• 융합정보논문지
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• 제12권2호
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• pp.37-46
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• 2022

본 연구는 빅데이터와 키워드 네트워크 분석을 통해 공동선 증진을 위한 미래교육 방향을 탐색함으로써 미래교육의 방향성 제안에 대한 기초자료를 제공하는 것을 목적으로 한다. Textom에서 제공하는 빅데이터를 기반으로 '미래교육 + 공통선'이라는 키워드로 데이터를 수집한 후 키워드 네트워크 분석을 수행했다. 연구결과 '공익', '사회', 'KAIST 미래경고', '대책', '연구', '미래교육', '정치' 등이 공동선을 위한 미래교육의 사회적 인식에서 공통 키워드인 것으로 나타났다. 이번 연구결과는 공동선 증진을 위한 미래교육에 대한 사회적 인식이 인간, 물리적 환경, 사회적 대응, 학문적 관심, 교육정책, 교육계획 및 관련 변수와 밀접한 관련이 있음을 시사한다. 이와 같은 결과를 바탕으로 공동선 증진을 위한 미래교육의 방향성 제안을 위한 기초자료 마련에 의미 있는 시사점을 제시하였다.

• 센서학회지
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• 제31권3호
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• pp.156-162
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• 2022

This study estimates the relative position between body segments using segment orientation and segment-to-joint center (S2J) vectors. In many wearable motion tracking technologies, the S2J vector is treated as a constant based on the assumption that rigid body segments are connected by a mechanical ball joint. However, human body segments are deformable non-rigid bodies, and they are connected via ligaments and tendons; therefore, the S2J vector should be determined as a time-varying vector, instead of a constant. In this regard, our previous study (2021) proposed a method for determining the time-varying S2J vector from the learning dataset using a regression method. Because that method uses a deformation-related variable to consider the deformation of S2J vectors, the optimal variable must be determined in terms of estimation accuracy by motion and segment. In this study, we investigated the effects of deformation-related variables on the estimation accuracy of the relative position. The experimental results showed that the estimation accuracy was the highest when the flexion and adduction angles of the shoulder and the flexion angles of the shoulder and elbow were selected as deformation-related variables for the sternum-to-upper arm and upper arm-to-forearm, respectively. Furthermore, the case with multiple deformation-related variables was superior by an average of 2.19 mm compared to the case with a single variable.

• 실천공학교육논문지
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• 제15권2호
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• pp.285-297
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• 2023

본 연구는 중장년 고용취약계층의 경력역량을 탐색하고 우선순위를 도출함으로써, 중장년 고용취약계층을 위한 체계적 경력개발 및 인적자원개발의 단초를 제공하기 위한 목적으로 실시되었다. 중장년(만 40~64세) 고용취약계층 대상 인터뷰 및 전문가 검증을 통해 도출한 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 중장년 고용취약계층은 직업, 현재 상태 등 개인 특성에 따라 상이한 경력요구사항이 존재하는 것으로 나타났다. 둘째, 중장년 고용취약계층 경력역량은 크게 경력인지역량, 경력방법역량, 경력태도역량, 경력전환역량, 경력자원관리역량의 5개 구성요인과 21개의 하위 세부역량으로 도출되었다. 셋째, Borich 및 Locus for Focus 분석방법을 활용한 중장년 고용취약계층 경력역량에 대한 우선순위 분석 결과, 경력목표설정, 경력실행력, 취창업정보, 구직기술이 최우선순위 역량으로, 경력정체성, 디지털문해력, 고용시장지식, 인프라활용이 차우선순위 역량으로 도출되었다.

