본 연구의 목적은 예비 지구과학교사들이 지질도에서 단층을 판별하는 동안 그들이 사용하는 내용 지식과 문제해결 과정을 분석하는 것이다. 이를 위해 연구자들은 시선 추적기(Tobii Pro Glasses 2 모델)를 활용하여 예비 지구과학교사들(N=12)이 단층 해석에 대한 문제를 해결하는 동안 그들의 시선 고정 시간, 시선 경로에 대한 자료를 수집하여 분석하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 그들은 정단층, 역단층, 주향이동단층 등에 대한 개념은 인지하고 있지만, 대부분의 예비 지구과학교사들은 지질도에서 단층 해석에 필요한 절차적 지식은 인지하고 있지 않다. 둘째, 예비 지구과학교사들은 지질도에서 단층을 해석하기 위해 지질 단면도를 그리지 않았고, 3차원적 정보가 아니라 지질도에서 수집한 2차원적 정보를 바탕으로 단층을 판별하였다. 그러므로 차후 교육 현장으로 진출하는 예비 지구과학교사들이 자연현상에 대한 이해와 더불어 그 자연현상을 이해하는데 필요한 절차적 지식을 학습할 수 있도록 교수학습환경을 개선할 필요가 있다. 그리고 본 연구의 결과는 차후 새로운 교육과정을 구성하거나 교사 교육에 대한 자료를 개발하는데 실질적으로 도움을 줄 수 있을 것이다.
이 연구의 목적은 대학의 자기 서사 글쓰기 수업의 교재와 관련 논의, 수업 사례를 분석하고, 이를 통해 교육 방안을 모색하는 데 있다. 자신을 인식하고 표현하여 소통하는 학습인 자기 서사 글쓰기 교과는 입시 위주의 교육을 거쳐 대학생이 되었을 때 더욱 그 필요성이 강조된다. 연구 방법과 결과는 다음과 같다. 첫째, 자기 서사 글쓰기가 포함된 3개 대학의 교재를 비교 분석하였다. 자기 성찰이 온전히 이루어지기 위해서는 교과 과정 내에 포함된 부분적인 수업 진행으로는 한계가 있으므로 이러한 목표에 집중하여 장기간 이루어질 수 있는 교재 구성이 필요하다. 둘째, 자기 서사 글쓰기 수업에 대한 기존의 논의와 실제 사례를 통해 자기 서사 글쓰기의 교육 방안을 분석하였다. 자기 서사 글쓰기가 효과적으로 이루어지기 위해서는 면밀한 자기 성찰과 이를 글쓰기로 연결하기 위한 단계별 접근이 이루어져야 한다. 또한, 글쓰기 과정 동안 다양한 첨삭과 피드백 활동이 거시적이고 단계적으로 진행되어야 하며, 교수자와 학생뿐 아니라 학생과 학생 간의 소통과 피드백이 필요하다. 이 연구를 통해 자기 서사 글쓰기의 보완점과 교육 방향을 모색함으로써 자기 서사 글쓰기의 수업 모델을 정립하는 데 도움이 될 것으로 기대한다.
본 연구는 코로나 19 감염병으로 인하여 실시하게 된 비실시간 동영상수업과 실시간 화상수업에서 딴짓과 강의만족도가 수업몰입에 미치는 영향을 확인하고자 D대학교 간호학과 재학생 550명을 대상으로 2021년 5월 20일∼6월 4일까지 설문지를 수집하고 분석하였다. 연구결과 실시간 화상수업보다 비실시간 동영상수업에서 딴짓을 더 많이 하는 것으로 나타났으며(t=-2.00, p=.046), 강의만족도(t=-1.54, p=.124)와 수업몰입은 실시간 화상수업(t=-.63, p=.529)에서 더 높게 나타났으나 통계적으로 유의하지 않았다. 그러나 두 가지 형태의 온라인 수업에 참여한 2학년 학생의 강의 만족도(t=13.55, p=.000)와 수업몰입(t=4.48, p=.004)이 통계적으로 유의하게 높게 나타났으며, 4학년 학생에서 딴짓이 통계적으로 유의하게 낮게 나타났다(t=4.68, p=.003). 강의몰입에 가장 영향을 미치는 주요 요인은 강의만족도인 것으로 나타났으며, 비실시간 동영상 수업에서(F=128.49, p<.01) 모형의 설명력은 55.1%, 실시간 화상 수업에서(F=77.24, p<.01) 모형의 설명력은 47.2%였다. 향후 동일한 교수자의 두 가지 형태의 온라인 수업과 학습자중심학습 적용 후 나타나는 딴짓, 강의만족도, 수업몰입의 차이를 확인하는 연구가 이루어져야 할 것이다.
