• 대한치과기공학회지
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• 제23권2호
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• pp.17-47
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• 2002

The purpose of this study was to examine the 2001 curricula in 17 departments of dental technology across the nation in an attempt to find out the educational realities of the departments by term and school year and serve as a basis for the development of more advanced, efficient dental technology curriculum and common educational objectives. For that purpose, the 2001 curricula of the three-year dental laboratory technology departments were analyzed by school year and term to calculate the amount of required credit, the number of subjects, and the weekly classes for electives and major. The findings of this study could be listed as below: 1. The departments of dental laboratory technology nationwide investigated require students to get 120 to 135 credits in total. Out of the credits, 10 to 25 credits are assigned to the electives, and 106 to 11 8 credits are given to the major. 2. There are 50 to 68 subjects in the departments of dental technology. 5 to 16 subjects are the electives, and 41 to 59 are the major. 3. There are 150 to 196 classes per week, which consist of 10 to 30 ones for the electives and 137 to In for the major. 4. The curricula for the first semester of the first year are as follows: 1) 20 to 24 credits are required. 4 to 11 credits are alloted to the electives, and 9 to 19 credits are assigned to the major. 2) The number of subject is 9 to 13, which are composed of 2 to 7 for the electives and 4 to 9 for the major. 3) The weekly classes are 22 to 29. The classes for the electives range from 4 to 14 per week, and 10 to 20 classes a week are for the major. 5. The curricula for the second semester of the first year are as below: 1) There are 20 to 25 credits. 3 to 12 credits are assigned to the electives, and 12 to 19 credits are for the major. 2) The number of subject is 10 to 14, which consist of 2 to 6 for the electives and 6 to 10 for the major. 3) The weekly classes are 22 to 29. and 3 to 12 classes a week are for the electives, and 15 to 24 classes are for the major. 6. The curricula for the first semester of the second year are as below: 1) The number of credits ranges from 20 to 24. Only six colleges offer 2 credits for the electives and the major account for 18 to 24 ones. 2) There are 8 to 12 subjects. Only six colleges offer one or two electives, and 8 to 12 are the major. 3) The weekly classes are 23 to 33. Only six colleges offer 2 or 3 classes a week for the electives, and 21 to 33 classes are for the major. 7. The curricula for the second semester of the second year are as below: 1) The number of credits ranges from 19 to 24. Only two colleges offer 2 credits for the electives and the major account for 18 to 24 ones. 2) There are 7 to 12 subjects. Only two colleges offer one or two electives, and 8 to 12 are the major. 3) The weekly classes are 24 to 36. Only two colleges offer 2 classes a week for the electives, and 24 to 36 classes are for the major. 8. The curricula for the first semester Of the third year are as below: 1) There are 16 to 24 credits. Just a college assigns 2 credits to the electives, and 16 to 24 credits are given to the major. 2) The number of subject is 5 to 12. Only a college offers one elective for optional course, and 5 to 12 are the major. 3) The weekly classes range from 18 to 39. Just a college offer 2 classes a week for the electives, and 18 to 39 classes are for the major. 9. The curricula for the second semester of the third year are as below: 1) There are 16 to 23 credits. Just a college assigns 2 credits to the electives, and 16 to 23 credits are given to the major. 2) The number of subject is 5 to 12. Only a college offers one elective for optional course, and 5 to 12 are the major. 3) The weekly classes range from 18 to 39. Just a college offer 2 classes a week for the electives, and 18 to 39 classes are for the major.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권7호
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• pp.181-190
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• 2024

