• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.661-670
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• 2019

본 연구는 가상현실 기술을 간호교육에 활용한 연구에 대해 알아보기 위해 시행된 체계적 문헌고찰이다. 연구대상 논문은 2018년도 11월 까지 출간된 논문으로 전자 데이터베이스인 PubMed, Proquest (nursing and allied health), CINAHL, RISS를 활용한 문헌검색이 이루어졌다. 검색어로는 'nursing education', 'simulation', 'skill training', 'virtual reality', 'VR'을 사용하였다. 총 695개의 논문이 검색되었고, 최종 7편의 문헌이 포함되었다. 7편 중 5편은 비동등성 대조군 실험설계 연구였으며 2편은 단일군 설계 연구였다. 이중 2편은 수기술 교육에 가상현실 기술을 활용하였으며 5편은 시나리오를 활용한 가상현실 시뮬레이션 교육이었다. 측정된 결과 변수는 수기술 능력, 지식, 총 VR 활용 학습시간, 자기효능감, 의사소통 능력이었고, 대체로 긍정적인 결과가 확인되었으나 일부 연구에서는 통계적으로 유의미하지 않은 결과도 있었다. 본 연구 결과는 가상현실을 활용한 간호교육의 효과에 대한 근거를 제시하였으나 향후 체계적인 측정과정이 포함된 중재 연구가 추가적으로 필요하다. 또한 기존의 수기술 교육프로그램과 시뮬레이션 교육과의 체계적인 비교연구를 통해 비용 등의 효과에 대한 근거제시가 이루어져야 할 것이다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제38권2호
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• pp.173-190
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• 2019

The self-efficacy of pre-service teachers has been reported as a major factor in the instruction of the curriculum. In particular, considering the importance of science learning instruction for underrepresented students from the viewpoint of science education for all, pre-service elementary teachers' self-efficacy about science instruction for underrepresented students will be an important factor of science education for these students. The purpose of this study is to investigate the self-efficacy of pre-service elementary teachers in science instruction for underrepresented students. To this end, the science teaching and learning self-efficacy test tool (Lee & Im, 2010) was revised in accordance with the context of science teaching for underrepresented students into a total of 24 items using 5 Likert scales. Through using the test tool consists of 3 dimensions as Learning Efficacy, Teaching Efficacy and Outcome Expectancy, 81 pre-service elementary teachers were surveyed and the reliability of test tool was verified through factor analysis and assessing construct validity by using the responses. As a result of the analysis, setting 5 as the standard perfect score, the average score of self-efficacy per dimension was shown as 3.29 in Learning Efficacy, 2.89 in Teaching Efficacy, and 3.39 in Outcome Expectancy. We confirmed the tendency and difference of self-efficacy of the research objects according to their background factors in which direct and indirect experience relating to the science education for the underrepresented students. Also, we verified that pre-service elementary teachers' interest in science subject matter, teaching science and their perception of the value of science learning had significant relations with self-efficacy on science teaching for underrepresented students.

• 실천공학교육논문지
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• 제12권2호
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• pp.363-369
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• 2020

이 연구는 청소년 대상 파이썬 활용 교육의 효과를 메타분석을 통해 정리하는 것을 목적으로 한다. 자료 분석을 위해 파이썬 활용 교육의 효과를 보고한 선행연구 6편을 선정하였다. 연구 결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 파이썬 활용 교육의 전체 효과크기는 0.684로 나타났다. 둘째, 교육 효과를 종속변수 유형에 따라 비교 분석한 결과, 학업성취도 0.871, 인지적 영역 0.625, 정의적 영역 0.428로 나타났다. 셋째, 인지적 영역의 경우, 자기효능감 0.833, 문제해결능력 0.283, 컴퓨팅사고력 0.276, 코딩 역량 0.251의 순서로 나타났다. 넷째, 정의적 영역의 경우, 학습 흥미 0.56, 프로그래밍 흥미 0.417의 순서로 나타났다. 다섯째, 학교 급의 경우, 중학교 0.851, 고등학교 0.585, 대학교 0.435의 순서로 나타났다. 여섯째, 교과 영역의 경우, 수학 1.057, 디자인 0.595, 정보 0.585, 소프트웨어 0.28의 순서로 나타났다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.161-171
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• 2021

