이 연구의 목적은 어린이집의 정보통신 설비 구축 사례를 살펴보고, 4차산업 혁명시대를 이끌 수 있는 어린 인재를 육성할 수 있는 교육환경을 제안하고자 한다. 특히 COVID19 이후 어린이들이 개별 맞춤형으로 교육을 받기 적합한 정보통신 환경을 만들고 가능하면 체험형 교육이 가능한 환경을 구축함과 동시에 맞춤학습의 평균화가 가능하도록 할 수 있는 방안을 제안하였다. 이전에 어린이집의 정보통신설비에 대한 연구가 없었기에 시작에 의의를 두고자 하고, 향후 창의적이고 맥락적인 어린이를 육성하는데 스마트스피커와 모바일기기를 통해 교사들의 이동동선을 줄이고 AI데이터를 통해 맞춤형 교육환경을 만드는 방향으로 어린이집 설계가 바뀌어야 한다고 본다. 이를 위해 정보통신 감리의 CM역할이 필요하고 어린이집 관련 연구를 발전시켜 COVID19이후 어린이집 설계 표준이 되길 희망한다.
고령자들에 국한된 M-Health 관련 서비스는 많지 않다. 치매발병 위험성이 있는 고령자의 다수가 스마트 기기에 익숙하지 않은 것이 현실이므로 직관적으로 사용하기 쉽고 터치버튼의 크기를 최대화한 사용자 맞춤형 앱설계가 요구된다. 따라서 본 연구에서는 고령자들의 접근성을 높이고자 음성입력이 가능한 모바일 음성알리미 통합앱을 설계, 구현하여 치매 등 인지기능 저하에 따른 질병을 예방하고자 한다. 경북 H지역의 평생교육원 수강생들에게 앱을 배포 후 개별 인터뷰와 설문검사를 실시 후 분석한 결과 만족도가 높게 나타났다. 음성 헬스케어 알리미 앱을 통해 치매예방을 할 수 있어서 고령자들의 M-Health 서비스를 위한 핵심적인 역할을 수행할 수 있을 것으로 기대된다. 향후 웹 DB에 저장된 자료를 딥러닝을 통해 학습하여 고령자들의 생활패턴과 치매가능성 여부를 예측하고자 한다.
성공적인 학습 성과를 위해 동료 학습자간의 상호 협력 및 도움은 매우 중요한 요소이지만 학생들은 점점 혼자 해결하려는 경향이 나타나므로 학생들의 컴퓨터 문제해결 선호 방법 및 상호 관계성 등을 조사하여 이에 관한 학생들의 생각을 파악하고 학생들에게 알맞은 실습지도를 할 필요가 있다. 그러므로 본 논문에서는 K교육대학교 학생 231명을 대상으로 컴퓨터 사용 중 어려움을 겪을 때 선호하는 해결 방법 및 학생들 상호 관계성을 분석한 결과, 컴퓨터 사용 중 어려움 발생정도가 적을수록 컴퓨터 활용능력이 높을수록 학년이 올라갈수록 스스로 해결하는 방법을 선호하였다. 그리고 가족 및 친척 등 친밀도가 높은 혈연관계에게 직접 물어보는 방법과 인터넷을 활용하여 스스로 해결하는 방법에 만족도가 높았다. 또한, 학과동기생 사회연결망 분석을 통해 학과 안에서 컴퓨터 문제해결 관계망을 파악할 수 있어 동료 학습자 선정시 참고자료로 활용할 수 있으므로 개인별 맞춤형 컴퓨터 교육실습 운영에 도움을 줄 수 있을 것이다.
