이 연구는 코로나 바이러스 사태로 인해 국내 대학에서 실시한 온라인 실시간 수업에 대해 대학생의 수업 참여 효능감이 어떠한지 알아보고자 기획하였다. 이 연구의 참여자는 J 지역 한 대학교에 재학 중이고 실시간 온라인 수업에 참여한 경험이 있는 701명 대학생이다. 이 연구의 도구는 상호작용, 학습향상, 수업적응, 접근성 등 4 영역으로 구성하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 대학생의 실시간 온라인 수업 참여의 효능감은 접근성이 가장 높고 상호작용이 가장 낮았다. 둘째, 대학생의 실시간 온라인 수업 참여 효능감은 성별, 학년, 전공계열, 접근 도구에 따라 차이가 나타났다. 이 연구는 코로나 바이러스로 인한 실시간 온라인 수업의 활용성을 점검하고, 포스트(post) 코로나 시대 본격적인 원격교육의 도래를 대비하는 방법으로서 실시간 온라인 수업의 적용 가능성을 확인하였다는 데 그 의미가 있다. 마지막으로 시대의 변화를 반영한 대학 전공별 온라인 수업의 운영 방식 및 지원의 고도화를 제언하였다.
Purpose - The purpose of this study is to conduct a monitoring study on the learning process of e-learning contents. This study has two research objectives. First, by conducting monitoring research on the learning process, we aim to explore the implications for content development that reflects future student needs. Second, we want to collect empirical basic data on the estimation of appropriate amount of learning. Research design, data, and methodology - This study is a case study of learner's learning process in e-learning. After completion of the study, an in-depth interview was made after conducting a test to measure the total amount of cognitive load and the level of engagement that occurred during the learning process. The tool used to measure cognitive load is NASA-TLX, a subjective cognitive load measurement method. In the monitoring process, we observe external phenomena such as page movement and mouse movement path, and identify cognitive activities such as Think-Aloud technique. Results - In the total of three research subjects, the two courses showed excess learning time compared to the learning time, and one course showed less learning time than the learning time. This gives the following implications for content development. First, it is necessary to consider the importance of selecting the target and contents level according to the level of the subject. Second, it is necessary to design the learner participation activity that meets the learning goal level and to calculate the appropriate time accordingly. Third, it is necessary to design appropriate learning support strategy according to the learning task. This should be considered in designing lessons. Fourth, it is necessary to revitalize contents design centered on learning activities such as simulation. Conclusions - The implications of the examination system are as follows. First, it can be confirmed that there is difficulty in calculating the amount of learning centered on learning time and securing objective objectivity. Second, it can be seen that there are various variables affecting the actual learning time in addition to the content amount. Third, there is a need for reviewing the system of examination of learning amount centered on 'learning time'.
열린 캠퍼스로 21세기를 맞이하기 위하여 정보기술의 미래사회에서의 위치와 역할을 점검하였다. 향후 30년간은 정보기술이 산업전반을 이끌어 갈 것으로 예측하고 있는 즈음에 정보기술교육의 한 축을 담당하고 있는 전자계열학과의 IT인력양성시스템은 어떻게 구축하여야 하는가에 초점을 두었다. 다양한 학년제와 학기제의 교육시스템이 어떻게 산업체의 요구를 유연하게 수용하고 경쟁력 있는 인력을 양성할 수 있는가 하는 문제는 시대적으로 평생교육과 연계되어야 할 것이다. 평생직업사회의 열린 교육은 구체적으로 어떻게 하여 구현할 것인가의 문제 또한 매우 중요한 요소이다. 이 연구는 센터(연구소)를 기반으로 하는 모듈형 다학기제 교육시스템의 구체적인 실현을 위한 전문대학 IT계열학과와 학교간의 조직을 중심으로 고찰하였으며, 원격(가상)교육은 열린 교육 시스템과 어떠한 관계인가를 제시함으로써 시대에 부응하는 교육시스템 개발의 한 방향을 제시하였다. 특히 '정보매체학습센터'를 예시하여 가상교육과 산학 및 평생교육시스템이 어떠한 연계를 이를 수 있는가를 제시하였다.
