본 연구는 지식정보화 사회의 경쟁력인 창의성을 기르기 위하여 수정된 ASSURE 모델을 기반으로 한 영상제작 활동 교수 학습 과정을 설계하고 적용하는 데 그 목적이 있다. 연구의 목적을 달성하기 위하여 다음과 같은 절차와 방법을 수행하였다. 먼저 영상매체 교육과 창의성 교육에 대하여 이론적 고찰을 한 후, 이 둘의 관계를 규명 해보고 그 결과로 수정된 ASSURE 모델을 적용한 교수 학습과정을 설계하였다. 그리고 영상제작 활동 교수 학습과정 전개 시 창의성 계발학습 모형을 적용하여 수업의 효과성을 높였다. 본 연구 결과 및 의의는 다음과 같다. 첫째, 영상제작활동 교수학습과정 적용의 결과 학생들의 창의적 성향이 신장되었다. 적용 전에 이던 것이 적용 후에는 로 나타났으며 통계적으로는 t=(p<0.05)의 유의미한 차이가 있다. 둘째, 영상제작 활동 교수학습 과정 적용을 통하여 문화적 프로슈머의 발판을 마련하였다. 덧붙여서 본 연구를 함께 한 모든 학생이 디지털미디어 시대의 리더그룹으로 성장하기를 기대해 본다.
아프리카를 비롯한 개발도상국은 균등한 교육기회 박탈, 열악한 교육여건, 선진국과의 정보화 격차 등으로 인적자원개발이 미미한 실정이다. 우수한 인적자원을 확보하지 못한 개발도상국은 선진국과의 세계화 경쟁에서 더욱 뒤쳐지고 있어, 개발도상국의 '인적자원개발' 문제는 시급히 해결해야 할 과제가 아닐 수 없다. 개발도상국은 교육 예산이 교육수요를 충족하고 의무 교육을 달성하기에 턱없이 낮은 수준이어서 양적으로 증가하는 교육 수요에 적절히 대응하지 못하고 있는 실정이며, 이러한 교육예산의 부족 문제는 교육 인프라 부족 문제로 연결이 된다. 본 연구에서는 NAS기반의 서버를 구성하여 교육 콘텐츠 및 학습관리 등의 기능을 구성하고, 클라이언트 영역은 태블릿, PC, 빔 프로젝터 등 다양한 미디어를 활용이 가능하도록 솔루션을 제시하여, 인트라넷 환경의 어학교육 지원을 위한 쾌적한 교육환경의 구성 및 SCORM 기반의 플랫폼을 구축을 통한 개발도상국의 최적화된 이러닝 서비스를 지원하고자 한다.
멀티미디어 컨텐츠의 수요와 공급이 증가함에 따라 전 세계의 인터넷 트래픽이 증가하는 가운데 이를 완화하기 위해 여러 표준화 그룹에서는 더 효율적인 압축 표준을 제정하는데 노력을 기울이고 있다. 이러한 노력 중 압축 표준에 딥러닝 기술을 도입하고자 하는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 그러나 딥러닝 기반 압축 기술은 학습 데이터와 특성이 다른 영상을 압축할 때 압축 효율이 저하되는 문제를 갖는다. 이를 해결하기 위해 컨텐츠에 적응적으로 딥러닝 기술을 도입하는 시도들이 있었다. 본 논문에서는 이들을 크게 코덱 정보 사용, 모델 선택, 추가 정보 전송의 세 가지로 나누어 살펴보고자 한다.
