• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.934-936
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• 2022

현재 사회적인(COVID-19) 영향으로 메타버스에 대한 수요가 급증하였지만, 메타버스 플랫폼 진입을 지원하는 XR(AR/VR) 장비의 높은 가격대와 전문성 요구로 폭넓은 수요층을 포괄하기 어려운 상황이다. 본 논문에서는 이러한 수요층의 어려움을 개선하고자 웹 캠이나 스마트폰 카메라로 생성된 개인의 사진 이미지를 StyleGAN 딥러닝 기술과 접목시켜 캐릭터를 생성해 Mediapipe를 활용하여 모션 측정 및 제어를 처리하는 서비스를 제안하여 메타버스 시장의 대중화에 기여하고자 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권11호
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• pp.1-14
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• 2020

본 연구에서는 로봇 활용 SW융합교육에서 SW효능감이 컴퓨팅 사고력, 융합인재소양에 미치는 영향과 이들 관계에서 흥미와 학습 참여의 이중매개효과를 규명하고자 하였다. 이를 위해 서울 소재 중학교에 재학 중인 146명의 학생을 대상으로 자유학기제 로봇활용 SW융합교육을 진행한 후 SW효능감, 컴퓨팅사고력, 융합인재 소양, 흥미, 학습참여를 측정하였다. 수집된 데이터는 이중매개효과 검증을 위해 SPSS macro process를 활용하여 분석을 실시하였다. 연구 결과 첫째, SW효능감은 컴퓨팅 사고력, 융합인재소양에 유의하게 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다, 둘째, 흥미는 SW효능감과 컴퓨팅 사고력, 융합인재소양의 관계를 매개하지 않은 반면, 학습참여는 SW효능감과 컴퓨팅 사고력, 융합인재소양의 관계를 매개하였다. 셋째, SW효능감은 흥미와 학습참여를 이중매개 과정을 거쳐 컴퓨팅 사고력과 융합인재소양에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과는 로봇 활용 SW융합교육에서 컴퓨팅 사고력과 융합인재소양을 향상시키기 위한 SW효능감과 흥미 및 학습참여의 역할을 제시하고, 수업 설계 및 수업 방향에 대한 시사점을 제공한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.317-325
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• 2021

본 논문에서는 2015 개정교육과정에 기반한 초등학교 국어, 사회, 도덕, 수학, 과학 교과서 총 44종의 교과서를 대상으로 SW·AI 요소와 CT 요소의 반영 정도를 조사·분석하였다. 분석결과, ICT 요소인 자료수집, 자료분석, 자료표현 활동이 대부분이었으며, SW·AI 내용요소중 알고리즘, 프로그래밍 요소는 반영되지 않았고, CT 요소중 추상화, 자동화, 일반화 요소도 없었다. 그러므로 초등 교과에서 SW·AI 융합교육이 효과적으로 이루어지기 위해 ICT 활용 활동을 SW·AI 활용 활동으로 확대하고, 현장 교사를 대상으로 SW·AI 융합교육의 이해와 SW·AI를 활용한 교수학습방법 개선에 대한 연수가 필요하다. 그리고 내실 있는 SW·AI 교육을 위해 정보교과 신설 및 별도 시수 확보가 필요하다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.89-99
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• 2022

코로나19로 인해 원격 수업, 원격 근무, 원격 의료 등 비대면 문화가 확산되고 있다. 이러한 비대면 사회로의 정착의 일등 공신은 SW중소기업과 SW인력이다. 그러나 최근 대형 플랫폼 업체 및 해외 빅테크 기업들이 수천명의 SW인력을 채용함으로 인해 SW중소기업들은 심각한 인력난을 겪고 있다. 이에 본 연구는 중소 SW기업들이 SW 인력을 안정적으로 확보하고 지속적인 사업 영위를 지원하기 위한 정책 대안을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이러한 목적 달성을 위해 본 연구는 SW산업 및 인력 현황을 살펴 본 후, 산업계 전문가 등을 대상으로 설문조사 및 FGI(전문가 집중 인터뷰) 등을 통해 SW기업기술인력을 안정적으로 확보 할 수 있는 방안을 도출하여 SW인력확보의 애로사항 및 개선방안을 제안하였다. 그 정책들은 내일채움공제제도, 청년주택조합 구성 등과 같은 인력 유지 지원 인센티브 강화, 병역특례제도, 채용조건형 계약학기제 등에 의한 인력 채용, SW인력 양성 바우처 제도 보완 등을 통한 맞춤형 교육 강화, SW 분야 Skill 표준화, SW 인력 양성 거버넌스 체계 구축, 대기업 등으로의 인력 유출에 대한 대응책 마련 및 대·중소 SW 인력 상생협력 프로그램 등이다.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.891-898
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• 2021

