학습자는 교육의 3요소인 교육자, 학습자, 교육내용의 하나로 학습자 특성과 이가 학업성취에 미치는 영향을 이해하는 것이 중요하다. 컴퓨터 비전공자를 대상으로 하는 컴퓨팅 교육이 점점 활발해지고 있다. 비전공자 컴퓨팅 교육이라는 맥락에서 학습자 특성과 학업성취의 관계를 이해할 필요가 있다. 본 연구는 비전공자 컴퓨팅 교육에서 학습자 특성과 학업성취의 관계를 실증적으로 이해하기 위해 실행되었다. 학습자 특성을 이전경험/사전지식, 인지적 요인, 심리적 요인의 3가지로 분류하였고, 연구대상을 3그룹으로 설정, 다양한 하위 요소 데이터를 수집하였다. 그 결과, 대상 1의 경우 학습스타일(순차적: 부적상관, 통합적: 정적상관), 대상 2는 자기 효능감(사후), 대상 3은 수학 사전지식, 컴퓨팅과 전공의 연계성 인식, 정보적 사고에 대한 인식이 학업성취와 유의미한 상관관계가 있었다. 하지만 상관성이 모두 0.5이하로 크지 않고, 자기 효능감과 전공 연계성 인식의 경우 대상에 따라 결과가 상이하였다. 향후 연구에서 다루지 않은 변수에 대한 연구와 상관관계가 밝혀진 변수만을 대상으로 인과성을 확인하는 연구가 필요하다. 또한 현상학적 관점으로 학습자 특성을 고찰할 필요가 있다.
연구자의 인용행위는 정태적 과정이기 보다는 인용자를 둘러싼 제 사회와의 상호작용에 의해 지식을 생산 재생산하고, 유통하는 역동적 과정으로 파악할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 인용이 선행연구와의 관련성을 토대로 인용자의 연구논거를 확립하고, 설득하기 위한 보편적인 행위이지만 이러한 보편적인 인용행위를 수행하는 인용자의 다양한 인용환경적 맥락이 인용자의 인용동기에 영향을 미칠 것이라는 전제를 이론적으로 논의하기 위한 연구이다. 본 연구에서는 인용동기 관련 선행연구의 검토를 통해 일반적인 인용동기 요인으로서 (1) 실질적 동기 (2) 설득적 동기 (3) 형식적 동기 (4) 사회적 관계 동기를 도출하고, 이러한 일반적 인용동기에 영향을 미치는 인용환경요인으로서 (1) 인용자와 문헌 요인 (2) 사회문화적 환경 (3) 정보환경 (4) 국제적인 지식체제 환경을 제시하였다. 제시된 각각의 인용환경은 인용자를 둘러싼 별개적인 인용환경 범주로 파악하기 보다는, 서로 유기적인 관련성이라는 맥락에서 인용환경요인의 이론적 모형을 개발하고 인용이란 그 사회의 다양한 인용환경과 인용자와의 상호작용을 반영한 사회적 산물로서 이해되어져야 함을 제안하였다.
미래 사회에는 지식뿐만 아니라 창의성과 협동심, 융합적 사고 등을 포함하는 다양한 역량이 필요하다. 본 연구는 중요한 수학 교과 역량인 수학 문제해결력, 의사소통 능력 등의 함양을 기대하며 수학 정보과학 융합을 위한 프로그램을 개발하였다. 선행지식이 크게 요구되지 않고, 일상언어와 쉽게 접할 수 있는 도구만으로 동기유발이 가능하며 다자간 협력이 필수적인 창의적 문제해결 활동 기반 프로그램이다. 활동의 참가자 수가 증가함에 따라 수학의 유용성과 엄밀성을 경험할 수 있으며, 이론적 원리는 유한체 위에서의 행렬 이론을 바탕으로 한다. 또한 정보과학에서 주요 주제 중 하나인 오류정정코드와의 관련성을 강조할 수 있도록 구성하였다. 본 프로그램의 실세계 맥락이 수학적 의사소통 능력의 함양과 수학의 가치 경험 기회 제공에 도움이 되기를 바라고, 코딩을 수반하지 않는다는 점에서 교사들의 접근성이 높기를 기대한다.
