• 사물인터넷융복합논문지
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• 제10권3호
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• pp.7-12
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• 2024

인공지능 기술의 발전은 사회의 구조와 교육환경을 변화시키며, 인공지능 역량의 중요성이 지속적으로 증가하고 있다. 이에 본 연구는 초등학생의 AI 역량 측정을 위한 체크리스트 문항을 개발하는 목적으로 수행되었다. 연구의 목적을 달성하기 위해서 문헌 분석과 문항개발 델파이 조사를 사용하였다. 문헌 분석을 위해 검색을 통해 국내 연구 2편, 국외 연구 5편, 교육부의 교육과정 보고서를 수집하였다. 수집된 자료를 분석해서 핵심역량 측정 요소를 구성하였다. 핵심역량 측정 요소는 인공지능의 이해(6개 요소), 인공지능 사고(4개 요소), 인공지능 윤리(4개 요소), 인공지능 사회-정서(3개 요소)로 구성하였다. 구성된 측정 요소의 지식과 기능 그리고 태도를 고려하여, 19개 문항을 개발하였다. 개발된 문항은 1차 델파이 조사를 통해서 검증하였고, 수정의견에 따라 7개의 문항을 수정하였다. 2차 델파이 조사를 통해서 19개 문항의 타당성을 검증하였다. 본 연구에서 개발한 체크리스트 문항은 자기보고식 설문이 아닌 수행 및 행동 관찰을 기반으로 교사의 평가에 의해서 측정된다. 이에 역량의 측정 결과가 신뢰할 수 있는 수준으로 높아진다는 시사점을 가지고 있다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제10권3호
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• pp.49-55
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• 2024

본 연구는 중학생의 AI 역량 측정을 위한 체크리스트 문항을 개발하는 목적으로 수행되었다. 연구의 목적을 달성하기 위해서 문헌 분석과 문항개발 델파이 조사를 사용하였다. 문헌 분석을 위해 검색을 통해 국내 연구 2편, 국외 연구 5편, 교육부의 교육과정 보고서를 수집하였다. 수집된 자료를 분석해서 핵심역량 측정 요소를 구성하였다. 핵심역량 측정 요소는 인공지능의 이해(5개 요소), 인공지능 사고(5개 요소), 인공지능 활용(4개 요수), 인공지능 윤리(6개 요소), 인공지능 사회-정서(6개 요소)로 구성하였다. 구성된 측정 요소의 지식과 기능 그리고 태도를 고려하여, 31개 문항을 개발하였다. 개발된 문항은 1차 델파이 조사를 통해서 검증하였고, 수정의견에 따라 10개의 문항을 수정하였다. 2차 델파이 조사를 통해서 31개 문항의 타당성을 검증하였다. 본 연구에서 개발한 체크리스트 문항은 자기보고식 설문이 아닌 수행 및 행동 관찰을 기반으로 교사의 평가에 의해서 측정된다. 이에 측정 결과가 신뢰할 수 있는 수준이 높아진다는 시사점을 가지고 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권5호
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• pp.117-126
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• 2024

평생교육은 사회적 포용성을 증진하는 데에도 큰 역할을 한다. 사회의 다양한 계층과 지역, 문화적 배경을 가진 사람들에게 교육의 기회를 동등하게 제공함으로써 사회의 불평등을 줄이고 모든 개인이 자기 잠재력을 최대한 발휘할 수 있도록 돕는다. 평생교육을 통해 사회 전반에 끊임없는 학습 문화를 정착시킬 수 있다. 학습의 중요성이 강조되며, 지식과 지혜를 추구하는 자세가 보편화될 것이다. 이러한 학습 문화는 사회 전반에 지적 자원을 증대시키고 혁신적인 아이디어와 해결책의 발굴에도 도움을 줄 것이다. 이 연구의 목적은 평생교육 진흥 기본 계획을 1차부터 5차까지 비교 분석하여 국가 평생교육 발전 방향을 제시하는 것이다. 연구 결과 1차부터 5차까지 평생교육 진흥 기본계획을 발전시켜 오면서 국가 평생교육 발전에 크게 이바지하였다. 제5차 평생교육 기본 계획을 충실히 수행하면 많은 부분에서 국가 평생교육 발전에 이바지할 것이라고 보고 여기에 추가하여 국가 평생교육 발전 방향을 강조하여 제시하면 첫째, 디지털 기술 활용 강화이다. 둘째, 산업체와 협력 강화이다, 셋째, 재정 지원 및 장학금 제도 개선이 필요하다. 넷째, 교육과정 다양화이다. 다섯째, 지역사회 참여 확대이다. 여섯째, 자기 주도적 학습 강화이다. 일곱째, 평생교육 관계 법령이 개선될 필요가 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권5호
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• pp.277-287
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• 2024