본 연구의 목적은 2018년부터 2020년까지의 대학부설 과학영재교육원의 교육과정을 분석하여 전체 수업 중 정보영역이 차지하는 비중과 수업내용 등을 분석하여 연구 기간 중 정보영역에 대한 추세 변화를 확인하는 것이다. 총 수업 시수에서 정보교육이 차지하는 시수를 분석한 후 정보교육을 컴퓨터 활용 교육, SW코딩교육, SW융합교육의 세 가지로 분류하여 교육과정을 세부적으로 분석하였다. 분석 결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 전체 교육에서 차지하는 정보교육의 비중은 2018년 대비 점차 확대되어 가는 추세이다. 둘째, 정보교육 내의 컴퓨터 활용 교육의 비중은 상대적으로 줄어들고, SW코딩교육과 SW융합교육이 확대되어 가고 있다. 다양한 형태로 정보교육의 분야가 확대되고 영재 학생들에게 여러 형태의 SW교육이 제공되고 있으며 그 변화의 속도도 빠른 것을 보았을 때, 앞으로는 보다 체계화된 정보교육이 학생들에게 제공되고 그 유용성도 빠르게 증가할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.125-127
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• 2024

최근 COVID-19 팬데믹으로 전 세계적으로 원격 근무로의 전환 속도가 가속화되면서 VPN 을 사용하는 기업이 증가하면서 VPN 을 통한 국내 개인정보 및 기술 유출이 빈번하게 일어나고 있다. 기존 전통적인 네트워크 프로토콜 분석 방법은 다양한 우회 방법과 패킷의 암호화로 인해서 VPN 프로토콜 탐지가 불가능하다. 하지만 AI 기반 모델을 사용하면 암호화된 패턴을 학습을 하여 분류가 가능하다. 따라서 본 논문에서는 오토인코더 기반 이미지 분류 기법으로 전통적인 방법으로 탐지하기 불가능하다고 생각했던 암호화된 VPN 패킷 중의 VPN 프로토콜을 직접 수집 및 탐지했고 성능이 0.99 가 나왔다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.258-260
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• 2022

비전공자에게는 처음 접하는 SW 개발환경과 이해, 전공과의 관련성, 융합 능력 등의 어려움을 겪게 된다. 비전공자를 위해 비교적 쉽게 접근할 수 있는 소프트웨어 교육을 활용하였고 SW 교육 초보자에게 적용할 수 있는 시연 중심모델(DMM)을 적용하여 실생활에서 사용되는 애플리케이션과 전공과 관련된 아이디어의 구성요소와 논리적 흐름 파악할 수 있도록 교수자의 시연과 학습자의 모방을 통한 반복적인 구현과 학습동기 유발 요소를 결합한 융합 SW 교수법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 교수학습법을 적용한 실험에서 SW 교육에서 학습동기와 학업성취도 측면에서 의미 있는 결과를 보였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.131-138
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• 2020

