코딩교육은 융합형 교육의 효과적인 도구로 문제해결 방법을 기획하고 설계하는 과정 등을 통해 문제해결 능력, 논리적 사고능력, 창의적 사고능력 등을 키울 수 있다. 코딩교육을 위한 연구는 주로 초.중등 학생들을 대상으로 연구가 활발히 진행되고 있으며 대학생들을 대상으로 한 연구는 부족한 실정이다. 지금 현시점에서는 코딩교육을 전혀 받지 못한 대학생들의 교육이 시급한 실정이다. 코딩교육의 필요성을 인지하고 대학에서도 교양필수로 교과목을 지정하여 교육하려는 시도를 하고 있지만 어떻게 교육을 할 것인지에 대해 고심하고 있는 실정이다. 보편적 교육으로서의 코딩교육에 대한 연구가 필요한 시점이다. 따라서 본 연구에서는 비전공자들을 대상으로 코딩교육을 효율적으로 운영하기 위해 플립러닝을 적용한 앱인벤터를 활용한 교육과정을 제시하였다. 교육의 효과를 측정하기 위해 설문조사와 개인 인터뷰를 실시하였다. 코딩교육을 통해 비전공자 학습자들의 전공영역과 융합하여 다양한 문제들을 컴퓨팅 사고력 기반으로 해결해 나갈 수 있는 문제해결 능력을 향상시킬 것으로 기대한다.
본 연구는 간호대학생에게 문제중심학습(PBL)을 적용하여 그 효과를 자기주도적 학습능력, 문제해결능력, 학업적 자기효능감 및 학습동기를 통해 확인하고자 시도된 융합연구이다. 연구대상은 J도 J시에 소재한 대학의 간호학과 2학년 학생 51명이었으며, 연구설계는 단일군 사전사후 설계의 원시실험연구이다. 연구결과 PBL수업 후 문제해결능력(t=-3.30, p=.002)과 학습동기는 통계적으로 유의미하게 증가(t=3.004, p=.004)되었으나, 자기주도적 학습능력과 학업적 자기효능감은 통계적으로 유의한 변화를 보이지 않았다. 본 연구를 통해 PBL이 간호대학생의 학습 역량을 향상시킴에 적합한 교수-학습방법임을 확인할 수 있었으며, 추후 PBL의 설계 시, 효과를 증진시키기 위해 요구되는 다양한 변수의 확인을 위한 연구를 제안하고자 한다.
창의적 문제해결 이론인 트리즈는 기계나 전기, 전자와 같은 전통적인 공학 분야뿐만 아니라 IT 분야에서도 널리 활용되어 좋은 성과를 거두고 있기 때문에, 최근 많은 대학들이 트리즈를 정규 교과목으로 개설하고 있다. 특히 트리즈의 40가지 발명원리는 초보자도 비교적 쉽게 배울 수 있는 창의적 발상 도구이자 매우 강력한 문제해결 도구이지만, 실제 문제 해결에 제대로 활용하는 것은 생각처럼 쉬운 것이 아니다. 발명원리가 창의적 문제해결을 위한 강력한 도구가 되기 위해서는 발명원리에 대한 흥미 유발을 통해서 학습자가 반복해서 활용해 보도록 교육하는 것이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 일상에서 쉽게 접할 수 있는 명함들 속에 숨어있는 다양한 발명원리를 소개하고, 발명원리를 활용한 명함 제작을 통해서 발명원리에 대한 흥미를 유발하도록 교육하는 방법에 대해 제안하였다.
본 논문에서는 이러한 어려움에 대한 해결을 위해 우선 사용자가 가장 필요한 서비스를 어떻게 선정하는가에 대해 TELU 라는 기법을 사용하여 사용자 입장에서 필요로 할 만한 서비스를 선정하는데서 출발을 하였다. 이 유비쿼터스의 사용자 중심의 방법론은 T(시간) E(사건)L(장소)U(사용자)를 중심으로 주요 서비스의 영역을 설정하였다. 또한 유비쿼터스의 서비스는 성격상 미리 시뮬레이션을 하는 것이 매우 어려워서 실제 서비스 상황에서 사용자의 행동이 어떻게 될것인가를 예측하는 것이 애매한데 본 연구에서는 Role Play 이라는 기법을 도입하여 이러한 문제를 해결하려 하였다. 즉 TELU 를 통해 선정된 상황에 존재할 수 있는 다양한 인적/물리적 요소들을 파악하고 각 요소들의 역할을 실제 상황처럼 연출하고 수행함으로써 실제 상황에서 일어날 수 있는 사용자의 여러 행위들을 파악하였다. 이러한 방법은 기술위주가 아닌 사용자 중심의 유비쿼터스 서비스를 제안하는 방법으로 유비쿼터스 서비스가 단순한 '수행(Performance)'이 가능한 것이 아니라 인간이 더 큰 편익을 누리며 '사용(use)'할 수 있도록 돕는데 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.
우리나라는 아직 체계적이고 표준화된 정보과학 영재교육과정이 없으며 이는 주로 속진으로 운영되는 교육과정의 문제점과 연결되어 있다. 따라서 정규 교육과정과 연계된 영재 교육과정과 간학문간의 다양한 심화를 통한 학습이 필요하다. 본 연구의 목적은 중학교 개정 '정보' 교육과정과 연계하여 정보영재를 위한 심화 교육과정을 개발하는 것이다. '정보' 교육과정 중 '문제해결방법과 절차' 영역을 대상으로 교육 목표, 교육 내용, 교수 학습 방법, 교육 평가 방법의 교육과정을 구성하기 위해 델파이 연구를 진행하였다. '문제해결방법과 절차' 영역의 1단계를 대상으로 3라운드 델파이 조사를 실시하였다. 전문가의 응답을 분석하여 구조화된 문항을 설계하였고 기술 통계를 사용하여 교육 목표, 교육 내용, 교수 학습 방법, 교육 평가 방법에 대한 중요 항목을 선정하였다.
