• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.328-334
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• 2022

사람의 인지기능 중 주의력은 감각기관을 통해 방대한 자극 중 필요한 자극에만 의식을 집중하는 과정이다. 주의력은 실내 온도 등 노출 환경에 영향을 받는 것으로 알려져 있다. 스포츠 분야에서는 냉각 팩 등을 사용한 직접 전도 방식의 냉각이 광범위하게 사용되어 효과를 보고 있으나 전도에 의한 냉각이 주의력과 같은 인지 활동에 미치는 영향에 대해서는 알려진 바가 없다. 본 연구에서는 경추부 후면 부위에 특수 제작된 냉각 패드를 적용할 때 주의력에 미치는 영향을 살펴보기 위해 수행되었다. 40명의 피검사자를 네 집단으로 나누고 독서 및 산책 중 냉각 패드의 적용에 따라 주의력이 차이를 보이는지 살펴보았다. 주의력은 FAIR 주의력 검사를 통해 평가되었으며, 선택적 주의력을 의미하는 능력지수, 주의력의 정확도를 나타내는 통제지수, 균일한 주의력의 유지 기간을 나타내는 지속성지수에 대한 분산분석과 사후분석을 실시하였다. 결과적으로, 독서 및 학습 등 시각적 주의력이 지속적으로 요구되는 경우 냉각 패드의 적용을 통한 전도 냉각이 선택적 주의력을 확대시키고 균일한 주의력을 유지하는데 도움이 된다. 또한, 선택적 주의력의 향상과 균일한 주의력의 유지를 위해 가벼운 신체 활동이 도움이 된다. 다만 이 경우 전체 독서 시간의 감소를 전제로 하여야 한다.

• 대한지구과학교육학회지
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• 제14권1호
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• pp.33-47
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• 2021

최근 빅데이터에 기반한 교육의 활성화가 요구됨에 따라, 이 연구에서는 2015 개정 과학과 교육과정에서 '태양계', '별과 우주' 내용 요소를 중심으로, WWT 빅데이터를 활용한 천문교육 STEAM 프로그램을 개발하고, 이에 대한 효과성을 알아보고자 무선 표집된 1개의 중학교 176명의 학생들에게 이를 적용하여 창의적 문제해결, STEAM 태도 및 STEAM 만족도를 분석하였다. 이 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 천문 데이터 시각화 플랫폼인 WWT(World Wide Telescope) 빅데이터를 활용하여 학생들이 적극적이고 자발적으로 학습에 참여할 수 있도록 프로그램을 개발하였다. 둘째, 창의적 문제해결 측정 검사의 사전·사후 점수 차에 의한 대응표본 t 검정에서 '과제집중' 구인을 제외한 '아이디어 수정', '이미지화', '비유', '아이디어 생성', '정교성' 구인에서 유의미한 통계적 검정 결과(p < .05)를 얻었다. 셋째, STEAM 태도 검사의 사전·사후 점수 차에 의한 대응표본 t 검정에서는 '배려', '유용성·가치 인식' 구인을 제외한 '흥미', '소통', '자아 개념', '자아 효능감', '이공계 진로선택' 구인에서 유의미한 통계적 검정 결과(p < .05)를 얻었다. 넷째, STEAM 프로그램 적용 후에 실시한 STEAM 만족도 검사에서는 하위구인들의 평균값의 범위가 3.16 ~ 3.90으로, WWT 빅데이터를 활용한 STEAM 프로그램을 통해 학생들의 과학교과에 대한 이해와 관심이 향상되었음을 확인할 수 있었다.

• 창의정보문화연구
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• 제5권3호
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• pp.225-236
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• 2019

컴퓨팅 사고력을 토대로 문제를 바라보고 접근하는 것은 학생들이 미래사회를 살아가는데 필수적인 역량으로 정보교육을 통해 향상시킬 수 있다. 본 연구는 2015 개정 교육과정에서 일반선택과목이 된 정보과목에 대한 운영현황을 분석하여, 향후 정보교육의 효과를 높이는 데 기여하기 위한 목적이 있다. 목적 달성을 위해 2015-2016년 시기의 고등학교를 졸업한 학생 400명을 대상으로 설문을 실시하였고, 학생 5명, 정보 교사 5인을 대상으로 인터뷰를 진행하였다. 정보과목의 운영시기, 운영내용, 운영방법, 그리고 평가방법 등을 분석하였다. 분석 결과, 정보과목의 운영은 1학년 2학기부터 3학년 2학기 까지 매우 다양하였다. 수업 방법은 강의형이 가장 많았으나, 3학년 2학기에는 자습에 대한 비율도 높게 나타났다. 학습 내용은 전체 내용을 모두 배우지는 않은 것으로 나타났으며, 수업에서는 교과서의 사용비율이 낮게 나타났다. 본 연구는 정보과목 수업이 다른 입시과목 제외 과목들과 유사하게 교육과정을 준수하는 형태로 진행되지 않았음을 확인하였다. 또한 처음으로 정보과목의 운영 현황을 분석했다는 점에 의의가 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권1호
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• pp.703-709
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• 2023

