• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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• pp.59-67
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• 2021

AI 기술의 발달은 우리 삶의 큰 변화를 가져왔다. 생활 속에서부터 사회, 경제에 이르기 까지 AI의 영향력이 커짐에 따라 AI와 데이터에 대한 교육에 대한 중요성이 함께 커지고 있다. 특히 OECD 교육 연구 보고서 및 다양한 국내 정보과 교육과정 연구에서 데이터와 데이터 리터러시를 다루고 필수 역량으로 제시하고 있다. 국내외 연구를 살펴 보면 데이터 리터러시에 대한 정의는 연구자들 마다 그 구체적인 내용과 범위가 다른 것을 알 수 있다. 이에 데이터 리터러시 관련 주요 연구의 정의를 다각도로 분석하여 도출하고자 하였다. 주요 연구에서 데이터 리터러시를 정의를 하는데 사용된 단어 빈도 분석과 함께 Word2vec 자연어 처리 방법을 활용하여 의미 유사도를 분석하고 교육과정 연구의 내용요소를 바탕으로 최종적으로 유목화하여 '데이터를 읽고 쓸 수 있으며, 실생활의 문제를 해결하기 위해 데이터를 이해하고 사용하여 정보로 처리하는 지식 구성의 기초 능력' 의 정의를 도출하였다. 본 연구를 통해 도출된 데이터 리터러시의 정의를 바탕으로 내용이 수정 보완되고 더 많은 연구가 이루어져 학생들의 미래 역량을 키워주는 교육 연구에 좋은 기초 자료가 될 수 있기를 기대한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.855-860
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• 2018

4차 산업혁명 시대에서 요구되는 IT 기술에는 사물인터넷, 빅데이터 및 인공지능 알고리즘을 활용하는 기술 등이 필요하다. 또한, 4차 산업혁명 시대를 대비하여 산업체에서 필요한 실무적인 IT융합 인력 양성이 컴퓨터 관련학과의 주요 교육 내용으로 요구되고 있다. 이러한 시대적 상황에서 하나의 접근 방법으로 대두되는 것이 NCS 기반의 교육과정에 기반을 둔 IT융합 인력의 양성이다. 이 논문에서는 우리나라 산업체에서 요구하는 IT융합 인력 양성을 위하여 컴퓨터과학 전공을 위한 NCS 교육과정을 제시하고 분석한다. 제시된 교육과정의 주요 교육 내용에는 포스트 모바일 및 포스트 인터넷 기술을 대표하는 챗봇, 블록체인, 사이버물리시스템 등의 교육 내용이 포함된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권9호
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• pp.267-277
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• 2022

최근 대학에선 '컴퓨팅사고'를 포함해 '프로그래밍, 데이터분석 및 인공지능'에 이르기까지 SW 기초교육의 주제가 다양화되는 추세이다. SW 기초과목의 다양화는 단순히 배우는 내용이 다름이 아닌 과목별 교육 목표 및 교육 효과의 차별화도 기대할 수 있다. 본 논문은 A 대학 인문대학생을 위해 운영 중인 '컴퓨팅사고'와 '데이터분석기초'의 두 SW 기초과목의 교육 목표에 따른 교육효과를 비교 분석하는 사례연구이다. 두 과목 모두 '컴퓨팅사고 기반 SW 융복합 역량 배양'이란 공통 교육 목표에 따라 '컴퓨팅사고 효능감' 지표들은 유의미하게 상승하였고, 기초교육이 목표인 '컴퓨팅사고'는 주로 '일상 문제' 해결에, 전공심화교육이 목표인 '데이터분석기초'는 '일상 문제' 와 함께 '전공 문제'의 해결 방법에도 자신감이 상승하는 교육 효과의 차이를 확인할 수 있었다.