본 연구의 목적은 정신건강과 밀접하게 관련 있는 자기자비의 예측요인을 탐색하고 사회복지전공 대학생을 대상으로 자기자비 훈련과 정신건강 실천을 통합하기 위한 방안을 제시하는 것이다. 자기자비는 정신건강에 중요한 요인임에도 불구하고, 자기자비 향상을 위한 실천적인 연구는 제한되어 있다. 결국, 대안적인 중재방식을 제안하기 위하여 자기자비와 관련된 요인들 간 관계를 탐색할 필요가 있다. 본 연구는 자기자비관련 연구에서 관계가 탐색된 회복탄력성, 정신적 웰빙, 참여도 척도를 활용하였다. 수도권에 있는 사회복지학과 3학년 이상을 대상으로 2021-2022년간자료를 수집하였다. 202명의 사례가 최종분석되었으며, 수집된 자료는 SPSS를 이용하여 상관관계와 회귀분석을 하였다. 자기자비는 회복탄력성, 정신적 웰빙, 참여도와 정적상관이 나타났다. 회복탄력성과 정신적 웰빙은 자기자비의 중요한 예측요인으로 확인되었다. 자기자비와 달리 회복탄력성과 정신적 웰빙은 많은 사회복지전공 교육자에게 친숙한개념으로 자기자비 능력 향상을 위하여 기존 회복탄력성 훈련과 정신적 웰빙 교육을 통합하여 교육하여야 한다.

• 한국과학교육학회지
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• 제37권2호
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• pp.371-382
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• 2017

과학과 교육과정은 모든 독자가 집필자의 의도를 정확히 해석할 수 있도록 서술되어야 한다. 본 연구에서는 과학과 교육과정 성취기준에 대한 국어교육전공자의 해석을 살펴보고, 국어교육전공자와 과학교육전공자의 해석 차이가 나타나는 경우를 분석함으로써, 교과내용 전공자와 비전공자가 이해를 공유할 수 있도록 성취기준을 진술하는 방법에 대해 알아보았다. 국어교육전공자 3인은 '국어교육전공자의 과학과 성취기준 분석틀'을 이용했으며, 과학교육전공자 3인은 'TIMSS 인지적 영역 평가틀'을 기반으로 분석하였다. 두 교과의 해석차이가 나타나는 부분은 면담을 통해 그 이유를 알아보았다. 연구 결과에 따르면, 국어교육전공자와 과학교육전공자는 '설명', '분석', '정의', '인과' 등의 용어에 대한 시각차를 가지고 있었다. 성취기준이 포괄적 의미의 서술어로 진술된 경우 해석이 다양하게 분포하였으며, 과학과 성취기준이 '설명할 수 있다'의 서술어를 자주 사용하고 있음에도 불구하고 국어과의 해석에 따르면 이들 대부분이 설명하기의 하위항목보다 묘사하기의 하위 항목으로 분석되었다. 과학교육전공자는 부사어나 관형어 등으로 표현되는 과정적 지식을 강조하여 해석하는 반면 국어교육전공자는 목적어, 서술어 등 문장의 필수 요소에 강조점을 두어 해석하는 경우에 두 교과의 해석 차이가 발생하였다. 또한 과학교육전공자는 성취기준 문장에서 내용의 범위나 수준에 대한 정보가 충분히 제공되지 않은 경우 암묵적 지식을 기반으로 해석하였으나 국어교육전공자는 문장 구조에만 의존하여 표면적 의미를 해석하여 두 교과의 해석 차이가 발생했다. 교육과정에서 성취기준을 진술할 때 도달해야 할 목표 개념의 범위와 인지적 영역의 수준을 부사어 및 관형어를 포함한 행동 동사로 적확하게 기술하며, 국어교육전공자를 포함한 다양한 전공 영역의 전문가가 검토함으로써 집필자의 의도대로 해석되도록 문장 구조를 명료하게 진술하는 것이 바람직하다. 이와 같이 성취기준이 나타내고자 하는 인지적 영역을 타 교과와 연계하여 분석하고 진술함으로써 교과 융합적 개선 방안을 마련하는 것이 요구된다.

