• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.239-246
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• 2019

In this paper, we propose an effective software education donation model for the social care class. The types of software education for elementary, middle, and high school for the social care class are in the order of after school classes, club activities, creative experiences, and regular classes. In elementary school students, it is effective to precede visual programming education based on block coding and to conduct curriculum convergence with SW and HW at the beginning, and high school students are carrying out text programming education like Python. Software education for social care class The contribution activity model can be classified into five types such as geographically difficult area, multicultural family areas, orphanage, reformatory, and basic livelihood security recipient. In addition, the survey results show that the students' interest in software education and their satisfaction are all very high at 96%. Effective software education for the social care class In the donation model, the lecturers consist of responsible professors, lecturers, and assistant instructors. Software training for the social care class is effective on a year-by-year basis, so that students can feel authenticity and trust. Software education contents focus on visual programming and physical computing education in elementary or middle school, and text programming and physical computing education in high school. It is necessary to construct a software education donor matching system that helps efficient management of software education donations by efficiently matching schools (consumers: elementary, middle, high school) and software education donors(suppliers).

• 산업과 과학
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• 제2권1호
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• pp.15-20
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• 2023

본 연구의 목적은 4차산업혁명 시대의 빅데이터 분석 기술을 활용한 충청도 복지정책 변화와 중요성을 분석하고 사회적 약자를 포함한 모든 세대의 안정적 복지정책을 제안하였다. 충청도 정책 관련 빅데이터를 파이선으로 코딩하여 시각화분석 결과를 토대로 안정적인 정부 정책을 제안한다. 연구 결과 충청도 정부 정책의 키워드는 지역, 사회, 정부 및 지원, 교육, 여성 등의 순으로 확인되었으며, 지역 건강정책과 사회 복지 향상을 중심으로 복지 정책을 강화해야 한다. 향후 연구 방향은 해외사례를 비교하고, 전국적인 복지정책의 안정적인 영향에 관한 정책 제안이 필요할 것이다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제58권2호
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• pp.319-335
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• 2019

이 논문에서는 초등학교 교과서에서의 가분성(divisibility) 개념을 중심으로, 개념적 사고의 과정을 그대로 Python 언어로 코딩하고 Computational Thinking (이하, CT) 중 하나인 자동화에 따른 계산의 효율성을 고찰하였다. 이로부터 얻을 수 있는 교육적 시사점은 다음과 같다. 수학적인 개념적 사고를 CT의 관점에서 생각해 보고, 또한 역으로 컴퓨터 과학에서 중시하고 있는 CT에서 수학적 개념을 추출해 볼 수 있는 쌍방향의 활동이 수학 중심의 코딩교육에서 필요하다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권11호
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• pp.315-323
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• 2022

본 논문에서는 비전공자 및 프로그래밍 초보자들을 위한 컴퓨팅 사고력을 적용한 파이썬 교육 프로그램을 제안한다. 본 논문은 어려운 문법 위주, 암기 위주의 프로그래밍 교육에서 벗어나 프로그램 논리의 기본기에 충실하고 컴퓨팅 사고력의 문제 해결 절차를 적용하여 비전공자 및 프로그래밍 초보자들도 쉽게 프로그래밍 학습을 할 수 있는 교육 프로그램을 제안하며, 텍스트 코딩 경험이 적은 중학생들을 대상으로 8주간 교육 프로그램을 적용하였고 사후 만족도 설문 조사를 통해 프로그래밍에 대한 자신감이 높아졌으며 일상생활이나 다른 교과목에도 컴퓨팅 사고력을 적용할 수 있게 되었다는 점을 알 수 있었다. 프로그래밍 교육의 중요성이 강조되고 있지만 여전히 프로그래밍 학습에 어려움을 느끼는 학습자들을 위해 향후 비전공자 및 프로그래밍 초보자들을 위한 프로그램 교육을 구성할 때 유용한 교육 프로그램으로 활용될 것으로 기대한다.

