본 연구는 인출 연습의 난이도 수준과 범주와 범주 내 자극의 연합강도가 기억억제에 미치는 효과를 알아보기 위해 수행되었다. 기존의 연구들은 대부분 인출 연습 범주 내 비 인출 연습 단어의 연합강도나 정서가, 물리적 특성 조작을 통해 같은 인출 연습 동안 떠오르는 정도를 조작해 억제가 이루어지는지 연구되었다. 따라서 인출 연습 시 인출 자극의 인출 정도의 난이도가 달라질 때 어떻게 억제가 발생되는지 연구될 필요성이 있다. 인출의 난이도는 인출 학습 시 제시되는 떠올려야 하는 단어의 자음과 모음의 제시 정도를 통해 어려운 조건, 보통 조건, 쉬운 조건의 세 수준으로 조작되었다. 또한 추가적으로 범주와 범주 내 단어들 간의 연합강도가 조작되었다. 기존의 연구에서는 범주와 범주 내 단어들 간의 연합강도가 강한 조건에서는 인출 유도 망각이 발생된 반면, 범주와 범주 내 단어들 간의 연합강도가 약한 조건에서는 인출 유도 망각이 발생되지 않았다. 본 연구에서는 인출 난이도에 따라 억제 과정이 다르게 나타날 경우 범주와의 연합강도에 따라 기존의 연구결과와 다르게 나올 가능성을 탐구하였다. 연구 결과 범주와 범주 내 단어들의 연합강도가 강한 조건에서는 인출 난이도가 어려운 조건과 보통 조건에서 인출 유도 망각이 관찰된 반면, 인출 난이도가 쉬운 조건에서는 인출 유도 망각이 관찰되지 않았다. 그리고 연합 강도가 약한 조건에서는 인출 난이도가 어려운 조건에서 인출 유도 망각의 경향성을 보인 반면, 난이도가 보통 조건과 쉬운 조건에서는 인출 유도 망각이 나타나지 않았다. 이러한 결과는 인출 난이도에 따라서 기억 억제가 다르게 나타날 가능성이 시사된다.
신경망 기반 스타일 전이 기법은 영상의 고차원적 구조적 특징을 반영하여 높은 품질의 스타일 전이 결과를 제공함으로써 최근 크게 주목받고 있다. 본 논문은 이러한 신경망 기반 스타일 전이의 GPU 메모리 제한에 따른 해상도 한계에 대한 문제를 다룬다. 신경망 출력이 가진 제한적 수용장 특징을 바탕으로, 부분 영상 기반의 스타일 전이 손실함수 경사도 연산이 전체 영상을 대상으로 구한 경사도 연산과 동일한 결과를 생성할 수 있을 것으로 기대할 수 있다. 이러한 아이디어를 기반으로, 본 논문에서는, 스타일 전이 손실함수의 각 구성 요소에 대한 경사도 연산 구조를 분석하고, 이를 통해 부분 영상의 생성 및 패딩에 대한 필요조건을 구하고, 전체 영상의 신경망 출력에 좌우되는 경사도 연산 요구 데이터를 확인하여 구조화함으로써 재귀적 초고해상도 스타일 전이 알고리즘을 개발하였다. 제안된 기법은, 사용하는 GPU 메모리가 처리할 수 있는 크기로 초고해상도 입력을 분할하여 스타일 전이를 수행함으로써, GPU 메모리 한계에 따른 해상도 제한을 받지 않으며, 초고해상도 스타일 전이에서만 감상할 수 있는 독특한 세부 영역의 전이 스타일 특징을 제공할 수 있다.
본 연구는 초점 집단 면담(FGI)을 활용하여 인공지능에 대한 중등 수학 교사의 인식을 도구로서 인공지능과 교과로서 인공지능으로 나누어 분석하였다. 도구로서 인공지능 중 수학 교수 및 학습 도구 측면에서 수학 교사들은 인공지능을 활용하면 다양한 유형의 수학 수업이 가능할 것이라는 긍정적인 의견을 제시하였으나 학생들의 수학적 사고 과정의 면밀한 파악 및 학생들과 정서적 상호작용에 있어 인공지능 활용에 한계를 제시하였다. 도구로서 인공지능 중 수학 평가 도구로서의 측면에서 수학 교사들은 인공지능을 활용하면 문항 출제 및 채점을 용이하게 할 수 있다는 긍정적인 의견이 있었던 반면, 논술형 문항 채점에서는 교사의 개입이 필요하다는 의견이 있었다. 교과로서 인공지능 측면에서 수학 교사들은 <인공지능 수학> 교과의 도입 취지와 학습의 필요성에는 공감하였으나 이를 가르치기 위한 교사의 준비와 교수 학습 및 평가 자료가 다소 부족한 실정이라고 응답하였다. 따라서 본 연구를 통해 중·고등학교 수학에서도 맞춤형 인공지능 학습 도구가 개발되어야 하고, 교사들의 평가를 도울 수 있는 인공지능 평가 도구를 개발 및 보급할 필요가 있으며, <인공지능 수학> 교과에 대한 교사의 이해를 높일 수 있는 전문성 향상 프로그램과 학생들에게 의미 있는 학습을 도울 수 있는 컨텐츠 위주로 교과 내용을 구성할 필요가 있음을 시사한다.
