• 한국과학교육학회지
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• 제41권2호
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• pp.155-169
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• 2021

이 연구는 초등 과학교과 전담을 맡고 있는 한 경력 교사의 과학교수지향(sceience teaching orientation)의 특징과 과학 교수지향이 다른 PCK 요소들과 어떤 관련이 맺고 있는지를 탐색한 사례연구이다. 이를 위해 Magnusson, Krajcik, & Borko(1999)의 PCK 모델을 적용하였으며, 특히 과학 교수지향과 관련하여 Friedrichsen, Driel, & Abell(2011)의 정의를 이용하였다. 과학수업에 전문성이 있다고 인정받는 한 명의 초등교사를 연구 참여자로 선정하고 그의 과학수업 21차시를 관찰하였다(물체의 운동 단원 10차시, 빛과 렌즈 단원 11차시). 교사 면담과 참여 교사의 PCK를 명시적으로 파악할 수 있는 CoRe(content representation) 응답지를 수집하여 함께 분석하였다. 먼저 사전 면담 자료를 통해 참여 교사의 과학 교수지향을 귀납적으로 분석하였다. Friedrichsen, Driel, & Abell(2011)이 제안한 과학 교수지향의 세 측면(과학 교수의 목적과 목표에 관한 신념, 과학의 본성에 관한 신념, 과학 교수학습에 관한 신념)을 가장 잘 표현할 수 있는 어구를 찾고, 이를 상위 범주로 분류하여 이에 이름을 붙이는 범주화 작업을 하였다. 과학 교수지향을 제외한 다른 PCK 요소들의 특징은 CoRe 응답지와 수업 관찰 자료를 Magnusson, Krajcik, & Borko 1999)의 PCK 모델에 따라 연역적으로 분석하였다. 연구 결과, 과학교수지향의 세 측면과 관련하여 그는 각각 '과학과 일상생활과의 관계와 과학 개념의 습득', '앎에 이르는 방법으로서의 과학', '학생 중심수업' 신념을 가지고 있었다. 이러한 세 측면은 다중적이고 복합적으로 얽혀 있었으나 '과학 탐구'라는 하나의 과학 교수지향으로 수렴됨을 확인할 수 있었다. 또한 교사가 다른 PCK 요소의 선정과 조직에 관련하여 의사결정을 내릴 때 더 주요하게 영향을 미치는 신념이 있음을 관찰할 수 있었다. 과학수업 전문성을 가지고 있다고 인정받는 초등교사의 과학 교수지향의 특징, 과학 교수지향과 다른 PCK 요소들과의 관련성을 탐색한 이 연구의 결과는 초등교사의 과학수업 실천을 이해하는데 있어 과학 교수지향의 역할과 의미에 시사점을 줄 수 있을 것이다.

• 인간행동과 음악연구
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• 제18권1호
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• pp.79-102
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• 2021

본 연구는 이해중심 교육과정과 맞춤형 수업을 적용하여 초등학교 통합학급에서의 음악과 수업 방안을 제시하고, 통합교육의 실현 가능성을 탐색하는 데 목적이 있다. 이를 위하여 백워드 설계 템플릿 2.0 버전을 바탕으로 초등학교 3·4학년 통합학급의 음악과 단원을 개발하였고, 지적장애 학생을 대상으로 한 맞춤형 수업의 예시를 제시하였다. '바라는 결과 확인하기', '수용 가능한 증거 결정하기', '학습 경험 계획하기'의 3단계로 구성하였으며, 각 단계별로 특수교육대상학생을 고려한 맞춤형 수업의 요소를 제시하였다. 1단계에서는 교육과정의 성취기준을 분석하여 목표와 본질적 질문을 제시하였다. 2단계에서는 GRASPS 기법을 활용하여 수행과제를 개발하고, 그에 따른 루브릭과 다른 증거 자료를 제시하였다. 학생의 준비도, 흥미, 학습 유형에 따른 다양한 평가 방법을 제시하였다. 3단계에서는 WHERETO 모형을 활용하여 7차시의 학습을 계획하였다. 또한 교실의 요소를 유연하게 사용하여 지적장애 학생을 위한 맞춤형 수업의 예시를 제시하였다. 본 연구를 통하여 모든 학생의 이해를 강조하는 이해중심 교육과정과 학생의 다양성을 배려하는 맞춤형 수업을 상호보완적으로 연계하여 통합교육의 방법으로 활용할 수 있는 가능성을 제시하였다. 이를 바탕으로 통합교육의 실현을 위한 음악교육 설계 및 방법에 대한 연구가 활발히 이루어져야 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.791-803
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• 2021

