본 연구의 목적은 우리나라 대학생의 스마트폰 의존에 대한 자각과 관련 요인, 자각 후 대처 행동을 확인하는 것이다. 연구대상자는 2017년 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원에서 실시한 스마트폰 과의존 실태조사 참여자 중 대학에 재학 중인 1,735명이다. 자료분석을 위하여 빈도와 백분율, 평균과 표준편차, 교차분석, 독립표본 T 검증, Pearson 상관관계, 위계적 다중회귀분석을 사용하였다. 그 결과, 대상자의 22.3%가 스마트폰 의존 위험에 있었고, 의존 위험자의 63.6%는 의존을 자각하지 못하였다. 의존 자각과 관련된 요인은 스마트폰 의존 위험의 증가(=.35, p=.000), 게임(=.19, p=.000), 영상(=.11, p=.000), 학업(=.11, p=.000) 애플리케이션 사용의 증가였다. 의존을 자각한 대상자가 문제해결에 필요한 관련 공공기관을 알고 있는지 확인한 결과, 22.8%가 스마트쉼센터를 알고 있었고, 청소년상담복지센터는 36.6%, 아이윌센터는 14.1%가 알고 있다고 응답하였다. 그러나 응답자 중 이용경험자는 스마트 쉼센터 5명, 아이윌센터 1명, 청소년상담복지센터는 없었다. 응답자들은 의존을 극복하기 위해 더 많은 상담센터(26.8%), 스스로 대처할 수 있는 교육 프로그램(23.2%), 스마트폰 의존에 대한 정보(14.9%), 가족과 주변 사람들의 도움(10.9%)이 필요하다고 하였다. 이러한 결과는 스마트폰을 사용하는 대학생 5명 중 1명이 의존 위험에 노출되어 있고, 의존 위험 대상자 3명 중 2명은 자신의 의존을 자각하지 못하며, 의존에 대한 지식이 부족하고, 의존을 자각하더라도 실제 도움을 받을 수 있는 공공기관에 접근하기가 쉽지 않다는 것을 보여준다. 그러므로 향후 이들이 스마트폰 의존에 대한 올바른 정보에 쉽게 접근하고, 문제를 해결할 수 있도록 공공서비스 기반 마련이 필요하다.
이 연구는 코로나-19 발생 이후, 급변화 하는 대학 체육 관련 강의환경에 대하여 교수자의 시각에서 살펴보고 기존 학습자 중심 온라인 학습환경 조성에서 벗어나 교수자-학습자 모두를 위한 종합적이고 실제적인 온라인 강의환경 개선점을 모색하는 데 그 목적이 있다. 이러한 연구의 목적을 달성하기 위하여 대학 체육 관련 교수자 6명을 연구참여자로 선정하였으며, 2020년 9월부터 2020년 12월까지의 약4개월 동안 심층면담을 활용하여 심층적으로 살펴보았다. 이에 따른 결과는 코로나-19 이후, 체육 관련 교수자의 문제사례, 대응행위, 개선안 등으로 나타났으며 그에 따른 세부사항은 다음과 같다. 첫째, 코로나-19 발생 이후, 교수자들이 접한 문제사례는 온/오프라인 강의문제로 구분되며 이는 인터넷 및 매체 (미)소지, 온라인 강의장소 부적, 교수자-학습자 간 소통장애, 출석확인 및 평가, 코로나-19감염우려, 대면 강의 장소 제한으로 나타났다. 둘째, 온/오프라인 강의 문제에 따른 교수자의 대응행위는 소통매체 다양화, 재택강의, 온라인 학습동영상 제공, 실기수업 대체 및 보강이었으며 이는 교수자의 노력에 제한된 형태로 정부 및 학교의 지원체계는 다소 부족한 것으로 나타났다. 마지막으로 코로나-19 발생 이후, 지속적으로 발생되는 체육 관련 강의문제와 교수자 대응행위를 중심으로 제시한 개선안은 정부 차원의 가이드라인 제공과 대학의 온/오플인 강의 장소 확대, 교수자 편의성을 높인 온라인 강의 프로그램 고안, 온/오프라인 강의 참여 인원 조정 등을 요구하는 것으로 나타났다.
