학업성취도를 결정짓는 중요한 변인 중 한 가지는 학습에 대해 학습자가 가지는 흥미이다. 따라서 보다 효과적인 로봇 프로그래밍 교육을 위해서는 학생이 로봇에 대해 가지는 흥미를 높여주는 것이 필요하다. 본 연구에서는 초등학생이 로봇에 대해 가지는 흥미를 향상시키기 위해 WeDo 2.0을 활용한 로봇 프로그래밍 교육을 실시한 후 효과를 검증하였다. 그 결과, WeDo 2.0을 활용한 로봇 프로그래밍 교육이 로봇 학습에 대한 흥미와 로봇 학습에 대한 자신감 향상에 효과가 있음을 알 수 있었다. 그러나 본 연구는 WeDo 2.0 활용 로봇 프로그래밍 교육을 실시한 집단만을 대상으로 하여 진행되었으므로 통제집단과의 비교를 통해 보다 정확한 변인을 조사하는 후속 연구가 진행될 필요가 있다.
로봇의 중요성이 강조됨에 따라 2019년부터 초등 실과 교과에 로봇 교육이 포함된다. 그러나 일부 초등학교에서 현행되고 있는 로봇 교육은 학습자가 완성된 형태의 로봇을 조작하는 데 그친다는 점에서 구성주의 학습원리에 어긋난다. 구성주의 학습원리에 따르면 학습자는 각자에게 의미 있는 독창적인 모델을 중심으로 자신만의 세계를 만들고 그 속에서 지식을 구성해 나가야만 진정한 학습이 일어난다고 할 수 있다. 본 연구에서는 구성주의 학습원리에 기반한 초등 로봇 교육의 도구로서 WeDo 2.0을 소개하고 로봇 교육 도구로서 WeDo 2.0이 갖는 활용가능성을 탐색하였다. WeDo 2.0은 학습자에게 첫째, 자발적 학습환경, 둘째, 창의적 학습환경, 셋째, 체계적 학습환경, 넷째, 통합적 학습환경, 다섯째, 구성주의 학습환경을 제공한다. 이에 따라 향후 초등 로봇 교육에서 WeDo 2.0을 활용한 구체적인 교육 프로그램의 개발 및 적용이 필요하다.
본 연구는 농어촌 초등학교 저학년을 대상으로 로봇과 SW교육을 위한 메이커 교육 프로그램 환경 조성, 메이커교육 프로그램 개발 및 적용 연구를 수행하였다. 선행 메이커교육 모델을 기초로 초등학교 저학년 수준에 맞는 OMCSI 모형은 개발하였으며, 이를 기초로 5종의 WeDo 활용 초등 메이커 교육 프로그램을 개발하였다. 2020년 4월 1일 ~ 2020년 10월 30일까지 경상남도 대합초등학교의 2학년 10명을 대상으로 WeDo로봇 2.0을 활용한 초등 메이커 교육 프로그램을 적용한 결과는 다음과 같다. 컴퓨팅사고력의 분석능력에서 평균이 3.40점 올랐으며(t=-2.378, p=0.034), 설계능력에서도 평균이 3.30점 올랐다.(t=-2.329, p=0.040). 그리고 구현능력에서도 평균이 3.40점(t=-2.458, p=0.038)올랐다. 마지막으로 추론능력에서는 3.70점(t=-2.449, p=0.037)로 올랐다. 즉, 컴퓨팅 사고력 4개의 하위요소 모두가 유의확률 0.04이하로 사전사후 컴퓨팅 사고력의 점수 간에는 통계적인 유의미한 차이를 나타냈다. 따라서 WeDo 로봇을 활용한 초등 메이커 교육 프로그램'이 학생들의 컴퓨팅 사고력 향상에 매우 효과적으로 작용했다고 할 수 있다
Gihwan Byeon;Sung Ok Kwon;JinHyeong Jhoo;Jae-Won Jang;Yeshin Kim
대한치매학회지
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제22권2호
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pp.49-60
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2023
Background and Purpose: The National Responsibility Policy for Dementia Care was implemented in September 2017 in Korea. This study aimed to compare dementia incidence in Seoul and Gangwon-do before and after the implementation of this policy. Methods: We extracted insurance claim data from the Korean Health Insurance Review and Assessment Service for people diagnosed with diabetes, hypertension, or dyslipidemia for the first time in Seoul and Gangwon-do, Korea. We defined two enrollment groups based on the policy implementation date: 1) January 1, 2015 to December 31, 2016 (Index 1, pre-implementation), and 2) January 1, 2017 to December 31, 2018 (Index 2, post-implementation). Each group was followed up for 1 year from the time of