본 논문은 언리얼 엔진(Unreal Engine) 기반의 가상환경에서 인공지능 시각화의 대표적인 시스템인 Stable Diffusion을 이용하여 다양한 형태의 인터렉티브 레벨 디자인 구현 방법을 분석하고 제안한다. Stable Diffusion 은 Midjourney와 함께 대표적인 인공지능 시각화 시스템이며 다양한 프로그램 및 툴에 응용되고 있으며 프롬 프트 입력 기반으로 Text to Image, Image to Image는 물론이며 간단한 추가 작업으로 바디 모션 변화까지 자 연스럽게 적용되는 인공지능 시각화 시스템이다. Unreal engine은 현재 5.2까지 업데이트 된 대표적인 게임 엔 진이며 본 연구에서는 5.1을 사용하였다. Unreal Engine은 게임은 물론 애니메이션, 영화CG, 건축, 디지털 트윈 까지 광범위하게 사용되고 있으며 게임 엔진이지만 게임 이외의 콘텐츠 저작 툴로써 점점 더 많이 이용되고 있는 프로그램이다. 본 논문은 이 Stable Diffusion과 Unreal engine을 접목시켜 효과적인 인터랙티브 레벨 구현 을 할 수 있는 프로세스에 관해 분석하고 제안한다. 이미 인공지능은 다양한 2D, 3D콘텐츠에 접목이 시도되 어 실제 퍼블리싱가지 이어지고 있는 시대라고 할 수 있다. 본 연구는 현재 Unreal Engine과 인공지능을 효과 적으로 융합하여 시각적 결과물을 구현하는 방법론을 분석하였으며 효과적으로 구축할 수 있는 토대를 확인 하였다.

본 연구의 목적은 유아교사의 놀이신념과 놀이교수효능감이 2019 개정 누리 과정 실행수준에 미치는 영향을 살펴보는 것이다. 이를 위해 서울과 경기도 소 재 유치원과 어린이집에서 만 3세∼5세 유아를 담당하는 교사 223명을 대상으 로 설문조사를 실시하였고, 수집된 자료는 SPSS 20.0 프로그램을 사용하여 일 원변량분석, Scheffe 사후검정, Pearson 상관분석, 다중회귀분석, 위계적 회귀분 석을 실시하였다. 연구결과, 첫째, 30대 연령, 대학원 이상의 학력, 2회 이상 누리과정 연수를 받 은 유아교사의 놀이교수효능감과 개정 누리과정 실행 수준이 높은 것으로 나타 났다. 둘째, 유아교사 놀이신념의 ‘놀이중심’ 신념은 개정 누리과정 실행수준과 유의한 상관이 있었지만, ‘학습중심’ 신념은 유의한 상관이 없었다. 유아교사의 놀이교수효능감 전체 및 모든 하위변인이 개정 누리과정 실행수준과 유의한 상 관이 있는 것으로 나타나, 놀이교수효능감이 높을수록 개정 누리과정의 편성·운 영, 교수·학습, 평가 실행이 높은 것으로 나타났다. 셋째, 유아교사 놀이신념의 ‘놀이중심’ 신념은 개정 누리과정 실행수준에 통계적으로 유의한 영향(36%)을 미치는 것으로 나타났고, 놀이교수효능감의 ‘놀이교수효능에 대한 신념’ 역시 유 의한 영향(47%)을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 유아교사의 ‘놀이중심’ 신념과 ‘놀이교수효능감’이 2019 개정 누리 과정 실행수준을 높일 수 있는 예측 변인임을 밝힘으로써 2019 개정 누리과정의 실행수준을 높이는 토대가 될 수 있을 것이다.

최근에는 게임을 플레이어가 직접 즐기는 것 뿐만 아닌 인터넷 방송을 통해 시청하는 경우도 늘어났다. 따라서 예전처럼 기술력을 바탕으로 한 화려한 그래픽뿐만 아니라 플레이어 또는 시청자에게 인상 깊은 스토리를 전달해주는 것 또한 중요해졌다. 본 논문은 게임에서 스토리를 전달하는 방법 중 퀘스트를 인터랙티브 스토리텔링을 고려하여 레벨디자인 할 수 있는 저작도구를 설계하고 구현하였다. 구현된 퀘스트 레벨디자인 저작도구는 NPC, 필드(몬스터), 아이템과 같은 배경 설정을 한 뒤 이들을 연결해주는 인터랙션 설정을 마치면 여러 유형의 퀘스트가 설정해준 내용을 바탕으로 생성된다. 이러한 방식으로 생성된 퀘스트는 인과 관계가 명확하여 플레이어로 하여금 퀘스트의 내용을 쉽게 납득할 수 있도록 도와준다. 또 퀘스트 레벨디자인 저작도구는 프로그래밍을 모르는 기획자도 쉽게 사용할 수 있고 이를 이용하면 시간과 비용이 많이 드는 퀘스트 기획, 제작에 사용할 수 있을 것이다.

