• 창의정보문화연구
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• 제7권1호
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• pp.1-9
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• 2021

4차 산업혁명시대에 걸맞는 창의융합형 인재 양성은 세계적으로 중요하게 여겨지고 있으며, 국내에서도 2019년부터 초등학생을 대상으로 본격적인 SW 교육이 시작되었다. 본 논문에서 다루는 지역적 소외계층은 열악한 교육 환경에 놓여 있어 4차 산업혁명시대의 핵심 역량 교육으로 간주되고 있는 SW 교육 사각지대에서 생활하고 있으며, 현재 코로나19 상황으로 대면 수업이 어려워진 농어촌 학생들이 일반 학생들에 비해 SW 교육의 수혜를 받지 못하는 경우가 더 많이 나타나고 있다. 이러한 격차를 극복하기 위해 AI 사고력 코딩 교육 프로그램을 개발하여 경기 남·북부 지역 6개 초등학교 학생들에게 적용하였으며, 수업 전·후 설문조사를 실시하여 교육 프로그램의 주제인 AI 사고력 코딩에 대한 인식을 조사하였다. 연구 결과 농어촌 학생들의 자신감, 흥미, 태도가 유의미하게 증가하였으며, 모든 AI 사고력 코딩 프로그램을 적용한 후 학생들의 SW성향이 긍정적으로 변화하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.11-20
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• 2019

소프트웨어(SW)의 영향력이 확산되면서 세계 주요국들은 SW 교육 정책과 더불어 여성을 위한 SW 교육 프로젝트에 힘을 쏟고 있다. 국내에서도 2015 개정 교육과정이 적용됨에 따라 SW 교육이 강화되고 있지만, 그럼에도 여성의 적성과 성향에 맞는 교육과정에 대한 연구는 미비한 편이다. 본 연구는 성별에 따른 SW 인식 차이를 조사하기 위해 중학생 422명을 대상으로 설문조사를 진행하였다. 조사 대상은 남학생 207명(49.1%) 및 여학생 215명(50.9%)으로 구성되었고, SW 환경, SW 교육 인식도, SW 진로 관심도 세 가지 범주로 구분하여 비교 분석하였다. 분석 결과, 여학생의 자신감과 흥미도를 높일 수 있는 SW 교육이 필요함을 알 수 있었고, SW 교육 기회를 확대하여 정보 수업에 대해 관심과 기대를 높이도록 노력해야 함을 알 수 있었다. 또한 SW 관련 직업과 SW 계열 전공 진학에 대한 관심도를 높이기 위하여 SW 관련 진로에 대한 소개 및 홍보가 필요한 것으로 나타났다. 본 연구는 개정 교육과정이 적용되기 시작하는 현 시점에서 성별에 따른 정보 과목 인식 차이가 있음을 보이고, 효과적인 성취를 위하여 성별에 따른 SW 교육과정 연구의 필요성을 규명했다는 점에서 의의를 지닌다.

• 창의정보문화연구
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• 제7권4호
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• pp.187-196
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• 2021

본 연구는 SW교육이 보편적 교육이 되기 위한 필요조건이나 연구가 미진한 소외지역 학생들의 SW진로 교육에 대한 연구이다. 읍·면 교육 소외지역에 위치한 6개 학교, 3~6학년 2,231명을 대상으로 구조방정식을 활용한 SW진로 선택 모형 연구를 하였다. 연구 결과 교육 소외지역 학생들의 내적 SW학습 동기는 SW진로 선택에 영향을 주지 않는 것으로 분석된 반면, 외적 SW학습 동기는 SW진로 선택에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 이는 교육 소외지역 학생들의 SW경험이 부족하여 내적 SW학습 동기가 SW진로 선택에까지는 영향을 주지 않는 것으로 추론된다. 내·외적 SW학습 동기의 상관관계는 유의한 것으로 분석되었다. 향후 소외계층 학생들이 SW교육 경험이 많아짐에 따라 내적 SW학습 동기가 SW진로 선택에 영향을 주는 부분, 외적 SW학습 동기가 내적 SW학습 동기를 어떻게 지원하는가에 대한 부분에 대한 연구가 진행되어야 한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.535-543
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• 2018

본 연구는 관심기반수용모형을 적용하여 초등 예비교사들의 SW 교육에 대한 관심도를 분석하고, 예비교사교육에서 고려해야 할 시사점들을 모색하고자 하였다. 4학년 예비교사 137명을 대상으로 관심단계설문지를 활용하여 설문조사를 실시하였다. 초등 예비교사의 SW 교육에 대한 관심은 지각 단계의 상대적 강도가 가장 높고, 결과 단계의 상대적 강도가 가장 낮은 패턴을 보여서 '비사용자' 수준인 것으로 밝혀졌다. 또한 SW 교육의 영향 중 결과 단계보다 협력과 재초점 단계에 대해 다소 더 관심을 보이는 '긍정적 비사용자'의 성향이 나타났다. 초등 예비교사의 SW 교육에 대한 관심에 있어서 성에 따른 유의미한 차이는 발견되지 않았다. 이와 비교할 때, 예비교사의 프로그래밍 수준에 따라서는 지각, 개인, 결과와 협력 단계에서 유의미한 차이가 발견되었다. 연구결과에 기초하여, 예비교사를 대상으로 한 SW 교육에서 개선해야 할 사항들을 관련 정보 제공과 프로그래밍 역량 신장의 측면에서 제안하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.57-70
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• 2020