북한이탈주민의 구강건강 수준을 향상시키려면 구강병 치료와 함께 구강건강관리에 대한 인식개선이 필요하다. 본 연구의 목적은 지역사회에 정착한 북한이탈주민을 대상으로 적용할 수 있는 구강보건교육 프로그램을 개발하는 것이다. 본 연구의 구강보건교육 프로그램 개발 모형으로 Dick&Carey 모형을 선정하였다. 학습자 및 환경 분석을 위해 전문가 면담을 한 결과, 북한이탈주민을 대상으로 한 구강보건교육 시 고려해야 할 사항은 크게 북한이탈주민에 대한 이해 선행 필요, 북한의 일상 언어 숙지 필요, 북한이탈주민에게 적합한 동기화전략 개발 필요, 전신건강과 연계된 교육내용 수립, 지역사회의 특성을 반영한 현실적인 교육방법 모색 필요 등으로 나타났다. 프로그램 개발 결과, 45개의 학습목표가 개발되었고, 이를 달성하기 위해 10차시의 교육이 계획되었다. 본 연구에서 개발된 북한이탈주민 대상 구강보건교육 프로그램은 향후 북한이탈주민 대상 구강보건교육을 계획하는 치과위생사와 북한이탈주민에게 실질적인 도움이 될 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.779-790
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• 2021

영화리터러시는 영화를 구성하고 있는 요소에 대한 이해와 영화 내용에 대한 이해, 그리고 비판적이고 창의적인 사고과정을 통해 새롭게 창작을 하는 과정을 포함한다. 영화리터러시를 글쓰기, 과학, 사회, 지리 등 교과에 적용하거나 인문학적인 소양 기르기, 비판적 사고 능력함양 등에 활용되고 있으나, 영화에서 대사가 차지하고 있는 큰 비중을 고려해보면, 영화 속 영어 대사를 이용한 리터러시 교육이 의외로 적다는 것을 알 수 있다. 영화 영어는 실제적이고 진정성 있는 자료로 우리나라와 같은 EFL 환경에서는 영어 학습 교재로 매우 적합하다. 그러나 영화를 이용한 교수학습 방법은 영화 내용과 장르별로 달라지기 때문에, 교사가 수업을 구성하고 준비하는 데 어려움을 겪는다. 본 논문에서는, 영화를 이용한 영어교실에 공통으로 적용해볼 수 있는 수업 활동을 분석, 문화, 창의 영역으로 나누어 총 6가지를 제안하였고, 이를 대학교 교양 영어 수업에서 405명을 대상으로 실시한 후 설문 조사를 통해 선호도를 알아보기 위해 빈도분석을 하였다. 그 결과 학생들이 가장 선호한 활동은 문화, 분석, 창의 순으로 나타났으며 영어 수업을 벗어나는 창의적 활동이나 교수자가 일방적으로 제공하는 추가 자료는 학습자에게 부담을 줄 수 있다는 사실을 인지하고 지도해야 한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.183-191
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• 2021

