대부분 딥러닝 모델의 학습은 입력값과 입력값에 따른 출력값이 포함된 레이블링 데이터(labeling data)를 학습하는 지도 학습(supervised learning)으로 진행된다. 레이블링 데이터는 인간이 직접 제작하므로 데이터의 정확도가 높다는 장점이 있지만 비용과 시간의 문제로 인해 데이터의 확보에 많은 노력이 소요된다. 그리고 지도 학습의 목표는 정탐지 데이터(true positive data)의 인식 성능 향상에 초점이 맞추어져 있으며, 오탐지 데이터(false positive data)의 발생에 대한 대처는 미흡한 실정이다. 본 논문은 터널 관제센터에 투입된 딥러닝 모델 기반 영상유고 시스템의 모니터링을 통해 정탐지와 레이블링 데이터의 학습으로 예측하기 힘든 오탐지의 발생을 확인하였다. 오탐지의 유형은 작업차량의 경광등, 터널 입구부에서 반사되는 햇빛, 차선과 차량의 일부에서 발생하는 길쭉한 검은 음영 등이 화재와 보행자로 오탐지되고 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 현장에서 발생한 오탐지 데이터와 레이블링 데이터를 동시에 학습하여 딥러닝 모델을 개발하였으며, 그 결과 기존 레이블링 데이터만 학습한 모델과 비교하면 레이블링 데이터에 대한 재추론 성능이 향상됨을 알 수 있었다. 그리고 오탐지 데이터에 대한 재추론을 한 결과 오탐지 데이터를 많이 포함하여 학습한 모델일 경우 보행자의 오탐지 개수가 훨씬 줄었으며, 오탐지 데이터의 학습을 통해 딥러닝 모델의 현장 적용성을 향상시킬 수 있었다.
본 연구는 4차 산업혁명 시대에 적합한 초등과학 교사 양성을 위해 필요한 초등 과학교육학 과목의 학습 내용에 대해 초등 교사들이 어떻게 생각하는지 알아보고자 온라인 설문을 실시하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 현행 초등 과학교육학 과목의 학습 내용이 4차 산업혁명 시대에 적합하지 않으며 학습 내용 수정이 필요하다고 생각하는 초등교사가 다수 있었다. 초등 교사들이 그렇게 생각한 이유는 주로 과목의 학습 내용이 4차 산업혁명의 특징을 포함하지 못할 뿐만 아니라 시대변화를 반영하지 못하고 과거에 머물러있다고 생각했기 때문이었다. 둘째, 초등 교사들이 4차 산업혁명 시대에 적합한 초등 교사를 양성하는 데에 중요하다고 생각한 내용은 주로 학생의 흥미와 호기심, 과학 실험이나 탐구와 관련이 있는 것이었다. 그에 비해 삭제하거나 축소해야 한다고 생각하는 항목으로는 과학 학습이론, 과학과 교수·학습 모형, 과학의 본성, 영재아 지도가 있었다. 셋째, 초등 교사들이 초등 과학교육학 과목의 학습 내용으로 추가할 필요가 있다고 생각한 내용은 SSI 교육, 과학교육 관련 사회 변화와 미래예측, 첨단과학기술, STEAM 지도, 과학 분야 내의 통합교육이었다. 넷째, 4차 산업혁명 시대에 적합한 초등 교사 양성을 위해 초등 과학교육학 과목의 학습 내용으로 우선 도입해야 한다고 생각하는 항목은 SSI 교육, 과학 분야 내의 통합 교육, STEAM 지도와 과학과 핵심역량이었다. 그 외에 추가로 도입될 필요가 있는 내용으로는 소프트웨어교육, 안전교육, 프로젝트 학습법이 있었다.
본 연구는 액셀러레이터 보육 프로그램의 학습방식에 관하여 글로벌 지향 ICT 분야 액셀러레이터를 중심으로 스타트업에 제공하는 학습방식을 분류 및 확인하였다. 액셀러레이터 보육 프로그램 운영을 담당하는 액셀러레이터 실무자 8개 사의 인터뷰를 진행하고, 인터뷰 결과를 질적 분석하여 액셀러레이터가 보육 프로그램을 통해 스타트업에 제공하는 다양한 학습방식을 도출하여 시사점을 제공하였다. 학습방식을 확인 및 분류하기 위해 연구자가 다양한 선행문헌을 검토하여 사용이 적절하다고 판단한 경험축적, 관찰, 실험, 시행착오, 임기응변의 학습방식을 질적 분석의 a priori code로 활용하였고, 인터뷰 결과는 주제분석을 통해 분석하였다. 연구결과 액셀러레이터의 보육 프로그램이 스타트업에 제공하는 학습방식은 경험축적, 관찰, 시행착오, 실험, 임기응변 등 5개의 범주 별 각 2개, 총 10개의 하위범주를 도출하여 확인하였다. 본 연구는 액셀러레이터의 주요 기능인 보육 프로그램에 관한 연구가 부족한 상황에서 학습에 대한 관점에서 액셀러레이터의 보육 프로그램이 보육 스타트업에 어떤 학습방식을 제공하고 있는지에 대한 결과를 도출하였다. 이는 학문적 및 실무적으로 액셀러레이터의 보육 프로그램이 스타트업에 제공하는 학습방식에 대한 이해도를 높이고, 조직학습에 대한 관점에서 액셀러레이터의 보육 프로그램이 보육 스타트업에 어떤 학습방식을 제공하고 있는지에 대한 관점을 확대했다는 점에서 의의가 있다. 액셀러레이터는 보육 스타트업에 충분한 학 습방식을 제공할 수 있는 보육 프로그램 개선에 활용할 수 있으며, 보육 프로그램 참여를 고민하는 스타트업이라면 보육 프로그램 참여를 결정하는 데도 도움이 될 수 있다.
