• 한국학교수학회논문집
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• 제11권3호
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• pp.377-397
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• 2008

오늘날 학교수학에서는 학생들의 학습 결과만이 아닌 학습자 사고의 진 과정을 평가해야 한다는 방향으로 평가관이 변화되어 가고 있으며, 대안적인 평가방법으로 서술형 평가가 교육청의 권고 하에 학교현장에 급격히 도입되고 있는 실정이다. 그러나 서술형 평가의 잠재적 장점을 살리면서 현장에 안정적으로 적용되기 위해서는 성숙한 실행조건을 갖추는 것이 우선되어야 한다. 이에 본 연구에서는 현재 학교에서 시행되고 있는 수학과 서술형 평가의 효율적인 정착을 위해 서울 및 수도권 소재 중 고등학교 수학교사 120명을 대상으로 서술형 평가의 실시 현황, 문항 제작 및 채점, 기대 및 개선 방향에 대한 인식을 조사하여 그 시사점을 제안하고자 하였다. 연구 결과, 많은 학교가 서술형 평가를 학교에서 주관하는 정기 시험에서 실시하여 그 결과를 성적에 반영하고 있었다 서술형 평가는 학생들의 사고력 신장과 학업 성취도에 대한 보다 정확한 측정을 위하여 '중'이나 '중상' 정도 난이도로 출제되고 주로 분석적인 채점 방법으로 4회 이상 반복 채점하곤 있었다. 서술형 평가와 관련한 문제점으로는 학급 당 학생 수, 평가 과정에서의 객관성 확보, 문항 개발의 어려움과 더불어 학생들이 학습 부담의 증가 등이 꼽혔는데, 이에 대한 해결 방안으로 교사의 업무 경감, 서술형 평가를 위한 적극적인 문항 개발 및 보급, 서술형 평가를 위한 타당하고 객관적인 평가기준의 개발 및 보급이 시급하게 개선되어야 하는 것들로 나타났다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제34권3호
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• pp.325-354
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• 2020

수학 학업성취도에 영향을 미치는 요인들은 매우 다양하며, 그 요인들이 미치는 영향 또한 복합적으로 일어난다. 수학 학업성취도에 영향을 미치는 요인들은 끊임없이 변화하고 발전하기 때문에 학습자들의 성장을 예측하고 분석하는 종단연구가 필요하다. 본 연구는 서울교육종단연구의 2013년도(중학교 1학년)부터 2017년(고등학교 2학년)까지의 종단자료를 활용하여 내적요인(자아개념, 자기통제, 삶의 만족에 대한 자기평가), 외적요인(학교풍토, 자녀에 대한 보호자의 관심, 보호자의 학습조력)의 변화패턴을 알아보고 내·외적요인이 수학 학업성취도에 어떠한 영향을 미치는지 살펴보았다. 수학 학업성취도를 분석한 결과, 중학교 1학년부터 중학교 2학년까지의 수학 학업성취도는 변화가 없는 것으로 나타났으며, 중학교 2학년부터 고등학교 1학년까지는 꾸준히 증가하다가 고등학교 2학년 때는 소폭 하향하는 것으로 나타났다. 내적요인인 자아개념과 자기통제는 중학교 1학년부터 중학교 2학년까지는 소폭 떨어지다가 고등학교 1학년까지는 소폭 증가하고 고등학교 2학년에는 소폭 떨어지는 것으로 나타났으며, 삶의 만족에 대한 자기평가는 중학교 1학년부터 고등학교 2학년까지의 기간 동안 소폭 떨어지는 것으로 나타났다. 외적요인 중 학교풍토는 중학교 1학년부터 중학교 2학년까지는 소폭 떨어지는 것으로 나타났으며, 고등학교 1학년까지는 증가하다가 고등학교 2학년에는 그 값이 유지되는 것으로 나타났다. 자녀에 대한 보호자의 관심은 중학교 1학년 때의 값이 고등학교 2학년까지 유지되는 것으로 나타났으며, 보호자의 학습조력은 중학교 1학년부터 지속적으로 감소하는 것으로 나타났다. 수학 학업성취도에 대한 영향을 알아보기 위해 임의 기울기 모델(Random Slope Model)을 시행한 결과 내적요인인 자아개념 및 자기통제, 그리고 외적요인인 학교풍토가 수학 학업성취도의 변화에 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 핵의학기술
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• 제24권1호
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• pp.15-19
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• 2020

