• 한국노년학
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• 제29권4호
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• pp.1665-1683
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• 2009

이 연구의 목적은 아동들과 노인들이 만드는 세대공동체가 노인들에게 주는 의미와 세대공동체 구현을 저해하는 요인을 밝히는 데 있다. 이를 위해 문화기술적 연구의 주요 방법인 참여관찰 및 면담 기법을 사용하였으며, 연구 참여자는 총 24명이다. 연구 결과, 노인들은 아동들과 세대공동체 구현을 위한 다양한 프로그램에 참여하면서 다음과 같은 의미체계를 만들어 갔다. 첫째, 세대 간의 의사소통이 원활해짐에 따라 세대 간의 이해가 증대된다. 둘째, 공동체 안에서의 자연스러운 조화로 함께 성장하는 문화가 형성된다. 셋째, 삶에 대한 만족감과 자신감이 회복되어 자기 효능감이 높아진다. 넷째, 유목적이고 창조적인 활동을 통하여 새로운 놀이문화를 창조한다. 다섯째, 끊임없이 배우며 나누는 기쁨을 공유한다. 그러나 이 과정에서 경직화된 관료주의적인 운영과 프로그램에 참여하는 노인들의 다양한 개인차와 같은 문제점을 발견하였다. 또 세대공동체 형성을 위한 프로그램 부족과 세대 간 접촉기회의 부족도 문제점으로 지적할 수 있었다. 그러나 세대공동체 구현을 위한 노력은 세대 간의 이해와 협조를 돕고 노인들의 성공적 노화에 기여함을 알 수 있었다.

• 정보교육학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.191-200
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• 2006

초등학교 학생들의 독서능력과 수준을 고려한 독서교육을 위해 본 연구진이 선행연구로 개발한 멀티미디어 기술을 활용한 수준별 독서지원 시스템에서는 학생들의 독서능력을 진단할 수 있는 진단지, 독서능력에 알맞은 도서 및 독서방법 안내, 멀티미디어 기술을 활용한 다양한 감상표현활동 등을 개발하였다[4]. 그러나 독서교육 방법과 도서는 수준별로 제시하여 주었으나 독후활동은 수준에 관계없이 동일한 활동을 제시함으로써 수준에 알맞은 독후활동의 어려움이 제기되고 있다. 본 논문에서는 제7차 초등학교 국어과 하위목표와 교육부 ICT 기준안을 고려하여 독서에 흥미를 가질 수 있도록 학생들의 독서능력에 알맞은 멀티미디어 기술을 활용한 수준별 독후활동을 개발하고 수준별 독서교육지원시스템의 효과 검증을 하고자 하였다. 멀티미디어 기술을 활용한 수준별 독후활동은 웹상에서 안내되고 웹상에서 활동할 수 있으며, 표현 방법에 기존의 텍스트가 아닌 멀티미디어적 요소가 가미되어 학생들에게 독후활동에 대한 흥미와 관심을 높일 수 있었고 이를 통해 독서능력 향상과 자기주도적 학습력 신장에 도움을 줄 수 있었다.

• 한국과학교육학회지
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• 제35권6호
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• pp.949-959
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• 2015

이 연구에서는 CHAT을 분석 도구로 한 사례연구를 통해 중등 과학교사의 STEAM 수업 실행에 대해 조사하였다. 서울특별시에 소재한 고등학교에서 근무하고 있는 2명의 과학교사가 연구에 참여하였다. STEAM 수업을 실행하기 전에 모든 교수학습 자료를 수집하였고, 수업을 관찰하고 녹화하였으며, 각 교사가 근무하는 학교의 교무실, 학급 분위기 등을 관찰하였다. STEAM 수업의 전, 후에 반구조화된 면담을 실시하였다. 모든 자료들을 활동체계의 요소에 따라 분류하고, 지속적 비교 방법을 통해 요소별 내용을 심층적으로 분석하였다. 연구 결과, STEAM 수업에 대한 교사의 전문성과 관련된 주체 요소에서는 두 교사가 차이를 보였으나, 두 교사 모두 STEAM 수업 실행에서 학생들의 창의적 활동에 대한 고려가 부족하였다. 또한, 학교의 환경적 특성, STEAM과 관련된 정책과 같은 활동체계의 다양한 요소들이 STEAM 수업 실행에 영향을 미쳤다. 두 교사의 활동체계에서 요소들 간의 모순이 나타났고, 이는 다양한 활동체계의 변화를 가져왔다. 활동체계 요소들이 복합적으로 작용하여 STEAM 수업에 대한 성공 경험을 이끌었고, 두 교사의 STEAM 수업 실행에 긍정적인 영향을 미쳤다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 STEAM의 학교 현장 정착을 위한 방안을 논의하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.217-225
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• 2024

