• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제41권3호
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• pp.538-552
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• 2022

본 연구에서는 Algodoo 시뮬레이션을 활용한 예비교사의 탐구 활동을 분석하여 그 특징을 이해하고 이를 통해 초등 예비교사를 위한 광학교육에 대한 교육적 시사점을 얻고자 하였다. 연구에는 교육대학의 1학년 학생 79명이 참여하였다. 학생들의 활동은 표상재생산, 확인실험, 탐구실험으로 구분할 수 있었다. 표상재생산을 수행한 학생들은 잘 알려진 권위 있는 표상을 시뮬레이션으로 나타냈으며 주요 특징을 포착하여 표상하였다. 확인실험을 수행한 학생들은 이론적 배경 조사를 통해 이미 알고 있는 개념을 확인하기 위한 실험을 수행하였으며, 주로 단순 탐구를 수행하였다. 탐구실험을 수행한 학생들은 현재 자신이 알지 못하는 것들을 시뮬레이션을 사용해 탐구하였으며 일반물리 이상에서 다루는 광학 현상에 대한 탐구를 수행한 학생도 있었다. 이상의 결과를 바탕으로 본 연구에서는 Algodoo를 활용한 자유로운 탐구 활동에서 학습자는 다양한 수준의 탐구 활동을 수행한다는 것을 확인하였다. 또한, Algodoo를 활용한 다양한 수준의 탐구 활동 예를 제시하고 Algodoo를 활용한 탐구 활동의 장단점과 이를 개선할 방안을 논의하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권9호
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• pp.17-25
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• 2023

본 논문에서는 매개변수가 더 적고, 빠르게 추정 가능한 MobileViT 기반 모델을 통해 사람 자세 추정 과업을 수행할 수 있는 모델을 제안한다. 기반 모델은 합성곱 신경망의 특징과 Vision Transformer의 특징이 결합한 구조를 통해 경량화된 성능을 입증한다. 본 연구에서 주요 매커니즘이 되는 Transformer는 그 기반의 모델들이 컴퓨터 비전 분야에서도 합성곱 신경망 기반의 모델들 대비 더 나은 성능을 보이며, 영향력이 커지게 되었다. 이는 사람 자세 추정 과업에서도 동일한 상황이며, Vision Transformer기반의 ViTPose가 COCO, OCHuman, MPII 등 사람 자세 추정 벤치마크에서 모두 최고 성능을 지키고 있는 것이 그 적절한 예시이다. 하지만 Vision Transformer는 매개변수의 수가 많고 상대적으로 많은 연산량을 요구하는 무거운 모델 구조를 가지고 있기 때문에, 학습에 있어 사용자에게 많은 비용을 야기시킨다. 이에 기반 모델은 Vision Transformer가 많은 계산량을 요구하는 부족한 Inductive Bias 계산 문제를 합성곱 신경망 구조를 통한 Local Representation으로 극복하였다. 최종적으로, 제안 모델은 MS COCO 사람 자세 추정 벤치마크에서 제공하는 Validation Set으로 ViTPose 대비 각각 5분의 1과 9분의 1만큼의 3.28GFLOPs, 972만 매개변수를 나타내었고, 69.4 Mean Average Precision을 달성하여 상대적으로 우수한 성능을 보였다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제63권2호
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• pp.255-272
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• 2024

