• 실천공학교육논문지
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• 제13권2호
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• pp.221-232
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• 2021

본 연구는 코로나 19로 인하여 발생한 비대면 수업 환경에서 학습자들의 요구 분석을 토대로 플립 러닝과 메이커 교육 기반 인공지능 융합 교양 교과목의 설계 방향을 탐색하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 메이커 교육 기반 인공지능융합 교양 교과목을 수강한 학생들과 수강하지 않은 학생들을 대상으로 플립 러닝에 대한 학생들의 인식과 함께 학습자의 교육 요구도를 조사하였다. 이를 바탕으로 Borich 교육 요구도와 The Locus for Focus Model 모델을 활용하여 교과목 내용 요소에 대한 우선 순위를 분석함으로써 교과목 설계를 위한 기초 자료로 활용하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 메이커 교육 기반의 인공지능 교양 교과목 내용 요소는 총 9개 영역으로 구성되었으며 플립 러닝을 활용하는 수업으로 설계되었다. 둘째, 교육 요구가 가장 높은 영역은 '인공지능 이론', '인공지능 프로그래밍 실습', '피지컬 컴퓨팅 이론', '피지컬 컴퓨팅 실습'이, 차 순위는 '융합프로젝트', '3D 프린팅 이론', '3D 프린팅 실습'으로 결정되었다. 셋째, 플립 러닝을 활용하여 메이커 교육 기반 인공지능융합 교양 교과목을 운영하는 것은 수강 경험의 유무와 상관없이 대부분 긍정적인 응답이었으며 수강 경험이 있는 학생들의 경우에는 만족도가 매우 높았다. 이를 바탕으로 플립러닝과 메이커교육을 활용한 인공지능 기반의 융합 교양 교과목이 설계되었다. 이는 학생들의 요구를 반영하여 교양 교육에서 인공지능 융합 교육의 기초를 마련하고 대학생의 인공지능 소양 함양의 기회를 제공한다는데 의의가 있다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권6호
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• pp.49-54
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• 2022

코로나 이후 급격한 현대사회의 변화는 인공지능 인재가 국가 경쟁력을 좌우하는 주요한 영향요인으로 부각시겼다. 이에 따라 교육부에서는 인공지능 교육 공백기에 있는 초등학교 4-6학년과 중고등학생의 디지털 역량을 개발시키기 위해 대단위 SW·AI 캠프 교육 사업을 기획하였다. 이에 본 연구에서는 초등학교 4-6학년 학생들을 대상으로 하는 캠프 형 SW·AI교육프로그램을 개발하여 초등학교 4-6학년 학생들로 하여금 인공지능 기초소양을 갖추도록 하고자 한다. 이를 위해 초등학교에서의 SW·AI 교육의 의미를 정의하고 초등학교과정에서 다루어야 할 SW·AI 내용으로 'SW·AI의 이해', 'SW·AI의 원리와 활용' 및 'SW·AI의 사회적 영향'을 설정하였다. 또한 설정된 초등학교 SW·AI 교육학습 요소와 현재 초등학교에서 사용하고 있는 교과서의 관련 교과 및 단원과의 연계를 시도하였다. 교육에 사용되는 프로그램으로는 블록코딩 기반의 소프트웨어 코딩 학습 도구인 엔트리를 통하여 소프트웨어 프로그래밍 기초 역량을 강화하도록 하였으며, 모든 프로그램은 초등학생의 발달적 특징을 고려하여 경험과 체험 위주의 참여자 중심으로 운영되도록 설계하였다. 본 연구에서 이루어진 SW·AI 캠프 교육 프로그램은 방과 후 과정이나 방학 등을 이용하여 단기간에 운영되는 프로그램이다. 따라서 이를 토대로 초등학교 과정에서 SW·AI 교육이 정규교육과정의 일원으로 편성되어 운영되기 위해서는 정규교과 내용분석과 SW·AI 교육내용의 심층적인 분석을 기초로 한 연구가 필요함을 제언하는 바이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.360-363
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• 2022

최근에 Kaggle ML & DS Survey에 따르면 기계 학습 및 데이터 과학을 위한 프레임워크에서 TensorFlow와 Keras의 비율이 각각 41.82%, 34.09%로 비중을 차지하고 있으며, 개발 프로그래밍의 경우 약 82%로 Python을 사용하는 것으로 나타났다. 상당수의 기계 학습 및 딥러닝의 구조가 Keras 프레임워크와 Python을 활용하고 있으나, Python의 경우에는 스크립트 언어인 관계로 인해 배포 및 실행을 Python 스크립트 환경에 제한되어 동작하므로 다양한 환경에서 동작하기 어려운 개연성이 있을 수 있다. 본 논문에서는 Visual Studio 2019에서 동작하는 C#과 Keras를 활용한 기계 학습 및 딥러닝 시스템을 구현하였으며, 세부적으로 Mnist 데이터셋을 활용하여 파이썬 3.8.2와 C# .NET 5.0 환경에서 20번의 테스트를 진행하였다. 테스트 수행 결과, Python은 최소 시간 1.86초, 최대 시간 2.38초, 평균 시간 1.98초 총 시간 39.53초가 소요되었으며, C#은 최소 시간 1.78초, 최대 시간 2.11초 평균 시간 1.85초 총 시간 37.02초가 소요되었다. 결론적으로 C#의 성능이 Python보다 6% 정도 향상되었음을 확인하였으며, 이를 통해 실행파일 추출이 가능하여 활용도가 높을 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.243-250
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• 2020

