본 연구는 COVID-19로 인한 온라인 학습환경에서 간호대학생의 성장마인드셋과 그릿 및 자기주도학습능력의 상관관계를 알아보고, 자기주도학습능력에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위하여 실시되었다. 연구대상자는 C도 소재 J대학교 간호학과에 재학 중인 194명을 대상으로 하였으며 구조화된 온라인 설문방식을 통해 자료를 수집하였다. 자료 분석은 SPSS 18.0 프로그램을 이용하여 일반적 특성은 빈도와 백분율로, 성장마인드셋, 그릿 및 자기주도학습능력 간의 상관관계는 Pearson’s correlation coefficients 로, 자기주도학습능력에 영향을 미치는 요인은 다중회귀 분석을 사용하여 분석하였다. 연구결과 간호대학생들의 성장마인드셋과 그릿은 자기주도학습능력과 양의 상관관계가 있었고(r=.266, p<.001; r=.503, p<.001), 간호대학생의 자기주도학습능력에 영향을 미치는 변수는 그릿, 전공만족도, 생활수준, 대인관계, 성장마인드셋 순이었으며, 이들은 자기주도학습능력을 38.1% 설명하는 것으로 나타났다(Adj. R2=.381, p<.001). 따라서 간호대학생들의 자기주도학습능력을 높이기 위한 방안으로 성장마인드셋과 그릿을 키워야 할 것이며, 이를 위한 다양한 프로그램의 개발 및 시행이 있어야 할 것이다.

This paper analyzes the Korean conjunctives –ko and –ese, and the Turkish converb –Ip, which have various meanings, and reveals their similarities and differences visually using the semantic map model. –ko and –ese are learned at the beginner level but Turkish learners have shown many errors. Those two Korean conjunctives express different temporal meanings, however, the corresponding Turkish converb expressed them in a single form. Korean textbooks have introduced the meanings of –ko and –ese as [sequential] and [continuous], but it can be made more confusing for learners by presenting the meaning using the same term. Therefore, it is necessary to teach the meanings of the two connectives in more detail according to their syntactic characteristics. Since most textbooks of Korean do not clearly present the differences between the –ko and –ese, effective teaching methods for Turkish-speaking learners based on the Focus-on-Form approach are proposed. To teach the conjunctives –ko and –ese, distinguishing between features of different meanings and to recognize those differences is encouraged.

With the rise of the 4th Industrial Revolution, a paradigm shift is being demanded across society, and this change is seen in the rapid increase of learners who want online classes that can be taken relatively freely compared to traditional classes that are constrained by time and space. Cyber university’s learning method using an online platform has the advantage of overcoming the limitations of teaching-learning methods and university education in a limited space, and providing educational opportunities to people who need education anytime, anywhere. However, in cyber universities, issues have also been raised about the stability of the educational system, the quality of educational contents, and the appropriateness of educational services. Thus, in order to maximize the learning effect in cyber universities, a system that supports and manages learning participation activities of learners is required so that not only high-quality contents but also various interactions in the teaching-learning process are activated. In this thesis, based on the author’s own experience in subject development and operation, I would like to examine the effects that the interaction between instructor-tutor-learners through the role of a subject-dedicated tutor and the teaching-learning method using an online platform.

Metal three-dimensional (3D) printing is an important emerging processing method in powder metallurgy. There are many successful applications of additive manufacturing. However, processing parameters such as laser power and scan speed must be manually optimized despite the development of artificial intelligence. Automatic calibration using information in an additive manufacturing database is desirable. In this study, 15 commercial pure titanium samples are processed under different conditions, and the 3D pore structures are characterized by X-ray tomography. These samples are easily classified into three categories, unmelted, well melted, or overmelted, depending on the laser energy density. Using more than 10,000 projected images for each category, convolutional neural networks are applied, and almost perfect classification of these samples is obtained. This result demonstrates that machine learning methods based on X-ray tomography can be helpful to automatically identify more suitable processing parameters.