본 연구의 주요 목적은 인공지능 사고를 함양할 수 있는 수학 융합 수업을 설계하고 이를 적용함으로써 나타나는 초등학생들의 인공지능 사고를 분석하는 것이다. 이를 위해 미국의 AI4K12 Initiative가 개발한 인공지능 빅 아이디어의 학습목표(Learning Objective) 및 지속적 이해(Enduring Understanding)와 2015 개정 초등학교 수학과 교육과정 성취기준을 연계하여 인공지능 사고 함양을 위한 수학 융합 수업을 설계 및 실시하였다. 수학적 내용 수업 2개, 수학적 과정 수업 2개로, 수학적 내용 수업은 인공지능 빅 아이디어의 Perception-Processing, Learning-Nature of Learning과 연계하였으며 수학적 과정 수업은 Representation & Reasoning-Search, Representation & Reasoning-Reasoning과 연계하였다. 설계한 수업 중 Learning-Nature of Learning을 제외한 세 개의 수업을 대상 학년에 맞추어 K 초등학교 5학년 두 학급, 6학년 한 학급에 적용하였다. 수업 중 학생 담화 및 활동지, 수업 관찰 자료를 수집하였으며, 이를 컴퓨팅 사고 분류 체계를 기반으로 인공지능 사고 구성 요소를 추가하여 구성한 인공지능 사고 분석틀을 사용하여 분석하였다. 연구 결과, 인공지능 빅 아이디어가 인공지능 사고 함양을 위한 수학 융합 수업 설계 시 준거로서 기능할 수 있고 이를 통해 초등학생들에게도 인공지능 교육이 가능함을 확인할 수 있었다. 수학 융합 수업은 학생들의 다양한 인공지능 사고를 촉진할 수 있었는데, 구체적으로 수업 과정에서 데이터, 모델링과 시뮬레이션, 컴퓨팅 문제해결, 인공지능 사고 요소가 다양하게 나타난 것에 비해 시스템 사고 요소가 나타나는 빈도수는 상대적으로 적었다. 또한 입체도형 및 공간감각 등의 수학적 내용 요소와 수학 교과역량에 해당하는 수학적 과정 요소의 성취를 보여주었다. 요컨대 인공지능 빅 아이디어를 기반으로 한 수학 융합 수업은 초등학생들의 인공지능 개념 및 원리 이해와 수학적 내용 요소의 이해 및 과정 요소의 강화에 도움이 된다고 할 수 있다. 더욱이 학생들은 수업 중 기존 문제해결 방법의 구조적 일관성을 유지한 채 이를 새로운 문제해결로 확장하는 모습을 보여주었는데, 이러한 반응을 통해 인공지능 사고의 전이 가능성을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과에 기초하여, 대상 학년과 빅 아이디어의 하위 요소를 확장함으로써 초등학생들의 다양한 인공지능 사고 요소를 함양하려는 수학 수업 설계를 통한 교수학적 노력 및 지속적인 연구가 필요하다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권3호
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• pp.349-356
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• 2005

동적이고 비정형적인 환경에서 작업을 수행하기 위해 인공유기체를 이용하는 응용 분야가 빠른 속도로 확대되고 있다. 이러한 분야에서 인공유기체의 행동 지식 표현법으로 일반적인 프로그래밍 또는 전통적인 인공지능 방법을 사용하면, 예측치 못한 상황으로 인한 빈번한 변경과 나쁜 응답성의 문제가 발생한다. 이들 문제들을 기계학습적으로 해결하기 위한 방법으로는 유전자 프로그래밍과 진화 신경망이 대표적이다. 그러나 아직까지도 인공유기체의 학습방법이 문제가 되고 있으며, 같은 환경 속에 서식하는 인공유기체의 종이 같아서 여러생명체를 대표할수 없는 문제점이 있다. 본 논문에서는 학습의 속도와 질을 향상시키기 위해 강화역전파 신경망과 분류규칙을 이용하였으며, 한 환경속에 서식하는 인공유기체의 종을 달리하였다. 제안된 모델을 평가하기 위해서 이종간 인공유기체 집단이 한 가상환경속에서 서로 경쟁하면서 생활하는 시뮬레이터를 설계 및 구현하였고, 그들의 행동진화를 수행결과로 보여주었으며, 타시스템과의 비교분석을 하였다. 결과적으로, 학습의 속도와 질적인 면에서 제안된 모델이 모두 우수한 것을 확인하였다. 본 모델의 특징으로는, 유전자 알고리즘에 의해서 염색체에 표현된 분류 규칙들과 신경망의 학습이 동시에 수행되며, 분류 규칙과 강화역전파 신경망의 2단계의 처리 과정으로 인하여 학습 능력이 강화된다는 점이다.

• 영재교육연구
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• 제24권6호
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• pp.1025-1038
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• 2014

본 연구의 목적은 초등과학영재의 창의적 문제해결력 향상을 위해 융합인재교육(STEAM) 프로젝트 학습 프로그램을 개발하고 이를 적용하여 그 효과를 알아보고자 하는 것이다. 이 연구는 경인교육대학교 과학영재교육원에 재학하는 초등학생 5, 6학년 30명을 대상으로 하였다. 융합 인재교육(STEAM) 프로그램을 개발하기 위해 프로젝트 학습의 단계와 한국과학창의재단이 제시한 융합인재교육(STEAM) 프로그램의 구성원리와 학습준거, 방법론을 활용하였다. 개발된 프로그램의 효과를 검증하기 위해 초등영재학생을 위한 과학 창의적 문제해결력 검사지를 활용 하였다. 개발된 프로그램은 총 18차시이며, 태양열 자동차를 만드는 1차 프로젝트와 탄성 자동차를 만드는 2차 프로젝트로 구성되어 있다. 1차 프로젝트는 학생들과 함께 주제를 선정하고 선정된 주제에 맞추어 사전 활동들로 관련 자료를 조사한 후 실제 수업에서 탐구, 협의, 표현활동이 이루어지고 산출물로 마무리 및 평가가 되는 12차시로 구성되었다. 2차 프로젝트는 1차 프로젝트를 바탕으로 주어진 문제에 대해 스스로 해결방법을 구상하여 산출물을 만들어 내도록하는 6차시로 구성하였다. 모든 프로젝트는 교사와 학생 간 공통의 주제를 선정하고, 이 주제에 대해 스스로의 문제화 과정을 거쳐 학생 주도로 과학 기술 공학 예술 영역의 내용적 융합이 이루어질 수 있도록 구성하였다. 개발된 프로그램을 적용한 결과 융합인재교육(STEAM) 프로젝트 프로그램은 영재 학생들의 창의적 문제해결력에 효과적인 영향을 주었음을 알게 되었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.21-33
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• 2022