본 연구는 최근에 활발히 연구되고 있는 딥러닝 기술인 생성적 적대 신경망(GAN)을 핵의학 영상에 적용하여 잠재적으로 유용성이 있는지 확인해보고자 하였다. 본원에서 ¹⁸F-FDG Brain PET/CT검사를 진행한 30명의 환자를 대상으로 하였고 List모드로 15분 검사한 후 이를 1, 2, 3, 4, 5분 초기획득시간 이미지로 재구성하였다. 이 중 25명의 환자를 GAN모델의 학습을 위한 트레이닝 이미지로 사용하고 5명의 환자를 학습된 GAN모델의 검증을 위한 테스트 이미지로 사용하였다. 학습된 GAN모델에 입력으로 1, 2, 3, 4, 5분의 초기획득 이미지를 넣고 출력으로 15분 인공지능 표준획득 이미지를 획득한 후 이를 기존의 15분 표준획득시간 검사 이미지와 비교 평가하였다. 평가에는 정량화된 이미지 평가방법인 평균제곱오차, 최대신호 대 잡음비, 구조적 유사도 지수를 이용하였다. 평가 결과 초기획득시간 이미지에서 1에서 5분으로 갈수록 실제 표준획득시간 이미지에 가까운 평균제곱오차, 최대신호 대 잡음비, 구조적 유사도 지수 수치를 나타내었다. 이러한 연구를 통해 앞으로 인공지능 기술이 핵의학 분야에서 의료영상의 획득시간 단축과 관련하여 중요한 영향을 미칠 수 있을 것으로 사료된다.

• 기술혁신연구
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• 제28권4호
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• pp.151-163
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• 2020

포스트 코로나 시대 전통적 정형화된 업무는 지능화된 기계와 온라인 플랫폼 등 디지털 기술에 의해 대체되고, 디지털 전환 기술과 고숙련 근로자 및 비정형 업무 간 강한 상호 보완관계를 바탕으로 고용 없는 경기회복이 전개될 가능성이 크다. 특히, 우리나라 산업 내 직무 구성을 살펴보면, 반복업무 지수가 지속적으로 상승하는 추세다. 이는 포스트 코로나 시대 디지털 전환의 가속화에 따른 노동시장에 대한 부작용 및 파급효과가 우리나라 경제체제 내 고착화될 가능성이 큼을 시사한다. 이러한 배경 하, 본 연구에서는 우리 경제사회 시스템의 구조적 변화를 일으킬 디지털 전환의 내재적 속성에 대한 심층적 이해를 바탕으로, 잠재적 위기 극복 및 문제해결을 위한 개념적 틀을 제공하고자 한다. 특히, 포스트 코로나 시대 디지털 기술발전과 학습 간 상호작용에 주목하여, 혁신체제의 구조적 전환을 통한 새로운 균형점으로의 이행을 위한 혁신정책의 역할을 재정립하고자 한다. 이와 함께, 포스트 코로나 시대 우리나라 혁신체제가 미래 환경 변화에 능동적으로 대응할 수 있는 적절한 제도적 요소들로 구성되어 있는지 살펴보고, 포스트 코로나 시대 디지털 전환이라는 기술변화 흐름에 능동적으로 대응할 수 있는 미래지향적 혁신정책 수립 방향을 제시하고자 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.57-65
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• 2021

산업 전 분야에 4차 산업혁명의 신기술인 IoT(Internet of Things), AI(Artificial Intelligence), Bigdata 등이 융합되어 새로운 가치를 창출하는 초연결 지능정보사회가 도래되고 있다. 모든 것이 네트워크에 연결되어 데이터가 폭발적으로 증가하고, 인공지능이 스스로 학습하여 지적 판단 기능까지도 가능하다. 특히 사물인터넷은 언제 어디서나 어느 것과도 연결될 수 있는 새로운 통신환경을 제공함에 따라 모든 것들이 연결되는 초 연결을 가능케 하고 있다. 인공지능 기술은 인간이 가진 지각, 학습, 추론, 자연어처리 등의 능력을 컴퓨터가 실행할 수 있도록 구현되고 있다. 인공지능은 기계학습, 딥러닝(Deep leearning), 자연어처리, 음성인식, 시각인식 등 첨단기술을 개발하는 방향으로 발전되고 있으며, 안전, 의료, 국방, 금융, 복지 등의 다양한 응용 분야에 특화된 소프트웨어와 머신러닝(Machine learning), 클라우드(Cloud) 기술을 포함하고 있다. 이를 통해 인간의 편의와 새로운 가치를 제공하기 위해 산업 전반의 다양한 분야에 활용된다. 하지만, 이와는 반대로 지능적이고 정교해진 사이버 위협들이 증가하고 신기술의 기술적 안전성 확보와 같은 잠재적 역기능들을 동반함에 따라 이에 대한 대응이 필요한 시점이다. 본 논문에서는 이러한 역기능을 해결하기 위한 하나의 방안으로 인공지능기술을 활용하여 IoT 통합보안관제 가능하도록 새로운 데이터모델링(Data modelling) 방안을 제안하였다.