최근 기업들이 빅데이터를 활용하여 효과적인 마케팅 전략을 전개함에 있어서, 고객의 세부정보를 기반으로 하는 개인화된 마케팅 전략을 활용하고 있다. 하지만 프라이버시 및 개인정보 유출위협이 커짐에 따라 소셜 네트워크 사이트(Social Network Site, 이하 SNS)에서 계정의 개인정보 항목을 삭제하거나 정보공개수준을 통제하는 경향이 높아지고 있다. 이로인해 기업의 마케팅 담당자들은 고객의 세부정보를 파악하는 것에 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 SNS 중에서 가장 많은 회원 수를 보유하고 있는 Facebook에서 제한된 정보를 바탕으로 성별을 예측하는 분석방법론을 도출하고자 하였다. 본 연구에는 측정도구로 Gaussian RBF, nFactors, randomForest, 그리고 5-fold cross-validation 사용하였다. 그 결과, 성별은 75%, 연령대는 97.85%로 '좋아요' 정보만을 가지고 성별과 연령을 예측할 수 있었다. 즉, 사용자들의 어떠한 세부정보 없이, Facebook의 '좋아요'의 정보를 가지고 인구통계학적인 정보를 추론할 수 있었다. 본 연구의 결과를 바탕으로 개인정보 수집에 어려움을 겪고 있는 기업 및 마케팅 담당자들에게 유용한 가이드 라인을 제시 할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구에서는 중학교 과학영재들의 성별과 재능영역에 따른 공학 설계 과정에 대한 인식을 조사하였다. 공학 설계 과정에 대한 인식 조사 도구는 문제 정의 능력, 정보 수집 및 활용 능력, 아이디어 도출 능력, 탐구 수행 능력, 협업능력(의사소통, 협동, 리더십) 등의 총 5개 영역으로 구성되어 있으며, 리커르트 5점 척도로 설문에 응답하도록 하였다. 연구 대상으로는 총 102명(남자 69명, 여자 33명)의 중학교 과학영재들이 설문 조사에 참여하였으며, 성별과 재능영역(물리학, 생명과학, 소프트웨어, 수학, 천문지질, 화학)에 따라 비교 분석하였다. 과학영재들은 자신의 공학 설계 과정에 대해 높은 수준의 인식을 갖고 있었다. 따라서 과학 영재들의 성별과 재능영역에 따라 관심분야의 영재성이 충분히 발휘될 수 있도록 공학 설계 과정을 반영한 맞춤형 영재 교육 프로그램의 개발이 필요하다. 또한 과학영재들의 실제적인 요구를 충분히 반영하여 과학 영재를 위한 공학 설계 프로그램의 교수 학습 방법 및 전략이 수립되어야 할 것이다.
A Word is the smallest unit for text analysis, and the premise behind most text-mining algorithms is that the words in given documents can be perfectly recognized. However, the newly coined words, spelling and spacing errors, and domain adaptation problems make it difficult to recognize words correctly. To make matters worse, obtaining a sufficient amount of training data that can be used in any situation is not only unrealistic but also inefficient. Therefore, an automatical word extraction method which does not require a training process is desperately needed. WordRank, the most widely used unsupervised word extraction algorithm for Chinese and Japanese, shows a poor word extraction performance in Korean due to different language structures. In this paper, we first discuss why WordRank has a poor performance in Korean, and propose a customized WordRank algorithm for Korean, named KR-WordRank, by considering its linguistic characteristics and by improving the robustness to noise in text documents. Experiment results show that the performance of KR-WordRank is significantly better than that of the original WordRank in Korean. In addition, it is found that not only can our proposed algorithm extract proper words but also identify candidate keywords for an effective document summarization.
본 연구는 아시아의 개발도상국가인 캄보디아의 열악한 교육 문제를 해결하기 위한 근간으로서 초등교육 환경과 교사 쟁점을 분석하고 제 발전 방향을 탐색하는데 목적이 있다. 이를 위해 캄보디아의 초등교육 환경과 그 특성은 무엇인지 분석하고, 교육 개혁을 이끄는 주체로서 '교사'에 주목하면서 캄보디아 초등교사 양성 제도 및 교사의 자격 수준의 제 실태를 고찰하였다. 그 결과 캄보디아 초등교육 환경 특성과 쟁점에서는 여전히 열악한 교육 여건과 질적으로 낮은 교육접근성 문제를 파악하였고, 교사의 낮은 역량 및 교육의 질 저하, 그리고 초등교사의 현직 연수 시스템 취약 문제를 분석하였다. 그리하여 교육의 질을 향상시키기 위한 다양한 방향 탐색이 제안되었다.
