• 제목/요약/키워드: Team Based Learning

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딥러닝 기반 국내 지반의 지지층 깊이 예측 (Deep Learning based Estimation of Depth to Bearing Layer from In-situ Data)

  • 장영은;정재호;한진태;유용균
    • 한국지반공학회논문집
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    • 제38권3호
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    • pp.35-42
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    • 2022
  • 지반조사방법 중 표준관입시험 결과인 N치를 통해 알 수 있는 지반 지지층의 깊이는 각종 지반 구조물의 설계를 위한 기본적인 지반 정보를 제공하는 중요한 지표이다. 이러한 지반조사 결과는 시간과 비용 측면을 고려해 간헐적으로 수행될 수밖에 없으며, 그 결과는 현장 지반의 대표성을 갖게 된다. 그러나 지반 내에는 다양한 지층 변동성 및 불확실성이 존재하므로 간헐적인 현장조사를 통해 지반의 특성을 모두 파악하는 것은 어렵다. 따라서 시추공 정보로부터 미계측 지점을 예측하기 위한 방법들이 제시되어 왔으며, 대표적인 방법으로는 공간보간기법인 크리깅(Krigging), 역거리가중법(IDW)등이 있다. 최근에는 보간기법의 정확성을 높이기 위해 지반분야와 딥러닝 기술을 접목한 연구들이 수행되고 있다. 본 연구에서는 약 2만 2천공의 지반조사 결과를 바탕으로 딥러닝과 공간보간기법으로 지반 지지층 깊이 예측을 위한 비교 연구를 수행하였다. 이를 위해 딥러닝 알고리즘인 완전연결 네트워크와 포인트넷 방법, 공간보간기법으로는 IDW를 사용하였다. 각 분석 모델의 지지층 예측 결과 중 오차의 평균은 IDW가 3.01m 였으며, 완전연결 네트워크 및 포인트넷이 각 3.22m와 2.46m 였다. 결과의 표준편차는 IDW가 3.99였으며, 완전연결네트워크와 포인트넷이 3.95와 3.54로 나타났다. 연구 결과 3차원 정보에 특화된 포인트넷 구조를 적용한 네트워크가 IDW 및 완전연결 네트워크에 비해 개선된 결과를 나타냈다.

PBL교과수업과 학교도서관 LAI의 연계를 위한 기술적 분석 - PBL 사례연구를 중심으로 - (A Study on the Descriptive Analysis for Coordination of the School's Library-Aided Instruction With the Problem-Based Learning in Korea School Libraries: Focusing on PBL Cases)

  • 정종기
    • 한국도서관정보학회지
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    • 제49권4호
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    • pp.167-185
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    • 2018
  • 연구의 목적은 PBL 수업과 관련된 사례 연구들을 조사 분석하여 도출된 기초자료를 근거로 PBL 수업과 연계하여 학교도서관의 도서관협력수업을 활성화시키는 방안을 제시하는 것이다. PBL 수업이 국내 초 중등교육 현장에 도입되어 사례연구가 본격적으로 시작된 2000년대부터 2018년 현재까지 수행된 국내 PBL 관련 사례연구들을 조사대상으로 하여 초 중 고등학교로 구분하여 대상학년, 교과목, 수업형태, 학습문제 해결을 위한 정보원 종류, 협력수업 여부, 도서관협력수업 여부, 교육적 효과에 중점을 두고 조사 분석하였다. 분석 결과, PBL 사례연구가 가장 많이 실시된 학교급은 초등학교, 중학교, 고등학교 순으로 많았으며 수업형태는 협력수업보다는 단독수업진행이 대부분이었다. PBL을 적용한 교과목계열은 자연과학, 인문사회, 예체능계열 순으로 많았으며 도서관과 협력하여 실행된 PBL수업은 저조하였다. PBL수업의 주된 교육적 효과로는 학업성취도, 만족도, 창의력, 문제해결능력, 자기 주도적 학습능력 신장으로 나타났다. 이를 기초로 학교현장에서 도서관협력수업을 활성화시키기 위해서는 사서교사들의 적극적인 인식전환 뿐만 아니라 PBL수업에 집중하여 교과교사와 수업지도안 설계단계부터 평가에 이르기까지 협력하여 적용할 것을 제안하였다.

