Earticle

교육의 디지털 전환을 위해 교실의 시설은 아주 빠르게 진행되고 있는 만큼 교사의 디지털 역량의 성장도 필 요하다. 이번 연구에서는 교사의 디진털 역량을 강화 시키기 위해 에듀테크를 활용한 교사 연수 프로그램을 개 발하고, 현장 교사들에게 제공하였다. 이 프로그램은 인터렉티브 학습도구, 피지컬 코딩, 메타버스, 인공지능 등 을 활용한 수업 방법을 포함하고 있으며, 교사들이 디지털 전환의 필요성과 효용에 대해 충분히 공감할 수 있도 록 돕고자 했다. 이번 연구를 통해 개발된 에듀테크 교사 연수 프로그램은 교사들에게 디지털 전환의 필요성과 효과를 보다 명확하게 전달하고, 실제 수업에서 디지털 기기와 기술을 효과적으로 활용하는 방법을 학습할 수 있도록 돕도록 했다. 이를 통해 교사들의 디지털 역량이 향상되고, 학생들의 학습 경험과 만족도를 향상시킬 수 있었다. 또한, 이번 연구 결과는 교육기관이나 교육 담당 기관에서 에듀테크 교원 역량 강화 프로그램을 개발하 는 데에도 활용될 수 있기를 기대한다.

As classroom facilities are progressing very rapidly for the digital transformation of education, the growth of teachers' digital capabilities is also necessary. In this study, teacher training programs using edutech were developed and provided to field teachers to strengthen teachers' digital capabilities. This program includes teaching methods using interactive learning tools, physical coding, metaverse, and artificial intelligence, and aims to help teachers fully sympathize with the need and utility of digital transformation. The EduTech teacher training program developed through this study more clearly communicates the need and effectiveness of digital transformation to teachers and helps them learn how to effectively utilize digital devices and technologies in actual classes. Through this, teachers' digital capabilities were improved and students' learning experiences and satisfaction were improved. In addition, the results of this study are expected to be used by educational institutions or educational institutions to develop EduTech teacher competency enhancement programs.

쌀 수확량 감소에 크게 영향을 주는 것은 집중호우나 태풍에 의한 도복 피해이다. 도복 피해 면적 산정 방법은 직접 피해 지역을 방문하는 현장 조사를 기반으로 육안 검사 및 판단하여 객관적인 결과 획득이 어렵고 많은 시간과 비용이 요구된다. 본 논문에서는 무인 항공기로 촬영된 RGB 영상을 Vision Transformer 기반 Segformer을 활용한 벼 도복 영역 추정 및 진단을 제안한다. 제안된 방법은 도복, 정상, 그리고 배경 영역을 추정하고 종자관리요강 내 벼 포장 검사를 통해 도복률을 진단한다. 진단된 결과를 통해 벼 도복 피해 분포를 관찰할 수 있게 하며, 정부 보급종 포장 검사에 활용할 수 있다. 본 연구의 벼 도복 영역 추정 성능은 평균 정확도 98.33%와 mIoU 96.79%의 성능을 나타내었다.

The main factor affecting the decline in rice yield is damage caused by localized heavy rains or typhoons. The method of analyzing the rice lodging area is difficult to obtain objective results based on visual inspection and judgment based on field surveys visiting the affected area. it requires a lot of time and money. In this paper, we propose the method of estimation and diagnosis for rice lodging areas using a Vision Transformer-based Segformer for RGB images, which are captured by unmanned aerial vehicles. The proposed method estimates the lodging, normal, and background area using the Segformer model, and the lodging rate is diagnosed through the rice field inspection criteria in the seed industry Act. The diagnosis result can be used to find the distribution of the rice lodging areas, to show the trend of lodging, and to use the quality management of certified seed in government. The proposed method of rice lodging area estimation shows 98.33% of mean accuracy and 96.79% of mIoU.

181 kinds of local native plants were selected by its anti-inflammatorial folk medicinal uses and evaluated it antioxidative and inhibitory activity of nitric oxide (NO) production in lipopolysaccharide (LPS)-induced 264.7 macrophage cells. Among the 181 kinds of plants, 99 species showed potent antioxidative activities and 20 extracts showed inhibitory activity towards nitric oxide production by more than 70% at a concentration of $100{\mu}g/mL$. Therefore, these plants should be considered promising candidates for the treatment of inflammatory diseases accompanying overproduction of NO.