• 한국과학교육학회지
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• 제40권5호
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• pp.515-529
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• 2020

2015 개정 교육과정이 도입됨에 따라 신설된 과학탐구실험은 과학적 실천을 통한 과학의 학습과 핵심역량의 함양 등의 측면에서 기대를 받고 있는 과목이다. 특히, 변화하는 평가의 맥락에 기초하여 실천중심의 교과목인 과학탐구실험에서의 다각화된 평가가 운영될 필요가 있으나, 이에 대한 다양한 어려움과 한계가 보고되고 있다. 이에 본 연구는 과학탐구실험의 평가 현황을 살피고, 이로부터 평가의 운영과 지원 방안을 고찰하고자 하였다. 이를 위해 25명의 현직 과학교사로부터 과학탐구실험 수업에서 사용되었던 평가 도구와 이에 대한 설명 자료를 수집하여 분석하였다. 평가 도구의 분석은 평가 요소, 평가 기준, 평가 방법의 측면에서 이루어졌고, 평가 결과가 어떻게 활용되는지도 살펴보았다. 결과에 대한 타당성 확보를 위해 과학교육 전문가와 교사들로부터 점검을 받았고, 추가적으로 분석 결과에 대한 의견도 청취하여 연구에 활용하였다. 연구 결과, 교사들은 탐구 기능요소 중 특정 요소만을 중점적으로 평가하고 있었고, 일부 기능 요소는 특정한 주제 및 맥락과 연계하여 평가되었으나 활용 빈도는 낮았다. 또한, 인지적 영역과 정의적 영역에 대한 평가도 이루어지기는 했으나, 각 영역을 평가하는 데 있어서 한계점도 관찰할 수 있었다. 평가 기준의 측면에서 평가 목표는 대체적으로 제시되어 있으나, 평가 목표에 대한 세부 평가 요소의 구분 및 각 요소별 행동 특성을 단계적으로 진술하는 등의 구체적 기준 수립이 이루어진 사례는 상대적으로 적었다. 평가 방법에서 평가의 시점과 주체는 각각 '수업 후 평가'와 '교사 평가'가 주로 사용되었고, 다른 방법은 특정 내용, 특정 상황으로 한정되어 활용되었다. 평가 결과는 모든 사례에서 성적 산출을 위해서 활용되었고, 일부만이 수업 개선과 학생 피드백을 위한 목적으로 활용하고 있었다. 이러한 결과를 바탕으로 과학탐구실험에서의 학생 평가를 지원하기 위한 방안에 대해 논의하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.123-131
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• 2015

최근 정보통신기술의 발전으로 스마트한 기술들이 확산되면서 이전과 다른 방법으로 소통하고 콘텐츠를 활용할 수 있게 되었다. 이러한 변화는 보다 다양한 학습방법을 가능하게 함으로써 교육산업에 큰 변화를 가져오고 있다. 한국은 e-러닝에 이어 스마트러닝 선도국으로 도약하기 위해 2011년 스마트교육 추진 정책 수립을 시작으로 공교육에 스마트러닝 도입을 적극 추진해왔다. 그러나 아직까지 스마트러닝의 추진 성과는 미미한 것으로 판단된다. 따라서 현 시점에서 공교육의 스마트러닝 추진 문제점을 파악하고 개선안을 마련할 필요가 있다. 본 연구는 스마트러닝이 공교육에 정착하기 위한 성공전략을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 공교육과 스마트러닝 환경을 종합적으로 검토하고, SWOT 분석과 AHP 기법을 통해 전략 요인과 우선순위를 도출하였다. 분석 결과, 국내 공교육 환경에 스마트러닝을 성공적으로 정착시키기 위해서는 약점을 보완하여 위협을 극복하는 WT전략에 초점을 맞춰야 하는 것으로 나타났다. 세부 요인으로는 미흡한 스마트러닝 관련 교사 연수 제도(W2), 제도차원 교육환경기반 및 추진역량(S4), 스마트러닝 추진에 대한 제한적 정부지원(T4) 순으로 나타났다. 특히 정부의 제도적 기반이 우선적으로 검토되어야 한다는 시사점이 도출되었다. 이 연구는 향후 스마트러닝 추진을 위한 정책과 지원제도 수립 과정에 전략적 가이드라인을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제18권3호