준지도 지지 벡터 회귀 모델을 이용한 반응 모델링 (Response Modeling with Semi-Supervised Support Vector Regression)

  • 김동일
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제19권9호
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    • pp.125-139
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    • 2014
  • 본 논문에서는 준지도 지지 벡터 회귀 모델(semi-supervised support vector regression)을 이용한 반응 모델링(response modeling)을 제안한다. 반응 모델링의 성능 및 수익성을 높이기 위해, 고객 데이터 셋의 대부분을 차지하는 레이블이 존재하지 않는 데이터를 기존 레이블이 존재하는 데이터와 함께 학습에 이용한다. 제안하는 알고리즘은 학습 복잡도를 낮은 수준으로 유지하기 위해 일괄 학습(batch learning) 방식을 사용한다. 레이블 없는 데이터의 레이블 추정에서 불확실성(uncertainty)을 고려하기 위해, 분포추정(distribution estimation)을 하여 레이블이 존재할 수 있는 영역을 정의한다. 그리고 추정된 레이블 영역으로부터 오버샘플링(oversampling)을 통해 각 레이블이 없는 데이터에 대한 레이블을 복수 개 추출하여 학습 데이터 셋을 구성한다. 이 때, 불확실성의 정도에 따라 샘플링 비율을 다르게 함으로써, 불확실한 영역에 대해 더 많은 정보를 발생시킨다. 마지막으로 지능적 학습 데이터 선택 기법을 적용하여 학습 복잡도를 최종적으로 감소시킨다. 제안된 반응 모델링의 성능 평가를 위해, 실제 마케팅 데이터 셋에 대해 다양한 레이블 데이터 비율로 실험을 진행하였다. 실험 결과 제안된 준지도 지지 벡터 회귀 모델을 이용한 반응 모델이 기존 모델에 비해 더 높은 정확도 및 수익을 가질 수 있다는 점을 확인하였다.

GBS 학습 환경 하에서 상호작용 연구를 위한 사회 연결망 분석 기법의 적용 (Application of Social Network Analysis on Learner Interaction in a GBS Learning Environment)

  • 조일현
    • 컴퓨터교육학회논문지
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    • 제6권2호
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    • pp.81-93
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    • 2003
  • 본 연구의 목적은 웹기반 GBS(Goal-Based Scenario) 학습 환경에서 학습자-학습자, 학습자-온라인교사간 상호 작용을 계량화시켜 파악할 수 있는 기법으로서 사회 연결망 분석(Social Network Analysis. 이하 SNA)의 가능성에 대해 살펴보는 것이다. 이러한 연구 목적의 달성을 위해 먼저 사회학과 인류학 분야를 중심으로 최근 활발히 활용되고 있는 이 기법의 이론적 및 방법론적 배경을 살펴보고, 이어서 GBS 설계 방식으로 개발된 웹 기반 기업교육 운영 과정에서 생성된 질문방 log file을 활용하여 SNA 변인 중 하나인 중심도(centrality)와 학업 성취도 및 팀활동 기여도 간의 상관관계를 분석하는 탐색적 실증 연구를 실시하였다. 연구의 결과, 중심도는 학업 성취도, 특히 적용 평가 등 고차학습 성취도 및 동료들에 의해 평가된 팀 학습 기여도와 높은 상관이 있음이 나타났다. 결론으로서 이러한 연구 결과가 제시하는 교수 설계적 함의 및 그 제한성에 대해 살펴보고 아울러 향후 연구 방향에 대한 제언을 덧붙였다.

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교과 연계성 강화를 위한 학습주제 중심의 통합 정보활용교육과정에 관한 연구 (A Study of the Thematically Integrated Information Literacy Curriculum for Strengthening its Relationship with Curricula)

  • 송기호;김태수
    • 정보관리학회지
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    • 제25권3호
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    • pp.41-64
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    • 2008
  • 본 연구에서는 학습주제의 연결망 구조와 스캔 및 클러스터 분석을 통해서 추출한 정보활용교육의 표준 학습주제를 가지고, 교과 교육과정과의 연계성을 갖춘 통합 정보활용교육과정을 개발하고자 하였다. 그리고 개발한 통합 정보활용교육과정의 실제 운영을 위한 교수-학습모형을 설계하였다. 본 연구에서는 정보활용교육과 교과 교육과정의 공통성 분석을 위해서 간학문적 성격을 갖는 정보활용교육의 학습주제를 분석기준으로 활용하였다. 공통성 분석결과 다음과 같은 특징을 발견하였다. 첫째, 제1학습주제(기초 학습기술과 인성 영역)가 속한 정보사회, 도서관, 정보기술, 협력기술 영역은 교과 교육과정과 연계성이 높게 나타났다. 둘째, 정보활용교육의 핵심 영역인 제2학습주제(정보문제 해결능력 영역)는 교과 연계성이 낮게 나타났다.