제주도는 강수의 지표침투성이 좋은 화산섬의 지질특성상 지표수의 개발이용여건이 취약한 관계로 용수의 대부분을 지하수에 의존하고 있다. 따라서 제주도는 정책 및 연구적으로 오랜 기간동안 지하수의 보전관리에 많은 노력을 기울여 오고 있다. 하지만 최근 기후변화로 인한 강수의 변동성 증가로 인해 지하수위의 변동성 또한 증가할 가능성이 있으며 따라서 지하수위의 급격한 하강에 대비하여 지하수위의 예측 및 지하수 취수량 관리의 필요성이 요구되고 있다. 지하수에 절대적으로 의존하고 있는 제주도의 수자원 이용 여건을 고려할 때, 지하수의 취수량 관리를 위한 지하수위의 실시간 예측이 필요한 실정이다. 하지만 기존의 예측방법에 의한 제주도 지하수위 예측기간은 충분히 길지 않으며 예측기간이 길어지면 예측성능이 낮아지는 문제점이 있었다. 본 연구에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 딥러닝 알고리즘인 Long Short Term Memory(LSTM)를 활용하여 제주도 남동쪽 표선유역 중산간지역의 1개 지하수위 관측정에 대해 지하수위를 예측하고 분석하였다. R 기반의 Keras 패키지에 있는 LSTM 알고리즘을 사용하였고, 입력자료는 인근의 성판악 및 교래 강우관측소의 일단위 강수량자료와 인근 취수정의 지하수 취수량자료 및 연구대상 관측정의 지하수위 자료를 사용하였으며, 사용된 자료의 기간은 2001년 2월 11일부터 2019년 10월 31일까지 이다. 2001년부터 13년의 보정 및 3년의 검증용 시계열자료를 사용하여 매개변수의 보정 및 과적합을 방지하였고, 3년의 예측용 시계열자료를 사용하여 LSTM 알고리즘의 예측성능을 평가하였다. 목표 예측일수는 1일, 10일, 20일, 30일로 설정하였으며 보정, 검증 및 예측기간에 대한 모의결과의 평가지수로는 Nash-Sutcliffe Efficiency(NSE)를 활용하였다. 모의결과, 보정, 검증 및 예측기간에 대한 1일 예측의 NSE는 각각 0.997, 0.997, 0.993 이었고, 10일 예측의 NSE는 각각 0.993, 0.912, 0.930 이었다. 20일 예측의 경우 NSE는 각각 0.809, 0.781, 0.809 이었으며 30일 예측의 경우 각각 0.677, 0.622, 0.633 이었다. 이것은 LSTM 알고리즘에 의한 10일 예측까지는 관측 지하수위 시계열자료를 매우 적절히 모의할 수 있다는 것을 의미하며, 20일 예측 또한 적절히 모의할 수 있다는 것을 의미한다. 따라서 LSTM 알고리즘을 활용하면 본 연구대상지점에 대한 2주일 또는 3주일의 안정적인 지하수위 예보가 가능하다고 판단된다. 또한 LSTM 알고리즘을 통한 실시간 지하수위 예측은 지하수 취수량 관리에 활용할 수 있을 것이다.