항만에서 하역을 수행하는 크레인 운전 훈련은 항만과 흡사한 환경에서 실제 크레인으로 훈련하는 것이 가장 바람직하지만, 시공간의 제약과 비용적인 문제가 있다. 이런 제한을 극복하기 위해 VR(Virtual Reality)을 기반으로 한 크레인 훈련 프로그램과 관련 장치가 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 HMD 상에서 동작하는 VR 기반의 항만 크레인 시뮬레이터를 설계하고 구현하였다. 본 논문에서 개발한 시뮬레이터는 HMD에서 동작하는 크레인 시뮬레이터 프로그램과 피교육자의 크레인 운전 입력을 처리하는 IoT 운전 단말기, 그리고 피교육자의 훈련 정보를 저장하는 트레이닝 서버로 구성된다. 시뮬레이터 프로그램은 Unity3D로 구현한 VR 기반의 크레인 훈련 시나리오를 제공하고, 아두이노 기반으로 개발한 IoT 운전 단말기는 2개의 컨트롤러로 구성되어, 사용자의 운전 조작을 HMD로 전달한다. 특히, 본 논문의 크레인 시뮬레이터는 트레이닝 서버를 도입하여 교육자별 환경설정 값, 진도 및 훈련 시간, 운전 경고 상황에 대한 정보를 데이터베이스화하였다. 이러한 서버 이용을 통해, 피교육자는 좀 더 편리한 환경에서 시뮬레이터 활용이 가능하고, 학습 정보 제공에 의한 향상된 교육 효과를 기대할 수 있다.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제26권3호
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• pp.163-180
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• 2023

본 연구는 AI를 수학 수업에 사용하려는 초등학교 교사의 의도에 미치는 요인들에 대해 살펴보고 수학 수업에서 AI가 효과적으로 사용되기 위해 선행되어야할 요인을 제시하고자 하였다. 이를 위해 기술수용모델(Technology Acceptance Model)을 사용하여 초등학교 교사의 TPACK과 TAM 사이의 구조적 관계를 조사하였다. 그 결과, 초등학교 교사들의 TPACK은 인지된 사용 용이성과 유용성에 유의미한 영향을 미쳤다. 또한 인지된 사용 용이성과 인지된 유용성은 수학 수업에서 AI 활용에 대한 태도에 유의미한 영향을 미쳤다. 인지된 사용 용이성, 인지된 유용성, 태도는 수학 수업에서의 AI 사용 의도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 초등학교 교사들이 수학 수업에서 AI에 대한 TPACK 역량이 높다고 인식할수록 수학 수업에서 AI를 사용하기가 더 쉽고 AI가 학생의 수학 학습 향상에 도움이 되는 유용한 도구로 인식할 수 있음을 의미한다. 또한 수학 수업에서 AI가 쉽게 사용할 수 있고 유용하다고 인식할수록 AI 사용 의도가 높아질 수 있다. 따라서 초등학교 교사들이 수학 수업에서 AI의 활용하려면 TPACK에 관한 지식 교육이 선행되어야하며, 수학 수업에서 AI 사용의 이점과 편리성에 대한 인식 개선이 함께 이루어져야 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.42-42
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• 2022

