오늘날 데이터 네트워크 AI (DNA) 기반 지능형 서비스 및 애플리케이션은 비즈니스의 삶의 질과 생산성을 향상시키는 새로운 차원의 서비스를 제공하는 것이 현실이 되었다. 인공지능(AI)은 IoT 데이터(IoT 장치에서 수집한 데이터)의 가치를 높이며, 사물 인터넷(IoT)은 AI의 학습 및 지능 기능을 촉진한다. 딥러닝을 사용하여 대량의 IoT 데이터에서 실시간으로 인사이트를 추출하려면 데이터가 생성되는 IoT 단말 장치에서의 처리능력이 필요하다. 그러나 딥러닝에는 IoT 최종 장치에서 사용할 수 없는 상당 수의 컴퓨팅 리소스가 필요하다. 이러한 문제는 처리를 위해 IoT 최종 장치에서 클라우드 데이터 센터로 대량의 데이터를 전송함으로써 해결되었다. 그러나 IoT 빅 데이터를 클라우드로 전송하면 엄청나게 높은 전송 지연과 주요 관심사인 개인 정보 보호 문제가 발생한다. 분산 컴퓨팅 노드가 IoT 최종 장치 가까이에 배치되는 엣지 컴퓨팅은 높은 계산 및 짧은 지연 시간 요구 사항을 충족하고 사용자의 개인 정보를 보호하는 실행 가능한 솔루션이다. 본 논문에서는 엣지 컴퓨팅 내에서 딥러닝을 활용하여 IoT 최종 장치에서 생성된 IoT 빅 데이터의 잠재력을 발휘하는 현재 상태에 대한 포괄적인 검토를 제공한다. 우리는 이것이 DNA 기반 지능형 서비스 및 애플리케이션 개발에 기여할 것이라고 본다. 엣지 컴퓨팅 플랫폼의 여러 노드에서 딥러닝 모델의 다양한 분산 교육 및 추론 아키텍처를 설명하고 엣지 컴퓨팅 환경과 네트워크 엣지에서 딥러닝이 유용할 수 있는 다양한 애플리케이션 도메인에서 딥러닝의 다양한 개인 정보 보호 접근 방식을 제공한다. 마지막으로 엣지 컴퓨팅 내에서 딥러닝을 활용하는 열린 문제와 과제에 대해 설명한다.
인터넷 포털과 사회관계망 서비스(SNS) 등의 온라인 공간에서 사용자 간의 의견 공유가 활발해짐에 따라 이를 악용하여 특정 개인이나 집단의 이익을 위해 유포되는 비정상 정보도 증가하고 있다. 특히 비정상 정보가 정치적인 목적으로 유포되면 선거 결과뿐 아니라 다양한 사회 정책과 시민 생활에도 영향을 미친다. 이러한 비정상 정보는 불특정 다수에 대한 유포에서 시작하였으며 이들의 특성을 분석하고 탐지하기 위한 기존 연구도 이러한 불특정 다수 대상 유포에 초점을 맞추었다. 하지만 최근에는 더욱 효과적으로 영향을 미치기 위해 공통 관심사를 가진 집단(예: 부동산에 관심 있는 사람들의 모임)을 대상으로 내용과 형식을 조정한 맞춤형 정보를 유포하고 있다. 본 논문에서는 이러한 관심 집단을 대상으로 한 비정상 정보의 특성을 분석하고 이를 탐지하는 방법을 제시한다. 이를 위해 선거 전후에 10개의 공통 관심 집단에 게시된 의견을 수집하여 분석하였다. 그 결과, 각 집단에 맞춤화된 정보가 실제 유포되고 있으며 선거일이 가까워짐에 따라 점차 증가함을 보였다. 또한, 비정상 정보를 탐지하기 위한 시스템을 제안하였는데, 이 시스템은 개별 의견에서 보이는 특징뿐 아니라 의견 게시자의 전반적인 행위 및 게시자와 협력한 사용자의 특성을 종합적으로 분석한다. 제안한 시스템을 수집한 데이터에 적용한 결과 90% 이상의 정확도로 비정상 의견을 탐지하였으며 다수의 사용자가 조직적으로 비정상 의견을 유포한 정황을 발견하였다. 제안한 시스템으로 관심 집단에 게시된 의견을 주기적으로 검사한다면 비정상 정보의 유포를 더 빠르게 차단하고 영향을 줄일 수 있을 것이다. 또한, 탐지에 활용한 특징은 정치적인 목적 이외의 비정상 정보 판별에도 활용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 외국인 유학생들의 온라인 수업 경험을 탐색하기 위하여 합의적 질적연구(CQR)의 절차와 방법에 따라 연구를 수행하였다. 2020년 1학기와 2학기, 국내 대학에 재학한 중국 국적 유학생으로 모집하여 총 15명에 대해 온라인 심층면담을 실시했으며, 4개 영역별로 13개 범주와 36개 하위범주가 도출되었다. 외국인 유학생들은 온라인 수업의 편의성과 맞춤학습을 장점으로, 학습동기 및 집중력 저하를 단점으로 인식하는 것으로 나타났다. 온라인 수업에서 학업량과 학업투자 시간 증가를 경험하는 것으로 나타났으며, 온라인 학습을 위해 개인적인 학습전략 활용과 함께 친구 및 학교로부터의 도움을 함께 활용하는 것으로 나타났다. 또 유학생들은 온라인 수업에서 수업 수업공지 및 안내관련 문제와 수업환경 및 기술적 어려움, 교수자와의 상호작용 어려움을 겪고 있는 것으로 나타났으며, 온라인 학습 개선 필요 사항에서는 교수자의 수업이해 및 향상 참여 유도 필요, 학생 스스로 자기주도적 학습능력 강화와 수업 환경측면에서 수업 안내 및 학습지원강화가 필요한 것으로 나타났다.
