• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제38권2호
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• pp.93-120
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• 2024

수학 교육에서의 온라인 교육은 COVID19를 전후로 다양한 측면에서 변화하였다. 본 연구는 COVID19를 전후로 2017년부터 2023년까지 발간된 수학 교육 분야에서의 온라인 교육에 관한 98편의 논문을 대상으로 체계적 문헌 고찰을 수행하였다. 본 연구는 먼저 문헌에 나타난 온라인 교육과 관련된 여러 유사 용어들의 정의들을 대상으로 내용 분석을 진행하였다. 이후, 코로나 전, 코로나, 포스트 코로나 시대 별로 온라인 수학 교육의 연구 동향을 탐색하였으며, 온라인 교육의 효과에 대한 문헌들에 대해서는 추가적인 비교 분석을 진행하였다. 그 결과, 첫째, 온라인 교육과 유사한 용어들의 정의와 각 용어들 간의 차이점 및 위계를 정리할 필요성을 확인하였고 이에 대한 논의를 제시하였다. 둘째, 코로나를 계기로 교사에 대한 온라인 교육의 연구가 급격히 활발해졌으며 교사의 전문성이 강조되고 있음을 확인하였다. 셋째, 코로나 전에는 블렌디드와 플립트 러닝에 대한 연구가 많았지만 코로나 시대와 포스트 코로나 시대에는 실시간 쌍방향 수업에 대한 연구가 많은 비중을 차지하고 있었다. 마지막으로, 온라인 교육이 학업성취도에 미치는 영향은 문헌 별로 연구 배경과 모델에 따라 다양하게 나타났으며, 이에 따른 해석에는 주의가 필요함을 확인하였다. 본 논문은 이와 같은 연구 결과를 토대로 앞으로 수학 교육에서의 온라인 교육에 관한 연구 방향을 제시하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제18권2호
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• pp.38-48
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• 2017

건설재해의 직접적인 원인은 작업자의 불안전한 행동과 작업장의 불안전한 상태로 분류할 수 있다. 그러나 작업자의 불안전한 행동의 원인은 불안전한 상태에 비해 상대적으로 발견이 어렵다. 왜냐하면 불안전한 행동은 개인의 인지과정을 거쳐 순식간에 발생하기 때문이다. 따라서 작업자 인지과정모델을 통해 불안전한 행동의 원인을 밝히고 그 관리방안을 밝히는 것이 본 연구의 목적이다. 작업자의 인지과정모델을 개발하기 위해 피드백 관계를 규명하기에 알맞은 시스템 다이내믹스 방법론을 사용하였다. 개발된 인지과정모델은 작업자가 위험을 인식하지 못하는 그 상황 자체의 위험성에 대하여 강조하였으며 작업자가 위험을 인식 하였더라도 불안전한 행동을 할 수 있음을 나타냈다. 또한 불안전한 행동이 바로 사고로 이어지지 않는다는 습관은 작업자의 안전에 대한 부정적 태도인 태도로 이어진다는 점에 대해서도 규명하였다. 이러한 분석은 건설현장의 안전관리자가 작업자의 인지상태를 관리하는데 도움이 될 것이다.

• 정보교육학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.437-448
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• 2008

지식의 중요성이 강조되고, 전장환경이 변화함에 따라 군대에서도 창의력, 협동력, 의사소통 능력을 갖춘 인재상이 요구되고 있어 해군 교육에서도 PBL의 적용이 요구된다. 본 연구에서는 지식창출을 위한 해군 e-PBL 지원시스템을 구현하기 위한 프로토타입을 개발하기 위해 크게 3단계를 거친다. 첫째, PBL, e-PBL, 지식창출, 지식생태계 등을 키워드로 하여 한국교육학술정보원, 국회도서관, 등에서 검색하였다. 내용 전문가들로부터 본 연구와 직접적으로 관련 있는 국내 외 논문 및 단행본, 연구보고서 등을 추천받아 본 연구와 관련해서 인용도가 높은 문헌과 최근 연구를 수행한 문헌들을 중심으로 선정 분석하여 지식창출형 e-PBL지원시스템의 핵심가치와 설계전략을 도출하였다. 둘째, 분석 내용을 토대로 1차 프로토타입을 개발하여 교수설계 전문가들의 검토를 받아 수정함으로써 지식창출형 해군 e-PBL 지원시스템의 최종 프로토타입을 제안하였으며, 이는 다음과 같은 가치를 가진다. 첫째, 지식창출형 해군 e-PBL지원시스템은 학습자들에게 e-PBL을 적용할 기회를 제공함으로써, 창의력, 협동력, 의사소통 능력 향상과 업무 노하우를 축적 할 수 있다. 둘째, 개인간 또는 집단간 지식 공유를 통해 지식이 선순환됨으로써 업무능률을 향상시키고, 학습하는 조직문화를 조성하는 시너지 효과를 볼 것으로 기대한다. 셋째, 지식창출형 해군 e-PBL지원시스템은 해군 뿐만 아니라 학교교육에 PBL을 적용하고 있는 교수자들에게 지식 Base를 구축하는 PBL적용의 새로운 가치를 가지게 한다.