• 대한한방내과학회지
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• 제45권3호
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• pp.335-341
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• 2024

목적: 암 환자 치료에 대한 반응률은 종양 세포가 면역 회피 반응을 일으키면서 떨어지게 된다. 방사선 치료나 항암 치료 같은 표준 치료들은 병을 고치거나 환자들의 생명을 연장하는 목적으로 쓰이나 그 독성이나 부작용으로 인해 효과가 제한되고 있다. 한약은 아시아 지역에서 활용되고 있는 대표적인 보완 의학이며 면역 작용을 증강시키기 위해 널리 사용되고 있다. 이 프로토콜은 향후 암 환자들의 면역 기능을 개선시키는 데 있어서 한약의 객관적인 유효성을 체계적 문헌 고찰로 평가하고자 한다. 방법: 검색할 데이터베이스는 다음과 같다: MEDLINE via PubMed, EMBASE via Elsevier, Cochrane Central Register of Controlled Trials, China National Knowledge Infrastructure(CNKI), Korean databases including Regional Information Sharing Systems(RISS), National Digital Science Library(NDSL), Oriental Medicine Advanced Searching Integrated System(OASIS). 한약을 이용해 암 환자들의 면역 기능 개선을 다룬 전향적 무작위 대조 연구들을 포함시키고, 면역 기능과 관련된 모든 지표들(CD3, CD4, CD8, CD4/CD8 비율, CD19(B세포), CD11(수지상세포), CD56(NK세포), 대식세포 등)을 분석한다. 결과: 암 환자의 면역 기능과 관련된 지표들을 포함시켜 체계적 문헌 고찰과 메타 분석을 수행할 예정이다. 결론: 한약의 암 환자 면역 기능 개선 유효성을 객관적으로 알리고, 본 연구를 통해 환자와 의료진에게 암 치료에 있어서 새로운 선택지를 넓힐 수 있도록 방향을 제시하고자 한다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권33호
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• pp.597-616
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• 2013

캐릭터산업은 저작권리를 중심으로 한 지식기반산업이면서 제조업과 서비스업의 판매가치를 촉진시키고 매출효과를 강화하는 보완재적 산업특성을 지니고 있어서 전 산업분야에 걸쳐 기능적으로 작동될 수 있는 창조경제의 핵심동력이다. 2003년부터 시작된 정부의 캐릭터관련 정책은 연관산업간의 연계효과 극대화, 국내 캐릭터의 해외진출확대, 유통구조 개선을 통한 저작권 강화, 캐릭터상품의 질적강화를 통한 산업기반 확대 등에 중점을 두었다. 이러한 정책성과로 인해, 2007년 이후, 연관콘텐츠의 성공사례가 구체화되기 시작했고, 국내외 캐릭터산업은 보다 체계적인 진화과정을 거치게 된다. 창작캐릭터의 자체적인 산업육성 노하우가 축적되고, 만화, 애니메이션, 게임, 소설, 영화, 뮤지컬 등으로 시작된 연관캐릭터가 시장세분화전략에 의해 활성화되면서 캐릭터산업의 범위 및 산업적 통계의 재설정이 요구되기 시작했다. 특히, 2009년 이후 정부는 '세계 5대 캐릭터 강국'으로의 목표를 설정하고, 글로벌 스타캐릭터 발굴, 연관산업간 네트워크 구축지원, 홍보채널 다양화 및 프로모션 강화, 라이선싱 비즈니스 활성화 등의 정책을 발굴하게 된다. 특히, 2013년을 기점으로 캐릭터를 활용한 캐릭터 체험전 등의 전시시장, 키즈카페 등의 시간관리형 캐릭터 실내테마파크, SNS의 이모티콘을 중심으로 한 디지털캐릭터 수요시장, 캐릭터 뮤지컬을 중심으로 한 공연시장 등 새로운 캐릭터시장이 지속적으로 개발되고, 기존 오프라인의 불법복제시장이 국내외적으로 대형화되면서 그에 따른 체계적인 정책대안이 필요하게 되었다. 진화하는 캐릭터 소비시장과 플랫폼 다양화 시대에 대응하여, 캐릭터산업을 활성화시키고 새로운 캐릭터디자인 및 관련 콘텐츠를 지원하기 위해서는 캐릭터산업의 정책변인을 전제로 한 전략방향의 입체적 설정이 요구된다. 지난 정부의 정책성과와 국내외 캐릭터산업의 시장현황, 그리고 진화방향을 분석하여 정책변인을 구체화시키면 다음과 같다. 현재 국내캐릭터산업의 정책변인은 플랫폼 다양화에 따른 디지털 캐릭터시장의 소비다층화, 한류중심의 캐릭터상품 융합콘텐츠화, 불법콘텐츠의 지하경제 양성화, 세분화된 시장의 수용자 편향성관리 등으로 분석되며, 이는 미국과 일본 및 유럽의 기존 캐릭터산업 강국들과는 다른 차원의 정책이슈를 발굴하게 된다. 결국 국내외시장의 연관콘텐츠 저작권계약 모델개발, 플랫폼 경제의 수익모델 다각화, 한류확대에 연계된 목표시장 추가개발, 평생캐릭터의 연령별 맞춤형 시장전략 등이 캐릭터 수요시장진화에 따른 대안으로 제시된다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권4호
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• pp.147-157
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• 2022

