Earticle

최근 지능형 교육서비스로봇을 이용한 교육적 효과가 입증되면서, 유치원에 상용화가 시작되었으며, 2010년에는 초등학교 방과후 학교 영어수업을 위한 기술 개발과 필드 적용 연구가 진행되어 로봇보조학습, 즉 서비스로봇에 의한 r-Learning 패러다임의 본격적인 도래를 예고하고 있다. 이에 본 연구에서는 교육용 로봇의 개념과 종류를 정의하고, 관련 연구 동향을 살펴보았다. 또한 서비스 로봇에 의한 로봇보조학습으로서의 r-Learning의 특성을 살펴보고, u-Learning과의 차별성을 분석하였다. 그리고 로봇보조학습의 콘텐츠와 서비스에 대해 정의하였으며, 로봇보조학습 서비스 모델과 서비스 현황을 살펴보고 관람 진화적인 측면을 비교하였다. 마지막으로 빠르게 성장하고 있는 로봇보조학습 서비스 시장을 위하여 교육 및 연구기관, 정부기관, 로봇산업체가 준비해야할 사항들을 제언하였다.

As the educational use of intelligent service robots has been proved to be effective, educational service robots have been utilized in kindergarten. In addition, service robots will be used in elementary schools from 2010 for the after-school English program. This trend indicates that r-Learning using service robots will become a major educational paradigm in preparing for future education. This article consists of the following four parts. First, the concept and the type of educational robots were defined and the trend of previous research was examined. Second, the characteristics of robot-assisted learning were analyzed as a part of r-Learning, and difference between r-Learning and u-Learning was compared. Third, the contents and service using a robot-assisted learning system were discussed, the models and trend of service using the robot-assisted learning system were examined, and the aspects of viewing evolution were compared. Finally, suggestions for activating the service market of robot-assisted learning were made for the educational institution, research institution, government and robot companies.

최근 교육용 로봇 하드웨어 발달로 연산 처리 속도 및 확장성이 매우 좋아졌다. 이에 따라 로봇 하드웨어에 MBL용 온도 센서나 자이로 센서도 호환되어 데이터 로깅이 가능해졌다. 데이터 로깅이 가능한 교육용 로봇으로 학생들은 과학적인 탐구 예측, 수집, 데이터 분석이 가능한 실험을 할 수 있게 된 것이다. 이에 본 연구에서는 학급 SNS와 스마트폰을 활용한 ‘Smart r-Learning’에 데이터로깅이 가능한 교육용 로봇을 도입하여 과학 프로젝트 수업을 개발하고 적용했다.데이터 로깅 활용 Smart r-Learning 프로젝트 수업을 초등학교 5학년 학생들에게 적용한 결과 논리적 사고력 6개 영역 중 4개 영역이 유의미하게 향상 된 것으로 나타났다.

Due to the recent development of educational robot hardwares, processing speed and scalability have been greatly improved. Thus, the robot hardwares that are compatible with temperature sensor for MBL and gyro sensor made a data logging possible. Students can conduct an experiment on scientific research and prediction, collecting and data analysis with robots that can process data logging. Therefore this research constructed and adopted science project class that introduced a Smart r- Learning that utilizes Class SNS and smartphone. As a result of applying a data logging smart r-Learning to elementary school 5th graders, it has shown that the students' logical thinking ability four of the six areas have been improved in t-test.

유비쿼터스 컴퓨팅 기술과 로봇 기술의 발달과 함께 지능형 로봇은 여러 분야에서 활용되고 있고, 점차 그 범위가 확대될 것으로 예견된다. 많은 서비스 로봇들 중에서 교육용 로봇을 이용한 r-Learning의 개념과 함께 다양한 필드 스터디가 이루어지고 있다. 현재 교사 보조 로봇은 곧 실용화를 앞두고 많은 HRI 연구가 요구되는데, 본 연구에서는 로봇의 교수 스타일에 따라 학생의 반응을 살펴보고자 하였다. 이를 위하여 초등학교 6학년 평균키의 양팔이 달린 교사보조 로봇 프로토 타입을 제작하고, 동일한 영어단원에 대하여 두 가지 교수 스타일(명랑, 진지)의 컨텐츠를 개발하여 탑재한 후 초등학생 3학년을 대상으로 흥미도, 성취도, 집중도가 어떻게 다른지를 실험 비교 하였다. 실험 결과, 학생의 흥미도는 명랑한 로봇과 함께 수업한 집단이 높았지만, 성취도는 로봇의 스타일과 유의미한 관계가 없었으며, 집중도는 진지한 교수 스타일의 로봇과 함께한 그룹의 시간이 길었다. 이러한 결과는 교사 보조 로봇의 컨텐츠를 제작함에 있어, 중요한 가이드라인이 될 것이다.

