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.
본 연구는 4차 산업혁명과 포스트 코로나 시대를 대비한 인천글로벌캠퍼스 도서관의 종합운영계획 수립을 위한 기초연구로, 인천글로벌캠퍼스 학생을 대상으로 현재 도서관의 현황 및 만족도, 수요도 조사를 실시하고 이를 기반으로 향후 종합운영계획수립 방향을 제안하고자 하였다. 연구 결과, 첫째 장서의 경우 지속적인 장서 확충을 위한 중장기적 계획이 필요하며, 특히 전공 관련 장서 확충이 필요할 것으로 보인다. 둘째 서비스의 경우, 이용자들의 연구단계별 맞춤형 정보서비스, 연구자 맞춤정보서비스, 학과전담 연구지원서비스 등을 제공하여 이용자들의 연구를 지원해야 하며, 정보활용교육프로그램 제공이 필요하다. 셋째, 공간 부분의 경우, IGC 이용자들은 학습 및 연구 공간에 대한 요구도가 매우 높게 나타나, 향후 공간 재구성을 통해 이용자들이 원하는 교육 및 관련 공간 개선이 필요하며, 학습 공간 확대와 더불어 토론 및·협업 활동, 세미나, 휴식 등 학생들의 삶과 밀접한 장소로서의 창의 협업 공간 확대도 필요하다. 마지막으로 홈페이지 및 정보시스템과 관련하여 홈페이지 활성화를 위해서는 가장 우선적으로 홈페이지 내에 이용자들이 원하는 다양한 콘텐츠 및 최신성을 갖춘 자료 확충이 필요하며, 이와 함께 국내 전자저널 및 DB 제공 계획이 이루어져야 할 것으로 보인다.
최근 딥러닝을 활용한 토지피복분류 기법 연구가 다수 수행되고 있다. 그런데 양질의 토지피복 학습데이터를 충분하게 구축되지 못하여 성능이 저하되는 양상이 확인되었다. 이에 따라 본 연구에서는 데이터 확장 기법의 적용을 통한 토지피복분류 성능의 향상을 확인하였다. 분류 모델로는 U-Net이 활용되었으며 AI Hub에서 제공하는 토지피복 위성 이미지 자료를 연구자료로 활용하였다. 원본 데이터로 학습한 모델과 데이터 확장 기법이 적용된 데이터로 학습한 모델의 픽셀 정확도는 각각 0.905와 0.923이었으며 평균 F1 스코어는 각각 0.720과 0.775로 데이터 확장 기법을 적용하였을 때가 보다 우수한 성능을 나타내는 사실을 확인할 수 있었다. 또한 원본 학습데이터를 활용하여 학습한 모델의 경우 건물, 도로, 논, 밭, 산림, 비대상 지역 클래스에 대한 F1 스코어가 0.770, 0.568, 0.733, 0.455, 0.964 그리고 0.830이었으며, 데이터 확장을 적용하였을 때에 각 클래스에 대한 F1 스코어는 각각 0.838, 0.660, 0.791, 0.530, 0.969 그리고 0.860으로 모든 클래스에 대해 데이터 확장이 성능향상에 유효하다는 사실을 확인하였다. 또한, 클래스 균형에 대한 고려없이 데이터 확장을 적용했음에도 불구하고 데이터 불균형에 의한 클래스별 성능 왜곡을 완화할 수 있다는 사실을 확인할 수 있었다. 이는 절대적인 학습데이터의 양이 증가했기 때문이라 판단된다. 본 연구 결과는 다양한 영상 처리 분야에서 데이터 확장 기법의 중요성과 효과를 증명하는 기반 자료의 역할을 수행할 것으로 기대한다.