본 연구는 고등학생이 지각한 부모의 자율성지지, 성장신념, 그릿이 회피적 도움추구행동에 미치는 영향을 분석하는데 목적이 있다. 이를 위해 서울시 소재 일반계 고등학교에 재학 중인 418명을 대상으로 설문을 실시하였으며 회수된 자료는 Mplus 8.2와 SPSS 25.0 통계 프로그램을 사용하여 사전기초분석, Pearson 상관분석 및 구조방정식 모형 분석을 통하여 검증되었다. 그 결과 첫째, 지각된 부모의 자율성지지는 성장신념과 그릿에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 성장신념은 지각된 부모의 자율성지지가 회피적 도움추구행동에 미치는 부적 영향을 매개하는 것으로 나타났다. 고등학생의 자기주도적인 학습 행동을 증진하기 위하여 부모와의 관계뿐만 아니라 개인의 내적 성장신념이 복합적으로 작용함을 알 수 있었으며, 이러한 결과로 본 연구가 가질 수 있는 이론 및 실천적 시사점이 논의되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권8호
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• pp.1-10
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• 2023

최근, 낸드 플래시 메모리는 비휘발성, 높은 집적도, 높은 내구성으로 인하여 다양한 컴퓨터 시스템에서 자기 디스크를 대체하고 있지만 연산 처리 속도 불균형 및 수명 제한과 같은 한계를 가진다. 따라서 낸드 플래시 메모리의 단점을 극복하고자 디스크 버퍼 관리정책들이 연구되고 있다. 비록 이러한 관리정책들이 다양한 작업 환경과 응용 프로그램의 실행 특성을 반영하는 것은 명확하나, 이들을 위한 기초 관리 정책 결정 방식에 대한 연구는 그에 비하면 미흡하다. 본 논문에서는 낸드 플래시 메모리를 효율적으로 활용하기 위한 기초 관리정책 제안 모델인 FRM을 소개한다. FRM은 워크로드를 다양한 특성에 따라 분석하고 낸드 플래시 메모리가 가지는 특성들과 조합하는 모델로, 이를 통해 작업 환경에 가장 알맞은 기초 관리 정책을 제시한다. 결과적으로 제안하는 모델은 학습 데이터와 검증 데이터에 대해 Accuracy와 Weighted Average 측면에서 각각 92.85%와 88.97%의 기초 관리정책 예측 정확도를 보여주었다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.79-91
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• 2022

In this study, the effects of self-efficacy, perceived usefulness, perceived ease of use, and depression on college students' academic persistence in the COVID-19 epidemic and the resulting non-face-to-face education situation were identified as mediating effects on learning satisfaction. In the second semester of 2020, a survey was conducted on students enrolled in a four-year university in Daegu and the data were statistically analyzed. The path coefficient was estimated by the Smart PLS bootstrap method and the significance of the path coefficient was verified. The Sobel Test was conducted to verify the mediating effect of academic continuity intention as a parameter. The research results can be summarized as follows. First, it was found that self-efficacy and perceived usefulness had a significant influence in the relationship with learning satisfaction. Second, the relationship between learning satisfaction and academic continuity intention was found to have a significant influence. Third, depression and ease of use did not show any significant influence in the relationship between learning satisfaction. Finally, a Sobel Test was conducted to verify the mediating effect of academic continuity intention with self-efficacy, usefulness, ease of use, and depression as independent variables and learning satisfaction as parameters. As a result of both regression analyses, it was found that β values decreased, and learning satisfaction had a mediating effect. As a result of this study, it is suggested that research to increase learner satisfaction and develop various contents to increase the effectiveness of education that can increase self-efficacy and perceived usefulness should be conducted in parallel. I think this study can be used as basic data in establishing measures to continue studying for college students in natural disaster situations or psychological crisis situations called COVID-19.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.13-20
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• 2023

본 논문에서는 데이터의 이상을 탐지하고 예측하는 모델을 통해 VOC 저감 설비에서 실측한 데이터를 분석했다. 이상 탐지 분야에서 안정적인 성능을 보이는 USAD 모델을 이용하여 실시간 데이터의 이상을 탐지하고 이상 원인이 되는 센서를 탐색한다. 또한 자기 회귀 모델을 통해 미래의 이상치를 예측하여 이상이 발생할 시점을 예측하고 경고하는 방법을 제안한다. 실험은 VOC 저감 설비에서 실측한 데이터를 이용하여 시스템의 이상을 탐지할 수 있는지 검증하는 실험을 진행했으며 이상 탐지 실험 결과는 정밀도, 재현율, F1-점수가 각각 98.54%, 89.08%, 93.57%로 높은 성능의 탐지율을 보였다. 센서 별 학습된 모델의 성능은 8개 센서의 정밀도, 재현율, F1-점수를 평균한 결과 각각 99.64%, 99.37%, 99.63%로 높은 성능의 탐지율을 보였다. 또한, 센서 별 탐지 실험에 대한 타당성을 확인하기 위해 구한 해밍 손실은 0.0058로 안정적인 성능을 보였다. 그리고 이상 예측 실험 결과는 평균절대오차 0.0902로 안정적인 성능을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.409-412
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• 2022

