Earticle

메이커 중심의 학습 경험이 과학, 기술, 공학, 수학 분야의 흥미와 기능을 향상시키고 STEAM 교육을 위한 유 용한 토대가 될 수 있다는 기대로 인해, 메이커 운동에 대한 관심이 높아졌다. 이 연구는 융합교육 및 과학교육, 기술교육 분야 연구 동향 연구에 근거하여 기존의 분석 도구를 본 연구의 목적에 맞게 변형한 뒤 메이커스페이스 에서의 융합교육 분석 기준을 개발하는 방법을 제안한다. 연구 검토의 단계는 메이커스페이스에 관련된 분석 대 상의 연구 논문을 선별하는 단계, 키워드를 정의하고 체계적인 범주 생성하기, 상세한 검토 및 데이터 추출 단계 의 세 단계로 구성되었다. 개발한 분석 기준에 따라 국외 학술논문에 게재된 메이커스페이스에서의 융합교육 연 구 동향을 연구 정보 및 연구 내용 측면에서 동향을 분석할 수 있는 방안에 대해 탐색한다.

The interest in the maker movement has increased due to its potential to support learners to have positive attitudes and skills in science, technology, engineering, and mathematics through making activities; thus, it may usefully affect STEAM education. This study suggests an approach to analyze research trends in STEAM education at makerspaces based on standards from previously published references. The three steps for reviewing references are included selecting publications regarding makerspaces, defining keywords and creating systemic categories, and detailed review and data extraction. The developed standards can be used to explore research trends regarding STEAM education at makerspaces in terms of research information and content.

일반적으로, 유리수와 관련된 소수표현의 문제는 정수론에서 주로 다룬다. 이 논문에서는 잘 알려진 군론을 이 용하여 이러한 문제를 고찰해 보았다. 먼저, 유리수의 순환소수(repeating decimal)를 찾는 알고리즘을 고찰하여 이를 python으로 코딩을 해 보았다. 그리고 분모가 소수(prime)인 분수의 소수(decimal)표현을 군(group)의 관점에 서 고찰하였다. 구체적으로, 2와 5가아닌 소수 p에 대하여  의 순환마디 개수는 (Z , Xp)의 부분군 <10>의 위 수와 같다. 또한 (a=1,2,...,p-1)의 순환마디의 종류는 부분군 <10>의 잉여류의 개수만큼 나타난다.

In general, the problem of decimal representation related to rational numbers is mainly dealt with in the number theory. In this paper, these problems were considered using the well-known group theory. First, an algorithm for finding the repeating decimal of a rational number was considered, and it was coded as python. And the decimal expression of the fraction whose denominator is prime was considered from the perspective of the group. Specifically, for a prime number p other than 2 and 5, the number of cyclic nodes of  is equal to the order of the subgroup <10> of (Z , Xp). Also, the number of cyclic nodes in  (a=1,2,...,p-1) appears as many as the number of cosets of <10> in (Z , Xp).

현재의 의류 쇼핑몰이나 검색 플랫폼은 키워드 중심의 검색 위주이다. 또한 의류의 정보를 사람이 일일이 입력하여 상품의 이름과 설명을 직접 작성해야 하는 시스템이다. 이러한 현재의 의류 검색 시스템을 자동화하고 키워드 중심이 아닌 문장 단위 검색이 가능한 플랫폼이 요구되는 실정이다. 본 연구에서 온라인 쇼핑몰의 의류 상품 설명 자동화와 문장 검색을 구현함으로써 인력 자원과 반복 작업을 최소화하고자 한다. 이를 위해 딥러닝으로 구현된 이미지 캡셔닝 모델과 자연어 처리를 이용하여 사용자가 문장 단위로 질의하면 캡션이 가장 유사한 의류 3벌을 추천해주는 웹 서비스를 구현한다. CNN과 캡션 생성을 위한 RNN이 연속적으로 나타나는 모델인 Neuraltalk2을 활용하였고, 한국어 형태소 분석 기법을 이용하여 벡터 유사도를 활용하여 학습하였으며 이를 기반으로 추론 결과를 웹으로 서비스할 수 있도록 개발하였다. 개발된 서비스는 다양한 데이터를 추가한다면 사용자의 문장으로 표현 가능한 미묘한 느낌까지 추천이 가능한 기술로 확장이 가능하다.

