본 논문에서는 차량용 센터필러 부품의 성형공정에서 발생하는 스프링백 문제를 해결하기 위한 일환으로 기존 부품의 금형보정이력 정보를 체계적으로 데이터베이스화하였다. 기존 부품의 경우 과도한 스프링백 발생에 의한 형상정밀도 불량을 해결하기 위하여 3차의 금형 보정을 현장기술자의 작업에 의하여 수행하였으나, 보정값이 정량화되어 있지 못한 문제가 있었다. 본 논문에서는 기존 금형 보정과정의 결과를 유한요소해석을 통하여 정량적으로 분석하고 보정이 의도대로 이루어졌는지를 평가하는 데이터베이스를 구축하였다. 구축된 데이터베이스 정보를 활용하여 유사부품의 금형설계에 활용하였으며, 결과적으로 보정횟수를 감소시키고도 제품을 성공적으로 성형할 수 있었다.
현재 특성화 고등학교에서는 프로젝트 학습을 통하여 실제 현장과 유사한 과정으로 학습을 하려 노력하고 있다. 이는 학생들이 산업 현장에서 바로 투입될 수 있는 인재를 양성하기 위함이다. 본 연구에서의 수업모형은 기존의 ADDIE 모형을 변형하여 수업에 맞게 모형을 설계하고 타당성을 검증하기 위하여 실제 증강현실 프로그래밍 수업을 운영할 수 있게 하였다. 운영결과로 학습자들의 만족도와 성취도가 높게 나타났으며, 실제 현장에서 개발한 것처럼 문제를 해결하는 능력이 향상되는 것으로 나타났다. 본 연구에서의 증강현실 프로그래밍을 활용한 프로젝트 학습을 통하여 현장과 밀접한 수업모형을 개발한 것에 의의가 있다.
현실 세계와 유사한 모델링이 가능한 객체지향 언어인 C++ 프로그래밍 수업을 플립드러닝 학습모형을 도입한 교육과정으로 개발한다면 학생들의 능동적인 문제해결 능력을 배양할 수 있다. 본 교과목 개발사례에서는 플립드러닝 기법을 프로그래밍 수업에 적용하여 학생들의 능동적인 문제해결 능력 향상에 효과가 있었다는 데 그 의의가 있다. 먼저 4차시의 강의를 Pre-Class, In-Class, Post-Class로 나누어 주제에 맞는 수업 목표를 제시하고 팀을 구성하여 토의하는 방식으로 수업을 진행하였다. 강의 마지막에는 사후 설문 조사를 시행하여 학습자들이 효과적으로 학습하였는지 확인하였다.
이 연구의 목적은 과학적인 문제를 해결하기 위하여 가설을 형성하는 상황에서 최초로 상정된 가설들이 어떤 정교화 과정을 거쳐 더욱 발전하게 되는지 탐색하는 것이었다. 이를 위하여 예비 초등 교사들이 조를 이루어 지구과학의 귀추적 탐구 과제를 해결하는 상황에서 자료를 수집하여 분석하였다. 그 결과, 예비 교사들의 가설 정교화 과정을 크게 '이론에 의해 유도되는 과정'과 '증거에 의해 유도되는 과정'으로 나누어 볼 수 있었다. 이론유도과정은 다시 '내적 정합성'과 '외적 정합성'을 추구하는 경우로 구분되었으며, 증거유도과정은 '직접 증거'에 의한 것과 '간접 증거' 또는 '유사 증거'에 의한 것으로 구분되었다. 또, 각각의 경우에 잘못된 이론이나 그릇된 증거에 의해 가설이 수정되어지는 사례도 발견되었다. 이러한 연구 결과가 과학 교육과 관련 연구에 시사하는 바를 논의하였다.
본 논문은 Deep-learning 기반의 검출모델을 이용하여 연속적으로 입력되는 비디오 이미지 내의 해당 대상체를 의미별로 분류해야하는 문제에 대한 구현방법에 관한 논문이다. 기존의 대상체 검출모델은 Deep-learning 기반의 검출모델로서 유사한 대상체 분류를 위해서는 방대한 DATA의 수집과 기계학습과정을 통해서 가능했다. 대상체 검출모델의 구조개선을 통한 유사물체의 인식 및 분류를 위하여 기존의 검출모델을 이용한 분류 문제를 분석하고 처리구조를 변경하여 개선된 비전처리 모듈개발을 통해 이를 기존 인식모델에 접목함으로써 대상체에 대한 인식모델을 구현하였으며, 대상체의 분류를 위하여 검출모델의 구조변경을 통해 고유성과 유사성을 정의하고 이를 검출모델에 적용하였다. 실제 축구경기 영상을 이용하여 대상체의 특징점을 분류의 기준으로 설정하여 실시간으로 분류문제를 해결하여 인식모델의 활용성 검증을 통해 산업에서의 활용도를 확인하였다. 기존의 검출모델과 새롭게 구성한 인식모델을 활용하여 실시간 이미지를 색상과 강도의 구분이 용이한 HSV의 칼라공간으로 변환하는 비전기술을 이용하여 기존모델과 비교 검증하였고, 조도 및 노이즈 환경에서도 높은 검출률을 확보할 수 있는 실시간 환경의 인식모델 최적화를 위한 선행연구를 수행하였다.