소셜 앱에 게이미피케이션 방식이 적용되면서 유저들의 흥미와 제품에 대한 몰입을 보다 더 유발시키며, 그 가치와 중요성이 커지고 있다. 게이미피케이션이란 게임이 아닌 분야에 게임의 기법과 사고를 적용하여 사용자의 몰입을 유도하는 것을 의미한다. 이에 본 논문은 게이미피케이션 분석 모델인 옥탈리시스를 차용하여 중국 3대 소셜 앱에 대한 사용자의 지속 활용도를 분석하여 그 특성을 도출하는 것을 목적으로 한다. 이를 위한 연구의 전개는 첫째, 게이미피케이션의 구성요소와 특성에 대해 기존 사례를 통해 살펴본다. 둘째, 중국 3대 소셜 앱인 위쳇, QQ, 샤오홍슈에 대해 옥탈리시스의 8가지 분석 툴을 통해 설문조사를 실시하고 그 지속 활용도에 대해 분석한다. 분석 결과 게임 메커니즘의 외적 표현인 세 가지 요소 포인트(Point), 배지(Badge), 리더보드(Leadboard)는 사용자의 활용도가 지속되지 않았으며, 이는 단지 하나의 수단일 뿐임을 알 수 있었다. 반면, 소셜 앱의 특성과 콘텐츠 그리고 사용자의 욕구가 결합되어야 게임화 된 사고를 극대화 할 수 있으며, 이에 따라 사용자의 지속 활용도가 유지 됨을 알 수 있다.
이 연구의 목적은 학생들이 그린 그림이 야외지질답사와 모델링 기반 순환 학습에서 어떤 의미를 갖는지 질적으로 탐색하는 것이다. 서울의 한 대학 부설 영재교육원에 재학 중인 10명의 학생이 참여하였다. 한탄강 형성과정이라는 것을 주제로 야외지질답사와 3차시 모델링 3차시 수업을 진행하였다. 각 차시별 학생들이 작성했던 모든 기록장(글, 그림), 연구자 필드노트, 학생들이 참여한 모든 영상 자료 및 음성 녹음, 전사한 인터뷰 자료 등을 연구진과 공유하였다. Hatisaru (2020) 그림 표상화를 야외지질학습의 맥락에 맞게 수정하여 그림의 유형을 분류하였다. 학생들의 글(text, memo)을 포함한 그림의 특징을 분석하기 위해 연연적 내용 분석(deductive content analysis)을 사용하였다. 또한, 그림이 모델링 기반 순환 과정(자료 수집 관찰, 모델 생성, 모델 발달, 자연현상의 구체화) 속에서 어떤 역할을 하는지 분석하였다. 그 결과 학생들의 그림 유형은 지질학적인 개념을 포함한 상징적 이미지, 지형학적으로 외형을 묘사한 외형적 이미지, 학생들의 심리적인 영역을 표현한 정의적 이미지가 있었다. 특징은 설명, 생산화, 정교화, 증거, 일치, 심상(心狀)으로 분류하였다. 그림의 유형과 특징은 모델링 기반 순환 학습 과정에서 연속적으로 나타나며 학생들의 모델 발달 과정 속에서 학생들의 인지적인 영역에 관한 특성과 학업에 대한 긍정적인 태도와 감정을 반영하였다. 학생들이 그린 그림은 야외지질답사와 모델링 과정 모두에 있어서 학생들의 사고와 의사표현을 반영할 수 있는 도구로써 의미를 있음을 밝힘으로써 과학교육 관계자들에게 학생들의 그림 그리기 활동의 중요성을 역설하였다.