본 연구의 목적은 공학설계 기반 오션 클린업 수업이 STEAM 태도와 창의공학적 문제해결성향에 미치는 영향을 알아보는 것이다. 또한 이 과정에서 학생들이 공학설계 기반 수업에서 접하는 흥미로운 점을 파악하고자 하였다. 본 연구에서는 공학설계를 전공한 교수 1명과 석사 이상의 공학설계 전문가 5명이 함께 공학설계를 기반으로 한 6차시의 과학수업을 개발하여 검토하였다. 수업의 주제는 실제 오션 클린업 프로젝트에서 구현된 방법을 기반으로 해양 오염을 줄이기 위한 과학 및 공학적 해결과정의 설계 및 구현으로 선정되었다. 공학설계 과정은 NGSS(2013)에서 제시한 공학 설계 모형을 활용하였으며, 최적화 과정을 통해 재설계를 경험할 수 있도록 구성하였다. 효과를 검증하기 위해 Park et al.(2019)이 개발한 STEAM 태도 설문지 및 Kang and Nam(2016)이 개발한 창의공학적 문제해결성향 검사 도구를 사용하였다. 효과성 검정을 위한 통계분석을 위해 사전 및 사후 t-검정을 사용하였다. 또한, 학습자가 경험한 흥미로운 점의 내용은 기술적인 응답을 받아 전사하고, 중심도 분석을 통해 분석 및 시각화하였다. 결과는 과학 수업에서 공학설계 기반 오션 클린업 수업이 STEAM 태도와 창의공학적 문제해결성향 모두에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 확인하였다 (p< .05). 또한, 비정형 데이터 분석 결과, 학습자가 학습에 관심을 갖는 요인으로 이공계 지식, 공학적 경험, 협동과 협업이 나타나 공학적 경험이 중심 요인임을 확인하였다.
이 연구는 초등학교 3, 4학년 체육교과서 무용 활동의 창의성 교육 내용을 분석하기위해 수행되었다. 이를 위하여 초등학교 3, 4학년 체육과 검정교과서 16종과 보조자료를 수집하였으며 4P 모형에 기반한 체육교과서 창의성 교육 내용분석틀을 활용하여 분석하였다. 연구의 진실성을 확보하기 위하여 전문가협의를 운영하였다. 이에 따른 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 창의적 사람 관점에서 창의적 심성에서는 '탐구심'이 가장 많았으며 나머지 요소들은 비교적 골고루 나타났다. 활동 주체는 '개인'과 '동료(팀)'가 비슷한 빈도를 보였다. 둘째, 창의적 과정 관점에서 활동 영역은 모두 '학습'으로 나타났고 활동 목적은 대부분의 요소들이 골고루 나타났으며 창의적 과정이 활용되는 모습이 탐색되었다. 셋째, 창의적 산출물 관점에서 활동 방식은 신체활동수행이 가장 많이 나타났으며 2~3개의 활동 방식이 함께 쓰이고 있었다. 창의성 요소는 모든 요소가 골고루 나타난 가운데 민감성과 정교성이 4개로 가장 많았다. 넷째, 창의적 환경 관점에서 활동 공간은 제약 없음이 대부분이었으며 활동 매체는 신체를 활용한 교육 내용이 많았다. 이 연구를 통하여 무용 활동의 창의성 교육이 양적으로 확대되고 질적으로 심화되어야 함이 요구되었고 무용 활동의 창의성 교육 내용이 타영역으로 확산되어야 할 필요성이 탐색되었다.