• 공학교육연구
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• 제16권2호
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• pp.3-10
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• 2013

본 논문은 적정기술 공학설계 교육 워크숍의 한가지 모델을 제시함을 목적으로 한다. 2008년 여름방학부터 최근 4년간 한동대학교 공학교육혁신센터와 (사)나눔과기술에서 공동 주관하여 실시한 네차례의 전국 대학생 대상의 적정기술 워크숍내용을 제시하고 그 효과를 분석하고자 한다. 본 적정기술 공학설계 워크숍은 공학기술에 대한 연구개발의 대부분이 전세계의 구매력있는 소수의 10%만을 위해서 집중되어 있고 나머지 90%는 공학기술의 혜택에서 소외되어 있다는 문제의식에 기반하고 있기에, 본 워크숍을 "소외된 90%를 위한 공학설계 아카데미"로 명명하여 개최하고 있다. 본 워크숍에서는 대학생들에게 전세계적 빈곤의 문제를 생각하게 하고 세계적 빈부격차 해소에 공학인들이 자신의 전공을 통하여 어떻게 기여할 수 있는지 제시하고 이를 실천할 수 있는 발판을 제공하고자 한다. 그동안의 워크숍 진행에 대한 참여 학생들의 평가 결과는 매우 긍정적이다. 특별히, 2010년 여름부터는 제3세계 소외된 지역의 현지인들을 초청하여 설계문제의 고객의 역할을 부여하여 설계워크숍의 진행에 참여시키고 있다. 학생들과 현지인들로부터 매우 긍정적인 평가를 받고 있다. 더불어 본 적정기술 공학설계 워크숍의 교육적인 효과에 대해서는, 공학교육인증에서 추구하는 학습성과 중, 설계능력 뿐아니라 복합학제적 팀워크, 의사소통, 공학의 사회적 영향력에 대한 이해, 공학윤리, 국제화 등 대부분의 소프트 스킬을 실질적으로 향상시키는 효과를 가지고 있는 것으로 분석 결과에 나타났다.

• 과학교육연구지
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• 제45권2호
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• pp.156-171
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• 2021

본 연구는 미래 교육에 관련된 선행 연구를 분석하여 그 시기별 변화의 특징을 파악하고, 최근 나타나는 뉴스 기사를 비교하여 미래 교육에 대한 예측과 전망이 얼마나 일치하는지 비교 분석함으로써 교육을 위한 예측 모형 수립을 위한 시사점을 제공하고자 하였다. 이에 Web of Science를 통해 미래교육을 키워드로 포함한 국제전문학술지의 1,222건의 학술논문의 상세 서지정보를 수집하였고, 이를 2000년대부터 5년 단위로 4개의 시기로 구분하여 각 시기별 키워드를 추출하였다. 또한 최근 1년간 발간된 뉴스를 토대로 키워드를 추출하고 두 결과를 비교하여 얼마나 예측한 결과가 일치하는지 살펴보았다. 연구 결과, 문헌 조사 결과를 통한 키워드는 교사 교육을 제외하면 공통적으로 나타나는 주제나 경향성을 발견하기 어려웠으며 교육과정, 학습자 특성, 협동학습, 컴퓨터 기반 학습 등 교육과정과 내용, 방법, 환경 등 전반을 제시하고 있었다. 이에 반해 뉴스를 통해 도출된 키워드는 혁신학교나 미래교육센터 등 정부의 주요 추진 정책이나 코로나19와 관련된 키워드들이 부각되어 나타났다. 또한 온라인 플랫폼이나 콘텐츠 개발, 클라우드, 빅데이터, 개별학습 등 교육환경과 방법에 초점이 맞춰지고 있음을 파악할 수 있다. 뉴스를 통해 나타나는 키워드를 살펴보면 장기적인 예측을 통해 나타난 키워드는 거의 없었고, 최근 5년 내에 제시되었던 단기적인 내용들이나 최근 5년에서도 언급되지 않는 새로운 주제들을 다루고 있었다. 이는 미래 교육에 대한 예측과 망에 대한 모형이 실제 중장기적 예측에서는 여러 요인의 불확실성으로 인해 정확성을 기대하기 어렵다는 점을 의미한다. 이에 본 연구에서는 미래 교육 예측을 위해 필요한 과제와 방향에 대해 시사점으로 제시하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권11호
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• pp.41-49
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• 2021