• 생명과학회지
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• 제33권6호
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• pp.490-497
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• 2023

임산부의 기존 질병 또는 임신 중 발생한 질병을 치료하기 위한 약물의 사용은 태아에게 잠재적인 위협이 될 수 있으므로 약물의 태아 독성 여부를 예측하는 것이 필수적이다. 하지만 약물의 태아 독성을 밝혀내는 것은 많은 시간과 비용을 필요로 하며 인간 태아에게서 독성 작용을 나타내는 근거가 불분명하다. 이에 따라 최근 태아 독성 평가를 위한 시험 설계의 현대화, 예측성 개선, 동물 사용 및 투자 비용 감소를 위한 in silico 태아 독성 평가 모델의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 태아 독성 정보를 수집하고 다양한 기계학습 알고리즘을 적용하여 태아 독성 예측이 가능한 모델을 구축하였으며, 태아 독성 예측 모델의 입력 값으로 활용하기 위해 각 약물에 대한 구조적 및 생리학적 특성 벡터를 생성하였다. 이후 예측 정확도 개선을 위해 초매개변수를 조정하여 모델을 최적화 하였다. 개발한 태아 독성 예측 모델의 유효성을 검증하기 위해 학습 셋과 독립된 테스트 셋을 활용하여 정량적 성능 평가를 수행하였으며, 모든 모델의 약물 및 약물 후보 물질의 태아 독성 여부를 예측할 수 있는 것을 확인하였다(AUROC>0.85, AUPR>0.9). 나아가, 예측 모델의 특성 중요도를 분석하여 태아 독성과 관련성이 높은 약물의 특성을 제시하였다. 제안한 모델은 적은 비용과 시간으로 예측 점수를 제공함으로써 인간에 대한 태아 독성 연구를 설계하는 과정에 도움이 될 것을 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_3호
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• pp.1693-1705
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• 2023

국토 면적의 약 90%를 차지하는 농촌은 여러가지 공익적 기능을 수행하는 공간으로서 중요성과 가치가 증가하고 있지만 주거지 인근에 축사, 공장, 태양광패널 등 주민생활에 불편을 미치는 시설들이 무분별하게 들어서면서 농촌 환경과 경관이 훼손되고 주민 삶의 질이 낮아지고 있다. 농촌지역의 무질서한 개발을 방지하고 농촌 공간을 계획적으로 관리하기 위해서는 농촌지역 내 위해시설에 대한 탐지 및 모니터링이 필요하다. 주기적으로 취득 가능하고 전체 지역에 대한 정보를 얻을 수 있는 위성영상을 통해 데이터의 취득이 가능하고, 합성곱 신경망 기법을 통한 영상 기반 딥러닝 기술을 활용하여 효과적인 탐지가 가능하다. 따라서 본 연구에서는 의미적 분할(Semantic segmentation)에서 높은 성능을 보이는 U-Net 모델을 이용하여 농촌 지역에서 잠재적으로 위해시설이 될 수 있는 농촌시설을 분류하는 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 2020년에 제작된 공간해상도 0.7 m의 KOMPSAT 정사모자이크 광학영상을 한국항공우주연구원으로부터 제공받아 사용하였으며 축사, 공장, 태양광 패널에 대한 AI 학습용 데이터를 직접 제작하여 학습 및 추론을 진행하였다. U-Net을 통해 학습시킨 결과 픽셀 정확도(pixel accuracy)는 0.9739, mean Intersection over Union (mIOU)은 0.7025의 값을 도출하였다. 본 연구 결과는 농촌 지역의 위험 시설물 모니터링에 활용될 수 있으며, 농촌계획 수립에 있어 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권1호
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• pp.403-409
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• 2024

