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.
제조환경이 더욱 복잡해짐에 따라 전통적인 시뮬레이션만으로는 실시간 현장 결과를 평가하는 데 많은 어려움을 겪고 있다. 이를 극복하기 위한 대안으로 Digital Twin개념이 활발히 논의되고 있지만, 제품설계 단계에 국한되어 연구가 진행되고 있는 실정이다. 본 연구는 Digital Twin개념이 생산 공정 프로세스에 적용되기 위한 Digital Twin 기반 제조환경 프레임워크를 제시하였다. 구성요소는 실제 생산환경인 물리적 시스템과 데이터베이스, 그리고 가상 시스템인 트윈 모델을 제안하였다. 본 연구에서는 Arena 소프트웨어와 엑셀 VBA를 활용하여 컨베이어 시스템을 대상으로 간단한 Digital Twin 기반 제조시스템을 모의실험하였다. 실험결과 트윈 모델이 실제 물리적 시스템의 실시간 데이터를 전송받아 동일한 시간단위로 작동됨을 확인하였고, 엑셀 VBA에서 축적된 실시간 데이터와 학습 데이터를 기반으로 조정된 파라미터를 생성하고 있음을 확인하였다. 또한, 간단한 모의실험을 통해 Digital Twin 모델 구동 방법을 제안하였으며, Digital Twin 모델의 구현 가능성을 보여주었다.
Although the 1997 Raw Data of the National Wealth Statistical Survey (South Korea) is timely 20-year-old data, it is meaningful as a benchmarking in the capital stock estimations of Korea, which is estimated by PIM (permanent inventory method). In the case of machinery/equipment, it is the data that can analyze in depth the changes in the industrial structure of Korea. In the case of ASL (average service life) which has economic concept, since the change of ASL is not so large, ASL yielded by the Raw Data of the 1997 National Wealth Statistical Survey is meaningful as reference value for the ASL estimated by the Bank of Korea and the National Statistical Office. As you know Japan has changed its service life due to changes in its industrial structure. However, many of its assets are still used for the years indicated in Showa (before 1989). The same trend with other countries such as Japan. However, the United States is constantly devoted to assessing the useful ASL and value of assets by distinguishing between the Hulten-Wykoff models and those not. Korea has also benchmarked the useful ASL of the United States and Japan when it conducted its own survey every 10 years by due diligence until 1997. In this study, the 'constraint' Iowa curve estimation by the Raw Data of the 1997 National Wealth Statistical Survey is based on the age records of the assets and the maximum age of the assets appropriately derived. And then we made modified Iowa curve by smoothing. From this modified one, we suggested ASL by asset. After 1997, the vintage disposal data directly were collected by the National Statistical Office with Oh Hyun Seung, Cho Jin Hyung, in order to estimate the useful ASL. Since then, the B/S team of the Economic and Statistics Bureau of the Bank of Korea has been working on a new concept of content training.
본 연구에서는 스마트시티 구성요소인 공간정보인프라 구축을 위해 최신 공간정보 취득 기술인 드론을 기반으로 도심지의 3차원 디지털트윈 모형을 구축하였으며, 구축된 모형 간의 처리시간·품질·정확도 분석과 스마트시티 응용시스템을 활용하여 몇 가지 분석 모델을 구현하였다. 3종의 드론 사진측량 소프트웨어의 데이터 처리시간·품질이 각각 다르게 나타난 반면 구축 모델의 정확도는 8점의 검사점에 대한 평균제곱근 오차(RMSE)는 N방향으로 ±0.04m, E방향으로는 ±0.03m, Z방향으로 ±0.02m로 경계점좌표등록부시행지역의 경계점에 대한 측량성과와 검사성과의 허용범위로 규정하고 있는 0.1m 미만으로 나타났으며. 항공사진측량 작업규정의 1:500~1:600 축척의 사진기준점 오차 한계인 표준편차 0.14cm 이내로 나타나서 지적과 항공사진측량에서 규정하는 대축척의 오차 한계 모두 만족함을 알 수 있었다. 또한 드론기반의 3차원 도심지 디지털트윈 모형을 이용한 스마트시티 구현의 활용성 증대를 위해 본 연구에서 구축한 모형을 이용하여 조망권·경관분석, 일조권분석, 순찰경로분석, 화재진압 모의 훈련 등을 구현하였으며, 기존 항공측량 방법과 비교해서 육안 판독지점에 대한 정확도는 기존 항공측량 보다 10cm 내외 더 정확하고, 약 30㎢ 이하의 구축 면적에서 기존항공측량 보다 구축비용을 절감할 수 있을 것이라 판단할 수 있었다.
