• 정보처리학회 논문지
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• 제13권7호
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• pp.335-347
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• 2024

개방형 어휘 3차원 포인트 클라우드 개체 분할은 3차원 장면 포인트 클라우드를 훈련단계에서 등장하였던 기본 클래스의 개체들뿐만 아니라 새로운 신규 클래스의 개체들로도 분할해야 하는 어려운 시각적 작업이다. 본 논문에서는 중요한 모델 설계 이슈별 기존 모델들의 한계점들을 극복하기 위해, 새로운 개방형 어휘 3차원 개체 분할 모델인 Open3DME를 제안한다. 첫째, 제안 모델은 클래스-독립적인 3차원 마스크의 품질을 향상시키기 위해, 새로운 트랜스포머 기반 3차원 포인트 클라우드 개체 분할 모델인 T3DIS[6]를 마스크 제안 모듈로 채용한다. 둘째, 제안 모델은 각 포인트 세그먼트별로 텍스트와 의미적으로 정렬된 시각적 특징을 얻기 위해, 사전 학습된 OpenScene 인코더와 CLIP 인코더를 적용하여 포인트 클라우드와 멀티-뷰 RGB 영상들로부터 각각 3차원 및 2차원 특징들을 추출한다. 마지막으로, 제안 모델은 개방형 어휘 레이블 할당 과정동안 각 포인트 클라우드 세그먼트별로 추출한 2차원 시각적 특징과 3차원 시각적 특징을 상호 보완적으로 함께 이용하기 위해, 특징 앙상블 기법을 적용한다. 본 논문에서는 ScanNet-V2 벤치마크 데이터 집합을 이용한 다양한 정량적, 정성적 실험들을 통해, 제안 모델의 성능 우수성을 입증한다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제35권3호
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• pp.169-190
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• 2023

세계 5대 면화 생산국인 우즈베키스탄의 섬유·패션산업은 주로 원면 수출과 봉제산업에 중점을 두고 있다. 우즈베키스탄이 고부가가치를 달성하기 위해서는 CMT(cut, make and trim)단계에 있는 섬유·패션산업이 OEM(original equipment manufacturing), ODM(original design manufacturing), OBM(original brand manufacturing)으로 발전하는 것이 필수적이다. 한국은 우즈베키스탄을 잠재적인 제조기지이자 무역 파트너로서 인식하고 우즈베키스탄의 섬유 및 의류 분야의 발전을 위해 공적개발원조(ODA) 자금을 투입해 왔다. 본 연구는 글로벌 경쟁력의 맥락에서 우즈베키스탄의 패션 고등교육을 평가하고, 이 분야에서 한국 정부의 교육 ODA의 필요성과 전망을 측정하는 것을 목표로 한다. 우즈베키스탄의 현재 패션 교육 환경에 대한 종합적인 조사를 위하여 학계, 업계 전문가 및 정부 관계자의 설문조사, 개별 심층면접, 집단 심층면접법(Focus Group Interview) 등을 수행하였다. 연구 결과에 따르면 섬유 및 패션 부문이 우즈베키스탄 경제에 중추적인 역할을 하고 있음에도 불구하고 패션 고등교육 프로그램의 교육과정과 교수·학습방법에는 개선의 여지가 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 교육 ODA 전략 수립을 위한 기초자료로서 의의를 갖는다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.47-56
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• 2024

본 연구는 BERT 기반 자연어처리 모델들을 미세 조정하여 한국어 리뷰 데이터를 대상으로 감성 분석을 수행하는 방법을 제안한다. 이 과정에서 입력 시퀀스 길이에 변화를 주어 그 성능을 비교 분석함으로써 입력 시퀀스 길이에 따른 최적의 성능을 탐구하고자 한다. 이를 위해 의류 쇼핑 플랫폼 M사에서 수집한 텍스트 리뷰 데이터를 활용한다. 웹 스크래핑을 통해 리뷰 데이터를 수집하고, 데이터 전처리 단계에서는 긍정 및 부정 만족도 점수 라벨을 재조정하여 분석의 정확성을 높였다. 구체적으로, GPT-4 API를 활용하여 리뷰 텍스트의 실제 감성을 반영한 라벨을 재설정하고, 데이터 불균형 문제를 해결하기 위해 6:4 비율로 데이터를 조정하였다. 의류 쇼핑 플랫폼에 존재하는 리뷰들을 평균적으로 약 12 토큰의 길이를 띄었으며, 이에 적합한 최적의 모델을 제공하기 위해 모델링 단계에서는 BERT기반 사전학습 모델 5가지를 활용하여 입력 시퀀스 길이와 메모리 사용량에 집중하여 성능을 비교하였다. 실험 결과, 입력 시퀀스 길이가 64일 때 대체적으로 가장 적절한 성능 및 메모리 사용량을 나타내는 경향을 띄었다. 특히, KcELECTRA 모델이 입력 시퀀스 길이 64에서 가장 최적의 성능 및 메모리 사용량을 보였으며, 이를 통해 한국어 리뷰 데이터의 감성 분석에서 92%이상의 정확도와 신뢰성을 달성할 수 있었다. 더 나아가, BERTopic을 활용하여 새로 입력되는 리뷰 데이터를 카테고리별로 분류하고, 최종 구축한 모델로 각 카테고리에 대한 감성 점수를 추출하는 한국어 리뷰 감성 분석 프로세스를 제공한다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권4호
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• pp.373-381
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• 2024

