• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제35권3호
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• pp.213-231
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• 2021

본 연구는 학부모의 수학에 대한 인식이 자녀의 수학학습에 영향을 미치는 근원적 요소가 될 수 있다는 선행 연구들을 바탕으로 학부모의 수학 교과에 대한 가치인식과 만족도 등에 관한 내용을 조사하였으며, 그 결과를 바탕으로 학교 수학교육 및 자녀 교육과 학부모 교육에 대한 시사점을 도출하고자 하였다. 본 연구의 연구방법은 전국의 학부모를 대상으로 무작위 추출하였으며, 초등학생 학부모 133명, 중·고등학생 학부모 411명에 따른 학부모의 응답 결과를 비교 분석 하였다. 설문 결과 초등학생과 중·고등학생 모두 학부모가 수학 교과의 가치 인식이 긍정적일수록 자녀의 수학 교과에 대한 가치 인식도 긍정적이고, 학부모의 수학 관련 교육 참여도가 높은 것으로 나타났다. 교수학습 활동에 대한 인식 측면에서 교육 프로그램 참여 의지는 중·고등학생 학부모가 초등학생 학부모보다 낮은 것으로 나타났으며, 수학 교과 전반에 대한 만족도 또한 초등학생 학부모가 더 높은 것으로 나타났다. 또한 학부모들은 미래 신기술을 활용한 수업 및 인공지능이나 데이터 분석 능력을 함양하기 위한 수학교육의 필요성을 인식하고 있는 것으로 판단할 수 있었다. 이는 교육전문가들이 향후 진지하게 고민해보아야 할 과제로서 학부모가 참여하는 수학교육의 확대, 미래 수학학습을 위한 수학 학습 환경의 조성, 수학교육 관련하여 다양한 학부모 교육의 필요성을 제안하였다.

• 융합정보논문지
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• 제11권3호
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• pp.229-235
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• 2021

기술의 발전과 사회적 요구의 변화에 따라 인공지능 기술이 전 영역에 걸쳐 영향력을 미치고 있다. 이에 국내 대학에서는 전공뿐 아니라 교양 교육에서도 인공지능의 중요성을 강조하며 관련 수업을 활발하게 진행하고 있다. 그러나 인공지능 교양 교육이 초창기이기 때문에 교육 방법과 교육 프로그램 개발에 관한 연구가 부족한 실정이다. 따라서 더 효과적인 AI 교육이 될 수 있는 SSI를 적용한 교과목 방향을 설계하고자 한다. SSI는 과학과 관련된 사회적, 윤리적 문제를 창의적, 합리적으로 해결책을 제시할 수 있는 열린 문제에 적용할 수 있는 교육이다. 본 연구에서는 다음과 같은 세 가지 목적을 가지고 SSI를 적용한 인공지능 교양 교과목을 개발하였다. 첫째, 교육 대상의 지능정보 사회의 행위 주체로서 특징을 고려하여 접근할 수 있도록 설계한다. 둘째, 인공지능 프로그램을 직접 경험해보고 실생활의 다양한 사례를 중심으로 과학 기술과 사회 관련성을 심도 있게 다룰 수 있도록 접근하고 설계한다. 셋째, 공동의 문제해결을 목적으로 참여해 협력할 수 있도록 하여 협력적 문제해결 능력을 기를 수 있도록 접근하고 설계한다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권2호
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• pp.273-278
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• 2024

이 연구의 목적은 대학평생교육체제 지원사업의 사업추진 시기별 정책변화와 그 성과로서 대학운영체제변화의 한계점을 살펴보고, 이를 바탕으로 대학의 성인학습제제 지원을 위한 발전방안을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 문헌자료와 각종 자료 분석을 통하여 고등교육 환경 변화와 대학의 평생교육 변천을 알아보고자 하였다. 기술혁신이라는 시대적 변화와 지식의 변화는 학교교육 이후에도 계속적인 배움을 요구하고 있으며, 재교육과 향상교육에 대한 필요성이 증가하고 있다. 따라서 교육부와 국가평생교육진흥원에서는 성인학습자들이 공부할 수 있는 기회를 제공하기 위해 2008년부터 평생학습 중심대학 지원사업을 활발하게 진행하고 있다. 이 사업은 대학과 지역사회가 중심이 되어 성인학습자의 교육기회를 제공하기 위해 대학의 학사제도를 성인친화형으로 개편하고, 야간 혹은 주말수업을 운영하는 등 다양한 형태의 교육 운영 변화를 추진하고 있다. 이제 대학은 지역·대학의 상생을 위한 지역 평생교육의 허브로서 대학과 지역사회 지속가능 발전과 상생의 시대적 과업을 담당하는 핵심기관으로서의 역할을 담당해야 할 것이다.

