• 영재교육연구
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• 제12권2호
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• pp.1-15
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• 2002

본 연구의 목적은 부모가 지각한 유아 영재의 영재적 특성과 연령에 따른 발달상 변화를 알아보고자 만 30개월부터 6세 10개월까지 유아영재교육을 받고 있는 148명 유아 영재아동을 대상으로 하여 30개월부터 47개월까지, 48개월부터 60개월까지 및 60개월부터 6개 10개월까지를 유아 1, 2, 3 집단으로 세분화하여 살펴보았다. 연구결과, 첫째, 부모에 의해 유아영재를 확인하고 발견할 수 있는 두드러진 영재적 특성이 있으며, 주요 특성들로는 ‘우수한 기억력’, ‘호기심이 많다’, ‘2살에 숫자를 읽고 이해한다’, ‘학습의 즐거움과 학습 동기가 강하다’, ‘주의집중이 강하고 길다’, ‘책읽기를 선호한다’, ‘수준높은 언어를 사용한다’, ‘기발한 생각을 한다’, ‘어렵거나 왜라는 질문이 많다’, ‘자신에게 만족하며 독립적이다’ 등으로서 거의 인지적 특성들이었다. 둘째, 어린 유아에서부터 학령전기 유아까지 영재적 특성이 비슷하게 나타나지만, 유아의 연령이 많아질수록 영재적 특성의 강도가 증가하고 뚜렷해지는 경향성을 띄었다. 셋째, 어린 유아에서 나타나는 영재적 특성과 학령전기 유아단계에서 나타나는 영재적 특성간에는 일부 항목에서 뚜렷한 변화를 보였다. 일부 특성은 연령이 높아질수록 점차 줄어들지만, 일부 특성은 연령이 높아질수록 점차 증가하는 모습을 보였다. 이러한 연구결과는 부모의 주관적 지각임에도 불구하고 유아영재 판별과정에서 중요한 정보원으로 신뢰롭게 사용할 수 있는 유아영재의 두드러진 특징이 있으며, 이런 정보를 사용할 때는 유아의 세부적인 연령을 고려할 필요가 있음을 시사한다.동안에는 urokinase가 동일 농도 하에서 강한 활성을 보인 반면, 2시간이 지난 오랜 반응조건에서는 pro-urokinase가 혈전용해활성을 나타내었다. Fibrinogen에 대한 분해활성을 조사한 결과, urokinase는 혈장 내 fibrinogen을 상당히 손상시키지만, pro-urokinase는 거의 영향을 주지 않아 혈전선택성이 매우 좋음을 알 수 있었다.고 빠르게 판단할 수 있을 것이다. 단백질 재접힘 과정에서 이러한 개념의 성공적 도입은 단백질 회수 수율을 높임으로써 생물분리공정 분야의 기술 발전에 이바지 하리라 사료된다.$^{\circ}C$에서는 60분동안 효소활성이 거의 상실되지 않았다. 정제된 효소는 ethanol과 chloroform 처리에는 안정하였으나 12mM AT 와 0.1mM $NaN_3$ 및 1mM KCN에 의해 90% 이상의 활성이 억제되었다.이에 근거하여 서울시 학생들($7{\sim}18$세)의 만성신부전증 유병률은 1백만명당 5.7명으로 추정되었다. 결론 : 서울시내 학생들 중 11세, 14세, 17세 3개 군에서 한 번 검사로 확인된 무증상 단백뇨의 유병률은 0.28%(약 2.8명/1,000명)이었고 이들중 약 5%만이 3차검사에서 신질환이 의심되었으며 이에 따른 신질환 유병률은 1만명당 1.4명이었다. $7{\sim}18$세 연령층에서 무증상으로 발생하는 사구체 신질환 중에는 IgA 신병증의 유병률이 가장 높아 1만명당 0.64명으로 추정되었고 만성신부전증의 유병률은 1백만명당

• 한국초지조사료학회지
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• 제39권2호
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• pp.114-120
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• 2019