• 공학교육연구
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• 제26권6호
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• pp.3-18
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• 2023

The purpose of this study is to identify the difference between the current retention level and the required level of engineering students' career competency that they think they need based on their perceptions. Ultimately, the results of this study are used as basic data when designing the major/general education program and the curricular/extra-curricular career program. The task of this study is to identify the difference between the current retention level and the required level of engineering students' career competency. And based on this, it is to confirm the educational needs of engineering students for the career competency. For this purpose, literature research on career competency education in universities was reviewed in the theoretical background. Next, previous studies on career competency and sub-competence derived from career competency-related studies and detailed questions were analyzed. Based on this, an initial evaluation tool for career competency of engineering students was developed. Finally, through expert review, a career competency evaluation tool with a total of 43 items in 10 competency groups was developed. A career competency evaluation questionnaire was conducted for 197 engineering students who participated in the 2022 Engineering Education Festa, and as a result of the IPA analysis, 'global competency' was found to be the competency with the largest difference between importance and execution. Next, 'major job competency' and 'career development competency' appeared in order. Reflecting the results of this study, it is expected that mutually organic design of competency-based liberal arts curriculum and major curriculum that can cultivate global competency, major job competency, and career development capability will be carried out through learning activities and field practice.

• 실천공학교육논문지
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• 제16권2호
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• pp.105-114
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• 2024

최근 소프트웨어 역량이 강조됨에 따라 대학에서는 전공 구분없이 모든 학생들에게 소프트웨어 교육을 진행하고 있다. 비전공자들은 소프트웨어 교육에 대한 동기부여가 부족하고, 생소한 학습 콘텐츠에 대한 체감 난이도가 높은 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 학습자 특성에 맞는 소프트웨어 교육을 제공해야 한다. 예술계열 학생들은 시각에 대한 이해와 표현력이 뛰어나므로 시각적 문해력을 활용하면 프로그래밍 교육의 학습효과를 높일 수 있다고 본다. 본 연구에서는 일상의 문제를 순서도와 의사코드로 분해하여 절차적으로 시각적 이미지를 구성한다. 이를 교육용 프로그래밍 언어인 플레이봇을 이용하여 코딩을 하고 문제를 해결하도록 진행하여 수업의 효과를 분석하고자 한다. 이를 통해 학생들은 프로그래밍의 개념을 이해하고, 문제를 컴퓨팅적 사고로 해결하는 과정을 이해할 수 있으며, 프로그래밍을 자신의 전공에 활용하는 방법을 습득할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국교육논총
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• 제40권2호
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• pp.1-16
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• 2019

지능정보사회는 사물, 지식, 계산을 키워드로 하는 새로운 세계이다. 이 세계에서 교육개혁의 철학적 조건은 무엇인가? 로빈슨과 애로니카(2015)는 현재의 교육개혁이 유기 농업이라는 상징을 중심으로 이루어져야 한다고 주장한바 여기에는 유기체로서의 인간의 존엄성에 대한 문제의식이 담겨 있다. 인간은 지능과 생명의 결합체이다. 인공지능의 개발은 안드로이드의 상호작용 증가에 따른 인간적 본질에 대한 물음을 제기한다. 현실적으로는 딥러닝으로 상징되는 인공지능의 발전이 교육개혁의 조건이 될 것이다. 반면 정보기술과 예술의 결합은 새로운 생명 이미지의 창출을 통해 인공생명의 문제, 곧 생명 자체에 관한 문제를 제기할 것이다. 인간적 본질에 대한 물음이 생명 자체에 관한 물음과 함께 회귀한다. 인공지능과 인공생명이 낳는 철학적 물음은 교육적 물음과 패러독스를 이루어 미래의 교육개혁에 난문(難問)을 던질 것이다.

• 대한영상의학회지
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• 제83권4호
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• pp.759-770
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• 2022