연구는 고등학생이 온라인 수업에서 느끼는 교수실재감이 자기결정성동기의 기본심리욕구를 매개하여 자기조절학습능력에 미치는 영향을 검증하고, 이 변인 간 관계에서 남녀 학생 간 성별에 따른 차이가 있는 지 검증하고자 하였다. 이를 위해 J지역에 위치한 3개 고등학교에 설문지를 배포하였고 최종적으로 383명의 학생의 자료를 구조방정식모형 분석방법을 사용하여 분석하였다. 그 결과 첫째, 온라인 수업상황에서 학생들이 인식하는 교수실재감은 자기결정성동기와 자기조절학습능력에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 자기결정성 동기의 기본심리욕구 세 가지 하위요인 중 유능성만 온라인 수업에서의 교수실재감과 자기조절학습능력 변인 간에 매개역할을 하는 것으로 나타났다. 셋째, 온라인 수업에서의 학생들이 인지하는 교수실재감과 자기결정성 동기의 기본심리욕구, 자기조절학습능력 간의 구조적 관계에서 남녀 학생 간 성별차이는 나타나지 않았다. 본 연구의 결과는 교사가 온라인 수업 중 학생의 자기조절학습능력을 발달시키기 위해 교수실재감을 높이는 것이 필요하며, 그 과정에서 자기결정성동기의 기본심리욕구 중, 교수실재감과 자기조절학습능력을 매개하고 있는 유능감 뿐 아니라, 매개하지 못한 자율성과 관계성의 기본심리욕구도 강화할 필요가 있음을 시사하고 있다.

A smart tuned mass damper (TMD) is widely studied for seismic response reduction of various structures. Control algorithm is the most important factor for control performance of a smart TMD. This study used a Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) among reinforcement learning techniques to develop a control algorithm for a smart TMD. A magnetorheological (MR) damper was used to make the smart TMD. A single mass model with the smart TMD was employed to make a reinforcement learning environment. Time history analysis simulations of the example structure subject to artificial seismic load were performed in the reinforcement learning process. Critic of policy network and actor of value network for DDPG agent were constructed. The action of DDPG agent was selected as the command voltage sent to the MR damper. Reward for the DDPG action was calculated by using displacement and velocity responses of the main mass. Groundhook control algorithm was used as a comparative control algorithm. After 10,000 episode training of the DDPG agent model with proper hyper-parameters, the semi-active control algorithm for control of seismic responses of the example structure with the smart TMD was developed. The simulation results presented that the developed DDPG model can provide effective control algorithms for smart TMD for reduction of seismic responses.

Purpose: This study aims to develop a simulation module equipped with scenario-based core nursing skills and test the effects after applying the simulation education based on a developed scenario. Method: This was a nonequivalent control group pre-/posttest design study, and 114 nursing students participated from April 1 to August 30, 2018. The applied scenario-based core nursing skills simulation module was developed in the order of planning, development, application, and evaluation according to the Dick and Carye Model’s program development process. Knowledge, self-efficacy, stress, and nursing practice were measured before and after intervention in two groups: an experimental group that performed a simulation after applying the scenario-based core nursing skills, and a control group that performed a simulation after applying core nursing skills. Results: Knowledge (F=23.19, p<.001), self-efficacy (F=25.83, p<.001), and nursing practice (t=9.51 p<.001) increased in the group that performed a simulation after applying the scenario-based core nursing skills, whereas stress (F=40.41, p<.001) decreased. Conclusion: Various education methods should be applied to increase the education effect of the simulation, Simulation performance can be used as an alternative to improve nursing practice during simulation education.

Universities have recently introduced problem-based learning (PBL) to various subjects to enhance problem-solving skills (including self-directed learning and small-group learning) required in industry. The PBL module was applied to the personal production process in a draping class. A study was based on a questionnaire after conducting two PBL modules with a group of students. Each PBL module included ‘design analysis’, ‘presentation of flat sketch and draping plan’, ‘discussion of the plan’, ‘evaluation of the draping result and correcting the problem’, and ‘final evaluation of the completed project’. Results showed that satisfaction with the PBL method and its activities was higher than satisfaction with existing teaching methods. In particular, among the various components, the ‘design analysis’ and ‘the presentation step of flat sketch and draping plan’ stages were more helpful to students compared to small-group discussion. Moreover, the effects of PBL were observed through student reflection essays, in which students suggested that PBL was very effective in enhancing problem-solving through self-directed and small-group learning. Despite the overall satisfaction with PBL, students expressed some minor difficulties associated with awkwardness with a novel learning method, lack of diverse perspectives among each group, and poor communication skills. Therefore, the study shows that PBL is highly likely to be useful to students when they are solving pattern drafting problems and making samples through self-directed learning and small-group learning.