본 연구는 조리 전공 관련 실습수업 만족도가 전공 학업 스트레스와 수업 참여도에 미치는 영향 정도를 조사하였다. 2023년 2학기에 광주·전남·전북 소재 6개 전문대학의 조리 전공 1학년 228명 학생을 대상으로 조사하였다. 자료처리는 SPSS Ver. 25.0을 이용하였다. 조사 자료의 일반적 특성, 신뢰도 분석, 탐색적 요인 분석, 상관관계 분석, 다중 회귀 분석을 진행하였다. 본 연구 결과는 첫째, 조리 관련 실습수업 만족도 하위 구성 요인과 학업 스트레스 및 수업 참여도 간 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 둘째, 조리 실습수업 만족도와 전공 학업 스트레스에 미치는 영향이 유의미하게 나타났다. 셋째, 조리 실습수업 만족도가 전공 수업 참여에 미치는 영향이 유의미하게 나타났다. 결론적으로 지방 전문대 조리 관련 전공 실습수업 만족도가 학업 스트레스와 수업 참여에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 향후, 대학 입학 전 조리 실습 경험이 실습수업 만족도와 학업 스트레스, 진로 및 취업 준비에 어떤 영향을 미치는지에 관한 후속 연구를 기대한다.

• The Journal of Korean Physical Therapy
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• 제34권4호
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• pp.135-139
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• 2022

Purpose: We investigated the satisfaction of physical therapy course according to teaching ways after COVID-19. Methods: 336 students in major of physical therapy were recruited in this study. Based on the classification of subjects in the national examination, the questionnaire was divided into 6 subjects in the basic field of physical therapy, 2 subjects in the field of physical therapy diagnostic evaluation, 8 subjects in the field of physical therapy intervention, and 3 subjects in other fields. The Likert scale was used. Results: In the basic field of physical therapy, all subjects were shown the high score of the satisfactory in face-to-face classes except for the public health and medical law compared to the non-face-to-face classes and mixed classes. Regarding the field of physical therapy diagnostic evaluation, the principle of diagnostic evaluation was shown the high score of the satisfactory in face-to-face classes compared to the non-face-to-face classes and mixed classes. In the field of physical therapy intervention, all subjects were shown the high score of the satisfactory in face-to-face classes compared to the non-face-to-face classes and mixed classes. Conclusion: We found that the face-to-face classes in most of subjects was shown the high score of satisfactory. We believed that our results can be used as basic data for physical therapy major learning methods.

• 대한치과기공학회지
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• 제44권4호
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• pp.132-143
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• 2022

Purpose: The study aims to analyze differences in the satisfaction level of dental technology students regarding in-person and online classes. It also aims to provide fundamental resources for the improvement of major subject class methods that will improve students' self-directed learning abilities, thereby affecting their class satisfaction. Methods: In this study, a self-administered questionnaire was conducted from November 8 to November 30, 2021, for 256 dental technology students. The collected data were analyzed using the IBM SPSS Statistics ver. 21.0 statistical program. Frequency and percentage, mean, standard deviation, t-test, ANOVA, post-hoc test, correlation analysis, and linear regression analysis were performed to analyze the data. Results: In the self-directed learning abilities, the attitude of the learners was shown to have the highest positive (+) correlation in both in-person and online classes, with a statistically significant effect (p<0.001) on class satisfaction in major subject classes. Moreover, the explanatory power of the model was 52.2% and 39.7%, respectively. Conclusion: We concluded from the study that there is a need for professors to improve teaching methods to increase learners' self-directed learning competence, through problem-based learning, discussion learning, team-based collaborative learning, and mentor-mentee learning, thereby enabling learners to lead classes themselves.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권4호
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• pp.1704-1720
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• 2020

Recognizing food from photographs presents many applications for machine learning, computer vision and dietetics, etc. Recent progress of deep learning techniques accelerates the recognition of food in a great scale. We build a hierarchical structure composed of deep CNN to recognize and classify food from photographs. We build a dataset for Korean food of 18 classes, which are further categorized in 4 major classes. Our hierarchical recognizer classifies foods into four major classes in the first step. Each food in the major classes is further classified into the exact class in the second step. We employ DenseNet structure for the baseline of our recognizer. The hierarchical structure provides higher accuracy and F1 score than those from the single-structured recognizer.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.91-100
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• 2023

