• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제23권1호
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• pp.129-144
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• 2009

본 연구에서는 초등학교 3학년 학생들을 대상으로 Lesh 표상 변환 모델을 적용한 RNP 교재의 사용이 분수에 대한 아동의 개념 이해와 문제 해결력에 어떤 영향을 미치는지를 알아보았다. RNP 교재의 사용은 아동들의 분수에 대한 개념적 이해를 향상시켰을 뿐 아니라 그들의 문제해결 능력 또한 향상시켰다. RNP 교재가 제공하는 다양한 구체적 조작 활동 및 표상 변환 활동을 통해서 아동들은 등분할로서의 분수의 개념에 대한 이해를 더욱 명확히 하였고, 개념적 이해를 토대로 다양한 문제 상황에서 적절한 문제 해결 전략을 사용하여 문제를 해결하였다. 특히, 후속 학습 내용인 분수의 크기 비교에 관한 문제 상황에서 아동들은 선행 학습 과정에서 만들어진 심상이나 수학적 경험을 토대로 올바른 추론 과정을 보여주었다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제31권3호
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• pp.331-347
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• 2017

교육부의 교과서 기획과(2014. 4. 17.)에서는 2015 개정 교육과정에 맞춰 별도의 참고서를 필요하지 않고 학습자 스스로 학습이 가능한 시범 교과서의 개발을 추진하였다. 또한 가급적 핵심성취기준을 중심으로 융합형 소재를 수반하는 쉽고 재미있는 내용으로 구성하되, 중등학교의 경우 중학교의 자율학기제에 맞춰 중학교 1~2학년 중에서 한 개 단원을 선정하여 시범적으로 개발할 것을 요청하였다. 이처럼 본 연구팀은 교육부의 교과서 기획과의 지원 및 요청에 따라 중학교 1학년 2학기에 다뤄지는 '평면도형', 즉 다각형과 부채꼴 내용을 선정하고, 다음과 같은 연구 내용 및 절차에 따라 교과서 시범 단원을 개발하였다. 우선적으로 자기 주도적 학습 지원 교과서의 의미와 일반 모형을 탐색하고, 이를 토대로 수학 교과에 부합하는 자기 주도적 학습 지원 교과서 모형을 마련하고자 하였다. 이 모형에 근거하여 시범 교과서의 단원 체제 및 요소를 선정하여 시범 단원을 개발하였으며, 외부 전문가들의 두 차례에 걸친 서면검토를 실시하여 시범 단원을 수정 보완하여 완성하였다. 끝으로, 본 고에서는 수업 시간에 사범 단원을 효율적으로 운영하고 활용하는 방안을 교사와 학생으로 구분하여 해당 역할을 제시하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제22권4호
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• pp.413-424
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• 2018

The factors affecting the shear strength of the angle shear connectors in the steel-concrete composite beams can play an important role to estimate the efficacy of a composite beam. Therefore, the current study has aimed to verify the output of shear capacity of angle shear connector according to the input provided by Support Vector Machine (SVM) coupled with Firefly Algorithm (FFA). SVM parameters have been optimized through the use of FFA, while genetic programming (GP) and artificial neural networks (ANN) have been applied to estimate and predict the SVM-FFA models' results. Following these results, GP and ANN have been applied to develop the prediction accuracy and generalization capability of SVM-FFA. Therefore, SVM-FFA could be performed as a novel model with predictive strategy in the shear capacity estimation of angle shear connectors. According to the results, the Firefly algorithm has produced a generalized performance and be learnt faster than the conventional learning algorithms.

• 디지털융복합연구
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• 제19권4호
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• pp.25-31
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• 2021

고령화 시대에 따라 고령운전자 역시 증가하고 있으며, 이들에 의한 교통사고 심각성에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 고령운전자에 의한 사고심각도 예측 모형의 필요성이 점차 요구됨에 따라, 본 연구에서는 기계학습 기법을 활용하여 고령운전자에 의한 차대사람 사고심각도 예측을 위한 모형 정립 및 분석을 수행하고자 한다. 이를 위해 4개의 기계학습 알고리즘 (Logistic Model, KNN, RF, SVM)을 활용, 예측 모형을 개발하고 각 결과를 비교하였다. 연구 결과에 따르면 Logistic과 SVM 모형이 상대적으로 높은 예측력을 보였으며, 정확도 측면에서는 RF가 높은 것으로 나타났다. 추가적으로 각 중요 변수들을 이용하여 교차분석을 수행한 후 그 결과를 제시하였다. 본 연구의 결과들은 고령화시대에 고령운전자에 의한 사고심각성을 예방하기 위한 안전정책 및 인프라 개발에 활용될 것으로 판단된다.

• 산업융합연구
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• 제17권3호
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• pp.39-49
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• 2019

ICT의 발전에 따라 대학교육의 새로운 패러다임이 요구되고 있다. 이에 따른 스마트 캠퍼스 구축은 대학 교육의 패러다임을 바꾸는 학습과 지식 중심의 접근을 비롯하여 혁신적인 기술의 적용, 여러 이해관계자의 니즈를 반영하는 접근 등 다양한 관점에서 효율적인 시스템 구축을 시도해야 한다. 본 연구는 스마트 캠퍼스 생태계를 위한 플랫폼 구축에 관한 연구로서 스마트 캠퍼스의 다양한 이해관계자의 니즈를 반영하는 접근을 하였으며, 이 중에 가장 중요한 대학생 사용자들의 학습과 대학생활 및 사회연결을 축으로 하여 이들의 경쟁력 강화와 사회진출을 돕기 위한 기능에 초점을 맞추는 연구를 하였다. 먼저, 선행연구고찰을 통해 스마트 캠퍼스 구축관련 이론들을 살펴보았으며, 다음으로는 국내외 환경분석과 동향분석을 통하여 대학생 핵심역량개발과 취업지원을 중심으로 하는 e-포트폴리오와 산학협력 지원 시스템에 대해 목표모델을 설계하여 제시하였으며, 지속적인 스마트 캠퍼스 발전 모델을 위한 주안점을 제안하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권12호
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• pp.269-279
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• 2021