목적 : 컴퓨터를 많이 사용하는 대학생을 대상으로 온라인 학습 환경과 CVS 자각증상을 조사하여 CVS 증상 예방조치를 알아보고자 하였다. 방법 : 2021년 3월부터 4월까지 온라인 설문조사에 동의한 대학생 140명을 대상으로 하였다. 대상자들의 평균 연령은 19.87±1.48세로 남학생과 여학생은 각각 70명(50.0%) 이었다. 연구 도구는 대상자의 일반적인 특성(4), 온라인 학습 환경 특성(12), CVS 자각증상(16) 총 32문항의 설문지를 이용하였다. 결과 : 대상자의 CVS 증상은 ‘건조함’(69.3%)이 가장 높은 빈도로 나타났으며, ‘시력이 나빠지는 느낌’(62.9%), ‘두통’(60.7%), ‘눈의 통증’(53.6%), ‘눈꺼풀 무거움’(50.7%)순으로 많이 나타났다. 컴퓨터 사용시간이 8시간 이상 인 그룹의 CVS 증상 발생 빈도가 높았으며, 온라인 학습동안 규칙적으로 휴식하지 않는 그룹이 휴식을 하는 그룹 보다 모든 CVS 증상에서 발생 빈도가 높았고 통계적으로 유의하였다. 결론 : 온라인 학습 환경과 CVS 자각증상을 확인하였다. 컴퓨터 사용 시간이 길수록 CVS 증상의 발생빈도는 높았으며, 온라인 학습동안 규칙적으로 휴식하는 것이 CVS 증상의 빈도를 감소시키는 것을 확인하였고, 규칙적인 눈 운동 필요 인식이 높은 결과를 확인하였다. 따라서 온라인 학습동안 올바른 눈 운동과 휴식 방법의 홍보와 교육이 필요하다고 생각한다.

본 연구에서는 게임 영상과 같은 생성된 영상으로부터 물체를 인식하는 심층 학습 기반 모델의 성능을 향상 시키는 방법을 제시한다. 특히, 실제 영상으로 훈련된 물체 인식 모델에 대해서 게임 영상으로 추가 훈련을 수행함으로써 물체 인식 성능이 향상됨을 검증한다. 본 연구에서는 심층 학습 기반의 물체 인식 모델들 중에서 가장 널리 사용되는 YoloV2 모델을 이용한다. 이 모델에 대해서 8 종류의 다양한 게임에서 샘플링한 160장의 게임 영상을 적용해서 물체 인식 모델을 다시 훈련하고, IoU와 정확도를 측정해서 본 연구에서 주장하는 게임 영상을 이용한 훈련이 효과적임을 입증한다.

본고는 2015 개정 교육과정에 따른 중학교 한문 교과서에 구현된 ‘학습 용어’ 관련 교육 내용과 방법을 검토하고 효과적인 학습 용어 교육을 위한 발전 방안을 제언한 것이다. 중학교 한문 교과서 17종에서 학습 용어의 구성 방식, 과목과 용어의 제시 방법 등을 정리하였다. 17종 가운데 5종에서는 학습 용어를 별도로 구성하지 않았으며, 소단원의 본문 학습으로 구성한 것은 2종에 불과하였다. 학습 용어의 수록 현황을 정리해 본 결과, 16개 과목의 480여개 학습 용어를 수록하고 있었는데 중학교 교육과정 편제에 없는 과목과 학습 용어를 수록한 경우도 있었다. 본고에서는 과목과 학습 용어의 선정, 단원 구성과 교육 방법 등의 측면에서 발전 방안을 제시하였다. 먼저 중학교 교육과정의 편제를 고려하여, 국어‧사회‧역사‧도덕‧수학‧과학 등 6개 과목으로 한정 할 것을 제안하였다. 학습 용어의 선정을 위한 기초 작업으로서, 6개 교과 교육과정의 ‘핵심 개념, 내용 요소, 학습 요소’에 나오는 용어와 한국어 교육과정의 ‘교과별 학습 어휘 목록’을 토대로 ‘학습 용어 목록’의 작성을 제안하였다. 학습 용어의 실질적인 교육을 위해 적어도 1개 소단원 이상에서 본문 학습으로 구성되어야 하며, 어휘 교육의 기본이 되는 ‘단어의 짜임’을 함께 학습하고 ‘나만의 학습 용어 노트 만들기’와 같은 학생 중심 학습 활동이 필요함을 강조하였다. 본고가 차후 교육과정을 새롭게 개정하고 이에 따른 교과서를 집필할 때 도움이 되기를 기대한다.