우리는 최근 상담 현장에서 이슈가 되고 있는 아동학대 피해 아동이 10~17세가 가장 높았고, 부모에 의한 발생 건수가 가장 많음을 확인하였다. 우리는 자녀성장에 중요한 역할을 하는 사춘기 부모 양육경험의 어려움에 대해 이해하기 위해 상담 및 부모교육을 진행하면서 사춘기 자녀를 둔 부모의 고충을 이해하고자 하였다. 따라서 본 연구에서는 Q 방법론을 활용하여 사춘기 자녀를 둔 부모의 양육경험에 관한 주관적 인식유형과 유형별 특성을 분석하고자 하였다. Q 모집단을 구성하여 Q 표본 33문항 진술문을 추출한 후, P 표본 사춘기 자녀를 둔 부모 35명을 대상으로 Q 표본 분류하여, QUANL 프로그램으로 인식유형 분석을 실시하였다. 우리의 연구결과, 유형 1은 자녀를 끝없이 이해하는 과정이라고 인식하는 '무조건적인 사랑과 이해형', 유형 2는 자녀와의 공감, 소통과 부모의 성찰 및 변화에 대해 인식하는 '성찰과 변화형', 유형 3은 자녀양육에 대해 배우며 자녀의 심리적 독립과 성장을 돕고 자신도 행복해야 한다고 인식하는 '학습과 심리적 독립 조력형', 유형 4는 어린시절 자녀양육에 대한 후회와 부모로서 정체성 혼란에 대해 인식하는 '후회와 정체성 혼란형' 으로 나타났다. 우리의 연구는 실제 사춘기 자녀를 둔 부모가 지각하는 양 육경험에 대해 주관적 인식구조를 유형별로 분류하였다는데 의의가 있다. 이러한 양육경험에 관한 주관성 연구는 사춘기 자녀를 양육하는 부모교육과 부모상담의 기초자료로 활용될 것을 기대한다.

• 과학교육연구지
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• 제48권2호
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• pp.75-90
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• 2024

현대 사회의 위험은 점점 다양해지고, 그 영향력이 점점 확장되고 있다. 현대의 위험에 대응하기 위해서 과학 교육의 필요성이 증대되고 있다. 본 연구에서는 상세 서지분석을 이용하여 기존에 이뤄진 과학과 관련된 위험 교육 연구 동향을 분석하여 그 특징을 파악하고, 과학 교육에서 이뤄지는 위험 교육의 시사점을 도출하고자 했다. 이를 위해 Web of Science에서 'Scientific Risk'를 주제어로 하고 연구 영역은 교육학 분야로 한정하여, 국제 학술지(SSCI) 83편의 서지 정보를 수집한 뒤, R-Studio의 bibliometrix 패키지를 이용하여 서지 분석을 실시하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 위험 교육 연구는 위험 소양, 과학 교육에서 다루는 위험의 구조, 위험 사례를 교육에 적용하는 방안과 그 효과성 등을 주제로 이뤄지고 있다. 둘째, 위험을 주제로 한 과학 교육 연구 중 많은 수가 SSI 교육을 배경으로 진행되었다. 셋째, 과학과 관련된 위험 교육 연구는 지식 전달 교육에 치중되어 있었음을 확인할 수 있었고, 이때 많은 연구가 교육과정과 학교 학습 상황과 같은 형식 교육을 분석하였다. 이러한 결과는 다음과 같은 점을 시사한다. 첫째, 현대 사회의 위험에 대응하기 위한 위험 교육의 주제를 핵 에너지, 기후 변화에서 더 나아가 환경오염, AI, 각종 생활 인재 등으로 확장해야 한다. 둘째, SSI 교육 연구에서 진행된 주제들을 위험 교육의 맥락에서 다시 분석하고 연구할 필요가 있다. 셋째, 위험 인식뿐만 아니라 위험 평가, 위험 관리 측면에서도 연구가 필요하다. 넷째, 과학관이나 미디어 등과 같은 비형식 교육의 장에서도 위험 교육을 실천하기 위한 연구가 필요하다.