20세기 중반 이후 교육현장에서 지속적으로 제기되어온 대표적인 주제가 학습부진 문제해결이다. 따라서 본 연구에서는 자기조절학습요인을 인지, 동기, 행동조절로 구성하고, 학습부진 대학생의 학습동기인 내적가치, 자기효능, 호기심 및 자신감에 미치는 어떠한 영향을 살펴보았다. 연구는 창원시 소재 A대학교의 학습부진 상담프로그램에 참여한 대학생을 대상으로 하여 조사를 행하였다. 연구 결과 자기조절학습요인은 학습동기에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 학습조절요인은 자기효능감에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 학습조절요인은 호기심 및 자신감에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구를 통하여 다양한 요인이 통합적으로 학습과정에 작용하므로 상호작용을 고려한 종합적인 지도체제가 필요함을 확인하였다. 구체적인 방법으로는 인지적 동기적 행동적 요소들을 참고하여 동기수준을 강화시킬 수 있는 학습상담 프로그램 개발이 시급하다 하겠다.
이 연구는 미래 e-러닝 모습에 기반을 둔 e-러닝 표준화 로드맵 개발을 목적으로 한다. 이를 위해 우선 IT 기술, 교육, 표준화 기관 전문가로 구성된 e-러닝 표준화 위원회를 구성하였고, 이 위원회는 본 연구의 진행 과정과 연구물을 검토해 주었다. 연구의 첫 단계로 국내외 e-러닝 현황과 관련 연구를 조사한 다음, 이를 바탕으로 e-러닝 시나리오를 먼저 작성하였다. e-러닝 시나리오는 탑다운 방식의 로드맵 개발 방법론을 채택하여 2015년의 초중등 교육 대학 교육, 평생 교육 세 개의 e-러닝 시나리오를 작성하였다. 두 번째 단계로는 이 시나리오를 바탕으로 현재 e-러닝 표준화 요소와의 차이 분석을 통해 e-러닝 표준화 로드맵 v2를 작성하였다. 작성된 미래 e-러닝 시나리오와 e-러닝 표준화 로드맵은 교사, 교육 전문가 등 e-러닝 수혜자들이 미래의 e-러닝을 대비하고, e-러닝 표준화를 이해하는데 큰 도움이 될 것이다.
2015 개정교육과정은 컴퓨팅 사고력을 향상시키고자 SW교육과정이 포함되었으며 교육 현장에서 활용될 다양한 피지컬 컴퓨팅 기반의 교구가 판매되고 있다. 본 연구는 교수 상황과 교수 목적에 적합한 피지컬 컴퓨팅 기반의 학습도구를 선정하는데 필요한 준거를 마련하여 현장의 도구 선택에 합리적인 판단 근거를 제공하는데 목적이 있다. 평가 준거 마련 방법으로는 25명의 전문가 패널을 통해 델파이 조사 방법을 사용하였다. 그 결과 7개의 영역에 대해 40개의 필수 준거와 11개의 선택 준거로 구성되는 교구 평가 준거가 제시되었다. 또한 도출된 학습 도구 평가 준거를 통해 현재 상용화된 5종의 학습 도구에 대한 평가 결과를 분석하였다. 본 연구를 통해 개발된 교구 평가 준거는 교사들의 합리적인 교구 선택과 교구 개발자의 교구 개발에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 기계학습과 관련된 다양한 사례들에 대한 연구를 바탕으로 기계학습 응용 및 학습 알고리즘의 성능 개선 방안을 제시한다. 이를 위해 기계학습 기법을 적용하여 결과를 얻어낸 문헌을 자료로 수집하고 학문분야로 나누어 각 분야에서 적합한 기계학습 기법을 선택 및 추천하였다. 공학에서는 SVM, 의학에서는 의사결정나무, 그 외 분야에서는 SVM이 빈번한 이용 사례와 분류/예측의 측면에서 그 효용성을 보였다. 기계학습의 적용 사례분석을 통해 응용 방안의 일반적 특성화를 꾀할 수 있었다. 적용 단계는 크게 3단계로 이루어진다. 첫째, 데이터 수집, 둘째, 알고리즘을 통한 데이터 학습, 셋째, 알고리즘에 대한 유의미성 테스트 이며, 각 단계에서의 알고리즘의 결합을 통해 성능을 향상시킨다. 성능 개선 및 향상의 방법은 다중 기계학습 구조 모델링과 $+{\alpha}$ 기계학습 구조 모델링 등으로 분류한다.