천연기념물 제395호 진주 가진리 새발자국과 공룡발자국 화석산지는 1997년 5월 20일, 경남과학교육원 신축 공사장에서 당시 경남과학고등학교 교사로 근무하던 백광석(현재 서상중고등학교 교장)에 의해 최초로 발견되어, 수 백 점의 새발자국 화석과 공룡발자국 화석들이 학계에 알려지게 되었다. 지금까지도 세계 여러나라의 중생대 새 발자국 중에서 가장 밀도가 높은 화석산지로 손꼽히고 있으며 많은 학자들의 관심을 받고 있다. 이곳의 지질은 백악기 하양층군 함안층 하부의 적색 이암 또는 셰일과 사암의 호층으로 구성되어 있고, 새발자국 화석들은 적색 이암에서 발견된다. 현재, 이 화석산지는 경남과학교육원 건물 내부에 위치하고 있으며, '화석문화재전시관'이라는 명칭으로 보호 및 관리되고 있기때문에 자연재해와 풍화에 의한 침식을 1차적으로 막고 있다. 이 화석산지는 우리나라에서는 천연기념물 제394호 해남 우항리 화석산지와 함께 현장을 그대로 보존하면서 화석의 보존과 관리를 동시에 할 수 있는 건물을 지어 자연사교육을 진행할 수 있는 곳으로 많은 학생들을 대상으로 우리나라의 소중한 화석을 직접 관찰하고 학습하는 체험교육이 가능하다. 원격조종카메라 시스템을 활용하여 관람객이 직접 자신이 원하는 발자국 화석을 세부적으로 관찰할 수 있게 장치한 interactive system은 과학교육 효과를 증진시킨다. 선행 연구에 의하면, 본 화석산지에서 익룡의 발자국 화석(KS 071)도 공룡이나 새발자국과 같은 층리면에서 서로 겹쳐서 나타난다고 보고되었으나, 본 연구에 의해 다시 조사된 결과 전형적인 익룡의 발자국 화석에서 보이는 분명한 특징들을 발견할 수 없었다. 물갈퀴를 가진 새발자국 가운데에서 Uhangrichnus chuni 와 Jindongornipes kimi 로 기재된 표본들에 대하여서도 새롭게 분석하였다. Uhangrichnus chuni로 기재된 많은 표본들은 II-IV번 발가락 사이의 각, 물갈퀴의 형태, 뚜렷한 hallux 등의 형태적 특징을 근거로 할 때, 대부분이 Ignotorinis yangi로 판단된다. Jindongornipes kimi로 기재된 표본들은 이미 기재된 표본보다 크기가 적어도 10%-25%가 작으며, II-IV번 발가락 사이의 각에서 차이를 보인다.
본 연구에서는 동영상으로부터 동적 수신호 패턴을 효과적으로 인식하기 위한 방법론으로서 복합형 신경망 모델을 제안한다. 제안된 모델은 특징추출 모듈과 패턴분류 모듈로 구성되는데, 이들 각각을 위하여 수정된 구조의 CNN 모델과, WFMM 모델을 도입한다. 또한 목표물의 움직임 정보에 기초한 시공간적 템플릿 구조의 데이터표현을 소개한다. 본 논문에서는 우선 수신호 패턴 데이터에서 특징점의 시간적 변이 및 공간적 변이에 의한 영향을 보완하기 위하여 3차원 수용영역 구조로 확장된 CNN 모델을 제시한다. 이어서 패턴분류 단계를 위하여 가중치를 갖는 구조의 FMM 신경망 모델을 소개하고, 신경망의 구조와 동작특성에 관해 기술한다. 또한 제안된 모델이 기존의 FMM 신경망에서 중첩 하이퍼박스의 축소과정에서 발생하는 학습효과의 왜곡현상을 개선할 수 있음을 보인다. 응용으로 가전제품 원격제어 문제를 전제하여 간략화된 수신호패턴 인식 문제에 적용한 실험결과로부터 제안된 이론의 타당성을 고찰한다.
본 논문에서는 동공 검출 기술을 이용한 얼굴 검출 방법을 제안하고자 한다. 동공 검출기는 눈의 역 반사 특성을 이용한 능동적 조명을 사용하여 검출을 용이하도록 하였고. 제안된 방법의 검출 범위는 소형 컴퓨터나 무인 정보 단말기 등의 활용에 적합하도록 하였다. 동공 후보 영역을 계산하여 검출한 후, 학습 규칙을 사용하여 얼굴에 대응하는 두 개의 지점을 선택하도록 하였다. 얼굴 검출 성능을 증명하기 위하여, 얼굴의 최대 돌출 부위를 지정 할 수 있는 이중 모드의 얼굴 추적 장치를 개발하였다. 추정치 와 복합 얼굴 검출기의 측정치를 결합하여 특징 관계를 추적함으로 처리의 안정성을 높이었다. 또한, 실시간으로 서보의 제어장치를 원격 조정하여 항상 카메라가 이미지의 중앙을 추적하도록 함으로서 얼굴의 위치를 추정할 수 있도록 하였다.