Current clothing shopping malls and search platforms are keyword-oriented search. In addition, it is a system in which people had to input the information on clothing one by one and write the name and description of the product themselves. There is a need for a platform that can automate such a current clothing search system and search for sentence units rather than keyword-oriented. In this study, we intend to minimize manpower resources and repetitive work by implementing automation of clothing product description and sentence search in online shopping malls. To this end, we implement a web service that recommends three clothes with the most similar captions when a user queries in sentence units using an image capping model implemented by deep learning and natural language processing. Neuraltalk2, a model in which CNN and RNNs appear continuously for caption generation, are used, and vector similarity is used to learn using Korean morpheme analysis techniques, and based on this, inference results are developed to be serviced on the web. The developed service can be expanded to a technology that can recommend even subtle feelings that can be expressed in user sentences if various data are added.

본 연구는 초등학생용 비대면 원격 발명교육 프로그램을 개발하고 이를 운영하기 위한 자료를 개발하는 것이 었다. 이 연구를 통행 얻은 결론은 다음과 같다. 첫째, 16차시 분량의 비대면 원격 발명 교육 프로그램이 개발되 었다. 이 프로그램은 사고력 신장, 발명 흥미 유발, 지식재산(IP)의 이해, 발명 아이디어 발상 기법 학습, 발명 문 제 확인 및 정의, 발명 아이디어 구안 및 특허 검색, 발명 아이디어 표현 학습, 발명품 그리기, 발명 활동 정리의 9개 영역으로 구성되었다. 둘째, 수업 진행을 위한 자료가 개발되었다. 주요 자료 형태는 활동지, 자제 제작 동영상, 학습지, 유투브 동영상, 3D 모델링 프로그램 등이었다.

This study was to develop a non-face-to-face remote invention education program for elementary school students and to develop learning materials for the program. The results are as follows. First, a 16-hour non-face-to-face distance invention education program was developed. This program is designed to develop capabilities such as thinking skills, interesting in invention, understanding intellectual property (IP), learning how to generate ideas for inventions, identifying and defining invention problems, formulating invention ideas and searching for patents, learning to express invention ideas, drawing inventions, and organizing invention activities. Second, learning materials for the classes were developed. The main types were activity sheet, self-produced video, study sheet, YouTube video, and 3D modeling program.

21세기 지식정보 사회를 위한 컴퓨터 교육은 필수이며 각 나라에서 학생 발달 과정에 맞춰 컴퓨터 교육과정을 다루고 있다. 이를 위해 본 연구에서는 정보보안 및 정보윤리, 컴퓨터 교육과정에 대한 연구 문헌 주제어 탐색을 바탕으로 해외 여러 나라의 교육과정을 수집, 분석하여 우리나라 교육의 현실과 나아가야 할 방향에 대해 정리하 였다. 먼저 각 나라별 컴퓨터 교육과정을 분석한 결과, 컴퓨터 과학, 정보 기술등을 바탕으로 컴퓨터 교과가 독립 되어 일정 시수 이상 운영되고 있으나 우리나라 2015 교육과정에서는 컴퓨터 교육과정이 독립적으로 운영되지 않 고 시수도 적게 제시되어 있음을 알 수 있었다. 또한 초등 실과 교과 내용을 보면 소프트웨어 교육만 다루다보니 지식 정보 처리 역량을 기르기에는 미흡한 부분이 있었다. 이와 같은 연구 결과를 토대로 본 논문에서는 정보화 시대에 걸맞게 지식 정보 처리 역량을 기르고 미래 교육 대비를 위한 시사점을 제시하였다.

