본 연구는 소프트웨어(SW) 교육이 초중등 교육 교과과정에 독립된 교과로서 도입되는 교육혁신의 실행을 앞두고, 이에 대한 한국 교사들의 인식 수준 및 관심이 무엇인지 파악하기 위한 연구이다. 본 연구에서는 George 외 (2006)의 관심단계 설문도구(Stages of Concern Questionnaire)를 사용하여 SW 교육 연수에 참가한 교사 92명을 대상으로 연구 조사를 진행한 결과, 현재 교사들은 0-무관심과 1-정보적 단계에서 높은 관심 강도를, 그리고 4-결과적 단계에서 가장 낮은 관심 강도를 보여, 비사용자의 일반적인 특성을 보이고 있었다. 교사들의 변인에 따른 관심단계의 패턴에는 차이가 있었는데 남교사들은 여교사들에 비해 4, 5, 6단계에 관심 강도가 높았다. 또한, SW연수를 받은 그룹, SW 소양능력이 높은 그룹, SW교육 경험이 많은 세 그룹은 그렇지 않은 그룹에 비해 4-결과적, 5-협동적, 그리고 6-재조명 단계에서 높은 관심 강도를 보였다. 본 연구의 결과는 1) 현재 교사들의 SW 교육에 대한 관심은 주로 SW 교육이 무엇인지 알고 싶어 하는 정보적 단계에 있으나 2) 교사들의 관심 단계는 변인에 따라 달라지며 서로 다른 관심 단계 패턴을 보이고 3) SW 교육 경험이 많아질수록, 연수 경험이 있을수록, SW 소양 능력이 높을수록 교사들의 관심단계는 개인적 영역에서 SW 교육이 가져올 영향에 대한 영역으로 점차 이동하는 패턴을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 SW교육의 정식도입에 앞서, 교사들의 관심단계를 확인 하고 각기 다른 단계에 있는 교사의 요구를 파악하여 그에 따른 문제점을 해결해 줄 수 있는 교사 교육 및 교육 정책적 지원을 제공하는 것이 SW 교육 혁신의 원활한 도입 및 실행을 위해 중요한 과제임을 시사하고 있다.
관심사 분리는 소프트웨어 공학에서 핵심 문제로 다루어왔다. 기존의 OOD나 CBD등은 관심사를 분리하여 모듈화함으로써 프로그램 개발 및 유지보수를 용이하도록 발전해왔다. 하지만, 에러 처리나 로깅과 같이 여러 모듈에 산재되어 실행되는 횡단 관심사는 기존의 방법으로 해결하기 어려웠다. AOP는 이와 같은 횡단 관심사를 처리하려는 데 목적을 두고 제안된 방법으로 기존의 OOD나 CBD의 단점을 보완하면서 병행적으로 발전해왔다[1]. AOP가 나타난 가장 큰 특징은 기존의 개발 방법론을 기반으로 핵심 관심사를 개발하고 해결하기 어려운 횡단 관심사는 AOP로 개발하려는데 초기 목적을 두고 있다. 하지만, 대부분의 연구가 초기 요구사항 분석 단계에서 관심사를 명시하는데 초점을 두고 있을 뿐 구현 단계에서 효율적인 접근 방법은 아직 부족한 편이다. 본 논문에서는 Java와 AspectJ를 이용하여 구현한 간단한 사례 연구를 적용한 AOP 개발 프레임워크를 제안한다. AOP 개발 프레임워크에서는 관심사 분리, 구현, 평가의 세 단계를 기술한다. 이 중 구현단계에서는 핵심 관심사와 횡단 관심사 구현에 초점을 두고 AOP 기법에 쉽게 접근할 수 있는 방법을 기술하고 있다. 프레임워크는 프로그램 개발을 보다 용이하게 하고 확장 및 유지보수시 많은 시간을 단축시키려는데 있다.
