본 논문에서는 무선인터넷 환경에 적합한 개인화된 상품추천에이전트를 제안한다. 기존에 유선인터넷상의 많은 개인화 추천시스템에서는 초기 사용자 모델링을 위해 사용자에게 수많은 질의를 하고 응답을 요구하였다. 그러나 이러한 방식은 무선인터넷 환경에서 정보 전송량에 따른 높은 사용요금을 고려할 때 적용하기 힘든 방식이다. 본 제안 시스템은 사용자의 Social data률 이용하여 사용자를 비슷한 연령과 성별 그룹으로 나누고, 해당 그룹에서 구매율이 높은 상품을 우선 제시한 후, 사용자 행동을 모니터링 하여 암시적(Implicit)피드백을 통해 프로파일을 생성함으로써, 번거로운 질의-응답 과정 없이도 초기 사용자 모델링을 수행할 수 있다. 프로파일 생성 이후에는 이를 기반으로 하여 사용자몰 유사한 취향을 가진 그룹으로 다시 군집화한 후 협력적 추천을 하게 되며, 프로파일에는 해당 상품의 최종 카테고리명과 키워드를 수집함으로써, 상품의 브랜드와 규격정보를 반영한 추천이 가능하다. 또한 추천 상품과 사용자의 구매데이터와의 비교를 수행하여 사용자가 해당상품을 구매하였을 경우, 상품에 대한 취향정보는 그대로 유지하고 관련 상품을 추천하되, 구매한 상품이 중복 추천되지 않도록 하였다. 시스템 평가를 위해 프로토타입을 구현하여, 다수의 사용자에게 시스템을 이용하며 관심품목을 체크하도록 하였고. 추천횟수가 반복되며 히트율이 증가하는 결과를 통해 시스템의 학습속도와 성능을 평가하였다. 그리고 쇼핌몰에서 구매경험이 있는 사용자의 기존 구매데이터와 Social data를 이용한 초기 제시상품을 역으로 비교하여 오랜 시간과 비용 발생 없이도 초기 프로파일 생성의 유효성을 증명하였다. 포함하는 XML 질의에 대해서도 웹에서 캐쉬를 이용한 처리가 효율적임을 확인하였다.키는데 목적이 있다.RED에 비해 향상된 성능을 보여주었다.웍스 네트워크상의 다양한 디바이스들간의 네트워크 다양화와 분산화 기능을 얻을 수 있었고, 기존의 고가의 해외 솔루션인 Echelon사의 LonMaker 소프트웨어를 사용하지 않고도 국내의 순수 솔루션인 리눅스 기반의 LonWare 3.0 다중 바인딩 기능을 통해 저 비용으로 홈 네트워크 구성 관리 서버 시스템 개발에 대한 비용을 줄일 수 있다. 기대된다.e 함량이 대체로 높게 나타났다. 점미가 수가용성분에서 goucose대비 용출함량이 고르게 나타나는 경향을 보였고 흑미는 알칼리가용분에서 glucose가 상당량(0.68%) 포함되고 있음을 보여주었고 arabinose(0.68%), xylose(0.05%)도 다른 종류에 비해서 다량 함유한 것으로 나타났다. 흑미는 총식이섬유 함량이 높고 pectic substances, hemicellulose, uronic acid 함량이 높아서 콜레스테롤 저하 등의 효과가 기대되며 고섬유식품으로서 조리 특성 연구가 필요한 것으로 사료된다.리하였다. 얻어진 소견(所見)은 다음과 같았다. 1. 모년령(母年齡), 임신회수(姙娠回數), 임신기간(姙娠其間), 출산시체중등(出産時體重等)의 제요인(諸要因)은 주산기사망(周産基死亡)에 대(對)하여 통계적(統計的)으로 유의(有意)한 영향을 미치고 있어 $25{\sim}29$세(歲)의 연령군에서, 2번째 임신과 2번째의 출산에서 그리고 만삭의 임신 기간에, 출산시체중(出産時體重) $3.50{\sim}3.99kg$사이의 아
이 연구의 목적은 미래 융합형 과학기술인재가 갖추어야 할 역량을 도출하고 이러한 역량을 양성할 미래학교의 인재상, 교수 학습 방법, 평가방법, 교사들의 역량 및 양성방안을 탐색하는 데 있다. 미래학교의 모습을 도출하기 위해 현장교원, 과학기술 분야 대학생 등 관련 분야 종사자 25명이 참여하여 미래워크숍을 진행하였다. 연구결과에 따르면, 미래 융합형 과학기술인재들은 빠르게 변화하는 시대에 대처할 수 있는 유연한 사고, 기존의 방식이 아닌 새로운 방식으로 문제를 해결할 수 있는 창의적 사고를 지닌 인재가 될 것으로 기대된다. 다시 말해, 예상치 못한 상황을 받아들이고 그 상황에서 적절하게 문제를 해결해나가는 힘이 필요하다는 것이다. 따라서 이와 같은 인재를 양성하기 위해서는 미래학교의 모습 역시 유연하고 활동적으로 변화될 필요가 있다. 지식기반의 정보를 전달하는 경직된 학교에서는 유연하고 창의적인 인재를 길러낼 수 없기 때문이다. 미래학교는 학생들이 자연스럽게 여러 가지 상황에 직면하여 크고 작은 문제를 해결해나갈 수 있도록 활동 기반의 수업으로 변화해야 하며, 성취기준이 아닌 상황별로 학생들이 보인 결과를 정리하여 피드백 할 수 있는 평가시스템이 마련되어야 할 것이다. 또한, 교사 역시 다양한 경험을 가지고 지속적으로 교수역량을 개발해나가는 교사가 될 수 있도록 제도와 시스템을 개편해야 할 것이다. 연구결과를 바탕으로 미래 융합형 과학기술인재 교육 방안을 제안하였다.