최근 추천 시스템은 영화, 음악, 온라인 쇼핑 및 SNS 등 다양한 분야들에서 광범위하게 활용되고 있으며, 추천 시스템 분야에서 1세대 모델이라고 할수 있는 Apriori 모델을 통한 연관분석부터 최근 많은 주목을 받는 딥러닝 기반 모델들까지 많은 모델들이 제안되어왔다. 추천 시스템에서 기본 모델들은 협업 필터링(Collaborative filtering) 방법, 콘텐츠 기반 필터링(Content-based filtering) 방법, 그리고 이 두 방법을 통합적으로 사용하는 하이브리드 필터링(Hybrid filtering) 방법으로 분류될 수 있다. 하지만 이러한 모델들은 최근 점점 빠르게 변화하는 사용자-아이템 간의 상호관계와 빅데이터의 발전과 같은 내외 변화 요인들에 적응하지 못하면서 점점 분야 내 방법론으로써의 지위를 잃어가고 있다. 반면, 추천 시스템 내에서 딥러닝 기반 모델들은 비선형 변환, 표현학습, 순차적 모델링, 그리고 유연성과 같은 장점들 때문에 그 비중이 높아지고 있는 추세이다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 추천 모델들 중에서도 사용자-아이템 간의 상호작용에 대해 보다 정확하고, 유연성 있게 분석이 가능한 순차적 모델링에 적합한 순환 신경망, 합성곱 신경망, 그리고 생성적 적대 신경망 중심 기반 모델로 분류하여 비교 및 분석한다.

• 터널과지하공간
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• 제33권6호
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• pp.508-518
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• 2023

이 논문은 LiDAR 스캔 또는 사진측량 기술에 의해 재구성된 3D 디지털 모델을 기반으로 터널 벽면의 불연속면을 자동으로 매핑하는 새로운 접근 방식을 제안한다. 본 제안에서는 U-Net이라 불리는 딥러닝 시맨틱 영역분할 모델을 사용하며, 터널 막장면의 3D 지형 모델에서 불연속면 영역을 식별해 낸다. 제안된 딥러닝 모델은 투영된 RGB 이미지, 면의 깊이 이미지 및 국부적인 면의 표면 속성 이미지(즉, 법선 벡터 및 곡률 이미지)를 포함한 다양한 정보를 종합 학습하여 기본 3차원 이미지에서 불연속면 영역을 효과적으로 분할한다. 이후 영역분할 결과는 면의 깊이 맵과 투영 행렬을 사용하여 3D 모델로 다시 투영시키고, 3D 공간 내에서 불연속면의 위치 및 범위를 정확하게 표현한다. 영역분할 모델의 성능은 영역 분할된 결과를 해당 지면 실측 값과 비교함으로써 평가하였으며, IoU(intersection-over-union) 값이 약 0.8 정도로 나타나 영역분할 결과의 높은 정확성을 확인하였다. 여전히 학습데이터가 제한적 이었음에도 불구하고, 제안 기법은 3D 모델의 점군 데이터를 불연속면의 유사군으로 그룹화하기 위해 전 막장면의 법선 벡터와 클러스터링과 같은 비지도 학습기반 알고리즘에만 의존하던 기존 접근 방식의 한계의 극복 가능성을 보여주었다.

• 한국과학교육학회지
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• 제33권7호
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• pp.1385-1402
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• 2013