미래 핵심 인재 양성을 위해서는 다양하고 실질적인 SW·AI 교육 프로그램의 개발이 필요하고 SW·AI 공교육을 보조할 수 있는 체계적인 시스템이 구축되어야 한다. 본 연구에서는 SW·AI 교육 모듈을 개발하고 조합하여 공교육에 적용 가능한 SW·AI 교육 프로그램을 구성한다. 또한, 체계적인 교육시스템을 구축하고 다양한 공유 플랫폼을 기반으로 'Job's Garage Camp'를 진행하여 초·중·고 학생들에게 지속 가능한 SW·AI 교육을 제공한다. 지속 가능한 공교육 연계 교육환경을 조성함으로써, 학생들이 SW·AI에 대한 학습을 자기 주도적으로 이어갈 수 있도록 유도한다. 'Job's Garage Camp'에 참여한 학생들을 대상으로 사전-사후 설문조사를 실시한 결과, '흥미·관심', '이해·자신감', '진로희망'의 모든 영역에서 사전 대비 사후 수치가 향상되었다. 이러한 결과를 기반으로 학생들에게 SW·AI에 대한 보편적인 긍정적인 인식과 영향을 주었음을 확인할 수 있다. 따라서 'Job's Garage Camp'의 운영사례를 개선하고 확대한다면 추후 다른 SW·AI 교육 프로그램에 적용 가능한 표준 모델로 제시될 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.57-73
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• 2021

ICT 인프라의 이상탐지를 통한 유지보수와 장애 예방이 중요해지고 있다. 장애 예방을 위해서 이상탐지에 대한 관심이 높아지고 있으며, 지금까지의 다양한 이상탐지 기법 중 최근 연구들에서는 딥러닝을 활용하고 있으며 오토인코더를 활용한 모델을 제안하고 있다. 이는 오토인코더가 다차원 다변량에 대해서도 효과적으로 처리가 가능하다는 것이다. 한편 학습 시에는 많은 컴퓨터 자원이 소모되지만 추론과정에서는 연산을 빠르게 수행할 수 있어 실시간 스트리밍 서비스가 가능하다. 본 연구에서는 기존 연구들과 달리 오토인코더에 2가지 요소를 가미하여 이상탐지의 성능을 높이고자 하였다. 먼저 다차원 데이터가 가지고 있는 속성별 특징을 최대한 부각하여 활용하기 위해 멀티모달 개념을 적용한 멀티모달 오토인코더를 적용하였다. CPU, Memory, network 등 서로 연관이 있는 지표들을 묶어 5개의 모달로 구성하여 학습 성능을 높이고자 하였다. 또한, 시계열 데이터의 특징을 데이터의 차원을 늘리지 않고 효과적으로 학습하기 위하여 조건부 오토인코더(conditional autoencoder) 구조를 활용하는 조건부 멀티모달 오토인코더(Conditional Multimodal Autoencoder, CMAE)를 제안하였다. 제안한 CAME 모델은 비교 실험을 통해 검증했으며, 기존 연구들에서 많이 활용된 오토인코더와 비교하여 AUC, Accuracy, Precision, Recall, F1-score의 성능 평가를 진행한 결과 유니모달 오토인코더(UAE)와 멀티모달 오토인코더(Multimodal Autoencoder, MAE)의 성능을 상회하는 결과를 얻어 이상탐지에 있어 효과적이라는 것을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.43-57
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• 2012

제조업에 있어서 판매 후 서비스 건수와 내용 등은 향후 서비스 제공을 위한 자원배분의 효율성 증진과 서비스 품질 향상을 위해서도 매우 중요한 정보이다. 따라서 기업들은 향후 발생하는 판매 후 서비스에 대해 정확히 예측하고 그에 따라 적절히 대처하는 능력을 확보할 필요성이 제조업을 중심으로 증가하고 있다. 그러나 실제로 이들 기업들이 활용하고 있는 서비스 수요예측 방법들은 전통적인 통계적인 예측기법이거나, 시뮬레이션을 기반한 기법들이다. 예를 들면, 전통적인 통계적인 예측기법으로는 회귀분석(regression analysis)의 경우, 다양한 제품모델에 대한 판매 후 서비스 발생 패턴이 선형적인 관계가 매우 적음에도 불구하고 선형으로 가정하여 추정한다는 점과 적정한 회귀식을 가정하여야 되며, 이러한 가정이 실제 경영환경에서는 매우 어렵다는 점 등이 기존의 예측기법들의 한계점으로 지적되고 있다. 본 연구에서는 디지털 TV 모델을 생산 판매 하는 A사의 사례연구를 통하여 최근 인공지능연구에서 각광을 받고 있는 사례기반추론(case-based reasoning; CBR) 기법을 활용한 서비스 수요예측 프레임워크를 제안하고자 한다. 또한, 사례기반추론에서 핵심적인 역할 중 하나인 유사 사례추출 방법에 있어서 가장 일반적인 nearest-neighbor 방법 이외의 유사 사례추출 방법을 제안하고자 한다. 특히, 본 연구에서 제안하는 유사 사례추출 방법은 인공신경망(artificial neural network)을 활용한 자기조직화지도(Self-Organizing Maps : SOM) 군집화 기법을 활용한 유사 사례추출 방식으로 이를 활용한 서비스 수요예측 프레임워크에 구현하고, 실제 기업의 판매 후 서비스 데이터를 활용하여 본 연구에서 제안하는 서비스 수요 예측 프레임워크의 유효성을 실증적으로 검증하고자 한다.