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• pp.142-161
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• 2013

해양에 대한 관심과 친근감을 함양하기 위하여 해양캠프 '여름바다학교' 프로그램을 개발하여 2004년부터 2012년까지 9년 동안 4학년에서 9학년까지 초등 및 중등학교 학생들에게 적용하였다. 여름바다학교의 프로그램은 스노클링 해상 훈련과 인근 해양관련 연구소 및 박물관 견학활동, 해양 관련 각종 체험 학습, 해양 및 지구과학 관련 야외답사 활동, 그리고 해양에 관한 다양한 주제의 강연으로 구성되었다. 본 해양캠프에 참가한 학생들의 정의적 및 인지적 특성 변화 및 해양학적 소양 변화를 평가하기 위한 9가지의 설문지를 작성하여 실시하였다. 통계 분석 결과, 여름바다학교 시행 후 정도의 차이는 보이나 모든 학생들이 해양에 대한 흥미, 호기심, 열정 등 정의적 특성이 향상된 결과를 보였다. 13가지 소양 항목으로 분석한 해양에 관한 인지적 특성도 40%가 향상된 것으로 나타났다. 여름바다 학교에 대한 학부모들의 반응도 조사 분석하여 제시하였다. 초기에는 전공분야로서 해양에 대한 관심이 크지 않았던 몇몇 학생들이 수 년이 지난 후 앞으로의 전공 분야로 해양학을 선정한 사례도 발견되었다. 이는 해양캠프 활동이 해양 분야의 잠재적 과학영재의 지원 체계로서 성공적인 기능을 한 것으로 평가된다. 본 연구는 여름 해양캠프 활동의 장기 수행이 학생들의 과학에 대한 잠재적 능력이 즉각적으로 나타나지 않더라도 가까운 미래에 발현하게 할 수 있는 긍정적인 효과가 있음을 보였다. 이는 차세대 해양 인력 양성을 위해 과학 캠프와 같은 프로그램들이 좀 더 발전적으로 개발되고 수행될 수 있도록 정책적 지원이 필요함을 시사한다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.103-128
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• 2021

최근 주식의 수익률과 거래량을 설명하는 주요 요인으로서 투자자의 관심도와 주식 관련 정보 전파의 영향력이 부각되고 있다. 또한 인공지능과 같은 혁신 신기술을 개발보급하거나 활용하려는 기업의 경우 거시환경 및 시장 불확실성 때문에 기업의 미래 주식 수익률과 주식 변동성을 예측하기 어렵다는 문제를 가지고 있다. 이는 인공지능 활성화의 장애요인으로 인식되고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 인공지능 관련 기술 키워드의 인터넷 검색량을 투자자의 관심 척도로 사용하여, 기업의 주가 변동성을 예측하는 기계학습 모형을 제안하는 것이다. 이를 위해 심층신경망 LSTM(Long Short-Term Memory)과 벡터자기회귀(Vector Autoregression)를 통해 주식시장을 예측하고, 기술의 사회적 수용 단계에 따라 키워드 검색량을 활용한 주가예측 성능 비교를 통해 기업의 투자수익 예측이나 투자자들의 투자전략 의사결정을 지원하는 주가 예측 모형을 구축하였다. 또한 인공지능 기술의 세부 하위 기술에 대한 분석도 실시하여 기술 수용 단계에 따른 세부 기술 키워드 검색량의 변화를 살펴보고 세부기술에 대한 관심도가 주식시장 예측에 미치는 영향을 살펴보았다. 