지금까지도 유역에서의 녹조 모니터링은 현장채수를 통한 점 단위 모니터링에 크게 의존하고 있어 기후, 유속, 수온조건 등에 따라 수체에 광범위하게 발생하는 녹조를 효율적으로 모니터링하고 대응하기에는 어려운 점들이 있어왔다. 또한, 그동안 제한된 관측 데이터로 인해 현장 측정된 실측 데이터 보다는 녹조와 관련이 높은 NDVI, FGAI, SEI 등의 파생적인 지수를 산정하여 원격탐사자료와 매핑하는 방식의 분석연구 등이 선행되었다. 본 연구는 녹조의 모니터링시 정확도와 효율성을 향상을 목표로 하여, 우선은 녹조 측정장비를 활용, 7000개 이상의 녹조 관측 데이터를 확보하였으며, 이를 바탕으로 동기간의 고해상도 위성 자료와 실측자료를 매핑하기 위해 다양한Machine Learning기법을 적용함으로써 그 효과성을 검토하고자 하였다. 연구대상지는 낙동강 내성천 상류에 위치한 영주댐 유역으로서 데이터 수집단계에서는 면단위 현장(in-situ) 관측을 위해 2020년 2~9월까지 4회에 걸쳐 7291개의 녹조를 측정하고, 동일 시간 및 공간의 Sentinel-2자료 중 Band 1~12까지 총 13개(Band 8은 8과 8A로 2개)의 분광특성자료를 추출하였다. 다음으로 Machine Learning 분석기법의 적용을 위해 algae_monitoring Python library를 구축하였다. 개발된 library는 1) Training Set과 Test Set의 구분을 위한 Data 준비단계, 2) Random Forest, Gradient Boosting Regression, XGBoosting 알고리즘 중 선택하여 적용할 수 있는 모델적용단계, 3) 모델적용결과를 확인하는 Performance test단계(R², MSE, MAE, RMSE, NSE, KGE 등), 4) 모델결과의 Visualization단계, 5) 선정된 모델을 활용 위성자료를 녹조값으로 변환하는 적용단계로 구분하여 영주댐뿐만 아니라 다양한 유역에 범용적으로 적용할 수 있도록 구성하였다. 본 연구의 사례에서는 Sentinel-2위성의 12개 밴드, 기상자료(대기온도, 구름비율) 총 14개자료를 활용하여 Machine Learning기법 중 Random Forest를 적용하였을 경우에, 전반적으로 가장 높은 적합도를 나타내었으며, 적용결과 Test Set을 기준으로 NSE(Nash Sutcliffe Efficiency)가 0.96(Training Set의 경우에는 0.99) 수준의 성능을 나타내어, 광역적인 위성자료와 충분히 확보된 현장실측 자료간의 데이터 학습을 통해서 조류 모니터링 분석의 효율성이 획기적으로 증대될 수 있음을 확인하였다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.619-626
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• 2019

본 연구는 광주광역시 북구에 거주하고 생활건강지원센터에서 제공하는 재활프로그램에 참여하고 있는 성인발달장애인으로 참여형 재활프로그램이 성인발달장애인의 앉았다 일어서기, 일어나 걸어가기 및 지각-운동능력에 어떠한 영향을 미치는지 알아보고자 성인발달장애인 17명을 대상으로 참여형 재활프로그램을 13주간 주 1회 60분의 프로그램을 적용하여 중재 전, 후 그리고 12주 후 재측정하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 앉았다 일어서기 검사에서는 중재 전과 후에 횟수의 증가는 있었지만 통계적으로 유의한 차이는 없었다. 일어나 걸어가기 검사에서는 시간에 따라 통계적으로 유의한 차이가 있었으며, 사후검증결과 중재 전보다 후에 유의한 효과가 있었다. 지각-운동능력 검사에서는 유의한 차이는 없었다. 본 연구의 결과를 종합해보면 참여형 재활프로그램이 기능적 동작과 관련된 동적균형에 긍정적인 영향을 미쳤음을 알 수 있었다. 그러나 운동조절 및 운동학습과 관련된 지각-운동능력에는 유의한 차이가 나타나지 않았다. 향후 성인발달장애인의 지역사회활동 증가와 낙상의 위험 감소 및 동적 균형능력 향상을 위해 참여형 재활프로그램을 활용하여 신체적 웰빙을 도모할 수 있을 방안으로 제안하는 바이다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제29권5호
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• pp.11-20
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• 2023

본 논문에서는 손 동작을 포함한 전신 동작 생성이 가능하고 동작 생성 딜레이를 조절할 수 있는 새로운 딥러닝 기반 동작 복원 기술을 제안한다. 제안된 방법은 범용적으로 사용되는 센서인 바이브 트래커와 딥러닝 기술의 융합을 통해 더욱 정교한 동작 복원을 가능하게함과 동시에 IK 솔버(Inverse Kinematics solver)를 활용하여 발 미끄러짐 현상을 효과적으로 완화한다. 본 논문은 학습된 오토인코더(AutoEncoder)를 사용하여 트래커 데이터에 적절한 캐릭터 동작의 실시간 복원이 가능하고, 동작 복원 딜레이를 조절할 수 있는 방법을 제안한다. 복원된 전신 동작에 적합한 손 동작을 생성하기 위해 FCN(Fully Connected Network)을 사용하여 손 동작을 생성하고, 오토인코더에서 복원된 전신 동작과 FCN 에서 생성된 손 동작을 합쳐 손 동작이 포함된 캐릭터의 전신 동작을 생성할 수 있다. 앞서 딥러닝 기반의 방법으로 생성된 동작에서 발 미끄러짐 현상을 완화시키기 위해 본 논문에서는 IK 솔버 를 활용한다. 캐릭터의 발에 위치한 트래커를 IK 솔버의 엔드이펙터(end-effector)로 설정하여 캐릭터의 발 움직임을 정확하게 제어하고 보정하는 기술을 제안함으로써, 생성된 동작의 전반적인 정확성을 향상시켜 고품질의 동작을 생성한다. 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 딥러닝 기반 동작 복원에서 정확한 동작 생성과 사용자 입력에 따라 프레임 딜레이 조정이 가능함을 검증하였고, 생성된 전신 동작의 발미끄러짐 현상에 대해 IK 솔버가 적용되기 이전 전신 동작과 비교하여 보정에 대한 성능을 확인하였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제26권2호
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• pp.212-221
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• 2006

