• 기독교교육논총
• /
• 제66권
• /
• pp.343-382
• /
• 2021

본 연구는 에듀테크를 활용한 상호작용적 비대면 수업을 기독교교육과 수업에 적용한 사례 연구로 수도권에 위치한 A대학교의 기독교교육과에 개설된 교직필수 과목인 '교육방법 및 교육공학' 과목 수강생 20명을 대상으로 2020년 1학기에 진행되었다. 이를 위해 비대면 수업과 상호작용, 에듀테크와 상호작용에 관한 이론적 연구를 진행 한 후 에듀테크를 활용한 상호작용적 비대면 수업을 설계 및 개발했다. 에듀테크를 활용한 상호작용적 비대면 수업은 Flipped-PBL을 기반으로 상호작용적 에듀테크를 적용시키는 과정으로 개발했다. 또한 비대면 상황가운데서 진행될 Flipped-PBL 과정에 따라 적극적인 상호작용이 가능한 에듀테크를 선정 및 활용할 수 있도록 했다. 특히 수업 설계 및 개발의 과정에 있어서는 기독교교육과를 대상으로 하는 교직과목인 '교육방법 및 교육공학'의 특성을 살려 기독교교육적인 특성을 살려 실천적 사역현장인 교회를 중심으로 문제를 개발하고 수업을 진행했다. 수업 적용결과 첫째, 학습자들은 수업에 대해 높은 만족도와 흥미도는 보였으며, 둘째, 학습의 공간과 생활의 공간에 긍정적인 전이가 나타났다. 셋째, 에듀테크를 활용한 상호작용적 비대면 수업은 학습 간에 적극적인 상호작용이 가능하도록 했다. 특히 상호작용적 에듀테크와 학습방법은 적극적인 상호작용이 가능하게 하는 주요한 요인이 되었다. 이를 통해 학습자들은 학습의 효율성과 몰입, 그리고 만족도가 높아짐으로 인해 대면수업의 대안으로서 온라인 수업을 경험할 수 있었다. 즉 앞선 학습의 만족도와 흥미, 학습 공간의 전이 또한 수업 간에 상호작용적 에듀테크를 활용한 교육방법을 통해 발생된 적극적인 상호작용을 통해 가능했다. 그러나 학습에 대한 만족의 저해 및 상호작용의 방해 요인으로는 통신(인터넷) 환경적 요인과 학습자의 온라인 기반 환경에 대한 인식이 주요함이 나타났다. 학습 중에 통신 환경의 장애는 상호작용적 에듀테크를 활용하는데 방해를 일으켜 적극적인 상호작용이 발생하지 못하게 하였고, 이로 인해 학습의 만족과 흥미를 하락시키는 결과를 가지고 왔다. 또한 학습자에게 익숙하지 않은 온라인 학습환경도 적극적인 상호작용의 방해 요인으로 제시되었다. 그럼으로 에듀테크를 활용한 상호작용적 비대면 수업을 설계함에 있어서 사전에 에듀테크 및 학습 방법에 대한 충분한 학습자 교육과 통신(인터넷) 환경에 대한 점검이 필요함을 알게 되었다. 이에 본 연구는 온라인 시대 가운데에 적극적인 상호작용과 학습과 생활의 일치적 전이가 가능한 대안적 교육방법으로서 에듀테크를 활용한 상호작용적 비대면 수업을 기독교교육과 수업에 적용하여 그 가능성을 확인했다. 제한적인 기간과 인원이라는 한계성을 가지고 있는 사례 연구임에도 불구하고, 대면수업의 대안으로서 온라인 수업의 방향성을 제시해야 할 시대 속에서 대안적 기독교교육방법으로서의 가능성을 제시해보고자 했다.