Together with the development of ubiquitous computing technology and robot technology, intelligent type robots are being utilized in many areas and the range is expected to become wider and wider. Among many service robots, the educational robots are being diversely studied in the field with the concept of r-Learning. Presently, teaching assistant robots require a lot of HRI studies prior to their practical use in the very near future and are not sufficient yet. Especially, the reactions of students based of the styles of robots (e.g. serious robot, playful robot) are very important in producing robot contents but there has been no case study on them. Therefore, in this study, the appearance of the IROBI was changed to become a teaching assistant robot and was used to test and compare elementary school students’ interest, achievement and concentration depending on the styles of robot (playful, serious). The results showed that the interest was high in the group that had studied with the playful robot. The achievement however, did not show significant relations with the style of robot and that the concentration was high in the group that had studied with the serious robot.

대한민국에서 건설업은 타 업종들과 비교하여 안전사고의 위험성이 가장 높게 나타난다. 따라서 건설업 내 안전성 향상을 도모하기 위해 여러 연구가 예전부터 진행이 되어 왔고, 본 연구에선 건설현장 영상 데이터를 기반으로 물체 탐지 및 분류 알고리즘을 이용해서 효과적인 안전모 자동탐지 시스템을 구축하여 건설현장 노동자들의 안전성 향상에 기여하고자 한다. 본 연구에서 사용된 알고리즘은 Convolutional Neural Network (CNN) 기반의 물체 탐지 및 분류 알고리즘인 Region-based Fully Convolutional Networks (R-FCN)이고 이를 Transfer Learning 기법을 사용하여 딥러닝을 실시하였다. ImageNet에서 수집한 1089장의 사람과 안전모가 포함된 영상으로 학습을 시행하였고 그 결과, 사람과 안전모의 mean Average Precision (mAP)은 각각 0.86, 0.83로 측정되었다.

In Korea, the construction industry has been known to have the highest risk of safety accidents compared to other industries. Therefore, in order to improve safety in the construction industry, several researches have been carried out from the past. This study aims at improving safety of labors in construction site by constructing an effective automatic safety helmet detection system using object detection algorithm based on image data of construction field. Deep learning was conducted using Region-based Fully Convolutional Network (R-FCN) which is one of the object detection algorithms based on Convolutional Neural Network (CNN) with Transfer Learning technique. Learning was conducted with 1089 images including human and safety helmet collected from ImageNet and the mean Average Precision (mAP) of the human and the safety helmet was measured as 0.86 and 0.83, respectively.

교육이란 사회적 변화를 예측하고 우리 사회가 필요로 하는 인재를 길러내야 할 책무성을 띠고 있으며, 이러한 사회적 변화에 따라 교육은 능동적으로 변해야 한다. 이러한 국내 교육변화에 대한 관심은 지난 1995년 교육 과학기술부 교육개혁위원회의 '5․31 교육개혁안‘을 통해 구체화된 바 있다. 따라서 본 논문은 교육정보화 정책의 3단계 방향과 교육정보화의 핵심 기술인 이러닝과 유러닝 기술을 검토할 것이다. 또한 이러닝은 콘텐츠 전달 매체에 따라 엠러닝(m-learning), 티러닝(t-learning), 유러닝(u-learning), 알러닝(r-learning), game-based learning 등 으로 나눌 수 있다. 본 논문은 이 중 새로운 콘텐츠 전달 방법인 알러닝의 개념을 소개하고 유러닝과의 차이점을 비교하여 검토한다.

