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본 논문은 학교 로봇공학에서의 집단 상호작용을 이해하기 위한 것이다. 학생의 상호작용을 이해하면 교육용 로봇(ER) 활동에서 교육 실천 및 교수법을 보급하는데 도움이 될 수 있다. 교육용 로봇은 다른 사람들과 협력하여 학습하는 데 도움이 되는 구성주의에 기반을 두고 있다. 학습을 극대화하기 위해 소규모 집단을 활용하는 협동학습은 교육용 로봇 활동 전반에 걸쳐 일반적으로 사용되며 협동학습 에 관련된 요소 및 구체적인 사항들은 교육용 로봇연구의 전반에 걸쳐 잘 나타나고 있다. 협동학습의 다섯 가지 요소는 집단 과정 (group process), 긍정적인 상호의존성, 촉진적 상호작용, 사회적 기술, 그리고 개인의 책임이다. 이 연구는 협동학습의 이러한 기본 요소들이 교육용 로봇 활동에서 학생 상호 작용을 확인하고 문서화하기 위한 관찰 렌즈로 사용될 수 있고 교육용 로봇에서 교육적 천을 더 잘 이해하고 그를 발전시키는데 도움이 될 수 있을 것이다.

This paper was created to understand the group interactions in school robotics. Understanding student interactions can help inform instructional practices and pedagogies in educational robotics (ER) activities. ER is based in constructionism which is conducive for working collaboratively with others. Cooperative learning (CL) which is the use of small instructional groups to maximize learning is commonly used throughout ER activities and its elements are seen throughout ER research. The five elements of CL are group pro cessing, positive interdependence, promotive interactions, social skills, and individual accountability. This study posits that some of these primary elements of CL can be used as an observational lens for documenting student interactions in ER activities and help to further understand and develop instructional practices in ER.

피지컬 컴퓨팅(Physical Computing)은 컴퓨터 과학에서 하드웨어와 소프트웨어를 결합하여 실세계와 상호작용하는 컴퓨팅 시스템 을 만드는 방법론으로, 인공지능 교육에서 실제 문제 해결 능력 강화, 창의성과 협업 능력 개발, 인공지능에 관한 전문 지식 습득, 직관 적인 학습 방법 등의 관점에서 중요한 인공지능 융합 교육의 가능성을 가지고 있다. 본 논문은 이러한 인공지능 융합 교육을 위한 피지 컬 컴퓨팅 캠프 프로그램을 설계 및 개발하고, 실제 운영한 사례를 분석하였다. 실제 교육 프로그램은 8차시 분량으로 개발하였고, 블 록 프로그래밍 기반의 피지컬 컴퓨팅 교구를 활용하여 학생들이 직접 데이터를 수집 및 가공하고, 인공지능 모델에 적용할 수 있는 기 회를 제공하였다. 교육을 실시한 결과, 학생들의 인공지능에 대한 흥미도와 활용 가능성에 대한 이해도가 긍정적인 반응으로 나타났 고, 데이터의 수집 및 처리, 인공지능 모델의 활용, 인공지능 모델의 평가에 대한 중요성을 모두 인식하고 만족도가 높게 나타났음을 알 수 있었다. 본 연구를 바탕으로 피지컬 컴퓨팅의 개념을 도입하여 인공지능에 필요한 센서, 모델 등에 대한 이해를 포함하는 다양한 프 로그램을 개발하여 학생들에게 적용한다면 학생들의 흥미를 높이면서 인공지능에 대한 이해 및 활용 교육을 원활하게 수행할 수 있을 것이다.

Physical computing is a methodology in computer science that combines hardware and software to create a real-world computing system that has the potential of artificial intelligence (AI) convergence education in terms of strengthening real-world problem-solving skills, developing creativity and collaboration skills, acquiring expertise in AI, and intuitive learning methods. This study designs and develops a physical computing camp program for such education and analyzes the actual operation. The actual education program was developed in eight sessions, and provided opportunities for students to collect and process data directly and apply it to AI models by utilizing block programming-based physical computing teaching tools. As a result of the training, students’ interest in AI and understanding of the possibility of utilization were positive, and the importance of data collection and processing, and use and evaluation of AI models were all recognized and satisfied. If the concept of physical computing is introduced based on this study and various programs including understanding of sensors and models necessary for AI are developed and applied to students, it will be possible to smoothly understand and utilize AI while increasing students’ interest.