본 연구에서는 초등 예비교사의 초등 4학년 물의 상태 변화 단원 속 응결 차시에 대한 과학 수업 설계를 살펴보고자 한다. 연구 대상은 A교육대학교 2학년 초등 예비교사 29명이고, 선행연구 분석과 전문가 검토를 통해 초등 예비교사의 응결 차시에 대한 과학 수업 설계 분석틀을 도출하였다. 분석틀을 활용해서 과학 수업 지도안 및 서술 문항을 살펴본 결과는 다음과 같다. 첫째, 초등 예비교사의 응결 차시에 대한 과학 수업 설계에서 수업 모형 적용 능력은 편차가 있으므로 신장할 필요가 있고, 초등 예비교사의 응결 관련 개념의 정확한 이해 부분에 대한 지도가 필요하다. 둘째, 수업 과정 하위범주 속 수업 시작, 전개, 마무리 구성에서도 초등 예비교사의 편차가 있으므로 피드백을 통해 보완해야 한다. 셋째, 수업 환경 하위범주에서는 구체적인 수업 환경에 대한 노하우에 대한 요구가 있었다. 그러므로 관련 PCK 신장을 위한 지원이 필요하다. 넷째, 수업 평가 하위범주에서는 시기 및 주체에 대한 다양한 관점을 가지고 있고, 평가 내용 구성에서 학습 목표를 일부 누락한 경우가 있는 점은 보완 지도가 필요한 것으로 나타났다. 이런 상황을 개선하기 위해서는 교원양성과정 속 과학교육 지도 방법과 편제에 대한 면밀한 논의를 통해 초등 예비교사의 과학 수업 전문성이 신장될 수 있는 여건 마련이 필요하다.
기업의 대고객 접점으로써 콜센터의 중요성은 커지고 있다. 하지만, 콜센터는 상담사의 지식 부족과 업무 부적응에 따른 잦은 이직으로 인해 상담사 운영이 어렵고, 이로 인한 고객 서비스 품질 저하의 문제를 안고 있다. 이에 본 연구에서는 상담사에게 업무 지식에 대한 부하를 줄이고 서비스 품질을 향상 시키기 위해 음성 인식 기술과 자연어 처리 및 질의응답을 지원하는 AI 기술과 PBX, CTI 등의 콜센터 정보시스템을 결합하여 실시간으로 상담사에게 고객의 질의 내용에 대한 답변을 제공해주는 "실시간 상담 도우미" 시스템 개발 방안에 대해 N은행 콜센터 사례를 통해 연구하였다. 사례연구 결과, 실시간 통화 분석을 위한 음성인식 시스템의 구성방안과, 질의응답 시스템의 자연어처리 성능 향상을 위한 말뭉치 구축 방안을 확인 할 수 있었으며, 특히 개체명 인식기의 경우 도메인에 맞는 말뭉치 학습 후 정확도가 31% 향상됨을 확인하였다. 또한, 상담 도우미 시스템을 적용한 후 상담 도우미의 답변에 대한 상담사들의 긍정적 피드백 비율이 93.1%로써 충분히 상담사 업무에 도움을 주고 있음을 확인하였다.