코로나 팬데믹 이후 개도국에서는 감염 예방을 위한 손 씻기 및 위생이 더욱더 중요해지고 있으며, 지속가능한 물 공급을 위해 물 거버넌스 및 공무원의 역할 또한 중요해지고 있다. 이를 위해, 국내외 다양한 기관에서 공무원 역량강화를 위한 사업을 추진해왔다. 유네스코 정부간수문학프로그램(Intergovernmental Hydrological Programme, IHP) 9단계 전략(2022-2029)에서 '4차 혁명에 대비한 물 교육'이 우선순위로 포함되어 있으며, 국내에서도 3차 국제개발협력 종합기본계획에 물과 위생 분야 ODA를 강조하고 있다. 이에 따라, KOICA 및 국내 다양한 물 관련 전문기관에서 개도국 대상 물 교육 사업에 참여하고 있다. 본 연구에서는 2017년 대한민국 정부와 유네스코 협정에 의해 설립된 유네스코물 안보 국제연구교육센터의 국제교육사업 사례를 통해, 국내 물 교육 기관들이 포스트 코로나 시대에 개도국 공무원 대상 물 교육이 나아가야할 방향을 제시하였다. 우선 물 교육 콘텐츠의 중복성을 피하기 위해 기관 간 협력이 필요하며 온라인 콘텐츠를 활용한 블렌디드 러닝이 적극적으로 활용되어야 한다. 또한 4차 산업혁명 등 스마트 물관리에 대한 수요가 상대적으로 높아 향후 콘텐츠 발굴시 이를 충분히 고려해야 할 것으로 판단되었다.
본 연구의 목적은 STEAM 융합적 문제 상황에 대하여 중등영재반별로 나타내는 문제발견과 문제해결 능력의 특성을 알아보는데 있다. 이를 위해 STEAM 융합적 문제해결력 검사지를 사용하여 중등영재반별로 문제의 발견과 문제해결 과정에 작성한 활동지, 산출물 등을 정량적 및 정성적으로 비교·분석하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 제시한 문제해결력 검사지가 지닌 전공 특수성이 문항에 대한 선호도와 문제를 발견하는 양상에 영향을 미침을 알 수 있었다. 둘째, 영재반별로 특정 과제에 대해 영재반에 따른 문제의 발견과 문제의 해결 능력의 차이를 보이는 것이 아니라 모둠별로 차이를 보이는 것으로 나타났다. 셋째, STEAM 융합적 문제 상황에서 문제의 발견과 문제해결에 전공 영역보다 개별 창의성과 모둠의 협력적 창의성이 더 크게 작용했음을 알 수 있었다. 본 연구결과에 의하면 문제의 발견과 문제해결력 평가에서 영재 학생들의 정의적 요인과 협력의 개념을 포함할 필요가 있고, 집단 창의성이 잘 발휘될 수 있도록 협력적 문제해결능력을 향상시킬 수 있는 교수·학습 전략을 개발할 필요가 있음을 시사한다.
4차 산업혁명의 초연결사회에서 악성코드 공격은 더욱 기승을 부리고 있다. 이러한 악성코드 대응을 위해 인공지능기술을 이용한 악성코드 탐지 자동화는 새로운 대안으로 주목받고 있다. 그러나, 인공지능의 신뢰성에 대한 담보없이 인공지능을 활용하는 것은 더 큰 위험과 부작용을 초래한다. EU와 미국 등은 인공지능의 신뢰성 확보방안을 강구하고 있으며, 2021년 정부에서는 신뢰할 수 있는 인공지능 실현 전략을 발표했다. 정부의 인공지능 신뢰성에는 안전과 설명가능, 투명, 견고, 공정의 5가지 속성이 있다. 우리는 악성코드 탐지 모델에 견고를 제외한 안전과, 설명가능, 투명, 공정의 4가지 요소를 구현하였다. 특히 외부 기관의 검증을 통해 모델 정확도인 일반화 성능의 안정성을 입증하였고 투명을 포함한 설명가능에 중점을 두어 개발하였다. 변화무쌍한 데이터에 의해 학습이 결정되는 인공지능 모델은 생명주기 관리가 필요하다. 이에 인공지능 모델을 구성하는 데이터와 개발, 서비스 운영을 통합하는 MLOps 프레임워크에 대한 수요가 늘고 있다. EXE 실행형 악성코드와 문서형 악성코드 대응 서비스는 서비스 운영과 동시에 데이터 수집원이 되고, 외부 API를 통해 라벨링과 정제를 위한 정보를 가져오는 데이터 파이프라인과 연계하도록 구성하였다. 클라우드 SaaS 방식과 표준 API를 사용하여 다른 보안 서비스 연계나 인프라 확장을 용이하게 하였다.