• 한국간호교육학회지
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• 제3권
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• pp.78-98
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• 1997

Health education, as the most fundamental concept for national health promotion, alms for developing the self-care ability of the general public. High school days are regarded as the period when most important physical, mental and social developments occur, and most health-related behaviors are formed. School health education is one of the major learning resources influencing health potential in the home and community as well as for the individual student. High school health education in Korea has a fundamental systemic flaw in that health-related subjects are divided and taught under various subjects areas at school. In order to achieve the goal of school health education, it is essential to make a systematic assessment of the learner's concerns connected with his health and life, and the factors affecting them. So far, most of the research projects that had been carried out for improving high school health education were limited in their concerns to a particular aspect of health. Even though some had been done in view of comprehensive school health education, they failed to Include a health assessment of the learner. Therefore, in this study the high school students' concerns related to health and life were investigated in the first place on the basis of the PRECEDE model, developed by Green and others for the purpose of a comprehensive diagnostic research on high school health education. This study was done in two steps : one was the basic study for developing research instrument and the other was the main one. The former was conducted at five high schools in Seoul and Cheongju for 2 months-beginning in March, 1996. The students were asked to respond to questions related to their health and lives in unstructured open-ended question forms. On the basis of analysis of the basic study, the diagnostic instruments for the quality of life, health problems, health behavior and educational factors were constructed to be used for the collection of data for main study. An expert panel and the pilot study were used to improve content validity and reliability of the instruments. The reliability of the instruments was measured at between .7697 and .9611 by the Cronbach $\alpha$. The data for this study were collected from the sample consisted of the junior and senior classes of twenty general and vocational high schools in Seoul and Cheongju for two months period beginning in July, 1996. In analyzing the data, both t-test and $X^2$-test were done by using SAS-$PC^+$ Program to compare data between the sexes of the high school students and the types of high school. A canonical correlation analysis was carried out to determine the relationships among the diagnostic variables, and a multivariate multiple regression analysis was conducted by using LISREL 8.03 to ascertain the influences of variables on the high school students' health and quality of life. The results were as follows : 1) The findings of the hypothesis tests (1) The canonical correlation between the educational diagnosis variables and behavioral, epidemiological, social diagnosis variables was .7221, which was significant at the level of p<.001. (2) The canonical correlation between the educational diagnosis variables and the behavior variables was .6851, which also was significant (p<.001). (3) The canonical correlation between the behavioral diagnosis variables and the epidemiological variables was 4295, which was significant (p<.001). (4) The canonical correlation between the epidemiological diagnosis variables and the social variables was .6005, which was also significant (p<.001). Therefore, the relationship between each diagnosis variable suggested by the PRECEDE model had been experimentally proven to be valid, supporting the conceptual framework of the study as appropriate for assessing the multi-dimensional factors affecting high school students' health and quality of life. Health behavior self-efficacy, the level of parents' interest and knowledge of health, and the level of the perception of school health education, all of which are the educational diagnostic variables, are the most influential variables in students' health and quality of life. In particular, health behavior self-efficacy, a causative factor, was one of the main influential variables in their health and quality of life. Other diagnostic variables suggested in the steps of the PRECEDE model were found to have reciprocal relations rather than a unidirectional causative relationship. The significance of this research is that it has diagnosed the needs of high school health education by the learner-centered assessment of variety of factors related to the health and the life of the students. This research findings suggest an integrated system of school health education to be contrived to enhance the effectiveness of the education by strengthening the influential factors such as self-efficacy to improve the health and quality of the lives of high school students.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 1999년도 춘계공동학술대회-지식경영과 지식공학
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• pp.175-186
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• 1999