4차 산업혁명과 코로나19 사태로 인하여, 키오스크와 같은 디지털기기 사용가능 여부는 디지털 격차를 가진 노인에게 생존과 직결되는 문제이다. 본 논문은 고령자 대상 기존 정보화교육의 문제점을 분석하여 고령자의 신체·인지 노화와 라이프 사이클에 맞춤화된 정보화교육 전략을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 고령자 맞춤형 정보화교육은 시간과 장소에 구애받지 않고 반복 학습을 지원하는 교육용 애플리케이션 기반 IT교육 방법으로서, 키오스크 기능을 기능성게임 형식의 교육용 애플리케이션으로 개발하고 교육 후의 효과성을 실험하였다. 연구방법은 첫째 문헌분석과 FGI를 통하여 고령자 맞춤형 교육용 애플리케이션 UI 사용성 평가 프레임을 제안하고, 둘째 제안한 평가 프레임에 의거한 교육용 애플리케이션 개발, 셋째 키오스크 교육에 교육용 애플리케이션을 활용하여 교육 효과성을 실험하였다. 실험결과, 교육용 애플리케이션 사용한 후의 미션 성공률은 80.6%로 사용 전(25.5%)과 비교하여 55.1%P의 향상과 함께 미션성공 소요시간도 단축하였다. 본 연구는 비대면 상황에서 제안한 정보화교육이 기존 교육의 한계를 극복할 수 있음을 확인하였다.
넥플릭스,유튜브로 대표되는 OTT 동영상 제작 서비스에 인공지능으로 콘텐츠를 개인별 맞춤식 추천 시스템은 보편화 되었다. 유튜브의 개인별 맞춤 추천서비스 시스템은 두 개의 신경망으로 구성되는데 신경망 하나는 추천 후보생성 모델이고 다른 하나는 순위평가 네트워크로 구성된다. Netflix의 동영상 추천 시스템은 두 개 데이터 분류 시스템으로 구성되어 있으며 콘텐츠 기반 필터링과 협업 필터링으로 나누어진다. 코로나 펜데믹으로 온라인 플랫폼 주도의 콘텐츠 제작이 활성화 되면서 인공지능을 활용한 가상 인플루언서 분야가 부각되고 있다. 가상인플루언서는 GAN(Generative Adversarial Networks) 인공지능으로 제작되는데 성격이 다른 두 시스템이 서로 경쟁하는 방식으로 학습이 반복되는 비교사(Unsupervised) 학습 알고리즘이다. 이 연구는 AI 개인별 추천 기반 플랫폼과 가상인플루언서(메타버스)가 향후 OTT의 핵심콘텐츠로의 발전 가능성도 연구해 보았다.
본 연구는 성인지적 관점을 기반으로 여성장애인의 역량강화를 위한 지역사회 중심의 정보화교육 지원방안을 고찰하였다. 첫째 과학기술정보통신부가 조사한 2018년도 '디지털정보격차 실태조사'를 활용하여 남성장애인과 여성장애인의 디지털정보격차의 현황을 파악하여 문제를 제기하였으며 둘째, 여성장애인 정보화격차 해소를 위한 법적 근거로서, 여성장애인을 위한 정보화교육지원 관련법을 제시하였다. 마지막으로 여성장애인이 이용할 수 있는 정보화교육지원 현황을 바탕으로 여성장애인종합지원센터 설치, 장애유형을 고려한 방문교육, 학습능력을 고려한 맞춤형 정보화 교육 개발 및 지원, 정보화 관련 지역사회 자원발굴 등 지역사회 중심의 역량강화 기반 여성장애인 정보화 교육 지원 방안을 제시 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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