본 연구는 첨단 신호 시스템 알고리즘의 최적해를 구하는 문제를 기호적 시뮬레이션 기법으로 해결하기 위한 방법론을 제시한다. 최근 지능형 교통 시스템의 일환으로 최적화 된 교통신호를 생성하기 위한 신호제어기법들이 많이 개발되었다. 하지만 이러한 신호제어기법은 복잡한 교통환경에서 신호제어 변수간의 다양한 상호작용의 모든 해를 제공할 수 없는 한계를 지닌다. 한편 기호적 시뮬레이션 기법은 발생 가능한 모든 사건과 시간관계를 자동 생성시킴으로써 동적으로 변화하는 다양한 교통환경에 대해서 신호제어 변수간의 모든 시간관계를 추론해 낼 수 있는 장점을 지닌다. 하지만 기호적 시뮬레이션을 이용한 모델링에 있어서 교통량과 같은 양적인 요소들의 기호적 표현에는 어려움이 따른다. 따라서 본 논문에서는 교통량과 같은 양적인 요소들을 시간에 따른 변화량으로 해석하여 첨단 신호 시스템 알고리즘의 최적해를 구하는 문제에 접근한다. 이를 위해 국내 첨단 신호 시스템을 대상으로 신호제어 전략에 필요한 양적 요소를 검토하고, 이러한 양적 요소를 시간에 따른 변화량으로 해석하여 모델링 하고, 기호적 시뮬레이션 실험을 수행하여 최적신호 제어 알고리즘을 생성한다.
제품과 사용자의 관계를 생각해 볼 때, 비록 하나의 제품을 두고 보더라도 매우 다양한 특성의 사용자집단이 존재 함을 알 수 있다. 이러한 사용자집단들은 각기 서로 다른 사용상의 특성과 니드(needs)를 가지고 있다. 이러한 제품 사용환경에서 디자이너들에게는 제품의 사용자들은 어떠한 분류가 있으며, 그들 각각은 어떠한 사용상의 특성을 가지고 있는지를 알아내 디자인에 반영하는 것이 중요환 디자인 활동이 될 것이다. 따라서 본 연구에서는 사용자 를 사용의 관점에서 관찰하여 사용자행위의 근간을 이루는 규칙의 정확도, 행위의 속도, 문제해결의 속도를 기준 으로 사용자를 분류하고 이를 토대로 사용자의 사용상의 특징을 밝혀내었다. 그리고 각 사용자집단별로 디자인 가 이드라인을 추출해내므로서 사용자분류를 통한 사용자 인터페이스 디자인의 가능성을 제시하였다. 본 연구에서 제 시된 사용상황에 존재하는 다양한 사용자들을 고려할 수 있는 방법은 좀 더 체계적이고 효과적인 사용자 인터페이스 디자인을 수행하는데 도움이 될 것으로 예상된다.
얼굴검출기술의 발전으로 인하여, 다양한 분야에 얼굴 검출을 활용한 기술이 이용되고 있다. 최근 Viola 와 Jones 의 얼굴검출 방법이 신뢰도 있는 검출률과 빠른 연산속도로 인하여 주로 이용되고 있다. 하지만 고해상도 이미지와 제한된 하드웨어를 사용하는 시스템의 경우, 실시간 처리가 어려워지는 문제가 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하고자 거리 정보를 이용한 빠른 얼굴검출방법을 제안한다. 속도 개선을 위해 먼저 거리 정보를 이용하여 영상의 불필요한 부분을 제거하고, 피부색상정보를 이용하여 관심영역을 설정한다. 또 크기에 대응하기 위해 피라미드 이미지를 이용하는 방법 대신, 거리 정보를 이용하여 얼굴의 크기를 추정한다. 마지막으로 검색창 내의 거리 분산을 계산하여, 평평하거나 굴곡이 심한 영역을 제거함으로 얼굴 검출 속도를 개선하였다. 실험결과 기존 방법에 비해 더 빠른 검출속도와 유사한 검출성능을 확인할 수 있었다.
온도예조건화 나비어스톡스 방정식의 계산오차를 줄이기 위한 방법을 제시하였다. 이 방법은 또한 기존 예조건화 방법론에도 적용하였다. 제시된 방법의 타당성을 검토하기 위하여 다양한 마하수의 원형 실린더 주위의 단열 층류 점성 유동을 계산하였다. 엔탈피의 재정의를 통해 총엔탈피의 크기 정도를 줄임으로써 계산오차에 의한 온도예조건화의 수렴성 문제가 해결됨을 보였다.
기존의 색상기반 얼굴인식 방법은 조명변화에 민감하며, 위변조의 가능성이 있기 때문에 다양한 산업분야에 적용되기 어려운 문제가 있었다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 깊이 영상을 이용한 지역 이진 패턴(LBP) 기반의 얼굴인식 방법을 제안한다. 깊이 정보를 이용한 얼굴 검출 방법과 얼굴 인식을 위한 특징 추출 및 매칭 방법을 구현하고, 모의실험 결과를 바탕으로 제안된 방식의 인식 성능을 나타낸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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