본 논문에서는 자바 웹 플레이어라는 관리시스템과 자바언어 강의를 위한 창의적인 멀티미디어 컨텐츠로 구성된 웹기반 자바가상교육시스템을 구현하였다. 자바 웹 플레이어는 통합된 가상교육환경을 지원하는 자바 응용프로그램이며 자바 웹 스타트 기술을 이용하여 보안문제를 해결하였다. 통합가상교육환경은 자바개념학습단계, 프로그래밍 실습단계 그리고 평가단계의 세 가지 주요단계로 구성되어 있다. 학습자들에게 창의적인 컨텐츠를 효율적으로 전달하기 위해 온라인 음성지원 및 관련 텍스트를 동화상과 동기화시켰다. 더욱이 웹상에서 자바소스 파일에 대한 코딩, 편집, 실행 및 디버깅등을 할 수 있게 해주는, 사용자에게 친근한 실습환경을 제공하기 위해 자바 웹 플레이어에 컴파일러를 포함시켰다. 마지막으로 자바 웹 플레이어를 이용하여 학습이 진행되고 있는 동안 몇 가지 돌발퀴즈가 학습자들에게 제공되며 돌발퀴즈 평가 결과가 메시지 박스에 디스플레이 되도록 하였다. 제안된 웹기반 자바가상교육시스템의 유효성을 입증하기 위해 한 학기 동안 실습에 대한 학습자들의 성취도를 5개의 설문을 통해 분석하였다.
본 연구는 초당 2개의 속도로 이송되는 사과를 대상으로 측정된 투과 에너지 스팩트럼 데이터를 이용하여 사과의 당도예측 모델을 개발하기 위해 각종 전처리가 당도 예측 모델의 정밀도에 미치는 영향을 구명하고, 신뢰성이 높은 당도 예측 회귀 모델을 개발하기 위해 수행되었다. 스펙트럼의 산란 보정, 노이즈 감소 등을 위해 1차미분, MSC, SNV, OSC 및 이들 조합으로 구성된 전처리 알고리즘을 프로그래밍하고, 이들 전처리를 스펙트럼데이터에 적용한 결과 특히 MSC SNV에 의해 각 파장에서의 투과에너지와 당도와의 상관관계가 전처리를 하지 않은 경우에 비해 현저히 증가하였다. 각종 전처리를 수행한 후 당도 예측 회귀 모델을 개발하고, 검정한 결과, 전처리 방법에 따라 예측모델의 SEP가 최대 1.265%brix 에서 최소 0.507%brix로 큰 차이를 나타내었다. 이는 SEP를 최소화하기 위해 주어진 스펙트럼 데이터의 특성에 알맞는 전처리 방법이 개발 또는 선택되어야 함을 의미한다. MSC 와 SNV는 예측 정밀도와 밀접한 관계가 있으며, OSC는 PLS의 factor 수와 관계되는 것으로 판단되었다. 1차미분은 오히려 모델의 예측 성능을 저하시키는 것으로 나타났다. 이는 실시간으로 측정된 투과스펙트럼에 상대적으로 노이즈 성분이 많이 포함되어 이들 성분이 미분에 의해 강조된 것으로 판단되었다. 본 연구에 사용된 스펙트럼 데이터의 경우 MSC와 OSC 전처리를 수행한 당도예측모델이 $R^2=0.8823$, SEP=0.5071%brix, bias=0.0327로 가장 우수하였다.
본 논문에서는 첨단 ICT기술을 활용하여 온라인 소비자를 오프라인의 전통시장과 연결해주는 O2O 플랫폼 서비스를 기반으로한 모바일 어플리케이션의 디자인을 연구하였다. 소비자가 직접 시장에 방문하여 면대면 (Face-to-face)으로 접촉하는 기존 판매 방식에 더하여 모바일 결제와 개인화 추천서비스 등 첨단 기술을 이용하여 전통시장 소비자의 저변을 확대하고 판매방식 다변화를 통한 이익창출에 기여할 수 있는 방안을 모색한다. 특히, 한국 사용자뿐만 아니라 한국 문화와 상품에 익숙하지 않은 외국인을 위한 다국어를 통한 상품정보 제공기능과 모바일 결제, 저전력 블루투스 비콘(Beacon)을 이용한 근거리 상점 추천 등을 포함한 전통시장 소비자의 편의를 높일 수 있는 방안을 제안하였다. 본 연구에서 제안하는 전통시장 모바일 어플리케이션은 안드로이드 운영체제에 종속된 네이티브 어플리케이션으로 객체지향 프로그래밍 언어인 자바를 통해 개발하였고 이를 위해 객체지향 분석 설계 방식을 이용하였다. 연구의 결론으로는 현재 각광받고 있는 O2O 서비스를 중심으로 새로운 전자상거래 모델을 디자인하였으며, 이를 통해 전통시장의 저변 확대를 도모할 수 있는 방안을 또한 함께 제안하였다.
