• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.537-543
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• 2020

4차 산업혁명 시대에 필요한 인재를 양성하기 위해서는 정보영재를 선발하여 체계적으로 교육하는 것이 필요하다. 영재의 정의적 특성은 자아개념, 성격, 사회성, 성취동기, 도덕성, 태도나 흥미 등을 들 수 있으며 성취도에 영향을 끼치는 중요한 요소이며 특히 컴퓨터 과학적 태도는 컴퓨터과학 학습의 출발점 행동으로 컴퓨터과학 성취도에 영향을 미치는 중요 변인이다. 본 연구에서는 정보영재의 정의적 특성을 측정하기 위하여 Fraser가 개발한 TOSRA를 기반으로 컴퓨터 과학적 태도 검사 도구를 개발하였다. 컴퓨터 과학적 태도 검사 도구는 컴퓨터과학의 사회적 시사영역, 컴퓨터과학 탐구에 대한 태도영역, 컴퓨터 과학적 태도의 수용영역, 컴퓨터과학 수업의 즐거움영역, 컴퓨터과학 관련 취미에 대한 관심영역, 컴퓨터과학 관련 직업에 대한 관심영역, 컴퓨터과학자의 평범함 영역으로 7개의 영역으로 구성된다. 개발된 검사 도구를 사용하여 정보영재 학생들의 컴퓨터 과학적 태도와 학업성취도간의 관계를 분석하였다. 컴퓨터 과학적 태도가 학업성취도를 유의하게 예측하는지를 확인하기 위하여 회귀분석을 실시한 결과 t=2.543, p=0.025로 유의 수준 .05에서 컴퓨터 과학적 태도의 평균이 학업성취도를 유의하게 예측하였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제6권1호
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• pp.23-35
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• 2021

제4차 산업혁명 선언 이후 생산 제조 기술과 정보통신기술(ICT)이 융합된 스마트 팩토리가 큰 주목을 받고 사물인터넷(IoT) 기술 및 빅데이터 기술 등이 발전하면서 생산 시스템의 자동화가 가능해졌다. 고도화된 제조 산업에서 생산 시스템에는 예정되지 않은 성능 저하 및 가동 중지 발생 가능성이 존재하며, 가능한 한 빨리 잠재적인 오류를 감지하여 이를 복구해 안전 위험을 줄여나가야 한다는 요구가 있다. 본 연구는 유압 시스템에 부착된 다중 센서 데이터를 기반으로 장비의 고장 예측과 이상 발생 시점 예측을 결합하여 제조 설비 이상탐지를 위한 지도학습 및 비지도학습 모델을 설계한다. 지도학습 분석 방법으로 XGBoost, LightGBM, CNN 모델의 정확도를 비교하였다. 혼동행렬 기반의 평가지표를 통해 LightGBM의 예측력이 97%로 가장 우수한 것을 확인하였다. 또한 비지도 학습 분석 방법으로 MD, AE, LSTM-AE 모델을 구축하여 각 모델을 비교 분석한 결과 LSTM-AE 모델이 이상패턴을 75% 감지하여 가장 우수한 성능을 보였다. 본 연구는 지도학습과 비지도학습 기법을 종합하여 설비의 고장여부를 정확하게 진단하고 이상상황이 발생하는 시점을 예측함으로써 이상상황에 대한 선제대응을 할 수 있는 기반을 마련하여 스마트 팩토리 고도화에 기여하고자 한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.391-393
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• 2022

최근에는 딥러닝과 빅데이터를 기반으로 한 수요예측 기술이 전자상거래, 물류, 유통 분야의 스마트화를 가속화하고 있다. 특히, 글로벌 운송 네트워크와 현대적인 지능형 물류의 중심인 항만은 4차 산업혁명으로 인한 세계 경제 및 항만 환경의 변화에 발 빠르게 대응하고 있습니다. 항만물동량 예측은 신항만 건설, 항만확장, 터미널 운영 등 다양한 분야에서 중요한 영향을 담당하고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 항만 물동량 예측에 자주 쓰이는 시계열 분석과 타 산업에서 좋은 결과를 도출해내고 있는 딥러닝 분석을 비교하여 부산항의 미래 컨테이너 예측에 적합한 예측모델을 제시하는 것이다. 부산항 컨테이너 물동량을 이용하여 학습시키고 그 이후 물동량 예측을 진행하였다. 또한, 상관관계 분석을 통해 물동량 변화와 관련된 외부변수를 선정하여 다변량 딥러닝 예측모델에 적용하였다. 그 결과 부산항 컨테이너 물동량만 이용한 단일변수 예측모델에서 LSTM의 오차가 가장 낮았고, 외부변수를 이용한 다변수 예측모델에서도 LSTM의 성능이 가장 우수하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.243-250
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• 2020

