본 연구의 목적은 코로나-19로 인한 비대면 상황 가운데 'SW프로젝트 영어'를 PBL 교수법으로 운영한 사례 연구를 통하여 시사점을 도출하는 데에 있다. 교양 영어인 만큼 다양한 학년과 전공 학생들이 수강하였고 개강 직후 학생들의 영어 실력 및 SW 관련성을 판단하고자 설문을 시행하였다. 설문 내용을 바탕으로 학생들의 수강 동기와 코로나-19 상황 가운데 어학 수업을 비대면으로 실시해야 함에 따라 적절한 교육과정 운영, 과제 운영을 구성할 수 있는 학생들의 의견을 수렴하였다. 학생들의 SW 영어 교육에 대한 니즈를 파악 후, SW 관련 영어 실력 배양을 위한 퀴즈와 과제를 구성하였다. 매 과제에 대한 실시간 피드백으로 비대면 녹화콘텐츠 수업임에도 불구하고 1:1 피드백을 통하여 소통하며 학생들의 수업 진행을 점검하였다. 주간 퀴즈를 통한 수업 진도에 따른 학습을 유도하였고 주제와 관련된 과제를 통하여 SW 관련 영어를 학습하도록 하였다. 자신이 모르는 단어를 중심으로 SW 영어 단어장 만들기 및 본인의 목소리로 직접 예제를 녹음하는 과제를 마감까지 충분한 시간을 주어 수행토록 하였다. 과정이 종료되면서 학생들의 성적을 평가한 결과 AI/SW창의융합대학, 경영대학, 문화예술대학, 인문사회대학, 자연과학대학 순으로 학생들의 성적이 평가되었다. 본 연구의 목적은 코로나-19로 인한 비대면 상황 가운데 SW 영어를 PBL(Project-Based Learning : 프로젝트 법)이라는 교수법을 통하여 수업을 운영함으로써 학생들의 SW 영어 성취도를 연구하였다는 점에서 의의가 있다.
If we may practice the nutrition education planned on the basis which carefully grasped the inappropriate behavioral determinants of middle-school students, it might be an effective method achieving the change in perception and behavior improving the distorted perception about the ideal body shape, so we are to suggest the 8 week program of body shape perception improvement for successful nutrition education as follows. The body shape perception improvement program is a step-by-step group consulting program. At the introduction stage, we let them understand the meaning of true beauty and body change of teenage period and forming of sexual identity. At the stage of perception conversion, we let them have the opportunity to observe the status of body perception of the teenager and self-observation. At the stage of correction, we let them criticize the distorted body image in the society with mass media at the same time with the self-reflection. At the stage of maintenance and evaluation, we suggested the behavior guidance while preparing it. Setting this as the basis, we applied the contents such as the evaluations through cultural sharing events making somethings while directly participating. As the target groups to practice education were middle school students, we considered the learning level and behavioral features of the middle school students, and composed the programs including the methods such as role play, watching real things, media production, discussions and experiences. If the program of body shape perception improvement developed at this study could be utilized at the field of schools, the teenagers can change their ways of thought naturally avoiding the view about unified appearance rightly perceiving negative self-image that the teenagers can have and if the group consulting can be practiced regularly at each school, many students may experience the change in perception, so it might solicit the improvement of health of the families and local societies as well as that of the individual student.
