• 한국문헌정보학회지
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• 제58권2호
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• pp.317-342
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• 2024

본 연구의 목적은 DLS에서 초등학생의 정보검색행태 분석을 통해 학교도서관 자료 접근성 향상 방안을 탐색적으로 고찰하는데 있다. 이에 학교도서관에서 DLS 검색을 시도하는 학생 26명을 대상으로 DLS 검색 과정을 녹화하고 정보요구 전반에 대한 검색-전 질문지와 검색 과정과 결과에 대한 검색-후 질문지를 통해 자료를 수집하였다. 분석 결과, 평소 DLS 이용의 주목적이 단순 여가 독서인 경우, 검색 시간과 검색어 수가 많은 경우, 검색 결과가 지나치게 많은 경우 검색 만족도가 낮게 나타났다. 이에 교과 연계 메타데이터 요소를 개발하고 교과별 시소러스를 구축하여 목록 구축과 이용자 검색 지원에 활용해야 함을 강조하였다. 또 DLS가 외부 검색에서 기본적으로 제공하는 기능을 포함하고, 검색어 선정, 검색 후 결과 적합성 판단이 부족한 초등학생에게 정보활용교육을 체계적으로 실시할 수 있도록 자원 측면, 교육과정 측면의 기반을 마련해야 할 것이다. 또한 외부 자원과의 통합 검색 서비스, 개인 맞춤형 도서 추천 서비스를 제공하는 것을 제안하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제27권3호
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• pp.199-226
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• 2024

인공지능(AI)과 디지털 기술의 도입 등과 같은 디지털 기반 변화의 시대를 맞아, 2025년에는 수학, 영어, 정보 교과에 AI 디지털교과서를 단계적으로 도입하는 교육혁신이 추진되고 있다. 본 연구는 2023년 11월 전국 132명의 초등학교 교사를 대상으로 실시한 설문조사를 통해 교사들의 수학 AI 디지털교과서에 대한 이해도, 핵심 기술의 필요성, 수업 활용에 대한 인식, 그리고 AI 디지털교과서의 학교 현장에의 안착을 위한 요구사항을 조사하였다. 분석 결과, 대다수 교사들은 수학 AI 디지털교과서의 도입과 필요성에 대해 낮은 인식을 보였지만, 일부 교사들은 개인별 맞춤형 학습 및 효과적인 교수·학습 지원 가능성을 인식하고 있었다. 또한, 교사들은 AI 디지털교과서의 학습 진단과 교사 재구성 기능의 필요성을 높게 평가했으며, 수업에서의 유용성을 긍정적으로 평가했지만, AI 디지털교과서의 도입으로 인해 교실에서의 상호작용성은 저하시킬 것이라고 우려했다. 이는 AI 디지털교과서의 성공적 도입 및 활용을 위해 교사연수 및 정보 제공을 통한 인식 변화의 필요성을 시사하며, 구체적이고 실용적인 활용 방안 제공, 디지털 과잉 사용 및 의존에 대한 대안 모색, 핵심 기술의 지속적 개발 등, 이와 관련한 연구의 지속적인 필요성을 제언한다.

• 인간행동과 음악연구
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• 제21권2호
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• pp.31-49
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• 2024

해외 파견 근로자들이 경험하는 스트레스는 신체적, 정신적 건강과 업무 성과에 심각한 영향을 미친다. 본 연구는 자원중심 음악감상이 해외파견 근로자의 업무 스트레스에 미치는 영향을 규명하는 것에 목적이 있다. 이를 위해 해외에서 최소 3년 이상 근무한 다양한 연령과 직업의 10명의 참가자를 모집하였으며, 5회기의 개인 세션에서 자원중심 음악감상 중재를 제공하였다. 자원중심 음악감상의 효과를 규명하기 위해 혼합연구의 방법을 사용하였다. 중재 전후에 전반적 스트레스 진단 척도(GARS, Global Assessment of Recent Stress Scale)와 업무스트레스 척도(JSS, Job Stress Scale)를 시행하였으며, 세션 후 참여자들에게 자원중심 음악감상의 경험에 대해 심층인터뷰를 실시하였다. 본 연구의 결과는 자원중심의 음악감상 중재 후 참여자들의 전반적 스트레스와 업무 스트레스 점수가 통계적으로 유의하게 감소하였고, 현 상태에 대한 알아차림과 자기 수용, 정서적 안정화의 시도, 미래에 대한 긍정적 관점의 획득 등의 경험을 제공한 것으로 나타났다. 본 연구는 자원중심 음악감상이 해외 파견 근로자들의 스트레스 완화와 심리적 웰빙을 증진하기 위한 유용한 도구가 됨을 시사한다.