본 논문에서는 대학의 효과적인 SW교육 방법을 제안한다. 해외 Top 10 대학과 SW중심대학, 거점 국립대학의 SW교육과정을 비교 분석하고, 그 결과를 기반으로 대학의 효과적인 SW교육 방법을 위해 5가지 개선할 점을 제안한다. 첫째는 교육과정 개발과정에서 SW 개발자의 직무 분석을 기반으로 교과목을 개발함으로써 산업체 현장 적응력을 높이는 것이다. 둘째는 4차 산업혁명 핵심기술(클라우드컴퓨팅, 빅데이터, 가상/증강현실, 사물인터넷 등)의 교과목을 강화하여 의료, 바이오, 센서, 인간, 인지과학 등의 다양한 분야와 융합하는 것이 필요하다. 셋째는 프로그래밍 언어 교육은 기본적인 문법 교육 후, SW융합 교과목에 포함하여 다양한 분야의 프로젝트를 구현해 보도록 해야 한다. 또한, 응용프로그램 개발자보다는 시스템프로그래밍 개발자, Back-End(서버단) 개발자 양성을 위한 교과목을 강화해야 한다. 넷째는 Product 기반의 자기 주도적 학습이 가능한 캡스톤디자인, 종합설계 등의 교과목을 강화하여 산업체 프로젝트에 참여할 기회를 제공한다. 다섯째는 지역 기반의 산업체 현장에서 기술을 습득할 수 있는 인턴십 또는 산학연계 프로그램을 강화함으로써 각 지역산업 기반의 대학 특성화 교육과정 개발이 필요하다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제15권4호
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• pp.975-994
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• 2013

본고는 제6차, 제7차 및 2007 개정 교육과정의 중등 수학 교과서 180권에 나타난 공학 도구의 활용 현황을 내용 영역, 활용된 공학 도구 종류, 활용 방식의 관점에서 분석하고 시사점을 찾고자 한 것이다. 분석 결과 제6차 교과서에서는 주로 대수 및 해석 영역에서 계산기나 프로그래밍 언어와 같은 간단한 공학 도구의 기능 소개 및 보조 도구형태로 활용되었고, 그 빈도수가 작았음을 알 수 있었다. 그러나 제7차와 2007 개정 교육과정에 들어오면서 대수, 해석, 기하 및 통계 내용 영역에서 비교적 고르게 다양한 공학 도구가 사용되었음을 알 수 있었다. 특히 제7차에서는 인터넷의 활용이 두드러지게 증가하였다가 2007 개정 교과서에서는 많지 않음을 알 수 있었다. 제6차에서는 의도된 탐구 유형의 활용 장면이 거의 없었지만, 제7차 및 2007 개정 교과서에서는 그와 같은 활용 장면이 증가하고 있었음을 알 수 있었다. 그러나 학생중심의 탐구 학습 유형의 활용 장면은 매우 적어 앞으로 늘릴 필요가 있음을 알 수 있었다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제30권3호
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• pp.281-294
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• 2016

본 연구에서는 '대화형(interactive) 공학수학 실습실'의 개발 과정과 내용 및 활용을 다룬다. 본 실습실에는 공학수학 전 범위에 걸쳐서 각 장별로 하나의 html 파일을 활용하여 공학수학 예제 및 연습문제, SageMath 명령어를 실행할 수 있는 SageMath 셀, 장별 요점 강의 녹화 파일로 연결되는 링크가 포함되어있다. 또한 기존에 만들어 놓은 SageMath 명령어가 동시에 제공되므로 실습 때마다 매번 명령어를 따로 입력해야하는 번거로움 없이 마우스로 [실행(Evaluate)]을 클릭하면서 미리 입력된 코드를 실습하고, 그와 유사한 다른 문제에 대하여는 함수와 조건을 바꾸면서 바로 사용할 수 있도록 하였다. 이렇게 웹 주소를 이용하여 공학수학을 지도하는 실습실의 장점은 첨단 모바일 기기의 사용이 증가하고 있는 추세에 맞추어 각 장 별 실습내용을 시간과 장소의 제약 없이 쉽게 프로그래밍을 학습 및 실행이 가능하므로 실습 효과를 높일 수 있다는 것이다. 본 실습실은 이론과 실습이 병행되어야 하는 공학수학 강의에서 학생들이 언제 어디서나 손쉽게 이용할 수 있으므로 공학수학 강좌의 효과적인 실습실 모델이 될 수 있다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.85-94
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• 2017