선박 기관실은 기술의 발전으로 인해 자동화 시스템이 향상되었지만, 해상에서는 바람, 파도, 진동, 기기 노후화 등의 다양한 변수가 많아 자동화 시스템에서 계측되지 않는 풀림, 절단, 누유, 누수 등이 발생하므로 기관사는 주기적으로 순찰을 한다. 순찰 시에는 1명의 기관사만 순찰하는 경우도 있으며, 이는 고온고압 및 회전기기가 운전 중인 기관실에서 많은 위험요소를 가지고 있다. 기관사가 순찰 시에는 오감을 활용하며, 특히 시각에 의존한다. 본 논문에서는 로봇이 기관실을 순찰하며 기기의 특이사항을 검출하고 알려주는 기관실 순찰 로봇을 구현하기 위한 선행연구로서 선박 기관실 기기의 이미지를 합성곱 신경망을 이용하여 분류하였다. 선박 기관실의 이미지 데이터 셋을 구성한 후 사전 훈련된 합성곱 신경망 모델로 학습하였다. 학습한 모델의 분류 성능은 높은 재현율을 보였으며, 클래스 활성화 맵으로 이미지를 시각화 하였다. 데이터의 양이 제한적이어서 일반화할 수는 없지만, 각 선박의 데이터를 전이 학습으로 학습시키면 적은 시간과 비용으로 각 선박의 특성에 맞는 모델을 구축할 수 있을 것으로 사료된다.

본 연구의 목적은 코칭리더십이 행복에 영향을 미치는 과정에서 학습목표지 향성과 피드백추구행동의 매개효과를 실증적으로 검증하고자 하였다. 이를 위한 설문을 전국의 직장인 331명을 대상으로 실시한 후 SPSS 26.0으로 신뢰도를 확보하고, AMOS 26.0으로 확인적 요인분석을 실시하여 타당도를 확인한 후, SPSS Process Macro 3.5로 부트스트랩 방식을 사용하여 가설을 검증하였다. 연구결과, 코칭리더십은 구성원의 학습목표지향성, 피드백추구행동, 행복에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히, 조직구성원의 학습목표지향성은 그들의 피드백추구행동, 행복에 긍정적인 영향을 주었고, 조직구성원의 피드백추구행동이 그들의 행복에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 조직구성원의 학습목표지향성과 피드백추구행동은 리더의 코칭리더십과 그들의 행복 간의 관계에서 매개효과가 있는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과의 시사점을 정리하면 다음과 같다. 첫째, 코칭리더십과 행복 간의 관계에서 새로운 매개변수로 학습목표지향성과 피드백추구행동이 실증적으로 확인되었다는 것이다. 둘째, 조직구성원의 행복에 긍정적인 영향을 미치는 학습목표지향성을 강화시키기 위한 체계적인 코칭 및 교육 프로그램의 도입, 피드백추구행동 향상을 위한 프로그램 실시 등이 필요하다는 것이다.

The leading source of occupational fatalities is a portable ladder in Korea because it is widely used in industry as work platform. In order to reduce victims, it is necessary to establish preventive measures for the accidents caused by portable ladder. Therefore, this study statistically analyzed injury death by portable ladder for recent 10 years to investigate the accident characteristics. Next, to monitor wearing of safety helmet in real-time while working on a portable ladder, this study developed an object detection model based on the You Only Look Once(YOLO) architecture, which can accurately detect objects within a reasonable time. The model was trained on 6,023 images with/without ladders and safety helmets. The performance of the proposed detection model was 0.795 for F1 score and 0.843 for mean average precision. In addition, the proposed model processed at least 25 frames per second which make the model suitable for real-time application.