본 논문에서는 장애인 취업 활성화를 위한 효과적인 소프트웨어(SW) 교육 프로그램을 제안하고, 시범 운영을 통하여 SW교육 효과를 검증한다. 이 SW교육 프로그램에서는 기초과정인 유니티 프로그래밍 과정과 심화과정인 AR/VR 디지털 콘텐츠 개발 과정으로 구성된 SW교육과정을 개발한다. SW교육 성취기준은 국가직무능력표준(NCS)의 가상현실콘텐츠제작 직무의 수준과 시각·청각·지체장애 청소년의 SW교육 성취기준을 고려하여 기초 및 심화과정의 성취기준을 개발한다. SW교육 교재는 유니티 기반으로 장애인의 지적수준에 따라 하나의 AR/VR 디지털콘텐츠를 단계적으로 구현할 수 있도록 프로젝트 기반으로 개발한다. SW교육 시범운영은 코로나-19로 인하여 Blended Learning 기반의 비대면 온라인 교육으로 실시한다. SW교육 시범 운영에 대하여 SW교육 효과와 학습자 개인별 SW교육 학업성취도를 도출하기 위해 학습자들에게 설문조사를 실시하고, 그 결과를 분석한다. 기초과정에서는 학습자의 77.3%가 우수(80~90) 이상의 학업성취도를 달성했으며, 심화과정에서는 학습자의 48.8%가 우수(80~90) 이상의 학업성취도를 달성하였다. 이러한 결과는 본 논문에서 개발한 장애인 SW교육 프로그램이 장애인 취업 활성화에 효과가 있다는 것을 검증하는 것이다.
최근 수십 년 동안 데이터 집약적인 연구 환경에서, 데이터 중심의 연구의 양이 빠르게 증가하고 있으며 주요 연구 재단의 데이터 관리 정책이 변화되어 왔다. 따라서, 연구자들은 연구데이터를 관리하고 공유하는 데 있어 새로운 도전에 직면하고 있다. 사서는 데이터 관리 지침, 데이터 큐레이션, 데이터 시각화, 데이터 교육 및 훈련 등 다양한 서비스를 제공하기 시작했다. 이에 따라, 사서는 데이터 서비스에서 전문가의 역할을 맡기 시작했다. 하지만, 데이터사서라는 새로운 전문직의 역할과 핵심 역량은 아직 명확하게 확립되지 않았다. 따라서, 데이터사서에 대한 핵심 역량을 식별할 필요가 있다. 본 연구는 데이터사서 구직에 필요한 핵심 역량을 파악하고자 2017년부터 2021년까지 등록된 95개의 온라인 구인 광고를 바탕으로 채용 정보를 분석했다. 데이터사서의 핵심 역량은 기술, 커뮤니케이션 및 대인 관계, 교육/컨설팅, 서비스, 메타데이터, 도서관 경영, 데이터 큐레이션이었다. 기술 역량은 통계 소프트웨어, 컴퓨터 프로그래밍 활용 역량이 중요했다. 본 연구는 데이터사서의 핵심 역량과 구직에 필요한 요구 사항을 파악하는 기초 자료로서 활용될 수 있고, 현장의 요구를 반영한 교과 과정 개발 및 개정에 활용될 수 있다.