인공지능의 연구 개발 및 활용에서 윤리의 중요성이 의료분야뿐 아니라 전 사회적으로 점차 널리 인식되고 있다. 이 종설은 영상의학 영상데이터를 인공지능 연구에 활용할 때 개인정보의 보호 및 데이터에 대한 권리 측면에서 윤리적으로 고려할 사항들에 대해서 국내 독자들에게 실용적인 정보를 제공하고자 한다. 따라서 이 글에 담긴 내용은 많은 부분이 관련된 국내 법과 정부 제도에 바탕을 두고 있다. 인공지능의 연구 개발 및 활용에서 개인정보 보호는 매우 중요한 윤리적 원칙이며 연구 데이터의 적절한 가명처리는 개인정보 보호를 위한 핵심 방법이다. 아울러 인공지능 연구 개발에 의료 데이터를 상업적 이해관계를 최소화하며 윤리적으로 공유할 필요성도 부각되고 있다. 연구 데이터 공유는 개인정보 유출의 위험을 증가시키므로 개인정보 보호에 더욱 주의가 필요하다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제25권1호
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• pp.24-32
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• 2024

Despite improvements in operative techniques and perioperative care, post-hepatectomy liver failure (PHLF) remains the most serious cause of morbidity and mortality after surgery, and several risk factors have been identified to predict PHLF. Although volumetric assessment using imaging contributes to surgical simulation by estimating the function of future liver remnants in predicting PHLF, liver function is assumed to be homogeneous throughout the liver. The combination of volumetric and functional analyses may be more useful for an accurate evaluation of liver function and prediction of PHLF than only volumetric analysis. Gadoxetic acid is a hepatocyte-specific magnetic resonance (MR) contrast agent that is taken up by hepatocytes via the OATP1 transporter after intravenous administration. Gadoxetic acid-enhanced MR imaging (MRI) offers information regarding both global and regional functions, leading to a more precise evaluation even in cases with heterogeneous liver function. Various indices, including signal intensity-based methods and MR relaxometry, have been proposed for the estimation of liver function and prediction of PHLF using gadoxetic acid-enhanced MRI. Recent developments in MR techniques, including high-resolution hepatobiliary phase images using deep learning image reconstruction and whole-liver T1 map acquisition, have enabled a more detailed and accurate estimation of liver function in gadoxetic acid-enhanced MRI.

• 공학교육연구
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• 제27권1호
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• pp.3-12
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• 2024

The degree-linked programs for employees, operated by joint training centers in specialized universities that have implemented work-study integrated programs, are educational programs that require an annual government budget of around 80 billion KRW. However, the 70+ universities running these programs face issues such as a decline in academic achievement and an increase in dropout rates among students. In this paper, I conducted multiple regression analysis based on observed and measured information to examine whether the participating students in these programs are achieving an appropriate level of academic performance and to identify the factors that universities need to invest in to achieve that level. To do this, I hypothesized a causal relationship between the university's input factors and students' academic achievement, and used the SPSS program to analyze the statistical data, confirming the validity of the hypothesis. The collected data for the study were obtained through a survey developed using a Likert 4-point scale, which quantified the distribution of grades among students enrolled in IT-related departments offering the degree-linked programs for employees and the emotional contact efforts made by the universities to motivate them for academic success. Particularly, through the results of multiple regression analysis, it was confirmed that these input factors, unlike those for students in general education programs, require more personalized and frequent interactions.

• Smart Structures and Systems
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• 제33권2호
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• pp.93-103
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• 2024

Despite the rapid development of sensors, structural health monitoring (SHM) still faces challenges in monitoring due to the degradation of devices and harsh environmental loads. These challenges can lead to measurement errors, missing data, or outliers, which can affect the accuracy and reliability of SHM systems. To address this problem, this study proposes a classification method that detects anomaly patterns in sensor data. The proposed classification method involves several steps. First, data scaling is conducted to adjust the scale of the raw data, which may have different magnitudes and ranges. This step ensures that the data is on the same scale, facilitating the comparison of data across different sensors. Next, informative features in the time and frequency domains are extracted and used as input for a deep neural network model. The model can effectively detect the most probable anomaly pattern, allowing for the timely identification of potential issues. To demonstrate the effectiveness of the proposed method, it was applied to actual data obtained from a long-span cable-stayed bridge in China. The results of the study have successfully verified the proposed method's applicability to practical SHM systems for civil infrastructures. The method has the potential to significantly enhance the safety and reliability of civil infrastructures by detecting potential issues and anomalies at an early stage.