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이 연구는 정의적 영역이 교수·학습 활동에 미치는 영향을 이론적으로 탐색함으로써 교원의 전문성 역량 강 화를 위해 정의적 영역을 지원할 방법을 모색하려는 목적을 갖고 있다. 이를 위해 이 연구는 OECD Teaching and Learning International Survey (TALIS) 분석 결과를 통해 교수·학습 활동에 영향을 미칠 수 있는 심리적 배경 요 인을 살펴보았다. 교수·학습 활동에서 정의적 영역의 중요성을 정리하고, 교수 효능감 및 스트레스를 중심으로 정의적 영역이 수업에 미치는 영향을 확인하였다. 이어서 교원의 전문성 신장 관점에서 정의적 영역의 지원 방향 에 대한 시사점이 무엇인지 도출하고자 하였다.

This study aimed to theoretically explore the potential impact of the affective domain on teaching and learning and to suggest supportive approaches for teacher professional competencies. Using the ‘Teaching and Learning International Survey, TALIS’ by OECD, this study sought emotional factors that might influence teaching and learning practices. In the result section, the study discussed the importance of the affective domain for better lessons. In addition, it dealt with the possible causes, such as teacher self-efficacy or stress, that can affect teaching and learning according to years of experience as a teacher and professional development. Lastly, the implication was drawn regarding supportive approaches to the affective domain from the perspective of professional teaching competencies.

기존의 네트워크 구조는 게이트웨이 보안을 경계로 사용하므로 내부자 간의 무단 액세스를 방지하고 내부자 공격을 완화하기가 어렵다. 또한 조직의 규모가 커지면서 네트워크 트래픽이 복잡해지면서 모니터링 및 위협 식 별이 어려운 작업이 되었다. 이러한 문제를 극복하기 위해 그래프 데이터베이스를 사용하여 네트워크 노드를 모 델링하고 네트워크 동작을 분석할 것을 제안한다. 네트워크 트래픽 데이터를 수집하고 전처리를 통한 데이터 확 보와 그래프 모델링을 통한 내부 네트워크의 구조, 운영 및 잠재적인 보안 위협에 대한 통찰력을 얻을 수 있다. 이를 통해 접근통제 테이블과 접근통제 정책을 수립함으로써 보안 위협을 가하는 잠재적인 노드를 식별하고 비정 상적인 활동을 감지할 수 있다. 또한 접속 패턴을 분류하고 정상 편차를 식별하며 악의적인 사용을 방지하기 위 한 노드 간 접근통제 조치를 구현함으로써 발생할 수 있는 잠재적 위협을 방지할 수 있다.

Existing network structures use gateway security as a boundary, making it difficult to prevent unauthorized access between insiders and mitigate insider attacks. Additionally, as organizations grow in size, network traffic becomes more complex, making monitoring and threat identification a difficult task. To overcome these problems, we propose to model network nodes and analyze network behavior using a graph database. You can collect network traffic data, obtain data through preprocessing, and gain insight into the structure, operation, and potential security threats of internal networks through graph modeling. Through this, it is possible to identify potential nodes that pose security threats and detect abnormal activities by establishing access control tables and access control policies. In addition, potential threats that may occur can be prevented by classifying access patterns, identifying normal deviations, and implementing access control measures between nodes to prevent malicious use.

본 논문은 M365(Microsoft 365)의 정보보안 체계 점검과 규제 준수를 위한 방안을 제시한다. M365은 기업의 업 무 개선, 협업 강화, 비용 절감, 보안 및 규정 준수를 위한 전략적인 결정으로 간주된다. M365은 사용자 인증과 접근 관리, 데이터 분류와 민감도 분석, 엔드포인트 보호, 이메일 및 문서 보안 등 다양한 기능을 제공하여 기업 의 정보를 안전하게 보호할 수 있다. 망분리 환경에서 M365에 접근하기 위해서는 적절한 접근 방법을 선택해야 한다. PaaS 서비스에 접근하는 방식과는 다른 방식을 선택하여, SaaS 형태의 서비스의 경우에는 접근통제가 된 망분리 환경에서 접속 방안을 고려해야 한다.

This Study presents an approach to assessing the information security system and regulatory compliance of Microsoft 365 (M365). M365 is considered a strategic decision for enterprises, aiming to improve business processes, enhance collaboration, reduce costs, and ensure security and regulatory compliance. M365 offers various features such as user authentication and access management, data classification and sensitivity analysis, endpoint protection, and email and document security to securely protect enterprise information. To access M365 in a segmented network environment, appropriate access methods should be chosen. Different approaches should be considered for accessing SaaS services compared to accessing PaaS services, particularly in a segmented network environment with access controls.

국가를 운영하는 과정은 정치 체제에 따라 다를 수 있지만 민주국가에서는 헌법과 법률에 따라 국가 권력을 행정, 입법, 사법으로 분리한다. 이러한 원칙을 유지하면서 행정부가 국가 운영의 목표를 달성하기 위해 수행하는 여러 가지 프로그램에 대한 감독 기능을 수행하는 기구를 운영한다. 미국 연방정부의 감찰관 제도는 행정부와 의 회의 견제와 균형이라는 구도에서 조화를 이루며 운영・발전하고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 이러한 제도의 탄생 배경과 운영현황을 고찰하면서 국내에 원용할 수 있는 시사점을 발굴하고자 하였다. 이에 대한 국내의 관심 과 연구가 필요하다.