• 인지과학
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• 제35권3호
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• pp.187-203
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• 2024

평가 활동은 학습이나 훈련에 도움이 되지만, 비전문가의 평가 정확도에 대한 우려로 인해 적극적으로 활용되지 않는다. 평가 정확도를 향상시키기 위한 몇몇 방안들이 있기는 하지만, 평가 외에도 추가적인 절차나 과정이 필요하다는 한계가 있다. 본 연구에서는 소수의 공통 평가 항목을 이용하여, 전문가 점수와의 차이에 따라 가중치를 부여함으로써 평가 정확도를 향상시키는 방안을 탐색하였다. 연구 1에서는 50명의 가상의 비전문가가 글을 평가하는 상황을 가정하고 시뮬레이션을 실시하였다. 그 결과, 비전문가와 전문가의 평가 점수 간 상관 정도에 따라 공통 평가 항목을 이용한 보정 결과가 달라짐을 발견하였다. 상관이 높을 경우 공통 평가 항목을 이용한 보정이 효과가 없었지만, 다를 경우 하나의 공통 평가 항목을 활용한 가중치로 평가 점수를 보정할 때 평가 정확도가 향상되었다. 연구 2에서는 실험 장면에서 주장문을 평가한 실제 자료를 이용하였다. 분석 결과, 연구 1에서와 같은 결과를 얻었다. 논의에서는 본 연구 결과를 실제 평가 장면에 적용할 가능성이 다루어졌다.

• 기독교교육논총
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• 제76권
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• pp.73-93
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• 2023

연구 목적 : 본 연구의 목적은 노년기 신앙교육을 위한 대안으로 자전적 글쓰기를 제안하는 것이다. 연구 내용 및 방법 : 첫째, 노년기 기독교교육 선행연구를 분석한 결과 대부분의 연구가 통합적 기독교 노인교육의 필요성과 교회 노인목회 방안을 제안하고 있고, 현장에서 실행할 수 있는 교육과정을 제시하는 연구가 필요함을 확인하였다. 둘째, 파울러(J. W. Fowler)의 신앙 연구에서 도출된 교육 목적은 다음의 두 가지이다. 하나는 신앙 내용을 구성하는 세 가지 요소인 가치의 중심, 힘의 이미지, 중심 이야기를 기술하고 분석하고 재구성하는 것이다. 다음으로 하나님과의 동반자 관계로의 부르심에 응답하는 순례의 삶을 통해 소명을 탐색하도록 하는 것이다. 셋째, 자전적 글쓰기는 다음의 세 가지를 포함한다. 회고하기를 통한 체험의 재해석, 고백적 글쓰기를 통한 자기 이해, 자기 목소리 공유를 통한 연대와 수용의 경험이다. 또한 자전적 글쓰기는 질적 연구의 전통에 기반한 접근으로 기술적, 태생적, 총체적, 체험적, 공감적, 해석적, 개방적 원리에 기반한 교수-학습 원리를 지향해야 한다. 결론 및 제언 : 자전적 글쓰기는 절망과 불안의 위기를 겪는 노인들이 자신의 생각과 감정을 전인적으로 표현함으로써 삶의 의미를 통합하도록 하고, 사회적으로 분리된 노인이 사회와의 연대감을 갖게 되며, 나의 목소리를 드러내는 현재적 행위를 통해 미래를 조망하고 상상하도록 공헌할 것이다. 자전적 글쓰기를 통해 노년기의 신앙의 회고와 고백을 통한 대화의 현장이 많아지길 기대한다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제63권3호
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• pp.467-484
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• 2024