본 연구는 근적외선분광법을 이용한 조사료품질 검사의 현장 이용성을 확대하기 위하여 기존 사일리지 중심의 근적외선 DB에 저 수분 함량의 근적외선 DB를 추가하여 저 수분 조사료의 품질평가 가능성을 검토하고 통합된 동계사료작물 단일의 근적외선 검량식을 개발하기 위하여 전국에서 동계사료작물 조사료 2454점을 수집하였다. 각각의 시료는 근적외선 분광기를 이용하여 스펙트럼을 측정한 후 측정된 스펙트럼과 실험실 분석값간에 상관관계를 이용한 다변량회귀분석법을 통하여 동계사료작물 초종별로 검량식을 유도한 다음 각 성분별로 예측 정확성을 평가하였다. 초종별 동계사료작물의 수분함량 예측에 대한 검량식 작성 결과는 검량식 작성시 표준오차(SEC)와 상호검증표준오차(SECV)는 이탈리안 라이그라스가 각각 1.16%($R^2=0.99$)와 1.27%($R^2=0.99$)로 가장 우수한 예측능력을 보였으며 통합된 동계사료작물은 1.53%($R^2=0.99$)와 1.59%($R^2=0.99$)로 매우 양호한 예측능력을 나타냈다. ADF와 NDF함량 평가를 위해 개발된 검량식의 초종별 상호검증(SECV) 결과는 청보리가 각각 1.47%($R^2=0.75$)와 2.07%($R^2=0.52$)로 가장 낮게 나타났다. 조단백질 함량은 청보리(SECV=0.64%, $R^2=0.61$)를 제외하고는 모든 초종에서 양호한 예측능력을 보였으며 특히 통합된 동계사료작물(SECV=0.61%, $R^2=0.93$)이 가장 높은 예측결과를 나타냈다. 조회분 함량 평가에 대한 검량식 검증결과는 청보리(SECV=0.75%, $R^2=0.61$)와 호밀(SECV=0.81%, $R^2=0.68$)이 다소 낮은 예측 정확성을 나타냈으며 통합된 동계사료작물(SECV=0.45%, $R^2=0.90$)이 가장 높은 예측결과를 나타냈다.

• 한국과학교육학회지
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• 제42권4호
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• pp.417-428
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• 2022

이 연구는 다가오는 2022 개정 과학과 교육과정, 이를 바탕으로 하는 교과서 저술 및 새 교육과정 실행 관련 과학교사 연수에 기초자료를 제공하고자 2015 개정 과학과 교육과정에서 새로이 도입된 8가지 과학 교과의 '기능'의 바탕이 되는 과학실천이 얼마나 어떤 수준으로 교과서에 반영이 되고 있는지 분석하였다. 중학교 검정교과서 14종과 고등학교 통합과학 교과서 5종에 제시된 1,378개의 학생활동을 과학실천의 정의와 수준을 분석틀로 활용하여 분석하였다. 연구 결과 모든 학년의 교과서에서 대부분의 학생 활동이 3개의 실천에 집중된 것으로 밝혀졌고, 이전 교과서 분석 연구 결과와 달리 '정보를 얻고, 평가하고, 소통하기' 실천이 더 많이 강조된 것으로 정보화 사회에 따른 변화를 반영한 것으로 드러났다. 하지만 학생 주도형 과학학습의 중요 요소가 될 수 있는 '질문하기' 실천은 여전히 교과서에서는 거의 찾을 수 없고, 과학실천에 대한 최근의 이해를 반영하는 '모형 개발하고 사용하기', '수학 및 컴퓨팅 사고 사용하기', '증거에 기초하여 논의하기'는 많이 다루어지지 않는 것으로 드러났다. 한편, 교과서에 제시된 실천의 수준은 '설명 구성하기' 실천을 제외하고는 대부분이 초등학교 수준으로 드러났다. 다수의 학생이 중학교 과학과 통합과학 이후 과학을 거의 이수하지 않는다는 점을 고려할 때, 이러한 낮은 수준의 일부 실천에 반복적으로 노출된다는 것은 다수의 미래 시민이 이해하는 과학실천이 일부 활동으로 인식되고, 중학교 이하의 수준에 머무를 수 있음을 암시한다. 이러한 연구 결과로부터 학생 수준에 맞춘 다양한 실천의 강조가 필요하다는 시사점을 도출할 수 있다. 새 교육과정에서는 현재 교육과정 문서에 명시되지 않은 과학적 기능의 정의, 과학적 기능별 학생들에게 기대되는 수준을 제시하여 교육과정이 교과서 저술에 충분한 안내가 될 수 있도록 하는 것이 필요하다. 이러한 노력에는 해외 교육과정에 대한 벤치마킹, 학생들의 실천 능력과 수준을 탐색하는 연구, 교실 수업에서 이루어지는 과학실천에 관한 연구가 뒷받침되어야 할 것이다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제37권2호
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• pp.233-256
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• 2023