이 연구는 끓는점 오름에 대한 내용표상화 활동과 모의수업 실행을 통해서 예비교사의 PCK를 분석하였다. 예비교사의 지식을 PCK 요소에 따라 분석한 결과, 대부분의 예비교사는 끓는점 오름에 대한 개념적인 이해를 중시하였는데, 일부는 끓는점 오름 현상을 과학적인 시각으로 이해하고, 수식을 도구로 사용하며, 실생활에 적용되는 경험을 통해 학습 동기를 얻게하는 과학 교수 지향도 보였다. 예비교사는 끓는점 오름에 관하여 가르쳐야 할 중요한 내용의 대부분을 개념 이해를 위해 습득해야 할 지식으로 제시했으며, 과학적 사고나 탐구능력 신장을 위한 내용은 나타나지 않았다. 또한 교과서 내용의 수준과 전개 순서에 의존하는 경향을 보였으며 일부는 교과서 편집상 강조되어있는 용어나 자료를 학습할 내용으로 여기거나, 예제 문제의 풀이를 학습 목표로 보는 경우도 있었다. 학생 이해에 대한 지식은 부족한 것으로 나타났는데, 실제 교수 경험이 없는 예비교사들은 자신의 학습 경험을 바탕으로 학생 수준을 간접적으로 이해하려고 시도하므로, 예비교사교육과정에서 오개념 자료 등을 적극적으로 활용할 필요가 있다. 교수 전략과 평가에 대한 지식은 다른 요소에 비해 피상적으로 표현되었는데, 목표와 연계된 방법을 고민하기 보다는 순환학습과 발견학습 같은 모형의 적용만을 언급하거나 일반적인 평가 방법을 나열하는데 그쳤다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.177-189
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• 2013

스마트교육에서 디지털교과서의 역할은 학습자와 대면하는 교육미디어로써 그 중요성은 재론의 여지없다. 이러한 디지털교과서는 학습자의 편의와 더불어 교수자, 콘텐츠 제작자, 유통업자를 위하여 표준화되어야 활성화되고 산업화될 수 있다. 본 연구에서는 다음과 같은 3가지 목표를 지향하는 디지털교과서 표준화 방안을 모색한다. (1) 디지털교과서는 온-오프 수업을 모두 지원하는 혼합학습 매체의 역할을 해야 하며, 특별한 전용뷰어 없이 표준을 준수하는 모든 EPUB 뷰어에서 실행가능 해야 하며, 기존의 이러닝 학습 콘텐츠와 학습관리시스템를 활용할 수 있도록 하며, 디지털 교과서를 사용하는 학습자의 정보를 추적 관리할 수 있는 트랙킹기능이 있으면서도, 오프라인 동안의 정보를 축적하여 서버와 통신할 수 있는 기능도 필요하다. 디지털교과서의 표준으로서 EPUB을 고려하는 이유는 디지털교과서가 책의 형태를 가져야 하는데 이를 위해서 따로 표준을 정할 필요가 없으며, EPUB 표준을 채택함으로써 풍부한 콘텐츠, 유통구조, 산업기반을 활용할 수 있기 때문이다. (2) 디지털교과서는 오픈소스를 적극 활용하여 저비용으로 현재 사용가능한 서비스를 구성하여 표준과 더불어 실제 실행 가능한 프로그램으로 제시되어야 하며, 관련 학습 콘텐츠가 오픈마켓의 형태로 운영될 수 있어야 한다. (3) 디지털교과서는 학습자에게 적절한 학습 피드백을 제공하기 위하여 모든 학습활동 정보를 축적하고 관리될 수 있는 인프라를 표준에 따라 구축하여 교육 빅데이터 처리의 기반을 제공하여야 한다. 이북 표준인 EPUB 3.0을 기반으로 하는 오픈 디지털교과서는 (1) 학습활동 정보를 기록하고 (2) 이 학습활동 지원을 위한 서버와 통신하여야 한다. 현재 표준으로 정해져 있지 않은 이북의 기록과 통신 기능을 EPUB 3.0의 JavaScript로 구현하여 현재 EPUB 3.0 뷰어에서도 활용하면서 이를 차세대 이북 표준 또는 교육을 위한 이북 표준(EPUB 3.0 for education)으로 제안하여 향후 제정된 표준 이북 뷰어에서는 JavaScript없이도 처리되도록 하는 전략이 필요하다. 향후 연구는 제안한 오픈 디지털교과서 표준에 의한 오픈소스 프로그램을 개발하고, 개발된 오픈 디지털교과서의 학습활동정보를 활용한 새로운 교육서비스 방안(교육 빅데이터 활용방안 포함)을 제시하는 것이다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제17권2호
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• pp.289-308
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• 2015

본 연구는 수학적 과정을 중심으로 한국, 중국, 일본, 미국의 초등 수학과 교육과정을 비교 분석한 것이다. 분석 결과 4개국에서 강조하는 수학적 과정을 모두 포괄할 수 있는 10가지의 요소 즉, 개념 원리 법칙 기능의 학습, 수학적 문제해결력, 수학적 추론 능력, 수학적 의사소통 능력, 수학적 표현 능력, 수학적 연결 능력, 수학적 창의력, 수학적 인성, 자기주도적 학습 능력, 긍정적 태도를 추출하였고, 이에 대한 교육과정별 공통점과 차이점을 분석하였다. 이를 토대로 우리나라의 수학과 교육과정 개발과 관련한 시사점을 제안한다.