목적: 치과 임플란트 캐드 소프트웨어를 이용하여 맞춤형 지대주 디자인 시에 소요되는 시간과 반복학습의 관계를 평가하는 것이다. 연구 재료 및 방법: 맞춤형 지대주 디자인은 3DS 캐드 소프트웨어와 EXO 캐드 소프트웨어를 사용하여 지정된 4개의 단계 순으로 시행되었고, 단계별로 3회 반복 측정하였다. 반복학습에 의한 학습효과는 학습곡선으로 나타냈고, 반복학습에 따른 디자인 시에 소요되는 총 시간과 단계별 소요되는 시간의 감소가 유의한지는 Friedman 검정과 사후검증(Wilcoxon signed rank test)으로 평가하였다. 디자인 시간과 군간의 차이는 반복 측정 이 요인 분석으로 평가하였다. 통계 분석은 SPSS 통계 소프트웨어를 사용하여 수행하였다(P < 0.05). 결과: 맞춤형 지대주 디자인의 반복학습은 횟수와 단계에 따라 유의한 차이를 나타냈다(P < 0.001). 디자인 시간에 따른 차이는 유의한 것으로 나타났으며(P < 0.001), 캐드 소프트웨어 간의 차이도 유의한 것으로 나타났다(P = 0.006). 결론: 캐드 소프트웨어의 반복학습은 디자인 시간을 단축하였고 디자인 평균시간은 3DS 캐드가 EXO 캐드에 비하여 더 적게 소요되었으나, 학습효과에 따른 학습률은 EXO 캐드가 3DS 캐드보다 좋은 결과를 보였다.
본 연구의 목적은 온라인 SW교육에서 초등학생의 컴퓨팅사고력과 학습만족도에 대한 자기조절학습, 그릿, 부모지원의 예측력을 규명하는데 있다. 이를 위해 2018년 여름 광역시 소재 K대학교의 온라인 SW교육프로그램을 수강한 초등학생 71명이 본 연구에 참여하였으며, 최종적으로 63명의 데이터가 분석에 사용되었다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 자기조절학습, 그릿은 컴퓨팅사고력을 유의하게 예측하였다. 둘째, 자기조절학습, 그릿은 학습 만족도를 유의하게 예측하였다. 본 연구의 결과는 온라인 SW교육에서 초등학생의 컴퓨팅사고력과 학습만족도 향상을 위한 요인을 규명하였다는 점에서 의의가 있다.
4차 산업혁명 시대에 우리는 소프트웨어 홍수 속에 살고 있다. 그러나, 소프트웨어의 증가는 필연적으로 소프트웨어 취약점 증가로 이어지고 있어 소프트웨어 취약점을 탐지 및 제거하는 작업이 중요하게 되었다. 현재까지 소프트웨어 취약 여부를 예측하는 연구가 진행되었지만, 탐지 시간이 오래 걸리거나, 예측 정확도가 높지 않았다. 따라서 본 논문에서는 기계학습 알고리즘을 이용하여 소프트웨어의 취약 여부를 효율적으로 예측하는 방법을 설명하며, 다양한 기계학습 알고리즘을 이용한 실험 결과를 비교한다. 실험 결과 k-Nearest Neighbors 예측 모델이 가장 높은 예측률을 보였다.
In this paper, we propose a Software Education Program for the Education Welfare Priority Support students. Elementary school students of education welfare priority support programs has low school satisfaction level and course maturity. Also, they have various problem such as relatively large digital divide when compared to general student. To solve such problem, we designed, developed, and applied a software education program on education welfare priority support program's elementary school students to analyze its effect on their learning motivation, self-efficacy, and goal orientation. Software education program followed the main stages of ADDIE model and was designed into experience Sharing, Requirements analysis, Sharing, Grouping, and Organizing. 20 of 6th graders in education welfare priority support programs were chosen as subject for software education program. The effectiveness has been analyzed through pre, and pro test. As a result of the analysis, we found that the developed software education program has meaningful effect on Learning Motivation, Self-efficacy, and Goal Orientation of education welfare priority support program's elementary students.
Although the object detection accuracy with a single image has been significantly improved with the advance of deep learning techniques, the detection accuracy for pig monitoring is challenged by occlusion problems due to a complex structure of a pig room such as food facility. These detection difficulties with a single image can be mitigated by using a video data. In this research, we propose a method in pig detection for video monitoring environment with a static camera. That is, by using both image processing and deep learning techniques, we can recognize a complex structure of a pig room and this information of the pig room can be utilized for improving the detection accuracy of pigs in the monitored pig room. Furthermore, we reduce the execution time overhead by applying a pruning technique for real-time video monitoring on an embedded board. Based on the experiment results with a video data set obtained from a commercial pig farm, we confirmed that the pigs could be detected more accurately in real-time, even on an embedded board.
이 논문에서는 공개 소프트웨어 기반의 e-Learning 시스템을 구축하기 위해, 기존 학습 관리 시스템을 비교 분석하여 무들(Moodle)을 선정하였고 학사관리시스템, 스트리밍서비스 등의 기존 시스템들과 연동 운용함으로써, 공개 소프트웨어 기반 e-Learning 시스템의 현실적 가능성을 보였다. 공개 LMS(Learning Management System)인 무들은 LAMP(Linux, Apache, MySQL, PHP) 환경을 기반으로 하고 있으며 모듈화 구조를 수용해 사용의 편의성과 확장성을 충분히 제공하고 있다. 또한, 사회적 구성주의 학습 이론을 기반으로 설계, 구현되어 있다는 중요한 장점을 갖고 있다. 개발된 시스템은 대학에서 한 학기 동안 7개 강좌를 혼합 학습 모델로 운영이 되었으며 COLLES(Constructivist On-Line Learning Environment Survey), ATTLS(Attitudes to Thinking and Learning Survey) 설문을 통해 참여자들의 높은 만족도를 확인하였고, 공개 S/W 기반의 안정적 e-Learning 시스템이 가능함을 보였다.