Computer education is essential and is considered important for the knowledge and information society of the 21st century, so computer education courses are being aligned with the student development process. To this end, in this study, based on the search for the key words of research literature on information security, information ethics, and computer curriculum, research reports and curriculum in foreign countries were collected and analyzed. The reality of education in Korea and the direction to be taken were analyzed. First, as a result of analyzing the computer curriculum in each country, the computer curriculum was run independently based on computer science, information technology and was operated for more than a certain number of hours. In Elementary Practical Art curriculum, only software education was included, and there were insufficient parts to develop knowledge information processing capabilities. Based on the results of this study, this paper presents implications for cultivating knowledge information processing capabilities and preparing for future education in accordance with the information age.

댐은 수자원 관리의 핵심이 되는 구조물이다. 본 연구에서는 댐의 효율적인 운영과 관리를 위하여 인공지능 모 델을 구축하여 다목적댐인 영천댐의 유출량을 예측하였다. 인공지능 모델의 입력 변수는 피어슨 상관관계 결과를 기반으로 선택되었다. 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 최적화된 RNN, LSTM 및 GRU 모델을 구축하여 유입량과 강 수량에 따른 댐의 유출량을 예측하였다. 연구 결과, LSTM이 세 모델 중 가장 좋은 성능을 보였다. 그러나 GRU는 LSTM에 비해 파라미터 수가 적고 학습 시간이 짧다는 점에서 효율적이다. 1, 3, 5, 7, 14일 누적 강수량을 이용하 여 LSTM 모델 학습 결과, 7일 누적 강수량을 입력으로 이용하였을 때 NSE 값이 0.794702로 좋은 결과를 보였다. 인공지능을 이용하여 효율적이고 효과적인 댐 운영 및 관리에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

A dam is one of the key structures in water resource management. In this study, the outflow of Yeongcheon dam, a multipurpose dam, was predicted using artificial intelligence models for efficient operation and management. The input variables of the models were selected based on the result of the Pearson correlation. By constructing optimized RNN, LSTM and GRU models through hyper parameter tuning, the outflow of dam according to inflow and precipitation was predicted. As a result, the LSTM model showed the best performance among three models. Nevertheless, the GRU model is efficient in that it has shorter learning time and fewer parameters than the LSTM. As a result of learning the LSTM model using cumulative precipitation for 1, 3, 5, 7 and 14 days, the Nash-Sutcliffe efficiency (NSE) was 0.794702 when the cumulative precipitation for 7 days was used as an input, which is the best among days. It is expected that artificial intelligence can be used to contribute efficient and effective dam operation.

본 논문의 목적은 일반적으로 교육, 특히 교육 및 학습 과정에서 소셜 미디어 플랫폼의 기여에 대해 논의하는 것 이다. 기존 문헌에 대한 검토를 바탕으로 소셜 미디어가 학습과 심지어 교육을 향상시키는 데 가치 있는 자원으로 활용될 수 있는지 탐구하려는 시도가 이루어졌다. 학생과 교사의 정보 활용 능력이 향상되면 소셜 미디어와 제도적 이러닝 플랫폼을 통합하면 학습자에게 더 나은 학습 결과를 제공하고 교사에게 효과적인 교육 방법을 제공할 수 있 다. 구체적인 전략으로는 학교와 일반적인 교육 환경에서 소셜 미디어를 활용하는 방법에 대해 제안하였다.

The purpose of this paper is to discuss the contributions of social media platforms in education in general and in teaching and learning process in particular. Based on review of the existing literature an attempt is made to explore how social media could be valuable resources for enhancing learning and even teaching. When students’ and teachers’ information literacy is enhanced integrating social media and institutional e-learning platforms could yield better learning outcomes for learners and effective teaching methods for teachers. Specific strategies are suggested on how to make use of the social media in schools in particular and in the education settings in general.