본 연구는 2021년 2학기 비대면 수업과 2022년 2학기 면대면 수업 형태에 따른 학습몰입도, 학업스트레스 및 수업 만족도에 미치는 영향을 비교규명 사례 연구이다. C 전문대학 공학계열 S 학과에서 이루어진 이론교과목 면대면과 비대면 수업에서 동일 교재, 동일 과목, 동일 교수가 진행한 수업에서 240명에 대한 수업 만족도를 분석하였다. 자료처리는 SPSS Ver. 23.0을 이용하였다. 크론바하 α 신뢰도 계수 산출, t-test 및 피어슨 적률상관계수 그리고 다중회귀분석을 시행하였다. 본 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 공학 전공 이론교과목의 비대면 수업보다 면대면의 수업 형태에서 학습자의 학습 몰입도가 더 높았다. 둘째, 공학 전공 이론교과목의 면대면과 비대면 수업 형태에 따라 학업 스트레스가 차이가 있는 것으로 나타났다. 셋째, 공학 전공 이론교과목 중 면대면과 비대면과 수업 형태에 따른 수업 만족도에 미치는 교수·학습구성 요인별 상대적 영향력은 교수활동, 상호작용, 과제수행, 수업 안내 및 수업환경 변인 간 차이가 있는 것으로 나타났다. 결론적으로 공학 전공 이론교과목에서 면대면 수업이 학습자의 학습 몰입감, 수업 만족도에 더 긍정적인 영향을 미치고 비대면 수업은 학업 스트레스에 더 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.243-251
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• 2008

많은 대학교에서 사이버 강의는 오늘날 중요한 교육 형태로 자리 잡아가고 있다. 수강생이 많은 교양교과목과 전공의 일부 교과목들을 사이버강의로 진행하고 있다. 그러나 실제로 사이버 강의의 수요자이면서 주체인 학습자에 대한 현황 분석 연구는 거의 이루어지지 않아서, 학습자의 특성에 맞게 사이버 강의가 제공되고 있는지에 대한 연구는 부족하다. 본 연구는 사이버 강의 과정에 이루어지는 학생들의 로그 파일을 이용하여 학습자들의 교양과목과 전공과목의 학습시간 유형을 시간대별, 요일별, 주차별로 분석하고, 효율적으로 학습효과를 높일 수 있는 방안들을 제시하였다. 학생들의 학습시간이 30분 이내인 로그인이 50%이상이며, 강의외적인 요소에 이런닝 시스템 자원을 낭비하고 있어서 개선이 필요하다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제8권2호
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• pp.42-47
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• 2020

This study is to develop Korean version of the 7 Learning Style Inventory(LSI) for IT major Students by systematic translation process and to test learning style of IT major University students. Translated and developed Korean version of LSI was verified of validity by comparing with existing V.A.K. learning style model. We can develop various tactics for 7 learning styles of students. Once the learning style of each student is confirmed, customized teaching for individual and team can be done more efficiently through teaching and learning strategies according to each learning style. Developed LSI was applied to the IT major students of two classes from Chungwoon University in Incheon. Results of LSI survey show that learning styles of 24 students out of 35 students from two classes are matched with V.A.K. learning styles of same students. It was 68.6% match in learning style, and shows that validity of 7 LSI. We need to elaborate Korean questionnaires of the LSI more, and extend and apply to the non-IT major students group.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제27권2_2호
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• pp.425-435
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• 2024

