최근 지능정보화사회가 가져올 급격한 변화에 대비하는 새로운 교육의 필요성에 대한 인식이 고조되고 있다. 세계 각국에서는 이러한 변화에 대비하여 첨단 정보통신 기기의 도입과 활용이 중심이 되는 스마트 학교 등을 시도하고 있고, 국내에서도 혁신 학교 등을 통해 새로운 시대를 준비하는 교실 환경과 교육과정의 변화를 위한 노력들이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 이러한 변화의 맥락 속에서 이루어지고 있는 학교의 기반 시설과 교육과정을 비롯한 제도의 변화에 대하여 과학교사가 어떻게 인식하고 있는지를 알아보았다. 또 그러한 교육 환경의 변화에 대한 인식 속에서 과학교사들의 수업 실천에서는 어떠한 도전과 변화가 나타나는지를 알아보았다. 이를 위하여 일반학교와는 차별화된 변화를 시도하고 있는 중학교의 과학교사 2인에 대한 심층 면담을 통해 얻어진 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 교사들은 그들이 소속된 학교가 학교의 규모와 기반시설, 동료 교사들의 교사 문화, 학생의 역량 면에서 과학 수업을 변화시킬 수 있는 요소들을 갖추고 있다고 인식하고 있었다. 둘째, 다양한 수업 방식을 시도하는 교사의 열정과 ICT 기반 시설에 적응한 학생들이 갖춘 역량이 시너지를 일으켜 선순환의 고리를 형성하면서, 교사들이 새로운 수업을 시도할 수 있는 진입장벽이 낮아지고 지속적인 도전을 지원하는 학교 문화가 생성되었다. 셋째, 과학 수업은 활동 중심으로 변화하였고, 교사들은 이러한 변화가 학생들의 자기 주도적 학습을 촉진한다고 인식하고 있었다. 넷째, 교사들은 스스로 교과 교육과정 운영에 있어서 주체적인 역할을 수행하고 있다고 인식하였고, 이 인식은 더 다양한 시도를 촉진하였다. 이러한 학교의 학습 환경과 제도의 변화, 자생적 교사 학습 공동체와 같은 도전과 혁신을 공유하는 문화의 형성을 통해 교사들은 교육과정을 재구성하고 수업을 변화시키는 실천을 지속적으로 시도하고 있었다. 이처럼 학교의 변화는 교사, 학생, 기반 시설의 상호작용 맥락 속에서 이해될 필요가 있다. 이러한 변화의 요소들 사이에서 형성된 상승적 상호작용 속에서 변화의 핵심 주체인 교사의 도전과 실천이 지속될 수 있을 것이다.
멀티스크린 서비스(Multi-screen service)는 하나 이상의 미디어를 복수개의 단말에서 동시에 또는 차별적으로 소비하는 서비스로서, 이러한 멀티스크린 서비스는 기존 TV의 스마트화 및 스마트 단말의 보편화에 따라 그 활용성이 더욱 높아지고 있다. 또한 방송통신 융합 환경인 하이브리드 방송(Hybrid Broadcasting) 환경에 적용할 경우, 여러 개의 화면을 통해 여러 소스의 콘텐츠를 소비하여 다양한 사용자 경험(User experience)을 제공할 수 있다. 하이브리드 방송 환경에서 멀티스크린 서비스를 제공하기 위한 요소기술로서 장면구성기술을 활용할 수 있다. 장면구성 기술은 미디어가 소비되는 시간과 화면상의 공간을 특정함으로써 다수의 미디어를 복합적으로 소비하는 방법으로서, 해당 기술을 통해 제공되는 멀티스크린 서비스는 단말 간의 연계를 통한 복수 미디어의 시공간적 제어 및 소비를 제공할 수 있다. 하지만 기존의 장면구성 기술은 적용 가능한 환경의 제약과 다양한 단말에 대한 적용이 어렵다는 점, 활용의 복잡성 등으로 인해 하이브리드 방송 환경에 쉽게 적용하기 어려운 점이 존재한다. 이러한 문제점을 해결할 수 있는 새로운 환경으로 HTML5를 고려할 수 있다. HTML5는 개방형 네트워크를 활용하는 다양한 스마트 단말에 공통적으로 적용될 것으로 기대되며, 기존 HTML에 비해 다양한 종류의 미디어의 소비를 지원한다. 이에 본 논문에서는 하이브리드 방송환경이 적용될 다양한 스마트기기에서 사용될 것으로 예상되는 HTML5을 기반으로 한 장면구성 및 멀티스크린 서비스 기술을 제안한다. 이를 위해, 본 논문에서는 HTML5 및 멀티스크린 서비스와 관련된 기술을 소개하고, HTML5의 요소 및 속성의 확장을 통한 장면구성 및 멀티스크린 서비스 정보 제공 방법과 멀티스크린 서비스를 위한 단말 간 미디어 시그널링 및 동기화 방법을 제안하였다. 또한, 제안된 HTML5 기반 장면구성 및 멀티스크린 서비스 적용 방안을 구현 및 실험을 통해 검증하였다.
목적 간 종양의 조영증강 컴퓨터단층촬영(이하 CT) 영상에 관한 인공지능 알고리즘의 성능과 안전성을 검증할 수 있는 표준 테스팅 데이터셋을 구축하고자 하였다. 대상과 방법 국내 4개 3차 의료기관의 복부 영상의학 전문가 4인이 모여 간 종양 진단 알고리즘의 성능과 안전성을 검증하기 위해 표준 데이터셋이 갖춰야 할 조건을 논의하였다. 각 기관마다 간세포암 75예, 전이암 75예, 그리고 양성 병변 30-50예씩 수집하여, 총 783명 환자의 CT 영상을 대상으로 하였다. 간세포암과 전이암의 경우 병리학적으로 확진된 경우만을 대상으로 하였다. 각 기관의 복부 영상의학 전문가들이 직접 환자의 임상정보를 추출하고 CT 영상에 관한 데이터 라벨링(labeling)을 수기로 시행하였다. CT 영상은 의료용 디지털 영상 및 통신(Digital Imaging and Communications in Medicine, DICOM) 파일로 저장하였다. 결과 복부 영상의학 전문가들이 수기 데이터 라벨링을 시행한 총 783 증례의 간 종양 조영증강 CT의 표준 데이터셋을 구축하였다. 알고리즘의 성능 및 안전성은 병변의 발견 여부 및 특성화의 정확도에 대해 민감도와 특이도를 계산하여 평가할 수 있다. 결론 본 연구에서 구축한 간 종양 조영증강 CT 영상의 표준 데이터셋은 임상의학 결정 지원시스템을 위한 기계학습 기반 인공지능 알고리즘을 평가하는 데에 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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