본 논문에서는 산업안전보건법에 따라 유해·위험 설비 사업자가 제출하여 공정안전관리 전담기관으로부터 승인받은 공정안전보고서의 데이터를 기반으로 사업장 안전성 향상을 위한 인공지능 통합 공정안전관리(PSM) 시스템 설계를 위한 가이드라인을 제안하였다. 제안된 가이드라인으로 구성되는 시스템은 단일사업장 또는 다수의 사업장을 운영하는 사업자와 공정안전관리 전담기관에 각각 구축하며, 데이터 수집·전처리, 확장 및 분할, 레이블링, 학습 데이터 셋구축 등의 주요 구성 요소와 단계로 구성하였다. 각 공정에서 발생하는 공정 운영 데이터 및 변경 허가 승인 데이터의 수집이 가능하며, 사업장 운영에서 발생하는 모든 데이터의 분석을 통해 잠재적인 고장 예측 및 유지보수 계획을 수립하여, 공정 운전 상황에서의 의사 결정 지원이 가능하다. 또한, 정확하고 신뢰할 수 있는 학습 데이터, 특화된 데이터 셋을 이용하여 시간 및 비용 절감, 인적 오류를 포함한 다양한 위험 요소 감지와 예측, 지속적인 모델 개선 등에 유용성과 효과를 갖으며, 이를 통해 작업장 안전성 향상 및 사고 예방이 가능하다.

• 한국과학교육학회지
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• 제29권1호
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• pp.90-105
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• 2009

이 연구는 서울시교육청부설 과학영재교육원 6곳에서 과학영재교육을 담당하고 있는 교사 18명을 대상으로 그들의 과학영재교육원 경험과 관련된 고려사항에 대하여 조사하고 분석한 것이다. 연구 자료는 면담자료에 기초를 두고 과학영재교육원의 관련 문서 자료, 설문조사 등의 자료 등을 통하여 이루어졌다. 그 결과, 과학영재교사들은 과학영재교육원의 운영 및 교육을 위하여 영재의 판별과 학생 선발, 교육일정, 교육과정, 학습평가의 영역에서 고려사항을 제시하였다. 영재의 판별과 학생선발에 있어서, 1차 선발의 중요성, 선발 인원의 합리성이 중요한 고려사항으로 제시되었다. 그리고 과학영재를 판별하고 선발함에 있어서, '배제'보다는 '포함'의 원칙을 적용하며, 가능한 모든 잠재적 과학영재에게 교육의 기회를 제공해야하겠다. 교육일정은 합리적이고 교육적으로 접근하여 결정되어야한다. 과학영재교 육과정은 교육청별로 교육프로그램에 대한 협의를 하고 서로 연계함으로써 과학영재교육 효과의 극대화를 도모해야 한다. 학습평가는 모든 영역에 대한 다양한 평가방법을 통하여 총체적으로 평가해야 하며, 합리적 평가로 과학영재들을 안내함으로써, 과학영재들이 스스로 탐구하고 반성적 사고에 기초한 자기주도적인 학습을 이끌어갈 수 있도록 해야 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.67-74
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• 2024

본 논문에서는 기후 변화와 지속 가능한 수자원 관리의 중요성이 증가하는 가운데, 다양한 강우 측정 방법이 저수지 수위 예측 성능에 미치는 영향을 분석하기 위한 연구를 제시한다. 이를 위해 우리는 기상정보개방포털에서 제공하는 종관기상관측장비인 ASOS의 관측 강우, 자동기상관측장비인 AWS의 관측 강우, 그리고 면적강우비에 따라 재산정된 티센망 기반의 강우 데이터를 활용하여 신경망 기반 저수율 예측 모델에 대한 학습을 각각 수행하고, 학습된 모델의 예측 성능을 비교 및 분석하였다. 전라북도 소재 34개의 저수지에 대한 실험을 통해 각 강우량 측정방식이 저수율 예측 정확도 향상에 얼마나 기여하는지 조사하였다. 연구 결과, 티센망 기반의 강우 면적비를 활용한 저수지 강우 데이터가 가장 높은 예측 정확도를 제공한다는 것을 밝혀냈다. 이는 티센망이 주변 관측소들 사이의 정확한 거리를 고려함으로써 각 관측소가 대표하는 지역의 경계를 정의함으로써 각 지역의 실제 강우 상황을 더 정확하게 반영하기 때문이다. 이러한 발견은 정확한 지역 강우 데이터 학습이 저수율 예측에 있어 결정적인 요인 중 하나임을 시사한다. 더불어, 이 연구는 정밀한 강우 측정 및 데이터 분석의 중요성을 강조하며, 농업, 도시 계획, 홍수 관리와 같은 다양한 분야에서 예측 모델의 잠재적 응용 가능성을 제시한다.