본 연구는 개별 심층면접을 통해 조손가족 조모의 손자녀 양육에 대한 경험을 확인하고, 양육자의 관점에서 어떠한 신체-심리-사회적 이슈들을 당면하고 있는지 파악하는 것을 주요 목적으로 하고 있다. 특히 코로나19 팬데믹 상황 속에서 조모와 손자녀가 경험하는 다양한 이슈와 변화 및 어려움을 탐색하였다. 연구 참여자는 동거가족 내 부모세대 없이 6개월 이상 손자녀를 전담 양육하는 7명의 조모이고, 자료수집은 반 구조화된 심층 면접을 통해 이루어졌다. 분석결과 1) 손자녀 양육에 대한 나의 느낌, 걱정, 그리고 대처, 2) 손자녀 양육의 현실에서 부딪히는 어려움과 장애, 3) 자라면서 변화하는 손자녀와의 갈등 그리고 대처, 4) 조부모, 부모, 손자녀 그들 간의 관계와 감정, 5) 서비스 및 자원에 대한 욕구와 바람이라는 5개의 주요 범주를 발견할 수 있었다. 이들 범주에서는 총 16개의 주제어와 60개의 하위주제어가 도출되었다. 전반적으로 연구에 참여한 조모는 손자녀 양육에 대해 양가감정(보람과 부담감)을 갖고 있었고, 공통적으로 경제적 어려움과 건강의 한계, 손자녀와의 소통 단절에 대한 어려움을 언급하였다. 특히, 코로나19로 인해 손자녀가 조모와의 대화 없이 하루 종일 집에서 컴퓨터와 게임에 몰입하면서 세대 간 갈등이 더욱 심화되는 경향이 나타났다. 조모의 서비스 욕구는 손자녀를 위한 학습지원과 정서적·관계적 지원, 그리고 경제적 지원에 우선순위를 보였다. 이와 같은 연구결과를 토대로 조손가족 지원을 위한 정책적, 실천적 제언을 논의하였다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권10호
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pp.17-24
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2022
The article proves that the main goal of informatization of higher education institutions in the EU countries is to improve the quality of education of future specialists by introducing digital educational resources into the education process. The main tasks of informatization of education are defined. Digital educational resources are interpreted as a set of data in digital form that is applicable for use in the learning process; it is an information source containing graphic, text, digital, speech, music, video, photo and other information aimed at implementing the goals and objectives of modern education; educational resources on the Internet, electronic textbooks, educational programs, electronic libraries, etc. The creation of digital educational resources is defined as one of the main directions of informatization of all forms and levels of Education. Types of digital educational resources by educational functions are considered. The factors that determine the effectiveness of using digital educational resources in the educational process are identified. The use of digital educational resources in the training of future specialists in the EU countries is considered in detail. European countries note that digital educational resources in professional use allow you to implement a fundamentally new approach to teaching and education, which is based on broad communication, free exchange of opinions, ideas, information of participants in a joint project, on a completely natural desire to learn new things, expand their horizons; is based on real research methods (scientific or creative laboratories), allowing you to learn the laws of nature, the basics of techniques, technology, social phenomena in their dynamics, in the process of solving vital problems, features of various types of creativity in the process of joint activities of a group of participants; promotes the acquisition by teachers of various related skills that can be very useful in their professional activities, including the skills of using computer equipment and various digital technologies.
이 연구의 목적은 영화 ≪그린북≫에 나타난 인종주의를 살펴보고 학생들과 토의를 통해 인종차별에 대한 해결 방안을 모색하고자 한다. 이 영화는 1962년 미국을 배경으로 인종차별 사회 속에서 흑인 피아니스트 셜리 박사와 운전기사 토니와 좋은 유대를 맺는 과정을 나타낸다. 이 연구는 2021년 2학기 S 대학교 글로벌 시대의 인문학 수업시간에 다룬 주제 중 하나인 인종 주제를 활용하였다. 왜냐하면 인종주의가 발생한 이래로 현재 코로나19 팬데믹 상황에서도 끊임없는 인종차별의 문제가 발생하고 있기 때문이다. 그러므로 연구자는 이론적 배경으로 인종주의와 상호문화교육에 대해 살펴보고 영화에 나타난 인종차별 사례와 현재 발생한 인종차별 사례를 살펴보았다. 인종주의 차별 역사는 중세 유럽으로 거슬러 올라가고 종교적 갈등으로 발생하였고 백인 우월주의에 기인하였다. 이 인종차별 해결방안으로 국제기구는 상호문화교육을 제시하였다. 그리고 이 연구에서 영화를 활용한 이유는 인터넷과 함께 태어나고 성장한 디지털 네이티브 세대라고 불리는 대학교 1학년 학생을 대상으로 학생들의 관심과 학습동기를 유발하고자 하기 때문이다. 이 연구는 토의를 활용하여 인종차별에 대한 학생들의 해결책을 제시한 후에 연구자의 해결 발안을 제시하였다.