• International Journal of Quality Innovation
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• 제8권3호
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• pp.46-70
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• 2007

Customer Support Knowledge of Customer Support Organization is one of the important assets of enterprises and "Customer Support Knowledge Management" is also the critical aspect of Business Knowledge Management; however, the attributes of Customer Support Knowledge are complicated, diverse, renewed rapidly and difficult to be managed. Thus, in order to design a successful Customer Support Knowledge Management System, apart from the consideration of "human" and "information technology" aspects, the concerns of attributes and Customer Support Knowledge and industry characteristics should be involved for meeting the requirements of Customer Support Organization and allowing the organization to acquire the competitive advantage of "Differentiation Service". This research used the "Customer Support Knowledge Management System" in a high-tech industry as an example and treated the end users of medical instruments in different types of hospitals in Taiwan which have received the support service of our company in recent six months as the population. The end users were mostly the nursing executives or ultrasonic wave technical personnel in intensive care unit and they had similar educational background and incomes and adopted the medical instruments such as physical supervision system, ultrasonic wave system, heart start or ECG machine produced by our company; the research method was to randomly treat the investigation results of the telephone customers' satisfaction from respective 30 end users in the population three months before and after this system execution as the samples and use hypotheses to validate if the end users' customer satisfaction significantly improved in terms of "Remote Support," "On-site Support," "Service Turn Around time," "Technical Competence" and "Manner" in order to understand the influence and managerial significance of execution of "Customer Support Knowledge Management System" on Customer Support Organization.

• 한국경제지리학회지
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• 제8권1호
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• pp.51-70
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• 2005

지식이 경쟁력을 결정짓는 주요 원천으로 강조되고 있으며, 고등 교육을 필요로 하는 지식 인력에 대한 수요가 크게 늘어난 지식 기반 사회에서, 대학 교육과 경제 발전의 관계가 점차 강조되고 있다. 대학들은 최근 변화의 시대에 직면하여 교육 기능과 더불어 대학 연구의 상품화나 기업가 정신의 고양에 힘쓰고 있는 한편, 기업들은 빠르게 변화하고 점차 복잡해지는 기술 환경 속에서 외부와의 연계를 추구하고 있다. 이에 따라 대학들은 기업들의 혁신 과정에 공헌함으로써 국가와 지역 경제 발전에 이바지하고 있다. 본 연구는 발전된 대학 교육 시스템과 효율적으로 운영되는 대학과 기업간 연계를 보여주고 있는 미국의 사례를 역사적으로 고찰하여 우리나라의 대학과 기업간 연계에 대한 연구에 시사점을 제시하고자 한다. 이를 위해 미국 대학의 종류와 특성을 살피고, 대학과 기업간 연계의 발전 과정을 역사적으로 분석하며, 미국이 세계적인 경쟁 우위를 가지고 있는 정보 기술 분야를 사례로 산업의 특성과 대학과 기업간 연계의 발전 과정을 정리한다. 끝으로 복잡하고 다층적인 대학과 기업간 연계 관계의 주요 유형들을 정리하여 대학과 기업 연계에 대한 이후 연구에 개념적 틀을 제시한다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권5호
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• pp.317-327
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• 2018

본 연구는 간호사의 감정노동이 이직의도에 미치는 과정에서 간호조직문화의 매개효과를 파악하기 위함이다. 대상자는 G시 소재한 종합병원에 근무하는 간호사 363명으로 2017년 10월 17일부터 10월 31일까지 자료수집 후 SPSS 21.0을 이용하여 분석하였다. 연구결과, 감정노동과 이직의도와의 관계에서 관계지향문화와 혁신지향문화는 감정노동의 빈도와 이직의도와의 관계를 부분 매개하는 것으로 나타났다. 본 연구결과는 바람직한 감정표현으로 긍정적인 상호관계를 조성함으로써 조직의 원활한 관계 및 응집력을 높이기 위한 간호조직문화의 중요함이 이직을 낮출 수 있음을 보여준다. 따라서 추후 신규간호사의 이직률을 줄이기 위한 교육프로그램 및 경력간호사를 위한 경력 별 다양한 교육프로그램을 적용하여 조직문화를 조성해 나가야 할 것이다.