본 연구의 목적은 고등학생들이 가지고 있는 극한에 대한 개념 정의와 개념 이미지를 조사해보고 어떤 부적절한 개념 이미지를 가지고 있는지 알아보는데 있다. 또한 관련 개념에 대한 문제를 해결하는 과정에서 어떤 오류를 범하는지도 알아보았다. 연구대상은 인문계 고등학교 이공계열 여학생 121명 이었으며 연구방법은 질문지 검사를 통하여 이루어졌다. 무한수열의 극한의 경우 11%, 무한급수의 경우에는 5%의 학생만이 교과서의 형식적 정의와 유사한 개념정의를 가지고 있었다. 학생들이 보여준 오류유형은 모두 6가지로 나타났으며 학생들은 문제를 푸는 과정에서 무한수열의 극한에 비하여 무한급수의 합에 대한 정의와 성질들을 이해하고 적용하는 것을 더 어려워했다.
매년 수십억 건의 악성코드가 탐지되고 있지만, 이 중 신종 악성코드는 0.01%에 불과하다. 이러한 상황에 효과적인 악성코드 유형 분류 도구가 필요하지만, 선행 연구들은 복잡하고 방대한 양의 데이터 전처리 과정이 필요하여 많은 양의 악성코드를 신속하게 분석하기에는 한계가 있다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문은 유사성 해시를 기반으로 복잡한 데이터 전처리 과정 없이 악성코드의 유형을 분류하는 기법을 제안한다. 이 기법은 악성코드의 유사성 해시 정보를 바탕으로 XGBoost 모델을 학습하며, 평가를 위해 악성코드 분류 분야에 널리 활용되는 BIG-15 데이터셋을 사용했다. 평가 결과, 98.9%의 정확도로 악성코드를 분류했고, 3,432개의 일반 파일을 100% 정확도로 구분했다. 이 결과는 복잡한 전처리 과정 및 딥러닝 모델을 사용하는 대부분의 최신 연구들보다 우수하다. 따라서 제안한 접근법을 사용하면 보다 효율적인 악성코드 분류가 가능할 것으로 예상된다.
본 연구는 과학영재들이 문제발견 과정에서 나타내는 과학개념 연결방식과 융합적 사고의 특징을 분석하는데 목적을 두었다. 이를 위해 2015학년도 광역시 소재 대학부설 과학영재교육원 중등 심화과정 전공영역별로 지원한 228명을 모집단으로 설정하고, 연구대상은 선발과정 1차 전형에서 실시한 과학 창의적 문제해결력 검사도구 점수를 기준으로 상위 30%에 속하는 67명을 상위집단으로, 하위 30%에 속하는 64명을 하위집단으로 구분하고, 두 집단에 속하는 총131명을 표집하였다. 자료수집을 위한 검사도구 문항은 초등과학 교육과정에서 추출한 소리, 전기, 무게, 온도, 호흡, 광합성, 날씨, 지진의 과학개념 8개를 활용하여 개발하였다. 검사문항은 과학개념 8개 가운데 가장 선호하는 과학개념 2개를 연결하여 과학적 질문을 생성하도록 제시하였으며, 연구대상이 진술한 과학적 질문을 분석하였다. 연구결과 과학영재들은 심화과정 전공영역에 따라 과학개념 연결 선호도에서 차이를 나타냈다. 과학적 질문에서 나타난 과학개념 연결방식의 특징을 분석하기 위해 수집한 자료를 먼저 관계, 유사성, 비유사성에 근거한 연결방식으로 분류하였다. 나아가 관계에 근거한 과학개념 연결방식은 속성, 수단, 영향, 예측, 원인, 측정, 현상으로, 유사성에 근거한 과학개념 연결방식은 속성, 대상, 과학적 원리, 현상에 근거한 연결로, 비유사성에 근거한 과학개념 연결방식은 병렬, 자원, 제거에 근거한 연결로 세분화하였다. 상위집단과 하위집단 간에 과학개념 연결방식은 통계적으로 유의미한 (p<.000) 차이를 보였다. 상위집단은 하위집단에 비해 서로 다른 과학영역에 해당하는 개념을 연결하여 과학적 질문을 더 많이 생성하였으나, 하위집단은 상위집단에 비해 동일한 과학영역 내 개념들을 연결하여 과학적 질문을 더 많이 생성하였다. 상위집단은 하위집단에 비해 유사성에 근거한 과학개념 연결방식을 더 빈번하게 사용하는 특징을 나타낸 반면, 하위집단은 상위집단에 비해 비유사성에 근거하여 단순하게 병렬시키는 연결을 더 빈번하게 사용하는 것으로 나타났다.
