• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.225-238
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• 2022

인공지능 리터러시에 대한 중요성이 증가하고 있지만, 인공지능 리터러시를 측정하기 위한 검사 도구가 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 중학생의 인공지능 리터러시를 측정하기 위한 검사 도구를 개발하였다. 검사 도구 개발을 위하여 전문가 집단을 구성하고, 검사 도구의 요인과 문항을 개발하였다. 개발한 검사 도구의 신뢰도와 타당도를 확보하기 위하여 현장 적합성 검토, 탐색적 요인 분석, 확인적 요인 분석을 진행하였다. 이러한 연구를 통하여 6개의 하위 영역과 30개의 문항을 가진 검사 도구를 개발하였다. 검사 도구의 하위 영역은 인공지능의 사회적 영향(8문항), 인공지능의 이해(6문항), 인공지능 실행 계획(5문항), 인공지능 문제 해결(5문항), 데이터 리터러시(4문항), 인공지능 윤리(2문항)가 있다. 검사 도구는 5점 리커트 척도로 응답하게 개발되었으며, 내적 일치도 계수는 전체가 .970이며, 하위 영역은 .861~.939이었다. 본 연구는 인공지능 리터러시의 발달 과정 분석, 교수-학습, 교육과정 등의 연구에 활용될 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.518-519
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• 2016

AOI 검사기는 SMT 공정 상에서 PCB (printed Circuit Board) 상의 부품들을 카메라로 촬영하고 촬영된 영상을 2D 혹은 3D 형태의 이미지로 재구성하고 분석하여 이상 여무를 판단하는 장비다. 검사를 하고자 하는 PCB의 크기가 카메라가 촬영할 수 있는 영역 보다 큰 경우가 대부분이기 때문에 PCB 상에 마운트 되어 있는 부품들을 모두 촬영하기 위해서는 여러 차례 나누어 촬영해야 할 필요가 있으며 이 때문에 PCB 상에 촬영해야 하는 부품들을 가능한 FOV에 많이 포함될 수 있도록 여러 FOV 영역으로 나누고 이렇게 나누어진 FOV 영역들을 최적의 경로로 이동하며 촬영할 수 있도록 하기 위한 알고리즘이 필요하다. 기존 논문들은 대부분 이 문제를 해결하기 위한 알고리즘에 대해 다루어 왔다. 일반적으로 생산이 진행되는 시점에서는 검사해야 할 PCB에 대한 정보 (PCB의 크기, 부품의 위치, 크기, 종류 등)는 이미 정해져 있기 때문에 경로 계획 최적화 수행은 PCB 정보에 변동이 없다면 한차례만 하면 된다. 하지만 검사를 할 수 있도록 Teaching 하는 단계에서는 PCB 정보가 지속적으로 변경될 수 있으며 이에 따라 최적화를 여러 차례 수행해야 할 필요성이 있다. 최적화를 위한 처리 시간은 부품의 개수, PCB 상에서의 분포정도등에 따라 증가하기 때문에 PCB 정보가 변경될 때 마다 최적화를 수행하게 되면 비효율적으로 처리 시간이 증가하게 된다. 본 논문에서는 이 문제에 대해 연구하고 해결책을 제시하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제12권4호
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• pp.639-648
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• 1999

레이더법은 건축구조물에 대한 비파괴 검사의 대표적인 방법의 하나이다. 레이더법을 이용하는데 영향을 주는 요인들을 연구하고, 레이더로 측정된 결과들을 분석하기 위해서는 전자기파의 전파에 대한 수치적인 모델링을 통한 이론적인 접근이 필요하다. 콘크리트 시편에 전파되는 전자기파를 모델링 하기 위해 유한차분 시간영역법을 적용하고자 한다. 유한차분 시간영역법은 전자파 해석과 모델링을 통한 시뮬레이션에 매우 유용한 방법이다. 본 연구에서는 유한차분 시간영역법을 이용하여 두께가 다른 4개의 시편과 두께는 100㎜로 동일하고 피복두께가 다른 3개의 시편을 3차원으로 모델링 하였다. 두께 측정 모델링 결과에서는 계산영역의 셀간격과 입사파의 파장/콘크리트 시편의 두께값이 모델링의 정확성에 미치는 영향을 알 수 있었다. 철근이 있는 시편의 모델링에서는 0.08%∼0.5%의 오차로 철근의 위치를 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권7호
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• pp.39-46
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• 2023

본 연구는 인공지능 소양 능력의 측정을 위한 검사 기준의 설계와 개발을 목적으로 한다. 선행연구와 전문가 FGI를 통해 AI 소양의 핵심 영역을 선정하고 세부 기준을 설계하였다. 검사 기준의 영역은 AI의 개념, 실제와 영향 3가지로 구분하고 세부 항목은 AI의 개념 33문항, AI의 실제 13문항, AI의 영향 15문항으로 구성하였다. 검사 기준의 타당성 확보를 위해 2번에 걸친 전문가 타당도 검사를 실시하여 검사 기준을 수정, 보완하였다. 최종 AI소양 검사 기준은 총 30문항으로 개발하였다. 본 연구에서 개발된 AI소양 검사 기준은 AI소양 능력 측정을 위한 자기 체크리스트나 AI역량 검사 문항을 개발하는 중요한 도구가 되기를 기대한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.323-330
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• 2018