본 논문은 인공지능(AI) 프로젝트를 성공적으로 이끄는 주요 요인을 도출하고 중요도의우선순위를 두는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 우선 기존 유관 연구들을 검토하여 성공요인을 선정하고, 전문가 인터뷰를 통해 17개 요인을 최종 도출하였다. 이어 TOE 프레임워크를 활용하여 계층 모형을 개발하였다. 이후, AI 활용 기업 소속 전문가와 AI 자문 및 기술, 플랫폼, 어플리케이션을 지원하는 공급기업 소속 전문가를 대상으로 설문 조사를 실시하고, AHP 방법을 활용하여 분석하였다. 분석 결과, 환경적 요인보다 조직적 요인과 기술적 요인이 모두 중요한데, 이 중 조직적 요인이 조금 더 중요한 것으로 나타났다. 조직적 요인 중에서는 전략/명확한 비즈니스 니즈와 AI 구현/활용 역량, 그리고 부서 간 협업/커뮤니케이션이 가장 중요한 요인으로 나타났다. 기술적 요인 중에서는 AI 학습을 위한 충분한 데이터 양과 데이터 품질이 가장 중요한 요인으로 도출되었으며, 이어서 IT 인프라/호환성이 중요하게 응답되었다. 환경적 요인에서는 AI를 직접 사용할 고객의 준비와 지지가 중요한 요인으로 나타났다. 각 17개 개별요인의 중요도를 살펴보면 데이터의 가용성과 품질(0.2245)이 가장 중요하고, 이어 전략/명확한 비즈니스 니즈(0.1076), 고객준비/지지(0.0763) 순으로 중요한 것으로 분석되었다. 이러한 결과는 AI 도입을 검토 중이거나 실행중인 기업, AI 도입을 지원하는 서비스 공급기업, AI 산업을 육성하고자 하는 정부 정책 입안자들에게 성공적인 실행, 육성을 위한 가이드로 활용될 수 있다. 또한 AI 프로젝트의 성공 모델을 연구하고자 하는 연구자들에게도 기여할 것으로 기대된다.
이 연구는 과학 글쓰기 교육 관련 국내 연구의 동향을 분석하는 것이다. 분석 대상은 2004년부터 2021년까지 국내 과학 글쓰기 교육 관련 연구 논문 152편이다. 분석 기준은 연구 문제, 연구 대상, 연구 방법, 연구 적용방식, 그리고 연구 적용 결과로 설정했다. 분석 결과 2014년까지는 꾸준히 증가하는 경향을 보였으나, 이후부터는 감소하는 것으로 나타났다. 연구 문제들을 분석한 결과 과학 글쓰기 활동의 효과를 알아보는 연구가 가장 많은 것으로 나타났다. 연구 대상은 초·중·고등학생 대상 연구가 대부분을 차지하였다. 연구 방법 분석 결과에서는 질적 연구가 많은 비중을 차지하였고, 양적 연구와 질적 연구를 병행한 혼합연구도 많았다. 연구 적용방식에서는 정규수업에서의 적용 연구가 가장 많았다. 적용 효과에 대해 분석한 결과 과학 개념, 과학에 대한 태도, 사고력, 창의적 문제해결력 등에 대한 연구가 대부분이었다. 과학 수업에서 실험관찰 글쓰기 등 글쓰기 교육은 2007 개정 교육과정 도입 이전부터 꾸준히 이루어져 왔다. 특히 과학 글쓰기는 2007 개정 교육과정 이래 2022 개정 교육과정 총론에 이르기까지 텍스트 기반 교육으로서 중요성이 강조되고 있다. 과학교육에서 학생들이 자신의 생각을 생성하고, 공유하고, 설명하고 확장하는 데 있어 글쓰기는 중요한 학습 전략이다. 이에 과학 글쓰기 교육 관련 국내 연구 동향을 살펴보는 것은 향후 과학 글쓰기 교육의 나아갈 방향을 설정하는 데 중요한 기초 자료를 제공할 수 있을 것이다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권7호
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pp.1951-1975
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2023
Recent advances in Cognitive Radio Networks (CRN) have elevated them to the status of a critical instrument for overcoming spectrum limits and achieving severe future wireless communication requirements. Collaborative spectrum sensing is presented for efficient channel selection because spectrum sensing is an essential part of CRNs. This study presents an innovative cooperative spectrum sensing (CSS) model that is built on the Firefly Algorithm (FA), as well as machine learning artificial neural networks (ANN). This system makes use of user grouping strategies to improve detection performance dramatically while lowering collaboration costs. Cooperative sensing wasn't used until after cognitive