• 실천공학교육논문지
• /
• 제15권1호
• /
• pp.13-22
• /
• 2023

본 논문의 목적은 온라인 PBL(Problem Based Learning)이 학습자의 4C 역량과 학습 경험에 미치는 영향을 탐색하는 것이다. 연구 결과 첫째, 온라인 PBL이 학습자의 문제해결능력, 의사소통능력, 예비교사효능감에 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 학습자들은 온라인 PBL 경험에 매우 만족했으며, 학습과 예비교사로서의 자신에게 매우 도움이 된다고 인식했다. 셋째, 학습자들은 실시간 화상회의 시스템과 메신저가 온라인 PBL을 성공적으로 수행하는 데 매우 도움이 된다고 인식하는 것으로 나타났다. 넷째, 온라인 PBL을 성공적으로 수행하기 위한 중요요인에 대해 본 연구 참여자들은 의사소통과 성실성이 매우 중요하다고 인식하고 있었고, 리더의 역할도 중요하지만 팀원 간의 개인적 친밀도는 상대적으로 덜 중요하다고 인식하고 있었다. 다섯째, 학습자들은 온라인 PBL을 성공적으로 수행하기 위해서는 교수자의 피드백이 매우 중요하다고 인식하고 있는 것으로 나타났다. 마지막으로 본 연구의 시사점과 함께 향후 연구에 대한 제언을 논의하였다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
• /
• 제13권6호
• /
• pp.2468-2478
• /
• 2018

We propose the Sparse Feature Convolutional Neural Network (SFCNN) to reduce the volume of convolutional neural networks (CNNs). Despite the superior classification performance of CNNs, their enormous network volume requires high computational cost and long processing time, making real-time applications such as online-training difficult. We propose an advanced network that reduces the volume of conventional CNNs by producing a region-based sparse feature map. To produce the sparse feature map, two complementary region-based value extraction methods, cluster max extraction and local value extraction, are proposed. Cluster max is selected as the main function based on experimental results. To evaluate SFCNN, we conduct an experiment with two conventional CNNs. The network trains 59 times faster and tests 81 times faster than the VGG network, with a 1.2% loss of accuracy in multi-class classification using the Caltech101 dataset. In vehicle classification using the GTI Vehicle Image Database, the network trains 88 times faster and tests 94 times faster than the conventional CNNs, with a 0.1% loss of accuracy.

• 공학교육연구
• /
• 제24권1호
• /
• pp.34-45
• /
• 2021

This research is a case study about "Critical Thinking and Debate Education" class which was done for freshmen at the engineering college of "S" Women's University. Real time remote classes through LMS and ZOOM were the most effective tools under on-line circumstances, considering the fact that video lectures only cannot cultivate students' capabilities of critical thinking and communication. Throughout the analysis on students' self-reflection journals and lecture evaluations, this paper examined considerable future points and the pros and cons of "Critical Thinking and Debate Education" under online presentation and discussion situation. As research outputs, students told they could feel less nervousness and anxiety when they exercise and have a presentation because they could choose familiar space for them. In addition, students also told that they feel comfortable about both self-feedback and peer evaluation, repeatedly seeing the recorded video clip. However, on the contrary, sometimes students felt uncomfortable due to unstable internet connection through the online classes, and they also were regretful about the missing chances of interaction between a teacher and students and of intimate exchanges among students. They also told they had felt a kind of limit of enhancing their presentation skills just in front of the monitor. Considering these outcomes, this research paper points out that online education needs to be proceeded by strengthening multi layered feedback to students with the build-up of a non-face-to-face stable educational infrastructure, application of online instructional strategy, and utilization of YouTube platform and video contents. Through this research paper, I hope the new system of encompassing on/off line "Critical Thinking and Debate Education" and effective teaching and learning method can be developed soon by strengthening the strength of online education.

