• 실천공학교육논문지
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• 제14권1호
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• pp.179-194
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• 2022

2018년 일학습병행에 PBL(Project Based Learning) 방식이 P-Tech 유형에 처음 도입된 이후 2020년 시범사업으로 운영되고 있는 학위연계형 고숙련마이스터 과정에도 도입되면서 각 학과에서는 PBL 운영 규정에 맞게 표준이수체계를 개편하며, 그에 맞게 PBL 기반의 학습 및 훈련과정을 개발하여 운영하고 있다. 2021년 일학습병행 PBL의 확대 시행에 따라 그 운영 규정은 더욱 정교하게 개정되었다. 본 논문에서는 문헌연구를 통해 일학습병행 PBL의 특성, 학위연계형 고숙련마이스터 과정의 운영 절차 별 PBL 운영 규정과 가장 최근 시행된 PBL 운영 규정의 변경 내용을 상세히 고찰하였다. 이러한 사전 연구를 기반으로 한국기술교육대학교 IT융합SW공학과의 PBL 기반 표준이수체계 도출 과정 및 개발 결과, 운영 이후 표준이수체계의 적합성 검증을 위해 수행한 설문 조사 결과 사례를 소개하고, 변경되고 있는 일학습병행 PBL 운영 규정과 관련한 학위연계형 고숙련마이스터 과정의 도전 과제와 바람직한 개선 방향을 제시하였다. 본 연구는 대학에서 일학습병행 PBL을 원활하게 적용하기 위한 훈련과정개발의 참조를 제공할 수 있다. 또한 고숙련마이스터 과정을 포함하여 일학습병행의 PBL이 어떻게 발전해 나아가야 하는지에 대한 담론을 제시함으로써 일학습병행의 특성이 잘 반영된 고유의 PBL 제도 정착 및 안정적 확산에 기여할 것으로 사료된다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.185-191
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• 2021

본 연구의 목적은 플립드러닝 기반의 PBL(Problem-Based Learning) 수업 모형을 활용하여 중학교 영어 수업을 개발하고, 그 효과를 살펴보는 데에 있다. 최근 들어서, 플립드러닝과 PBL을 결합하려는 시도가 다양하게 이루어지고 있지만, 중고등학교 교과 수업에의 적용 연구는 아직 많지 않은 상황이며, 이에 본 연구의 시도는 이론적, 실제적 의의가 있을 것으로 기대한다. 수업 모형은 선행연구 검토를 통해 구체화시켰고, 수업 개발은 일반적 설계 절차(분석-설계-개발-실행-평가)를 따랐으며, 관련 전문가들의 자문으로 타당성을 확보하였다. 수업의 효과를 검증하기 위하여 영어 학업성취도 검사와 영어과 핵심역량 검사를 수업 처치 사전과 사후에 실시하였다. 영어 학업성취도 변화는 대응표본 t 검증의 방법으로 분석하였고, 핵심역량과 성취도 검사 수행 수준(상위, 하위)이 사전-사후 점수 변화에 미치는 효과의 양상은 혼합모형 반복측정 분산분석의 방법으로 분석하였다. 분석 결과 학업성취도와 핵심역량 모두 상승하였으며, 성취도 검사 하위 집단의 학생들이 상대적으로 더 큰 폭의 향상을 보였다. 결론적으로 플립드러닝 기반 PBL 수업은 중학생의 영어 학업성취도와 핵심역량 향상에 효과적인 것으로 보이며, 특히, 학업 성취도가 낮은 학생들에게도 효과적인 수업 방법으로 나타났다.

• 산업융합연구
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• 제20권5호
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• pp.125-134
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• 2022