본 연구는 관심기반수용모형을 적용하여 초등 예비교사들의 SW 교육에 대한 관심도를 분석하고, 예비교사교육에서 고려해야 할 시사점들을 모색하고자 하였다. 4학년 예비교사 137명을 대상으로 관심단계설문지를 활용하여 설문조사를 실시하였다. 초등 예비교사의 SW 교육에 대한 관심은 지각 단계의 상대적 강도가 가장 높고, 결과 단계의 상대적 강도가 가장 낮은 패턴을 보여서 '비사용자' 수준인 것으로 밝혀졌다. 또한 SW 교육의 영향 중 결과 단계보다 협력과 재초점 단계에 대해 다소 더 관심을 보이는 '긍정적 비사용자'의 성향이 나타났다. 초등 예비교사의 SW 교육에 대한 관심에 있어서 성에 따른 유의미한 차이는 발견되지 않았다. 이와 비교할 때, 예비교사의 프로그래밍 수준에 따라서는 지각, 개인, 결과와 협력 단계에서 유의미한 차이가 발견되었다. 연구결과에 기초하여, 예비교사를 대상으로 한 SW 교육에서 개선해야 할 사항들을 관련 정보 제공과 프로그래밍 역량 신장의 측면에서 제안하였다.
본 연구는 유아교사의 STEAM에 대한 관심단계와 활용수준을 조사하고 교사 개인의 변인에 따라 관심단계에 차이가 있는가를 알아보고자 하였다. 연구대상은 G시의 유치원과 어린이집의 3-5세를 담당하는 교사 242명이었다. 연구도구는 관심단계설문지(stages of concern questionnaire: SoCQ)이었다. 수집된 자료는 지침서의 백분위수 환산표를 적용하여 상대적 강도로 변환하고 이를 관심단계 프로파일 그래프로 나타내었고 배경변인에 따른 관심단계 차이를 알아보기 위해 t검증과 ANOVA를 실시하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 유아교사의 융합인재교육에 대한 관심단계는 비판적인 비사용자의 프로파일로 확인되었다. 둘째, 유아교사의 융합인재교육에 대한 활용수준은 대부분의 교사가 전혀 실행하지 않거나 2년 이하로 실행하며 스스로를 전혀 활용안하는 사람이거나 초보적인 활용자로 판단하였고, 대부분의 교사가 융합인재교육에 대한 공식적인 교육을 받지 못한 것으로 나타났다. 셋째. 유아교사의 학력, 경력, 현재 실행여부, 예비교사 교육 시 관련교과 수강여부, 향후 실행계획여부에서는 차이가 있는 것으로 나타났고, 유아교사의 전공, 기관유형에서는 차이가 없는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 STEAM에 대한 유아교사의 관심단계를 전환시키고 활용수준을 증진시키기 위한 지원방안을 제언하였다.
본 연구는 CBAM(관심중심수용모형)에 기초하여 혁신적 교수매체이자 방법인 피지컬 컴퓨팅에 대한 유치원 교사의 관심수준을 알아보고자 하였다. 이를 위해 유치원 교사 118명을 대상으로 설문조사를 하였고 CBAM 모형을 이용한 백분위 분석, 다변량 분산분석(MANOVA)을 시행하였다. 연구결과, 유치원 교사의 관심도는 대체로 비판적 무관심자 패턴으로 해석되나, 전형적 유형에 비해 1단계(정보), 2단계(개인), 3단계(운영)에 대한 관심도가 다소 높고 4단계(결과) 관심수준이 낮은 패턴 양상을 보였다. 다변량분산분석을 실시한 결과, 공립유치원에 비해 사립유치원 교사의 관심도가 4단계(결과)와 6단계(재초점)에서 유의하게 높게 나타났다. 또한 향후 피지컬 컴퓨팅 활용 계획이 있는 교사에 비해 활용 계획이 없는 교사가 0단계(지각)에서 유의하게 관심도가 높았으며 3단계를 제외한 1~6단계에서 유의하게 관심도가 낮게 나타났다.