In the current conditions of world socio-economic development, the strategic support of the process of managing the development of universities has become a particularly important area. Strategic management requires reliable information and analytical support in the form of sound descriptions of strategic directions of development, assumptions, and forecasts. The purpose of the study is to substantiate and elaborate the crucial causes in the strategic management of university's development and to suggest the coherent prospects for advancements. The data analysis was performed using descriptive methods to identify the most significant causes that affect the university's strategic development; the expert assessment was used to rank the factors, ultimately to assess each factor that affects to some extent the university's strategic development; the abstract-logical method was used to ground the positive impact of computer technologies and e-learning on the strategic development of a university and to formulate proposals for its further progress. The main results provided in the given paper showed that significant and most important strategic cause of university's development lies in the field of improving the quality of education, expanding access to educational services based on computer technology and its functionality. In turn, its widespread use at all stages of the educational process allows providing a number of advancements for universities in strategic prospects.

• 실천공학교육논문지
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• 제11권1호
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• pp.1-8
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• 2019

최근에는 가상현실 기술의 급격한 발전으로 인해 현실세계에서 직접 경험하지 못하는 상황을 실감적으로 체험하는 것에 대한 요구가 더욱 증대하고 있다. 특히 고위험, 고비용의 산업훈련을 대체하는 장비실습에 대한 체험형 가상훈련 콘텐츠 요구가 증대되고 있다. 그러나 가상훈련 교육은 일반적인 기술교육과정과는 그 목적이나 효과가 다르기 때문에 가상훈련 콘텐츠로 하나의 연수 과정을 대체하는 것이 아니라 교보재로 일부 활용하거나 이러닝 콘텐츠와 결합하여 이용하면 더욱 효과적이라는 것이 알려져 있다. 본 연구에서는 대학의 온라인평생교육원에서 이러닝 콘텐츠와 결합된 방식으로 2017년에 개발된 장비실습형 가상훈련 콘텐츠인 전기유압 서보제어 과정 및 유사한 과정에 대해 효과적 활용을 위한 개발 방법을 탐색하고 교수학습 전략을 수립하기 위하여 가상훈련 콘텐츠를 사용한 수업사례를 실제로 개발 운영해 보고 해당 수업에서 적용한 교수 학습 전략들이 학생들에게 미치는 영향과 교육적 유용성을 설문 및 사례연구를 통해 조사한다.

• 한국간호교육학회지
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• 제21권3호
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• pp.426-439
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• 2015

Purpose: The purpose of this study was to identify the core competencies of nursing students and to improve competency-based nursing education. Methods: A triangulation method was used. A literature review and focus group interviews (FGI) were used to identify nursing core competencies. The present level of nursing competencies of students was identified through the nursing core performance questionnaire. Results: 1) Nursing core competencies, including 23 different competencies, were categorized into seven areas through a literature review and qualitative research. These competencies included: desirable personality, attitude & interpersonal skills, professionalism, nursing knowledge & basic nursing skills, ability to cope with nursing situations, basic ability in nursing research, coping ability with changes in the healthcare environment, and leadership. 2) Core nursing skills, nursing research, and nursing leadership were the three lowest ranking competencies. Some courses in the curriculum were to be newly established in an e-learning system, student's portfolio in non-curriculum. Conclusions: Further research is needed in order to show effects of the changes. Changes after applying the strategy of a nursing education program will be measured. Continuous research in competency-based nursing education is needed.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.109-115
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• 2021

The number of freshmen at universities is decreasing due to the recent decline in the school-age population, and the survival of many universities is threatened. To overcome this situation, universities are seeking ways to use big data within the school to improve the quality of education. A study on the prediction of dropout students is a representative case of using big data in universities. The dropout prediction can prepare a systematic management plan by identifying students who will drop out of school due to reasons such as dropout or expulsion. In the case of actual on-campus data, a large number of missing values are included because it is collected and managed by various departments. For this reason, it is necessary to construct a model by effectively reflecting the missing values. In this study, we propose a university student dropout prediction model based on eXtreme Gradient Boost that can be applied to data with many missing values and shows high performance. In order to examine the practical applicability of the proposed model, an experiment was performed using data from C University in Chungbuk. As a result of the experiment, the prediction performance of the proposed model was found to be excellent. The management strategy of dropout students can be established through the prediction results of the model proposed in this paper.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권4호
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• pp.1090-1100
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• 2024

While the incorporating ESG indicator is recognized as crucial for sustainability and increased firm value, inconsistent disclosure of ESG data and vague assessment standards have been key challenges. To address these issues, this study proposes an ambiguous text-based automated ESG rating strategy. Earnings Call Transcript data were classified as E, S, or G using the Refinitiv-Sustainable Leadership Monitor's over 450 metrics. The study employed advanced natural language processing techniques such as BERT, RoBERTa, ALBERT, FinBERT, and ELECTRA models to precisely classify ESG documents. In addition, the authors computed the average predicted probabilities for each label, providing a means to identify the relative significance of different ESG factors. The results of experiments demonstrated the capability of the proposed methodology in enhancing ESG assessment criteria established by various rating agencies and highlighted that companies primarily focus on governance factors. In other words, companies were making efforts to strengthen their governance framework. In conclusion, this framework enables sustainable and responsible business by providing insight into the ESG information contained in Earnings Call Transcript data.