The Mekong River Basin (MRB) is a crucial watershed in Asia, impacting over 60 million people across six developing nations. Accurate satellite-based precipitation products (SPPs) are essential for effective hydrological and watershed management in this region. However, the performance of SPPs has been varied and limited. The APHRODITE product, a unique gauge-based dataset for MRB, is widely used but is only available until 2015. In this study, we present a novel framework for correcting SPPs in the MRB by employing a deep learning approach that combines convolutional neural networks and encoder-decoder architecture to address pixel-by-pixel bias and enhance accuracy. The DLF was applied to four widely used SPPs (TRMM, CMORPH, CHIRPS, and PERSIANN-CDR) in MRB. For the original SPPs, the TRMM product outperformed the other SPPs. Results revealed that the DLF effectively bridged the spatial-temporal gap between the SPPs and the gauge-based dataset (APHRODITE). Among the four corrected products, ADJ-TRMM demonstrated the best performance, followed by ADJ-CDR, ADJ-CHIRPS, and ADJ-CMORPH. The DLF offered a robust and adaptable solution for bias correction in the MRB and beyond, capable of detecting intricate patterns and learning from data to make appropriate adjustments. With the discontinuation of the APHRODITE product, DLF represents a promising solution for generating a more current and reliable dataset for MRB research. This research showcased the potential of deep learning-based methods for improving the accuracy of SPPs, particularly in regions like the MRB, where gauge-based datasets are limited or discontinued.
디지털 역량 교육의 중요성이 부각되고 있는 가운데, 본 연구는 학생들의 정보 교육 격차 해소 등을 목적으로 초등학생 대상 방학 중 블록코딩 수업에 대한 사례 연구이다. 연구의 목적은 놀이 중심의 블록코딩 수업의 프로그램을 설계하여 운영하고 학생들의 흥미도 향상에 효과가 있는지 알아보는 것이다. 2차의 자문과 수정을 통해 교안을 완성하여 수업을 운영하고 학생들을 대상으로 학습 흥미도에 변화를 t-검정을 통해 분석한 결과, 본 연구에서 설계한 놀이 중심의 블록코딩 수업은 학생들의 흥미도 향상에 효과적이었다. 그리고 현실감 높은 놀이 활동을 통한 학생주도의 학습 과정과 몰입, 그리고 그룹 활동으로 인한 친교와 협업, 의사소통 등의 흥미 요소를 발견할 수 있었다. 본 연구는 코딩을 처음 접하는 학생들에게 학습 흥미를 높여주는 방안을 제안하였다는 의의가 있다.
예측 분석을 전사 프로세스에 적용하는 것은 운영비용을 절감하고 생산성을 증대시킬 수 있는 효과적 방법이다. 이에 따라 비즈니스 프로세스의 행동과 성과지표를 예측하는 능력이 기업의 핵심역량으로 간주되고 있다. 최근에 순환신경망 형태의 딥러닝을 이용한 프로세스 예측 연구가 큰 관심을 받고 있다. 특히, 순환신경망을 이용하여 다음 단계의 액티비티를 예측하는 접근법이 우수한 결과를 내고 있다. 그러나 동적 순환신경망 형태의 딥러닝을 프로세스 성과지표의 예측에 적용한 연구는 부재한 상황이다. 이러한 지식의 공백을 메우기 위해 본 연구는 프로세스 마이닝과 동적 순환신경망 형태의 딥러닝을 이용하는 접근법을 개발했다. 국내 대기업의 실제 데이터를 활용하여 구매 프로세스의 중요한 성과지표인 적기 입고 예측에 개발된 접근법을 적용했다. 본 연구의 실험 방법과 결과, 연구의 시사점과 한계점이 제시되었다.
기존 학술적으로 논의되던 프로테안 경력과 무경계 경력에 대한 실증 연구들이 활발하게 진행되고 그 개념도 명확해 지고 있다. 선행연구에서는 프로테안 경력과 무경계 경력의 주관적 경력성공에 대한 연구 등은 많았지만 두 독립 변인이 근로자의 긍정적 경력태도, 미래 학습 준비도에 미치는 영향 등에 대한 연구는 미흡하였다. 따라서 이 연구에서는 근로자의 프로테안 경력 지향성과 무경계 경력, 근로자의 긍정적 경력태도, 미래 학습 준비도에서 경력개발지원정책의 조절 효과를 탐색하였다. 경력관련 변인간 관계를 보면 프로테안 경력은 경력개발정책과 긍정적 경력태도에 정적인 상관을 나타내고, 무경계 경력은 긍정적 경력태도와 미래 학습 준비도에 정적인 상관을 나타냈다. 경력개발지원정책의 조절 효과에서는 프로테안 경력과 무경계 경력의 미래 학습 준비도와의 관계에서 경력개발지원정책은 조절효과를 나타냈다. 이 연구에서 나타난 경력개발지원정책의 조절효과는 자기주도적 경력개발을 위한 의도와 학습의 관계에서 유의미한 결과로 볼 수 있다. 또한, 경력개발지원 정책을 주관하는 조직내 HRD/HRM 부서의 역할에 따라 근로자의 미래를 위한 학습의지에 영향을 미칠 수 있음을 시사한다.
