본 연구의 목적은 학교도서관 공간 영역 구성과 실내 환경 구성에 대한 현황과 사서 교사 인식을 분석하고, 학교도서관이 미래 교육 기본 시설로 자리매김하는 데 필요한 방안을 제안하는 것이다. 설문에 참여한 126명의 사서 교사가 가장 많이 확보한 공간은 자유 독서 영역이고, 가장 낮은 확보 정도를 보인 공간은 매체 제작·집단 프로젝트 영역이다. 공간 영역 중 사서 교사가 가장 중요하게 여기고 있는 영역은 교수 영역과 자유 독서 영역이고, 매체 제작·집단 프로젝트 영역에 대한 중요성 인식은 상대적으로 낮았다. 실내 환경 평가 요소 중 안전성과 쾌적성은 가장 중요하게, 다양성과 융통성에 대한 중요성 인식은 상대적으로 낮게 나타났다. 분석 결과, 학습공유공간과 창작 공간을 강조하고 있는 교육계와 도서관계의 흐름에 비해 사서교사는 여전히 전통적 도서관 공간에 대한 중요도 인식이 높은 것으로 보인다. 따라서 사서 교사 양성 및 재교육 과정에 창작공간 및 학습공유공간 구축과 운영 방안을 포함할 필요가 있다. 또한 이용자의 실내 환경 만족도를 높일 수 있도록 공간 구성과 실내 환경 구상에 교사와 학생 그리고 학부모 등 도서관 이용자의 참여를 확대할 필요가 있다.
의료분야에서 인공지능 기술을 도입한 질환 진단 및 예측 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 의료영상기반의 인공지능 기술 적용에 가장 많이 활용되고 있는 질환 진단 및 예측에 대한 다양한 제품으로 출시되고 있다. 인공지능은 질병에 대한 진단, 양성과 악성으로 구분되는 질환의 구분, 질병의 위험도에 따른 구별이나 판독에 이용하기 위해 질환부위를 분리하는 등에 적용되고 있다. 최근에는 클라우드기술과 연계하여 서비스 제품으로 활용성이 높아지고 있다. 본 논문에서 다루는 질환 중에 간 질환은 통증이 적어 조기진단이 어려워 그 위험도가 매우 높은 질환이다. 이러한 질환 진단에 비침습적인 진단방법으로 의료영상기반으로 인공지능 기술을 도입하였다. 우리는 임상에서 가장 의미 있는 간 경화증 환자의 판독을 돕기 위한 웹 서비스 개발 내용을 기술한다. 그리고 웹서비스 프로세스를 보이고 각 프로세스의 구동 화면과 최종 결과화면을 보인다. 제안한 서비스를 통해 간 경화증을 조기에 진단하고, 빠른 치료를 통해 환자의 회복에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 정보활용교육의 주요 토픽과 사서교사 역량 강화를 위해 실시되고 있는 교원능력개발 평가지표의 비교·분석을 통해서 사서교사가 적절한 요소를 통해 평가가 이루어지고 있는지 분석하였다. 이를 위해 1995년부터 2022년 5월까지 문헌정보학 분야 4대 학술지에서 출판된 정보활용교육 관련 논문들을 수집하여 LDA 토픽모델링을 실시하였다. 토픽모델링 결과 20개의 토픽 중 정보활용교육(T10)이 12.0%로 가장 활발하게 논의되고 있음을 알 수 있으며, 도서관 활용수업(T2) 10.4%, 이용자 서비스(T3) 8.8%가 그다음 순으로 나타났다. 반면 독서토론(T7) 3.3%, 독서교육(T19) 2.9%, 인력 관리(T13) 2.1%, 사서교사 직무 만족도(T17) 2.1% 등은 정보활용교육 토픽모델링에서 저조한 토픽들로 나타났다. 또한 학교도서관 사서교사의 수업모형개발(T1)과 교육과정 개발(T20)은 사서교사가 협업수업과 정보활용교육을 진행함에 있어서 필수적으로 수행하는 과정임에도 불구하고 현행 교원능력개발 평가지표에는 고유한 평가지표로 반영되어 있지 않는 것으로 나타났다. 이에 본 연구에서는 교원능력개발평가 사서교사 평가지표 '교육 및 수업 지원' 요소에 '수업모형 및 교육과정 개발'을 추가 평가지표로 제안하였다.