이 연구는 수학교육에서의 ChatGPT의 활용 방안 도출을 위한 기초 연구로서 국가수준 학업성취도 평가 및 대학수학능력시험 문제에 대한 ChatGPT의 응답을 분석하였다. ChatGPT는 생성형 인공지능 모델로서 여러 분야에서 주목 받고 있으며, 교육계에서도 ChatGPT 활용 방안에 대한 요구의 목소리가 높아지고 있다. 이에 이 연구에서는 3개년 국가수준 학업성취도 평가 및 대학수학능력시험 문제에 대한 ChatGPT 3.5의 응답에 대해서 정답률, 풀이 과정의 정확도, 오류 유형을 분류하여 분석하였다. ChatGPT의 국가수준 학업성취도 평가 문제 및 대학수학능력시험 문제의 정답률은 각각 37.1%, 15.97%로 나타났다. ChatGPT의 풀이 과정의 정확도는 5점 만점으로 산출하였을 때, 국가수준 학업성취도 평가는 3.44점, 대학수학능력시험은 2.49점으로 산출되었다. ChatGPT의 수학 문제를 풀이하는 데 나타나는 오류 유형은 절차적 오류와 기능적 오류로 나뉘었다. 절차적 오류는 다음 단계로의 식을 연결 짓는 과정이나 계산상의 오류를 가리키며, 기능적 오류는 ChatGPT가 텍스트를 인식, 판단, 출력하는 과정에서 발생하는 오류였다. 이러한 분석은 정답률만이 ChatGPT의 수학적 성능을 판단하는 기준이 되어서는 안 되며, 풀이 과정의 정확도나 오류유형까지도 복합적으로 고려해야 함을 시사한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권4호
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• pp.163-169
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• 2024

India is a developing nation and has come with comprehensive way in modernizing its reducing poverty, economy and rising living standards for an outsized fragment of its residents. The STEM (Science, Technology, Engineering, and Mathematics) education plays an important role in it. STEM is an educational curriculum that emphasis on the subjects of "science, technology, engineering, and mathematics". In traditional education scenario, these subjects are taught independently, but according to the educational philosophy of STEM that teaches these subjects together in project-based lessons. STEM helps the students in his holistic development. Youth unemployment is the biggest concern due to lack of adequate skills. There is a huge skill gap behind jobless engineers and the question arises how we can prepare engineers for a better tomorrow? Now a day's Industry 4.0 is a new fourth industrial revolution which is an intelligent networking of machines and processes for industry through ICT. It is based upon the usage of cyber-physical systems and Internet of Things (IoT). Industrial revolution does not influence only production but also educational system as well. IoT in academics is a new revolution to the Internet technology, which introduced "Smartness" in the entire IT infrastructure. To improve socio-economic status of the India students must equipped with 21st century digital skills and Universities, colleges must provide individual learning kits to their students which can help them in enhancing their productivity and learning outcomes. The major goal of this paper is to present a low cost, effective learning mechanism for STEM implementation using Raspberry Pi 3+ model (Single board computer) and Node Red open source visual programming tool which is developed by IBM for wiring hardware devices together. These tools are broadly used to provide hands on experience on IoT fundamentals during teaching and learning. This paper elaborates the appropriateness and the practicality of these concepts via an example by implementing a user interface (UI) and Dashboard in Node-RED where dashboard palette is used for demonstration with switch, slider, gauge and Raspberry pi palette is used to connect with GPIO pins present on Raspberry pi board. An LED light is connected with a GPIO pin as an output pin. In this experiment, it is shown that the Node-Red dashboard is accessing on Raspberry pi and via Smartphone as well. In the final step results are shown in an elaborate manner. Conversely, inadequate Programming skills in students are the biggest challenge because without good programming skills there would be no pioneers in engineering, robotics and other areas. Coding plays an important role to increase the level of knowledge on a wide scale and to encourage the interest of students in coding. Today Python language which is Open source and most demanding languages in the industry in order to know data science and algorithms, understanding computer science would not be possible without science, technology, engineering and math. In this paper a small experiment is also done with an LED light via writing source code in python. These tiny experiments are really helpful to encourage the students and give play way to learn these advance technologies. The cost estimation is presented in tabular form for per learning kit provided to the students for Hands on experiments. Some Popular In addition, some Open source tools for experimenting with IoT Technology are described. Students can enrich their knowledge by doing lots of experiments with these freely available software's and this low cost hardware in labs or learning kits provided to them.