본 연구는 대화형 인공지능이 비윤리적 표현을 학습하거나 생성하는 것을 방지하기 위한 기초적 연구로, 메신저 대화에 나타나는 단어 단위, 구 단위 이상의 비윤리적 표현을 수집하고 그 특성을 분석하였다. 비윤리적 표현은 '욕설, 혐오 및 차별 표현, 공격적 표현, 성적 표현'이 해당된다. 메신저 대화에 나타난 비윤리적 표현은 욕설이 가장 많은 비중을 차지했는데, 욕설에서는 비표준형뿐만 아니라 '존-', '미치다' 등과 같이 맥락을 고려하여 판단해야 하는 경우가 있다. 가장 높은 빈도로 나타난 욕설 '존나류, 씨발류, 새끼류'의 타입-토큰 비율(TTR)을 확인한 결과 '새끼류'의 TTR이 가장 높게 나타났다. 다음으로 메신저 대화에서는 공격적 표현이나 성적인 표현에 비해 혐오 및 차별 표현의 비중이 높았는데, '국적/인종'과 '젠더' 관련된 혐오 및 차별 표현이 특히 높게 나타났다. 혐오 및 차별 표현은 단어 단위보다는 구 단위 이상의 표현의 비중이 높았고 문장 단위로 떨어지기 보다는 대화 전체에 걸쳐 나타나는 것을 확인하였다. 따라서 혐오 및 차별 표현을 탐지하기 위해서는 단어 단위보다는 구 단위 이상 표현의 탐지에 대한 필요성이 있음을 학인하였다.
대화형 에이전트가 일관성 없는 답변, 재미 없는 답변을 하는 문제를 해결하기 위하여 최근 페르소나 기반의 대화 분야의 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 한국어로 구축된 페르소나 대화 데이터는 아직 구축되지 않은 상황이다. 이에 본 연구에서는 영어 원본 데이터에서 한국어로 번역된 데이터를 활용하여 최초의 페르소나 기반 한국어 대화 모델을 제안한다. 전처리를 통하여 번역 품질을 향상시킨 데이터에 사전 학습 된 한국어 모델인 KoBERT와 KoELECTRA를 미세조정(fine-tuning) 시킴으로써 모델에게 주어진 페르소나와 대화 맥락을 고려하여 올바른 답변을 선택하는 모델을 학습한다. 실험 결과 KoELECTRA-base 모델이 가장 높은 성능을 보이는 것을 확인하였으며, 단순하게 사용자의 발화만을 주는 것 보다 이전 대화 이력이 추가적으로 주어졌을 때 더 좋은 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구는 대학수학능력시험 영어영역 읽기지문의 문항 유형별 응집력과 어휘정보를 파악하기 위해 코퍼스 기반 분석을 실시하였다. 본 연구에서는 한국교육과정평가원에서 제시하는 여섯 가지의 문항유형을 세가지의 범주, 즉 맥락읽기, 세부읽기, 간접쓰기로 나누어 분석하였다. 이를 위해 처음 수능이 실시된 1994학년도부터 2017학년도까지의 수능 영어영역의 읽기지문의 코퍼스를 구축한 후, 코메트릭스 3.0을 활용하여 해당 코퍼스를 분석하여 각 문항들의 응집력과 어휘정보의 차이를 살펴보았다. 연구 결과 표층응집성 지표에서는 명사중복 측정치와 어간중복 측정치에서 통계적으로 유의미한 차이를 보였다. 연결사 지표에서는 역접의 연결사와 추가의 연결사에서 통계적으로 유의미한 차이를 보였다. 어휘정보 지표의 결과에서는 대명사의 발생정도, 습득나이 측정치, 내용어의 구체성 측정치, 심상성 측정치, 유의미성 측정치에서 통계적으로 유의미한 차이를 보였다. 이러한 문항유형간 응집력과 어휘정보 분석에 대한 정보는 교과서 집필 및 수능시험 출제에 활용될 수 있을 것이며, 학생들이 직접적으로 활용할 수 있는 읽기전략으로 활용 될 것으로 기대된다.