enrollment. Then, we calculated hazard ratios to compare the incidence of dementia between the two groups, and between Seoul and Gangwon-do. Results: In Seoul, the incidence of dementia was significantly lower in Index 2 than in Index 1 (hazard ratio [HR], 0.926; 95% confidence interval [CI], 0.875-0.979). However, the incidence rate did not differ between the 2 groups (HR, 1.113; 95% CI, 0.966-1.281) in Gangwon-do. In Index 1, the incidence of dementia did not differ between Seoul and Gangwon-do (HR, 1.043; 95% CI, 0.941-1.156), but in Index 2, was significantly higher in Gangwon-do than in Seoul (HR, 1.240; 95% CI, 1.109-1.386). Conclusions: After implementing the National Responsibility Policy for Dementia Care, the dementia incidence rate decreased significantly in Seoul, consistent with other studies, but not in Gangwon-do.
In this study, we used a choropleth map to explore the spatial variation of the risk of cattle herds being bovine tuberculosis (BTB) positive in Gangwon-do in 2015. The map shows that the risk of being BTB-positive was lower in provinces located in the middle of Gangwon-do (Wonju, Youngwol, Peongchang, and Kangneung) than in other provinces. In addition, one province located in the north (Goseong) had a low risk of BTB. The estimate for the intercept of the spatial lag model was 0.66, and the spatial autocorrelation coefficient (lambda) was 0.20 (Table 1). The Moran's I was 0.33 with p-value of 0.02. In 2015, provinces located in the North West (Hwacheon) and East (Donghae) of Gangwon-do had a higher BTB risk. We identified some specific provinces at low BTB-positive risk, information that may prove useful for control of BTB in the study area.
최근 기업 및 공공기관 정보시스템의 클라우드 전환이 가속화되면서 클라우드 환경에서 운영되는 웹 애플리케이션이 증가하고 있다. 클라우드 웹 애플리케이션에 대한 전통적인 네트워크 공격은 대량의 패킷으로 네트워크 자원을 고갈시키는 DoS(Denial of Service) 공격이 대표적이지만, 최근에는 애플리케이션 자원을 고갈시키는 HTTP DoS 공격도 증가하고 있어 이에 대응하기 위한 보안기술 마련이 필요하다. 특히, HTTP DoS 공격 중, 저대역폭으로 수행되는 공격은 네트워크 자원을 고갈시키지 않기 때문에 네트워크 메트릭을 모니터링 하는 전통적인 보안 솔루션으로 탐지하는 것이 어렵다. 본 논문에서는 클라우드 웹 애플리케이션에 HTTP DoS 공격을 주입하면서 웹 서버의 애플리케이션 메트릭을 수집하고, 이를 머신러닝 기반으로 학습하여 공격을 탐지하는 새로운 탐지 모델을 제안한다. 애플리케이션 메트릭으로는 아파치 웹 서버의 18종을 수집하였고, 5종의 머신러닝 모델과 2종의 딥러닝 모델을 사용하여 수집한 데이터를 학습하였다. 또한, 6종의 네트워크 메트릭을 추가로 수집 및 학습하고, 제안된 애플리케이션 메트릭 기반 모델과 성능을 비교함으로써 애플리케이션 메트릭 기반 머신러닝 모델의 우수성을 검증한다. HTTP DoS 공격 중, 저대역폭으로 수행되는 RUDY 공격과 고대역폭으로 수행되는 HULK 공격을 제안된 모델로 탐지한 결과, 두 공격 탐지에 있어서 애플리케이션 메트릭 기반 머신러닝 모델의 F1-Score가 네트워크 메트릭 기반의 모델보다 각각 약 0.3, 0.1 높은 것을 확인하였다.