본 논문에서는 대학의 효과적인 SW교육 방법을 제안한다. 해외 Top 10 대학과 SW중심대학, 거점 국립대학의 SW교육과정을 비교 분석하고, 그 결과를 기반으로 대학의 효과적인 SW교육 방법을 위해 5가지 개선할 점을 제안한다. 첫째는 교육과정 개발과정에서 SW 개발자의 직무 분석을 기반으로 교과목을 개발함으로써 산업체 현장 적응력을 높이는 것이다. 둘째는 4차 산업혁명 핵심기술(클라우드컴퓨팅, 빅데이터, 가상/증강현실, 사물인터넷 등)의 교과목을 강화하여 의료, 바이오, 센서, 인간, 인지과학 등의 다양한 분야와 융합하는 것이 필요하다. 셋째는 프로그래밍 언어 교육은 기본적인 문법 교육 후, SW융합 교과목에 포함하여 다양한 분야의 프로젝트를 구현해 보도록 해야 한다. 또한, 응용프로그램 개발자보다는 시스템프로그래밍 개발자, Back-End(서버단) 개발자 양성을 위한 교과목을 강화해야 한다. 넷째는 Product 기반의 자기 주도적 학습이 가능한 캡스톤디자인, 종합설계 등의 교과목을 강화하여 산업체 프로젝트에 참여할 기회를 제공한다. 다섯째는 지역 기반의 산업체 현장에서 기술을 습득할 수 있는 인턴십 또는 산학연계 프로그램을 강화함으로써 각 지역산업 기반의 대학 특성화 교육과정 개발이 필요하다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.359-369
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• 2020

본 연구는 역량기반 사회복지교육과정의 개발을 위한 탐색적 연구이다. 본 연구는 한국사회복지교육협의회에서 발간하는 사회복지학 교과목지침서를 중심으로 하는 문헌조사가 수행되었다. 대학교육에서의 역량중심교육은 4차산업혁명시대의 변화에 대처할 수 있는 핵심역량과 각 학문별 전공역량을 포함한다. 역량중심 사회복지교육이 이루어지기 위해서 사회복지전공역량을 무엇이고, 전공역량을 달성하기 위한 일련의 교육과정 및 교과목의 목표는 어떻게 설정되어 있으며, 전공역량과 핵심역량을 달성하기 위한 교수방법과 참여적 학습을 위한 환경이 어떻게 제시되어 있는지를 분석하고자 하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 외국의 사례와는 달리 한국사회복지교육협의회는 사회복지전공역량을 제시하지 않고 각 대학에서 자체적으로 전공역량을 연구, 개발하고 있다. 그리고 전공역량을 개발하여 제시하고 있는 대학은 자체적으로 전공역량과 교과목의 목표를 매칭하여 제시하려는 시도를 하고 있다. 둘째, 사회복지교과목지침서에 제시된 교과목의 목표는 지식, 기능, 태도의 요소들을 모두 포함하려는 경향이 있으며, 이들 목표는 대학별로 설정한 전공역량과 매칭되고 있었다. 셋째, 교과목지침서에 교과목 목표달성을 위한 다양한 교수방법을 활용할 수 있도록 제시하고 있으며 토론 등을 활용한 참여적 학습환경 제공하도록 하고 있었다. 그러나 다양한 교수방법이 핵심역량과 전공역량 달성에 효과적인지는 교수방법의 구체성과 개념화 부족으로 파악하는데 한계가 있었다. 따라서 이후에 한국사회복지협의회가 표준화된 교육과정을 제시할 필요가 있고, 이를 위해 사회복지교육의 전공역량을 설정하고, 그 역량에 따른 교육과정 및 교과목의 교육목표 제시, 효과적이고 구체화된 강의방법에 대한 연구 및 개발을 통해 모델을 제시하고, 더 나아가 교육성과의 평가방법을 개발할 필요가 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권12호
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• pp.689-698
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• 2019