Detecting the features of significant patterns from their own historical data is so much crucial to good performance specially in time-series forecasting. Recently, a new data filtering method (or multi-scale decomposition) such as wavelet analysis is considered more useful for handling the time-series that contain strong quasi-cyclical components than other methods. The reason is that wavelet analysis theoretically makes much better local information according to different time intervals from the filtered data. Wavelets can process information effectively at different scales. This implies inherent support for multiresolution analysis, which correlates with time series that exhibit self-similar behavior across different time scales. The specific local properties of wavelets can for example be particularly useful to describe signals with sharp spiky, discontinuous or fractal structure in financial markets based on chaos theory and also allows the removal of noise-dependent high frequencies, while conserving the signal bearing high frequency terms of the signal. To data, the existing studies related to wavelet analysis are increasingly being applied to many different fields. In this study, we focus on several wavelet thresholding criteria or techniques to support multi-signal decomposition methods for financial time series forecasting and apply to forecast Korean Won / U.S. Dollar currency market as a case study. One of the most important problems that has to be solved with the application of the filtering is the correct choice of the filter types and the filter parameters. If the threshold is too small or too large then the wavelet shrinkage estimator will tend to overfit or underfit the data. It is often selected arbitrarily or by adopting a certain theoretical or statistical criteria. Recently, new and versatile techniques have been introduced related to that problem. Our study is to analyze thresholding or filtering methods based on wavelet analysis that use multi-signal decomposition algorithms within the neural network architectures specially in complex financial markets. Secondly, through the comparison with different filtering techniques results we introduce the present different filtering criteria of wavelet analysis to support the neural network learning optimization and analyze the critical issues related to the optimal filter design problems in wavelet analysis. That is, those issues include finding the optimal filter parameter to extract significant input features for the forecasting model. Finally, from existing theory or experimental viewpoint concerning the criteria of wavelets thresholding parameters we propose the design of the optimal wavelet for representing a given signal useful in forecasting models, specially a well known neural network models.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.135-145
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• 2016

본 연구의 목적은 상업계열 고등학교 학생들의 학교생활만족도에 영향을 미치는 생태체계 변인을 분석하기 위한 것이다. 연구대상은 경기도 소재 상업계열 고등학교 2학년생 312명이며, 설문조사로 수집된 자료의 분석은 SPSS Win 22.0을 이용하여, 기술통계, 상관관계 분석, 위계적 회귀분석과 단계적 회귀분석을 실시하였다. 본 연구의 독립변인은 총 21개로, 자기유능감, 대인관계기술, 내적통제감, 정서인식, 정서표현, 감정이입, 정서조절, 정서활용의 8개 유기체 변인, 학교변인(교사와의 관계, 수업과 학습, 교실분위기, 학교복지시설, 학교주변환경), 친구변인(교우관계), 가정변인(가족기능성, 부의 학력, 경제적 수준)의 9개 미시체계 변인, 부모-교사 관계, 부모-자녀의 친구관계의 2개 중간체계변인, 한국교육제도에 대한 만족도의 1개 외체계 변인, 학벌지상주의의 지지정도의 1개 거시체계변인으로 구성하였다. 분석결과는 교사와의 관계, 한국교육제도에 대한 만족도, 교우관계, 정서활용, 부모-교사 관계 순위로 5개 변인이 유의하였다($R^2=45.3%$). 생태체계 변인 중 미시체계 변인의 영향력은 35.7%로 가장 큰 것으로 밝혀졌다. 본 연구는 생태학적 관점에서 상업계열 고등학생의 학교생활만족도를 분석한 것에서 의의가 있다.

• 농촌지도와개발
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• 제20권1호
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• pp.71-103
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• 2013

본 연구는 농촌지역에 거주하는 결혼이주여성의 한국생활 경험에 대한 인식을 알아보기 위한 것이다. 경기도와 인천에 거주하는 이주여성을 대상으로 자기기입 방식으로 설문조사를 하였다. 수집한 자료는 SAS(Statistical Analysis System) 활용하여 빈도분석, 백분율, 평균, 표준편차 등의 기술통계방법을 사용하였다. 연구결과에서 이주여성들의 절반이상은 자신들의 생활에 만족하고 있으며, 남편과의 만족도 높은 수준으로 나타났다. 자녀교육에 대한 인식에서 가장 어려운 점은 학습지도이며, 자녀에게 가장 필요한 지원은 기초 교과지도, 자녀교육의 문제해결 방법으로 방과 후 학교교육 활성화와 언어소통으로 나타났다. 한국생활에서 힘든 점은 언어문제이며, 차별받은 장소는 공공장소로 나타났다. 한국사회에 적응하는데 가장 필요한 도움은 언어소통, 자녀교육, 지역사회 적응의 문제가 같은 수준으로 나타났다. 자주 참여하는 모임이나 활동은 종교단체, 모국친구 모임이며, 어려울 때 의논하는 사람은 한국인, 모국인 순서로 나타났다. 이와 같은 결과에 따라 농촌지역 결혼이주 여성들이 지역사회와 한국사회에 잘 적응하여 자녀들을 잘 양육할 수 있는 기틀을 지역사회와 한국사회는 제도적으로 잘 마련하며 또한 기초 프로그램을 더욱 활성화 시켜야 할 것이다.