악성코드를 포함한 모든 응용프로그램은 실행 시 API(Application Programming Interface)를 호출한다. 최근에는 이러한 특성을 활용하여 API Call 정보를 기반으로 악성코드를 탐지하고 분류하는 접근방법이 많은 관심을 받고 있다. 그러나 API Call 정보를 포함하는 데이터세트는 그 양이 방대하여 많은 계산 비용과 처리시간이 필요하다. 또한, 악성코드 분류에 큰 영향을 미치지 않는 정보들이 학습모델의 분류 정확도에 영향을 미칠 수도 있다. 이에 본 논문에서는 다양한 특성 선택(feature selection) 방법을 적용하여 API Call 정보에 대한 차원을 축소시킨 후, 핵심 특성 집합을 추출하는 방안을 제시한다. 실험은 최근 발표된 안드로이드 악성코드 데이터세트인 CICAndMal2020을 이용하였다. 다양한 특성 선택 방법으로 핵심 특성 집합을 추출한 후 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용하여 안드로이드 악성코드 분류를 시도하고 결과를 분석하였다. 그 결과 특성 선택 알고리즘에 따라 선택되는 특성 집합이나 가중치 우선순위가 달라짐을 확인하였다. 그리고 이진분류의 경우 특성 집합을 전체 크기의 15% 크기로 줄이더라도 97% 수준의 정확도로 악성코드를 분류하였다. 다중분류의 경우에는 최대 8% 이하의 크기로 특성 집합을 줄이면서도 평균 83%의 정확도를 달성하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제52권7호
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• pp.475-482
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• 2019

2주에서 2개월까지 선행기간을 가지는 계절내-계절(Subseasonal-to-Seasonal, S2S) 예측결과는 산업전반에 걸쳐 다양한 분야에 활용이 가능할 것으로 기대되고 있으나, 일기예보나 중장기 예보대비 낮은 예측성으로 인하여 현재까지 활용성이 매우 낮은 실정이다. 본 연구에서는 기계학습 기법중 비선형회귀 분야에서 좋은 결과를 보여주는 다층퍼셉트론 기법을 이용하여 S2S 예측자료의 후처리를 통한 국내 영역에서의 강수예측성 향상에 관한 연구를 수행하였다. 후처리 모형의 학습을 위한 입력자료로는 ECMWF의 S2S 과거예측(Hindcast) 정보를 이용하였으며 양분예보기법에 기반하여 학습된 다층퍼셉트론 모델을 이용한 후처리 결과와의 비교 분석이 수행되었다. 비교분석 결과 편차도(Bias score)는 평균 59.7% 감소하였고, 정확도(Accuracy)는 124.3% 증가하였으며, 임계성공지수(Critical Success Index)는 88.5% 향상된 것으로 분석되었다. 탐지확률(Probability of detection)의 경우 원자료 대비 평균 9.5% 감소하였으나 이는 ECMWF의 예측모델이 강수의 발생일을 과도하게 예측하였기 때문인 것으로 분석되었다. 본 연구 수행 결과 비록 ECMWF의 S2S 예측자료의 예측성이 낮더라도 후처리를 통해 예측성을 향상 시킬 수 있음을 확인하였으며, 본 연구 결과는 향후 수자원과 농업 분야에서 S2S 자료의 활용성을 높이는데 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국측량학회지
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• 제40권3호
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• pp.239-247
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• 2022

