를 향상시켰다. 폭우를 동반한 태풍 시 레이다 자료 특성에 기반하여 인공신경망 유의파고 산출 알고리즘을 개선하고 이를 통해 X-band 레이다 파고계의 정확도를 향상시키는 방법을 제시하였다.
이 연구의 목적은 고교학점제도의 운영 방향을 탐색하여 고교학점제도의 문제점들을 해결하고 고교학점제도를 효과적·효율적으로 운영하도록 도움을 주는 것이다. 연구방법은 문헌연구로 문헌연구대상은 선행연구, 공청회자료, 언론보도자료, 2015개정교육과정, 교육부의 고교학점제 추진방안 등이다. 연구 결과 고교학점제도의 문제점을 해결하기 위한 교육과정 편성의 기본적인 방향은 첫째, 보통 교과 과목 위주로 편성해야 한다. 둘째, 자신이 원하는 분야의 관련 과목을 깊이 있게 학습할 수 있게 해야 한다. 셋째, 교육과정 편성의 근거도 확인해야 한다. 고교학점제도 문제점 중 진로지도를 위한 고교학점제도 운영 방향은 첫째, 진로 학습·코칭을 위한 진로 교육과정위원회 구성 및 운영이다. 둘째, 교원의 업무 체계 재 구조화이다. 셋째, 진로 희망 설계 및 진학 방향 탐색의 시간 마련이다. 넷째, 진로 및 학업 설계 지도 코칭 북 제공이다. 다섯째, 진로 및 학업 설계 지도 교사의 역할이다. 여섯째, 과목 선택에 대한 책임감 강조 및 재 이수 프로그램 마련이다.
기존의 노인 자원봉사 활성화 방안들의 구상은 역할관점에 기반 한 활동이론(active theory)을 적용하여 '선배 시민(Senior Citizen)'으로서 노인이 자원봉사활동을 통해 지역사회공동체에 건강성을 부여하는데 있다. 또한 시민성 개발을 위한 평생교육/학습모델을 전제로 노인 자원봉사자 및 활동영역을 확대하고자 한다. 이에, 본 연구에서는 노인 자원봉사 활성화를 위해 제시된 제도 방안들을 자원봉사 실천현장의 실무자들이 이를 어떻게 인식하고 적용하고 있는지를 파악하고, 이들이 당면하고 있는 장애요인들과 실천대안들을 면밀히 탐색하고자 하였다. 이를 위하여, 서울과 수도권 지역의 노인복지관 및 자원봉사센터 12개 기관의 실무자와 심층면접을 진행하였다. '직접적 내용분석'을 활용하여, 활성화 방안의 주제 범주로 12개를 도출하여 실무자들의 인식을 노인 자원봉사 활성화 주제범주별로 분석하였다. 본 연구 결과로, 노인 자원봉사 정책방안과 실천 현안에 대한 현장 실무자들의 경험과 인식을 통해 재점검하였으며, 향후 노인 자원봉사 활성화를 위한 장애요인과 실천적 대안들을 실무자들의 견지에서 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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