본 연구의 목적은 예비 지구과학교사들이 지질도에서 단층을 판별하는 동안 그들이 사용하는 내용 지식과 문제해결 과정을 분석하는 것이다. 이를 위해 연구자들은 시선 추적기(Tobii Pro Glasses 2 모델)를 활용하여 예비 지구과학교사들(N=12)이 단층 해석에 대한 문제를 해결하는 동안 그들의 시선 고정 시간, 시선 경로에 대한 자료를 수집하여 분석하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 그들은 정단층, 역단층, 주향이동단층 등에 대한 개념은 인지하고 있지만, 대부분의 예비 지구과학교사들은 지질도에서 단층 해석에 필요한 절차적 지식은 인지하고 있지 않다. 둘째, 예비 지구과학교사들은 지질도에서 단층을 해석하기 위해 지질 단면도를 그리지 않았고, 3차원적 정보가 아니라 지질도에서 수집한 2차원적 정보를 바탕으로 단층을 판별하였다. 그러므로 차후 교육 현장으로 진출하는 예비 지구과학교사들이 자연현상에 대한 이해와 더불어 그 자연현상을 이해하는데 필요한 절차적 지식을 학습할 수 있도록 교수학습환경을 개선할 필요가 있다. 그리고 본 연구의 결과는 차후 새로운 교육과정을 구성하거나 교사 교육에 대한 자료를 개발하는데 실질적으로 도움을 줄 수 있을 것이다.
최근 계측 기술의 발전으로 압력계와 유량계 등 다양한 센서를 설치하여 상수도관망의 상태를 효과적으로 파악할 수 있게 되었으나, 도시가 광범위하게 개발됨에 따라 계측 신뢰도에 영향을 미치는 변수는 다양해지고 있다. 특히 상수도관망 분석에 중요한 영향력을 가지는 수요 데이터의 경우 직접 계측의 난이도가 높고 결측이 발생하기 쉬운 것으로 알려져 데이터 생성의 중요도가 증가하고 있다. 본 논문에서는 상수도관망에서 누락된 데이터를 정확하게 생성하기 위해 생성적 딥러닝 모델에 기반한 적대적 학습 기반 오토인코더(ATAE) 모델을 제안한다. 제안된 모델은 판별 신경망과 생성 신경망의 두 가지 신경망의 적대적 학습을 사용하여 압력 데이터로부터 수요 데이터를 생성한다. 학습이 완료된 ATAE 모델의 생성 신경망은 관망의 계측되는 압력 데이터가 존재하는 경우, 그로부터 추정된 관망 수요 데이터를 제공할 수 있다. ATAE 모델은 미국 텍사스주 오스틴의 실제 상수도망에 적용되어 성능이 검증되었다. 수요 및 압력 시계열 데이터의 불확실성 정도에 따른 ATAE 예측 결과의 정확도를 비교하여 데이터 불확실성의 영향을 분석하였으며, 또한 수요 수준에 따른 데이터 수집 기간별 생성 결과를 비교하여 이에 따른 데이터 생성 성능을 검토하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권7호
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pp.1951-1975
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2023
Recent advances in Cognitive Radio Networks (CRN) have elevated them to the status of a critical instrument for overcoming spectrum limits and achieving severe future wireless communication requirements. Collaborative spectrum sensing is presented for efficient channel selection because spectrum sensing is an essential part of CRNs. This study presents an innovative cooperative spectrum sensing (CSS) model that is built on the Firefly Algorithm (FA), as well as machine learning artificial neural networks (ANN). This system makes use of user grouping strategies to improve detection performance dramatically while lowering collaboration costs. Cooperative sensing wasn't used until after cognitive radio users had been correctly identified using energy data samples and an ANN model. Cooperative sensing strategies produce a user base that is either secure, requires less effort, or is faultless. The suggested method's purpose is to choose the best transmission channel. Clustering is utilized by the suggested ANN-FA model to reduce spectrum sensing inaccuracy. The transmission channel that has the highest weight is chosen by employing the method that has been provided for computing channel weight. The proposed ANN-FA model computes channel weight based on three sets of input parameters: PU utilization, CR count, and channel capacity. Using an improved evolutionary algorithm, the key principles of the ANN-FA scheme are optimized to boost the overall efficiency of the CRN channel selection technique. This study proposes the Artificial Neural Network with Firefly Algorithm (ANN-FA) for cognitive radio networks to overcome the obstacles. This proposed work focuses primarily on sensing the optimal secondary user channel and reducing the spectrum handoff delay in wireless networks. Several benchmark functions are utilized We analyze the efficacy of this innovative strategy by evaluating its performance. The performance of ANN-FA is 22.72 percent more robust and effective than that of the other metaheuristic algorithm, according to experimental findings. The proposed ANN-FA model is simulated using the NS2 simulator, The results are evaluated in terms of average interference ratio, spectrum opportunity utilization, three metrics are measured: packet delivery ratio (PDR), end-to-end delay, and end-to-average throughput for a variety of different CRs found in the network.