The Education has responsibility for predicting the social changes and cultivating global talent which the society needs. The ministry of education, science and technology in govern ment has been the concerns on social educational changes and thus built the '5․31 educational reform policy' in 1995 by the educational reform committee. As a solution of a social change, this paper reviews the three-phase educational information policies, and e-learning and u-learning which are the main technologies in educational information. Also, the technologies of e-learning can be divided into m-learning, t-learning, u-learning, r-learning, game-based learning according to the contents mass media. Among them, this paper introduces the concept of robot-learning, called r-learning, and compares it with u-learning.

스마트 러닝의 확대에 따라 다양한 스마트 교육 방법이 초·중등학교에서 시범· 적용되고 있다. 이에 본 연구 에서는 학급 SNS와 스마트폰을 활용한 Smart r-Learning 교수학습 모형을 개발․적용하였다. 무선 표준인 블 루투스 장비를 스마트폰과 연계하여 학생들이 스마트폰으로 로봇 프로그래밍을 하고 로봇을 제어할 수 있도록 함과 동시에 학급 SNS를 통해 학생들과 교사가 시간의 제약 없이 로봇 교육에 대한 다양한 의견을 서로 교환할 수 있도록 하는 데 주안점을 두었다. 개발된 Smart r-Learning 프로그램을 초등학생들에게 적용한 후 학생들의 창의적 사고력 향상 정도 및 수업 만족도를 조사한 결과 Smart r-Learning 수업에 대한 학생들의 만족도는 96%로 매우 높게 나타났으며 학생들의 창의적 사고력 또한 t-검증에서 유의미하게 향상 된 것으로 확인되었다.

Various methods of Smart education were tested on students in Elementary and Middle schools, as Smart learning expands. In this paper, we analyzed a Smart r- Learning-teaching model that utilizes Bluetooth and Class SNS, for students. We focused on all aspects that students found easy to program, on controlling the Bluetooth-connected robot with a smartphone, as well as on a diversity of opinions related to using Class SNS in the robot class without time constraints. Subsequently, we attempted to apply the developed a Smart r-Learning program to the classes of students, We undertook a t-test for students to find out whether it helped them enhance their creative thinking and investigated their satisfaction with the class. As a result, the study showed that students' satisfaction with a Smart r-Learning class is exceptionally high, at 96%, and students’ creative thinking and programming skills in order to control improved markedly.

In the training for Vietnamese Bachelor of school (for an audience of foreign students), Vietnamese Literature is one of the compulsory subjects. This is a good subject but it is difficult for foreign students, due to limited language skills. So, how do foreign students get excited to learn Vietnamese Literature and clearly understand literary works of Vietnam? This article raises some experience in the application of the group discussion method based on hierarchical theory of Benjamin Bloom's thinking when we teach Vietnamese Literature for foreign students, particularly students formal system studying at the Faculty of Vietnamese Studies, University of Social Sciences and Humanities - Vietnam National University Ho Chi Minh City. This method helps teachers to maximize the motto “learner-centered”, and also helps students to use effectively P.O.W.E.R. Studying methods (by Professor of Psychology Robert S. Feldman, University of Massachusetts initiated), in order to promote active, positive and creative learning.

Hiện nay, trong chương trình đào tạo bậc Cử nhân ngành Việt Nam học cho đối tượng là sinh viên nước ngoài, Văn học Việt Nam là một trong những môn học bắt buộc. Đây là môn học hay nhưng rất khó đối với sinh viên nước ngoài, do rào cản ngôn ngữ. Vậy, làm thế nào để sinh viên nước ngoài có được sự hào hứng khi học văn học Việt Nam và hiểu được một cách sâu sắc những tác phẩm văn học Việt Nam? Bài viết nêu lên một số kinh nghiệm trong việc áp dụng phương pháp thảo luận nhóm dựa trên lý thuyết phân cấp tư duy của Benjamin Bloom khi giảng dạy môn Văn học Việt Nam cho sinh viên nước ngoài, cụ thể là sinh viên hệ chính qui đang theo học tại khoa Việt Nam học, trường Đại học Khoa học Xã hội và Nhân văn – Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh. Phương pháp này giúp người thầy phát huy tối đa phương châm “lấy người học làm trung tâm”, đồng thời cũng giúp sinh viên sử dụng hiệu quả phương pháp học tập P.O.W.E.R (do Giáo sư Tâm lý học Robert S. Feldman, Đại học Massachusetts đề xướng), nhằm phát huy được tính chủ động, tính cực, sáng tạo trong học tập.