이를 위해 본 연구에서는 인공지능, 딥러닝, 머신러닝 키워드를 선정하여, 2015년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지 5년간의 인터넷 주별 검색량 데이터와 코스닥 상장 기업의 주가 및 거래량 데이터를 수집하여 분석에 활용하였다. 분석 결과 인공지능 기술에 대한 키워드 검색량은 사회적 수용 단계가 진행될수록 증가하는 것으로 나타났고, 기술 키워드를 기반으로 주가예측을 하였을 경우 인식(Awareness)단계에서 가장 높은 정확도를 보였으며, 키워드별로 가장 좋은 예측 성능을 보이는 수용 단계가 다르게 나타남을 확인하였다. 따라서 기술 키워드를 활용한 주가 예측 모델 구축을 위해서는 해당 기술의 하위 기술 분류를 고려할 필요가 있다. 본 연구의 결과는 혁신기술을 기반으로 기업의 투자수익률을 예측하기 위해서는 기술에 대한 대중의 관심이 급증하는 인식 단계를 포착하는 것이 중요하다는 점을 시사한다. 또한 최근 금융권에서 선보이고 있는 빅데이터 기반 로보어드바이저(Robo-advisor) 등 투자 의사 결정 지원 시스템 개발 시 기술의 사회적 수용도를 세분화하여 키워드 검색량 변화를 통해 예측 모델의 정확도를 개선할 수 있다는 점을 시사하고 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권1호
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• pp.147-156
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• 2022

본 연구는 특수교육, 재활과학, 사회복지 분야를 통해 장애인 교육 및 복지의 거점 대학으로 위상 및 정체성을 확립하고 있는 대구대학교를 기반으로 장애인평생교육의 융합전공이 신설될 수 있는 근거와 방안을 다각적으로 논의하는 데 목적을 두어 실시되었다. 장애인평생교육은 장애인 학습자를 대상으로 하기 때문에 장애의 특수성을 공통적으로 반영하고 있으나, 교육과 복지의 두 가지 관점 및 성격을 구성하고 있으므로 장애인 관련 분야의 학제 간 융합연구에 따른 접근이 중요하게 요구된다. 위 차원에서 대구대학교는 현행에 구축하고 있는 학문 및 실천 기반의 각종 인프라를 통해 국내 장애인평생교육을 주도할 수 있는 적합한 기반을 갖추고 있으며, 법규 제정에서부터 현장기관의 설치 및 운영 등에 이르기까지 명확성이 구축되지 못한 장애인평생교육 지원체제의 현실적 한계를 개선해 나갈 수 있는 리더십 역시 충분히 갖추고 있다. 이에 따라, 본 연구는 문헌 고찰과 전문가 자문을 통해 대구대학교에서 학제간 융합전공 신설 차원에서 장애인평생교육을 반영할 수 있는 방안과 관련 근거를 연구 내용으로 제시하였다. 학제간 융합전공 신설 차원에서 조망된 장애인평생교육은 특수교육, 재활과학, 사회복지의 세 분야 간에 우선순위적 관점으로 적용되기보다는 세 분야가 공통적으로 접근할 수 있는 전문역량을 통하여 활성화되어야 한다는 관점으로 강조되었다. 연구 결과, 장애인평생교육 지원체제를 구축하지 못한 국내의 경우 특수교육, 재활과학, 사회복지의 학제 간 융합연구가 수월한 대구대학교의 적용 모델 및 방안을 기점으로 점차 관련 타 대학으로 보급 및 확산되어야 한다는 필요성이 시사되었다. 또한, 세 분야 간의 합의를 통하여 장애인평생교육 전문인력의 자격 개발 경로가 체계적으로 구축되어야 할 필요성 역시 시사되었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권spc1호
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• pp.1095-1105
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• 2021