이 연구의 목적은 초등 교사가 융합인재교육(STEAM)에 어떤 관심을 가지고 있는지 그리고 융합인재교육 시범학교를 운영하면서 융합인재교육에 대한 관심도가 어떻게 변화하는지를 알아봄으로써 새롭게 적용되는 융합인재교육에 대한 기초 자료를 제공하는데 있다. 이 연구에서는 Hall에 의해 개발된 관심도 검사 도구(SoCQ)를 사용하였다. 연구대상은 융합인재교육 시범학교를 운영하고 있는 초등학교 90명이며, 시범학교 운영 기간인 4월, 6월, 12월에 관심도의 변화를 조사하였다. 이 연구를 통해 밝혀진 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 융합인재교육 시범학교를 운영하고 있는 전체 초등교사의 관심도의 변화는 4월에는 무관심 단계가 가장 높고 결과적 관심이 가장 낮았으나 12월에는 무관심과 운영적 관심이 낮아졌다. 4월과 비교하여 결과적 관심의 평균값이 54.7에서 74.3로 가장 크게 증가하였다. 교사들의 개인적인 변인을 대상으로 탐색한 결과는 다음과 같다. 고등학교 이과를 이수한 초등 교사들은 운영적 관심의 단계가 낮게 나타났으며, 석사 이상의 학력을 갖춘 초등 교사의 경우도 운영적 관심의 단계가 낮게 나타났다. 아울러, 교육대학교 STEM 관련 교과의 심화과정을 졸업한 초등 교사들 역시 운영적 관심의 단계가 낮게 나타났다. 개인의 요인에 따라 융합인재교육을 받아들이는 관심 단계가 차이가 있음을 알 수 있다. 탐색적 연구의 결과는 융합인재교육의 통합적 접근을 위해 가치 있는 기초 자료를 제공할 것이다.
올해부터 시행되는 소프트웨어 교육의 초 중 고등교육에의 정규 교육과정 편성을 앞두고 유아를 대상으로 한 소프트웨어 교육에 대한 관심 역시 높아지고 있다. 이러한 시점에서 본 연구는 유치원 교사의 소프트웨어 교육에 대한 관심도를 관심중심수용모형(CBAM)을 통해 알아봄으로써 유아 소프트웨어교육의 도입을 위한 유아교사교육 방안에의 시사점을 얻고자 하였다. 이를 위해 B광역시 소재 유치원에 재직하고 있는 교사 219명을 대상으로 설문을 실시하였다. 수집된 자료는 간이 채점표를 적용하여 상대적 강도로 전환하고 이를 관심도 프로파일 그래프로 나타내었고 배경변인에 따른 관심도 차이를 알아보기 위해 독립 t 검증을 실시하였다. 연구결과, 유치원 교사의 소프트웨어 교육에 대한 관심도는 0단계(지각)가 가장 높고, 운영적, 개인적, 정보적 관심 순으로 높은 수준으로 나타나 대체적으로 비사용자 패턴을 띄었으나 전형적 비사용자 패턴에 비해 비판적 비사용자에 가까운 패턴을 나타내었다. 필요성 인식에 따른 소프트웨어교육에 대한 관심도에 차이를 분석한 결과 모든 단계에서 통계적으로 유의한 차이를 보였고, 교육 및 연수 경험에 따른 소프트웨어 교육에 대한 관심도 차이를 분석한 결과는 0단계(지각)에서만, 그리고 향후 실행 계획 유무에 따른 소프트웨어 교육에 대한 관심도 차이를 분석한 결과는 0단계(지각), 6단계(재초점)에서 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 프로파일 그래프 형태는 전체 평균에 의한 패턴과 비교적 유사한 비사용자 형태를 유지하였다. 이러한 결과를 바탕으로 유아교사의 소프트웨어 교육에 대한 관심도 패턴을 전환시키고 소프트웨어 교육역량을 증진시키기 위한 방안이 제안되었다.