본 연구의 목적은 한국어학습자의 수학 학습에 직·간접적으로 영향을 주는 수학적 신념을 비한국어학습자에 비추어 그 특성을 파악하는 것이다. 이를 위해 동일한 수학 교실에서 학습하는 문화적, 언어적 배경이 다른 초등학교 6학년 학생들을 대상으로 수학 학습에 대한 인식 조사 설문을 통한 분석적 비교 연구를 수행하였다. 분석 결과, 한국어학습자와 비한국어학습자는 수학 학습에 대해서 서로 다른 의미를 부여하고 있었으며, 수학에서 성공하는 것의 의미에 대해 다양하게 인식하고 있었다. 또한, 비한국어학습자의 수학 학습 능력을 한국어학습자에 비해 높게 평가하고 있었으며, 문제해결 결과가 다른 갈등 상황을 해결하는 방법을 학생 자신 또는 친구가 수학에서 성공적으로 학습할 수 있다는 긍정적인 신념을 기반으로 결정하고 있었다. 본 연구의 결과는 한국어학습자와 비한국어학습자 사이에 야기되는 학습 격차를 줄일 수 있는 방안 모색을 위한 후속 연구의 필요성 인식 제고에 기여할 수 있을 것이다.
한국형 헬기 개발사업의 성공적인 결과로 인하여 노후화된 UH-1및 500MD 헬기를 대체하는 수리온(Surion)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 높은 기동성을 보유한 수리온은 미래 전장에서의 병력수송 및 특수작전 등 다양한 임무를 수행할 것으로 예상되며 이를 지원하기 위한 저고도 전술기동 능력이 요구되고 있다. 그러나 수리온 운용시, 대공 위협 요소를 고려한 최적 저고도 전술기동에 대한 연구는 아직까지 미흡한 실정이다. 본 연구는 강화학습 기반의 알고리즘 중에 하나인 Proximal Policy Optimization(PPO) 알고리즘과 적 대공위협을 고려하여 수리온이 작전 목표지역까지 도달하도록 하는 저고도 상에서의 최적화된 기동 경로를 산출하는 방법론을 제안한다. 이를 위해, Unity 환경과 ML-Agents 라이브러리 상에서 실사화된 수리온 모델을 기초로 약 2×107 회의 강화학습을 진행하였고, 제안하는 방법을 적용하여 수리온의 최단시간 및 최소피해를 달성하는 최적 저고도 전술기동 경로를 산출하는 정책을 도출하였다. 그 결과, '최단 시간' 및 '최소 피해'라는 두 가지 기준을 충족하는 최적 경로가 도출되었다. 본 연구의 결과는 수리온 및 수리온 무인체계를 운용하는 다양한 작전에 활용되어 기동계획을 수립할 시 기동성, 작전성공율, 그리고 생존율을 예측하는데 보탬이 되기를 기대한다.
This case study aims to investigate how a primary English teacher's professional development was pursued through novice teacher mentoring after the six-month intensive in-service teacher training program(IIETTP). The teacher was involved in mentoring two novice teachers working at the same school. They observed each other's classes and exchanged their views on the classes, focusing on areas to be improved. The observation was done within a framework that consisted of pre-, during- and post-observation sessions. Data was gathered through retrospective entries kept after the post-observation meetings. The entries were categorized according to their saliency, frequency and recurring patterns identified. The findings reveal that learning from the training course could be applied professionally and could serve to bridge the gap between training and teaching. It is also shown that the mentee teachers' professional development was enhanced and the mentor teacher herself benefited from the collaborative learning process involved with working with the novice teachers. Some suggestions are made for the effective implementation of school-based teacher development programs after the IIETTP.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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