본 연구의 목적은 직업계고에서의 창업교육을 실천하고, 활성화할 수 있는 방안을 모색하는 것이다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 정부기관의 직업계고 프로그램을 분석하고, 직업계고에서의 창업교육 우수 사례의 내용을 분석하였다. 그리고 전문가 초점 집단면담(FGI; Focus Group Interview)을 통해 직업계고에서의 창업교육 활성화 전략을 모색하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 직업계고에서의 창업교육 활성화를 위하여 교육과정 편성이 중요하다. 직업계고에서는 4차 산업혁명 시대의 직업계고의 비전과 학생의 역량으로서의 기업가정신을 교육과정에 근간으로서 활용할 필요가 있다. 둘째, 직업계고 창업교육 활성화를 위한 교육과정의 운영 측면이다. 먼저, 정규교과와 연계된 창업교육 운영이다. 창업 및 기업가정신 프로그램을 정규교과의 과목과 연계하여 다양한 활동을 통해 창업 체험 학습의 기회를 제공하고 있었다. 이러한 전문교과 교육과정과의 연계는 창업이론과 창업 실무에 대한 교육으로 창의적재량활동을 통하여 다양할 활동을 할 수 있다. 셋째, 직업계고 창업교육의 효율적 운영을 위해서는 학교 구성원의 역량이 중요하다. 넷째, 창업교육은 학교와 지역사회와의 연결을 통해 다양한 교육적 활동으로 운영할 수 있다. 이러한 결과를 바탕으로 직업계고 창업교육을 운영함으로써 학교 현장에서 실천적이고 역동적인 창업교육을 활성화할 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권12호
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• pp.151-158
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• 2021

인터넷을 기반으로 실세계에 존재하는 여러 사물들과 가상 세계에 있는 사물들이 연결되어 서비스를 제공하는 사물인터넷(IoT) 기술이 4차 산업혁명 시대의 초연결 사회를 가능하게 하는 기술로 부각되고 있다. 사물 인터넷 기술은 디바이스, 네트워크, 플랫폼, 서비스를 아우르는 융합 기술이기 때문에 여러 다양한 연구들이 진행되고 있다. 이러한 연구들 중에 IoT 소프트웨어가 제공하는 서비스 품질을 측정할 수 있는 척도들에 관한 연구는 아직 많이 미흡한 실정이다. IoT 소프트웨어는 사물인터넷이 가지는 하드웨어 부분과 이를 바탕으로 하는 기술, 임베디드 소프트웨어가 가지는 특징, 네트워크의 특징 들을 가지고 있다. 이러한 특징들은 IoT 소프트웨어 품질 측정 메트릭을 정의하는 요소로 활용된다. 그러나 현재까지의 IoT 소프트웨어 품질 측정 관련 메트릭들에서는 이러한 특징들을 고려하고 있지 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 요소들을 고려하여 IoT 소프트웨어의 여러 가지 품질 요소 가운데 재사용성 측정을 위한 메트릭을 제시한다. 특히 IoT 소프트웨어는 사물인터넷 디바이스를 통해 활용되기 때문에 IoT 소프트웨어 내 서비스가 변경이나 교체 또는 확장이 가능하도록 설계되어야 하며, 이를 측정할 수 있는 메트릭이 매우 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 IoT 소프트웨어의 서비스들에 대한 재사용성을 측정 및 평가할 수 있는 변경성, 교체성, 확장성이라는 3가지 메트릭을 제시하고, 사례연구를 통해 제시한 메트릭에 대한 검증을 하였다. 본 논문에서 제시한 메트릭을 통해 IoT 소프트웨어의 서비스 품질 검증이 이루어짐으로써 사용자들의 서비스 만족도 향상에 기여할 수 있을 것이라 기대한다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.51-65
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• 2019

