본 논문은 홍익대학교 과학기술대학 재학생들의 과제물 수행에 대한 실태를 조사 분석하여 문제점에 대한 개선방안을 찾기 위한 것이다. 조사된 과제 수행의 문제점은 예상한 바와 같이 소수의 학생들만이 문제를 풀고 대부분 학생들은 동료들이 푼 것을 베껴서 제출하고 있다는 점이었다. 교수 및 학생들을 대상으로 실시한 설문조사 결과 그 원인은 학생들의 면학분위기가 조성되지 못함, 과제물이 학생들의 수준에 비해 너무 어려움, 학생들의 과제 수행을 도와 주는 제도적 장치의 미비 등으로 나타났다. 해결 방안으로 제시될 수 있는 것은, 첫째 장학생 제도의 운영방법을 개선하여 자격을 갖춘 과목 조교를 충분히 확보하는 것이다. 둘째 교수들은 과제물 운영이 정상적으로 이루어질 수 있도록 더 적극적인 해결책을 찾는 것이다. 학습 효과 달성을 위해서 익히는 과정의 중요성을 교수방법에 반영할 필요가 있는 것이다. 셋째 팀 단위 학습법을 과제물 운영에 적용하는 방안을 생각할 수 있다. 공동 작업으로 인한 과제물에 대한 심리적, 시간적 부담 경감, 모여서 문제를 해결하는 과정을 통한 면학분위기의 조성 및 팀워크 능력 배양, 교수의 과제물 평가와 피드백의 용이 등 이점이 확인되고 있다.
본 연구의 목적은 플립드 러닝 기반 소프트웨어 교육이 초등학생의 흥미도와 컴퓨팅 사고력에 미치는 영향 요인을 찾아 효과적인 교수학습 전략을 제안하는 것이다. 이를 위해 초등학교 학생들을 대상으로 플립드 러닝 기반 소프트웨어 교육프로그램을 개발하여 수업에 적용하고, 학습과정에서 발생한 산출물과 관찰 및 인터뷰 자료를 바탕으로 질적 연구를 수행하였다. 연구 결과, 초등학생의 플립드 러닝 기반 소프트웨어 교육에서 흥미도에 영향을 미치는 요인은 '수업에 대한 기대', '실제적 과제', '과제에 대한 성취', '동료와의 상호작용'으로 나타났다. 컴퓨팅 사고력을 높이는 요인으로는 주어진 수업시간 안에서의 '과제 완료로 인한 성취감', '유의미한 동료와의 상호작용', '교사의 핵심적인 피드백'으로 나타났다. 이러한 요인을 바탕으로 소프트웨어 교육에서 흥미를 높이고 컴퓨팅 사고력을 증진시키기 위하여 수업단계별로 적용할 수 있는 교수학습 전략을 제안하였다.
본 논문에서는 인공지능 기반의 빅데이터 분석과 예측을 통하여 정수장의 공정 중 약품투입곤정에서 응집제 투입률을 결정하는 알고리즘을 도출하였다. 또한, 빅데이터 기술 및 인공지능 알고리즘 적용 방법에 대한 분석 및 기존의 학문적, 기술적 자료를 검토하여 유사 분야 적용 사례를 분석 검토하였다. 이를 통한 최적 응집제 투입률 제시를 목표로 운영 근무자의 의사결정 패턴을 입력 변수와 출력변수의 관계 패턴으로 학습한 후 학습된 패턴을 실제 응집제 주입 공정에 적용하여 침전수 탁도가 목표치에 근사한 일정 수준을 유지할 수 있도록 운영이 가능하였다. 데이터 범위 산정과 전처리를 거친 변수를 선정하여 알고리즘 수행을 준비한 후 군집화와 분류 알고리즘을 적용하여 알고리즘 수행과 결과에 대한 피드백을 반복하여 학습을 진행하였다.