최근 제조업에서의 디지털 전환이 가속화되고 있다. 이에 따라 사물인터넷(internet of things: IoT) 기반으로 현장 데이터를 수집하는 기술의 중요성이 증대되고 있다. 이러한 접근법들은 주로 각종 센서와 통신 기술을 활용하여 특정 제조 데이터를 확보하는 것에 초점을 맞춘다. 현장 데이터 수집의 채널을 확장하기 위해 본 연구는 비전(vision) 인공지능 기반으로 제조 데이터를 자동 수집하는 방법을 제안한다. 이는 실시간 영상 정보를 객체 탐지 및 추적 기술로 분석하고, 필요한 제조 데이터를 확보하는 것이다. 연구진은 객체 탐지 및 추적 알고리즘으로 YOLO(You Only Look Once)와 딥소트(DeepSORT)를 적용하여 프레임별 객체의 움직임 정보를 수집한다. 이후, 움직임 정보는 후보정을 통해 두 가지 제조 데이터(생산 실적, 생산 시간)로 변환된다. 딥러닝을 위한 학습 데이터를 확보하기 위해 동적으로 움직이는 공장 모형이 제작되었다. 또한, 실시간 영상 정보가 제조 데이터로 자동 변환되어 데이터베이스에 저장되는 상황을 재현하기 위해 운영 시나리오를 수립하였다. 운영 시나리오는 6개의 설비로 구성된 흐름 생산 공정(flow-shop)을 가정한다. 운영 시나리오에 따른 제조 데이터를 수집한 결과 96.3%의 정확도를 보였다.
오늘날 소위 디지털 전환시대를 맞아, 많은 부분에서 빅데이터의 구축과 활용에 대한 필요성이 높아졌다. 오늘날에 많은 데이터가 디지털기기, 미디어 친화적으로 생산 및 보관되는 것과 달리, 과거 오랜 기간 데이터의 생산 및 보관은 활자 인쇄도서가 주를 이루었다. 따라서 오랜 기간 축적되어온 방대한 활자 인쇄도서를 빅데이터로써 활용하기 위한 광학 문자 판독(OCR: Optical Character Recognition) 기술의 필요성 역시 빅데이터의 필요성에 맞추어 함께 요구되었다. 본 연구에서는 도서 스캔 이미지의 정보를 각 문서 객체별로 세분화하여 그 구조와 내용을 디지털화하는 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 크게 1) 문서객체(표, 수식, 그림, 본문)의 영역정보를 인식. 2)인식된 객체의 영역정보를 각각 표 처리, 수식 처리, 텍스트 처리 모듈로 OCR. 3) OCR로 처리된 문서 정보를 JSON형식으로 종합하여 반환하는 세 단계로 구성된다. 본 연구에서 제안하는 모델은 이러한 단계를 수행함에 있어 오픈소스로 공개된 프로젝트를 활용하되, 본 시스템의 목표에 맞추어 추가적인 학습과 개량을 거쳤다. 본 연구에서 제안한 지능형 OCR 시스템은 문서 이미지 내 4종(표, 수식, 이미지, 텍스트)의 객체인식과 처리에 있어 상용 소프트웨어 수준의 성능을 확인할 수 있었다.