본 연구는 국내 사정에 적합한 스마트팜 기술 전략을 ICT 기술의 국내 사정에 적합한 차별화를 중심으로 제안하고자 했다. 해외 농산업 선진국의 경우 각 나라의 지형적 특성, 농산업 특성, 국민 수요 특성 등을 전반적으로 반영한 특정 단계 개발에 주력함을 확인했으나, 국내 스마트팜의 경우 해외 기술을 여과 없이 수용하여 국내사정에 적합한 기술의 선별적 개발이 수행되지 않음을 확인했다. 따라서, 본 연구는 국내 농촌 인구의 급격한 감소, 인구 고령화, 농작물 가격 경쟁력 상실, 휴경지 증가, 경지 이용률 감소 등 문제에 따라, 차후 스마트팜 ICT 기술 개발 방향성을 품질 좋은 농산물을 창출하여 가격 경쟁력을 갖추기 위한 성능의 우수함, 노동인구 고령화에 따른 사용의 용이성, 영세한 경영규모에 적합한 경제성 등에 주목하여 스마트팜을 추진해야 함을 제시했다. 첫째, 경제성 차원에서 영세농가(1차) 경영환경에 필요한 기능들만 선별하여 ICT 기술을 구성하고, 이들과 원활한 의사소통 체계를 ICT 기술에 적용하여 실제 농가에서 필요로 하는 기능을 점차적으로 업데이트함으로써 비용 감소에 일조할 수 있음을 제안했다. 둘째, 성능차원에 있어서는 국내 고령화 인구에 적합한 빅데이터 난이도 조절, 이들에게 적합한 언어사용, 이들의 예측 성향을 반영한 알고리즘 설정 등 ICT의 의사소통 기능 개선에 주목한다면 작동 정확성을 증대할 수 있음을 제안했다. 셋째, 사용용이성 차원이다. 6차산업(1차(농업,임업)+2차(농수산물가공)+3차(서비스,농어촌체험,유통)) 발전을 위한 ICT 기술에 기반한 스마트팜은 특정 명령어에 따라 동작을 수행하는 바, 특정 명령에 빅데이터에 근거한 추론을 통한 추가적 기능들이 자동적으로 수반될 것과, 각 지역적 환경에 맞춤화된 빅데이터 구성에 기반한 장치를 미리 세팅, 표준화하여 사용용이성을 촉진할 수 있음을 최종 제시했다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권4호
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• pp.369-376
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• 2021