• 공학교육연구
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• 제13권1호
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• pp.70-77
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• 2010

본 연구는 학생포트폴리오 작성 경험을 분석함으로써 학생포트폴리오의 교육적 가치 및 작성지도의 방향을 제시하고자 한다. 연구의 목적을 달성하기 위해 질적연구를 수행하였는데, 포트폴리오에 대한 문헌연구를 토대로 인터뷰 문항을 구성하고 인천광역시 소재 I 대학의 학생 9명을 대상으로 인터뷰를 실시하였다. 인터뷰에 응한 학생들은 교내 학생포트폴리오 경진대회의 수상자 11명 중 일부로써 인터뷰 전 과정을 녹취하고 이를 전사하여 분석하였다. 인터뷰 결과 대부분의 학생들은 공학교육인증 평가를 위해 타의적으로 학생포트폴리오 작성을 시작하였으나 학생포트폴리오 작성이 필요하며 저학년 때부터 작성하는 것이 바람직하다고 인식하였다. 학생포트폴리오 작성시의 어려움으로는 자료 관리의 미비로 자료의 부족을 손꼽았으며 포트폴리오 자체에 대한 인식이 낮아 표준 양식을 제공해 준다고 하더라도 어떻게 작성해야 할지 어려워하고 있었다. 학생들은 학생포트폴리오를 작성함으로써 자기 반성의 기회를 갖고 기록의 중요성을 인식하며, 미래에 대한 준비를 할 수 있는 기회를 갖게 되었다. 이러한 과정을 통해 학생들은 또 다른 활동이나 능력 향상을 위한 동기가 생겨나고 자신감을 획득하게 되며, 꾸준한 포트폴리오 작성 과정으로 인해 문서작성 능력의 향상을 인식하게 되는 등 다양한 긍정적인 효과를 경험할 수 있었다.

• 정보학연구
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• 제7권4호
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• pp.89-101
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• 2004

본 연구는 우선 점포를 선택하는 소비자행동 즉 점포이미지에 의한 점포 선택과 쇼핑동기 등의 내용을 국내외 여러 문헌들을 통해 이론적으로 고찰하였다. 또한 이를 근거로 실증조사를 실시하여 점포(백화점)이용 소비자의 행동패턴과 이들이 평가한 점포(백화점)이미지특성의 중요도를 계량적으로 분석하였다. 그 결과를 바탕으로 소비자의 쇼핑동기 및 점포이미지특성 등을 비교분석함으로써 점포(백화점)의 마케팅전략을 위한 기초자료를 제시하려는데 그 목적이 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.641-649
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• 2020

As the usage of mobile devices extremely increases, malicious mobile apps(applications) that target mobile users are also increasing. It is challenging to detect these malicious apps using traditional malware detection techniques due to intelligence of today's attack mechanisms. Deep learning (DL) is an alternative technique of traditional signature and rule-based anomaly detection techniques and thus have actively been used in numerous recent studies on malware detection. In order to develop DL-based defense mechanisms against intelligent malicious apps, feeding recent datasets into DL models is important. In this paper, we develop a DL-based model for detecting intelligent malicious apps using KU-CISC 2018-Android, the most up-to-date dataset consisting of benign and malicious Android apps. This dataset has hardly been addressed in other studies so far. We extract OPcode sequences from the Android apps and preprocess the OPcode sequences using an N-gram model. We then feed the preprocessed data into LSTM and apply the concept of Information Gain to improve performance of detecting malicious apps. Furthermore, we evaluate our model with numerous scenarios in order to verify the model's design and performance.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.650-657
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• 2020

The rapid growth of internet users and faster network speed are driving the new ICT services. ICT Technology has improved our way of thinking and style of life, but it has created security problems such as malware, ransomware, and so on. Therefore, we should research against the increase of malware and the emergence of malicious code. For this, it is necessary to accurately and quickly detect and classify malware family. In this paper, we analyzed and classified visualization technology, which is a preprocessing technology used for deep learning-based malware classification. The first method is to convert each byte into one pixel of the image to produce a grayscale image. The second method is to convert 2bytes of the binary to create a pair of coordinates. The third method is the method using LSH. We proposed improving the technique of using the entire existing malicious code file for visualization, extracting only the areas where important information is expected to exist and then visualizing it. As a result of experimenting in the method we proposed, it shows that selecting and visualizing important information and then classifying it, rather than containing all the information in malicious code, can produce better learning results.