최근 다차원 운동의 잔류진동억제 제어를 위한 테스트베드로서 로봇 머니퓰레이터의 말단장치에 부착된 구면진자를 자주 활용하고 있다. 하지만 봅의 운동을 온라인에서 실시간으로 추적할 수 있는 자동감지장치가 없어, 봅의 궤적을 디지털데이터로 저장하고 플로팅하는데 불편함이 있었다. 본 논문에서는 디지털 USB 카메라를 이용하여 봅의 운동을 이차원 평면상에서 실시간으로 감지할 수 있는 시스템을 개발하였다. 본 시스템의 개발 목표를 빠른 이미지프로세싱 및 인터페이싱을 위한 하드웨어 구성과 효과적인 C 프로그래밍에 두었다. 개발된 시스템을, 2 자유도 스카라로봇의 말단장치에, 구면진자를 설치한 이차원 구면진자의 잔류진동억제 제어에 적용하여, 그 효용성을 입증하였다.
계산과학분야에서 고성능컴퓨팅(HPC)을 활용하기 위해서는 프로그래밍, 알고리즘, 자료구조 등 컴퓨터과학의 지식들과 기술들을 배워야 한다. 본 논문에서는 계산과학분야의 IT교육현황 조사와 설문조사를 통해 고성능컴퓨팅 교육을 개선시키기 위한 정책 방향을 제안하는데 있다. 이를 위해 국내 대학의 물리학, 화학, 생명과학, 지구과학분야의 전공과목 중에서 IT관련 과목 현황과 사용자들의 국내 고성능컴퓨팅 교육에 대한 인식을 조사하였다. 그 결과 계산과학분야의 IT과 목비율은 응용 전공과목에 비해 매우 낮았다. 대학의 교육 요구도는 높게 나왔지만, 대학의 교육 제공 수준은 제일 낮게 나왔다. 또한 대부분의 사용자들은 독학으로 필요한 지식과 기술들을 습득한 것으로 조사되었다. 즉 대학의 역할이 가장 시급하고 중요하며 전문기관과 온라인교육의 역할도 중요하다고 확인하였다.
디지털 시민성은 온라인의 타인과 정보 및 미디어와 상호작용함에 있어 변화하는 기술을 효과적이고 윤리적으로 사용하는데 관련된 지식과 기술의 집합체를 포함한다. 이 연구는 다양한 기술에 대한 접근과 활용교육을 제공해 온 공공도서관의 프로그램을 디지털 시민성 관점에서 분석하여 잠재적인 트렌드와 모범실무를 확인하고자 하였다. 지난 11년동안 미국 ALA가 수여한 미래의 도서관 상을 수상한 공공도서관 7곳을 유의 추출하여 각 도서관 웹사이트에 공개된 2개월 동안의 프로그램을 분석하였다. Ribble과 Park(2019)의 디지털시민성 9개 요소를 기준으로 5세 이상부터 노인층까지의 이용자를 대상으로 한 337개 프로그램 제목과 설명을 분석한 결과, 디지털 시민성 요소 중 컴퓨터와 기술 이용 관련 디지털 접근과 디지털 유창성 프로그램이 가장 많은 것으로 조사되었다. 분석 결과와 사례 제시를 통해 공공도서관이 디지털 시민성의 나머지 7가지 요소들을 현행 프로그램에 결합시킬 수 있도록 범위를 확대하고, 모든 연령층 이용자를 위한 포용적이고 접근성 높은 디지털 시민성 교육을 제공하며, 다양한 이해당사자와 공동체 협력을 통해 자원과 전문성을 확대할 것을 제안하였다.