본 연구는 대학생을 대상으로 시행되고 있는 소프트웨어 교육의 강의평가결과에 대해 텍스트 내용분석 방법을 적용하여 수강생의 요구사항을 파악하고 개선방안을 도출하는 데 목적이 있다. 연구방법은 텍스트 내용분석 프로그램을 활용해 단어출현빈도, 핵심단어 선정, 핵심단어의 공출현빈도를 산출하고, 네트워크 분석 프로그램을 활용해 텍스트 중앙성 분석, 네트워크 분석을 실시하였다. 연구결과, 소프트웨어 교육의 좋은 점 네트워크는 '교수님'에 대한 언급이 가장 많고 '친절', '학생', '설명', '코딩'과 함께 언급되고 있다. 개선점 네트워크는 '강의'에 대한 언급이 가장 많고 '좋겠다', '학생', '교수님', '과제', '코딩', '어려운', '발표'가 함께 언급되었다. 좋은 점과 개선점에 대한 네트워크 비교 분석에서 공통으로 언급된 핵심 단어 중 조별(활동), 과제, 수업의 난이도, 교수자에 대한 생각에서 차이를 보였다. 이러한 생각 차이는 강의평가 내용을 통해, 개별 조원의 적절한 역할 부족, 어렵고 과다한 과제, 소프트웨어 교육의 난이도와 필요성에 대한 인식, 교수자의 수업방식과 피드백의 부족을 확인할 수 있었다. 따라서, 소프트웨어 교육의 조별(활동)과 과제부여가 어떻게 이루어지고 있는지 살펴보고 강의내용과 교수방법, 실습과 디자인 싱킹을 다루는 비율에 대한 점검이 필요하다.
본 연구는 캐나다 교원양성체제와 전문성 자격기준을 살펴보기 위해 현재 캐나다 교원양성 교육과정과 보수체제를 분석하였다. 이를 통해 우리의 교원양성체제에 주는 시사점을 제안하고자 한다. 캐나다 교원양성체제의 특징은 크게 두 가지로 요약된다. 첫째, 교원양성과정에서 습득하는 내용과 이론들이 예비교사들이 실제 실습현장에 바로 적용할 수 있으며 이는 현장적합성을 높이는데 기여하고 있다. 둘째, 교원전문성 자격기준은 세부적이고, 체계적이기 보다는 총체적으로 구성되어있다. 이러한 캐나다 교원양성체제의 특징은 현재 한국 교원양성체제에 다음과 같은 시사점을 제시할 수 있다. 첫째, 예비교사들의 현장적합성을 높이고, 변화하는 사회가 요구하는 역량을 지닌 교사들을 양성하기 위해서는 교원양성 대학 내 담당 교수진들, 지역사회 담당자들, 그리고 실습학교의 지도교사와 담당자들 간에 지속적인 긴밀한 관계구축이 필요하다. 서로 간 피드백을 통하여 교원 수급 조절, 변화하는 사회가 요구하는 역량을 궁극적으로 교원양성 대학 내 교육과정에 반영하여 실제와 이론 간의 거리를 좁힐 수 있다. 둘째, 교원전문성이 호봉제에 직접 반영될 수 있는 보수체계의 구축이 필요하다. 근무 연수에 기초한 단일 호봉제가 아니라 교사 개개인들이 자기계발 및 전문성 신장을 위해 학위 또는 다양한 과목 이수들이 보수체계에 직접 반영되어야 한다. 이는 교사들의 다양성을 존중함과 동시에 사기진작 시키는 요인이 될 뿐만 아니라 결국, 학습자인 학생들에게 긍정적인 영향을 미칠 수 있다.
과학 수업에서 학생에 대한 교사의 시선 공감은 학습 효과를 높이는데 효과적이라 여겨졌다. 이에 따라 시선 공감에 관한 연구들이 수행되었지만, 대부분의 연구들은 시선의 특징을 밝히는데 그치고 있다. 따라서 과학교사의 시선 공감수준을 높이기 위한 연구가 필요하다. 이에 이 연구는 과학교사의 시선 공감 향상을 위한 시선추적 기반의 수업 컨설팅 전략의 개발하고자 하였다. 이를 위해 교사의 시선 공감에 관련된 문헌을 선정하고 분석하여 컨설팅 전략을 고안한 후 전문가의 타당성 및 신뢰성 검증을 통해 문제점을 수정하여 전략을 개발하였다. 개발된 수업컨설팅 전략은 과학 수업 중 교사의 시선 공감을 향상시키기 위한 시선 추적 기반의 정량적 목표를 설정하였다. 또 컨설팅 단계는 컨설팅 준비, 교사 시선 공감 측정 및 분석, 시선 공감 교육 및 피드백, 시선 공감 향상 훈련, 컨설팅 결과 평가, 컨설팅 종료 등의 과정으로 구성하였다. 아울러 시선 추적을 이용한 시선 공감 측정 및 평가를 통해 컨설팅을 종료하거나 다시 반복하게 하였다. 이렇게 개발된 전략은 시선 공감 향상을 위한 수업 행동의 정량적 진단과 처방 중심의 대안을 제공한다는 점에서 가치가 존재하며, 교사의 수업 행동 분석을 통한 수업 전문성 향상에 기여할 수 있을 것이다.