본 연구는 경기도 A시 도서관 사례를 중심으로 취약계층 어린이를 대상으로 시행한 찾아가는 독서프로그램의 효과를 분석하였다. A시 도서관은 방문교사를 활용하여 어린이의 수준과 흥미에 맞는 책을 비대면으로 책만 배달하거나, 대면으로 책을 읽어주고 책 배달을 함께 하였다. 2022년 프로그램 참여자는 103가정 158명으로 이 중 책 배달은 67가정 103명, 책 읽어주기는 36가정 55명이다. 취약계층 어린이와 양육자를 대상으로 사업 시작과 종료 시기에 독서 효과 측정지표를 설문으로 조사하여 비교 분석하였고, 방문교사와 인터뷰를 하였다. 분석결과 책 배달과 책 읽어주기 중 어린이의 수준과 흥미를 파악하고 상호작용이 큰 책 읽어주기의 효과가 높았다. 연령상으로 독서경험을 쉽게 습득할 수 있는 유아가 초등학생보다 독서 효과가 더 좋았다. 계속 참여집단보다 신규 참여집단을 대상으로 한 프로그램이 약간 더 효과적이었다. 이외에 프로그램 시행 후 독서 흥미, 독서 태도, 독서환경, 독서 상호작용, 자아존중감, 사회성, 언어능력, 독서능력, 자기주도적 학습능력, 도서관 이용률 등에서 향상되었다.
연구 목적 : 본 연구의 목적은 지식과 이론전달에 편중되어 실재적으로 학습 적용하고 활용하는데에 한계가 있는 K-MOOC의 활성화를 위한 과제가 무엇인지 도출하는 것이다. 구체적으로 활성화를 위한 과제는 교수자의 교수법과 관련된 분야에 초점을 둔다. 그리고 도출된 과제를 실행하기 위해서, 최근의 실습과 맥락적인 적용의 분야에서 교육적 가치를 보이는 메타버스 플랫폼을 활용하여 교수법을 위한 수업모형을 개발하는 것을 목적으로 한다. 연구 내용 및 방법 : 연구 목적에 따라, 다음과 같은 절차로 연구를 진행하였다. 첫 번째, K-MOOC 사업과 관련된 자문 및 연구, 수업개발, 운영의 이력이 있는 전문가 21명을 대상으로 2022년 10월 4일부터 11월 15일까지 2차에 걸쳐 델파이 조사를 실시하였다. 델파이 조사를 두 번째로 델파 이 조사로 도출된 교수법 분야 과제를 실현하기 위해, 메타버스를 적용한 교수법 수업모형 요소와 매칭 하는 작업을 진행하였다. 마지막으로 전문가 델파이 결과와 메타버스 플랫폼 적용가능 수업모형 요소를 바탕으로 교수법 수업모형을 개발하였다. 결론 및 제언 : 연구의 절차를 통해서 K-MOOC 활성화를 위한 교수법 관련 과제는 지원 전략적 과제, 교수법 역량, 수업설계 측면, 평가 및 학습 성과 공유의 4가지 과제 총 16개의 세부항목을 도출하였다. 메타버스를 적용하여 K-MOOC 활성화를 위한 교수법 수업모형 요소는 자기주도적인 반복, 개별화된 문제해결, 실습기회 확대, 즉각적인 피드백의 4가지로 도출하여 첫 번째 도출된 16개 세부항목과 매칭 하였다. 최종적으로 수업모형은 교수법 강좌수강(1단계), 수준별 미션분석(2단계), 미션해결책 공유(3단계), 미션 평가 및 피드백(4단계)의 4단계로 최종 개발하였다. 본 연구를 통해 교수법 실습 플랫폼으로써 메타버스의 활용가능성을 특화기법의 도입과 개발측면까지 확인하였다.
If we may practice the nutrition education planned on the basis which carefully grasped the inappropriate behavioral determinants of middle-school students, it might be an effective method achieving the change in perception and behavior improving the distorted perception about the ideal body shape, so we are to suggest the 8 week program of body shape perception improvement for successful nutrition education as follows. The body shape perception improvement program is a step-by-step group consulting program. At the introduction stage, we let them understand the meaning of true beauty and body change of teenage period and forming of sexual identity. At the stage of perception conversion, we let them have the opportunity to observe the status of body perception of the teenager and self-observation. At the stage of correction, we let them criticize the distorted body image in the society with mass media at the same time with the self-reflection. At the stage of maintenance and evaluation, we suggested the behavior guidance while preparing it. Setting this as the basis, we applied the contents such as the evaluations through cultural sharing events making somethings while directly participating. As the target groups to practice education were middle school students, we considered the learning level and behavioral features of the middle school students, and composed the programs including the methods such as role play, watching real things, media production, discussions and experiences. If the program of body shape perception improvement developed at this study could be utilized at the field of schools, the teenagers can change their ways of thought naturally avoiding the view about unified appearance rightly perceiving negative self-image that the teenagers can have and if the group consulting can be practiced regularly at each school, many students may experience the change in perception, so it might solicit the improvement of health of the families and local societies as well as that of the individual student.