본 연구는 보건계열 재학생의 비교과 교육의 방향성 제고와 체계적인 비교과 교육과정 및 운영 체계 구축을 위해 수행하였다. 이를 위해 보건계열 재학생을 대상으로 비교과 교육 프로그램의 요구도 및 우선순위를 조사하고 보리치 요구도 분석과 로커스 포 포커스 모형을 활용하여 우선순위와 요구도를 분석하였다. 연구결과 보리치 요구도 분석 상위 10위 내 프로그램에는 '자격증', '진로탐색', '해외봉사', '제2외국어', '취업교육', '재능기부', '영어, '컴퓨터 활용', '국내봉사', '전공 융·복합학습'이 포함되었다. 로커스 포 포커스 모형에서의 우선순위는 '자격증', '진로탐색', 취업교육', '해외봉사, '영어', '국내봉사', '제2외국어', '재능기부', '컴퓨터 활용 순이었다. 보리치 요구도 분석과 로커스 포 포커스 모형을 접목하여 총 9개 프로그램이 도출되었으며 우선순위로는 '자격증', '진로탐색', '해외봉사', '제2외국어', '취업교육', '재능기부', '영어', '컴퓨터 활용', '국내봉사'였다. 이상의 연구결과를 종합한 결과 보건계열 재학생은 취업 및 봉사 관련 프로그램에 대한 비교과 프로그램의 요구도가 높게 도출되어. 향후 요구도 및 우선순위를 반영한 교육이 필요하며, 대학에서는 이를 반영하여 보건계열 재학생들을 위한 비교과 프로그램 운영 체계를 갖춰나가야 할 것이다.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권1호
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• pp.175-183
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• 2022

선박과 교각이 충돌하면 생명과 안전에 큰 위협이 될 수 있다. 따라서 선박-교각 충돌력 영향 인자를 식별하고 다양한 충돌 조건에서의 충돌력에 대한 연구의 필요성이 있다. 본 논문에서는 선박-교각 충돌의 유한요소 모델을 설정하고, 수치 시뮬레이션을 통해 선적상태, 운항속도, 충돌 각도의 세 가지 입력조건을 조합하여 50가지 케이스에서의 선박-교각 최대 충돌력을 계산하였다. 계산된 유한요소해석 결과를 사용하여 신경망 추정 모델을 학습하고 최대 충돌력을 추정함으로써 빠른 시간에 최대 충돌력을 추정하는 프로세스를 제안하였다. 신경망 예측 모델은 가장 기초적인 역전파 신경망과 시간정보를 고려할 수 있는 순환신경망인 Elman 신경망 2가지 모델을 사용하였다. 10가지 케이스의 테스트 데이터로 시험한 결과 Elman 신경망을 사용했을 경우에 평균상대오차가 4.566%로 역전파 신경망보다 나은 최대 충돌력 추정이 가능함을 확인하였고 8가지 케이스에서 5%이하의 상대오차를 보여 주었다. 본 신경망을 이용한 최대 충돌력 추정법은 유한요소해석을 수행하지 않아도 되므로 계산 시간이 짧아 선박 항해 중 충돌을 회피할 수 없는 경우 피해를 최소화하는 의사결정의 기초 방법으로 사용할 수 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권5호
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• pp.497-502
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• 2022

최근 젊은 세대를 중심으로 정보의 유통이나 공유 수단으로 텍스트보다는 비주얼 기반의 정보 전달을 선호하는 경향이 뚜렷하며, 인터넷상의 유투브나 1인 방송 등을 통한 정보의 유통이 일상화되고 있다. 즉, 젊은 세대들은 대부분의 원하는 정보를 이러한 유통 과정을 거쳐 습득하게 되며 활용하는 상황이다. 또한, 많은 젊은 세대들은 자신을 개성있게 꾸미고 장식하는 데에 매우 과감하고 적극적이다. 얼굴 화장이나 헤어 스타일링 및 패션 연출에 있어 남녀구분 없이 적극적인 표현과 시도를 통해 개인의 개성을 거리낌이 없이 연출하는 경향이 있다. 특히, 얼굴 메이크업은 여자들은 물론이고 최근 남자들 사이에서도 관심의 대상이 되고 있으며, 자신의 개성을 표출할 수 있는 중요한 수단으로 인식되는 상황이다. 본 연구에서는 이러한 시대적 흐름에 발맞추어 자신의 독특한 개성을 나타내기 위한 얼굴메이크업을 연출하기 위해 자신의 얼굴 모양, 헤어 컬러 및 스타일, 피부 톤, 패션 스타일과 의상 컬러 등과 잘 어울리는 얼굴 메이크업을 구현하도록 인터넷상의 유명한 전문 메이크업 아티스트 들의 유투브나 1인 방송 영상 중 관련영상을 효율적으로 검색하여 추천하고, 사용자의 평소 검색 패턴과 외모 특징들을 학습시켜 축적된 정보를 바탕으로 최적의 솔루션을 제공할 수 있도록 인공지능 기법을 도입하며, 추천된 영상을 통해 자세한 메이크업 과정을 실제 단계별로 수행하면서 메이크업 스킬을 습득하도록 하는 지능형 스마트 거울 앱을 설계하고 구현하고자 한다.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권5호
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• pp.780-790
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• 2022