개별 교과의 고정 시간표를 활용한 도서관활용수업 활성화 전략에 관한 사례 연구 (A Case Study of the Effective Strategy Fostering Library-Assisted Instruction Based on the Fixed Schedule of Subject-Specific Classes)

  • 송기호
    • 한국비블리아학회지
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    • 제19권2호
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    • pp.165-186
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    • 2008
  • 본 연구의 목적은 도서관활용수업 활성화를 위한 정보활용능력과 교과 교육과정의 연계 전략으로써 교육 공동체 구성하기-수업전략 세우기-학습지 평가지 개발하기의 적용 사례를 제시하는 것이다. 본 사례에서는 교육 공동체에 10학년 국어, 국사, 한국지리 교사와 사서교사가 참여하였다. 그리고 교과 간 관련성을 가진 통합 학습주제를 개발하고 도서관활용수업 운영 전략을 설계하였다. 끝으로 정보문제 해결모형과 학습자료 이용 모형을 포함하는 학습지와 평가지를 개발하였다. 이 방법은 학생들에게 학습자료를 이용할 수 있는 충분한 시간을 제공할 수 있다. 그리고 정보활용능력을 체계적으로 지도하는데 도움이 될 것으로 보인다. 또한 사서교사가 학습 공동체에서 리더십과 파트너십을 향상하는데 도움을 줄 수 있다.

초등학교 수학 학습 어려움 진단을 위한 평가 문항 개발 및 적용 연구 (Development and Application of Assessment Items for the Diagnosis of Difficulties in Learning Elementary Mathematics)

  • 김희정;조형미;고은성;이동환;조진우;최지선;한채린;황지현
    • 한국학교수학회논문집
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    • 제25권3호
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    • pp.261-278
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    • 2022
  • 최근 코로나19 바이러스의 팬데믹으로 인하여 기존의 사회 및 교육적 체계의 변화가 가속화되고 있으며, 특히 교육 격차로 인한 학습자 맞춤형 교육 체계와 같은 여러 가지 교육적 대응의 필요성이 제기되고 있다. 학습자 맞춤형 교육을 위해서는 학습자의 학습 단계별로 세밀한 진단을 통해 학습 과정에 대한 정보를 기반으로 피드백 및 보정 지원이 필요하다. 본 연구에서는 초등학교 학생들이 수학 학습 과정에서 겪는 어려움 및 오개념을 진단하기 위해 평가 문항을 개발하였다. 개발한 수학 학습 진단 평가 문항은 전국 초등학교 3~6학년 학생 675명에게 적용하였고, 그 결과를 분석하였다. 본고에서는 평가 문항 개발 과정, 평가 문항의 신뢰도 및 타당도 검사 과정, 현장 적용 과정 및 분석 결과를 공유하고, 연구 결과를 통해 도출한 학교 현장에서의 수학 교수·학습 지원 방안에 시사점을 제시하고자 한다. 또한 본 연구는 코로나19 감염증의 장기화 및 뉴노멀 시대의 비대면 학습 환경에서의 수학 학습 어려움 및 오개념 진단 평가 문항의 활용 방안 및 관련한 교육 정책에 제언을 주고 있다.

지하시설물 안전점검을 위한 딥러닝 기반 콘크리트 균열 검출 (Crack detection in concrete using deep learning for underground facility safety inspection)