본 연구는 Q-sort 방법론을 통해 직무행복에 관한 SW 인력의 주관적 인식을 조사하였다. 63 명의 응답자들을 분석하여 매우 차별화된 특성을 가진 4 개의 직무행복 유형들이 도출되어 '안정추구 직장생활형', '도전적 자기주도 기술지향형', '현실적 전문가추구형', '순수 기술지향 업무몰입형'으로 명명되었다. '도전적 자기주도 기술지향형'과 '순수 기술지향 업무몰입형' 유형은 최신 ICT 에 흥미를 가지고 전문성으로 인정을 받으며 자아실현 하는 것을 직무행복이라 생각한다. 반면 '안정추구 직장생활형'과 '현실적 전문가추구형'은 직무행복에서 급여와 복지혜택, 승진 등이 더 중요하며 기술자 경력경로로 성장하는 것에는 큰 관심이 없었다. 오늘날은 우수한 SW 개발인력이 경쟁력의 핵심이다. 국가와 기업은 국내 ICT 인력들의 직무행복 추구 성향과 특성에 대해 정확하게 이해함으로써 행복 증진방안을 현실감 있게 마련하여야 한다. 우리나라는 제 4유형과 같은 '순수 기술지향 업무몰입형'인력들이 부족한 만큼 SW 개발자들이 기술전문가로서 자부심과 긍지를 가지고 창의성을 발휘하며 고품질의 산출물을 생산할 수 있도록 행복한 직무 생태계를 조성해주어 4차 산업혁명 시대의 경쟁력을 확보하여야 한다.

• 영재교육연구
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• 제25권4호
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• pp.547-563
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• 2015

본 연구는 성별, 학년, 영재교육기간에 따른 초등 정보과학영재의 정보과학에 대한 태도와 귀인성향의 차이를 알아보고, 귀인성향, 정보과학에 대한 태도, ICT 역량과의 관계를 분석하였다. 이를 위해 초등 정보과학영재 72명을 대상으로 설문조사와 분석을 실시하였다. 연구 결과는 첫째, 귀인성향의 차이에서 남자가 여자보다 내적성향이 더 높았고 외적성향은 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 5학년이 6학년보다 내적, 외적성향 모두 점수가 높았고 1년과 2년 이상 교육받은 학생들간에 유의한 차이가 없었다. 둘째, 정보과학에 대한 태도의 차이에서 남녀 간의 점수는 통계적으로 유의하지 않았고 5학년이 6학년보다 몇 가지 요인에서 점수가 높았다. 영재교육기간에 따른 차이는 통계적으로 유의하지 않았다. 셋째, 귀인성향은 정보과학에 대한 태도와 내적성향이 정(+)적인 상관관계를 보였고 외적성향은 유의한 상관관계가 없었다. ICT역량의 하위요인인 ICT 원리에 대한 이해는 내적 성향과, SW코딩 능력은 외적성향 중 과제곤란도 요인과 정(+)적인 상관관계를 보였다. ICT 역량의 몇 가지 하위요인과 정보과학에 대한 태도의 하위요인이 정(+)적인 상관관계를 보였다. 시사점은 여학생들이 정보과학의 성취결과를 노력 귀인에 더 많은 비중을 부여하도록 할 필요가 있으며, 고학년 학생들에게 정보과학에 대한 긍정적인 인식을 심어줄 수 있는 계기가 필요하다. 그리고 정보과학영재의 선발 과정에서는 정보과학에 대한 태도 역시 선발 요인으로 비중 있게 고려해야 하며 정보과학학습에 대한 노력에 가치를 두도록 장려할 필요가 있다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2018년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.365-366
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• 2018

최근 사물인터넷 발달로 의료 IT 분야에서 뜨거운 관심과 많은 연구가 진행되고 있다. 연구 지향적인 성향을 지닌 대형병원이나 대학병원에 비해 중소병원에서는 현 상황에 즉각적으로 적용할 수 있는 실물 플랫폼의 적용이 매우 취약하다. 본 논문에서는 현중소의료에서 활용할 수 있는 환경구축을 중심으로 하여 중소의료기관에서도 적용할 수 있는 의료 IoT(Internet of Thing)를 제안하고자 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.49-57
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• 2012