해양사고 예방을 위해서는 사고의 원인과 결과에 대한 분석 및 진단뿐만 아니라, 사고의 발생 패턴과 변화 추이를 예측함으로써 정량적 위험도를 제시할 필요성이 있다. 선박교통과 관련된 해양사고 예측은 선박의 충돌위험도 분석 및 항해 경로 탐색 등 선박교통의 흐름에 관한 연구가 주로 수행되었으며, 해양사고의 발생 패턴에 대한 분석은 전통적인 통계 분석에 따라 제시되었다. 본 연구에서는 해양사고 통계 자료 중 선박교통관련 사고의 월별, 시간대별 발생 현황 데이터를 활용하여 해양사고 발생 예측 모델을 제시하고자 한다. 국내 해양사고 발생 현황 중 월별, 시간대별 데이터 집계가 가능한 1998년부터 2021년까지의 통계자료 중 선박교통 관련 데이터를 분류하여 정형 시계열 데이터로 변환하였으며, 대표적인 인공지능 모델인 순환 신경망 기반 장단기 기억 신경망을 통하여 예측 모델을 구축하였다. 검증데이터를 통하여 모델의 성능을 검증한 결과 RMSE는 초기 신경망 모델에서 월별 52.5471, 시간대별 126.5893으로 나타났으며, 관측값으로 신경망 모델을 업데이트한 결과 RMSE는 월별 31.3680, 시간대별 36.3967로 개선되었다. 본 연구에서 제안한 신경망 모델을 기반으로 다양한 해양사고의 특징 데이터를 학습하여 해양사고 발생 패턴을 예측할 수 있을 것이다. 향후 해양사고 발생 위험의 정량적 제시와 지역기반의 위험지도 개발 등에 관한 추가 연구가 필요하다.

• Composites Research
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• 제36권1호
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• pp.48-52
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• 2023

섬유 강화 복합재료는 방향성을 가지고 있기 때문에 적층 순서에 따라서 구조물의 기계적인 특성은 매우 달라질 수 있다. 따라서, 상황과 용도에 따른 복합재료 구조물의 적층 설계는 필수적이다. 그러나 제작된 복합재료 구조물의 적층 각도는 제작 환경이나 구조물 형상에 따라 설계 값과 편차를 가지는 경우가 많으며, 이는 구조적 성능에 영향을 끼칠 수 있다. 따라서 구조물의 신뢰성 확보를 위해서는 적층 설계 뿐만 아니라 제작된 복합재료의 적층각에 대한 분석 또한 매우 중요하다. 본 연구에서는 합성곱 신경망(Convolutional neural network; CNN) 기반의 딥러닝(Deep learning)을 이용하여 섬유 강화 복합재료의 실제 단면 이미지로부터 적층 각도를 예측하였다. 여러 적층 각도를 가지는 탄소 섬유 강화 복합재료 시편을 제작하고, 광학 현미경을 이용하여 Micro-scale로 실제 단면을 촬영하였다. 다양한 적층 각도에 따른 복합재료 시편의 단면 이미지 데이터를 이용하여 합성곱 신경망 기반의 딥러닝 모델에 대하여 학습을 수행하였다. 그 결과 높은 정확도로 실제 섬유 강화 복합재료 단면 이미지로부터 적층 각도를 예측할 수 있었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제26권3호
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• pp.85-96
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• 2023

