• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
• /
• 제41권3호
• /
• pp.501-520
• /
• 2022

천문학 학습 과정에서 공간적 사고의 중요성을 고려할 때, 교원 양성 단계에서부터 공간적 사고를 고려한 교수⋅학습 방법에 대한 교육이 이뤄질 필요가 있다. 그에 따라 본 연구는 초등 예비교사들에게 공간적 사고에 대한 교육을 실시한 후 이들이 천문 단원 교과서의 삽화 및 탐구활동에 대해 인식하는 문제점과 개선안의 양상을 탐구하였다. 본 연구에서는 천문 영역의 공간적 사고를 공간 개념, 표상, 추론 과정으로 구성된 것으로 정의하였다. 수도권 소재 A 교육대학에 재학 중인 3학년 학생을 대상으로 2021년 10월, 2주에 걸쳐 공간적 사고에 대한 교육이 실시되었으며 예비교사들은 천문 단원 중 1개 차시를 자율적으로 선택하여 공간적 사고 측면에서 현행 교과서의 문제점을 분석하고 그에 대한 개선안을 제시하였다. 최종적으로 22명이 제시한 33개의 사례가 분석되었으며, 연구 결과는 다음과 같다. 예비교사들은 공간 개념과 추론 과정 측면에서 교과서 삽화 및 탐구활동의 한계를 인식하고 그것을 보완하기 위한 개선안을 제안하는 모습을 나타냈다. 그러나 일부 예비교사는 문제점을 타당하게 인식하더라도 적절한 개선안을 제안하지 못하거나, 공간적 사고 측면에서 삽화나 탐구활동을 분석하지 못하는 경향도 나타냈다. 본 연구는 공간적 사고에 대한 일련의 교육을 통해 예비교사가 천문 교수 실행시 공간적 사고 측면에서 교과서 삽화나 탐구활동을 인식하고, 그 한계를 보완할 능력을 갖출 수 있음을 보였다는 점에 의의가 있다. 아울러 본 연구 결과가 공간적 사고와 관련된 교사 양성 프로그램에 시사하는 바에 대해서도 논의하였다.

• 한국과학교육학회지
• /
• 제37권5호
• /
• pp.847-857
• /
• 2017

이 연구는 과학교육에서 인성 역량 함양을 위한 협력적 문제해결 중심 교수모델(Collaborative Problem solving for Character competency, CoProC)의 적용이 학생들의 인성 역량에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 이를 위해 인문계 고등학교 1학년 네 개 학급(143명) 중 실험 집단(2개 학급, 73명)은 두 학기 동안 총 8개 주제의 협력적 문제해결 중심 교수모델(CoProC)을 적용하였으며, 비교 집단(2개 학급, 70명)은 전통적 강의식 수업을 진행하였다. 협력적 문제해결 중심 교수모델은 협력적 문제해결 과정과 논의기반 탐구 과정을 바탕으로 개발하여 준비, 문제해결, 평가의 3단계로 구성하였다. 협력적 문제해결 중심 교수모델의 적용이 학생들의 인성 역량에 미치는 영향을 알아보고자 인성 역량 검사를 분석하였다. 인성 역량 검사의 사전 사후 검사 점수는 SPSS WIN 23.0을 사용하여 실험 집단과 비교 집단간의 차이를 독립표본 T-검증으로 분석하였다. 인성 역량의 총점과 배려, 협력, 책임, 존중, 자기조절에서 실험 집단이 비교 집단보다 유의미하게 높았고, 소통, 정직, 긍정적 자기이해는 유의미한 차이가 나타나지 않았다. 또한 인성 역량 총점은 큰 효과 크기를 보였고, 세부인성 역량은 자기조절, 협력, 배려, 책임, 존중 순으로 중간 효과 크기를 나타냈다. 실험 집단의 학생들에게 실시한 설문 조사를 분석한 결과, 학생들은 배려, 협력, 소통, 책임, 존중 등의 역량이 향상되었다고 응답하였다. 인성 역량의 함양을 위한 협력적 문제해결 중심 교수모델을 통해 학생들은 과학자들처럼 다른 구성원들과 논의 과정을 거쳐 합의하며, 협력하여 과학적 지식을 도출하는 과정을 경험하였다. 이러한 과정의 경험은 인성 역량의 함양으로 이어졌다고 판단된다. 따라서 협력적 문제해결 중심 교수모델을 통해 학생들은 협력과 논의의 과정을 거치면서 인성 역량을 함양 할 수 있었다.