소프트웨어교육은 학습자로 하여금 문제의 해결책을 정보처리 체계에 의해 효과적으로 처리되도록 문제를 구성하고 자신의 사고를 제시할 수 있는 컴퓨팅 사고력 증진을 목표로 하고 있다. 더욱이 이 컴퓨팅 사고력이 발현되는 문제해결의 장이 실제적인 사회적 맥락 속에서 의미 있는 문제해결의 경험을 제공해 줄 때 더 바람직한 소프트웨어교육이 될 수 있을 것이다. 본 연구에서는 소프트웨어교육에서 구체적인 결과물을 볼 수 있다는 장점을 가지고 있는 교육용 로봇을 활용하여 학습자가 몰입하여 해결할 수 있는 사회적 문제 상황 속에서 로봇과 프로그래밍을 결합하여 동료들과 함께 문제를 해결할 수 있는 기회를 제공하는 로봇기반 SW융합수업을 초등학교 4학년 학생을 대상으로 운영하고 그 효과를 컴퓨팅 사고력과 사회적 역량(협업능력과 의사소통능력) 측면에서 살펴보았다. 본 연구는 초등교육 현장에서 사회적 맥락을 가진 문제해결상황에서 컴퓨팅 사고력을 배양할 수 있는 교육용로봇기반 SW융합수업 사례를 제공하고, 이 수업의 효과성을 컴퓨팅 사고력과 사회적 역량의 관점에서 제시하였다는 점에서 의의가 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.329-330
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• 2020

본 논문에서는 Azure 클라우드 플랫폼의 가상서버 호스팅을 이용해 데이터 수집 환경을 구축하고, Azure에서 제공하는 자동화된 기계학습(Automated Machine Learning, AutoML)을 기반으로 데이터 분석 방법에 관한 연구를 수행했다. 가상 서버 호스팅 환경에 LAMP(Linux, Apache, MySQL, PHP)를 설치하여 데이터 수집환경을 구축했으며, 수집된 데이터를 Azure AutoML에 적용하여 자동화된 기계학습을 수행했다. Azure AutoML은 소모적이고 반복적인 기계학습 모델 개발을 자동화하는 프로세스로써 기계학습 솔루션 구현하는데 시간과 자원(Resource)를 절약할 수 있다. 특히, AutoML은 수집된 데이터를 분류와 회귀 및 예측하는데 있어서 학습점수(Training Score)를 기반으로 보유한 데이터에 가장 적합한 기계학습 모델의 순위를 제공한다. 이는 데이터 분석에 필요한 기계학습 모델을 개발하는데 있어서 개발 초기 단계부터 코드를 설계하지 않아도 되며, 전체 기계학습 시스템을 개발 및 구현하기 전에 모델의 구성과 시스템을 설계해볼 수 있기 때문에 매우 효율적으로 활용될 수 있다. 본 논문에서는 NPU(Neural Processing Unit) 학습에 필요한 데이터 수집 환경에 관한 연구를 수행했으며, Azure AutoML을 기반으로 데이터 분류와 회귀 등 가장 효율적인 알고리즘 선정에 관한 연구를 수행했다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권8호
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• pp.91-99
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• 2015

최근에 소프트웨어(SW) 융복합 시대를 맞아 SW품질관리의 중요성에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 본 연구에서는 품질관리전담기관의 SW품질활동관리 적정성을 객관적으로 평가 할 수 있는 방안에 대하여 기존의 품질 활동관리 적정성 사례를 기반으로 새로운 적정성 평가 방안을 제안하고자 한다. 이를 위하여 다음과 같이 연구 목적을 세 가지로 설정한다. 첫째, 기존의 국가 SW R&D 프로젝트의 SW품질활동관리 적정성 평가의 문제점을 도출하고 분석한다. 둘째, 기존의 SW품질활동관리 적정성 평가에 대한 문제점을 극복할 수 있는 새로운 적정성 평가 방법을 제안한다. 셋째, 새로운 적정성 평가 방법을 WBS(World Best Software) 프로젝트를 대상으로 적용해서 그 가능성과 효과성에 대하여 살펴본다. 본 연구에서 새롭게 제시한 국가 SW R&D 품질활동관리 적정성 평가 프레임워크를 대형 SW R&D 프로젝트인 WBS 프로젝트의 2개 과제에 실질적으로 적용해봄으로써 새로운 품질활동관리 적정성 평가 프레임워크의 효과성과 실무 적용 가능성을 입증하였다.