인체 소변은 혈액 내의 노폐물을 배출하는 과정으로 채취가 쉽고 다양한 물질들이 포함되어 있습니다. 요검사는 이를 통해 질병, 건강상태, 요로 감염 여부 등을 확인하는 용도로 사용됩니다. 요검사에는 물리적 성상 검사, 화학적 검사, 현미경 검사의 세 가지 방법이 있으며, 화학적 검사는 요검사지를 사용하여 쉽게 결과를 확인할 수 있다. 요검사지에는 다양한 항목들을 검사할 수 있으며, 이를 통해 다양한 질병들을 확인할 수 있다. 최근 스마트폰의 보급으로 스마트폰을 이용한 요검사지 판독 연구가 진행되고 있다. 스마트폰을 이용하여 요검사지의 색 변화를 감지하고 판독하는 방법이 있다. 이러한 방법은 RGB값과 색 차이 공식을 사용하여 판별한다. 그러나 다양한 환경 요인으로 인해 정확도가 떨어지는 문제가 있다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 딥러닝 모델을 적용한다. 특히, 경량화된 CNN(Convolutional Neural Networks) 모델을 사용하여 스마트폰 내에서 요검사지의 색 판별을 개선한다. CNN은 이미지 인식과 패턴 찾기에 유용한 모델로, 경량화된 버전도 사용 가능하다. 이를 통해 스마트폰에서 딥러닝 모델을 운영하고 정확한 요검사지 결과를 추출할 수 있다. 요검사지는 다양한 환경에서 촬영하여 딥러닝 모델 학습 이미지를 준비 하였으며 MobileNet V3을 사용하여 요검사 서비스 어플리케이션을 설계하였다.
이 연구에서는 초등학교에서 SW교육 관련 내용을 지도하는 교사들의 수업 전문성 개발을 위해 참여하는 활동들에 대해 유형별로 분류하고, 최근 3년간 전문성 개발 활동 참여 정도, 활동 후 성과 등 전문성 개발 활동 형태 및 특성들에 대해 분석하였다. 초등 교사 276명이 설문에 참여하였고, 그 결과 집합으로 이루어지는 직무연수(96%), 원격으로 이루어지는 직무연수(96%)에 가장 많이 참여하였고, 컨설팅 장학 멘토링 동료관찰(82%), 관련부처 및 시도교육청 주관 강좌 워크숍 세미나(69%), 교과연구회(66%)등이 그 뒤를 이었다. 한편 비공식적 활동 중 독서가 가장 많았고, 유튜브, 깃허브 등 웹사이트 정보 활용(80%), 교사들의 전문성 계발 네트워크(76%)순으로 많이 참여 하는 것으로 나타났다. 또한 활동에 참여하는 이유로 대다수가 수업 전문성 향상을 위해서 활동에 참여하는 것으로 나타났으며, 활동 후 수업 전문성 향상 도움도, 직무역량 향상도, 현업적용도 및 수업 효능감, 긍정적 효과 정도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 연구 결과가 SW교육 관련 교과 지도를 위한 초등교사의 수업 전문성 개발 활동의 교육적 가치를 증진 시킬 수 있는 지속적 전문성 개발 방안을 마련할 수 있는 토대를 제공할 것으로 기대한다.