• 디자인학연구
• /
• 16호
• /
• pp.161-170
• /
• 1996

현대사회는 정보사회이다. 오늘날의 패션산업은 정보의 산물이라고 이를 정도로 라디오, 텔레비젼 그리고 신문이나 잡지와 같은 다양한 정보매체에 의하여 전파되고 있다. 패션저널리즘이란 저널리즘의 한 분야로서 출판이나 방송 등 정보매체를 통해 패션에 관한 정보나 의견을 대중들에게 전달하는 활동을 이른다.1) 이미 영국과 같은 유럽 패션 선진국에서는 오래 전부터 패션저널리즘이 저널리즘의 한 분야로 정착되기 시작하였고 10년 전부터는 의상디자인 학과 내에 패션저널리즘 전공프로그램이 설정되어 신문, 잡지 등 저널리즘에 종사하는 패션저널리스트를 배출하는데 큰 몫을 담당하고 있으며 아울러 실무에 종사하고 있는 기자들의 재교육 프로그램으로도 활용되고 있다. 우리 나라의 여성잡지는 패션정보의 공급원으로서의 역할을 수행해 왔다 할 수 있으며 패션화보 기사를 처음 다룬$\boxDr$여원$\boxUl$을 효시로 하여 그 역사가 40년에 이른다. 본 연구는 우리 나라 패션저널리즘을 체계화할 필요성에서 시작되었으며 일반 대중을 대상으로 한 우리 나라의 패션관련잡지의 성향과 구성내용을 분석 하므로써 패션저널리즘의 동향을 파악하여 우리 나라 패션저널리즘의 틀을 구축하고자 하였다. 연구 방법은 최근 간행된 패션관련잡지에 실린 패션기사를 대상으로 하여 패션기사 량, 패션이미지, 패션기사의 성격을 정량적, 정성 적으로 비교 분석하고 잡지의 제호 변경이 패션 기사내용에 미치는 영향을 분석하였다. 연구 결과 여성지의 패션기사는 패션저널리즘의 역사적 발전 과정에서 점차 그 위치를 확고히 구축해 가고 있는 것이 발견되었는데, 결론적으로 우리 나라 패션저널리즘은 정보의 전문화, 독자 연령층의 하향화, 외국잡지의 국내 정착화의 과정에 놓여 있는 것이 뚜렷이 발견되고 있었다. 본 논문은 의상브랜드의 브랜드 포지션 닝을 통해서 패션저널리즘의 동향을 대상연령층과 패션이미지의 상관 관계로 정립해보고자 시도해 본 적이며 패션저널리즘 교육의 전문화와 패션저널리즘에 대한 지속적이고 심층적인 연구가 필요하다고 본다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제18권6호
• /
• pp.353-363
• /
• 2018

Digi-Capital 전망 자료에 따르면 전 세계 증강현실(AR) 시장 규모는 2020년까지 급성장해 1,500억 달러에 달할 것으로 예측하고 있다. 특히, 교육 분야에서 고부가가치 효과를 전망하고 있다. 정보통신 기술이 발전하면서 디지털 교과서 또한 인터랙티브한 기능이 추가되어 혁신적인 교육을 선도하고 있다. 이미 미국 등의 선진국에서는 디지털 교과서에 증강현실 기술을 적용한 디지털 교과서를 수업에서 활용하고 있다. 이런 기술적인 전망에 맞춰 중학교 과학1 디지털 교과서에 증강현실 기술을 적용한 디자인 기획 방향을 제안하였다. 현재 중학교 과학1 디지털 교과서를 조사한 결과 단원별 실험 과정이 짧은 동영상만을 제공하고 있었다. 또한 증강현실 수업 사례를 조사한 결과 학습 효과의 우수성에도 불구하고 지속적으로 이어지지 않은데는 실험 장비 구축의 어려움, 기자재(디바이스) 및 3D 디자인 콘텐츠 부족 등임을 알 수 있었다. 이런 요구를 종합하여 중학교 과학1 디지털 교과서의 단원별 실험 과정에 증강현실을 적용한 시나리오와 시스템 구성도를 설계하여 AR 아이콘을 통해 학생들 스스로 증강현실 3D 콘텐츠를 조작하고 탐구할 수 있도록 디자인 하였고 디자인한 모형 평가를 통해 학습 효과의 우수성을 제시하였다. 본 연구는 교육부의 디지털 교과서 개발에 있어 실험이 필수인 과학 과목에 증강현실을 적용한 디지털 교과서가 개발되어 교사와 학생들에게 위험한 실험, 시간 소요가 많은 실험 등을 대체할 수 있는 지속 가능한 효과적인 학습이 될 것으로 기대한다.