이 연구의 목적은 Thinking Science의 모둠 활동에서 나타나는 교사들의 도움 특성과 교사들의 도움 특성에 따른 학생들의 반응 특성을 알아보는 것이었다. 연구를 위해 초등학교 5학년 24명과 중학교 1학년 24명을 선정하여 TS 활동을 처치하였으며, 그 중 학생들의 논의가 비교적 활발했던 활동 4와 6에 대해 초 중학교 각각 2모둠의 언어적 상호작용을 분석하였다. 활동 처치 전에 과학적 사고력 검사를 통해 학생들의 인지수준을 확인하였으며, 이에 따라 이질집단으로 모둠을 구성 하였다. 각 모둠마다 도움 교사를 두었으며 TS 활동의 적용과정에서는 모둠 내 상호작용을 강조하였다. 교사들의 도움은 단순 확인 질문의 활용이 높았으며 메타질문의 활용은 부족하였다. 또한 교사의 개인적인 성향이나 교직 경험, 활동에 대한 숙지 정도에 따라 교사들의 도움 특성이 다르게 나타났다. 단순 확인 질문이 많고 교사의 개입이 많으면 학생들의 논의는 자발적이지 못하고, 메타질문의 활용과 피드백이 고르게 활용된 교사의 경우 학생들의 논의과정 요소의 활용 또한 다양하게 나타났다. 그러므로 과학적 사고력을 향상시키기 위한 TS 활동을 처치할 때 처치의 효과를 높이기 위해서는 TS 프로그램의 내용과 TS에서 요구되는 전략뿐만 아니라, 교사들이 학생들과 상호작용하는데 있어서 열린 교수-학습 분위기 속에서 학생들의 사고를 자극시켜 그들 자신의 아이디어를 제안하게 하고 또한 그들의 의견을 정당화 할 수 있는 기회를 제공할 수 있는 교수 기술을 배울 수 있는 교사 연수를 실시할 필요성이 있음을 시사한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권3호
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• pp.209-223
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• 2024

4차 산업혁명 시대에 접어들어 데이터 기반의 의사결정이 보편화되고 있다. 하지만 데이터 품질이 확보되지 않은 채 수행되는 데이터 분석은 왜곡된 결과를 낳을 가능성이 존재한다. 수자원 관리의 기초가 되는 수위 데이터도 마찬가지로 결측, 스파이크, 잡음 등 다양한 품질 문제를 가진다. 본 연구에서는 잡음으로 인해 발생하는 데이터 품질 문제를 해결하고자 하였다. 잡음은 데이터의 트렌드 분석을 어렵게 하고 비정상적인 이상치를 생성할 가능성이 있다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 Wavelet Transform을 이용한 잡음 제거 접근 방안을 제안한다. Wavelet Transform은 신호처리에 주로 사용되는 방법으로 잡음 제거에 효과적인 것으로 알려져 있으며 수집된 데이터의 정답 데이터(True value) 수집을 요구하지 않으므로 시간과 비용을 줄일 수 있다는 점에서 적용이 용이한 편이다. 본 연구는 Wavelet Transform의 성능 평가를 위해 대표적인 머신러닝 기반 잡음 제거 방법인 Denoising Autoencoder와 성능 비교를 수행하였다. 그 결과 Wavelet Transform 중 Coiflets 함수는, Denoising Autoencoder에 비해 Mean Absolute Error, Mean Absolute Percentage Error, Mean Squared Error 등 모든 측면에서 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 환경에 맞는 적절한 웨이블릿 함수의 선택을 통한 잡음 문제를 효과적으로 해결할 수 있음을 시사한다. 본 연구는 수위 데이터의 품질을 향상시켜 수자원 관리 결정의 신뢰성에 기여하는 강력한 도구로서 Wavelet Transform의 잠재력을 확인한 의의가 있다.