본 연구는 측정학적 특성을 바탕으로 교육과학기술부에서 표준안으로 보급한 교직 적성 인성 검사를 교육대학원의 예비공학교사에게 실시하는 것이 적절한지를 살펴보며, 교직 적성 인성 검사가 적정 수준의 신뢰도에 도달할 수 있는 효율적인 측정 조건을 제시하였다. 이를 위해 수도권에 소재한 한 교육대학원에서 2013년부터 2017년까지 공학교육전공의 예비공학교사 99명을 대상으로 실시한 교직 적성 인성 검사자료에 일반화가능도 분석을 수행하였다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 교직 적성 인성 검사점수에 미치는 요인의 상대적인 영향력은 일반적으로 잔차, 영역 내 문항, 피험자, 피험자와 영역의 상호작용, 영역, 그리고 시행횟수 크기의 순으로 나타났다. 둘째, 고전검사이론을 바탕으로 한 Cronbach's ${\alpha}$는 측정 구조를 적합하게 반영하지 못함으로써 과대추정 될 수 있으므로 준거참조검사에서는 의존도계수와 같은 보다 정밀한 신뢰도를 추정할 필요가 있다. 셋째, 교직 적성 인성 검사 표준안은 의존도계수를 바탕으로 교육대학원의 예비공학교사에게 적용 가능하다는 경험적 근거를 제시하였다. 넷째, 교직 적성 인성 검사가 적정 수준의 신뢰도에 도달할 수 있는 효율적인 측정 조건은 총 문항 수를 기준으로 시행횟수는 2회, 영역은 12개, 그리고 영역 내 문항은 8개로 원자료인 총 210개 문항을 96개로 축소할 수 있는 것으로 나타났다. 마지막으로 본 연구의 제한점과 후속 연구를 위한 방향을 제시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (하)
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• pp.1103-1106
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• 2002

현재, 컨베이어 벨트시스템에 소포를 직재하고, 우편번호를 운영자가 입력하여 구분한다. 구분된 소포 중에서 기록관리 대상의 경우에는 바코드를 판독하여 처리하고 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 2m/sec 이내로 이송되는 소포를 라인 CCD(Charged Coupled Device) 카메라에 의해 이미지 획득한 후, 바코드 ROI 추출 방법을 위해 $32{\times}32$ 미세블룩 검사 방법을 적용하였다. ROI 추출 절차는 최대-최소 차이값과 동적 인계값 기준으로 바탕면 제거, 문자열과 바코드 영역을 판단하기 위한 대각선(diagonal) 검사방법 적용, 바코드 영역인지 검증하기 위해 수평으로 5 라인을 검사하고 에지의 수와 폭의 변화량 비교 등의 과정으로 수행하였다. 그리고 바코드 ROI 추출은 레이블링 과정에 의해 바코드 영역의 보정과 그룹크기 비교에 의한 ROI 영역의 구체화와 정보 해석을 위하여 ROI 외곽좌표 8개중에서 가장 간 중심축 라인으로 생성하는 방법 등을 적용하였다. ROI 추출과 중심축 시험결과에 의하면 $50{\sim}180msec$이내에 가능하게 되었다. 그리고, ROI 추출의 정확도는 99.994% 이상을 만족한다.

• 교육심리연구
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• 제22권2호
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• pp.367-384
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• 2008

본 연구의 목적은 인과추론검사에 대한 이론적 틀을 바탕으로 인과추론능력 검사도구를 개발하고 이를 타당화하기 위한 예비 연구를 진행하는 것이었다. 구체적으로 본 연구에서는 인과추론의 대상 영역을 행동, 심리, 자연 영역으로 구분하여 각 영역에서의 인과추론능력을 측정하는 그림 검사를 개발하였다. 예비 검사와 본 검사를 통하여 2차에 걸쳐 문항을 선별하였고, 구인타당화, 공인타당화에 대한 검증이 이루어졌다. 총 59문항에 대한 선별 과정을 통하여 예비 검사에서 18문항, 본 검사에서 최종 12문항을 확정하였다. 최종 12문항으로 이루어진 인과추론능력검사의 신뢰도는 Cronbach ${\alpha}=.72$로 나타났고, 구인타당화를 위한 탐색적 요인분석과 확인적 요인분석을 실시하였다. 탐색적 요인분석 결과 본 검사가 가정한 세 가지 하위 구인인 행동, 심리, 자연의 삼요인이 추출되었다. 또한 확인적 요인분석 결과, 본 연구가 가정한 행동, 심리, 자연의 삼요인 모형의 이론적 요인구조가 적합한 것으로 나타났다. 준거 타당도 검증을 위해서 한국교육개발원의 추리능력검사를 사용하였고, 이 검사와의 상관은 .55로 두 검사가 추론이라는 공통 구인을 측정하고 있음을 확인하였다. 또한 검사의 총점 및 하위 점수에서 성차가 발견되지 않았고, 성에 따른 문항의 차별적 기능 분석결과 2문항만이 차별성을 갖는 것으로 나타났다. 한편, 학년별 차이는 유의하게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 이는 본 검사가 성차에 상대적으로 편파적이지 않으면서도 연령에 따른 인과추론 발달 추이를 어느 정도 반영하는 검사도구임을 보여주는 것이었다. 본 연구에서 개발된 아동용 인과추론능력검사는 아동의 사고능력에 대한 평가뿐만 아니라, 사고력 발달에 있어 지체나 장애를 나타내 보이는 아동들을 선별하는 데 유용하게 적용될 수 있을 것이다.