본 연구의 목적은 사서 교사의 역할 인식과 역할 수행을 저해하는 요인을 분석하고 개선 방안을 제안하는 것이다. 이를 위하여 2019학년도 K 대학교 중등교원연수원 사서 교사 1급 자격연수에 참여한 41명을 대상으로 설문을 하였다. 분석 결과 사서 교사의 기대 역할과 실행 역할 간에는 차이가 있는 것으로 나타났다. 즉 사서 교사는 교수자로서 정보활용교육을 지도하고, 교수 파트너로서 도서관 활용수업과 협동수업을 운영해야 한다는 인식을 하고 있다. 그러나 실제 가장 많이 수행하고 있는 역할은 독서교육과 도서관이용교육인 것으로 나타났다. 사서 교사는 그 원인을 국가 수준의 교육과정 부재와 학교도서관에 두는 전문 인력의 역할 모호성과 같은 제도적 한계로 인식하고 있다. 그리고 동료 교사의 사서 교사에 대한 인식과 파트너십 부족과 같은 현실적인 문제로 인식하고 있다. 사서 교사의 변인 중에서는 학력 수준이 높을수록 동료 교사가 본인을 교수 파트너로 여긴다고 인식하고 있는 것으로 나타났다. 이를 바탕으로 사서 교사의 교수자, 교수 파트너의 역할을 강화할 수 있는 방안을 정보활용교육의 범교과 학습주제 포함, 직무 분석 실시, 장학 체계 확립, 동료장학 활성화 측면에서 제안하였다.
본 연구의 목적은 저경력 사서교사의 도서관활용수업에 대한 실천적 지식을 형성하는 과정을 탐색하는 것이다. 연구는 교직 경력 3년 차 이하의 신규 사서교사 6명을 대상으로 인터뷰를 진행하였다. 인터뷰를 통해 수집한 자료에서 실천적 지식의 영역인 교사 자신에 대한 지식과 교수·학습에 대한 지식을 중점을 두고 분석을 시행하였다. 연구를 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 사서교사에 대한 교사 자신에 대한 지식은 학생과 교사를 독서교육과 정보활용교육으로 이끌어 가는 리더십 있는 교사였다. 둘째, 사서교사에 대한 교사 자신에 대한 실천적 지식은 예비교원양성과정에서 가장 구체적으로 형성되었으며, 학교 현장에서 교사상에 대한 반성적 성찰이 일어나고 있었다. 셋째, 도서관활용수업에 대한 교수·학습방법에 대한 지식은 도서관협력수업에 중점을 두고 다양한 수업 방법을 배우고 익히며 현장에 적용하고 있었다. 넷째, 도서관활용수업의 교·학습 방법에 대한 지식의 차이가 존재하였다. 본 연구를 통해 교원양성과정과 교육실습활동이 학교 현장에 대한 내용을 반영하여 변화해야 하고 도서관활용수업에 대한 수업 읽기와 수업 분석이 지속하여야 함을 제안하였다.
본 논문은 초등학교 도덕교육에서의 논술교육의 방향과 내용, 방법을 구체화하기 위한 것이다. 최근 대입전형에서 논술이 약화되긴 하였지만 논술의 본질적 가치는 여전히 유효하다. 논술은 단순한 글쓰기를 넘어 한 인간의 가치관과 세계관을 드러내는 고도의 지적 기술로, 짧은 시간에 형성되기 어려운 능력이다. 따라서 논술교육은 중·고등학교보다 초등학교에서 독서와 토론을 중심으로 철학적 사고력을 기르는 데 초점이 두어져야 한다. 나아가 글쓰기를 넘어 철학적·반성적·비판적 사고력을 기른다는 점에서 초등학교 논술교육은 도덕과가 중심 역할을 해야 한다. 이 글은 초등학교 도덕교육에서의 논술교육의 토대를 제시하기 위하여 다음 세 가지에 초점을 두고 논의를 전개하였다. ①논술교육을 위하여 초등 도덕교육은 어떤 방향으로 나아가야 하는가? ②도덕 교과에서 논술의 기초를 마련하기 위하여 교육 내용과 방법은 어떠해야 하는가? ③구체적인 논술수업모형으로서의 개념분석 모형의 장점은 무엇이고 어떤 과정으로 이루어지는가? 이에 대해, 결과로서의 논술교육, 내용으로서의 철학교육, 방법으로서의 토론교육을 설정함으로써 초등학교 논술교육에서의 철학교육과 토론교육의 의미와 방법을 살펴보고 이를 개념분석모형에 적용하여 구체화시켜 보았다.