생성형 인공지능의 급속한 발전으로 이제 프로그래머의 도움 없이 누구나 개인 맞춤형 챗봇을 제작하고 이를 무료로 활용할 수 있는 시대가 열렸다. 본 연구는 예비 교사 교육을 목적으로, OpenAI의 GPTs 기반 맞춤형 챗봇을 개발하였다. 개발된 맞춤형 챗봇은 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)을 토대로한 생성형 AI를 이용했기 때문에 그 응답 또한 확률적이므로, 맞춤형 챗봇의 개발 절차뿐만 아니라 그 응답이 적절한지에 대한 점검이 필요하다. 이를 위해 예비 교사를 지도하는 교수자들이 맞춤형 챗봇의 응답에 대한 타당성을 5점 척도로 분석하여 수학교육적 성능을 살펴보았다. 동일한 질문에 대한 범용적인 챗봇인 ChatGPT, 맞춤형 챗봇인 GPT, 그리고 초등수학교육 전문가의 응답을 교수자들이 분석한 결과, 초등수학교육 전문가의 응답은 평균 4.52점을, 맞춤형 챗봇인 GPT는 평균 3.73점을 받아 맞춤형 챗봇인 GPT의 응답은 초등수학교육 전문가의 수준에는 미치지 못하는 것으로 나타났다. 하지만 5점 척도에서 보통 이상으로 '적절하다'에 가까운 점수를 받아 맞춤형 챗봇인 GPT의 교육적 활용 가능성을 확인할 수 있었다. 한편, 범용적인 챗봇인 ChatGPT의 응답은 평균 2.86점으로 낮은 평가를 받았으며, 예비 교사를 지도하는 교수자들은 답변 내용이 체계적이지 않고 일반적인 수준에 머물러 있다고 평가하였다. 이에 범용적인 챗봇인 ChatGPT는 수학교육에 한정하여 사용하기에는 어려움이 있어 보인다. 기존의 맞춤형 챗봇이 교육적 효과를 입증했음에도 불구하고, 그 제작 과정에서 요구되는 시간과 비용이 큰 장애물로 작용해왔다. 그러나 이제 GPTs 서비스를 통해 누구나 손쉽게 교수자 및 학습자에게 적절한 맞춤형 챗봇을 제작할 수 있으며, 그 응답이 일정 수준 이상의 수학교육적 타당성을 보여 수학교육의 다양한 측면에서 효과적으로 활용할 수 있을 것이다.

• 실천공학교육논문지
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• 제16권4호
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• pp.471-479
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• 2024

본 연구는 ChatGPT를 활용한 성찰적 글쓰기 수업을 진행하였을 때 대학생의 쓰기 효능감에 인지, 정의적으로 어떠한 변화가 일어나는 가에 대해 살펴보고자 한다. 경기도 소재 S 대학교에서 교양 필수 글쓰기 교과목을 수강하는 대학생을 대상으로 ChatGPT를 활용한 성찰적 글쓰기 수업을 설계하여 5주동안 10차시에 걸쳐 진행하면서 학생들이 작성한 성찰일지를 면밀하게 검토하였고, 부가적으로 ChatGPT를 활용하기 전과 후에 측정한 쓰기 효능감 사전·사후 설문지를 통계 분석하였다. 질적자료를 분석한 결과, ChatGPT를 활용한 성찰적 글쓰기 수업이 학습자의 쓰기 효능감에 긍정적인 영향을 주었음이 확인되었다. 참여자들은 ChatGPT를 활용하면서 흥미와 더 나은 글을 쓸 수 있다는 자신감을 보였으며, 개요 짜기, 단락구성의 측면에서 ChatGPT로 생성된 샘플들을 통해 글쓰기와 관련된 지식·기능의 인지적 도움을 받고, 표절 문제에 대한 명백한 인식을 하였다. 쓰기 효능감의 설문조사 결과에서는 인지, 정의 영역의 모든 항목에서 평균의 상승을 보였으나 통계적으로 유의미한 변화를 보인 것은 '표절 대응' 항목이었다. ChatGPT로 생성된 글의 샘플들을 자기화 하는 과정은 꾸준한 연습이 필요하며, 이를 효율적으로 도와주는 유용한 도구 사용에 대한 체계적 지침이 보강되어야 할 것을 향후 과제로 제언한다.

• 한국산림과학회지
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• 제113권3호
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• pp.349-360
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• 2024

이 연구는 2019~2021년 3년 동안 실시된 땅밀림 실태조사 자료를 기반으로 국내 땅밀림 우려지 판정에 영향을 미치는 주요 산지환경 인자를 분석하고자 하였다. 총 256개소의 현장조사 야장자료에서 지질, 토양, 지형 등 7개 분야 총 29개 산지환경 인자의 특성값을 수집하였으며, 기계학습모형의 구축 과정 중 분류 정확도가 높은 것으로 평가된 랜덤포레스트(AUC=0.910) 및 XGBoost(Accuracy=0.808, Kappa=0.594, F1-measure=0.494) 모형을 활용하여 분석을 수행하였다. 그 결과, 분류 중요도를 나타내는 MDG(Mean Decrease Gini)가 높게 산출된 균열유무(두 모형의 평균 MDG 22.1), 최대고도(14.8), 단차유무(7.0) 등이 땅밀림 우려지 판정에 중요한 영향 인자로 나타났다. 균열유무와 단차유무는 땅밀림 발생 특성과 잘 합치하여 향후 땅밀림 실태조사에서의 중요성이 더 강화되어야 할 것으로 판단되었다. 하지만, 최대고도의 영향력은 분석에 사용된 입력자료의 특성으로 인하여 다소 과대평가된 것으로 생각되었다. 이러한 결과를 통해 땅밀림 실태조사에서의 최종 판정의 정확성과 효율성을 더욱 향상시킬 수 있을 것으로 기대되었다.