• 한국학교수학회논문집
• /
• 제24권1호
• /
• pp.83-105
• /
• 2021

온라인 수업에서 다양한 상호작용 도구의 적극적 활용은 비대면 수업의 한계를 극복하고 교사와 학생 간의 활발한 상호작용을 돕는다. 본 연구는 인수분해에 대한 오개념과 오류를 분석하고, 분석결과를 이용한 적절한 피드백을 제공하는 온라인 개별화 수업이 성취도에 미치는 효과를 파악하는 데 목적이 있다. 이를 위해 사교육의 영향이 적은 경기도 농촌 지역의 중학교 3학년 학생들을 대상으로 4주 동안(총 16차시) 실험을 실시하였다. 수업은 '구글클래스룸'을 LMS로 활용하고, 동영상 강의는 유튜브에 업로드하였으며, 화상회의 소프트웨어인 '줌(Zoom)'과 '페이스톡'을 통해 학생들과 상호작용을 하였다. 온라인 수업상황에서 '구글클래스룸'을 통해 학생의 과제와 질문을 실시간으로 확인할 수 있으며, 실험군에는 학생들의 질의 여부와 상관없이 과제와 시험에 대해 즉각적인 피드백이 이루어졌고, 대조군에도 피드백이 이루어졌으나 자발적으로 피드백을 원하는 학생에게만 이루어졌다는 점에서 차이가 있다. 학생의 실력 향상과 성취도의 변화 추이를 확인을 위해 사전검사, 형성평가 5회, 사후검사의 순서로 총 7번의 성취도 평가를 실시하였다. 5회의 인수분해 형성평가 분석을 통해 인수분해를 학습하는 과정에서 발생하는 오류 및 오개념의 유형을 파악할 수 있었는데, 학생들이 '다항식으로 된 인수를 하나의 인수로 인식하지 못함'과 '숫자는 인수가 아니다.'라는 오개념을 가지고 있는 것을 확인하였다. 학생들의 오류유형을 정리 또는 정의의 왜곡 오류, 기능상의 오류, 풀이를 검증하지 않는 오류, 무응답의 4가지 유형으로 나누고, 이를 개별화 지도에 이용하였다. 공분산분석 결과 두 집단은 1회부터 4회까지의 형성평가까지는 차이를 나타내지 않았으나, 5회차 형성평가와 사후검사에서는 통계적으로 유의미한 차이를 나타내어 온라인 개별화 수업이 성취도 향상에 기여한다는 것을 확인하였다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제12권5호
• /
• pp.109-119
• /
• 2021

2019년 말 코로나 바이러스가 대유행하면서 대부분 대학이 갑작스럽게 비대면 수업을 진행하게 되었다. 갑작스럽게 비대면 교육을 진행한 대학들이 겪었던 어려움 중 하나는 교육의 질 관리에 관한 것이었는데, 본 연구에서는 비대면 교육 환경에서 교육의 질을 측정하기 위하여 사용된 지표들이 어떻게 변하였는지 실태를 비교 분석하였다. 한동대학교에서 2020년 봄에 진행한 수업 적응도 및 만족도 결과들을 동일 교수자의 이전 자료들과 비교 분석하였으며, 수업유형이나 비대면 수업 방식에 따라 강의 적응도와 만족도에 어떠한 변화가 있었는지 분석하였다. 전체적으로는 수업적응도와 만족도 모두 이전보다 비슷하거나 약간 척도 값이 높아진 것으로 나타났으며, 실시간으로 수업을 진행한 강의가 강의 녹화 방식으로 진행한 강의에 비해서 모든 만족도 설문 문항 점수가 높은 것으로 나타났다. 수강 인원 및 교수자의 이전 온라인 강의 경험 유무에 따른 만족도의 변화는 크게 나타나지 않았다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
• /
• 제22권11호
• /
• pp.614-618
• /
• 2016

인터넷 상 데이터와 스마트 디바이스가 증가함에 따라 순차적으로 유입되는 스트림 형식의 데이터가 늘어나고 있다. 잠재적인 빅데이터인 스트림 데이터를 다루기 위해서는 온라인 학습이 가능해야 한다. 이에 본 고에서는 스트림 데이터 학습을 위한 새로운 모델인 예측적 컨볼루션 신경망과 온라인 학습방법을 제안한다. 이 모델은 탐지와 풀링을 반복하는 컨볼루션 연산을 통해 탐지 패턴을 계층화하여 상위 계층이 될수록 긴 길이의 패턴의 정보를 다루도록 한다. 본 모델의 기초적 검증을 위해 스마트폰으로 2달간 수집한 GPS 데이터를 이산화하여 관측데이터로 삼았다. 이를 제안모델을 통해 학습하여 계층을 따라 추상화된 정보로부터 복원한 데이터와 관측데이터를 비교하여, 긴 시간의 패턴을 다루면서도 관측 수준의 데이터를 복원하는 것을 확인하였다.