항공산업의 급격한 성장으로 인해 많은 항공사가 생기면서 고객들이 항공사를 선택할 때 고려하는 요소가 늘어나고 있다. 이에 따라 항공사는 고품질의 서비스와 차별화된 경험적 가치를 제공하여 고객가치를 높이고 있다. 초기 고객가치 연구는 제품 및 서비스에 대한 효용성의 관점에서 비용과 편익 간의 상충관계로 간주하고 실용적 가치 중심으로 이루어졌지만, 최근에는 경험적 측면의 가치의 중요성이 주목받았다. 그러나 경험적 측면의 가치는 제품이나 서비스 상황에 따라 고객가치를 구성하는 요소가 변화되기 때문에 제품이나 서비스에 대한 고객의 선호도를 충분히 나타내는 특정 맥락에서 조사해야 한다. 또한, 고객가치는 고객이 의사결정을 내릴 때 큰 영향을 미치므로 항공사는 고객가치를 구성하는 요소를 정확하게 이해하는 것이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 항공 전문 웹사이트인 스카이트랙스(Skytrax)에서 고객이 작성한 리뷰와 평점을 수집하고 BERTopic 모델을 활용하여 고객가치에 대한 요소를 도출하였다. 분석 결과, 항공사에서 고객가치를 구성하는 9가지 요소를 파악하였으며 이 중 6가지 요소가 고객 만족도와 영향을 미침을 확인하였다. 이를 통해 본 연구는 고객가치의 세분화된 파악을 가능하게 하는 새로운 방법론을 제안하고, 항공사에 구체적인 서비스 품질 향상을 위한 방향을 제시한다는 의의와 시사점을 가진다.
최근 대학교육은 교육 패러다임의 변화와 함께 학습자 중심의 교육 모델을 강조하고 있다. 본 연구는 대학 강의평가의 개방형 응답을 토픽 모델링으로 분석하여 학생들의 다양한 의견을 탐색하고 교육의 질을 향상시키는데 목적이 있다. 이를 위해 비수도권 대학의 2017년부터 2022년까지 강의평가 결과를 바탕으로 총 45,001개의 개방형 응답을 전공과 교양으로 구분하여 단문에 최적화된 BTM(Biterm Topic Modeling) 분석을 진행하였다. 분석 결과 전공 강의는 "비대면 수업경험에 대한 태도", "질문과 토론에 대한 태도", "출석과 성적평가에 대한 태도", "실습활동 및 발표에 대한 태도", "소통과 협업에 대한 태도"로 구분되었고, 교양 강의는 "비대면 수업경험에 대한 태도", "성적 및 평가에 대한 태도", "출석 및 수업계획서에 대한 태도", "학문적 지식과 흥미에 대한 태도", "소통과 질문에 대한 태도"로 구분되었다. 학생들의 다양한 피드백을 분석한 본 연구결과를 토대로 전공과 교양 강의의 특성을 비교하고 강의개선 및 학습경험을 향상시키는데 도움이 될 수 있는 인사이트를 얻을 수 있을 것이다.
초음파는 의료분야에서 비파괴적 및 비침습적인 질병 진단에 널리 활용되고 있다. 진단의료영상의 질병진단 정확도를 향상시키기 위하여 공간 분해능을 향상시키는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 초음파 영상에서의 초고분해능 합성곱 신경망 알고리즘 (super resolution convolutional neural network, SRCNN)을 모델링하여 적용 가능성을 분석하고자 한다. 연구는 Field II 시뮬레이션과 open source로 제공되는 임상 간 혈관종 초음파 영상을 사용한 실험 연구로 수행되었다. 제안하는 SRCNN 알고리즘은 저분해능 (low resolution, LR)에서 고분해능 (high resolution)으로 end-to-end 방식의 학습이 적용될 수 있도록 모델링하였다. 시뮬레이션 결과 Field II 프로그램을 통한 팬텀 영상에서의 반치폭 값은 SRCNN을 사용하였을 때 LR에 비하여 41.01% 향상되는 것을 확인하였다. 또한, 최대신호대잡음비 (peak to signal to noise ratio, PSNR)와 구조적 유사도 지표 (structural similarity index, SSIM)) 평가 결과는 시뮬레이션과 실제 간 혈관종 영상에서 SRCNN이 가장 우수한 값으로 도출되었다. 결론적으로 SRCNN의 초음파 영상에서의 적용 가능성을 증명하였고, 나아가 다양한 진단의료분야에서의 사용이 가능할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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