본 논문에서는 대입수시전형에서 생활기록부 입력은 대한민국 입시를 결정하는 매우 중요한 평가자료이다. 30명의 교사를 대상으로 실시한 설문조사를 통해서 교사들이 생활기록부를 작성하는데 가장 많이 참고하는 자료로는 수행평가 결과물, 발표내용, 보고서, 감상문 등의 학습 결과물(90%), 학생들이 작성한 자기평가서(73.3%), 관찰 평가지(50%)로 나타났으며, 80%(24명)의 교사들이 생활기록부를 작성하는데 고충을 겪고 있음을 확인할 수 있었다. 교사들이 느끼는 고충의 원인으로는 학생들의 개인별 특성 파악이 어려워 차별성있게 작성하는 것(76.7%)을 가장 힘들어 하였고, 작성해야 할 많은 수의 학생(60%), 문구를 만드는데 대해 부담(86.7%)을 느끼는 것으로 나타났다. 이 과정에서 교사의 전문성 뿐만 아니라 기계적이고 반복적인 작업도 많이 요구되고 있기 때문에, 생활기록부를 작성하는데에 도움을 줄 수 있는 프로그램 개발이 필요하다고 고안을 내었다. 교사들 역시 반복적이고 일률적인 생활기록부 작성에 도움을 줄 수 있는 프로그램이 있다면 유용하게 활용할 것이라는 응답이 90%였다. 따라서 본 연구에서 자연어 처리 인공지능 기술을 활용하여 교사들이 생활기록부를 작성하는데 있어 기계적이고 단순한 작업을 도와 주는 프로그램 개발에 대한 연구의 필요성을 제시하였다. 제안하는 프로그램은 학생들의 탐구보고서, 토론, 발표, 감상문 등의 생화기록부 작성 참고자료들을 텍스트로 변환하고 추상요약(Abstractive Summarization)을 통해 교사들이 효율적으로 작성하는데 활용될 수 있도록 설계하였다. 연구 결과 생활기록부 작성 참고자료를 텍스트로 변환하는 것과 추상요약을 할 수 있는 개방형 데이터셋까지는 확보하였다. 추상요약을 구현하는 방법에 대해서는 보다 심도 있는 추가연구가 필요하였다. 이를 통해 교사들이 교육 본질에 더욱 충실할 수 있는 환경을 마련하고, 내실 있는 생활기록부 작성이 공교육 신뢰 제고에 밑바탕이 되고자 한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.121-130
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• 2023

학교 현장에서는 사회의 패러다임을 바꾸는 AI를 접목한 AI 융합교육을 권장하고 있다. 이에 본 연구는 AI, AI 융합교육에 대한 용어의 혼재를 최소화하기 위해 용어를 정의하고, AI 융합교육을 수행하는 관점에서 교사의 교육요구도를 분석하기 위한 목적으로 진행되었다. 목적 달성을 위해 전문가 19명의 의견 수렴, 교육대학원의 AI 융합전공에 재학 중인 중등 교사 125명을 대상으로 자기기입식 설문을 진행하였다. 분석 결과, 전문가들은 AI 융합교육을 AI 기반교육이나 활용교육이 아닌 문제 해결의 방법론으로 정의하였다. 교사의 교육요구도 분석에서는 AI와 빅데이터'가 1 순위이며, 'AI 융합교육 방법론', 'AI 활용 학습 실제'등의 순이었다. 본 연구는 AI와 관련된 다양한 용어가 혼재하는 가운데 전문가의 의견을 수렴하여 용어를 정의하였고, 현직 교사의 AI 융합교육에 대한 교육 방향성을 제시했다는 데 의의가 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.383-388
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• 2024

본 논문은 전라남도에서 측정한 태양광 발전 데이터를 기반으로 발전량 예측값을 도출하기 위한 연구이다. 발전량 측정을 위해 인버터에서 직류, 교류, 환경데이터와 같은 다변량 변수를 측정하였고, 측정값의 안정성과 신뢰성 확보를 위한 전처리 작업을 수행하였다. 상관관계 분석은 부분자기상관함수(PACF: Partial Autocorrelation Function)을 활용하여 시계열 데이터에서 발전량과 상관성이 높은 데이터만을 예측을 위해 사용하였다. 태양광 발전량 예측을 위해 딥러닝 모델을 이용하여 발전량을 측정했고, 예측 정확도를 높이기 위해 각 다변량 변수의 상관관계 분석 결과를 이용하였다. 정제된 데이터를 활용한 학습은 기존 데이터를 그대로 사용했을 때 보다 안정되었고, 상관관계 분석 결과를 반영하여 다변량 변수 중 상관성이 높은 변수만을 활용하여 태양광 발전량 예측 알고리즘을 개선하였다.