비간섭 부하 모니터링은 사용자 에너지 소비량의 실시간 모니터링을 통해 가전기기의 사용량 예측 및 분류를 하는 기술로, 최근 에너지 절약의 수단으로 관심이 증가하고 있다. 본 논문에서는 GAF(Gramian angular field) 기반 1차원 시계열 데이터를 2차원 행렬로 변환하는 기법과, 합성곱 신경망(convolutional neural networks)을 결합해 사용자 전력 사용량 데이터로부터 가전기기를 예측하는 시스템을 제안한다. 학습을 위해 공개 가정용 전력 데이터인 REDD(residential energy disaggregation dataset)를 사용하고, GASF(Gramian angular summation field), GADF(Gramian angular difference field)의 분류 정확도를 확인한다. 시뮬레이션 결과, 이중 상태(on/off)를 가지는 가전기기에서 두 모델 모두 97%의 정확도를 보였고, 다중 상태를 가지는 기기에서 GASF는 95%로 GADF보다 3% 높은 정확도를 보임을 확인하였다. 차후 데이터의 량을 증가시키고 모델을 최적화해 정확도와 속도를 개선할 예정이다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.148-153
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• 2020

합성곱 신경망 모형에서 높은 정확도를 얻기 위해서는 최적의 하이퍼파라미터를 설정하는 작업이 필요하다. 하지만 높은 성능을 낼 수 있는 하이퍼파라미터 값이 정확히 알려진 바가 없으며, 자료마다 최적의 하이퍼파라미터 값이 달라질 수 있기 때문에 매번 실험을 통해서 찾아야만 한다. 또한, 하이퍼파라미터 값들의 범위가 넓고 조합 수가 많기 때문에 시간과 계산량을 줄이기 위해서는 최적값을 찾기 위한 실험 계획을 먼저 한 후에 탐색을 하는 것이 필요하다. 그러나 아직까지 합성곱 신경망 모형에서 하이퍼파라미터 최적화를 위하여 실험계획법을 이용한 연구 결과가 보고되지 않았다. 본 논문에서는 이미지 분류 문제에서 통계방법 중 하나인 실험계획법의 요인배치법을 이용하여 실험 계획을 하고 합성곱 신경망 분석을 한 후에, 높은 성능을 갖는 값을 중심으로 그리드 탐색을 하여 최적의 하이퍼파라미터를 찾는 방법을 제안한다. 실험 계획을 통하여 각 하이퍼파라미터들의 탐색 범위를 줄인 후에 그리드 탐색을 함으로써 효율적으로 연산량을 줄이고 정확도를 높힐 수 있음을 보였다. 또한 실험 결과에서 모형 성능에 가장 큰 영향을 주는 하이퍼파라미터가 학습률이라는 것을 확인할 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권3호
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• pp.55-64
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• 2021

공공도서관은 거주민들의 광범위한 지식과 이념을 학습하는 공간이며, 삶에 직접적으로 연결되어 있는 만큼 관련된 연구들이 다양하게 수행되어 왔다. 대부분의 선행연구에서 인구, 교통, 접근성, 환경 등의 변수가 도서관 이용에 관련성이 높은 것으로 나타났다. 본 연구에서는 도서대출 이력(1,820,407건)과 회원정보(297,222명) 자료를 기반으로 문화적 특성의 변수를 반영하여 도서 대출수요와 관련성을 분석한 점이 선행연구와의 차별성이라 할 수 있다. 분석결과 기술과학 도서 대비 사회과학, 문학 도서 대출이 증가할수록 도서 대출수요가 증가하는 것으로 분석되었으며, 도서관 충성고객들이 도서 대출수요의 주요한 요인으로 확인되었다. 그 외 다양한 기술통계분석을 활용하여 도서관 도서대출 수요 특성을 분석하였으며, 분석결과를 바탕으로 정책적 시사점과 연구의 한계도 제시하였다. 그리고 문화적 특성이 장소, 시점 등에 따라 변화됨을 감안하면 앞으로 관련연구가 지속되어야 할 것으로 판단된다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제23권1호
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• pp.13-24
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• 2021