  • 전의익;이임평;김동규
    • 한국터널지하공간학회 논문집
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    • 제25권6호
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    • pp.555-567
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    • 2023
  • 현재 지하시설물의 균열을 영상 취득 시스템으로 취득한 경우 점검자가 취득된 영상에서 육안검사를 수행하여 미세균열을 판단한다. 점검자에 의존한 노동집약적인 방법은 점검자의 주관적인 판단에 영향을 받는 문제점을 가지고 있다. 최근에는 딥러닝을 활용하여 자동으로 콘크리트 균열을 탐지하기 위한 연구가 활발하게 수행되고 있다. 대부분의 연구에서는 공개 데이터셋을 활용하거나 분석과정의 객관성이 충분하지 못해 실제 업무에 적용하기 어려운 점이 있다. 본 연구는 실제 검사 시스템과 동일한 형태의 영상을 시험 데이터셋으로 선정하여 딥러닝 모델들을 평가하였다. 균열 탐지의 정확도를 향상시키기 위하여 딥러닝 모델들의 장단점을 상호 보완할 수 있는 앙상블 기법을 적용하였다. 시험 영상에서 폭 0.2 mm, 0.3 mm 및 0.5 mm의 균열들은 각각 80%, 88% 및 89%의 높은 재현율로 탐지되었다. 딥러닝을 적용한 균열 탐지 결과에서는 점검자의 육안 검수 과정에 찾지 못한 다수의 균열들을 포함하고 있었다. 향후 본 연구에서 사용하지 않은 다른 터널의 영상을 시험 영상으로 선정하여 보다 더 객관적인 평가에서 충분한 정확도로 균열을 탐지하게 된다면, 시설물 안점 점검 방식에 딥러닝의 도입이 가능할 것으로 판단된다.

초.중학교 로봇융합활동 교육과정에 관한 연구 (A Study on the Curriculum for Elementary and Middle School in Robot and Convergence Activity)

  • 박정호;김철
    • 정보교육학회논문지
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    • 제18권2호
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    • pp.285-294
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    • 2014
  • 최근 K-12교육에선 교수학습도구로 로봇을 활용하는 연구가 꾸준히 증가하고 있다. 핸즈온 특성을 기반으로 하는 로봇은 과학, 수학 교과학습 뿐만 아니라 STEAM 융합활동에서도 긍정적 교육효과를 제공하며 비판적 사고력, 창의성, 의사소통능력, 협동심 등의 21세기에 필요한 능력 신장에도 도움을 주는 것으로 알려져 있다. 하지만 많은 연구 성과에 비해 초중등 교육현장에서 로봇의 도구적 활용을 향상시키기 위한 로봇교육과정 연구는 아직 부족한 실정이다. 즉, 학교급/학년별로 도구적 활용을 제고하기 위한 체제적인 교육내용, 교육방법, 그리고 교육평가에 대한 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 초등학교와 중학교에서 '로봇'과 관련된 교육과정을 개발하고 운영할 수 있도록 국내외의 로봇교육과정 및 관련 사례를 분석한 후 개정될 컴퓨터과학 교육과정의 하위 영역으로써 로봇영역의 성취 목표를 제시하고, 교수학습 방법과 평가 방법의 고려사항을 제시하였다.

간호대학생 및 간호사 대상 재난교육 연구에 대한 문헌고찰 (A Literature Review of Studies on Disaster Training for Nursing Students and Nurses)

  • 홍은주
    • 융합정보논문지
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    • 제10권5호
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    • pp.60-74
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    • 2020
  • 본 연구는 간호대학생 및 간호사를 대상으로 한 재난교육 연구의 내용과 효과를 알아보기 위해 수행되었다. 인터넷 기반 전자 데이터베이스 CINAHL, Pubmed, RISS에서 국문 또는 영문으로만 출판된 문헌들을 수집하였다. 총 3,588편의 문헌 가운데 최종적으로 12편이 선정되었다. 분석결과 교육시간은 8시간 이내, 교육내용은 대응기 위주로 다룬 연구가 많았다. 교육방법은 시뮬레이션, 디브리핑, 액션러닝, 역할극, 문제중심학습 등 다양했다. 이와같은 재난교육은 재난 관리 역량, 재난 지식, 재난 간호 자신감, 재난 대응 능력 등에 통계적으로 유의미한 효과가 있는 것으로 나타났다. 또한 다학제 간 교육을 통해 타직종과의 협동심 증가 및 긍정적 전문직 정체성 형성 등의 효과도 있는 것으로 나타났다. 연구대상 문헌 중 무작위 대조군 연구는 단 한편뿐이었으므로 향후 재난교육의 효과에 대한 확실한 근거제시를 위해서는 무작위 대조군 연구가 더 많이 필요할 것으로 판단된다. 또한 간호사의 근무 부서별 특성과 재난관리연속체의 전 단계별 간호학적 중재를 고려한 재난교육 연구가 필요하다.