The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.500-507
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2022
COVID-19 pandemic forces college education to be rapidly switched from face-to-face education into remote education. Two inconsistent findings exist in previous study about remote learning. First, studies before COVID-19 pandemic found remote learning is an effective method, which provided students with higher achievement and improved their work-life balance. However, studies showed remote learning during COVID-19 pandemic is not as effective as expected because of technical issues, lack of motivations and even mental health issues. Second, findings from studies about remote learning impacts on workload and productivity during COVID-19 are also inconsistent. Therefore, this study aims to quantitatively measure college students' workload and productivity during COVID-19 of different types of tasks to provide a comprehensive and latest evaluation on remote learning. The findings of this study show remote learning slightly increases college students' total listening and speaking tasks workload, total reading and writing tasks workload. Furthermore, phone call, in-person meeting, online meeting and email workload increase significantly in remote learning. However, productivity for both listening and speaking, reading and writing tasks decreases after remote learning but no significant changes of productivity are found.
본 연구에서는 코로나19로 시행된 원격수업에 대한 2년제 대학생과 4년제 대학생의 만족도 차이를 분석하였다. 분석결과, 원격수업 유형별 만족도 차이에서는 첫째, 남학생이 여학생보다 대면과 비대면의 혼합형 강의에 대한 만족도가 높게 나타났다. 둘째, 모든 유형의 원격수업에 대한 만족도는 2년제 학생이 4년제 학생보다 높은 것으로 나타났다. 셋째, 학년에 따른 원격수업 유형별 만족도에서는 4년제에서 학년에 따른 원격수업 유형별 만족도 중 대면과 비대면의 혼합형 강의에서 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 다음으로 원격수업의 운영·내용·교수와의 상호작용·시험 등에 대한 만족도 차이를 분석한 결과, 2년제 학생이 4년제 학생보다 만족도가 높게 나타났다. 그리고 학년에 따른 원격수업의 만족도에서는 2년제와 4년제 모두 유의미한 차이가 나타나지 않았다. 결과적으로 본 연구를 통해 대학유형에 따라 전반적으로 원격수업의 만족도는 유의미한 차이가 있는 것이 확인되었다. 즉 2년제 학생이 4년제 학생보다 원격수업에 대한 만족도가 높게 나타났다. 분석결과를 토대로 앞으로 원격수업의 효과를 높이기 위해서는 대학유형별 학습자의 특성을 반드시 고려하여 개발되어야 한다.
우리나라 원격탐사 분야에서는 2017년을 기점으로 딥러닝의 뛰어난 성능을 바탕으로 연구 성과를 나타내기 시작하여, 현재는 영상 전처리부터 활용까지 원격탐사의 거의 모든 분야에서 딥러닝을 적용하는 연구가 수행되고 있다. 원격탐사 분야에 적용된 딥러닝의 연구 동향 분석을 수행하기 위해, 2021년 10월까지 출판된 원격탐사 분야에 딥러닝이 적용된 국내 논문들을 수집하였다. 수집된 60여 편의 논문들을 바탕으로 딥러닝 네트워크 목적, 원격탐사 활용 분야, 원격탐사 영상 취득 탑재체별로 나누어 연구 동향 분석을 수행하였다. 또한, 논문에서 훈련자료 구축에 효과적으로 이용되었던 오픈소스데이터들을 정리하였다. 본 논문을 통해 현시점에서 딥러닝이 원격탐사 분야에 자리잡기 위해 해결해야 할 문제점들을 제시하면서, 향후 연구자들의 원격탐사 분야에 딥러닝 기술을 접목하기 위한 연구 방향을 설정하는 데 도움을 제공하고자 한다.
High spectral resolution of hyperspectral data enables analysis of complex natural phenomena that is reflected on the data nonlinearly. Although many manifold learning methods have been developed for such problems, most methods do not consider the spatial correlation between samples that is inherent and useful in remote sensing data. We propose a manifold learning method which directly combines the spatial proximity and the spectral similarity through kernel PCA framework. A gain factor caused by spatial proximity is first modelled with a heat kernel, and is added to the original similarity computed from the spectral values of a pair of samples. Parameters are tuned with intelligent grid search (IGS) method for the derived manifold coordinates to achieve optimal classification accuracies. Of particular interest is its performance with small training size, because labelled samples are usually scarce due to its high acquisition cost. The proposed spatial kernel PCA (KPCA) is compared with PCA in terms of classification accuracy with the nearest-neighbourhood classification method.
본 연구는 2020학년도 1학기에 원격강의를 수강한 일반대학의 대학생들이 인식하는 학습실재감이 학습성과에 미치는 영향 및 학습몰입의 매개효과를 실증적으로 규명하였다. 서울·경기지역 소재 일반대학을 다니는 대학생들을 대상으로 2020년 9월 15일부터 약 1달 간 온라인 설문을 실시하여, 총 293명의 자료를 분석하였다. 연구결과, 첫째, 학습 실재감은 학습몰입과 학습성과에 영향을 미쳤으며, 학습몰입은 학습성과에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 학습 몰입은 학습실재감과 학습성과의 관계에서 매개효과가 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 코로나 19 대응차원으로 전환한 원격강의를 수강한 일반대학의 대학생들이 인식한 학습실재감이 학습성과에 미치는 영향과 학습몰입의 매개효과를 검증하였다는데 의의가 있다.
