• 실천공학교육논문지
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• 제12권2호
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• pp.339-351
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• 2020

최근 세계적으로 4차 산업혁명 변화에 대한 교육적 대응의 주요 방향이 인공지능(AI: Artificial Intelligence)과 로봇 중심의 미래산업 핵심기술 인재육성에 집중됨에 따라, 고등교육과 직업능력개발 분야에서도 인공지능 기술을 가진 융합적 인재 양성의 중요성이 강조되고 있다. 본 연구는 이와 같이 변화하는 환경을 고려하여 최근 맞춤형 교육훈련 흐름과 AI 융합형 인재 양성 교육을 실현하기 위해 "학습자 맞춤형 AI 융합형 인재양성" 훈련 프로그램을 기획하고 운영모델 방안을 수립하였다. 인공지능 및 교육혁신 전문가를 대상으로 총 2회차에 걸쳐 델파이 조사를 실시하여, 훈련프로그램 운영모델 기본구조, 교육과정, 운영전략의 하위 구성요소의 적합도를 검증하였다. 그리고 최종적으로 검증된 훈련 모델을 온라인 직업훈련 허브인 스마트 직업훈련 플랫폼(STEP)에 적용하여 AI 융합인재 양성 학습자 맞춤형 훈련모델 수립 방안을 제안하였다.

• 대한공업교육학회지
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• 제36권2호
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• pp.25-46
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• 2011

이 연구의 목적은 기술 가정과 교사의 수업과 관련된 교육활동의 효과를 증진시키기 위해서 교사 교육 프로그램을 개발하는 것이다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 문헌연구와 조사연구를 통해 기술 가정과 교사 교육 프로그램을 개발하였다. 이 연구를 통해 얻은 결론은 다음과 같다. 첫째, 기술 가정과 교사의 수업과 관련된 전문성을 신장시키기 위해 체계화된 교사교육 프로그램을 개발하는 것이 필요하다. 둘째, 기술 가정과 교사 교육을 위한 프로그램은 46개 과목과 121개 교육 내용으로 구조화 되었는데, 이러한 교육 프로그램은 교육과학기술부, 시도교육청 및 대학 등의 교사 재교육 기관에서 교사 교육 프로그램을 구성할 때 활용할 가치가 있다. 셋째, 기술 가정과 교사 교육 프로그램의 교육 내용에 대한 교육요구도를 분석한 결과 '기술 가정과 교사로서의 전문성 계발 활동', '다양한 평가도구의 제작', '효과적인 발문 전략' 및 '학습의욕을 높이는 기술' 순으로 교육요구도가 높은 것으로 나타났다. 이에 따라 기술 가정과 교사 교육 프로그램에서는 이러한 교육 내용을 중요하게 다루어야 하며 추후 교사 교육 프로그램을 개발할 때 고려할 필요가 있다.

• 직업교육연구
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• 제35권6호
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• pp.39-63
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• 2016

이 연구의 목적은 실업자가 훈련프로그램을 수료한 이후에 실업자의 실제적인 취업률과 고용유지율에 영향을 미치는 변인을 구명하는 데 있었다. 이를 위해 2012년 훈련서비스 품질 등에 관한 설문조사에 응답한 국가기간 전략산업직종(이하 '기간전략') 훈련생(889명) 중에서 최종적으로 수료한 훈련생(840명)의 훈련과정 종료 후 2년 이상의 고용보험 가입여부 및 가입기간 등에 관한 자료를 활용하여 생존분석(생명표 분석, Cox 회귀모형 분석)을 실시하였다. 이 연구의 주요 결과는 첫째, 수료 후 취업률이 가장 높은(36.8%) 시기는 3개월 이내이고, 전체 훈련생의 50% 이상이 취업한 시기는 6개월 이내로 나타났다. 수료 후 1년과 2년이 경과된 시점까지도 지속적으로 취업이 발생하고 있지만, 시간이 지날수록 취업률은 점점 감소하는 것으로 나타났다. 둘째, 수료 후 취업률에 영향을 미치는 변인은 훈련서비스 품질 중 교수역량(-)과 고용가능성(+)으로, 교수역량을 낮게 인식할수록, 자신의 고용가능성을 높게 인식할수록 취업확률이 높게 나타났다. 셋째, 취업 후 고용상실률이 가장 높은(각 22.0%, 22.3%) 시기는 3개월 이내와 3~6개월 이내이고, 전체 훈련생의 50% 이상이 고용보험을 상실한 시기는 8.8개월 이내로 나타났다. 넷째, 취업 후 고용유지율에 영향을 미치는 변인은 훈련서비스 품질 중 교사-학생관계(+), 학우관계(+), 훈련만족도(+)로, 교사-학생관계와 학우관계의 품질을 높게 인식할수록, 훈련만족도를 높게 인식할수록 취업 후 고용유지확률이 높게 나타났다.