본 연구는 소프트웨어적인 기술인 경영정보시스템(MIS)의 발전과정을 기술추격 관점에서 분석한다. 분석사례로는 창업 당시 후발업체로 선진국 기업을 모방하였지만 현재는 MIS 분야에서 선도적인 위치에 서게 된 POSCO를 선정하였다. 기술추격과정 분석을 위해 김인수의 기술혁신단계모델, Henderson and Clark의 유동기 진입이론, Doering and Parayre의 불확실한 기술에 대한 의사결정이론, Nolan의 MIS 발전단계모델 등 네 가지 모델을 활용하였다. 연구결과, POSCO의 MIS기술 발전과정은 기술후진국이 밟는 전형적인 기술추격과정, 즉 경화기${\rightarrow}$과도기${\rightarrow}$유동기로 이행하면서 모방에서 혁신으로 그 위상이 바뀐 것으로 분석되었다. 또한 장치산업이라는 철강산업의 산업적 특성으로 제조기술 및 MIS기술이 커다란 기술패러다임의 변화 없이 유동기로 진입하였으며, MIS 분야에 대한 기업경영자의 역할이 기술추격의 주요 성공요인으로 나타났다. 마지막으로 POSCO는 MIS분야에서 착수${\rightarrow}$확장${\rightarrow}$공식화${\rightarrow}$통합의 단계를 거쳐 왔을 뿐만 아니라, 반복적인 피드백 혹은 반복학습을 통하여 MIS 기술능력을 축적한 결과 기술 추종적 위치에서 기술 선도적 위치로 전환된 것으로 분석되었다. 이는 기업의 기술혁신전략 수립 시에 기술혁신의 진행경로, 산업기술의 특성, 의사결정자의 역할, 반복학습 및 피이드백의 중요성 등이 고려될 필요가 있음을 시사한다.
본 논문은 사기업들의 개방 데이터를 바탕으로 사용자의 과거 행동과 주변 상황정보를 토대로 사용자의 음식 기호를 맞추는 앱 어플리케이션 '눈치코칭_음식'의 설계 및 구현에 대하여 서술한다. '눈치코칭_음식'은 사용자가 쉽게 음식점을 추천 받을 수 있도록 만들어진 앱 어플리케이션으로 기존의 필터링 방식으로 사용자가 검색하는 방식의 유사한 어플리케이션들과 달리 사용자의 주변 상황과 사용자의 행동패턴 분석을 통해 문제해결에 대한 도움을 줌으로써 시간 절약을 할 수 있다. 사용자의 별도의 입력을 받지 않고 앱에서의 간단한 클릭과 나의 음식 저장과 같은 기능을 활용할 때의 주변 위치나 날씨와 같은 상황정보를 함께 저장한 후 다음 앱 사용 시기의 상황정보와 비교하여 기존 데이터를 바탕으로 사용자에게 다시금 피드백 되는 앱이다. 사용자의 행동패턴에 따라 알림 기능을 활용하기 위해서 사용자 식사 시간 설정 기능을 통해 매일 식사하는 시간에 알림 설정을 할 수 있도록 만들었다. 또한 사용자의 편의성을 위해서 음식선택 시간의 평균을 내서 해당 설정 식사시간을 추적할 수 있도록 구성하였다.
학생들은 변수가 등호의 좌변에 있는 일차방정식보다 우변에 있는 일차방정식 문제를 해결하는데 어려움을 겪고 있다. 이러한 어려움을 학생들이 극복할 수 있도록, 기본적인 여러 유형의 일차방정식 문제를 경험할 수 있는 기회를 제공하여야 할 것이다. 그리고 일차방정식의 교수 학습에서 여러 유형의 평가 문항을 구성하여 테스트 한 후에 학생들의 풀이 과정을 면밀히 검토하거나, 개별 면담을 통하여 학생들의 학습상황을 파악하고 이를 토대로 피드백을 통한 오류 교정이 이루어져야 할 필요성이 있다.
SK커뮤니케이션즈가 운영하는 온라인 교육 사이트 이투스(www.etoos.com)가 웹2.0 시대에 맞춰 수강생들의 참여 공간을 늘리고, 온라인을 통해 '학습'과 '재미'를 강화한 개방형 홈페이지로 2007년 초 전면 개편되는 등 기존의 e-Learning 콘텐츠 회사들이 웹2.0 기반의 비즈니스 모델을 통해 콘텐츠 차별화를 꾀하려는 움직임이 매우 활발하다. 본 연구에서는 웹2.0 시대를 맞은 e-Learning 콘텐츠의 현황을 대표적인 중고등 교육 e-Learning 콘텐츠를 중심으로 분석해 보고, 차세대 e-Learning의 발전 방향을 효과적인 피드백이 제공되는 학습자 중심의 콘텐츠 개발과 웹2.0의 본질에 입각한 집단 지성을 이끌어내는 데서 찾고, 'e-Learning 콘텐츠 내의 virtual 개인 과외 선생님 community 형성에 관한 프로젝트'를 제안해 본 것이다.