기후변화에 따른 집중호우, 태풍 등의 발생빈도의 증가로 인하여 댐 운영의 고도화가 요구되고 있다. 일반적으로 댐 운영의 경우 강우예측, 강우-유출, 홍수추적 등 다양한 수리수문학적 요소들을 반영하여 수행되나 기 계획된 특정 규칙에 기반한 댐 운영 모형의 경우, 때때로 개별 모듈들의 불확실성과 복합적인 인자들로 인하여 댐의 방류량을 능동적으로 제어하는데 제약이 있을 수 있다. 본 연구는 남강댐 직하류 홍수피해 예방을 위하여 댐의 방류량 결정 등 효율적인 댐 운영을 지원하기 위해 딥러닝 기반 LSTM (Long Short-Term Memory) 모형을 구축하고, 선행시간별 댐직하류 수위예측 정확도를 분석하는 것을 목적으로 한다. LSTM 모형의 입력자료는 댐 운영에 사용되는 기초자료 및 하류 장대동 수위관측소의 수위 자료를 시 단위로 2009년부터 2021년 7월까지 수집하였다. 2009년부터 2018년 자료는 모형의 학습과 검증 및 2019년부터 2021년 7월 자료는 선행시간을 7개(1 h, 3 h, 6 h, 9 h, 12 h, 18 h, 24 h)로 구분하여 관측 수위와 예측 수위를 비교·분석하였다. 그 결과, 선행시간 1시간의 예측결과는 평균적으로 MAE가 0.01 m, RMSE가 0.015 m, NSE가 0.99 로 관측 수위에 매우 근접한 예측 결과를 나타내었다. 또한, 선행시간이 길어질수록 예측 정확도는 근소하게 감소하였지만, 관측 수위의 시간적 패턴을 유사하게 안정적으로 예측하는 것으로 분석되었다. 따라서 수리수문학적 비선형의 복잡한 자료간의 특징을 자동으로 추출하여 예측 자료를 생산하는 LSTM 모형은 댐 방류량 의사결정에 있어 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 대한영상의학회지
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• 제82권5호
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• pp.1196-1206
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• 2021

목적 간 종양의 조영증강 컴퓨터단층촬영(이하 CT) 영상에 관한 인공지능 알고리즘의 성능과 안전성을 검증할 수 있는 표준 테스팅 데이터셋을 구축하고자 하였다. 대상과 방법 국내 4개 3차 의료기관의 복부 영상의학 전문가 4인이 모여 간 종양 진단 알고리즘의 성능과 안전성을 검증하기 위해 표준 데이터셋이 갖춰야 할 조건을 논의하였다. 각 기관마다 간세포암 75예, 전이암 75예, 그리고 양성 병변 30-50예씩 수집하여, 총 783명 환자의 CT 영상을 대상으로 하였다. 간세포암과 전이암의 경우 병리학적으로 확진된 경우만을 대상으로 하였다. 각 기관의 복부 영상의학 전문가들이 직접 환자의 임상정보를 추출하고 CT 영상에 관한 데이터 라벨링(labeling)을 수기로 시행하였다. CT 영상은 의료용 디지털 영상 및 통신(Digital Imaging and Communications in Medicine, DICOM) 파일로 저장하였다. 결과 복부 영상의학 전문가들이 수기 데이터 라벨링을 시행한 총 783 증례의 간 종양 조영증강 CT의 표준 데이터셋을 구축하였다. 알고리즘의 성능 및 안전성은 병변의 발견 여부 및 특성화의 정확도에 대해 민감도와 특이도를 계산하여 평가할 수 있다. 결론 본 연구에서 구축한 간 종양 조영증강 CT 영상의 표준 데이터셋은 임상의학 결정 지원시스템을 위한 기계학습 기반 인공지능 알고리즘을 평가하는 데에 활용될 수 있다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.19-31
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• 2021