본 연구의 목적은 중소기업이 실질적으로 적용할 수 있는 BSC 구축을 위한 실무 가이드를 제공하는 것이며, 이를 위해 사례분석으로 텐트 폴대 제조회사인 J사의 현장요구형 균형성과표(BSC)를 통한 성과평가시스템를 구축하고 경영전략체계도를 제공하고자 하였다. 조사방법으로 1단계 BSC관련 제안요구서 비교를 통해 발주기관의 요구사항을 정리하였으며, 2단계 결과보고서 정리를 통해 BSC 구축방법을 정리하고, 3단계 BSC 4가지 관점별 중소기업 요구형 KPI 지표를 도출하고, 4단계 SWOT 분석을 통한 기업비전을 도출하고, 5단계 현장 요구형 KPI, 가중치 설정, BSC를 통한 전략맵 개발, 6단계 최종 전략체계도 작성하였다. 연구결과 BSC 4가지 관점을 부서별로 재구성하였다. 즉 재원(재무)관점은 임원관점, 고객관점은 영업부관점, 내부프로세스 관점은 설계부·생산품질부 관점, 학습·혁신관점은 관리부관점으로 간주할 수 있었다. 또한 J기업의 요구형 CSF는 총11개, KPI는 총49개 도출하였다. 연구의 한계는 해당 기업의 BSC를 통한 최종 전략체계도 까지만 진행되었으며, 향후 회사의 보상제도와 연계할 필요가 있다.
본 연구는 간호대학생의 보건소 실습에 전공만족도 및 실습의 중요도 인식과 수행도을 분석하고 보건소의 실습내용에 대한 개선방안을 파악하고자 J시의 간호대학생 217명을 대상으로 자료를 수집하였다. 수집된 자료는 SPSS WIN 25.0을 이용하여 분석하였으며, 연구결과는 전공만족도와 보건소 임상실습 수행도와는 정적상관(r=.55, p<.001)을 가지는 것으로 나타났으며, 수행도의 하위요인 모두와 정적 상관(r=.41~.54, p<.001)을 보였다. 특히 하위의 요인 중 실습을 통한 내적 성장과 이론의 실제 적용과의 상관관계는(r=.54~.56, p<.001)으로 상관성이 높은 요인이었다. 간호학생들의 전공만족도를 향상시키기 위해서는 이론 공부가 선행되어야 하며, 영역별 분석을 통해 간호대학생이 의 간호대학생들의 정체성과 내적 성장을 통한 만족감을 얻기 위해서는 보건소 실습을 하는 동안 실습지도자는 다양한 네트워크를 구축하며 간호대학생들과의 원할한 의사소통에 최선을 다하며, 지역사회의 보건소 실습 환경개선을 위해 실습 전·후 실습기관과의 간담회를 통한 다양한 의견들의 제시가 이루어지도록하며, 간호대학생들의 보건소 실습이 원활하게 수행되기 위해서는 실습지도교원은 간호대학생이 보건소 실습을 하기 전 실습관련 사전 학습이 필요하다는 개선점을 도출하였다.