최근 대학들이 e-learning으로의 전환이라는 교육흐름에 부응하면서 블렌디드 러닝에 대한 기대와 관심이 증가하고 있다. 본 연구는 방사선과 1학년 학생을 대상으로 블렌디드 러닝 적용 시 학생의 만족도와 연구 대상의 일반적 특성에 따른 만족도 차이를 분석하였다. 첫째, 수업형태에 따른 만족도는 블렌디드 러닝 수업이 47.2%로 가장 많았으며, 강의실 수업이 30.6%, 원격수업이 22.2%의 순이었다. 둘째, 일반적 특성에 따른 원격 수업의 시청으로 원격강의를 시청하는 장소는 집에서 시청한다가 94.4%로 가장 많았다. 원격수업을 수강하기 위한 매체로는 PC를 이용한다가 72.2%로 가장 많았으며, 원격수업 시청방법에서는 유의한 차이가 나타나지 않았다(p>0.05). 셋째, '원격강의와 강의실 강의가 적절하게 이루어 졌다.' 라는 블렌디드 러닝의 적절성이 4.27±0.70으로 가장 높은 점수를 보였다. 또한 수업 방법에 대하여 성별, 나이에 따른 호응도에서는 유의한 차이가 나타나지 않았다(p>0.05). 넷째, '원격 강의 수강 시 기술지원 및 시스템의 지원이 이루어져야 한다.' 라는 기술 및 시스템의 지원이 3.41±0.96으로 가장 높은 점수를 보였다. '원격수업에서 교수와 학생간의 의사소통이 부족하다.'라는 교수와 학생의 의사소통 부족은 2.88±1.00으로 가장 낮게 나타났다. 또한 성별, 나이에 따른 수업에 대한 개선점에서는 유의한 차이가 나타나지 않았다(p>0.05). 본 연구를 통해 블렌디드 수업의 방안과 블렌디드 수업을 도입하는 학교의 정책 수립에 기초 자료가 되고자 하였다.
코로나19는 학교 교육에 커다란 변화를 가지고 왔다. 원격수업을 통해 학생들의 학습권을 보장하고자 하였으나 대면수업에 비해 원격수업이 가지는 제한점은 뚜렷했다. 그럼에도 불구하고 원격수업이라는 방식은 분리된 시공간을 고려할 수 있으며, 학습자의 개별적이고 자율적인 학습이 가능하다는 측면에서 지속적으로 발전시켜 나가야 할 학습 방법임에는 틀림없다. 이에 본 연구에서는 초등학교 단계에서 실시간 원격수업 사례를 분석하고, 이에 대한 교사 면담을 통하여 초등학교 실시간 원격수업에서의 문제를 발견하고 이를 개선하고자 하였다. 사례를 통해 살펴본 초등학교 단위차시 실시간 원격수업에서의 문제점은 첫째, 원격수업이라는 낯선 환경의 불안감으로 인해 교사 활동 비중이 높은 수업이 된다는 점, 둘째, 실시간 쌍방향 수업임에도 불구하고 학생들의 개별 활동 점검이나 원활한 피드백 제공이 불가능하다는 점이었다. 이에 대한 해결방안으로는 기본적인 수업의 단계(도입-전개-정리)을 고려할 필요가 있다는 것과 적절한 소통과 피드백 제공을 위한 수업 도구의 활용을 제시하였다.
이제는 딥러닝 없는 원격탐사 데이터 처리는 상상하기도 어려운 시대가 되었다. 원격탐사의 활용기술 개발을 위해서는 먼저 인공지능(artificial intelligence, AI)을 위한 데이터를 설계 및 구축하고, AI모델을 학습시키는 과정을 거친다. AI모델은 빠르게 발전하여 모델 정확도가 나날이 높아지고 있지만, 모델을 훈련시키는 사람에 따라 정확도의 편차가 발생하고 있다. 결국 AI모델을 훈련시킬 수 있는 숙련도 높은 전문가가 더욱 더 필요한 시대가 되어가고 있다. 특히, 딥러닝기술은 원격탐사활용에 있어 자동화라는 키워드를 제공하고 있다. 예전에는 60% 이하의 정확도만 있었던 기술도 이제는 90%를 넘어 100%의 시대로 가고 있다. 이 특별호에서는 딥러닝기술이 원격탐사에 어떻게 활용되고 있는지에 관한 13편의 논문을 소개한다.
이 연구에서는 원격대학원생 콘텐츠 구성요소에 대한 중요도-수행도 분석(IPA)을 하였다. 이를 위해 J대학 원격대학원생 221명을 대상으로 온라인 설문조사를 한 결과 다음과 같은 결과를 얻었다. 첫째, 콘텐츠 구성요소의 영역별 중요도는 학습 내용, 상호작용, 교수-학습 전략, 평가의 순으로, 수행도는 교수-학습 전략, 상호작용, 평가, 학습내용의 순으로 나타났다. 둘째, 콘텐츠 구성요소 4가지 영역, 즉 학습내용, 교수-학습 전략, 상호작용, 평가 영역 모두 중요도와 수행도 간에 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 중요도-수행도 분석(IPA)은 영역별 및 항목별 두 차원에서 실시하였는데 그 결과는 다음과 같다. 학습내용은 유지관리 영역으로, 교수-학습 전략과 상호작용은 중점개선 영역으로, 평가 영역은 과잉투자 영역으로 밝혀졌다. 이 연구 결과는 원격대학원 콘텐츠의 현재를 진단하고 그에 기초하여 앞으로 개선해야 할 점이 무엇인가를 가늠하는 데 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.
International journal of advanced smart convergence
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제10권1호
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pp.82-88
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2021
In this paper, we propose an automatic detection scheme of work distraction for remote management of telecommuting. The proposed scheme periodically captures two consequent computer screens and generates the difference image of these two captured images. The scheme applies the difference image to our deep learning model and makes a decision of abnormal patterns in the difference image. Our deep learning model is designed with the transfer learning technique of VGG16 deep learning. When the scheme detects an abnormal pattern in the difference image, it hides all texts in the difference images to protect disclosure of privacy-related information. Evaluation shows that the proposed scheme provides about 96% detection accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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