• 문화기술의 융합
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• 제5권1호
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• pp.77-82
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• 2019

인공지능은 기술개발 속도가 가속화되어 생활, 의료, 금융 서비스 및 자율자동차 등 산업 전반에 적용되고 있다. 4차 산업혁명 시대의 핵심기술로 자리 잡고 있는 인공지능 경쟁력 확보를 위해 선진국들은 국가적 역량을 집중하고 있다. 반면 IT강국으로서의 인프라와 인적자원을 보유한 한국은 미국, 캐나다, 일본, 등 전통적인 인공지능 선진국뿐만 아니라 지능형 기술집약 산업 육성에 총력을 기울이는 후발주자 중국에도 뒤쳐져있는 상황이다. 지능정보 사회의 고도화에 따라 인공지능은 향후 국가의 산업경쟁력을 좌우할 기반기술인바, 국가적인 관심과 역량 결집이 필요하다. 또한 인공지능 기술의 종속을 막기 위하여 자체 기술개발 노력과 함께 선두업체와의 공동 개발이 중요하다. 이에 더하여 인공지능 시장 저변 확대를 위하여 제도 개선과 법률적 기반 마련이 시급하다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제21권2호
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• pp.61-84
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• 2022

With the recent application of deep learning to Natural Language Processing (NLP), the performance of NLP has improved significantly and NLP is emerging as a core competency of organizations. However, when encountering NLP use cases that are sporadically reported through various online and offline channels, it is often difficult to come up with a big picture of how to understand and interpret them or how to connect them to business. This study presents a framework for systematically analyzing NLP use cases, considering the characteristics of NLP techniques applicable to almost all industries and business functions, environmental changes in the era of the Fourth Industrial Revolution, and the effectiveness of adopting NLP reflecting all business functional areas. Through solving research questions based on the framework, the usefulness of it is validated. First, by accumulating NLP use cases and pivoting them around the business function dimension, we derive how NLP techniques are used in each business functional area. Next, by synthesizing related surveys and reports to the accumulated use cases, we draw implications for each business function and major NLP techniques. This work promotes the creation of innovative business scenarios and provides multilateral implications for the adoption of NLP by systematically viewing NLP techniques, industries, and business functional areas. The use case analysis framework proposed in this study presents a new perspective for research on new technology use cases. It also helps explore strategies that can dramatically improve organizational performance through a holistic approach that encompasses all business functional areas.

• 치위생과학회지
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• 제22권4호
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• pp.233-240
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• 2022

Background: In modern society, rapid changes in the medical environment have required medical staff to access various information and be competent in active and effective problem-solving through collegial interactions. In line with these changes, universities are aiming to connect education. This study aimed to provide basic data of connected-convergence education by survey the awareness and needs of college students in health-related fields. Methods: This study included 122 college students from the health field. A survey regarding "the awareness and need of connected-convergence education" was conducted and general characteristics of the participants were collected from June to July 2022. Results: The awareness of connected-convergence education was low at 19.7%, but the intention to participate was high at 74.6%. Subject requirements were 18.0% for medical psychology, 13.5% for communication and counseling, 13.5% for medical artificial intelligence technology convergence, and 10.4% for sports health management. In the group showing high satisfaction with the major curriculum, the demand for connected education was also high. For efficient operation, it was investigated that it was necessary to secure specialized training courses, recognition of liberal arts credits, the right to register for courses equal to those of major students, and secure dedicated classrooms. Conclusion: Although the awareness and experience of connected-convergence education among the participants were low, the intention to participate was high. As such a plan to revitalize the university curriculum was required. It is timely to discuss the nurturing of convergence-type talents and multidisciplinary thinking skills. It is meaningful to provide basic data necessary for connected-convergence education in health-related fields at university. Universities should strive to enhance job competency in the health field by providing connected-convergence education based on student demands.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.57-64
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• 2023

본 연구에서는 초·중등 학생들의 기본소양을 갖추기 위한 SW·AI 교육의 중요성과 담당 교과에서 SW·AI 융합 또는 활용 교육의 필요성에 대한 초·중등 교사들의 인식을 분석하기 위하여 판단표집 표본추출 방법으로 전국의 초·중등 교사 830명을 연구대상으로 선정하여 설문 자료를 수집, 분석하였다. 분석 결과, 초·중등 교사 모두 SW·AI 교육의 중요성과 필요성을 학교 특성, 지역, 교육 경력, SW·AI 교육 운영 경험 여부와 상관없이 매우 높게 인식하고 있었다. 그럼에도 불구하고 SW·AI 교육을 운영하지 못하는 사유로는 업무부담과 본인의 교육 역량 부족이 높게 나타났다. SW·AI 교육 운영을 위한 필요 여건에 대한 의견을 분석한 결과에서도 업무량 경감과 예산 지원, 교사 역량 강화를 위한 교사연수, 콘텐츠 보급, 교과 연계 수업 확대, 시수 확보 등이 중요한 영향 요인으로 제시되어 다각적 수업 지원과 교사 역량 강화 프로그램에 대한 높은 수요를 확인할 수 있었다.