우리 생활 전반은 인터넷 서비스의 확대 보급으로 많은 변화를 보이고 있으며 학교 현장 역시 인터넷과 학교 전산망이 설치되어 교육에 필요한 다양한 정보의 수집과 탐색이 용이해짐으로써 인터넷을 활용한 웹 기반 가상 수업 실시, 실시간 평가, 학습 진도 관리 등 새로운 형태의 교육 활동이 이루어지고 있다. 본 논문은 문제의 정답이 한가지로 이루어진 단답형 문제가 아니라 간단한 문장으로 이루어진 문제를 처리할 수 있는 웹 기반 온라인 주관식 문항 평가 시스템을 학습자의 성취 수준을 보다 빠르게 정확하게 알 수 있도록 하였다. 정확히 규정된 정답과 정확한 채점 기준이 있는 주관식 문제는 교사가 직접 채점하는 경우와 유사한 정확성을 가지고 있으며 채점 시간의 신속성이 매우 높아서 평가 결과의 실시간 피드백이 가능하여 주관식 문제를 평가하는데 그 효율성이 기대된다.
전체 영상을 이용하지 않고 영상 안에 포함된 특정 객체 혹은 영역만을 이용하는 "영역에 의한 질의(query-by-region)" 방법은 내용기반 영상 검색 중 상위개념의 방법 이지만, 영상 분할의 한계, 여러개로 분할된 영역을 모두 검색하기 위한 인덱싱 문제, 유사성 측정 시 선형적으로 분리되지 않는 특징 값들에 대한 무리한 선형 조합으로 인한 검색 오류와 같은 많은 문제점을 안고 있다. 따라서 본 논문에서는 영역 기반 영상 검색 시스템인 FRIP에 대하여 영상 분할의 한계를 극복하고, 사용자의 주관성을 영상 검색에 적용하기 위해 확률적 연관성 학습 모델(MPFRL)을 유사성 측정 단계에서 적용 하였고, 아울러 검색 모델로는 기존에 일반적으로 사용되어 오던, 선형 모델을 사용하지 않고 선형 모델보다 유연한 검색 결과를 보여주는 확률적 이접 부울 모델(PDB)을 사용하였다. 또한, 검색 시간을 단축 시키기 위해, 선형 검색 방법에 부울 AND 연산자를 적용 시킴으로써, 검색 시간을 상당부분 단축 할 수 있었다. 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 방법(MPFRL+PDB)을 사용할 경우 검색 결과가 선형 조합 보다 향상되는 것을 알 수 있었다. 아울러 사용자 피드백을 통해 사용자가 특징 가중치를 일일이 조절하지 않더라도 단순한 몇 번의 클릭만으로 사용자의 주관성을 반영하고 보다 정확한 검색 결과를 보여 줄 수 있는 시스템을 설계 할 수 있었다.
본 논문은 사기업들의 개방 데이터를 바탕으로 사용자의 과거 행동과 주변 상황정보를 토대로 사용자의 음식 기호를 맞추는 앱 어플리케이션 '눈치코칭_음식'의 설계 및 구현에 대하여 서술한다. '눈치코칭_음식'은 사용자가 쉽게 음식점을 추천 받을 수 있도록 만들어진 앱 어플리케이션으로 기존의 필터링 방식으로 사용자가 검색하는 방식의 유사한 어플리케이션들과 달리 사용자의 주변 상황과 사용자의 행동패턴 분석을 통해 문제해결에 대한 도움을 줌으로써 시간 절약을 할 수 있다. 사용자의 별도의 입력을 받지 않고 앱에서의 간단한 클릭과 나의 음식 저장과 같은 기능을 활용할 때의 주변 위치나 날씨와 같은 상황정보를 함께 저장한 후 다음 앱 사용 시기의 상황정보와 비교하여 기존 데이터를 바탕으로 사용자에게 다시금 피드백 되는 앱이다. 사용자의 행동패턴에 따라 알림 기능을 활용하기 위해서 사용자 식사 시간 설정 기능을 통해 매일 식사하는 시간에 알림 설정을 할 수 있도록 만들었다. 또한 사용자의 편의성을 위해서 음식선택 시간의 평균을 내서 해당 설정 식사시간을 추적할 수 있도록 구성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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