실물 또는 그에 준하는 모형을 제작하여 디자인 아이디어를 검증하는 과정은 제품 개발 과정에 있어 필수적이다. 이러한 배경에서 본 연구는 디자인공학 전공을 중심으로 기초 단계부터 일정 수준 이상까지의 모형 제작 역량을 체계적으로 함양할 수 있는 교과목 개발 사례를 고찰하는데 목적이 있다. 이를 위한 이론적 고찰로서 산업디자인 등 유관 영역 및 전공에서의 모형 또는 프로토타이핑 등 메이킹 관련 선행연구들을 고찰하고, 이어서 커리큘럼 개발을 위한 방법론적 고찰로 블룸의 개선된 택사노미 모델과 석천홍의 공업디자인 프로그램 모델을 살핀다. 최종적으로는 이를 적용하여 대학 교육의 일반적 한 학기인 16주차 학습에 대응하는 강의 계획이 포함 된 신설 교과목을 제안한다. 연구의 결과, 여전히 물리적 모형을 제작하는 일은 새로운 디자인 개발에 있어 필수적이란 사실을 확인할 수 있었으며, 그에 따라 전공 영역에 맞는 체계적 교육 과정의 수립도 요구된다는 점을 확인하였다. 본 연구의 범위가 교과목 개발까지인 관계로, 후속 연구에서는 실제 적용을 통한 역량 교육으로서의 효용성 검증 및 성찰과 개선된 교과 설계제안 등의 내용이 고찰 될 필요가 있다.
이 연구의 목적은 대학의 자기 서사 글쓰기 수업의 교재와 관련 논의, 수업 사례를 분석하고, 이를 통해 교육 방안을 모색하는 데 있다. 자신을 인식하고 표현하여 소통하는 학습인 자기 서사 글쓰기 교과는 입시 위주의 교육을 거쳐 대학생이 되었을 때 더욱 그 필요성이 강조된다. 연구 방법과 결과는 다음과 같다. 첫째, 자기 서사 글쓰기가 포함된 3개 대학의 교재를 비교 분석하였다. 자기 성찰이 온전히 이루어지기 위해서는 교과 과정 내에 포함된 부분적인 수업 진행으로는 한계가 있으므로 이러한 목표에 집중하여 장기간 이루어질 수 있는 교재 구성이 필요하다. 둘째, 자기 서사 글쓰기 수업에 대한 기존의 논의와 실제 사례를 통해 자기 서사 글쓰기의 교육 방안을 분석하였다. 자기 서사 글쓰기가 효과적으로 이루어지기 위해서는 면밀한 자기 성찰과 이를 글쓰기로 연결하기 위한 단계별 접근이 이루어져야 한다. 또한, 글쓰기 과정 동안 다양한 첨삭과 피드백 활동이 거시적이고 단계적으로 진행되어야 하며, 교수자와 학생뿐 아니라 학생과 학생 간의 소통과 피드백이 필요하다. 이 연구를 통해 자기 서사 글쓰기의 보완점과 교육 방향을 모색함으로써 자기 서사 글쓰기의 수업 모델을 정립하는 데 도움이 될 것으로 기대한다.
한반도 영역을 대상으로 RDAPS모형의 수치예보자료, AWS의 관측강수, 상층기상관측(upper-air sounding)의 관측자료를 이용하여 권역별 강수발생확률을 예측할 수 있는 인공신경망 모형을 제시하였다. 사용된 자료의 기간은 2001년 7, 8월과 2002년 6월로 홍수기를 대상으로 하였다. 500/750/1000 hPa에서의 지위고도, 500-1000 hPa에서의 층후(thickness), 500 hPa에서의 X와 Y방향 바람성분, 750 hPa에서의 X와 Y방향 바람성분, 표면풍속, 500/750 hPa/표면에서의 온도, 평균해면기압, 3시간 누적 강수, AWS관측소에서 관측된 RDAPS모형 실행전의 6시간과 12시간동안의 누적강수, 가강수량, 상대습도등을 신경망의 예측인자로 사용하였다. 신경망의 구조는 3층 MLP(Multi Layer Perceptron)로 구성하여 역전파알고리즘(Back-propagation)을 학습방법으로 사용하였다. 신경망예측결과 한반도전체에 대한 예측성과의 개선은 H가 6.8%상승하였고, 특히 TS와 POD는 각각 99.2%와 148.1% 상승함으로서 강수예측에 대한 신경망모형이 효과적인 도구가 될 수 있음을 확인하였다. KSS 역시 92.8% 개선됨으로서 RDAPS 예측에 비하여 뚜렷이 개선된 결과를 보여주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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