최근 5년간 고속도로에서 발생한 사망 사고의 통계를 살펴보면, 고속도로 전체 사망자 중 갓길에서 발생한 사망자의 사망률이 약 3배 높은 것으로 나타났다. 이는 갓길 사고 발생 시 사고의 심각도가 매우 높다는 것을 보여주며, 갓길 차로 위반 차량을 단속하여 사고를 미연에 방지하는 것이 중요하다는 것을 시시한다. 이에 본 연구는 Faster R-CNN 기법을 활용하여 갓길 차로 위반 차량을 검출할 수 있는 방법을 제안하였다. Faster R-CNN 기법을 기반으로 차량을 탐지하고, 추가적인 판독 모듈을 구성하여 갓길 위반 여부를 판단하였다. 실험 및 평가를 위해 현실세계와 유사하게 상황을 재현할 수 있는 시뮬레이션 게임인 GTAV를 활용하였다. 이미지 형태의 학습데이터 1,800장과 평가데이터 800장을 가공 및 생성하였으며, ZFNet과 VGG16에서 Threshold 값의 변화에 따른 성능을 측정하였다. 그 결과 Threshold 0.8 기준 ZFNet 99.2%, Threshold 0.7 기준 VGG16 93.9%의 검출율을 보였고, 모델 별 평균 검출 속도는 ZFNet 0.0468초, VGG16 0.16초를 기록하여 ZFNet의 검출율이 약 7% 정도 높았으며, 검출 속도 또한 약 3.4배 빠름을 확인하였다. 이는 비교적 복잡하지 않은 네트워크에서도 입력 영상의 전처리 없이 빠른 속도로 갓길 차로 위반 차량의 검출이 가능함을 보여주며, 실제 영상자료 기반의 학습데이터셋을 충분히 확보한다면 지정 차로 위반 검출에 본 알고리즘을 활용할 수 있다는 것을 시사한다.
Hyunsu Choi;Leonard Sunwoo;Se Jin Cho;Sung Hyun Baik;Yun Jung Bae;Byung Se Choi;Cheolkyu Jung;Jae Hyoung Kim
Korean Journal of Radiology
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제24권5호
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pp.454-464
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2023
Objective: We aimed to investigate current expectations and clinical adoption of artificial intelligence (AI) software among neuroradiologists in Korea. Materials and Methods: In April 2022, a 30-item online survey was conducted by neuroradiologists from the Korean Society of Neuroradiology (KSNR) to assess current user experiences, perceptions, attitudes, and future expectations regarding AI for neuro-applications. Respondents with experience in AI software were further investigated in terms of the number and type of software used, period of use, clinical usefulness, and future scope. Results were compared between respondents with and without experience with AI software through multivariable logistic regression and mediation analyses. Results: The survey was completed by 73 respondents, accounting for 21.9% (73/334) of the KSNR members; 72.6% (53/73) were familiar with AI and 58.9% (43/73) had used AI software, with approximately 86% (37/43) using 1-3 AI software programs and 51.2% (22/43) having up to one year of experience with AI software. Among AI software types, brain volumetry software was the most common (62.8% [27/43]). Although 52.1% (38/73) assumed that AI is currently useful in practice, 86.3% (63/73) expected it to be useful for clinical practice within 10 years. The main expected benefits were reducing the time spent on repetitive tasks (91.8% [67/73]) and improving reading accuracy and reducing errors (72.6% [53/73]). Those who experienced AI software were more familiar with AI (adjusted odds ratio, 7.1 [95% confidence interval, 1.81-27.81]; P = 0.005). More than half of the respondents with AI software experience (55.8% [24/43]) agreed that AI should be included in training curriculums, while almost all (95.3% [41/43]) believed that radiologists should coordinate to improve its performance. Conclusion: A majority of respondents experienced AI software and showed a proactive attitude toward adopting AI in clinical practice, suggesting that AI should be incorporated into training and active participation in AI development should be encouraged.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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