본 연구의 목적은 평생교육교수자의 교수역량 강화를 위한 코칭모델을 개발하는 것이다. 이 목적을 달성하기 위하여 평생교육교수자들이 진행하고 있는 다양한 교수방법에 대한 역량과 운영실태, 코칭과 관련한 문헌 자료를 조사 및 분석하였다. 그리고 평생교육 현장에서 10년 이상 근무한 현장전문가들을 대상으로 교수역량에 대해 심층면담을 진행하였다. 이러한 연구결과는 매트릭스 분석을 통하여 평생교육교수자의 교수역량을 코칭모델을 개발하였다. 첫째, 문헌연구에 의하면 제4차 산엽혁명시대가 요구하는 새로운 패러다임의 학습자 중심의 평생교육프로그램 운영을 요구하고 있으며, 교수자의 역량을 강화하는 방법으로 코칭역량을 제시한다. 코칭역량으로 평생교육교수자는 평생교육 관련 직업인으로서 평생교육 성인학습자를 가르치는 자신의 일에 대한 가치와 목적과 목표달성 등을 위하여 비전 설정, 목표세우기, 사명선언서 작성, 코칭기술, 코칭과정 진행, 장애물 관리, 코칭 교수법등의 역량을 제시한다. 둘째, 평생교육 현장전문가들이 요구하는 평생교육 교수역량을 모델에 적용함으로 평생교육 교수역량강화를 위한 모델을 학습자 중심으로 디자인할 수 있다. 평생교육 현장전문가들은 평생교육 전문지식 습득, 소통역량, 성인학습자 이해, 대인관계 능력, 프로그램 개발이 필요하다고 주장하고 하였다. 셋째, 평생교육교수자의 교수역량강화를 위한 코칭모델은 진입, 진행, 총평, 환류의 프로세스과정에서 제시하는 단계별 평생교육교수자 교수역량을 충분히 습득하고 실행하는 것이다. 총평 단계가 끝나면 환류를 통하여 평생교육교수자 자신이 평생교육교수자로 추구하는 코칭역량을 바탕으로 한 평생교육교수자의 교수역량을 새롭게 개발하고 발전시켜 나가는 것을 제안하였다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.1-19
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• 2018

최근 딥러닝은 오디오, 텍스트 및 이미지 데이터와 같은 비 체계적인 데이터를 대상으로 다양한 추정, 분류 및 예측 문제에 사용 및 적용되고 있다. 특히, 의류산업에 적용될 경우 딥러닝 기법을 활용한 의류 인식, 의류 검색, 자동 제품 추천 등의 심층 학습을 기반으로 한 응용이 가능하다. 이 때의 핵심모형은 합성곱 신경망을 사용한 이미지 분류이다. 합성곱 신경망은 입력이 전달되고 출력에 도달하는 과정에서 가중치와 같은 매개 변수를 학습하는 뉴런으로 구성되고, 영상 분류에 가장 적합한 방법론으로 사용된다. 기존의 의류 이미지 분류 작업에서 대부분의 분류 모형은 의류 이미지 자체 또는 전문모델 착용 의류와 같이 통제된 상황에서 촬영되는 온라인 제품 이미지를 사용하여 학습을 수행한다. 하지만 본 연구에서는 통제되지 않은 상황에서 촬영되고 사람들의 움직임과 다양한 포즈가 포함된 스트릿 패션 이미지 또는 런웨이 이미지를 분류하려는 상황을 고려하여 분류 모형을 훈련시키는 효과적인 방법을 제안한다. 이동성을 포착하는 런웨이 의류 이미지로 모형을 학습시킴으로써 분류 모형의 다양한 쿼리 이미지에 대한 적응력을 높일 수 있다. 모형 학습 시 먼저 ImageNet 데이터셋을 사용하여 pre-training 과정을 거치고 본 연구를 위해 수집된 32 개 주요 패션 브랜드의 2426개 런웨이 이미지로 구성된 데이터셋을 사용하여 fine-tuning을 수행한다. 학습 과정의 일반화를 고려해 10번의 실험을 수행하고 제안된 모형은 최종 테스트에서 67.2 %의 정확도를 기록했다. 본 연구 모형은 쿼리 이미지가 런웨이 이미지, 제품 이미지 또는 스트릿 패션 이미지가 될 수 있는 다양한 분류 환경에 적용될 수 있다. 구체적으로는 패션 위크에서 모바일 어플리케이션 서비스를 통해 브랜드 검색을 용이하게 하는 서비스를 제공하거나, 패션 잡지사의 편집 작업에 사용되어 브랜드나 스타일을 분류하고 라벨을 붙일 수 있으며, 온라인 쇼핑몰에서 아이템 정보를 제공하거나 유사한 아이템을 추천하는 등의 다양한 목적에 적용될 수 있다.