서울시 마을미디어에 관한 분석작업을 통해 이 연구는 첫째, 공동체의 생성 원리는 본질적으로 정해져 있지 않으며 하나이지도 않으며 각기 고유성과 서로 간의 상이성을 띤다는 점, 둘째, 공동체 생성에 있어 역사적 맥락성, 사회적 조건성, 문화적 정향성, 주체의 의지와 열망의 접합이 주요한 요인으로 작동한다는 점, 셋째, 공동체의 형성에는 상이한 권력과 욕망이 전략적으로 연동한다는 점, 넷째, 공동체의 생성은 공동체의 활동, 특히 소통적인 활동과 동시적으로 이루어지며 공동체는 곧 소통과 동의어라는 점, 다섯째, 공동체는 사회의 순조건 안에서 배양되는 것이라기보다는 위태성, 부정성, 한계성을 껴안으며 되어가는 것이라는 점, 마지막으로 공동체는 고유한 감수성과 표현성을 생성하면서 특이한 문화적 언어를 표현한다는 점을 제안한다. 이를 통해 동질적이고 동질적 총체로 단순화하는 대신, 이질적인 타자들 사이의 접속과 해리, 수렴과 발산, 동일성과 차이의 계속되는 역동으로서 공동체를 개념화할 수 있다.
IT에서 보안은 위험 및 위협으로부터 시스템을 보호하고, 피해를 방지하며 Risk를 최소화해야한다. 이와 같은 맥락으로 정보보안 제품의 정보가 처리, 저장, 전달되는 과정에서 정보와 시스템의 보안기준, 즉 기본적인 기밀성, 가용성, 무결성과 부차적인 명확성, 증명가능성, 감지, 경보 및 방어능력 등이 충분히 보장될 수 있도록 하여야 한다. 웹 서비스에서 보안은 가장 중요한 요소이며, 웹 특성상 서비스를 위해 80번 포트 같은 통로를 열어놔야 하는 구조로서, 웹 어플리케이션, 웹 소스 및 서버, 네트워크 모든 요소가 근본적인 취약점을 안고 있다. 이에 따라 이런 요소를 통해 웹 프로그램의 설정오류나 개발 오류 및 웹 애플리케이션 자체의 취약점을 이용한 홈페이지 와 웹 서버 해킹을 방지하며, 효율성을 높이는 웹서비스 보안 BMT 수행 방법론을 제시하고자 한다.
운전 중 주행목적 외에 기기를 손으로 조작하는 행동은 사고위험을 높이는 주된 요인이며, 이를 보완할 수 있는 차량용 음성대화 인터페이스의 디자인이 최근 활발히 연구되고 있다. 이 연구는 차량용 음성대화 인터페이스의 Barge-in 기능의 사용이 사용자 경험에 미치는 영향을 확인하고자 하였다. 실험참가자를 대상으로 모의 주행을 하면서 내비게이션 조작과 음악재생 맥락으로 나누어 두 가지 태스크를 수행하도록 하도록 하였다. 각 참가자의 태스크 수행 후 기능 사용자 경험 측정을 위한 설문조사를 실시하였으며, 사용자 경험 요인으로 유용성, 사용성, 만족도, 감성을 측정하였다. 그 결과 대부분의 경험 요인에서 Barge-in 기능을 사용할 경우가 더 낫다고 평가되었다. 내비게이션 조작에서는 사용성 차원, 음악재생에서는 사용성, 감성 차원에서 유의미한 차이가 나타나 Barge-in 기능이 실제 사용자의 사용성과 감성 차원의 긍정적인 효과가 있음을 알 수 있었다.
디지털 전환이 급속도로 확산되고 있는 가운데, 인공지능(AI) 기술은 혁신과 생산성 향상을 견인할 핵심 동력으로 인식되고 있다. 그러나 현재 기업의 AI 도입에 영향을 미치는 요인에 대한 이해와 실증적 연구가 부족한 실정이다. 특히 대다수의 연구는 해외 연구자가 해외 기업 데이터를 분석한 것이며, 국내 연구는 객관성 및 시의성 측면에서 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 계량경제학적 분석을 통해 기업 단위에서 AI 도입 영향요인을 규명한다. 이를 위해 신기술 도입 영향요인에 관한 대표적 이론인 TOE(Technology-Organization-Environment) 프레임워크 관점에서 기술적, 조직적, 환경적 맥락의 요인을 도출하고, 과학기술정보통신부·한국지능정보사회진흥원의 「2022년 정보화통계조사」를 활용하여 11,601개 국내 기업 데이터를 이용한 로지스틱 회귀분석을 실시한다. 본 연구는 국내 선행연구의 한계점을 보완함으로써 AI 및 신기술 도입 영향요인에 관한 연구 문헌을 확장하고, 실증분석을 통해 시의성있는 증거와 시사점을 제공한다는 점에서 의의를 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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