본 연구는 기존 문헌연구들을 중심으로 엔터테인먼트 산업 분야의 대학생 창업의도 특성들을 파악하고자 하였다. 이를 바탕으로 대학 창업담당 관계자들과 국가 창업지원 정책 담당자들에게 대학생 창업을 위한 현실적인 교육 대안 및 창업 경영에 관한 시사점을 제시하고자 하였다. 따라서 본 연구의 시사점은 다음과 같다. 첫째, 엔터테인먼트 산업에 필수적인 요소인 아이디어 창출 교육을 위한 기술(아이템) 아이디어와 제품으로의 연결 방법, 컨텐츠 가치를 높일 수 있는 기술 방법, 엔터테인먼트 산업 내 사용자 특성 교육을 지속적으로 해야 할 것이다. 또한 아이디어 교육과 함께 자금조달, 인적자원관리, 마케팅, 운영관리 등 창업 경영관리에 대한 이해도를 높이고, 나아가 엔터테인먼트 창업에 대한 성공가능성 및 새로운 일에 대한 모험심이 생길 수 있도록 자신감 교육도 함께 이루어져야 할 것이다. 둘째, 창업에 관심이 있는 학생 의견조사를 중심으로 창업에 필요한 공간 및 장비제공(동아리실, 학생창업실, 엔터테인먼트관련 장비확보 등)이 이루어져야 하고, 학생 창업을 위한 대학 및 정부의 각종 규제들을 완화해야 할 것이다. 또한 학내 외 창업 지식형성을 위한 교육과 전문가 특강 및 자문, 현장 교육 등을 통해 보다 실용적인 창업 지식이 만들어질 수 있도록 노력해야 하고, 다양한 지원들을 바탕으로 학생들의 창업에 대한 자신감도 형성할 수 있도록 만들어 주어야 할 것이다. 셋째, 엔터테인먼트 산업에 대한 창업을 희망하는 학생들에게는 가족들에게 엔터테인먼트 산업에 대한 현장 상황을 정확히 알려줌으로써 자녀들이 창업분야를 선택하는데 있어 부정적인 인식보다는 긍정적인 인식이 발생할 수 있도록 적극 알릴 필요가 있다. 또한 대학생들이 창업 후 성공한 다양한 사례들을 가족들에게 홍보함으로써 자녀가 창업에 대한 도전정신이 발생할 수 있도록 가족들이 힘을 보태게 해야 할 것이다. 넷째, 엔터테인먼트 산업 분야 쪽으로 창업을 희망하는 친구들과의 지속적인 동호회나 모임들이 형성 될 수 있도록 만들어 주어야 하고, 나아가 이런 모임을 통해 실제로 창업한 친구들의 의견을 청취하는 기회도 마련해야 할 것이다. 또한 모임과 친구 형성으로 인해 사업계획서 작성, 창업 성공 방법, 창업 경영관리에 대한 논의의 자리가 형성되도록 만들어 주어야 하고, 서로 창업에 대한 의지가 발생할 수 있도록 심리적 자극활동도 이루어져야 할 것이다. 다섯째, 창업과 관련한 다양한 지식(자금 확보 방안, 창업조직 관리, 창업하고자 하는 시장에 대한 정보 파악 등)들이 배양될 수 있도록 노력해야 할 것이고, 자신들이 창업하고자 하는 다양한 엔터테인먼트 산업 분야에 대한 사업계획서 작성 방법도 실무에 맞도록 학습 시켜야 할 것이다. 또한 이런 지식 형성을 밑바탕으로 학생들 스스로가 창업에서 발생할 수 있는 위험과 변화에 대응할 수 있도록 만들어 주어야 할 것이다. 마지막으로 창업 경영관리에 대한 이해도를 높여 주어야 하고, 창업에 대한 자신감과 두려움이 사라지게 할 수 있는 다양한 심리적 자극 활동이 필요하다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권11호
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• pp.281-290
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• 2020