최근 젊은 세대를 중심으로 정보의 유통이나 공유 수단으로 텍스트보다는 비주얼 기반의 정보 전달을 선호하는 경향이 뚜렷하며, 인터넷상의 유투브나 1인 방송 등을 통한 정보의 유통이 일상화되고 있다. 즉, 젊은 세대들은 대부분의 원하는 정보를 이러한 유통 과정을 거쳐 습득하게 되며 활용하는 상황이다. 또한, 많은 젊은 세대들은 자신을 개성있게 꾸미고 장식하는 데에 매우 과감하고 적극적이다. 얼굴 화장이나 헤어 스타일링 및 패션 연출에 있어 남녀구분 없이 적극적인 표현과 시도를 통해 개인의 개성을 거리낌이 없이 연출하는 경향이 있다. 특히, 얼굴 메이크업은 여자들은 물론이고 최근 남자들 사이에서도 관심의 대상이 되고 있으며, 자신의 개성을 표출할 수 있는 중요한 수단으로 인식되는 상황이다. 본 연구에서는 이러한 시대적 흐름에 발맞추어 자신의 독특한 개성을 나타내기 위한 얼굴메이크업을 연출하기 위해 자신의 얼굴 모양, 헤어 컬러 및 스타일, 피부 톤, 패션 스타일과 의상 컬러 등과 잘 어울리는 얼굴 메이크업을 구현하도록 인터넷상의 유명한 전문 메이크업 아티스트 들의 유투브나 1인 방송 영상 중 관련영상을 효율적으로 검색하여 추천하고, 사용자의 평소 검색 패턴과 외모 특징들을 학습시켜 축적된 정보를 바탕으로 최적의 솔루션을 제공할 수 있도록 인공지능 기법을 도입하며, 추천된 영상을 통해 자세한 메이크업 과정을 실제 단계별로 수행하면서 메이크업 스킬을 습득하도록 하는 지능형 스마트 거울 앱을 설계하고 구현하고자 한다.
본 연구의 목적은 디지털 리터러시의 구성요인을 확인하고 요인별 문항들을 추출하여 디지털 리터러시 측정을 위한 척도를 개발, 타당화하는 것이다. 선행연구 분석과 연구진의 숙의을 통하여 예비문항들을 개발하여 2차례에 걸쳐 전문가 델파이 조사를 실시한 결과, 본조사를 위한 65개의 문항이 선정되었다. 문항의 타당화 작업은 본조사로 수집된 데이터에 대한 탐색적, 확인적 요인분석과 신뢰도 검사 및 준거타당도 검증의 과정으로 진행되었다. 그 결과, 31문항으로 구성된 4요인 구조(1요인: 디지털 테크놀로지 & 데이터 리터러시-9문항, 2요인: 디지털 콘텐츠 & 미디어 리터러시-8문항, 3요인: 디지털 커뮤니케이션 & 공동체(Community) 리터러시-9문항, 4요인: 디지털 웰니스 리터러시-5문항)를 확인하였으며, 모델의 적합도 지수들이 양호한 것으로 나타났고, 척도의 신뢰도 Cronbach's alpha도 .956으로 매우 적절한 수준으로 평가되었다. 또한, 기존 근거에서 디지털 리터러시와 상관관계에 있을 것으로 예측되었던 인터넷자기효능감과 자기주도학습능력이 통계적으로 유의미한 정적 상관관계(p<.001)로 나타나 개발된 척도의 준거타당도가 확보되었다. 마지막으로, 연구의 실천적, 학문적 함의와 후속연구에 대한 제언 및 한계점이 제공되었다.