본 논문에서는 동물소리 인식시스템을 위하여 최대 빈도모델 탐색 알고리즘을 고안하고 이를 이용한 소리모델을 생성하는 방법을 제안하였다. 소리모델 생성 방법은 동물종의 소리 데이터로부터 학습과정, 비터비 탐색과정 및 최대 빈도모델 탐색과정을 반복하면서 HMM(Hidden Makcov Model)모델의 구조(상태의 수와 GMM의 수)를 탐색하여 최적의 인식률을 갖는 모델집합이 생성하는 방법이다. 최대 빈도모델 탐색 알고리즘은 입력 소리 데이터를 비터비(Viterbi) 알고리즘으로 탐색하여 모델리스트를 생성하고 이 리스트 중에서 최대 빈도수의 모델을 탐색하여 최종 인식결과로 결정하는 방법이다. 알고리즘에서 소리특징으로 MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficient), 모델형식으로 HMM을 이용하고 C# 프로그래밍언어로 구현 하였다. 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 27종의 동물소리를 선정하고 실험을 하였으며 27개의 HMM 모델집합이 97.29 퍼센트의 인식률로 생성됨을 확인하였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.57-68
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• 2015

개인의 아이디어 구현이나 문제해결에 SW를 중심적으로 활용하는 SW중심사회로의 진입으로 SW교육이 강조되고 있다. 일반적으로 스토리텔링은 학습자의 흥미를 끌며 맥락적 환경을 제공하는 것으로 알려져 있다. 본 연구는 이솝우화를 활용한 SW교육프로그램이 Computational Thinking에 미치는 효과를 알아보기 위해 실험연구를 실시하였다. 총 6주 동안 토요 SW교육 캠프에 참여한 학생 중 실험집단은 이솝우화를 통해 스크래치 프로그래밍의 기초개념을 배운 후 이야기, 게임, 예술, 시뮬레이션 등의 다양한 SW표현활동을 경험하였다. 프로그램 적용 후 실험 및 비교집단을 대상으로 SW개념, SW구현 그리고 SW교육에 대한 태도를 비교 검증하였다. 연구결과 실험집단에 참여한 학생들의 SW개념과 SW구현 결과가 더 높게 나타났다. 그리고 SW교육에 대한 태도에서도 더 긍정적인 결과를 확인하였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.541-548
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• 2014

본 연구의 목적은 초등 교육현장에서 활용되는 로봇수업에서 학생들이 배양할 수 있는 역량으로 컴퓨팅 사고(Computational Thinking) 능력에 초점을 맞추고 이를 평가할 수 있는 평가 방안을 제안하는 것이다. 또한 지금까지 로봇수업의 평가로 개인 역량에만 치중하였던 것을 사회문화적 관점에서 조명하여 대인관계적 역량 및 협력의 경험을 평가할 수 있는 방안을 제안하였다. 이를 위해 초등학교 5학년 로봇수업에서 한 학기 동안 운영할 수 있는 프로그램을 고안하고 컴퓨팅 사고 능력 평가 설문 및 학습과정 모니터링 루브릭을 개발하여 평가를 실시하였다. 본 연구의 결과는 최근 이론적으로 주목받고 있고 컴퓨팅 사고 개념을 로봇교육과 연계한 평가 방안을 고안하고 사회문화적 관점인 대인간의 관계를 평가에 포함시킴으로써 그 범위를 확장하였다는 점에서 의의가 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.65-73
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• 1997

본 논문에서는 진화연산을 이용하여 동적 귀환 신경망의 구조를 저차원화하는 방법을 제안한다. 일반적으로 진화연산을 개체군을 이용한 탐색 방법으로서 신경회로망의 여러 가지 다른 성질을 동시에 최적화할 필요가 있을 때 유용한 방법이다. 본 연구에서는 동적 귀환 신경망의 구조를 조차원화하기 위하여 진화 프로그래밍으로 신경망의 구조를 탐색하고, 진화전략으로 신경망의 연결강도를 학습시킴으로서 전체적인 구조를 저차원화하였다.신경망의 중간층 노드의 추가/삭제는 돌연변이 확률에 의하여 결정한다. 노드를 삭제할 경우에는 입력 연결강도의 총합이 가장 작은 노드를 삭제하고, 노드를 추가할 경우에는 미리 지정한 확률함스에 따라 노드를 추가한다. 그리고 추가된 노드와 다른 노드와의 연결방법은 서로 영향을 미칠 수 있는 모든 연결강도 중에서 확률적으로 선택하여 연결하였다. 마지막으로 제안한 저차원화 동적 귀환 신경망이 완전 연결된 신경망보다 더 좋은 성능을 얻을 수 있음을 예제로서 본 논문에서는 도립진자의 안정화 및 제어와 로봇 매니퓰레이터의 비주얼 서보잉에 적용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 그 유효성을 확인한다.