본 연구는 R-러닝 대학 동아리 운영 프로그램 참여가 예비유아교사의 R-러닝 전문성에 어떠한 영향을 미치는가를 지식, 기능, 태도의 측면에서 알아본 것이다. 연구 결과, 지식 부분에서는 '로봇기반교육 시 교사의 역할에 대하여 알고 있다', '로봇기반교육이 유아의 발달에 미치는 영향에 대하여 알고 있다', '로봇기반교육의 필요성에 대하여 알고 있다'가 높게 나타났고, 기능 부분은 '로봇과 컴퓨터를 연결하여 수업에 활용할 수 있다'가, 태도 부분에서는 '로봇을 활용하여 수업하는 것에 대해 긍정적으로 생각한다'가 높게 나타났다. 또한 예비유아교사의 R-러닝 전문성에서 동아리 참여 전보다 후가 높은 점수를 나타냈으며, 예비유아교사의 R-러닝 전문성 중 지식보다 기능과 태도 부분에서 더 많이 향상되었다. 즉, R-러닝 대학 동아리 운영 프로그램 참여는 예비유아교사들의 R-러닝에 대한 지식, 기능, 태도 측면에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타나 R-러닝 전문성을 위한 동아리 운영 프로그램은 효과적이라 하겠다.

The purpose of this study was to examine how participation in R-Learning university club management program affects to R-Learning professionalism of pre-teachers in field of early childhood education related to knowledge, function, and attitude. Upon investigation for knowledge part, those answers: 'I know the role of teachers when education based on robot, 'I know how much education based on robot affects to development of early childhood', and 'I know the necessary of education based on robot' appear highly. 'I can give lessons by connecting robot and computer' for function part, and 'I think using robot for class positively' for attitude part show highly. Also, professionalism of the pre-teachers improved after participating in R-running club, especially, function and attitude part. Thus, R-Learning university club management program is effective by the research.

최근 기계학습의 발달로 인공지능을 구현하는 머신러닝과 딥러닝 같은 기술이 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 R-CNN을 이용한 바이너리 악성코드를 이미지화 하고 이미지에서 특징을 추출해 패밀리를 분류한다. 본 논문에서는 딥러닝에서 두 단계를 이용해 악성코드를 CNN을 이용해 이미지화하고, 악성코드의 패밀리가 갖는 특징을 R-CNN을 이용해 분류함으로 악성코드를 이미지화하여 특징을 분류하고 패밀리를 분류한 후 악성코드의 진화를 자동 분류한다. 제안 기법은 검출율이 93.4%로 우수한 탐지 성능을 보였고 정확도는 98.6%로 매우 높은 성능을 보였다. 또한 악성코드를 이미지화 하는 CNN 처리속도가 23.3ms, 하나의 샘플을 분류하기 위해서 R-CNN처리 속도는 4ms로 비교적 빠르게 악성코드를 판별하고 분류가 가능함을 실험을 통해 증명하였다.

Recent developments in machine learning have attracted a lot of attention for techniques such as machine learning and deep learning that implement artificial intelligence. In this paper, binary malicious code using deep learning based R-CNN is imaged and the feature is extracted from the image to classify the family. In this paper, two steps are used in deep learning to image malicious code using CNN. And classify the characteristics of the family of malicious codes using R-CNN. Generate malicious code as an image, extract features, classify the family, and automatically classify the evolution of malicious code. The detection rate of the proposed method is 93.4% and the accuracy is 98.6%. In addition, the CNN processing speed for image processing of malicious code is 23.3 ms, and the R-CNN processing speed is 4ms to classify one sample.