본 연구는 예비초등교사의 대면과 비대면 수업 간 교수설계에 대한 인식의 차이를 규명하기 위한 목적으로 수행되었다. 대면과 비대면 수업지도안을 연구 참여자인 C교육대학교 4학년 재학 중인 예비초등교사 84명에게 분석토록 하고 내용분석을 실시하였다. 분석 결과 대면과 비대면 수업지도안 간 분석내용의 빈도 차이가 가장 많은 영역은 '학습안내 제시' 영역인 것으로 나타났다. 카이스퀘어 검증 결과 대면과 비대면 수업지도안 간 영역 별 빈도 차이는 유의미한 것으로 나타났다. 또한 '학습안내 제시' 영역 내 교수요소 별 빈도분석을 실시한 결과 대면과 비대면 간 분석의 빈도 차이가 두드러지게 큰 교수요소는 '매체 및 테크놀로지 활용'과 '학습자와의 상호작용' 요소인 것으로 밝혀졌다. 대면과 비대면 수업지도안 간 '학습안내 제시' 영역 내의 교수요소별 빈도 차이 역시 통계적으로 유의미한 것으로 밝혀졌다. 결론적으로 본 연구의 결과는 예비초등교사의 대면과 비대면 수업의 교수설계에 대한 인식에는 차이가 있음을 나타내주는 것으로 향후 예비교사의 교사전문성 제고를 위해 특히 비대면 수업의 교수설계에 대한 인식에 초점을 맞춘 교사양성프로그램 개발과 운영의 필요성을 시사해준다.
The present study focused on the potential mechanism of betulin (BT), a pentacyclic triterpenoid isolated from the bark of white birch (Betula pubescens), against chronic alcohol-induced lipid accumulation and metaflammation. AML-12 and RAW 264.7 cells were administered ethanol (EtOH), lipopolysaccharide (LPS) or BT. Male C57BL/6 mice were fed Lieber-DeCarli liquid diets containing 5% EtOH for 4 weeks, followed by single EtOH gavage on the last day and simultaneous treatment with BT (20 or 50 mg/kg) by oral gavage once per day. In vitro, MTT showed that 0-25 mM EtOH and 0-25 µM BT had no toxic effect on AML-12 cells. BT could regulate sterolregulatory-element-binding protein 1 (SREBP1), lipin1/2, P2X7 receptor (P2X7r) and NOD-like receptor family, pyrin domains-containing protein 3 (NLRP3) expressions again EtOH-stimulation. Oil Red O staining also indicated that BT significantly reduced lipid accumulation in EtOH-stimulated AML-12 cells. Lipin1/2 deficiency indicated that BT might mediate lipin1/2 to regulate SREBP1 and P2X7r expression and further alleviate lipid accumulation and inflammation. In vivo, BT significantly alleviated histopathological changes, reduced serum alanine aminotransferase (ALT) and aspartate aminotransferase (AST) and triglyceride (TG) levels, and regulated lipin1/2, SREBP1, peroxisome proliferator activated receptor α/γ (PPARα/γ) and PGC-1α expression compared with the EtOH group. BT reduced the secretion of inflammatory factors and blocked the P2X7r-NLRP3 signaling pathway. Collectively, BT attenuated lipid accumulation and metaflammation by regulating the lipin1/2-mediated P2X7r signaling pathway.
지적구조 분석을 위해 가중 네트워크를 시각화해야 하는 경우에 패스파인더 네트워크와 같은 링크 삭감 알고리즘이 널리 사용되고 있다. 이 연구에서는 네트워크 시각화를 위한 링크 삭감 알고리즘의 적합도를 측정하기 위한 지표로 NetRSQ를 제안하였다. NetRSQ는 개체간 연관성 데이터와 생성된 네트워크에서의 경로 길이 사이의 순위 상관도에 기반하여 네트워크의 적합도를 측정한다. NetRSQ의 타당성을 확인하기 위해서 몇 가지 네트워크 생성 방식에 대해 정성적으로 평가를 했었던 선행 연구의 데이터를 대상으로 시험적으로 NetRSQ를 측정해보았다. 그 결과 품질이 좋게 평가된 네트워크일수록 NetRSQ가 높게 측정됨을 확인하였다. 40가지 계량서지적 데이터에 대해서 4가지 링크 삭감 알고리즘을 적용한 결과에 대해서 NetRSQ로 품질을 측정하는 실험을 수행한 결과, 특정 알고리즘의 네트워크 표현 결과가 항상 좋은 품질을 보이는 것은 아니며, 반대로 항상 나쁜 품질을 보이는 것도 아님을 알 수 있었다. 따라서 이 연구에서 제안한 NetRSQ는 생성된 계량서지적 네트워크의 품질을 측정하여 최적의 기법을 선택하는 근거로 활용될 수 있을 것이다.