The process of governing a country can vary depending on the political system, but in a democratic nation, the powers of the state are typically divided into the executive, legislative, and judicial branches according to the constitution and laws. While maintaining these principles, a governing body is established to oversee the various programs carried out by the executive branch to achieve the goals of national governance. The system of inspectors general in the United States federal government operates in harmony with the principle of checks and balances between the executive branch and the legislature. Therefore, in this study, we sought to examine the background and current status of this system, and to discover implications that could be applied domestically. Hence, there is a need for domestic interest and research on this matter

이 연구는 STEAM 과학 프로젝트 학습을 초등학생들이 진행하는 과정에 대한 것이다. 범교과적인 주제를 해결 하기 위하여 DRB Space Challenge의 주제인 달 환경에서 사람의 힘으로 움직이는 이동수단의 문제를 선정하여 진행하였다. 학생들은 주어진 문제 이해와 해결책의 아이디어 산출에 생성형 AI를 이용하였다. 또한, 학생들은 자 신의 아이디어를 구현하고 개선하기 위하여 메이커스페이스의 도움을 받았다. 학생들은 학습의 과정에서 생성형 AI의 특성을 파악하였고, 프롬프트에 입력하는 질문이 중요함을 알게 되었고, 생성형 AI의 결과물이 완전하지 않 은 것을 알게 되었다. 학생들은 아이디어를 구체화하는 과정에서 메이커스페이스를 방문하여 스케치를 구체화하 고, 프로토타입을 통해 개선점을 찾았다. 학생들은 우주와 우주복, 인공지능, 달 환경, 수송 장치 등 다양한 개념 들을 하나의 주제 활동으로 학습하였고, 문제에 대한 해결책을 작성하는 과정을 경험하였다.

This study investigates the process of elementary school students learning about STEAM science projects. To address an interdisciplinary theme, the problem of human-powered transportation in the lunar environment, which is the topic of the DRB Space Challenge, was selected. The students use generative AI to understand the given problem and generate ideas for solutions. In addition, students used the maker-space to implement and improve their ideas. In the process of learning, the students learned the characteristics of generative AI, the importance of the questions they entered into the prompts, and the fact that the outputs of generative AI are not complete. In the process of refining their ideas, they visited the maker-space to refine their sketches and find improvements through prototypes. They learned about various concepts such as space, spacesuits, artificial intelligence, lunar environment, and transportation in one thematic activity and experienced the process of making solutions to problems.

비밀 분산 방식은 비밀정보를 다수의 비밀 조각으로 분할한 후 복원 권한을 가진 구성원이 비밀 조각을 수집 하여 복원함으로써 데이터를 안전하게 관리하는 방식이다. 본 논문에서는 Sun의 일방향 함수를 이용한 비밀분산 방식을 개선한 새로운 비밀분산 방법을 제안하였다. Sun의 방식은 일방향 함수의 특성에 따라 데이터 전송 과정 에서 정보가 노출되어도 안전하고 매우 효율적인 연산이 가능하다는 장점이 있으나, 비밀 분산 과정에서 파라미 터 재분배에 관한 번거로움이 있으며 파라미터를 안전하게 보호하는 방법을 명시하지 않고 있어 해당 방식을 실 제 시스템에 적용하는데 어려움이 존재하였다. 따라서 본 논문에서는 Sun의 비밀분산 방식의 장점을 그대로 수용 하면서 파라미터 재분배 과정을 거치지 않아 정보 노출의 위험을 해결할 수 있는 새로운 방법을 제안하였다. 제 안한 방식은 가로채기 공격, 파라미터 노출, 무작위 대입 공격 및 정당하지 않은 참여자로의 개입으로부터 안전함 을 보이며, 사전 비밀정보를 한번 공유한 이후에는 재초기화 과정이 필요하지 않으므로 경량화된 비밀분산 방식 을 제공한다는 장점이 있다.

The secret sharing method is a method of safely managing data by dividing secret information into a number of secret pieces and then collecting and restoring the secret pieces by members with restoration authority. In this paper, we proposed a new secret sharing method that improved Sun's secret sharing method. Sun's method has the advantage of being safe and highly efficient even if information is exposed during data transmission according to the characteristics of a one-way function. However, there is a hassle related to parameter redistribution in the process of secret distribution, and it is difficult to apply the method to the actual system because it does not specify how to safely protect the parameters. Therefore, in this paper, we propose a new method that can solve the risk of information exposure without going through the parameter redistribution process while accepting the advantages of Sun's secret sharing method as it is. The proposed method is safe from interception attacks, parameter exposure, brute force attacks, and intervention by unjust participants, and has the advantage of not requiring a separate reinitialization process after sharing prior secret information once.

OpenCV는 Open Source Computer Vision의 약자이며 이미지 처리에 사용할 수 있는 오픈 소스 라이브러리이다. 이미지 딥러닝에도 OpenCV가 활용되고 CPU를 사용하면서 GPU를 활용한 처리가 가능해지면서 이미지 딥러닝도 가 능해졌고 학습 속도도 획기적으로 빨라졌다. 또한, 다양한 사진 물체를 확인하는 물체 감지는 물론 예상치 못한 강황 감지와 운전 실력 등이 모두 OpenCV를 통해 이뤄진다. 앞으로 AI 기술에 충분히 도입돼 학교 수업에서 더 많은 활용 도를 달성할 수 있을 것이다.

OpenCV stands for Open Source Computer Vision and is an open source library that can be used for image processing. As OpenCV was also used for image deep learning and processing using a GPU became possible while using a CPU, image deep learning was also possible and the learning speed was dramatically accelerated. In addition, object detection that checks various photo objects, as well as unexpected turmeric detection and driving skills, are all done through OpenCV. In the future, it will be sufficiently introduced into AI technology to achieve more utilization in school classes.