동해 한복판에 위치한 울릉도와 독도의 화산암들에 대한 새로운 K-Ar 연대측정으로 독도로부터는 $3.67{\pm}0.40\sim1.89{\pm}0.29Ma$, 그리고 울릉도로부터는 $8.07{\pm}0.39\sim0.51{\pm}0.07Ma$의 결과를 얻었다. 이는 독도와 울릉도 모두 화성활동의 기간이 기존 연구에서 밝혀진 것보다 연장됨을 나타낸다 울릉도의 화산활동 시작은 지금까지 알려졌던 것보다 훨씬 오래전인 $8.07{\pm}0.39Ma$전까지로 확장될 가능성이 있으며, 독도의 최후기 조면암 분출 및 관입은 울릉도의 화성활동 시기로 보고되었던 시기와 중첩되는 $1.89{\pm}0.29Ma$까지 지속되었다. 그러나 울릉도 화산체의 형성은 주로 2.7Ma 이후에 일어났으며, 독도의 화성활동은 이 시기 이전에 대부분 종료된 것으로 보인다. 이는 화산체의 주형성기로 볼 때 독도가 울릉도 이전에 형성되었음을 시사하며, 열점화산활동에 의해 독도 동남부의 해산들로부터 시작하여 독도, 그리고 울릉도로 화산활동이 이어졌다는 해석과 합치한다.
본 연구에서는 진해만의 DO 농도 재현을 목표로 LSTM 모형의 최적 매개변수 조건과 예측변수를 선별하기 위한 Case study를 진행하였다. 모형 매개변수 Case study 결과, 가장 적은 Hidden node와 Epoch인 Hidden node=10, Epoch=100에서 가장 낮은 정확도를 보였다. 이는 모형이 과소적합(Underfitting) 상태인 것으로 판단된다. Hidden node=80, Epoch=1200에서 R2 값은 0.99로 가장 높은 정확도를 보였다. 예측변수 Case study 결과, 1개의 환경변수만을 예측변수로 사용한 Step 1에서 수온을 예측변수로 했을 때 저층 DO 농도 재현의 R2 값은 0.81로 가장 높은 정확도를 보였다. 이후 2개의 환경변수를 사용한 Step 2에서는 수온과 SiO2를 예측변수로 했을 때 R2 값은 0.92로 수온만 사용했을 때보다 정확도가 급격히 증가하였다. 이는 저층 DO 농도와 SiO2 농도간의 높은 상관성$({\mid}R{\mid}=0.70)$에 기인한 것으로 판단된다. 상기 결과로부터 진해만의 DO 농도 재현에 적합한 LSTM 모형의 매개변수와 예측변수를 찾을 수 있었다.
SW 교육의 중요성은 이전 보다 강조되고 있지만, 학습의 사각에 놓여있는 학습부진아를 위한 SW 교육 과정의 개발은 거의 존재하지 않는다. 따라서 초등 학습부진아를 대상으로 SW 교육 과정을 개발하여 그들의 학습 흥미도를 높일 수 있도록 레고 위두 2.0을 기반으로 설계하고자 한다.
프로그래밍 언어의 형식적인 의미를 적절하게 표현하면 언어를 표준화하고 최적화하여 번역하는 과정에서 중요한 역할을 수행한다. 파이썬은 주목받는 강력한 언어이고, 파이썬에 대한 형식적인 의미 구조를 정의하고 표현하는 것은 향후 유사한 언어를 설계할 때 참고할 수 있고 표준화하는 과정이나 최적화된 번역기를 구현하는 과정에서도 필요하다. 본 연구에서는 파이썬에 대한 의미 구조를 표현하기 위해 기존의 작용식을 수정하고 업그레이드해서 파이썬의 정적이고 동적인 의미 구조를 표현하는 작용식 2.0을 새롭게 제시한다. 작용식 2.0에 명세된 의미구조를 자바로 구현해 파이썬 프로그램들에 대한 실행시간을 측정하고 시뮬레이션을 통해 작용식 2.0이 구현 가능한 실제적인 의미 구조임을 입증하고, 판독성(Readability), 모듈성(Modularity), 확장성(Extensibility), 융통성(Flexibility)의 네 영역에서 명세된 작용식 2.0을 기존의 대표적인 의미 표현법과 비교하여 본 작용식 2.0의 우월성을 확인하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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