• 한국과학교육학회지
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• 제38권2호
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• pp.219-234
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• 2018

본 연구에서는 국내 교육학 연구에서 거의 사용되지 않던 머신 러닝 기술을 과학 교육 연구에 접목하여, 학생들의 과학 논변 활동에서 나타나는 논변의 구성 요소를 분석하는 과정을 자동화할 수 있는 가능성을 탐색해보았다. 학습 데이터로는 Toulmin이 제안하였던 틀에 따라 학생들의 과학 논변 구성 요소를 코딩한 국내 선행 문헌 18건을 수합하고 정리하여 990개의 문장을 추출하였으며, 테스트 데이터로는 실제 교실 환경에서 발화된 과학 논변 전사 데이터를 사용하여 483개의 문장을 추출하고 연구자들이 사전 코딩을 수행하였다. Python의 'KoNLPy' 패키지와 '꼬꼬마(Kkma)' 모듈을 사용한 한국어 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)를 통해 개별 논변을 구성하는 단어와 형태소를 분석하였으며, 연구자 2인과 국어교육 석사학위 소지자 1인의 검토 과정을 거쳤다. 총 1,473개의 문장에 대한 논변-형태소:품사 행렬을 만든 후에 다섯 가지 방법으로 머신 러닝을 수행하고 생성된 예측 모델과 연구자의 사전 코딩을 비교한 결과, 개별 문장의 형태소만을 고려하였을 때에는 k-최근접 이웃 알고리즘(KNN)이 약 54%의 일치도(${\kappa}=0.22$)를 보임으로써 가장 우수하였다. 직전 문장이 어떻게 코딩되어 있는지에 관한 정보가 주어졌을 때, k-최근접 이웃 알고리즘(KNN)이 약 55%의 일치도(${\kappa}=0.24$)를 보였으며 다른 머신 러닝 기법에서도 전반적으로 일치도가 상승하였다. 더 나아가, 본 연구의 결과는 과학 논변 활동의 분석에서 개별문장을 고려하는 단순한 방법이 어느 정도 유용함과 동시에, 담화의 맥락을 고려하는 것 또한 필요함을 데이터에 기반하여 보여주었다. 또한 머신 러닝을 통해 교실에서 한국어로 이루어진 과학 논변 활동을 분석하여 연구자와 교사들에게 유용하게 사용될 수 있는 가능성을 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.451-452
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• 2021

본 논문에서는 머신러닝의 원리를 쉽게 이해할 수 있는 블록 기반 코딩 플랫폼을 내장한 LMS를 제안한다. 해당 LMS는 Moodle이라는 LMS 플랫폼을 기반으로 사이트가 구축되었으며, LTI를 통해 LMS 내부에 DIY라는 코딩 툴을 내장 시켰다. 또한, 사용자의 모든 로그데이터를 통해 추천시스템을 구상하였으며, DIY를 통해 실행되는 코드를 Python Pedal라이브러리를 백엔드에서 실행 시켜 사용자가 작성한 코드에 대해 즉각적인 피드백을 제공하게 구성되어 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.1-2
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• 2022

본 논문은 4차 산업혁명의 핵심기술인 인공지능과 IoT를 피지컬 컴퓨팅을 이용해 교육을 할 수 있는 플랫폼을 설계하였다. 플랫폼은 파이썬 비주얼 블록 프로그래밍을 기반으로 사용자의 코딩 언어의 구문적인 어려움을 감소시키며 데이터 분석과 머신러닝을 쉽게 응용할 수 있다. 피지컬 컴퓨팅을 위한 AIoT 타겟 보드로는 라즈베리파이를 활용하였으며 타겟보드의 하드웨어에 대한 선수 지식을 최소화해서 원하는 시스템을 개발할 수 있다. 응용에서는 센서로 수집한 데이터를 분석하고 인공지능 모델 생성을 할 수 있으며 학습된 모델을 액추에이터 제어에 활용하는 등 AIoT 피지컬 컴퓨팅 교육에 여러 장벽을 낮추었다.