• 과학교육연구지
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• 제44권1호
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• pp.122-132
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• 2020

이 연구의 목적은 역량기반 교육과정으로의 전환 등과 같은 교육환경 변화에 부응하기 위해 과학과 중등교사임용시험에서 평가해야 할 교사역량을 살펴보고, 이를 토대로 현행 중등과학과 교사임용시험의 1차 전공영역 평가의 개선 방안을 모색하려는 것이다. 이를 위해 중등교사임용시험 출제경험이 있는 과학교육학 교수 18명을 대상으로 두 차례의 델파이 조사와 심층면담을 실시하였다. 연구결과에 따르면 과학과 중등교사임용시험에서 평가해야 할 교사역량으로는 교수활동, 학생이해지도, 인공지능 등과 같은 지능정보활용, 공동체 전문성 등이 제안되었다. 과학과 중등교사임용시험 1차 과학내용학 시험 개선 방안으로는 문항수 증가를 통한 실질적 공정성과 타당도 제고, 중등학교 교육과정과의 연계성 제고, 10년 정도 주기로 표시과목 업데이트 등이 제안되었다. 중등교사임용시험 1차 과학교육학 시험 개선 방안으로는 과학교육학 문항 유형에 대한 연구·개발, 교과교육학을 논술형으로 출제, 과학 교육학에 대한 표준화된 커리큘럼 개발 등이 제안되었다. 연구결과를 토대로 교사양성대학 교육과정 개정의 필요성, 과학과의 경우 사범대학과 자연대학의 커리큘럼 차별화의 필요성, 교육전문대학원 도입과 같은 교사양성체제 개혁의 필요성 등을 제언하였다.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.123-139
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• 2019

주요 구인구직사이트의 직무분류체계가 사이트마다 상이하고 SW분야에서 제안한 'SQF(Sectoral Qualifications Framework)'의 직무분류체계와도 달라 SW산업에서 SW기업, SW구직자, 구인구직사이트가 모두 납득할 수 있는 새로운 직무분류체계가 필요하다. 본 연구의 목적은 주요 구인구직사이트의 구인정보와 'NCS(National Competaency Standars)'에 기반을 둔 SQF를 분석하여 시장 수요를 반영한 표준 직무분류체계를 구축하는 것이다. 이를 위해 주요 구인구직사이트의 직종 간 연관분석과 SQF와 직종 간 연관분석을 실시하여 직종 간 연관규칙을 도출하고자 한다. 이 연관규칙을 이용하여 주요 구인구직사이트의 직무분류체계를 맵핑하고 SQF와 직무 분류체계를 맵핑함으로써 데이터 기반의 지능형 직무분류체계를 제안하였다. 연구 결과 국내 주요 구인구직사이트인 '워크넷,' '잡코리아,' '사람인'에서 3만여 건의 구인정보를 open API를 이용하여 XML 형태로 수집하여 데이터베이스에 저장했다. 이 중 복수의 구인구직사이트에 동시 게시된 구인정보 900여 건을 필터링한 후 빈발 패턴 마이닝(frequent pattern mining)인 Apriori 알고리즘을 적용하여 800여 개의 연관규칙을 도출하였다. 800여 개의 연관규칙을 바탕으로 워크넷, 잡코리아, 사람인의 직무분류체계와 SQF의 직무분류체계를 맵핑하여 1~4차로 분류하되 분류의 단계가 유연한 표준 직무분류체계를 새롭게 구축했다. 본 연구는 일부 전문가의 직관이 아닌 직종 간 연관분석을 통해 데이터를 기반으로 직종 간 맵핑을 시도함으로써 시장 수요를 반영하는 새로운 직무분류체계를 제안했다는데 의의가 있다. 다만 본 연구는 데이터 수집 시점이 일시적이기 때문에 시간의 흐름에 따라 변화하는 시장의 수요를 충분히 반영하지 못하는 한계가 있다. 계절적 요인과 주요 공채 시기 등 시간에 따라 시장의 요구하는 변해갈 것이기에 더욱 정확한 매칭을 얻기 위해서는 지속적인 데이터 모니터링과 반복적인 실험이 필요하다. 본 연구 결과는 향후 SW산업 분야에서 SQF의 개선방향을 제시하는데 활용될 수 있고, SW산업 분야에서 성공을 경험삼아 타 산업으로 확장 이전될 수 있을 것으로 기대한다.