• 과학교육연구지
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• 제35권2호
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• pp.307-323
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• 2011

본 연구는 우리나라 중학생의 자기조절학습능력의 수준을 측정하고, 자기조절학습능력과 과학의 탐구능력, 과학의 정의적 영역의 특징을 분석하는 데 목적을 두었다. 본 연구의 연구문제는 첫째, 중학생의 자기조절학습능력의 수준이 어떻게 되는가? 둘째, 자기조절학습능력과 과학의 탐구능력 간에 어떤 관계가 있는가? 셋째, 자기조절학습능력과 과학의 정의적 영역은 어떤 관계가 있는가? 이다. 연구방법은 첫째, 자기조절학습능력, 과학의 탐구능력, 과학의 정의적 영역의 이론적 배경을 조사하였다. 둘째, 자기조절학습능력, 과학의 탐구영역, 과학의 정의적 영역의 검사지를 다음과 같이 구성하였다. (1) 자기조절학습능력 검사(정현철 등, 2004) (2) 과학의 탐구능력검사 중 문제발견능력검사(정현철 등, 2004) (3) 과학의 정의적 영역설문(서혜애 등, 2008). 연구대상은 부산광역시, 울산광역시, 경상남도 소재의 7개 학교 3개 학년 재학생을 무작위로 선정하였으며, 총704명의 응답결과를 분석하였다. 연구결과, 첫째, 자기조절학습능력의 수준은 3.02였으며, 둘째, 과학의 탐구능력이 높은 학생들은 자기조절학습능력도 높게 (p<.05)나타났다. 셋째, 과학의 정의적 영역의 특징은 남학생이 여학생보다 높은 자기 효능감을 나타냈다. 학년이 올라갈수록 과학의 정의적 영역은 감소(p=.048)하였다. 특히 자기 효능감에서 가장 큰 유의한(p=.002) 차이를 보였다. 넷째, 자기조절학습능력과 과학의 탐구능력, 과학의 정의적 영역 모두 통계적으로 유의한(p=.000) 상관이 있었다. 이는 자기조절학습능력이 높은 학생은 과학의 탐구능력이 높고, 과학의 정의적 영역도 높다고 볼 수 있다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제15권2호
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• pp.341-349
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• 2002

레이더법은 건축구조물에 대한 비파괴 검사의 대표적인 방법의 하나이다. 레이더로 측정된 결과들을 분석하기 위해서는 전자기파의 전파에 대한 수치적인 모델링을 통한 이론적인 접근이 필요하다. 콘크리트 시편에 전파되는 전자기파를 모델링하기 위해 유한차분 시간영역법을 적용하고자 한다. 유한차분 시간영역법은 전자파 해석과 모델링을 통한 시뮬레이션에 매우 유용한 방법이다. 본 연구에서는 유한차분 시간영역법을 이용하여 두께가 다른 5개의 시편을 3차원으로 모델링하였다. 모델링 결과와 실험 결과를 비교하여 실험에서 시편 뒷 표면을 찾으며 시편두께를 측정한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.168-170
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• 2011

본 논문에서는 항공 갑판의 비파괴 검사 영상에서, 조직의 이상이나 결함의 정도를 검출하는 기존의 방법보다 결함 검출의 정확도를 개선한 방법을 제안한다. 제안된 결함 검출 방법은 결함의 윤곽선을 추출하기 위하여 라플라시안 필터링 기법을 적용하여 윤곽선을 추출한다. 라플라시안 필터링 기법을 적용하여 윤곽선을 추출할 경우에는 결함 이외의 다른 객체들의 윤곽선도 검출된다. 따라서 본 논문에서는 이진화 기법과 팽창 연산을 적용하여 결함의 후보 객체들을 연결한다. 그리고 Grassfire 라벨링 기법을 적용하여 잡음을 제거하고 팽창 연산과 침식 연산을 이용하여 결함 후보 영역의 크기를 조정한다. 크기가 조정된 결함 후보 영역을 기반으로 원 영상에서 결함 후보 영역을 추출한다. 결함 후보 영역에서 결함 영역을 추출하기 위해 결함 후보 영역의 명암 대비를 증가시키고 결함 후보 영역의 주변 정보를 이용하여 이진화한다. 이진화 된 영역에서 Grassfire 라벨링 기법을 이용하여 잡음을 제거하고 최종적으로 결함 영역을 검출한다. 본 논문에서 제안한 방법으로 항공갑판의 결함을 추출한 결과, 기존의 방법보다 항공 갑판의 결함을 추출하는데 효과적인 것을 확인하였다.