휴대폰은 사용이 대중화되고 용도 또한 확대되어 모바일 인터넷 활용이 증가하고 있지만 특정 서비스에 편중되어 있고 학습에는 이용되고 있지 않다. 이것은 휴대폰을 이용한 교육 서비스는 대부분이 저용량의 텍스트 중심이므로 본 논문에서는 멀티미디어 동기화 표현 언어인 SMIL을 휴대폰에 적용한 멀티미디어 교육 시스템을 제안한다. 모바일에서 교육용 멀티미디어 제작에 필요한 SMIL 태그만 구성하여 정의함으로써 Parser의 크기를 줄이고 파싱을 위한 메인 CPU 자원을 절약할 수 있다. 또한 강의 정보 생성시 매크로화 방식의 제안으로 멀티미디어 컨텐츠의 전송량 감소, 전송 효율 증대의 효과를 가지는데 이는 이동 단말기들이 공통적으로 가지는 CPU, 메모리 등의 한계를 극복하는 방안이 될 수 있다.
적외선 영상은 외광의 밝기에 영향을 적게 받아서 원격 탐사 및 영상 보안 등의 응용에서 활발하게 활용되고 있다. 그러나 안개와 같은 기상 악화상황으로 인하여 해당 적외선 영상의 화질이 크게 저하되는 경우가 빈번하게 발생한다. 칼라 영상의 안개제거 기술이 다양하게 연구되어온 반면 적외선 영상의 안개제거 기술은 상대적으로 관심을 받지 못하고 있다. 본 논문에서는 근적외선 대역 영상에 대하여 적외선 영상의 통계학적 특징을 이용한 안개 제거 알고리즘을 제안한다. 기계학습 기법을 활용하여 전달량을 보정하고 다중 후처리 기법을 적용하여 정확한 전달량을 구하였다. 제안 기술을 이용하여 복원한 적외선 영상이 기존 칼라영상에 기반한 알고리즘을 적외선 영상에 적용하여 얻은 결과보다 화질이 좋다는 것을 확인하였다.
2020년 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19)으로 인한 전 세계적인 팬데믹으로 교육 현장에도 큰 변화가 있었다. 대학에서는 보조 교육 수단으로 생각했던 원격수업을 전면 도입하였고 비대면 수업이 일상화되어 교수자와 학생들은 새로운 교육환경에 적응하기 위해 큰 노력을 기울이고 있다. 이러한 변화 속에서 비대면 강의의 질적 향상을 위하여 강의 만족도 영향요인에 관한 연구가 필요하다. 본 연구는 코로나 전과 후로 변화된 대학 강의 만족도 영향요인을 파악하기 위해 빅데이터를 활용한 새로운 방법론을 제시하고자 한다. 토픽 모델링을 활용하여 코로나 전과 후의 강의평을 분석하고 이를 통해 강의 만족도 영향요인을 파악하여 대학교육이 나아가야 할 방향성을 제언하였다. 또한, 딥러닝 언어 모델인 KoBERT를 기반으로 0.84의 F1-score를 보이는 토픽 분류 모델을 구축함으로써 강의의 만족, 불만족 요인을 다각도로 파악할 수 있으며 이를 통해 강의 만족도의 지속적인 질적 향상에 기여할 수 있다.
정보통신기술과 융합된 스마트팜의 도입은 농업 분야의 생산성을 높이고 경쟁력을 강화하고 있다. 각종 센서를 통한 환경 모니터링과 이를 통한 재배 환경의 자동제어가 가능하며 원격제어를 지원하는 기술들이 개발되어 보급되었고, 스마트팜에서 생성된 데이터를 이용하여 스마트팜 기술의 고도화를 위한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 스마트팜의 환경 및 제어 데이터를 이용하여 스마트팜의 에너지 소비를 줄이기 위한 환경 제어 방법을 제안한다. 누적된 환경 데이터를 이용하여 환경 예측 모델을 만들고, 다중 환경 요소를 고려하여 주어진 상황에서 에너지 소비를 최소화할 수 있는 제어 방식을 선택함으로써 독립적 환경 제어 방식과 비교해 에너지 사용량을 줄일 수 있음을 확인하였다. 향후 예측 모델의 고도화와 복합제어 알고리즘의 개선 통하여 더 높은 에너지 효율을 얻기 위한 연구가 필요할 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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