현대에는 급속한 산업화와 인구 증가로 인해 도시들이 더욱 복잡해지고 있다. 특히 도심은 택지개발, 재건축, 철거 등으로 인해 빠르게 변화하는 지역에 해당한다. 따라서 자율주행에 필요한 정밀도로지도와 같은 다양한 목적을 위해 빠른 정보 갱신이 필요하다. 우리나라의 경우 기존 지도 제작 과정을 통해 지도를 제작하면 정확한 공간정보를 생성할 수 있으나 대상 지역이 넓은 경우 시간과 비용이 많이 든다는 한계가 있다. 지도 요소 중 하나인 도로는 인류 문명을 위한 많은 다양한 자원을 제공하는 중추이자 필수적인 수단에 해당한다. 따라서 도로 정보를 정확하고 신속하게 갱신하는 것이 중요하다. 이 목표를 달성하기 위해 본 연구는 Semantic Segmentation 알고리즘인 LinkNet, D-LinkNet 및 NL-LinkNet을 사용하여 광주광역시 도시철도 2호선 공사 현장을 촬영한 드론 정사영상에서 도로를 추출한 다음 성능이 가장 높은 모델에 하이퍼 파라미터 최적화를 적용하였다. 그 결과, 사전 훈련된 ResNet-34를 Encoder로 사용한 LinkNet 모델이 85.125 mIoU를 달성했다. 향후 연구 방향으로 최신 Semantic Segmentation 알고리즘 또는 준지도 학습 기반 Semantic Segmentation 기법을 사용하는 연구의 결과와의 비교 분석이 수행될 것이다. 본 연구의 결과는 기존 지도 갱신 프로세스의 속도를 개선하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 예상된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.1249-1258
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• 2022

해양쓰레기란 고의 또는 부주의로 해안에 방치되거나 해양으로 유입·배출되어 해양환경에 해로운 결과를 미치거나 미칠 우려가 있는 물질로 정의된다. 본 연구에서는 효율적인 해양쓰레기 수량 파악 방법 및 변화량 분석을 위하여 객체 탐지 기법을 이용한 해양쓰레기 탐지 및 해양쓰레기의 변화량 분석을 수행하였다. 연구지역은 거제도 북동부 유호 몽돌 해수욕장이며 2022년 9월 12일부터 10월 14일까지 32일 동안 15분 간격으로 수집한 이미지를 통해 변화량을 분석하였다. One-Stage 방식의 객체 탐지 모델인 YOLOv5x를 이용한 해양쓰레기 탐지는 페트병 mAP 0.869, 스티로폼 부표 mAP 0.862의 성능을 도출하였다. 결과적으로 해양쓰레기는 8일 간격으로 큰 감소 폭을 보였으며, 성상별로는 스티로폼 부표의 수량이 3배 정도 많고 변화폭 역시 더 크게 나타남을 파악하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.11-19
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• 2009

다중 판별자를 가지는 RAM 기반 신경망은 단일판별자의 신경 망보다 다범주에서 더 우수한 성능 가진다. 다중 판별자를 가지는 경험유관이진신경망과 3차원 뉴로 시스템(3DNS)은 RAM 기반 이진신경망의 단점인 추가 및 반복 학습, 일반화 패턴 추출 등을 개선하였다. 다중 판별자를 사용하는 신경망의 범주 결정 방법은 MRD 기법으로, 각 판별자의 출력합들 중 최대응답 값으로 결정된다. 그러나 학습 패턴량이 증가하면 신경소자와 판별자의 메모리 포화 문제가 발생되며 이는 MRD의 변별력 저하로 전체 성능이 떨어지는 원인이 된다. 이를 해결하기 위해 기존 MRD의 성능을 향상시킬 수 있는 연구가 필요하다고 본다. 본 논문에서는 최적의 MRD 방법을 찾기 위해 사상 매칭, 누적 필터비 인형 응답 차 그리고 제안된 MRD 기법들을 이용한 최적 MRD 기법 등을 제안하였다. 제안된 MRD의 평가는 3DNS에 전처리 과정 없이 MNIST의 NIST에서 제공하는 숫자 자료를 이용하였다. 제안된 기법들은 기존 MRD보다 우수한 인식률과 입력 패턴의 변형 및 노이즈에 대하여 안정적인 결과를 보였다.