• 산업진흥연구
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• 제9권3호
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• pp.163-174
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• 2024

마이데이터는 '개인정보이동권'을 통해 개인정보에 관한 정보주체의 권리를 강화하고 본인정보를 활용하여 초개인화 맞춤형 서비스를 가능케 하는 데이터 활용의 새로운 패러다임이다. 우리나라 마이데이터 제도는 개인정보 자기결정권을 '개인정보 전송요구권'이라는 제도로 구체화하였고, 이를 통해 새로운 마이데이터 산업을 창출하고 있다는 점에서 세계적으로 선도적인 제도로 평가된다. 이에 본 연구는 제도 시행 3년 차인 우리 마이데이터 제도를 소비자행동 관점에서 분석·평가하고 개선방안을 모색하였다. 이를 위해 규제정책과 소비자행동 관련 선행연구 검토를 통해서 소비자행동 관점에서의 제도 분석 및 평가 가능성을 확인하였다. 또한 마이데이터 관련 소비자행동 연구들에서 마이데이터 이용에 유의미한 영향을 미치는 변수들을 선별하여 소비자행동 관점에서 제도를 분석하기 위한 항목으로 채택하였다. 소비자행동 관점에서 제도를 분석한 결과, 우리 마이데이터 제도는 소비자가 중요하게 생각하는 요소들을 비교적 잘 반영하고 있는 것으로 평가된다. 하지만 이용 편리성과 개인정보 보호와 같이 양면적 가치가 있는 경우에는 규제적 성격이 좀 더 우선되는 것으로 확인되었다. 따라서 마이데이터 산업을 활성화하기 위해서 소비자 권리가 훼손되지 않는 범위 내에서 시장 친화적으로 제도 개선을 추진할 필요가 있다. 본 연구는 실증적 소비자행동 연구와 규제정책 연구를 융합하여 마이데이터 제도 개선방안 도출을 시도했다는 점에서 기존 연구들과 차별성을 가진다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제63권3호
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• pp.467-484
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• 2024

생성형 인공지능의 급속한 발전으로 이제 프로그래머의 도움 없이 누구나 개인 맞춤형 챗봇을 제작하고 이를 무료로 활용할 수 있는 시대가 열렸다. 본 연구는 예비 교사 교육을 목적으로, OpenAI의 GPTs 기반 맞춤형 챗봇을 개발하였다. 개발된 맞춤형 챗봇은 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)을 토대로한 생성형 AI를 이용했기 때문에 그 응답 또한 확률적이므로, 맞춤형 챗봇의 개발 절차뿐만 아니라 그 응답이 적절한지에 대한 점검이 필요하다. 이를 위해 예비 교사를 지도하는 교수자들이 맞춤형 챗봇의 응답에 대한 타당성을 5점 척도로 분석하여 수학교육적 성능을 살펴보았다. 동일한 질문에 대한 범용적인 챗봇인 ChatGPT, 맞춤형 챗봇인 GPT, 그리고 초등수학교육 전문가의 응답을 교수자들이 분석한 결과, 초등수학교육 전문가의 응답은 평균 4.52점을, 맞춤형 챗봇인 GPT는 평균 3.73점을 받아 맞춤형 챗봇인 GPT의 응답은 초등수학교육 전문가의 수준에는 미치지 못하는 것으로 나타났다. 하지만 5점 척도에서 보통 이상으로 '적절하다'에 가까운 점수를 받아 맞춤형 챗봇인 GPT의 교육적 활용 가능성을 확인할 수 있었다. 한편, 범용적인 챗봇인 ChatGPT의 응답은 평균 2.86점으로 낮은 평가를 받았으며, 예비 교사를 지도하는 교수자들은 답변 내용이 체계적이지 않고 일반적인 수준에 머물러 있다고 평가하였다. 이에 범용적인 챗봇인 ChatGPT는 수학교육에 한정하여 사용하기에는 어려움이 있어 보인다. 기존의 맞춤형 챗봇이 교육적 효과를 입증했음에도 불구하고, 그 제작 과정에서 요구되는 시간과 비용이 큰 장애물로 작용해왔다. 그러나 이제 GPTs 서비스를 통해 누구나 손쉽게 교수자 및 학습자에게 적절한 맞춤형 챗봇을 제작할 수 있으며, 그 응답이 일정 수준 이상의 수학교육적 타당성을 보여 수학교육의 다양한 측면에서 효과적으로 활용할 수 있을 것이다.