radio users had been correctly identified using energy data samples and an ANN model. Cooperative sensing strategies produce a user base that is either secure, requires less effort, or is faultless. The suggested method's purpose is to choose the best transmission channel. Clustering is utilized by the suggested ANN-FA model to reduce spectrum sensing inaccuracy. The transmission channel that has the highest weight is chosen by employing the method that has been provided for computing channel weight. The proposed ANN-FA model computes channel weight based on three sets of input parameters: PU utilization, CR count, and channel capacity. Using an improved evolutionary algorithm, the key principles of the ANN-FA scheme are optimized to boost the overall efficiency of the CRN channel selection technique. This study proposes the Artificial Neural Network with Firefly Algorithm (ANN-FA) for cognitive radio networks to overcome the obstacles. This proposed work focuses primarily on sensing the optimal secondary user channel and reducing the spectrum handoff delay in wireless networks. Several benchmark functions are utilized We analyze the efficacy of this innovative strategy by evaluating its performance. The performance of ANN-FA is 22.72 percent more robust and effective than that of the other metaheuristic algorithm, according to experimental findings. The proposed ANN-FA model is simulated using the NS2 simulator, The results are evaluated in terms of average interference ratio, spectrum opportunity utilization, three metrics are measured: packet delivery ratio (PDR), end-to-end delay, and end-to-average throughput for a variety of different CRs found in the network.
학생의 수업 참여는 수업의 방향과 성과를 결정지을 뿐만 아니라 학업 성취 및 후속 학습의 지속성에 영향을 미친다. 본 연구는 학생의 수업 참여를 촉진하기 위한 방안으로 개방형 과제를 활용하는 수업이 지닌 시사점을 모색하기 위해 초등학교 5학년 중하위권 학생들을 대상으로 개방형 과제 활용 수업을 진행하여 학생들이 드러내는 수업 참여 양상을 분석하였다. 이로부터 교사의 발문에 자발적으로 답하거나 어려움을 참고 과제를 끝까지 수행하는 행동적 참여, 박수를 치거나 자리에서 일어나는 등의 즐거움을 표현하거나 자신의 감정을 적극적으로 드러내는 정서적 참여의 특징을 찾아볼 수 있었다. 또한 학생들은 자신의 생각을 말할 때 실생활 예를 들어 설명하거나 과제 해결에 사전 지식을 이용하였으며 과제를 다양한 방식으로 해결하려고 노력하는 인지적 참여 양상을 보였고, 친구의 의견을 물어 공동의 아이디어를 구성함으로써 과제를 해결하려고 노력하거나 모둠 활동에서 친구와 적극적으로 도움을 주고 받는 등의 사회적 참여 모습을 보였다. 이상은 개방형 과제를 활용하는 수업이 초등학생들의 수업 참여를 촉진하는 교수학적 방안이 될 수 있음을 시사한다. 나아가 본 연구는 효과적인 개방형 과제 활용 수업을 실행하는 데 교사의 지지와 긍정적인 피드백, 모둠 활동 및 소집단 토론으로 구성된 수업 방법, 놀이 및 게임 활동에 기반한 과제 제시 방식 등이 갖는 잠재적 중요성을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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