The purpose of this study was to identify factors influencing learning satisfaction of nursing students in online non-face-to-face classes during COVID-19 pandemic. 138 undergraduate nursing students were recruited from C nursing colleges of C city in Gyungnam. Data was collected using a self-reported online-questionnaire from 5 January to 18 January, 2022. Collected data were analyzed by SPSS/WIN 27.0 program using descriptive statistics, t-test, ANOVA, Pearson's correlation coefficient, and multiple regression. Factor influencing learning satisfaction among undergraduate nursing students on online non-face-to-face classes during COVID-19 pandemic were teaching presence(presence of teacher)(𝛽=.43, p<.001), instructional quality(content qualities)(𝛽=.41, p<.001), Satisfaction of nursing major(satisfaction)(𝛽=.13, p<.001). instructional quality(interface)(𝛽=.12, p=.036), which explained about 85.3% of total variance(F=192.78, p<.001). Therefore, in order to improve class satisfaction in online non-face-to-face classes, it is necessary to operate classes that prioritize the presence of teacher so that learners can recognize and trust the presence of teacher by passionately professional performing. And, among instructional quality, we should be strengthen the usefulness of learning materials, content factors related to tests and assignments, and strive to improve satisfaction of nursing major. In addition, it is necessary to prepare and operate classes that fully consider the interface factors related to the manual composition and system convenience for online classes among the quality factors of classes.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.95-112
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• 2021

대학 교육에 있어서 전공과목의 선택은 학생들의 진로에 중요한 역할을 한다. 하지만, 산업의 변화에 발맞춰 대학 교육도 학과별 전공과목의 분야가 다양해지고 그 수가 많아지고 있다. 이에 학생들은 본인의 진로에 맞게 수업을 선택하여 수강하는 것에 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 대학 전공과목 추천 모델을 제시함으로써 개인 맞춤형 교육을 실현하고 학생들의 교육만족도를 제고하고자 한다. 모델 연구에는 대학교 학부생들의 2015년~2017년 수강 이력 데이터를 활용하였으며, 메타데이터로는 학생과 수업의 전공 명을 사용했다. 수강 이력 데이터는 컨텐츠 소비 여부만을 나타낸 암시적 피드백 데이터로, 수업에 대한 선호도를 반영한 것이 아니다. 따라서 학생과 수업의 특성을 나타내는 임베딩 벡터를 도출했을 시, 표현력이 낮다. 본 연구는 이러한 문제점에 착안하여, 네트워크 분석을 통해 학생, 수업의 벡터를 생성하고 이를 모델의 입력 값으로 활용하는 Net-NeuMF 모델을 제시한다. 모델은 암시적 피드백을 가진 데이터를 이용한 대표적인 모델인 원핫 벡터를 이용하는 NeuMF의 구조를 기반으로 하였다. 모델의 입력 벡터는 네트워크 분석을 통해 학생과 수업의 특성을 나타낼 수 있도록 생성하였다. 학생을 표현하는 벡터를 생성하기 위해, 각 학생을 노드로 설정하고 엣지는 두 학생이 같은 수업을 수강한 경우 가중치를 가지고 연결되도록 설계했다. 마찬가지로 수업을 표현하는 벡터를 생성하기 위해 각 수업을 노드로 설정하고 엣지는 공통으로 수강한 학생이 있는 경우 연결시켰다. 이에 각 노드의 특성을 수치화 하는 표현 학습방법론인 Node2Vec을 이용하였다. 모델의 평가를 위해 추천 시스템에서 주로 활용하는 지표 4가지를 사용하였고, 임베딩 차원이 모델에 미치는 영향을 분석하기 위해 3가지 다른 차원에 대한 실험을 진행하였다. 그 결과 기존 NeuMF 구조에서 원-핫 벡터를 이용하였을 때보다 차원과 관계없이 평가지표에서 좋은 성능을 보였다. 이에 본 연구는 학생(사용자)와 수업(아이템)의 네트워크를 이용해 기존 원-핫 임베딩 보다 표현력을 높였다는 점, 모델을 구성하는 각 구조의 특성에 맞도록 임베딩 벡터를 활용하였다는 점, 그리고 기존의 방법론에 비해 다양한 종류의 평가지표에서 좋은 성능을 보였다는 점을 기여점으로 가지고 있다.