이 연구에서는 과학교사의 NOS 수업을 직접 관찰하고 이 수업에서 나타나는 특징을 분석하였다. 2015 개정 교육과정에 따른 '과학탐구실험'의 수업에서 NOS를 가르치고 있는 과학교사 3명이 연구에 참여하였다. 이들의 NOS 수업을 관찰하였고 수업의 전후에 면담을 실시하였다. 수집한 자료는 분석적 귀납법과 지속적 비교 방법을 사용하여 분석하였다. 분석 결과, NOS에 대한 교사들의 전통적 관점이 수업 중에도 그대로 드러났으며 면담에서 현대적인 관점을 보이더라도 수업에서는 전통적인 관점으로 모순된 모습을 보이는 경우도 있었다. 세 교사가 가르친 NOS의 영역은 다양하였으나 '잠정성'은 모두 가르쳤으며 이를 중요한 목표로 생각하였다. 교사들은 주로 자신의 전공과 관련된 내용으로 NOS를 가르치고자 하여 NOS 교수는 교사의 전공과 깊은 관련이 있는 것으로 나타났다. 교사들은 미지의 탐구 대상을 추론함으로써 NOS를 학습하는 활동에서 활동의 규칙과 달리 탐구 대상을 공개하기도 하였는데 이것이 오히려 학습 효과를 높일 수 있을 것이라는 견해를 보였다. 마지막으로 교사들은 NOS의 중요성을 강조하였으나 NOS에 대한 평가를 실시하지 않거나 제한된 방법으로만 평가를 실시하는 등 평가에서 부족한 모습을 보였다. 이상의 연구 결과를 바탕으로 교사교육과 후속 연구의 방향을 제안하였다.
해운시장의 구조적 복잡성 및 높은 변동성을 감안할 때, 해운시황에 미치는 영향요인을 식별하고 상호관계를 파악하는 것은 아주 중요하다. 본 연구는 해운시장에서 가장 근본적인 수요 및 공급요인이라고 할 수 있는 세계 경제상황 및 선대량과 해운시황 간의 동적 상호관계 분석을 목적으로 한다. 벌크선형 중 케이프선과 파나막스선을 대상으로 1999년 2021년까지의 GDP, 선대량 성장률, BCI 및 BPI의 분기 자료를 사용하였으며, 웨이블릿 결합성 분석 및 웨이블릿 그랜저 인과관계 분석을 통해 시간-주기영역에서 변수 간 동조화 및 인과관계를 파악하고자 하였다. 실증분석 결과, 변수 간 동조화 및 인과관계에 있어 주기별 및 시기별로 큰 차이를 보여 이들 변수 간 동적 상호작용이 존재한다는 것을 알 수 있었다. 또한 수요와 공급요인을 동시에 적용한 다중 웨이블릿 결합성 분석에서 변수간 인과성이 명확하게 드러나지 않은 것과는 달리 제어변수로 선대량 성장률과 GDP를 설정한 부분 웨이블릿 결합성 분석에서는 주기 및 시기별 인과관계를 파악할 수 있었다. 이를 통해 두 수급요인이 해운경기에 뚜렷한 영향을 미친다는 것과 해운시황 영향요인의 상호관계 분석을 위해서는 수요와 공급요인을 분리하여 해석하는 것이 필요하다는 것을 알 수 있었다. 마지막으로 해운시장의 호황과 불황에 해상운임지수는 각각 수요 및 공급요인과 높은 상관성을 보였으며, 전반적으로 호황일 때는 GDP가 운임지수를 동일 위상으로 선도하고 불황일 때는 선대량 성장률이 운임지수를 반대 위상으로 선도하였다. 본 연구의 분석결과는 기존에 사용이 미미했던 웨이블릿 분석방법을 해운분야에 적용했다는 점과 수급요인을 분리하여 해운시황을 분석함으로써 수요 및 공급으로 해운시황을 판단할 수 있는 합리적인 근거를 제시하였다는 점에서 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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