셋톱박스 오디언스(TV 시청자) 타겟팅의 핵심은 오디언스의 시청패턴을 분석하여 광고의 효과성이 높을 것으로 예상되는 오디언스에게 맞춤형 광고를 내보내는 것이다. 세션 기반 추천 시스템은 인터넷 광고 추천, 유저 검색 기록 기반 추천 등에 많이 이용되고 있지만, TV 광고의 측면에서 셋톱박스 데이터 수집의 어려움을 이유로 연구하기에 어려움이 있었다. 또한 오디언스 개인의 식별정보가 있는 데이터에서, 오디언스의 선호가 반영되는 시청 패턴을 모델링하는 데 한계가 있었다. 따라서 본 연구에서는 한국방송광고진흥공사(KOBACO)와 방송3사(SKB, KT, LGU+)와의 협업을 통해 익명화된 오디언스 4,847명의 6개월간 시청 데이터를 확보하여 연구를 진행하였으며, 유저-세션-아이템의 계층적 구조를 가지는 개인화 세션 기반 추천 시스템을 개발하여 성능 검증을 진행하였다. 그 결과, 셋톱박스 오디언스 데이터셋과 그 외 검증을 위한 2개의 데이터셋에서 제안된 모델이 비교 대상 모델보다 높은 성능을 보이는 것을 확인하였다.
도서관전산화와 인터넷은 사서들의 업무를 편리하게 하였을 뿐만 아니라, 아웃소싱 및 직업감축으로 이어지게 하였으며 도서관 방문자 수를 급감시켰다. 하지만 많은 도서관의 사서들은 기존 업무에 매달려 있고 변화된 새로운 환경에 적합한 역할을 찾지 못하여 그들의 정체성이 흔들리고 있다. 직업에서 정체성을 확립하지 못하면 그 직업은 사라질 수밖에 없다. 이에 본 논문은 디지털 환경에서 사서들의 정체성이 무엇인지 파악하고자 하였다. 연구를 위하여 현재까지 사서들의 새로운 역할에 대해 논한 문헌들을 조사하였고, 문헌들이 제시한 것과 현직 사서들이 느끼는 것의 차이점을 비교하였다. 사서들의 의견을 수렴하기 위해서는 현직에 20년 이상 근무하고 있는 사서들을 대상으로 이메일 서베이 (Survey)를 하였다 질문은 개방형 질문지로 하여 가급적이면 경험이 많은 사서들로부터 다양한 의견을 수렴하고자 하였다. 연구결과 사서들은 이용자들에게 정보를 제공하는 대민서비스에서 직업적인 보람을 느끼고 있지만 환경의 변화로 전문직으로서 서비스할 기회가 많지 않은 것으로 나타났다. 하지만 정보활용교육이나 독서지도 및 각종 프로그램 지도와 같은 분야에서 전문가 영역을 확보할 수 있는 기회들이 보인다. 교육은 이용자들에게 필요한 정보를 찾을 수 있게 해주는 정보교육과 필요한 정보에 접근할 수 있게 해주는 매체교육으로 구분할 수 있다. 자기주도적인 평생학습사회에서 정보와 매체를 활용할 수 있는 것은 매우 중요한 능력이다. 사서들은 정보교육과 매체교육이라는 역할을 수행함으로써 이용자들이 훌륭한 지식인이 될 수 있도록 하는 일에서 사서들의 정체성을 확보할 수 있을 것으로 본다.
최근 제조업에서의 디지털 전환이 가속화되고 있다. 이에 따라 사물인터넷(internet of things: IoT) 기반으로 현장 데이터를 수집하는 기술의 중요성이 증대되고 있다. 이러한 접근법들은 주로 각종 센서와 통신 기술을 활용하여 특정 제조 데이터를 확보하는 것에 초점을 맞춘다. 현장 데이터 수집의 채널을 확장하기 위해 본 연구는 비전(vision) 인공지능 기반으로 제조 데이터를 자동 수집하는 방법을 제안한다. 이는 실시간 영상 정보를 객체 탐지 및 추적 기술로 분석하고, 필요한 제조 데이터를 확보하는 것이다. 연구진은 객체 탐지 및 추적 알고리즘으로 YOLO(You Only Look Once)와 딥소트(DeepSORT)를 적용하여 프레임별 객체의 움직임 정보를 수집한다. 이후, 움직임 정보는 후보정을 통해 두 가지 제조 데이터(생산 실적, 생산 시간)로 변환된다. 딥러닝을 위한 학습 데이터를 확보하기 위해 동적으로 움직이는 공장 모형이 제작되었다. 또한, 실시간 영상 정보가 제조 데이터로 자동 변환되어 데이터베이스에 저장되는 상황을 재현하기 위해 운영 시나리오를 수립하였다. 운영 시나리오는 6개의 설비로 구성된 흐름 생산 공정(flow-shop)을 가정한다. 운영 시나리오에 따른 제조 데이터를 수집한 결과 96.3%의 정확도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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