암반 및 연약지반을 포함한 다양한 지반 조건에서 TBM (Tunnel Boring Machine) 터널링이 활용되고 있다. 굴착 성능을 높이기 위해서 지반 조건에 따라 최적으로 장비를 운영해야 하며, 이를 통해 공기단축을 통한 비용 절감 효과를 기대할 수 있다. 하지만 시추 조사를 통해 획득한 지반 정보는 시추공 사이 불확실성이 존재하므로, 실시간 최적 운전에 부족함이 있다. 본 연구에서는 지반의 불확실성 문제를 해결하고자 5초마다 기록된 TBM 데이터를 활용하여 굴착 지반 예측시스템을 구축하고자 한다. 싱가포르 현장에서 획득한 화강암의 풍화도를 고려하여 암반, 토사, 복합지반 세 가지로 지질로 재분류하였고, 실시간으로 도출되는 기계 데이터로 이를 예측하고자 한다. 현장에서 획득한 TBM 데이터에 대해 이상치 제거, 정규화, 특성 추출 등의 전처리 방법을 적용하였고, 지질을 분류하기 위해 6개의 은닉층을 가진 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN)을 활용하였다. 10겹 교차검증을 통해 분류 시스템을 평가한 결과, 평균 75.4%의 정확도를 확인하였다(총 데이터 388,639개). 본 연구를 통해 지질 불확실성을 감소시키고, 지반 조건에 따른 실시간 최적 운전에 도움이 될 것으로 판단된다.

• 한국환경보건학회지
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• 제46권6호
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• pp.627-635
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• 2020

Objectives: Indoor air quality has become more important aspeople spend most of their times indoors. Since students spend most of their times at home or at school, they are more likely to be exposed to indoor air pollutants. Ventilation in school classrooms can affect health and learning performance. In this study, ventilation deficiency was evaluated in school classrooms using Monte Carlo simulation. Methods: This study used sensor-based monitoring for six months to measure carbon dioxide (CO2) concentrations in classrooms in elementary, middle, and high schools. The volume of the classroom and the number of students were investigated, and the students' body surface area was used to calculate the CO2 emission rate. The distribution of ventilation rates was estimated by measured CO2 concentration and a mass-balance model using Monte Carlo simulation. Results: In the elementary, middle, and high schools, the average CO2 concentrations exceeded 1000 ppm, indicating that the ventilation rates were insufficient. The ventilation rates were deficient from July to August and in December, but showed relatively high ventilation rates in October. Forty-three percent of elementary schools, 56% of middle schools, and 62% of high schools showed insufficient ventilation rates. Conclusions: The ventilation rates calculated in elementary, middle and high schools were found to be quite insufficient. Therefore, proper management is needed to overcome the lack of ventilation and improve air quality.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권4호
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• pp.125-132
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• 2021

인공신경망의 계층의 깊이가 깊어지고 입력으로 사용되는 데이터 차원이 증가됨에 신경망의 학습 및 인식에 있어서 많은 연산을 고속으로 요구하는 고연산의 문제가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 신경망 입력 데이터의 차원을 감소시키기 위한 데이터 차원 감소 방법을 제안한다. 제안하는 선분 특징 분석(Line-segment Feature Analysis; LFA) 알고리즘은 한 영상 내에 존재하는 객체의 선분(Line-segment) 특징을 분석하기 위하여 메디안 필터(median filter)를 사용한 기울기 기반의 윤곽선 검출 알고리즘을 적용한다. 추출된 윤곽 영상은 [0, 1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128]의 계수 값으로 구성된 3×3 또는 5×5 크기의 검출 필터를 이용하여 8가지 선분의 종류에 상응하는 고유값을 계산한다. 각각의 검출필터로 계산된 고유값으로부터 동일한 반응값을 누적하여 두 개의 1차원의 256 크기의 데이터를 생성하고 두 가지 데이터 요소를 합산하여 LFA256 데이터를, 두 데이터를 합병하여 512 크기의 LAF512 데이터를 생성한다. 제안한 LFA 알고리즘의 성능평가는 필기체 숫자 인식을 위한 데이터 차원 감소를 목적으로 PCA 기법과 AlexNet 모델을 이용하여 비교 실험한 결과 LFA256과 LFA512가 각각 98.7%와 99%의 인식 성능을 보였다.