이 연구의 목적은 공학기반 파력발전소 주제의 STEAM 수업을 통해서 지구과학전공 예비교사들의 컴퓨팅 사고에 대한 인식형성 및 개선이 있는지를 탐색하는 것이다. STEAM 수업은 가장 효율적인 파력발전소 모형을 제작해보는 내용으로 구성되었다. 컴퓨팅 사고 실천 인식을 알아보는 설문지는 연구자가 기존의 연구를 중심으로 설문 문항을 개발하여 15명의 예비교사들에게 투입하였다. STEAM 수업은 파도를 이용해서 터빈이 돌아가는 과학적 원리 이해를 바탕으로 모둠별로 효율적인 파력발전소 모형을 개발하도록 하였으며 수업 중에 문제를 인식하고(문제해결), 코딩작업을 해서(코딩 및 프로그래밍) 3D 프린터로 파력발전소를 제작하였으며(모델 설계 및 구축), 제작된 산출물을 평가하여 오류를 수정하는(문제 오류 수정) 동안에 '논리적 사고'를 통한 높은 수준의 컴퓨팅 사고 실천 인식이 파악되었다(14개 중에 앞의 5개 실천은 평균 5점). 하지만 용어에 대한 정확한 정의를 알지 못하고 실시한 수업에서 '추상화'. '문제분해', 및 '빅 데이터 활용'에 대한 인식은 오히려 수업 후의 인식은 더 낮아졌다(3개의 실천). STEAM 수업 후에는 컴퓨팅 사고 실천은 '온라인 게임하기'는 아니라는 것에 인식개선이 있었지만(4.06→0.86; 역문항) 아직도 컴퓨터를 이용해서 해야 하는 컴퓨팅 사고 실천으로 인식하고 있어 개선되지 않음이 확인되었다(컴퓨터처럼 생각하기, 컴퓨터를 사용하여 통계하기). 문제 인식에 해당하는 '문제해결'(3.73→4.33), '패턴 인식'(3.53→3.66), 그리고 '최상의 도구 선택'(4.26→4.66)의 3개 실천은 인식이 약하게 개선되었다. 컴퓨팅 사고 실천과 같은 역량 함양을 위해서는 실습위주의 교육양성과정이 개설되어야 하며, 특히 본 연구에서는 다른 주제의 추가적인 STEAM 수업을 했다면 개선이 일어나지 않거나 약하게 인식되었던 컴퓨팅 사고 실천에 대해서는 확실한 개선이 있을 수 있다는 결론을 내릴 수 있다. 다회적인 상황학습의 교육실습 교육과정이 개설되어야 한다.
제4차 산업혁명을 이끄는 주요 원동력 중 하나인 인공지능 기술은 이미지와 음성 인식 등 여러 분야에서 사람과 유사하거나 더 뛰어난 능력을 보이며, 사회 전반에 미치게 될 다양한 영향력으로 인하여 높은 주목을 받고 있다. 특히, 인공지능 기술은 의료, 금융, 제조, 서비스, 교육 등 광범위한 분야에서 활용이 가능하기 때문에, 현재의 기술 동향을 파악하고 발전 방향을 분석하기 위한 노력들 또한 활발히 이루어지고 있다. 한편, 이러한 인공지능 기술의 급속한 발전 배경에는 학습, 추론, 인식 등의 복잡한 인공지능 알고리즘을 개발할 수 있는 주요 플랫폼들이 오픈 소스로 공개되면서, 이를 활용한 기술과 서비스들의 개발이 비약적으로 증가하고 있는 것이 주요 요인 중 하나로 확인된다. 또한, 주요 글로벌 기업들이 개발한 자연어 인식, 음성 인식, 이미지 인식 기능 등의 인공지능 소프트웨어들이 오픈 소스 소프트웨어(OSS: Open Sources Software)로 무료로 공개되면서 기술확산에 크게 기여하고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 온라인상에서 다수의 협업을 통하여 개발이 이루어지고 있는 인공지능과 관련된 주요 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트들을 분석하여, 인공지능 기술 개발 현황에 대한 보다 실질적인 동향을 파악하고자 한다. 이를 위하여 깃허브(Github) 상에서 2000년부터 2018년 7월까지 생성된 인공지능과 관련된 주요 프로젝트들의 목록을 검색 및 수집하였으며, 수집 된 프로젝트들의 특징과 기술 분야를 의미하는 토픽 정보들을 대상으로 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 주요 기술들의 개발 동향을 연도별로 상세하게 확인하였다. 분석 결과, 인공지능과 관련된 오픈 소스 소프트웨어들은 2016년을 기준으로 급격하게 증가하는 추세이며, 토픽들의 관계 분석을 통하여 주요 기술 동향이 '알고리즘', '프로그래밍 언어', '응용분야', '개발 도구'의 범주로 구분하는 것이 가능함을 확인하였다. 이러한 분석 결과를 바탕으로, 향후 다양한 분야에서의 활용을 위해 개발되고 있는 인공지능 관련 기술들을 보다 상세하게 구분하여 확인하는 것이 가능할 것이며, 효과적인 발전 방향 모색과 변화 추이 분석에 활용이 가능할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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