본 연구는 공업 입문 과목에 적용할 수 있는 학습자 주도형 e-Learning 콘텐츠 체제를 구안하고 그에 맞는 콘텐츠 개발을 목표로 하고 있다. 주요연구 내용은 첫째, 전문계고 교수-학습과정에서 적용할 수 있는 학습자 주도형 e-Learning 콘텐츠 모델 개발 및 적용, 둘째, 학생들의 특성 및 성취 수준에 적합한 스토리 보드 개발, 셋째, 수학능력시험 직업탐구영역의 "공업 입문" 과목 교수학습 콘텐츠 등을 개발하는 것이다. 주요연구 결과로, 학습자 특성 분석을 통해서 "공업입문" 콘텐츠에 적용될 모델로 선형 모델이 선정되었다. 개발된 콘텐츠에 대한 학교 현장의 만족도 조사 결과 이러닝 콘텐츠를 활용한 수업에서 학습자의 79%가 학업성취도 증진에 도움이 되었다고 답변했으나, 19%는 도움이 되지 않았다고 응답하였다. 국가와 교육청, 학교와 교사는 학생들의 자발적 학습 동기 유발을 위한 다양한 e-learning 콘텐츠의 개발과 교수-학습 환경 조건을 갖추어야 할 것이다. 직업교육 효과성 제고를 위해 학생들의 학업 성취동기를 높일 수 있도록 다양한 학습자 주도형 e-Learning 콘텐츠 개발이 필요하다.
사회적 경제의 활성화는 정부의 100대 중점 과제중 하나다. 인증 사회적기업은 2019년 8월 현재 2249개로 사회적기업 육성법이 시행된 2007년 이후 41배에 달하는 양적 팽창을 하고 있다. 최근 사회적기업의 인증 제도를 등록제로 전환한다는 이슈가 대두되는 등 사회적 경제(social economy) 조직들의 지속성장 가능성에 대한 많은 논의가 이뤄지고 있다. 본 연구는 사회적 가치와 경제적 가치를 이중적으로 추구하는 사회적기업의 특수한 경영 구조에 착안하여 성과에 영향을 주는 요인들을 도출했다. 그 중에서도 창업가의 사회적 경제에 대한 경험 특성, 전략적 역량, 사회적 가치 추구 정도, 성과간의 관계를 실증적으로 규명코자 하였다. 본 연구가 선행연구들과 다른 점은 사회적 기업의 하이브리드적 경영 구조를 창업가의 관점에서 착안한 점이다. 그에 따라 일반 영리기업에서 통용되는 창업가의 전략적 역량과 사회적 경제 조직에서 중시되는 경험 특성이 창업가의 사회적 가치 추구의 정도와 어떠한 매개효과를 가지며 성과에 어떻게 영향을 미치는가에 대해서 실증적 규명을 시도한 것이다. 연구결과는 우선 사회적기업 창업가는 사회적 가치를 최우선적 목표로 추구하면서 그것을 지속적으로 유지하기 위해서는 전략적 역량을 통해 경제적 성과를 향상시켜야 한다는 점과, 다음으로 사회적 가치 추구는 창업가의 사회적 경제에 대한 이해와 관련 경험 등을 밑바탕으로 형성되어야 함을 시사한다. 또한 연구 결과에서 도출한 실무적 시사점은 향후 관련기관의 사회적 기업에 대한 교육이나 기존 경영자 및 창업후보자의 역량 모델 설정에 실질적인 방향을 제시하고 있다.
에듀테인먼트 시스템은 학습자가 문제를 효과적으로 인식하고, 문제를 해결하는 데 필요한 중요한 정보를 파악 분류하고, 배운 내용을 전달할 수 있도록 돕는 것을 목표로 한다. 에듀테인먼트를 활용한 콘텐츠는 과학 및 산업 분야의 교육 및 훈련에 유용하게 적용될 수 있다. 본 논문에서는 직관적인 멀티 모달 인터페이스를 활용하여 신약개발에서 활용되고 있는 가상스크리닝에 적용될 수 있는 에듀테인먼트 시스템을 제안한다. 본 연구에서는 분자 구조의 3D 모델을 효과적으로 조작하기 위해 입체 모니터를 활용하여 3차원(3D)거대 분자 모델링을 시각화 하였으며, 멀티 모달 인터페이스를 활용하여 분자 모델을 조작하고 있다. 본 시스템은 신약 개발 혹은 백신 개발에 있어 매우 중요한 방법 중의 하나인 가상 약물 선별 방법 중 하나 인 도킹 시뮬레이션 실험을 게임적 요소를 활용하여 쉽게 해결하는 방법을 제안하고 있다. 레벨 업 개념은 게임 요소가 객체와 사용자의 수에 의해 의존되는 바이오 게임 접근법을 활용하여 구현하였다. 실험 방법으로는 제안된 시스템의 신약 개발 과정에서 인간 면역 결핍 바이러스 (HIV)의 새로운 후보물질을 활용하여 바이러스의 활동 억제를 스크리닝하는 도킹 과정에서의 시간 측정으로 성능 비교 평가하였다.