• Current Optics and Photonics
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• 제7권6호
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• pp.683-691
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• 2023

A typical terahertz time-domain spectroscopy system requires large, expensive, and heavy hardware such as a lock-in amplifier and a function generator. In this study, we replaced the lock-in amplifier and the function generator with a single sound card built into a typical desktop computer to significantly reduce the system size, weight, and cost. The sound card serves two purposes: 1 kHz chopping signal generation and raw data acquisition. A unique software lock-in (Python coding program to eliminate noise from raw data) method was developed and successfully extracted THz time-domain signals with a signal-to-noise ratio of ~40,000 (the intensity ratio between the peak and average noise levels). The built-in sound card with the software lock-in method exhibited sufficiently good performance compared with the hardware-based method.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권7호
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• pp.801-806
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• 2019

최근 각 대학에서 소프트웨어교육을 강조하여 교양과목에 많이 편성하고 있다. 하지만 학생들은 프로그래밍 학습을 어려워하거나 프로그래밍 학습 동기가 부족하거나 배우려고 하는 의욕이 없는 경우가 많다. 본 연구에서 회복탄력성을 알아보고자 하는 이유는 프로그래밍 학습의 실패를 극복하여 포기하지 않고 다시 학습을 진행할 수 있는 회복하는 힘을 가질 수 있도록 지도하기 위함이다. 본 연구에서는 스크래치를 학습하는 학생 집단과 파이썬을 학습하는 학생 집단을 대상으로 회복탄력성 사전-사후 검사를 진행하였다. 연구결과로는 스크래치는 학생들이 다소 쉽게 받아들이고 열심히 하려는 모습을 보였지만, 파이썬은 상대적으로 스크래치보다 어려움이 있었음을 알 수 있었다. 본 연구를 통하여 프로그래밍 학습을 지속할 수 있는 요인을 파악하는데 도움이 될 것이라고 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.1-17
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• 2017

딥러닝 프레임워크의 대표적인 기능으로는 '자동미분'과 'GPU의 활용' 등을 들 수 있다. 본 논문은 파이썬의 라이브러리 형태로 사용 가능한 프레임워크 중에서 구글의 텐서플로와 마이크로소프트의 CNTK, 그리고 텐서플로의 원조라고 할 수 있는 티아노를 비교하였다. 본문에서는 자동미분의 개념과 GPU의 활용형태를 간단히 설명하고, 그 다음에 logistic regression을 실행하는 예를 통하여 각 프레임워크의 문법을 알아본 뒤에, 마지막으로 대표적인 딥러닝 응용인 CNN의 예제를 실행시켜보고 코딩의 편의성과 실행속도 등을 확인해 보았다. 그 결과, 편의성의 관점에서 보면 티아노가 가장 코딩 하기가 어렵고, CNTK와 텐서플로는 많은 부분이 비슷하게 추상화 되어 있어서 코딩이 비슷하지만 가중치와 편향을 직접 정의하느냐의 여부에서 차이를 보였다. 그리고 각 프레임워크의 실행속도에 대한 평가는 '큰 차이는 없다'는 것이다. 텐서플로는 티아노에 비하여 속도가 느리다는 평가가 있어왔는데, 본 연구의 실험에 의하면, 비록 CNN 모형에 국한되었지만, 텐서플로가 아주 조금이지만 빠른 것으로 나타났다. CNTK의 경우에도, 비록 실험환경이 달랐지만, 실험환경의 차이에 의한 속도의 차이의 편차범위 이내에 있는 것으로 판단이 되었다. 본 연구에서는 세 종류의 딥러닝 프레임워크만을 살펴보았는데, 위키피디아에 따르면 딥러닝 프레임워크의 종류는 12가지가 있으며, 각 프레임워크의 특징을 15가지 속성으로 구분하여 차이를 특정하고 있다. 그 많은 속성 중에서 사용자의 입장에서 볼 때 중요한 속성은 어떤 언어(파이썬, C++, Java, 등)로 사용가능한지, 어떤 딥러닝 모형에 대한 라이브러리가 잘 구현되어 있는지 등일 것이다. 그리고 사용자가 대규모의 딥러닝 모형을 구축한다면, 다중 GPU 혹은 다중 서버를 지원하는지의 여부도 중요할 것이다. 또한 딥러닝 모형을 처음 학습하는 경우에는 사용설명서가 많은지 예제 프로그램이 많은지 여부도 중요한 기준이 될 것이다.