본 논문은 카메라를 이용하는 많은 지도 작성, 증강현실(Augmented Reality), 자동차 등등에서 반드시 필요한 이미지 변이 추정에 대한 고찰을 다루고 있는 논문이다. 우선 본 논문에서는 이미지 변이 추정에 대한 기본 개념, 딥러닝 이전의 연구들에 대한 설명으로 간 단하게 이미지 변이 추정에 대해 알아본다. 그리고, 딥러닝을 이용한 스테레오 방법과 모노 방법에 대한 최신(State of the Art) 연구들 에 대하여 소개를 한다. 구체적으로 스테레오 구성을 이용하는 PSMnet과 AANet에 대해서 자세히 알아보도록 하고, 단일 카메라를 이 용하는 모노 변이 추정에서는 Hu와 Godard가 제안한 오토인코더를 사용하는 방법에 대해 알아보도록 하겠다. 본 논문에서 설명하고 있는 이미지 변이 추정 방법이 최신의 동향을 파악하는데 도움이 되고, 딥러닝을 이해하고 활용하는데 도움이 되기를 기대한다.

This paper discusses the estimation of image disparity, which is essential in many applications such as map-building using cameras, AR(Augmented Reality), and autonomous driving. First, this paper briefly explains the basic concepts of image disparity estimation and previous research before deep learning. Additionally, it introduces the latest (state-of-the-art) researches on stereo and monocular methods using deep learning. Specifically, I will explain more about PSMnet and AANet using stereo configurations, and how to use the auto-encoder proposed by Hu and Godard in mono-disparity estimation using a single camera. The image disparity estimation methods described in this paper are expected to be helpful in understanding and utilizing deep learning and in keeping up with the latest trends.

본 연구는 노인들을 대상으로 치매예방을 위한 유아놀이 기반 치매예방통합프로그램을 개발하는데 있으며, 프로그램의 일반화를 위 한 평가과정을 거쳤다. 개발된 프로그램은 ADDIE모형과 유아놀이를 바탕으로 회기별 60분식 총 8회기로 구성하였다. 연구대상은 제주시 소재 J경로당에 등록한 만65세 이상 노인들 중 치매선별검사의 정상규준 이상에 해당하는 최종 12명 노인들을 선발하여 대조 군 6명, 실험군 6명으로 무선배치하였다. 연구결과 개발된 유아놀이 기반 노인 치매예방통합프로그램은 실험군 노인들의 인지기능 유 지 및 향상, 정신건강과 일상생활 수행능력이 향상되었다. 매회기마다 참여관찰과 경험보고서 및 소감문, 만족도 조사를 통한 질적분 석 결과에서도 실험군 노인들의 인지기능 활성화, 정신건강의 활력적 기운 생성, 심신건강을 위한 일상생활 수행능력 등 의미분석을 통 한 치매에 대한 사회적 인식변화와 건강한 노후와 삶의 질 향상에 긍정적인 결과를 나타냈다. 개발된 치매예방통합프로그램을 통해 노 인들의 정신건강 유지 및 지속적 서비스 제공, 가족들과의 관심 등 긍정적인 여가시간 활용을 통해 치매예방에 기여할 것으로 기대한다.