본 연구는 최근 이동권 개선을 위해 교통약자들을 중심으로 이용되고 있는 전동 이동 보조기기의 안전 경로를 제공하는 서비스를 개발하고 평가하였다. 부산광역시에 거주하는 교통약자들과 관련 기관 종사자(부산광역시 내 장애인 자립 생활센터, 장애인 협회 정회원, 전동 이동 보조기기 수리기사, 활동 보조사)들과의 설문을 통해 전동 이동 보조기기의 이동에 영향을 미치는 13종의 요인을 도출하였다. 각각의 요인들에 안전성 점수를 부여하고 현장에서 수집된 데이터로 객체 인식 AI 모델을 학습시켜 해당 요인들을 판별한 후, 최적경로 탐색 알고리즘을 통해 전동 이동 보조기기 경로 안내 서비스를 개발하였다. 동일한 출도착 경로를 대상으로 T-map에서 제공하는 일반 경로와 본 연구의 추천 경로를 비교한 결과, 일반 경로에서는 전동 이동 보조기기의 주행에 방해가 되거나 승차감을 불편하게 하는 장애물이 많았고 가파른 경사로 인해 이동이 불편했지만, 본 연구의 추천 경로에서는 상대적으로 장애물이 적었고 경사도 완만하여 전동 이동 보조기기의 주행에 무리가 없었다. 향후 연구에서는 전동 이동 보조기기 이용자의 실시간 위치를 기반으로 경로 안내 서비스를 구현하고 다수의 이용자를 대상으로 현장 실증테스트를 진행하여 사회적 수용성 평가 및 검증을 수행할 필요가 있다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제62권3호
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• pp.363-380
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• 2023

본 연구의 목적은 초등학교 교사가 수학 교과서 과제를 수학적 모델링 과제로 변형하는 과정에서 경험하는 어려움과 수학적 모델링 과제 개발을 위한 지식 변화의 사례를 분석하는 것이다. 이를 위해 10년 경력의 초등교사가 교사연구공동체의 반복적인 논의에 참여하면서 초등학교 5학년 수학의 자료와 규칙성 영역 중 평균 지도를 위한 과제를 수학적 모델링 과제로 변형하였다. 연구결과, 첫째, 교사는 과제 변형 과정에서 현실성의 반영, 수학적 모델링 과제의 적절한 인지적 수준 설정, 수학적 모델링 과정에 따른 세부 과제의 제시에 어려움을 겪었다. 둘째, 반복된 과제 변형을 통해, 교사는 학습 내용과 학생의 인지적 수준을 고려한 현실성 있는 과제의 개발, 과제의 복잡성 및 개방성 조정을 통한 과제의 인지적 수준 조정, 학생의 과제 해결 과정에 대한 사고실험을 통한 수학적 모델링 과정에 따른 세부 과제의 제시를 수행할 수 있었으며, 이는 수학적 모델링의 개념과 과제의 특징 등 수학적 모델링 과제 개발을 위해 요구되는 교사 지식이 향상되었음 보여준다. 본 연구결과는 향후 수학적 모델링 교사교육과 관련하여, 교과서 과제 변형을 통한 수학적 모델링 과제 개발 역량 향상의 기회를 제공하는 교사교육, 수학적 모델링의 이론 및 실제를 결합한 교사교육, 교사연구공동체에의 참여를 통한 교사교육이 필요함을 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권9호
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• pp.17-25
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• 2023

본 논문에서는 매개변수가 더 적고, 빠르게 추정 가능한 MobileViT 기반 모델을 통해 사람 자세 추정 과업을 수행할 수 있는 모델을 제안한다. 기반 모델은 합성곱 신경망의 특징과 Vision Transformer의 특징이 결합한 구조를 통해 경량화된 성능을 입증한다. 본 연구에서 주요 매커니즘이 되는 Transformer는 그 기반의 모델들이 컴퓨터 비전 분야에서도 합성곱 신경망 기반의 모델들 대비 더 나은 성능을 보이며, 영향력이 커지게 되었다. 이는 사람 자세 추정 과업에서도 동일한 상황이며, Vision Transformer기반의 ViTPose가 COCO, OCHuman, MPII 등 사람 자세 추정 벤치마크에서 모두 최고 성능을 지키고 있는 것이 그 적절한 예시이다. 하지만 Vision Transformer는 매개변수의 수가 많고 상대적으로 많은 연산량을 요구하는 무거운 모델 구조를 가지고 있기 때문에, 학습에 있어 사용자에게 많은 비용을 야기시킨다. 이에 기반 모델은 Vision Transformer가 많은 계산량을 요구하는 부족한 Inductive Bias 계산 문제를 합성곱 신경망 구조를 통한 Local Representation으로 극복하였다. 최종적으로, 제안 모델은 MS COCO 사람 자세 추정 벤치마크에서 제공하는 Validation Set으로 ViTPose 대비 각각 5분의 1과 9분의 1만큼의 3.28GFLOPs, 972만 매개변수를 나타내었고, 69.4 Mean Average Precision을 달성하여 상대적으로 우수한 성능을 보였다.