학교 교육과정의 자율화가 확대됨에 따라 단위학교를 중심으로 교사의 교육과정 역량을 강화하기 위한 방안을 탐색하는 연구는 중요한 의미를 갖는다. 이에 본 연구에서는 단위 학교의 교육과정 편성 운영 자율성 확대에 부응하기 위해 요청되는 교사의 전문성, 자율성, 책무성 확대 방안을 교사의 교육과정 역량 측면에서 찾고자 하였다. 미래 학교의 교사는 구체적인 학교 상황에서 교육과정을 어떻게 해석하고 적용할 것인지를 탐색하고 개발하는 역할을 수행하도록 기대된다. 본 연구에서는 문헌분석, 국내외 사례연구, 설문조사 등을 통해 과학 교사의 학교 교육과정 편성 운영 역량의 발휘 실태를 진단하였다. 과학교사들은 교육과정 운영에서의 실질적 자율성 부족, 인프라 미비, 학생성취도로 책무성을 묻는 체제, 숙고를 위한 시간의 부족, 교육과정에 대한 주체성 인식 부족 등이 교사의 자율적 학교 교육과정 편성 운영의 장애요인이라고 지적하였다. 본 연구의 결론 부분에서는 과학교사를 비롯한 현장 교사의 교육과정 역량 발휘의 장애요인에 대한 해결 방안으로 실질적 자율화의 확대, 현장 교사의 교육정책 결정 참여 활성화, 학교평가에서 정성적 요소 강화, 교사의 직급 및 승진 경로의 다양화를 통한 교육과정 역량 강화, 교사의 학습공동체 참여 활성화 등을 제안하였다.

The research presents a guideline for quality practitioners to provide a full comprehension of differences in theoretical and practical interpretations of assumed sampling errors of and significance probability of calculated p-value. Besides, the study recommends the use of statistical inferences methods with known parameters to identify the improvement effects. In practice, the quality practitioners obtain the known parameters through systematic quality Database (DB) activities.

The 7th national curriculum takes a strong stance for a student-centered curriculum as well as operating and management flexibility at the school level. This study explored the procedures of and the status on implementation of the 7th national English curriculum at the primary level. It examined the processes taken by the local boards of education in due course of facilitating the schools with the school level curriculum implementation, and the schools and teachers for the actual curriculum implementation. To achieve the goal of the study, it was conducted by questionnaires for teacher and supervisors, classroom observation, and teacher interviews. Results were interpreted by the core aspects of the 7th national curriculum: curriculum reconstruction, student-centeredness, and specialization of the curriculum. Three major elements were found in the process of curriculum modification: firstly, the local boards of education was not enough to support so that the schools developed and implemented the school-based curricula secondly, teachers did not exert autonomy in interpreting and applying curriculum to their classrooms, and finally, there was a high demand for teachers and experts with potential in the schools as well as in the board of education. For the successful settlement of curriculum, continuous efforts are needed to involve teachers in the process of curriculum implementation.

본 연구는 유치원 교사의 창의적 수업 능력에 대한 중요도 인식 및 실행 정도가 어떠한지와 교사 경력과 학력, 설립유형에 따라 어떤 차이가 있는지 분석하고자 하였다. 이를 위하여 유치 원 교사들을 대상으로 창의적 수업 능력에 대한 중요도 인식 및 실행 정도에 대해서 설문조사 하고 F(t)분석을 통해 변인들 간의 차이를 분석하였다. 그 결과 첫째, 유치원 교사들은 창의적 수업 능력에 대한 중요도를 대체로 높게 인식하였고, 교사의 경력과 학력, 설립유형별로 통계적 으로 유의미한 차이가 나타났다. 둘째, 유치원 교사들은 창의적 수업 능력에 대한 실행 정도가 보통 이상이었고, 교사의 경력과 학력, 유치원 설립유형에 따라 통계적으로 유의미한 차이가 나 타났다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 유치원 현장에서 창의적 수업을 실행하기 위한 방안을 제안하였다.

The main objective of this study was to assess the applicability of IoT (Internet of Things)-based flood management under climate change by developing intelligent water level monitoring platform based on IoT. In this study, Arduino Uno was selected as the development board, which is an open-source electronic platform. Arduino Uno was designed to connect the ultrasonic sensor, temperature sensor, and data logger shield for implementing IoT. Arduino IDE (Integrated Development Environment) was selected as the Arduino software and used to develop the intelligent algorithm to measure and calibrate the real-time water level automatically. The intelligent water level monitoring platform consists of water level measurement, temperature calibration, data calibration, stage-discharge relationship, and data logger algorithms. Water level measurement and temperature calibration algorithm corrected the bias inherent in the ultrasonic sensor. Data calibration algorithm analyzed and corrected the outliers during the measurement process. The verification of the intelligent water level measurement algorithm was performed by comparing water levels using the tape and ultrasonic sensor, which was generated by measuring water levels at regular intervals up to the maximum level. The statistics of the slope of the regression line and   were 1.00 and 0.99, respectively which were considered acceptable. The error was 0.0575 cm. The verification of data calibration algorithm was performed by analyzing water levels containing all error codes in a time series graph. The intelligent platform developed in this study may contribute to the public IoT service, which is applicable to intelligent flood management under climate change.