본 논문에서는 흉부 X선 영상에서 정상 심장과 비정상 심장(심장비대)을 분류할 수 있는 합성곱 신경망 모델을 제안하고자 한다. 학습 및 테스트 데이터로는 경북대학교병원에 내원하여 정상과 심장비대를 진단받은 환자들의 흉부 X-선 이미지를 획득하여 사용하였다. 제안된 합성곱 신경망 모델을 이용하였을 때의 정상 심장 및 비정상 심장(심장비대) 분류 정확도는 99.88%였다. 정상 심장 영상을 테스트 데이터로 사용하였을 때의 정확도, 정밀도, 재현율 및 F1 Score는 95%, 100%, 90%, 96%였다. 비정상 심장(심장비대) 영상을 테스트 데이터로 사용하였을 때의 정확도, 정밀도, 재현율 및 F1 Score는 95%, 92%, 100% 및 96%였다. 이러한 학습 및 테스트 분류 결과로 제안된 합성곱 신경망 모델은 흉부 X-선 영상의 특징 추출 및 분류에서 매우 우수한 성능을 보여주고 있다고 판단된다. 본 논문에서 제안하는 합성곱 신경망 모델은 흉부 X-선 영상의 질환 분류에 있어 유용한 결과를 보여줄 것으로 판단되며, 다른 의료 영상에서도 동일한 결과를 나타내는지 알아보기 위하여 추가적인 연구가 이루어져야 할 것이다.
본 연구에서는 6개의 기계학습 기법들을 활용하여 2019년과 2020년 전국 땅밀림 현장조사 결과를 기반으로 땅밀림 위험지역을 A부터 C까지 3개 등급(A등급: 위험, B등급: 보통, C등급: 양호)으로 구분할 수 있는 분류모형을 구축하고, 분류 정확도를 비교·분석한다. 기계학습 기법으로는 K-Nearest Neighbor, Support Vector Machine, Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest, Extreme Gradient Boosting 총 6개를 적용하였다. 분류 정확도 분석결과, 6개의 기법 모두 0.9 이상의 우수한 정확도를 보여주었다. 수치형 자료를 학습에 적용한 경우가, 문자형 자료를 학습한 모형보다 우수한 성능을 나타냈으며, 현장조사 평가점수 자료군(C1~C4) 보다는 전문가의견이 반영된 평가점수 자료군(R1~R4)으로 학습한 모형이 정확도가 높은 것으로 분석되었다. 특히, 직접징후와 간접징후 정보를 학습에 반영한 경우가 예측정확도가 높게 나타났다. 향후 땅밀림 현장조사 자료가 지속적으로 확보될 경우, 본 연구에서 활용한 기계학습기법은 땅밀림 분류를 위한 도구로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
초기 학습 데이터의 과적합으로 인한 전력망 상태예측 모델의 성능 감소를 방지하고 예측모델의 예측 정확도 유지를 통한 계속적인 현장활용을 위해서는 기계학습 모델의 예측 정확도를 지속적으로 관리할 필요가 있다. 이를 위해, 본 논문에서는 다양한 요인에 의해 끊임없이 변화하는 전력망 상태 데이터의 특성을 고려하여 예측모델의 정확성과 신뢰성을 높이고 현장 적용 가능한 수준의 품질을 유지하기 위한 기계학습 기반 전력망 상태예측 모델의 성능 유지관리 자동화 기법을 제안한다. 제안 기법은 워크플로우 관리 기술의 적용을 통해 전력망 상태예측 모델 성능 유지관리를 위한 일련의 태스크들을 워크플로우의 형태로 모델링하고 이를 자동화하여 업무를 효율화 하였다. 또한, 기존 기술에서는 시도되지 않았던 학습데이터의 통계적 특성 변화 정도와 예측의 일반화 수준을 모두 고려한 예측모델의 성능 평가를 통해 성능 결과의 신뢰성을 확보하고 이를 통해 예측 모델의 정확도를 일정 수준으로 유지관리하고 더욱 성능이 우수한 예측모델의 신규 개발이 가능하다. 결과적으로 본 논문에서 제안하는 전력망 상태예측 모델 성능 유지관리 자동화 기법을 통해 예측모델의 성능 저하문제를 해결하여 분산자원 연계 등 외부 환경의 변화에 유연한 예측모델 관리를 통해 정확성과 신뢰성이 보장된 예측 모델의 지속적인 활용이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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