• 한국과학교육학회지
• /
• 제36권4호
• /
• pp.617-628
• /
• 2016

과학교육현장에서 이루어지는 과학적 실천(practice) 과정에는 다양한 암묵적 지식이 존재한다. 교사는 이 암묵적 지식을 학생들에게 지도하는데 있어 자신의 과학에 대한 가치지향점을 반영할 가능성이 높다. 따라서 이 연구에서는 현미경 세포 관찰 실험 상황에서 관찰 및 이미지 재현이라는 과학적 실천의 지도 과정에서 나타나는 예비교사들의 가치지향점을 확인해보고자 한다. 특히 이 연구에서는 과학적 관찰행동의 가장 큰 지향점인 객관성을 중심으로 예비교사들의 인식을 확인해보고자 한다. 이를 위하여 예비교사 50명에게 현미경 세포 관찰 실험에서 일어날 수 있는 상황에 대하여 자신의 생각을 서술하게 하였고, 서술한 자료들은 과학교육 전문가 2인의 반복적 비교분석을 통해 귀납적으로 범주화되었다. 그 결과 존재의 확인을 위한 수단으로서 관찰을 인식하는 '존재 확인 지향', 관찰은 객관적으로 이루어져야 한다는 '기계적 객관성 지향', 관찰의 주관적 성격을 인정하는 '학생의 주관성 지향', 관찰 대상과 표본 제작 및 관찰 과정에서 나타나는 인공적 산물을 구별하는 능력을 중시하는 '훈련된 판단 지향'의 4가지 유형을 확인할 수 있었다. 이 중 '기계적 객관성 지향' 유형이 예비 생물교사들에게 가장 많이 나타나 객관성이 관찰과 이미지 재현 행위에 대해 중요한 신념으로 작용함을 알 수 있었다. 또한 하나의 실험과 그 실험에 매개된 암묵적 지식에 대한 지도 과정에서 예비교사들의 다양한 가치지향점이 반영될 수 있음을 확인할 수 있었다. 교사들의 과학적 실천에 대한 이러한 가치지향점은 학생들의 지도행위와 평가에 직접적 영향을 미친다는 점에서 앞으로 교사교육에 많은 시사점을 줄 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제18권9호
• /
• pp.139-152
• /
• 2013

SNS의 증가로 기업의 평판이 영업과 주가에 영향을 미치고 있다는 다양한 연구가 발표되고 있으나, 디지털 상에서 기업 평판 측정 방법과 관련한 연구는 상대적으로 미흡하다. 본 연구는 사전 연구 집대성을 통해 기업의 디지털 평판 정보를 기업 정체성 정보와 기업 인지 정보로 구분하고, 정체성 평가를 위해 (1)제품 및 서비스 질 (2)고용환경 (3)기업 비전 (4)사회적 책임 (5)경영 성과 5개 항목을, 인지 평가를 위해 (1)호감(선(善)) (2)능력(능(能)) (3)진취성(흥(興)) (4)세련(격(格)) (5)무정함(권(權)) (6)비공식성 6개 항목으로 구분하여 평판 검색용 워드 아이템(Word Item)을 추출하고 설문을 통해 빈도 분석을 실시하여 기업의 평판 측정값을 계량화 하는 방법을 고안하였다. 또한 이의 검증을 위하여 상용 평판 서비스를 활용하여 국내 SI 3사의 평판을 측정하였다. 본 연구는 기업의 정체성과 인지(이미지나 소통)를 세분화하여 기업의 평판 측정을 시도한 최초의 연구이며, 빈도 분석을 통해 검증된 워드 아이템을 활용하여 평판 점수로 측정하는 산식을 제안함으로써 업무 적용성을 높였다는데 그 의의가 있다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제29권5호
• /
• pp.569-579
• /
• 2013