• 한국치위생학회지
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• 제20권2호
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• pp.221-232
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• 2020

Objectives: The aim of this study was to suggest a method for training students majoring in dental hygiene with a sense of professionalism by identifying meta-cognition, efficient learning strategies, and self-directedness necessary to become a spontaneous, self-controlled learner. Methods: A survey was conducted on 316 students majoring in dental hygiene, and collected data were analyzed using SPSS, version 23.0. A post-hoc analysis was performed using descriptive statistics, t-test, analysis of variance, and Duncan's multiple range test, and Pearson's correlation coefficient was used to assess the relationship among meta-cognition, learning strategy, and self-directedness. Results: The meta-cognition, learning strategy, and self-directedness scores of students majoring in dental hygiene were 3.25, 3.08, and 3.12, respectively. Meta-cognition was significant because the grade was lower, and the previous semester grade and major satisfaction were higher. Learning strategy was significant because the previous semester grade and major satisfaction were higher among general high school students. Self-directedness was significantly low in students whose self-conviction score was below 2.0 in terms of the previous semester grade and significantly high with high self-satisfaction. Conclusions: Instructors at the dental hygiene department should acknowledge the importance of meta-cognition, find various teaching methods to improve learning strategy, and encourage students to participate in class by enhancing self-directedness in learning.

• 산업진흥연구
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• 제8권1호
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• pp.35-45
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• 2023

본 논문은 미국이 추진하고 있는 국방 인공지능 관련 정책 및 3차 상쇄전략의 주요 과제와 경과를 살펴봄으로써, 미국 국방전략의 핵심 지향점 및 추진 동향 등을 분석하고, 미래 국방환경에서 우리나라의 안보를 담보하기 위한 유효적절한 정책적 시사점을 도출하였다. 이에, 미래 국방환경을 위한 첨단 무기체계에 대한 개발 능력 및 핵심기술 확보를 위한 대응방안을 미국의 국방 인공지능 정책과 연계하여 다음과 같이 모색하였다. 인공지능 기반의 국방혁신을 성공적으로 추진하기 위해서는 첫째, 무인·로봇, 자율무기체계 전력 운용을 위한 장기적인 추진전략이 마련되어 져야 한다. 둘째, 국방 데이터의 안전한 수집·저장·관리, 알고리즘 개발 및 컴퓨팅 능력을 확보하기 위한 인공지능 플랫폼 개발이 필요하다. 마지막으로, 한미 동맹에 기반하여 우리나라가 참여 가능한 첨단부품 및 핵심기술을 식별하고, 미국과의 기술협력을 강화해 나가야 한다.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2003년도 학술대회지
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• pp.73-81
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• 2003