최근 사용자 경험의 중요성이 강조되면서 사용자를 이해하기 위한 다양한 리서치 방법론들이 시도 되고 있다. 특히 그간의 통계적인 분석을 중심으로 하는 정량적 조사 방식의 사용자 이해 방법이 한계에 부딪히게 되면서 인문학적 또는 문화 인류학적인 방법론의 도입 시도들이 지속적으로 일어나고 있는 추세이다. 이런 노력의 일환으로 문화 인류학의 대표적인 리서치 방법론인 에스노그래피 형식의 다양한 접근 방법이 시도되고 있는데 그중 다이어리 스터디(Diary Study method)도 효과적인 방법론의 하나로 거론 되고 있다. 이에 본 논문은 다이어리 스터디 방법론을 노트북 PC의 번들 SW의 사용자 태도 조사에 응용하여 적용함으로서 사용자 태도에 대한 심층적 연구를 시도 하였다. 또한 노트북 PC의 번들 SW의 사용자 수용도를 파악하는 프로젝트를 중심으로 다이어리 스터디가 사용자 이해에 적용된 구체적인 예를 보여준다. 이 과정을 통해 에스노그래피 리서치 방법에 대한 개괄을 알아보고, 프로젝트에 다이어리 스터디를 적용 설계하여 사용자 성향을 분석 도출 하는 과정을 통한 효과적인 리서치 방법론을 논의 하고자 하였다. 이는 구체적인 사례를 통해 연구 방법론을 실제 적용함으로서 교과서적인 논의에서 벗어나 실제 적용측면에서의 논의를 진행 하고자 하는 목적으로 진행 되었다. 본 연구를 통해 사용자의 노트북 PC SW에 대한 적극적인 사용자화 과정을 확인 할 수 있었으며, 앞으로 번들 소프트웨어에 대한 배포 및 SW UX전략을 수립하는데 있어 활용 될 수 있을 것으로 기대 된다.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.191-204
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• 2015

국내 소프트웨어(SW) 개발인력의 미충원율은 매우 높으며, 특히 2년 이상의 현장경력이 있는 고급 개발자의 부족문제는 심각하다. 최근 정부도 이를 인식하고, 정책적으로 SW개발 신규인력 양성에 힘을 기울이고 있다. 그러나, 이러한 노력은 초급개발자의 수급문제를 해결하는데 효과적일 수 있지만, 업계에서 요구하는 고급 개발자의 부족현상을 해결하는 근본적인 대책으로 인식되지는 못하고 있다. SW 전문개발자를 양성하기 위해서는 초급개발자들이 지속적으로 직무를 수행하여 풍부한 업무경험을 갖춘 고급 개발자로 성장해야 하기 때문이다. 이에, 본 연구는 국내 SW업체에서 근무하고 있는 개발관련 인력들의 업무 지속수행 의도를 조사하고, 이에 영향을 주는 주요요인들을 분석하였다. 이를 위해, 2014년 9월부터 10월까지 국내 SW업체에 근무하고 있는 현직 개발자 총 130명을 대상으로 설문조사를 수행하였으며, 이를 기반으로 SW개발업무 지속수행의도 및 이에 영향을 주는 요인들을 개발자의 특성, 직무환경, 그리고 SW개발자에 대한 사회적 인식 및 산업전망 등의 측면에서 분석하였다. 분석에는 데이터마이닝 기법들 중에서, 분석과정에서의 설명능력이 있는 회귀분석과 의사결정나무가 사용되었다. 회귀분석 결과, SW개발자가 스스로 인식하는 근무 가능한 연령이 높을수록, 내성적인 성향을 가질수록, 또한 적성에 맞아서 직무를 선택한 경우, 지속적 직무 수행 의도가 높은 것으로 나타났다. 이와 더불어, 선형회귀분석에서는 유의하지 않았으나, 규칙기반의 의사결정나무 분석에서 파악된 추가적 요인으로, 새로운 기술에 대한 학습능력 및 SW산업에 대한 전망이 직무 지속수행의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 기업의 인적자원관리 및 고급 SW인력 양성정책에 활용될 수 있을 것으로 생각되며, 궁극적으로 SW개발인력의 직무 지속성을 증진시키는 데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.19-28
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• 2021

코로나로 인해 건강관리에 대한 관심이 증가하고 있는 요즘, 여러 사람이 함께 이용하는 헬스장이나 공용시설을 이용하는데 어려움이 늘어남에 따라 홈 트레이닝을 하는 이들이 늘어나고 있다. 이에 본 연구에서는 홈 트레이닝 사용자들에게 좀 더 정확하고 의미 있는 운동 추천을 제공하기 위해 개인 성향 정보를 활용한 개인화된 운동 추천 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 식습관 정보, 육체적 조건 등 개인을 나타낼 수 있는 개인 성향 정보를 사용해 k-최근접 이웃 알고리즘으로 데이터를 비만의 기준에 따라 분류하였다. 또한, 운동 데이터 셋을 운동의 레벨에 따라 등급을 구별하였으며 각 데이터 셋의 이웃 정보를 바탕으로 모델 기반 협업 필터링 방법 중 차원 축소모델인 특이값 분해 알고리즘(SVD)을 통해 사용자들에게 개인화된 운동 추천을 제공한다. 따라서 메모리 기반 협업 필터링 추천 기법의 데이터 희소성과 확장성의 문제를 해결할 수 있고, 실험을 통해 본 연구에서 제안하는 알고리즘의 정확도와 성능을 검증한다.