이 연구에서는 다중시기 SAR 영상으로부터 3D 웨이블렛 변환을 통해 추출된 특징 정보를 이용하여 토지피복 분류를 수행하였고 그 적용가능성을 평가하였다. 분류를 하기 전 단계로 3차원 웨이블렛 변환기반 특징을 추출하였고, 이후 토지 피복 분류에 사용하였다. 비교를 목적으로 특징추출 단계가 들어가지 않는 원본 영상과 주성분분석 기반 특징들의 분류를 함께 수행하였다. 성능 검증을 위해 당진에서 촬영된 다중시기 Radarsat-1호 영상을 사용하였고 토지피복은 논, 밭, 산림, 수계, 도심지가 포함된 5개의 클래스로 구분하였다. 토지피복 식별 능력 분석에 따르면 밭과 산림은 매우 유사한 특성을 보이기 때문에 두 클래스를 구분하는 것은 매우 어렵다. 3차원 웨이블렛 기반 특징을 사용하는 경우, 도심지를 제외하고 모든 클래스의 분류 정확도가 향상되었다. 특히 밭과 산림의 정확도가 향상된 것을 확인할 수 있었다. 이러한 향상은 다중시기자료를 시간과 공간적으로 동시에 분석하는 3차원 웨이블렛 변환 과정에 기인한 것으로 판단된다. 이 결과로부터 3차원 웨이블렛 변환이 영상으로부터 특징을 추출하는데 이용 가능하다는 것을 확인할 수 있었고, 추후에 다른 센서나 다른 연구지역으로 추가 실험을 수행할 예정이다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
• /
• 제26권2호
• /
• pp.129-152
• /
• 2024

터널 내 CCTV를 통한 딥러닝 객체인식 적용에 있어서 터널의 열악한 환경조건, 즉 낮은 조도 및 심한 원근현상으로 인해 오탐지가 대량 발생한다. 이 문제는 객체인식 성능에 기반한 영상유고시스템의 신뢰성 문제로 직결되므로 정탐지 향상과 더불어 오탐지의 저감 방안이 더욱 필요한 상황이다. 이에 본 논문은 딥러닝 객체인식 모델을 기반으로, 오탐지 데이터의 재학습을 통해 오탐지의 저감뿐만 아니라 정탐지 성능 향상도 함께 추구하는 오탐지 학습법을 제안한다. 본 논문의 오탐지 학습법은 객체인식 단계를 기반으로 진행되며, 학습용 데이터셋 초기학습 - 검증용 데이터셋 추론 - 오탐지 데이터 정정 및 데이터셋 구성 - 학습용 데이터셋에 추가 후 재학습으로 이어진다. 본 논문은 이에 대한 성능을 검증하기 위해 실험을 진행하였으며, 우선 선행 실험을 통해 본 실험에 적용할 딥러닝 객체인식 모델의 최적 하이퍼파라미터를 결정하였다. 그리고 본 실험에서는 학습영상 포맷을 결정하기 위한 실험, 반복적인 오탐지 데이터셋의 재학습을 통해 장기적인 성능향상을 확인하기 위한 실험을 순차적으로 진행하였다. 그 결과, 첫 번째 본 실험에서는 추론된 영상 내에서 객체를 제외한 배경을 제거시키는 경우보다 배경을 포함시키는 경우가 객체인식 성능에 유리한 것으로 나타났으며, 두 번째 본 실험에서는 재학습 차수별 독립적으로 오탐지 데이터를 재학습시키는 경우보다 차수마다 발생하는 오탐지 데이터를 누적시켜 재학습 시키는 경우가 지속적인 객체인식 성능 향상 측면에서 유리한 것으로 나타났다. 두 실험을 통해 결정된 방법으로 오탐지 데이터 재학습을 진행한 결과, 차량 객체 클래스는 1차 재학습 이후부터 AP값이 0.95 이상 우수한 추론 성능이 발현되었으며, 5차 재학습까지 초기 추론 대비 약 1.06배 추론성능이 향상되었다. 보행자 객체 클래스는 재학습이 진행됨에 따라 지속적으로 추론 성능이 향상되었으며, 18차 재학습까지 초기 추론대비 2.3배 이상 추론성능이 자가 향상될 수 있음을 보였다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
• /
• 제21권4호
• /
• pp.329-342
• /
• 2004