미국 건설산업은 숙련된 기능공의 부족이라는 도전적 과제를 경험해 오고 있다. 이 문제는 다음과 같은 여러 원인들에 의해 야기된것이다. 건설산업의 이미지 저하, 훈련과 교육의 부족, 불분명한 경력관리, 임금의 저하, 노동인력의 구성변화. 건설인력과 관련된 이러한 문제점들을 근본적으로 해결하기 위해 Two-Tier Work Force Strategy라는 획기적인 접근방법이 Center for Construction Industry Studies (CCIS)에서 제안되었다. Two-Tier Work Force Strategy는 Tier I과 Tier II Strategy로 구성되어 있다. Tier I 전략은 기술이 떨어지고 단순작업이 가능한 기능인력을 활용하며, 많은 수의 현장관리인원을 필요로 한다. Tier II 전략은 상대적으로 잘 교육받고, 기술수준이 높은 소수의 기능인력을 활용하며, 그들은 기능능력과 더불어 관리능력도 갖추고 있어야 한다. 그들은 더 높은 급여를 받지만, 높은 기술수준으로 인해 더 생산적으로 일할 수 있고, 다중기술의 보유로 더 오래 현장에머물며, 안전, 품질, 공정, 그리고 원가적 측면에서 향상된 프로젝트 성과를 가져온다. Two-Tier Work Force Strategy는 근래의 기능인력에 대한 문제점을 해결하고, 미래에 더 나은 노동환경을 가져올 수 있는 방안이 될 수 있을 것이다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제15권4호
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• pp.123-136
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• 2008

This study tried to find out the effect of change management on the ERP performance in small and medium size companies. Communication, BPR management, education and training were selected as independent variables which might bring an effect on ERP performances which were classified as quality and quantity one. Structure equation model was built and analyzed with AMOS 5.0 version from data gathered through 127 companies which already implemented ERP systems. The result of this study shows that all the three independent variables give positive impacts on two dependent variables, which means change management is critical when small and medium size companies want to implement ERP systems.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권2호
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• pp.566-578
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• 2018

In this paper, we design a segment training based individual channel estimation (STICE) scheme for the classical two-way relay network (TWRN) with multi-pair sources (MPS) and amplify-and-forward (AF). We adopt the linear minimum mean square error (LMMSE) channel estimator to minimize the mean square error (MSE) without channel estimation error, where the optimal power allocation strategy from the relay for different sources is obtained. Then the MSE gains are given with different source pairs among the proposed power allocation scheme and the existing power allocation schemes. Numerical results show that the proposed method outperforms the existing ones.

• 대한임상검사과학회지
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• 제45권4호
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• pp.188-192
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• 2013

This study was conducted to develop the strategy for more effective internal marketing and promoting internal customer satisfaction by grasping the level of internal marketing operations targeting employees within hospital and empirically analyzing the effect of internal marketing operations on internal customer satisfaction. The findings reveal that there is a significant correlation between factors for internal marketing components and internal customer satisfaction. The average factor score for internal customer satisfaction is 3.230 out of 5, which is a little higher than normal levels. Counting down the five factors is as follows: internal communication, education and training, delegation of authority, welfare, compensation system, with compensation system shown as the lowest level and internal communication as the highest level. In addition, the result of multiple regression analysis conducted to inspect the effect of factors for internal marketing components on internal customer satisfaction indicates that among 5 factors, delegation of authority, education and training, and welfare have positive influences on internal customer satisfaction; whereas, compensation system has little effect on it.

• 비파괴검사학회지
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• 제28권3호
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• pp.254-262
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• 2008

The objective of the proposed study is to produce a tool-condition monitoring (TCM) strategy that will lead to a more efficient and economical drilling tool usage. Drill-wear monitoring is an important attribute in the automatic cutting processes as it can help preventing damages of the tools and workpieces and optimizing the tool usage. This study presents the architectures of a multi-layer feed-forward neural network with back-propagation training algorithm for the monitoring of drill wear. The input features to the neural networks were extracted from the AE signals using the wavelet transform analysis. Training and testing were performed under a moderate range of cutting conditions in the dry drilling of steel plates. The results indicated that the extracted input features from AE signals to the supervised neural networks were effective for drill wear monitoring and the output of the neural networks could be utilized for the tool life management planning.