본 논문은 최근 다양한 종류의 웨어러블 디바이스가 헬스케어 도메인에 급증하여 사용되고 있는 상황에서 최신 첨단 기술이 실제 메디컬 환경에서 개인의 질병예측이라는 관점을 바라본다. 사용자 참여형 웨어러블 디바이스를 통하여 임상 데이터와 유전자 데이터, 라이프 로그 데이터를 병합하여 데이터를 수집, 처리, 전송하는 과정을 걸쳐 딥뉴럴 네트워크의 환경에서 학습모델의 제시와 피드백 모델을 연결하는 과정을 제시한다. 이러한 첨단 의료 현장에서 일어나는 메디컬 IT의 임상시험 절차를 걸친 실제 현장의 경우 대사 증후군에 의한 특정 유전자가 질병에 미치는 영향을 측정과 더불어 임상 정보와 라이프 로그 데이터를 병합하여 서로 각기 다른 이종 데이터를 처리하면서 질병의 특이점을 확인하게 된다. 즉, 이종 데이터의 딥뉴럴 네트워크의 객관적 적합성과 확실성을 증빙하게 되고 이를 통한 실제 딥러닝 환경에서의 노이즈에 따른 성능 평가를 실시한다. 이를 통해 자동 인코더의 경우의 1,000 EPOCH당 변화하는 정확도와 예측치가 변수의 증가 값에 수차례 선형적으로 변화하는 현상을 증명하였다.
이 연구는 대학생들의 글쓰기에 대한 인식을 분석하고 글쓰기 교육의 개선 방안을 찾고자 J대학 학생들을 대상으로 글쓰기 학습 내용, 글쓰기 자기 능력 평가, 글쓰기 능력에 대한 인식, 글쓰기 교육 방향에 대한 인식 등을 설문하여 조사·분석하였다. 이를 통해 글쓰기 교육의 운영 개선 방안에 대해 논의하였다. 대학생들의 인식을 조사·분석한 결과 대학생들은 글쓰기 능력을 중요하게 인식하고 있으며, 이론 수업보다는 실제 글을 써보고 피드백을 받는 실제적인 글쓰기 수업을 원하였다. 또한 글의 내용을 구성하고 전개해가는 부분에 대한 능력을 키우고 싶은 것으로 나타났다. 글쓰기 교육이 대학생들에게 실질적인 역량이 될 수 있도록 하기 위해서는 이론 강의도 중요하지만 실질적으로 글을 써볼 수 있는 충분한 시간과 기회를 부여해야 하며, 전공 맞춤형 실무글쓰기의 개발이 필요하다. 또한 다양한 수업 방식을 통해 학생들이 참여할 수 있는 글쓰기 수업이 되도록 해야하며, 대학 졸업 인증 요건 등의 방법을 통해 졸업 후 사회에 진출해서도 글쓰기 능력이 실무역량으로 이어질 수 있도록 해야 한다. 이 연구는 글쓰기와 관련한 대학생들의 인식을 통해 대학 글쓰기 교육의 방향을 모색해 볼 수 있다는데 의의가 있다고 하겠다.
본 연구에서는 감정을 표현하기 위한 표정 연습을 보조하는 인공지능을 개발하였다. 개발한 인공지능은 서술형 문장과 표정 이미지로 구성된 멀티모달 입력을 심층신경망에 사용하고 서술형 문장에서 예측되는 감정과 표정 이미지에서 예측되는 감정 사이의 유사도를 계산하여 출력하였다. 사용자는 서술형 문장으로 주어진 상황에 맞게 표정을 연습하고 인공지능은 서술형 문장과 사용자의 표정 사이의 유사도를 수치로 출력하여 피드백한다. 표정 이미지에서 감정을 예측하기 위해 ResNet34 구조를 사용하였으며 FER2013 공공데이터를 이용해 훈련하였다. 자연어인 서술형 문장에서 감정을 예측하기 위해 KoBERT 모델을 전이학습 하였으며 AIHub의 감정 분류를 위한 대화 음성 데이터 세트를 사용해 훈련하였다. 표정 이미지에서 감정을 예측하는 심층신경망은 65% 정확도를 달성하여 사람 수준의 감정 분류 능력을 보여주었다. 서술형 문장에서 감정을 예측하는 심층신경망은 90% 정확도를 달성하였다. 감정표현에 문제가 없는 일반인이 개발한 인공지능을 이용해 표정 연습 실험을 수행하여 개발한 인공지능의 성능을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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