In this paper, we present preliminary feasibility studies on three types of solar observation payloads for future Korean Science and Technology Satellite (STSAT) programs. The three candidates are (1) an UV imaging telescope, (2) an UV spectrograph, and (3) an X-ray spectrometer. In the case of UV imaging telescope, the most important constraint seems to be the control stability of a satellite in order to obtain a reasonably good spatial resolution. Considering that the current pointing stability estimated from the data of the Far ultraviolet Imaging Spectrograph (FIMS) onboard the Korean STSAT-1, is around 1 arc minutes/sec, we think that it is hard to obtain a spatial resolution sufficient for scientific research by such an UV Imaging Telescope. For solar imaging missions, we realize that an image stabilization system, which is composed of a small guide telescope with limb sensor and a servo controller of secondary mirror, is quite essential for a very good pointing stability of about 0.1 arcsec. An UV spectrograph covering the solar full disk seems to be a good choice in that there is no risk due to poor pointing stability as well as that it can provide us with valuable UV spectral irradiance data valuable for studying their effects on the Earth's atmosphere and satellites. The heritage of the FIMS can be a great advantage of developing the UV spectrograph. Its main disadvantage is that two major missions are in operation or scheduled. Our preliminary investigations show that an X-ray spectrometer for the full disk Sun seems to be the best choice among the three candidates. The reasons are : (1) high temporal and spectral X-ray data are very essential for studying the acceleration process of energetic particles associated with solar flares, (2) we have a good heritage of X-ray detectors including a rocket-borne X-ray detector, (3) in the case of developing countries such as India and Czech, solar X-ray spectrometers were selected as their early stage satellite missions due to their poor pointing stabilities, and (4) there is no planned major mission after currently operating Reuven Ramaty High-Energy Solar Spectroscopic Imager (RHESSI) mission. Finally, we present a preliminary design of a solar X-ray spectrometer covering soft X-ray (2 keV) to gamma ray (10 MeV).

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제28권10호
• /
• pp.27-35
• /
• 2023

본 논문에서는 복합소재 생산 분야에서 수요가 높은 프리프레그 섬유 제조 공정에 딥러닝 기반의 결함 검출 및 분류 시스템을 적용하여 생산성을 높이는 과정을 제안한다. 다양한 조건별 다량의 불량 발생으로 해결방안이 필요한 토우 프리프레그 제조 장비에 적용하기 위해 우선 결함 감지와 분류 모델 제작에 필요한 카메라 및 조명을 선정하여 최적의 환경을 구축하였다. 그리고 다중 분류 모델 제작에 필요한 데이터를 수집하고 정상 및 불량 조건에 따라 라벨링을 진행하였다. 다중 분류 모델은 CNN 기반으로 제작하였으며 VGGNet과 MobileNet, ResNet 등의 사전 학습모델을 적용하여 성능을 비교하고 정확도 및 손실 그래프로 개선 방향을 파악한다. 주요 문제로 과적합 문제를 확인하여 개선하기 위해 데이터 증강 및 Dropout 기법을 적용하여 보완하였다. 모델에 대한 성능 평가를 위해 혼돈행렬을 성능지표로 한 성능 평가를 진행하였으며 99% 이상의 성능을 확인하였다. 또한, 실제 공정에 적용하여 실시간 획득된 이미지에 대한 분류 결과를 확인해보며 판별 값이 정확히 도출되는지 확인한다.