• 기독교교육논총
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• 제77권
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• pp.251-276
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• 2024

연구 목적: 본 연구는 대학의 교육 질을 제고하기 위해 교수들의 교육 역량을 강화할 수 있는 방안으로 교수 유형을 설정하고, 해당 유형을 평가할 수 있는 진단 도구를 개발한 후, 유형에 맞는 맞춤형 교육 과정을 개발하는 것이다. 연구 내용 및 방법: 이 연구를 위해 문헌 연구와 델파이 기법을 활용했다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 선행 연구를 분석하여 세 가지 새로운 교수 스타일 유형(스타강사형, 학습 멘토형, 디자이너형)을 도출했다. 둘째, 국내외에서 널리 사용되는 Grasha의 티칭 스타일 검사를 수정 및 보완해 유형별로 8문항씩 총 24개 문항으로 진단 도구를 개발했다. 셋째, 교수 유형별 교육 커리큘럼을 개발했는데, 모든 유형에서 필요한 공통 과정과 각 유형별 특화 과정으로 구성했다. 넷째, 개발된 모형, 도구, 커리큘럼의 타당성을 10명의 전문가 델파이 방법을 통해 검증하고 확정했다. 결론 및 제언: 본 연구를 통해 교수는 자신의 유형을 인식하고 맞춤형 교육을 받을 수 있는 기반을 마련했다. 이는 개별 교수의 강점과 선호하는 교수법을 강화하고, 교육 역량을 향상시키는 데 기여할 것이다. 그러나 이러한 성과를 시스템적으로 활용하기 위해서는 추가적인 연구가 필요하다. 특히, 교수자에 대한 인센티브 제공과 참여 교수 간의 정보 공유를 촉진할 방안에 대한 연구가 더 필요할 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권8호
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• pp.11-21
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• 2024

본 연구는 가상현실 (Virtual Reality, VR) 기술을 활용하여 골프 스윙의 주요 구간을 식별하고 레이블링 (Labeling) 하는 방법을 탐구한다. 기존 가상현실 기기의 제한점을 해결하기 위해 OpenVR SDK (Software Development Kit)와 SteamVR을 활용하여 다양한 VR 기기에서 운동 데이터를 수집할 수 있는 플랫폼을 개발하였다. 또한, 장단기 메모리 (Long Short-Term Memory) 기반의 시계열 데이터 분석을 통해 운동 동작의 시간적 변화를 식별하고 레이블링하는 반자동 레이블링 기술을 개발하였다. 실험은 소년, 청년, 중년, 장년 세대별 각 20명씩 총 80명의 참가자가 각 5회의 스윙 데이터를 수집하여 총 400개의 운동 데이터 세트를 구축하였다. 제안하는 기술은 골프 스윙의 7가지 주요 구간에 대해 모든 연령대에서 일관되게 높은 정확도(0.94 이상)와 F1 점수(0.95 이상)를 달성하였다. 이 기술은 운동 데이터를 세분화하고 구간별로 운동 능력을 정밀하게 평가할 수 있는 기반을 마련하여, 향후 교육 및 훈련 과정에서 개별 사용자에게 맞춤형 피드백을 제공하는 데 목적이 있다.

• 경영정보학연구
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• 제26권1호
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• pp.337-353
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• 2024

본 연구는 소비자 리뷰와 관리자 답변 간의 관계를 조사하여 소비자 리뷰를 효율적으로 관리하기 위한 웹케어의 필요성을 탐색하는데 목적이 있다. 효과적인 웹케어를 위한 방법론을 제안하고 오디오북 플랫폼 기반의 머신러닝을 이용한 웹케어 모형을 구축하고자 한다. 본 연구에서는 오디오북 플랫폼 4개를 선정하여 소비자 리뷰와 관리자 답변에 대한 데이터 수집 및 전처리 과정을 거쳐 토픽모델링, 주제불일치성, DBSCAN을 활용하고, 다양한 머신러닝 기법을 적용하여 분석을 시행하였다. 실험 결과 관리자 답변의 군집화 및 소비자 리뷰에 대한 답변 예측에서 유의미한 결과를 도출하였으며, 자원의 제한과 비용을 고려한 효율적인 방법론을 제안하였다. 본 연구는 머신러닝을 통해 웹케어 모형을 구축했다는 점에서 학술적인 시사점을 제공하며, 기업의 제한된 비용과 인력을 고려하여 웹케어 모형이라는 효율적인 방법론을 제시함으로써 실무적인 시사점을 지닌다. 본 연구에서 제안된 웹케어 모델은 개별화된 답변과 표준화된 관리자 답변을 제공하여 소비자 참여 및 유용한 정보 제공을 위한 전략적인 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 대한한의학회지
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• 제34권3호
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• pp.143-152
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• 2013