This study is aimed at developing an integrated dementia prevention program based on infant play for the prevention of dementia for the elderly, and went through an evaluation process for generalization of the program. The developed program consisted of a total of 8 sessions of 60 minutes per session based on the ADDIE model and children's play. The subjects of the study were 12 elderly people aged 65 years or older who registered at J Senior Citizens' Center located in Jeju City, and were randomly assigned to 6 people in the control group and 6 people in the experimental group. As a result of the study, the infant play-based dementia prevention integrated program for the elderly improved the maintenance and improvement of cognitive function, mental health and daily life performance of the elderly in the experimental group. In the results of qualitative analysis through participation observation, experience reports, impressions, and satisfaction surveys in each session, the cognitive function activation of the elderly in the experimental group, the creation of vital energy for mental health, and the ability to perform daily life for mental and physical health were analyzed for dementia through semantic analysis. It showed positive results in social awareness change, healthy old age and quality of life improvement. Through the developed integrated dementia prevention program, it is expected to contribute to the prevention of dementia by maintaining mental health of the elderly, providing continuous services, and using positive leisure time such as interest in family members.

본 연구의 목적은 영유아 자녀를 둔 중년기 부모가 불안정애착 표상의 도출로 자아회복탄성과 심리적안녕감의 관련성을 아는데 있 다. 연구대상은 어린이집에 다니는 영유아 자녀를 둔 부모를 대상으로 성인애착 설문지를 실시한 후, 부 3명, 모 6 명을 심층 인터뷰하여 그 중 부 3명, 모 3명의 자료를 Giorgi연구방법으로 불안정애착 27개, 자아회복탄력성 39개, 심리적안녕 감 33개 등 총 99개의 의미단위를 도출하였다. 결론은 영유아 자녀를 둔 중년기 부모의 불안정애착 경험은 애착불안, 애착회피 로 원가족 부모 관계에서 심리적·정서적으로 불안정한 관계를 형성하고, 자아회복탄력성은 자기조절능력과 긍정성으로 나뉘며 자기조절능력은 감정조절, 원인분석으로 긍정성은 자아낙관성, 생활만족, 감사로 표현하는 것으로 나타났다. 심리적안녕감은 자 아수용성, 긍정적 대인관계, 개인의 성장, 삶의 목적, 환경에 대한 통제를 나타내며, 자아 수용적인 모습으로 경험한 것을 있는 그대로 인정하고, 긍정적 대인관계로 개인의 성장과 성숙이 만족스러운 삶으로 나타났다. 이에 부모의 불안정애착은 자신과 주 변인에게 영향을 주고, 영유아기의 애착은 전 생애에 걸쳐 중요하므로 부모와 자녀가 심리적·정서적으로 안정되어야 한다는 점 을 시사한다. 다만, 본 연구는 어린이집에 다니는 중년기 부모의 영유아 자녀로 한정되어 연구의 신뢰성을 높이기 위해 대상의 다양화와 부모의 불안정애착 경험과 자녀의 불안정애착 경험을 포함하여 시행하는 것이 필요하다.

The purpose of this study is to find out the relationship between self-resilience and psychological well-being by deriving the representation of insecure attachment for middle-aged parents with infants and young children. The subjects of this study were to conduct an adult attachment questionnaire for middle-aged parents who send their infants and toddlers to daycare centers, and then conduct in-depth interviews with 3 fathers and 6 mothers. A total of 99 semantic units were derived, including 39 units of self-resilience and 33 units of psychological well-being. In conclusion, the experience of insecure attachment of middle-aged parents with infants and young children forms a psychologically and emotionally unstable relationship in the parent-of-origin relationship due to attachment anxiety and attachment avoidance, and self-resilience is divided into self-regulation ability and positivity. Emotion control and cause analysis showed that positivity was expressed as self-optimism, life satisfaction, and gratitude. Psychological well-being represents self-acceptance, positive interpersonal relationships, personal growth, life purpose, and control over the environment, acknowledging experiences as they are in a self-accepting manner, and satisfying personal growth and maturation through positive interpersonal relationships. appeared in life. This suggests that parents and children should be psychologically and emotionally stable because parents' insecure attachment affects themselves and those around them, and attachment in infancy is important throughout life. However, this study is limited to infants and toddlers of middle-aged parents attending daycare centers, so it is necessary to diversify the subjects and include parents' insecure attachment experiences and children's insecure attachment experiences to increase the reliability of the study.