이 논문에서는 국제 학습 콘텐츠 표준인 SCORM을 지원하는 공개 소프트웨어 기반의 학습관리 시스템을 구축하기 위해, 기존 학습 관리 시스템을 비교 분석하여 무들(Moodle)을 선정하였고 학사관리시스템, 스트리밍서비스 등의 기존 시스템들과 연동 운용함으로써, 공개 소프트웨어 기반 학습관리 시스템의 현실적 가능성을 보였다. 공개 학습 관리 시스템인 무들은 모듈화 구조를 수용해 사용의 편의성과 확장성을 충분히 제공하고 있으며, SCORM지원을 원활하게 하고 있다. 또한, 사회적 구성주의 학습 이론을 기반으로 설계, 구현되어 있다는 중요한 장점을 갖고 있다. 이 연구는 학습 관리 시스템을 포함한 공개S/W 기반 e-Learning시스템 구축이 안정적으로 가능하다는 것을 보였다.
본 연구에서는 예비초등교사의 소프트웨어교육을 위해 스크래치를 활용하는 블렌디드 러닝 기반의 소프트웨어교육 프로그램을 설계하였다. B교육대학교 3학년 2개 반을 실험집단과 비교집단으로 구성하고 설계한 소프트웨어교육 프로그램을 12주 동안 적용하였다. 초등예비교사의 소프트웨어교육에 대한 인식실태 설문과 컴퓨팅 사고력 자가 평가를 실시하여, 개발한 교육 프로그램이 소프트웨어교육의 인식과 컴퓨팅 사고력 능력에 미치는 영향을 분석하였다. 실험 결과, 실험집단의 사후 소프트웨어교육에 대한 인식 수준이 사전 소프트웨어교육 인식 수준에 비해 유의미하게 높아졌다. 컴퓨팅 사고력 자가 평가에서도 실험집단이 비교집단에 비해 유의미하게 높아 블렌디드 러닝 기반의 소프트웨어교육 프로그램이 학습자의 컴퓨팅 사고력 향상에 도움을 줄 수 있음을 알 수 있었다.
정보 기술의 발전과 더불어 인공 지능 및 기계 학습 분야는 다양한 응용 분야에서 성능을 인정받고 있으며, 다양한 응용 분야로 확대되고 있다. 본 논문에서는 기계 학습 방법을 응용한 소프트웨어 분석 방법을 제안한다. 소프트웨어의 특성을 표현하기 위해 소프트웨어의 코드 분포를 분석하고 이 정보를 기계 학습 방법인 선형 회귀를 통해 분석함으로써 유사 소프트웨어를 분석할 수 있는 방법을 제안한다. 소프트웨어의 특성은 프로그램 내에 포함된 명령어에 의해 표현될 수 있으며, 명령어의 분포 정보를 학습 데이터로 활용하였다. 또한, 학습 데이터를 통한 학습 과정은 소프트웨어 유사성 분석을 위한 선형 회귀 모델을 구성한다. 본 논문에서 제안한 방법은 구현 및 실험을 통해 정확성을 검증한다. 본 논문에서 제안한 방법은 소프트웨어의 유사성을 판단할 수 있는 기본 기술로 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 또한 기계 학습 방법을 통한 소프트웨어 분석 기술에 응용될 수 있을 것으로 기대된다.
다양한 전자제품의 조작법을 빠르고 정확하게 학습하는 것은 일상적이고 중요한 과제가 되었다. 특히 소프트웨어는 여러 제품들의 통제 및 조작에서 핵심적인 지위를 차지하고 있다. 본 연구는 기존 학습연구에서 중요한 변인으로 연구되어온 학습방법, 학습계획, 과제난이도가 소프트웨어 학습에 미치는 영향을 검증하였다. 실험1에서는 2 (학습방법: 경험적 vs. 언어적) ${\times}$ 2 (학습계획: 간격 vs. 덩이진) ${\times}$ 2 (난이도: 쉬움 vs. 어려운)의 피험자간 요인설계를 사용하여 각 조건에서 참가자들이 윈도우 무비메이커를 사용하여 파일을 조작하는 방법을 학습하는 실험을 실시하였다. 그 결과 학습계획에 따른 수행의 차이는 발견할 수 없었으나, 언어적 학습보다 경험적 학습에서 참가자들은 더 빠르게 평가과제를 완료하였다. 특히 과제난이도가 높아질 경우 참가들은 언어적 조건에서 경험적 조건보다 두드러진 수행저하를 보였는데, 이는 과제가 어려워질수록 경험적 학습이 효과적인 학습방법이 라는 것을 시사한다. 즉 소프트웨어 학습에서 간단한 조작의 경우에는 매뉴얼 혹은 지시문의 형태로 구성된 언어적 학습으로 충분하지만 어려운 과제의 경우에는 체험 프로그램이나 투토리얼 모드를 통해 학습하는 것이 효과적일 것이다. 추가실험에서 난이도 증가에 따른 언어적 학습의 선형적 이득을 확인하기 위해 난이도를 3단계로 세분화하여 검증하였으며 (실험 2) 학습계획의 효과를 확인하기 위해 학습시행간 간격을 증가시켰으나 (실험3) 유의미한 결과를 발견하지는 못했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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