• 실천공학교육논문지
• /
• 제12권2호
• /
• pp.255-264
• /
• 2020

데이터베이스 설계 교과목에서 팀 프로젝트는 학생들의 데이터베이스 설계 역량을 계발하기 위해 매우 중요한 과정이며, 팀 프로젝트를 원활히 수행하기 위해서는 팀원들 간의 협업과 팀워크 못지 않게 학생-교수 간의 활발한 상호작용이 매우 중요하다. 하지만 2020학년도 1학기에 갑자기 전면 비대면 수업을 하게 되면서, 데이터베이스를 구축하는 팀 프로젝트가 큰 비중을 차지하는 이 수업을 효과적으로 운영할 수 있을 지 의문이었다. 하지만 줌과 같은 실시간 화상 매체를 이용한 상호작용과 온라인 교육지원시스템(LMS)에서 지원하는 토론, 퀴즈, 질의응답 등의 기능을 적극적으로 활용하고, 온라인 발표와 상호 평가 등을 통해서 팀 프로젝트를 원활히 진행할 수 있었다. 본 논문에서는 비대면으로 공학 팀 프로젝트를 운영한 경험을 공유하고, 세 차례 실시한 설문을 기초로 이 수업의 개선 방향과 비대면 수업을 전반적으로 개선할 수 있는 여러 가지 방안을 제안하였다.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
• /
• 제4권5호
• /
• pp.637-644
• /
• 2006

Biomedical image is often complex. An applied image analysis system should deal with the images which are of quite low quality and are challenging to segment. This paper presents a framework for color cell image segmentation by learning and classification online. It is a robust two-stage scheme using kernel method and watershed transform. In first stage, a two-class SVM is employed to discriminate the pixels of object from background; where the SVM is trained on the data which has been analyzed using the mean shift procedure. A real-time training strategy is also developed for SVM. In second stage, as the post-processing, local watershed transform is used to separate clustering cells. Comparison with the SSF (Scale space filter) and classical watershed-based algorithm (those are often employed for cell image segmentation) is given. Experimental results demonstrate that the new method is more accurate and robust than compared methods.

• 대한전자공학회논문지TC
• /
• 제42권12호
• /
• pp.17-24
• /
• 2005

현재 사용되고 있는 Internet상의 트래픽은 어플리케이션의 종류에 따라 다양한 수준의 QoS 요구조건, 즉, Delay, Loss 그리고 Throughput성능에 대한 요구조건을 오청하고 있다. TCP protocol을 사용하는 ETP서비스나 E-Mail 등의 서비스는 Delay나 Loss 성능보다는 Throughput성능에 대한 요구가 높은 편이기 때문에 앞의 두 성능악화의 반대급부로서 Throughput성능을 보장받곤 한다. 반면에, 대부분 UDP protocol을 사용하는 real-time streaming 어플리케이션, 예를 들면, IP telephony, Video conferencing, 혹은 network games등의 어플리케이션은 여타의 것들에 비하여 Throughput 보다는 delay나 loss에 대한 성능을 상대적으로 높게 요구한다. 하지만 현재의 AQM들은 best-effort 서비스에 초점을 맞추고 있다. 즉, throughput 성능을 위하여 delay나 loss성능을 희생하고 있기 때문에 다양한 어플리케이션에 적합한 서비스를 제공하기 힘들다. 따라서 본 논문에서는 각 어플리케이션이 필요로 하는 QoS 성능을 고려하여 어플리케이션들을 세 가지 클래스로 분류한 뒤 적합한 QoS 요구조건을 고려한 새로운 AQM 알고리즘을 제안한 뒤, 시뮬레이션을 통하여 다른 AQM 알고리즘과 비교 분석하고 그에 대한 결론을 도출한다.