기대수명의 증가나 산업구조의 다변화 등 여러 요인에 의해 평생교육의 중요성이 부각되고 있으며, 우리나라에서도 국가사업의 일환으로 평생교육정책이 확대되면서 성인학습자들에 관한 연구가 증가하고 있다. 본 연구는 교수자와의 관계를 통한 지지가 중년기 여성인 성인학습자의 삶의 질에 미치는 영향을 살펴보고자 하였다. 특히 중년기 여성이 대학생활을 경험함에 있어서 느끼는 만족이 이 두 변수 사이에서 어떠한 역할을 하는지 분석하여 그 영향력을 규명하고, 차후 평생교육정책의 수립 및 평생교 육실천현장에 유용한 정보를 제공하는데 목적이 있다. 이를 위하여 경남에 위치한 2년제 및 4년제 대학에 재학 중인 중년기 여성을 대상으로 설문조사한 255부의 설문지를 분석에 활용하였다. 본 연구의 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 중년 여성학습자의 대학생활만족에 교수자 지지는 통계적으로 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 교수자 지지는 중년 여성학습자의 삶의 질에 통계적으로 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 중년 여성학습자의 대학생활만족은 교수자 지지와 삶의 질과의 관계에 매개효과가 있는 것으로 나타났다. 분석결과를 바탕으로 중년여성의 평생 교육 활성화 및 삶의 질 향상을 위한 제언을 하였다.

Recently, transfer learning techniques with a base convolutional neural network (CNN) model have widely gained acceptance in early detection and classification of crop diseases to increase agricultural productivity with reducing disease spread. The transfer learning techniques based classifiers generally achieve over 90% of classification accuracy for crop diseases using dataset of crop leaf images (e.g., PlantVillage dataset), but they have ability to classify only the pre-trained diseases. This paper provides with an evaluation scheme on selecting an effective base CNN model for crop disease transfer learning with regard to the accuracy of trained target crops as well as of untrained target crops. First, we present transfer learning models called CDC (crop disease classification) architecture including widely used base (pre-trained) CNN models. We evaluate each performance of seven base CNN models for four untrained crops. The results of performance evaluation show that the DenseNet201 is one of the best base CNN models.

본 연구는 간호대학생의 메타인지, 학습 동기가 문제해결력에 어떠한 영향을 주는지 확인하고, 이를 통해 간호대학생의 문제해결력을 효과적으로 강화할 수 있는 학습전략 마련에 기초자료를 제공하고자 시행되었다. 연구자료 수집을 위해, 2개 간호대학에 재학 중인 간호대학생 160명에게 2021년 1월 20일 부터 3월 10일까지 설문을 통해 조사한 후, SPSS/WIN 24.0 프로그램을 활용하여 통계로 분석하였다. 연구결과, 간호대학생의 문제해결력은 메타인지(r=.44, p<.001), 학습 동기(r=.45, p<.001)와 유의한 양의 상관관계가 있었다. 또한 간호대학생의 문제해결력에 영향을 주는 요인은 학습 동기, 메타인지 순으로 전체 설명력은 32%였다. 본 연구의 결과를 토대로, 간호대학생의 문제해결력을 증진할 수 있는 간호대학생 맞춤형 비교과 프로그램들이 개발·적용되기를 바란다.

구조물에 장기적으로 발생하는 노후화를 정량적으로 파악하기 위해 상시진동 데이터를 활용한 일반화된 모니터링 시스템에 관한 연구가 세계적으로 활발히 수행중이다. 본 연구에서는 구조물에서 장기적으로 취득되는 동특성을 앙상블 학습에 활용하여 구조물의 이상을 감지하기 위한 보급형 엣지 컴퓨팅 시스템을 구축하였다. 시스템의 하드웨어는 라즈베리파이와 보급형 가속도계, 기울기센서, GPS RTK 모듈, 로라 모듈로 구성됐다. 실험실 규모의 구조물 모형 진동실험을 통해 동특성을 활용한 앙상블 학습의 구조물 이상 감지를 검증하였으며, 실험을 기반으로 한 실시간 동특성 추출 분산처리 알고리즘을 라즈베리파이에 탑재하였다. 구축된 시스템을 하우징하고 포항시 행정복지센터에 설치하여 데이터를 취득함으로써 개발된 시스템의 현장 적용성을 검증하였다.

4차 산업혁명은 이제껏 인류가 경험하지 못한 파급력으로 우리 삶 전반에 걸친 변혁을 요구하고 있다. 이 변혁의 물결을 잘 헤쳐나갈 수 있는 지혜와 통찰력이 더는 전통적인 교육 환경에서만 키워질 수 없다. 학습자 중심으로 학습자에게 필요한 교육을 맞춤형으로 제공하는 교육방식의 도입과 확산이 절실하다. 본 연구는 전통적인 교육방식의 변화가 4차 산업혁명과 코로나19로 인해 급격하게 이뤄졌다는 진단에서 출발한다. 디지털 혁신과 인터넷 기반의 확대로 인해 누구나 온라인을 통해 선진 지식과 기술을 습득할 수 있게 되었으며 21세기에 필수적인 협업, 소통, 비판적 사고, 창의력 등의 역량을 증진할 수 있는 시대가 왔다. 21세기의 핵심적인 역량으로 디지털 리터러시가 강조될 것이며 이것은 교수자와 학습자 모두에게 필요한 역량으로서 학습자 중심 원격교육의 효과적 운영과 학습을 위한 토대를 마련할 것이다. 필자는 선행연구를 통해 4차 산업혁명으로 인한 교육 패러다임의 변화와 이에 따른 디지털 리터러시의 시대적 요구를 도출하고, 디지털 리터러시의 배양이 4차 산업혁명 시대의 창의적 인재 육성을 위한 필수 요건임을 주장하며 디지털 리터러시 강화를 통해 학습자 중심의 고등교육을 활성화할 방안을 제시하고자 한다. 전통적 교육의 한계를 인식하고 디지털 기술 혁신이 가져온 문명의 이기를 교육에 접목하는 것은 선택사 항이 아니라 필수가 되었다. 이러한 교육 혁명은 첨단 기술의 융복합에 힘입어 새로운 가치들을 무한히 창출할 것이며 인류문명의 도약을 위한 기름진 토양을 제공할 것이다.

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.