• 한국식품영양과학회지
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• 제43권3호
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• pp.425-430
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• 2014

식품의 3대 영양소인 탄수화물, 단백질 및 지방의 일반적인 분석 방법은 Kjeldahl 및 Soxhlet 시험법과 같은 기존의 화학 분석 방법으로 분석하였다. 그러나 이러한 분석 방법은 시료의 전처리 과정이 필요하고 많은 비용과 분석 시간이 소모되며 복잡한 추출과정을 거친다는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 국내 유통 식품 및 농산물 자원에 함유된 탄수화물, 단백질 및 지방의 함량을 근적외 분광분석법(near-infrared reflectance spectroscopy, NIRS)으로 신속하고 정확하게 동시에 측정할 수 있는 방법을 검토하였다. 분석시료는 517종의 다양한 식품 시료를 예측모델 개발용(calibration set) 412종과 예견치 분석용(validation set) 162종으로 구분하여 사용하였다. 기존의 화학 분석 방법에 의해 측정된 성분들의 분석 결과와 근적외 스펙트럼 데이터간의 상관관계를 조사하여 각 성분별 예측모델을 검토하였으며, 변형부분최소자승법(MPLS) 및 다양한 수처리와 산란보정을 이용한 결과, 탄수화물, 단백질 및 지방의 산란방식은 각각 weighted MSC, standard MSC 및 SNV only로 수처리는 각각 1차 미분(1st derivative, 4 nm gap, 5 points smoothing, 1 point second smoothing), 2차 미분(2, 5, 5, 3) 및 1차 미분(1, 1, 1, 1)을 적용하여 예측모델을 검토한 결과 $R^2$값이 0.971, 0.974 및 0.937로 높고 SEC값은 4.066, 1.080 및 1.890으로 낮은 최적의 예측모델을 개발하였다. 세 성분의 최적 예측모델에 의한 상관도와 잔차 히스토그램을 검토한 결과 세 성분 모두 근적외 분광분석법 예측모델로 적합함을 확인할 수 있었으며, 최적의 예측모델을 미지의 식품 시료 162종에 적용한 결과, 탄수화물, 단백질 및 지방의 $r^2$(SEP)값은 0.987(2.515), 0.970(1.144) 및 0.947(1.370)로 $r^2$값은 높으며 SEP값은 낮은 양호한 양상을 나타내었다. 그러나 지방의 결정계수($R^2$, $r^2$)값은 탄수화물, 단백질에 비해 다소 낮은 양상을 나타내므로 추후 식품 검체에 적용 시 탄수화물 및 단백질 성분에 비해 예측결과의 정확성이 다소 낮을 수 있다고 판단되어진다. 이상의 결과에서 전처리 단계에서 복잡한 추출과정, 많은 비용소모, 분석시간 및 고도의 분석기술을 요하는 기존 습식 화학분석 방법의 단점을 보완하고자 검토되었던 근적외 분광분석법은 다량의 식품분석 시료를 분석하기에는 매우 효율적이라고 생각되며, 이런 점들을 고려해 보면 근적외 분광분석 예측모델들은 추후에 미지 식품시료에 함유된 탄수화물, 단백질 및 지방의 기존 분석법을 대체하여 편리하고 빠르게 함량을 예측 가능할 것으로 판단된다.