본 연구에서는 온라인 소프트웨어 교육 환경에서 학습자의 자기조절학습특성에 따른 온라인 학습 유형을 파악하고 각 유형의 특징을 살펴봄으로써 보다 전략적인 온라인 소프트웨어 교육을 위한 시사점을 제공하고자 하였다. 이를 위해 K대학의 온라인 소프트웨어 교육과정에 참여하고 있는 K-12 학생 809명의 온라인 학습 로그 데이터로부터 자기조절학습 특성 변인을 추출한 후, 계층적 군집 분석 기법(hierarchical cluster analysis)을 활용하여 자기조절학습 특성에 따른 학습자 군집 도출 및 군집 유형에 따른 온라인 학습 특성과 학습 결과의 차이를 비교 분석하였다. 그 결과, 온라인 소프트웨어 교육 학습자들의 자기조절학습 유형은 '고수준 자기조절학습형(군집 1)', '중수준 자기조절학습형(군집 2)', 그리고 '저수준 자기조절학습형(군집 3)'으로 나타났다. 온라인 자기조절학습 유형에 따른 학업성취도 수준은 '고수준 자기조절학습형(군집 1)'이 가장 높고, '저수준 자기조절학습형(군집 3)'이 가장 낮은 것으로 확인되었다. 이러한 결과를 바탕으로 효과적인 온라인 소프트웨어 교육 운영을 위한 시사점을 제시하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권2호
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• pp.1-12
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• 2021

최근 4차 산업혁명으로 빅데이터의 성장과 가치는 지속적으로 증가하고 있으며, 정부에서도 공공데이터 개방과 활용에 적극적으로 노력하고 있다. 하지만 여전히 시민들의 공공데이터 활용 요구수준에는 미치지 못하는 상황이며, 현 시점에서 공공데이터 분야의 연구동향 파악과 발전 방향을 모색할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 공공데이터와 관련된 연구 동향을 파악하기 위해서 텍스트 마이닝 기법에서 주로 활용되는 토픽 모델링을 활용하여 분석하였다. 이를 위해 국내외 학술논문 중 '공공데이터', 'Public Data'의 키워드가 포함된 논문(국내 1,437건, 국외 9,607건)을 수집하여 LDA 알고리즘 기반의 토픽 모델링을 수행하였으며, 국내외 공공데이터 연구 동향을 비교 분석하여 정책적 시사점을 제시하였다. 분석 결과 국내의 경우 공공분야 정책 연구가 주를 이루고 있으며, 국외는 의료, 건강 관련 연구가 높게 나타났다. 토픽별 시계열로 살펴보면 국내는 '개인정보보호', '공공데이터 관리', '도시 환경' 분야의 연구가 증가하였으며, 국외는 '도시정책', '세포 생물학', '딥러닝', '클라우드·보안' 분야 연구가 활성화되고 있음을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제28권3호
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• pp.209-235
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• 2022

블록체인 기술은 2010년 이후 인공지능 분야의 발전과 더불어 4차 산업혁명을 선도할 최신의 기술로 각광받고 있고, 기술의 활용 분야에 대한 연구가 활성화되고 있다. 그러나, 자본시장 관점에서 블록체인 경제 생태계를 분류하기 위한 기준과 관련된 연구는 거의 없는 상황이다. 본 연구는 자본시장 관점에서 블록체인 기술을 활용하는 개발자, 사업자, 자본시장 참여자 등 전문가를 대상으로 인터뷰와 사례 연구 방법론으로 블록체인 기술의 응용 분야에 따른 블록체인 경제 생태계를 분류하였다. 자본시장의 주식 투자와 연계해 활용할 수 있는 방안으로 블록체인 경제 생태계 분류 방법을 활용하여 투자 종목 유니버스를 구성하였다. 나아가 본 연구는 퀀트 및 인공지능 전략 기반 정성적, 정량적 분석으로 지능형 주식 포트폴리오를 구축하고 성과를 분석하였다. 이를 통해 블록체인 경제 생태계의 지속적인 성장 전망에 따른 성공적인 투자전략을 제시하였다. 본 연구는 블록체인의 표준화를 기술적 관점이 아닌 자본시장의 관점에서 블록체인 경제 생태계로 분류하고 분석했을 뿐 아니라, 실제 글로벌 우량 상장 주식을 대상으로 포트폴리오를 구축하고 양호한 성과를 달성할 수 있는 전략을 도출한 연구로서 시사점을 갖는다. 또한, 본 연구가 제안하는 블록체인 경제 생태계 기반 지능형 주식 투자 포트폴리오 구축 접근은 블록체인의 기술적인 가치에 초점을 맞춘 연구에 비해서, 투자론과 경제학적인 관점에서 통찰력을 제시해 자본시장 발전에 기여할 수 있다는 실무적 시사점을 갖는다.