스마트폰의 보급으로 인해 개인화된 데이터를 활용하고자 하는 서비스들이 증가하고 있다. 특히, 헬스케어와 관련된 서비스들은 다양한 데이터를 다루며, 이를 효과적으로 보여주기 위해 데이터 시각화 기법을 활용하고 있다. 데이터 시각화 기법이 활용되면서 자연스럽게 시각화에서의 인터랙션 또한 함께 강조되고 있다. PC 환경에서 데이터 시각화에 대한 인터랙션은 마우스로 이루어지기 때문에, 데이터에 대한 필터링이 다양하게 제공되고 있다. 반면, 모바일 환경에서의 인터랙션은 화면의 크기가 작고, 인터랙션 가능 여부를 인지하기 어려워 버튼 터치 방식으로 앱에서 제공하는 제한된 시각화만을 제공받을 수 있다. 이러한 모바일 환경에서의 인터랙션 한계를 극복하기 위해, 챗봇과의 대화를 통해 데이터 시각화 인터랙션을 가능하게 하여 사용자들에게 개개인의 데이터를 다양한 시각화를 통해 확인할 수 있도록 하고자 한다. 이를 위해서는 사용자의 질의를 쿼리로 변환하여, 주기적으로 데이터를 축적하고 있는 데이터베이스에서 변환된 쿼리를 통해 결과 데이터를 불러올 수 있어야 한다. 자연어를 쿼리로 변환하는 연구는 현재 많이 이루어지고 있지만, 시각화를 기반으로 하여 사용자의 질의를 쿼리로 변환하는 연구에 대해서는 아직 이루어지지 않았다. 따라서, 본 논문에서는 사전에 데이터 시각화 기법이 정해진 상황에서의 쿼리 생성에 초점을 맞추고자 한다. 지원하는 인터랙션은 태스크 x-축 값에 대한 필터링 및 두 그룹 간 비교이다. 테스트 시나리오는 걸음 수에 대한 데이터를 활용하였으며, x-축 기간에 대한 필터링은 바 그래프, 두 그룹간 비교는 라인 그래프로 나타내었다. 시각화를 통해 요청한 정보를 제공받을 수 있는 자연어처리 모델을 개발하기 위해 1,000명을 대상으로 한 설문조사를 통해 약 15,800개의 학습 데이터를 수집하였다. 알고리즘 개발 및 성능 평가를 진행한 결과, 분류 모델에서는 약 89%, 쿼리 생성 모델에서는 약 99% 정확도를 보였다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.1-17
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• 2017

딥러닝 프레임워크의 대표적인 기능으로는 '자동미분'과 'GPU의 활용' 등을 들 수 있다. 본 논문은 파이썬의 라이브러리 형태로 사용 가능한 프레임워크 중에서 구글의 텐서플로와 마이크로소프트의 CNTK, 그리고 텐서플로의 원조라고 할 수 있는 티아노를 비교하였다. 본문에서는 자동미분의 개념과 GPU의 활용형태를 간단히 설명하고, 그 다음에 logistic regression을 실행하는 예를 통하여 각 프레임워크의 문법을 알아본 뒤에, 마지막으로 대표적인 딥러닝 응용인 CNN의 예제를 실행시켜보고 코딩의 편의성과 실행속도 등을 확인해 보았다. 그 결과, 편의성의 관점에서 보면 티아노가 가장 코딩 하기가 어렵고, CNTK와 텐서플로는 많은 부분이 비슷하게 추상화 되어 있어서 코딩이 비슷하지만 가중치와 편향을 직접 정의하느냐의 여부에서 차이를 보였다. 그리고 각 프레임워크의 실행속도에 대한 평가는 '큰 차이는 없다'는 것이다. 텐서플로는 티아노에 비하여 속도가 느리다는 평가가 있어왔는데, 본 연구의 실험에 의하면, 비록 CNN 모형에 국한되었지만, 텐서플로가 아주 조금이지만 빠른 것으로 나타났다. CNTK의 경우에도, 비록 실험환경이 달랐지만, 실험환경의 차이에 의한 속도의 차이의 편차범위 이내에 있는 것으로 판단이 되었다. 본 연구에서는 세 종류의 딥러닝 프레임워크만을 살펴보았는데, 위키피디아에 따르면 딥러닝 프레임워크의 종류는 12가지가 있으며, 각 프레임워크의 특징을 15가지 속성으로 구분하여 차이를 특정하고 있다. 그 많은 속성 중에서 사용자의 입장에서 볼 때 중요한 속성은 어떤 언어(파이썬, C++, Java, 등)로 사용가능한지, 어떤 딥러닝 모형에 대한 라이브러리가 잘 구현되어 있는지 등일 것이다. 그리고 사용자가 대규모의 딥러닝 모형을 구축한다면, 다중 GPU 혹은 다중 서버를 지원하는지의 여부도 중요할 것이다. 또한 딥러닝 모형을 처음 학습하는 경우에는 사용설명서가 많은지 예제 프로그램이 많은지 여부도 중요한 기준이 될 것이다.