실물 또는 그에 준하는 모형을 제작하여 디자인 아이디어를 검증하는 과정은 제품 개발 과정에 있어 필수적이다. 이러한 배경에서 본 연구는 디자인공학 전공을 중심으로 기초 단계부터 일정 수준 이상까지의 모형 제작 역량을 체계적으로 함양할 수 있는 교과목 개발 사례를 고찰하는데 목적이 있다. 이를 위한 이론적 고찰로서 산업디자인 등 유관 영역 및 전공에서의 모형 또는 프로토타이핑 등 메이킹 관련 선행연구들을 고찰하고, 이어서 커리큘럼 개발을 위한 방법론적 고찰로 블룸의 개선된 택사노미 모델과 석천홍의 공업디자인 프로그램 모델을 살핀다. 최종적으로는 이를 적용하여 대학 교육의 일반적 한 학기인 16주차 학습에 대응하는 강의 계획이 포함 된 신설 교과목을 제안한다. 연구의 결과, 여전히 물리적 모형을 제작하는 일은 새로운 디자인 개발에 있어 필수적이란 사실을 확인할 수 있었으며, 그에 따라 전공 영역에 맞는 체계적 교육 과정의 수립도 요구된다는 점을 확인하였다. 본 연구의 범위가 교과목 개발까지인 관계로, 후속 연구에서는 실제 적용을 통한 역량 교육으로서의 효용성 검증 및 성찰과 개선된 교과 설계제안 등의 내용이 고찰 될 필요가 있다.
최근에 우리나라에서 뿐만 아니라, 세계 곳곳에서 태풍, 산불, 장마 등으로 인한 재해가 끊이지 않고 있고, 우리나라 태풍 및 호우로 인한 재산 피해액만 1조원이 넘고 있다. 이러한 재난으로 인해 많은 인명 및 물적 피해가 발생하고, 복구하는 데도 상당한 기간이 걸리며, 정부 예비비도 부족한 실정이다. 이러한 문제점들을 사전에 예방하고 효과적으로 대응하기 위해서는 우선 정확한 데이터를 실시간 수집하고 분석하는 작업이 필요하다. 그러나, 센서들이 위치한 환경, 통신 네트워크 및 수신 서버들의 상황에 따라 지연 및 데이터 손실 등이 발생할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 통신네트워크 상황에서도 분석을 정확하게 할 수 있는 2단계 하이브리드 상황 분석 및 예측 알고리즘을 제안한다. 1단계에서는 이기종의 다양한 센서로부터 강, 하천, 수위 및 경사지의 경사각 데이터를 수집/필터링/정제하여 빅데이터 DB에 저장하고, 인공지능 규칙기반 추론 알고리즘을 적용하여, 위기 경보 4단계를 판단한다. 강수량이 일정값 이상인데도 불구하고 1단계 결과가 관심 이하 단계에 있으면, 2단계 딥러닝 영상 분석을 수행한 후 최종 위기 경보단계를 결정한다.
수학 교육에서 정의적 영역을 지속적으로 강조하고 있으나 학생들의 수학에 대한 자신감이나 흥미는 크게 변화하지 않고 있다. 이에 본 연구에서는 학생들의 학업 성취도에 따른 정의적 특성에 미치는 요인을 분석하였다. 연구는 학교에서의 수학 교육 요인과 사회적 환경 요인으로 구분하여 초등학교 5-6학년 학생 593명을 대상으로 실시하였다. 연구결과 초등학생들은 학업성취도와 관계없이 자신의 정의적 특성에 가장 많은 영향을 미치는 요인으로 '학교에서의 수학 수업'을 꼽았다. 그 외에 상 수준의 학생은 '수학 사교육'과 '대학 입시와 직업', 중 수준의 학생은 '학교에서의 평가'와 '수학 사교육', 하 수준의 학생은 '학교에서의 평가'와 '수학 교과서' 순으로 가장 많은 영향을 미친다고 응답하였다. 특히, 학업성취도가 낮아질수록 학생들의 수학 수업 참여도가 급격히 줄어들었으며, 그 이유로 가장 많은 학생들이 배우는 수학 내용이 너무 어려워서라고 응답하였다. 이러한 연구결과를 고려할 때, 정의적 특성을 향상시키기 위해서 '학교에서의 수학 수업'에서의 변화가 우선적으로 필요하며, 학생들의 학업성취도에 따라 정의적 특성의 향상 방안을 적용하는 것이 효과적일 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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