한국 여성 20세부터 70세 사이 214명의 체질을 분석한 결과 목양(Hepatonia) 16.8%, 목음(Cholecystonia) 2.3%, 토양(Pancreotonia) 58.9%, 금양(Pulmotonia) 5.1%, 그리고 금음체질(colonotonia)은 16.8% 이었으며 토음(Gastrotonia), 수양(Renotonia) 및 수음 (Vesicotonia) 체질을 지닌 피험자는 없었다. 체질별 신체적 특성은 목체질군 (목양, 목음)이 금체질군 (금양, 금음)에 비해 체중과 BMI가 유의적으로 높았으며(p<0.05), 토양체질은 목체질과 금체질의 중간적 특징을 나타내었다. 에너지 섭취수준은 체질별 차이가 없었으며 지방 섭취량은 체질 간 유의적인 차이를 나타내는데 목음 체질이 가장 높았고, 금양 체질이 가장 낮았다(p<0.05). 이들 영양소 섭취량을 에너지 섭취수준에 대한 비율로 산출하였을 때 탄수화물 및 지방 섭취 비율이 체질 군 간 유의적인 차이를 나타내었다. 공복 혈당 및 인슐린 농도는 유의적인 차이가 없었으나 금양체질에서 상대적으로 높았다. 혈중 지질 농도를 비교해 보면 목음 체질의 중성지방, 총콜레스테롤 및 LDL-C 농도는 금양 체질에 비해 각각 153.44%, 126.87%, 그리고 131.99% 유의적으로 높았다(p<0.05). 본 결과로부터 영양소 섭취 수준과 건강상태를 살펴보았을 때, 칼로리 섭취량, 단백질 및 지방섭취량이 높은 목음 체질은 BMI 및 혈중 지질 농도가 다른 군에 비해 유의적으로 높았고, 총 칼로리 섭취수준 대비 탄수화물 섭취 비율이 높고 지방 섭취비율이 낮은 금양체질은 혈중 지질 농도는 다른 군에 비해 유의적으로 낮으나, 공복혈당 및 인슐린 농도는 유의적이지는 않으나 체질 군 중 가장 높았다. 이상의 결과에 의하면 개인의 체질에 따라 영양소 섭취량이 다르고, 그 결과 체중, 혈중 지질, 혈당 등의 건강지표가 다름을 알 수 있었다. 이에 8체질 의학에서 주장하는 인간은 타고난 장부의 강약에 따라 건강에 차이가 있기 때문에 이를 유지하기 위해 섭생 및 생활습관을 조절하는 것이 중요하다는 이론을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권11호
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• pp.281-290
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• 2020

스마트폰의 보급으로 인해 개인화된 데이터를 활용하고자 하는 서비스들이 증가하고 있다. 특히, 헬스케어와 관련된 서비스들은 다양한 데이터를 다루며, 이를 효과적으로 보여주기 위해 데이터 시각화 기법을 활용하고 있다. 데이터 시각화 기법이 활용되면서 자연스럽게 시각화에서의 인터랙션 또한 함께 강조되고 있다. PC 환경에서 데이터 시각화에 대한 인터랙션은 마우스로 이루어지기 때문에, 데이터에 대한 필터링이 다양하게 제공되고 있다. 반면, 모바일 환경에서의 인터랙션은 화면의 크기가 작고, 인터랙션 가능 여부를 인지하기 어려워 버튼 터치 방식으로 앱에서 제공하는 제한된 시각화만을 제공받을 수 있다. 이러한 모바일 환경에서의 인터랙션 한계를 극복하기 위해, 챗봇과의 대화를 통해 데이터 시각화 인터랙션을 가능하게 하여 사용자들에게 개개인의 데이터를 다양한 시각화를 통해 확인할 수 있도록 하고자 한다. 이를 위해서는 사용자의 질의를 쿼리로 변환하여, 주기적으로 데이터를 축적하고 있는 데이터베이스에서 변환된 쿼리를 통해 결과 데이터를 불러올 수 있어야 한다. 자연어를 쿼리로 변환하는 연구는 현재 많이 이루어지고 있지만, 시각화를 기반으로 하여 사용자의 질의를 쿼리로 변환하는 연구에 대해서는 아직 이루어지지 않았다. 따라서, 본 논문에서는 사전에 데이터 시각화 기법이 정해진 상황에서의 쿼리 생성에 초점을 맞추고자 한다. 지원하는 인터랙션은 태스크 x-축 값에 대한 필터링 및 두 그룹 간 비교이다. 테스트 시나리오는 걸음 수에 대한 데이터를 활용하였으며, x-축 기간에 대한 필터링은 바 그래프, 두 그룹간 비교는 라인 그래프로 나타내었다. 시각화를 통해 요청한 정보를 제공받을 수 있는 자연어처리 모델을 개발하기 위해 1,000명을 대상으로 한 설문조사를 통해 약 15,800개의 학습 데이터를 수집하였다. 알고리즘 개발 및 성능 평가를 진행한 결과, 분류 모델에서는 약 89%, 쿼리 생성 모델에서는 약 99% 정확도를 보였다.