대규모 가상환경의 핵심은 사용자 PC의 성능에 영향을 받는 확장성에 있다. 기존의 접근 방식은 대규모 환경을 지원하기 위해 멀티캐스트를 주로 사용하였다. 그러나 멀티캐스트는 현재 멀티캐스트 하드웨어가 지원할 수 있는 그룹의 수가 제한된다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 PC 클라이언트와 인터넷과 같은 대규모 네트워크 기반의 확장성 높은 가상환경 모델을 제시한다. 멀티캐스트 네트워크와 PC 클라이언트 사이에 위치하는 관심영역 관리자(AOIM)는 멀티캐스트 그룹과 함께 다중 필터링을 수행하여 정보의 흐름을 최적화한다. 또한, 관심영역 관리자는 사용자의 관심 패턴에 따라 관심영역(AOI)으로부터 PC 클라이언트로의 데이터 전송량을 조절한다. 관심영역은 정보의 정확도에 따라 세 단계로 구분되며, 각 단계의 구분은 네트워크 현황에 따라 적응적으로 수축 또는 확장될 수 있어 PC 클라이언트는 최적화된 가상환경 상태정보를 제공받는다. 결론적으로, 제안된 모델은 다양한 컴퓨팅 환경의 PC 클라이언트에게 정확한 최우선 관심영역 정보를 제공한다.
본 논문에서는 얼굴 인식 시스템에서 정면 얼굴 영상의 관심 영역을 추출하는 효율적인 방법을 소개한다. 얼굴 인식 시스템은 얼굴 요소의 특징 을 이용하여 자동으로 얼굴을 구별하는 시스템이며, 얼굴 요소로는 눈, 코, 입과 눈썹을 주로 사용한다. 본 논문에서는 동적 모델을 이용하여 눈과 입을 관심영역으로 하여 이 영역을 세 단계로 나누어 추출한다. 첫 번째로 전체 얼굴 모델을 이용하여 similarity 변환을 적용하여 얼굴의 대략적인 위치를 찾는다. 두 번째 단계에서는 얼굴 근처에서 각각의 눈, 입 모델을 비선형 변환을 적용하여 정확한 눈과 입을 찾는다. 최종 단계에서는 이렇게 맞춘 모델로부터 전체 모델을 변형시킨 후에 변형전과 후의 적합성을 판단하여 최종 위치를 정한다. 제안한 알고리즘을 130명의 영상에 대하여 적용한 결과 눈을 정확하게 추출한 경우는 120명이고, 입을 정확히 추출한 경우는 119명이었다. 본 논문에서 제안하는 관심 영역 추출 방법은 일반적인 모델 방법에 특정 목적에 적합한 모델을 혼합한 방법으로 일반적인 모델만을 적용한 방법과 프로젝션 분석 등의 특정 목적만을 위한 방법보다 좋은 결과를 얻을 수 있었다.
흉부 X-ray 영상에서 몸체 및 관심영역 분할 기법은 의료 X-ray 영상의 화질 개선 알고리즘을 더 효과적으로 적용하기 위해 전처리 단계로 영상의 물체와 배경을 분할하거나 관심영역만을 분할하는 방법이다. 보통 화질 개선 알고리즘을 적용할 때 영상의 밝기 정보나 주파수 정보를 이용하여 영상 디테일과 대비를 개선하는 방법을 사용한다. 영상 전체에 이러한 알고리즘을 적용하는 경우 불필요한 배경 정보가 포함되기 때문에 디테일과 대비가 떨어질 수 있다. 본 논문은 사용자가 보고자 하는 부분의 정보만을 사용하도록 물체를 분할하는 알고리즘을 제안한다. 1 단계로 몸체 분할 알고리즘을 이용하여 배경 성분의 정보를 제외하고 2 단계에서는 몸체의 중심인 폐와 폐사이의 장기 정보만을 볼 때의 관심영역 분할 알고리즘으로 팔이나 목, 복부의 불필요한 정보를 제외하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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