Recently, there has been an increasing attempt to replace defect detection inspections in the manufacturing industry using deep learning techniques. However, obtaining substantial high-quality labeled data to enhance the performance of deep learning models entails economic and temporal constraints. As a solution for this problem, semi-supervised learning, using a limited amount of labeled data, has been gaining traction. This study assesses the effectiveness of semi-supervised learning in the defect detection process of manufacturing using the MixMatch algorithm. The MixMatch algorithm incorporates three dominant paradigms in the semi-supervised field: Consistency regularization, Entropy minimization, and Generic regularization. The performance of semi-supervised learning based on the MixMatch algorithm was compared with that of supervised learning using defect image data from the metal casting process. For the experiments, the ratio of labeled data was adjusted to 5%, 10%, 25%, and 50% of the total data. At a labeled data ratio of 5%, semi-supervised learning achieved a classification accuracy of 90.19%, outperforming supervised learning by approximately 22%p. At a 10% ratio, it surpassed supervised learning by around 8%p, achieving a 92.89% accuracy. These results demonstrate that semi-supervised learning can achieve significant outcomes even with a very limited amount of labeled data, suggesting its invaluable application in real-world research and industrial settings where labeled data is limited.
본 연구는 전라남도 고흥군 북부에 위치한 대서면 남서 해안을 중심으로 지질 및 지형요소 그리고 환경 및 시설 등을 조사하여 야외 지질 학습장으로서의 활용 가능성을 검토하는데 연구의 목적을 두었다. 연구결과 연구지역인 약 1.6km 길이의 해안에서는 해식애, 자갈해안, 파식대와 같은 지형 그리고 암석으로는 화강암, 유문암, 안산암과 같은 화성암, 역암, 사암, 이암(셰일)의 퇴적암 그리고 편마암인 변성암 등이 분포하고 있다. 여러 종류의 암석 이외에 단층, 부정합, 암맥, 관입구조, 구상풍화 및 식물화석과 같은 지형 및 지질요소들은 초등학교과학, 중학교 과학 그리고 고등학교 지구과학I, II교과 지질단원의 학습내용과 밀접히 관련이 있는 것으로 분석되었다. 따라서 이러한 지형 및 지질요소는 야외지질 학습자료 또는 야외지질학습장소로서도 활용 가치가 있는 것으로 제안할 수 있다. 특히, 연구지역 남측인 수문동 나루터에서부터 해안을 따라 북서방향으로 약 400m 길이의 지질탐방로가 설치되어 있다. 이러한 시설은 조석 시각과 관계없이 지층에 접근하여 직접 관찰 활동을 하는데 도움이 되므로 야외지질학습장소의 조건으로 매우 적합하다. 그러나 야외지질학습장소로서 활용하기 위해서는 관찰 지점별 안내판의 제작과 설치 그리고 학교 급별에 따른 활동 프로그램의 개발 등의 연구가 필요하다.
The purpose of this study was to investigate and analysis the elementary teachers' and students' views about the difficulties in teaching and learning in geology units of elementary school science. For the purpose of this study, semi-structured interviews were conducted individually with seventeen elementary teachers who have serviced more than three years, and with sixteen elementary students located in Cheongju City. The interview questions were developed through Seidman's step to acquire a reliability in the interview data with triangulation, then in-depth interview questions were modified and completed through pre-interview after constructing the trustworthiness of interviewees. In-depth interviews were performed in applying the analytic induction method and the interviews were recorded. From the interviews, we found that elementary teachers' views about the difficulties in teaching geology units; teachers' inner difficulties, the difficulty of lab activities, the problems of rock samples, the problems of curriculum in geology units, the difficulty of the geological feature, the problems of the cramming education, the lack of the opportunity for the speciality, and so on. And the students have the views about the difficulties in learning geology units; the difficulty of the unit contents understanding, the problems of learning by heart, the lack of the interest, the lack of materials, the problems of rock samples, the difficulty of the field learning, and so on. Based on the results, the study suggested that an interesting lab activities should be included in the geology units and taught in the geological field trip to help elementary school students more fully comprehend contents of the geology units.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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