선박은 화물 및 여객을 수송하는 해상교통 수단으로써 여객 및 승무원의 안락성, 탑재장비, 기기의 성능 보전 상, 화물 및 구조부재의 안전성 차원에서 진동제어가 주요 해결 기술의 하나이다. 또한 최근 선박의 대형화, 고속화로 인해 엔진과 프로펠러의 기진력은 커지는데 반해 구조 강도계산 기술의 발달로 인해 선체구조 경량화가 촉진되어 선체의 유연성이 커질 뿐 아니라 전통적인 선체 구조와 기관, 축계 강성사이의 균형이 깨어짐으로 선박의 진동제어는 더욱 중요시 되고 있다. 선박의 경우 건조 후에 진동제어를 위한 조치를 취하는 일은 매우 제한적이고 많은 비용이 들기 때문에 설계단게에서 선박진동제어를 위한 사전 노력이 충분히 이루어지는 것이 중요하다. 따라서 선박의 주 기진원인 프로펠러, 주기관 등의 기진력 자체를 적정화하는 노력과 함께 그로 인한 응답을 극소화하기 위해 설계 단계부터 인도까지 단게별로 많은 노력을 기울이고 있다. 단계별 진동제어의 한 예를 Fig.1에서 보여주고 있다[1]. 선체와 같이 복잡한 대형구조물의 진동특성 및 응답을 계산함에 있어서 컴퓨터의 발달과 유한요소법과 같은 해석기술의 발달로 실제 구조와 매우 유사한 3차원 모델링이 가능하게 되어 해석의 정도를 높일 수 있게 되었다. 그러나 프로펠러 기진력, 유체와의 연성효과, 감쇠특성 등을 정도 높게 산정하는 데는 아직도 많은 어려움이 있다. 이와같은 문제는 진동응답의 계산정도를 저하시키는 주요 요인이 되어 설게단계에서 충분히 진동 제어가 이루어졌다 하더라도 건조 후 실제운항 시 진동문제가 발생되는 경우가 있다. 건조 후 진동문제 발생시 구조변경을 통한 해결은 한계가 있기 때문에 각종 진동제어 장치의 연구개발이 최근에 활발히 이루어지고 있다[2]. 본 고에서는 설계단계에서부터 건조 후까지의 선박진동제어 과정[1,2,5,6]을 단계별로 고찰하여, 점점 까다로워져 가는 선박 진동규제[3,4]에 대처하고 승무원의 안락성에 대한 욕구, 구조물의 안전성, 장비의 성능보존이 만족되는 저진동 선박의 건조를 위해 향후 해결해야할 과제들을 도출하여 선박진동분야이 연구개발 방향을 제시하고자 한다.
본 연구는 지역사회사례관리협의체가 협의체 활동의 정체성과 활동방향을 설정하기 위하여 참여주체들이 기대하고 있는 협의체와 사례관리 서비스 성과를 어떻게 인식하고 있는지 컨셉트 맵핑을 통해 알아보고자 한 것이다. 총 12명의 참여기관의 실무자들이 지역사회사례관리협의체와 사례관리서비스 성과에 대해 브래인스토밍 방식으로 자유롭게 의견을 표현·공유하여, 총 42개의 서술문을 생산해 냈다. 유사성에 근거하여 서술문을 분류화하였고, 이를 42×42 유사성 매트릭스로 전환하여 다차원척도법을 실시하였다. 사례관리협의체의 협의체 조직과 사례관리 서비스의 성과를 논의하는 의사결정과정도 합리적으로 운영하기 위해 컨셉트 맵핑이라는 도구를 활용하였다. 컨셉트 맵핑을 통하여 참여자들이 의사결정과정에서 임파워링되었으며, 그들의 의견이 소외되지 않고, 모두 수용되어 합리적으로 처리되는 과정을 경험하였다. 의사결정과정에서 참여자들이 동등한 위치에서 논의되도록 기회를 마련하는 것이 중요하다고 할 수 있다. 이를 통해 사례관리협의체와 사례관리서비스의 성과에 대한 합의도출이 신속하게 이루어졌으며 이후 활동에 대한 방향성이 명확하게 설정되었다고 볼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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