Various industries using robots are appeared. Among these, education using robot platform - R-learning is rising as the heart of remote-education. We can expect the high quality of education including the creation of new contents and it is possible with social networks software. But the success of R-learning depends on the development and distribution of educational contents, and it is pointed that interaction, educational operation, protection technology are important to be taken. So, we should make a rule for the certification system of R-learning. According to my observation, R-learning is the addition of e-learning, intelligent robot and network services. So I recommend that we should investigate each area of certification system and make the suggestion for R-learning certification system. For this suggestion, I recommend these program for R-learning certification system. First, we should make the new quality certification system for R-learning because we didn’t make any quality certification system, although the success depends on the development and distribution of educational contents including of performance of robots. Secondly, we should research the way of judgement for robot’s quality certification system. When we make an appropriate conclusion, we should consider the schema of R-learning, the addition of e-learning, robot platform and network services. Thirdly, we should impose the duty of protection for customers when customers use robots for R-learning. Fourthly, we should make consideration of characteristics of network service for R-learning, because network services for R-learning are different from general inter-communication network services.

본 연구의 목적은 S.T.A.R 모형을 개발하여 초등학교 블렌디드 러닝 탈춤 수업에 적용 후 미치는 효과를 검정하는 데 있다. 연구 참여자는 B광역시교육청 Y초등학교 5학년 22명(남학생 12명, 여학생 10명)으로 2021. 4. 7. 수요일 ~ 5. 7. 금요일까지 10차시 동안 블렌디드(대면수업 5회 비대면수업 5회)러닝 수업을 진행하였다. S.T.A.R 모형이 초등학교 블렌디드 러닝 탈춤 수업에 미치는 효과를 검증하기 위해 수업 참여 관찰 일지, 학생 소감문, 동영상, 질문 지를 활용하였다. 그리고 심층면담의 질적 자료와 S.T.A.R 모형을 적용한 블렌디드 러닝 탈춤 수업의 차이를 알아보 기 위해 SPSS version 26.0 통계프로그램을 이용하여 대응표본 t-검정을 사용하였다. 모든 통계자료의 유의수준은 α=.05로 설정하였으며, 다음과 같은 연구결과를 얻을 수 있었다. S.T.A.R 모형을 적용한 블렌디드 러닝 탈춤 수업 에 대한 높은 관심과 동기로 이어졌으며, 남학생, 여학생 구분 없이 탈춤 수업에 대한 만족도가 높게 나타났다. 특히 코로나 19 상황에서 수업 결손 없이 진행된 블렌디드 러닝을 적용한 탈춤 수업은 급변하는 교육환경에 적합한 교수· 학습전략으로 한 명의 학생도 탈춤 수업에 소외되지 않고 모두가 주인공이 되는 수업환경을 구현할 수 있었다. 따라 서 전인적 성장이라는 체육교육의 효율적인 목표달성을 위한 사례 연구로 의미가 있을 것으로 생각된다.

The purpose of this study is to develop an S.T.A.R model and test the effect after applying it to elementary school blended learning Talchum classes. Participants in the study were 22 fifth graders (12 male students, 10 female students) of Y Elementary School of the B Metropolitan Office of Education, and they conducted blended (5 face-to-face classes and 5 non-face-to-face classes) learning classes for 10 sessions from Wednesday to Friday, April 7, 2021. In order to verify the effect of the S.T.A.R model on the elementary school blended learning Talchum class, a class participation observation journal, a student speech, a video, and a questionnaire were used. In addition, a response sample T-test was used using the SPSS version 26.0 statistical program to find out the difference between the qualitative data of the in-depth interview and the blended learning Talchum class applying the S.T.A.R model. The significance level of all statistical data was set to 05 and the following research results could be obtained. It led to high interest and motivation for blended running Talchum classes applying the S.T.A.R model, and satisfaction with Talchum classes was high regardless of male and female students. In particular, the Talchum class, which applied blended learning without class deficits in the COVID-19 situation, was able to implement a class environment in which no student was alienated from the Talchum class and everyone became the main character. Therefore, it is thought to be meaningful as a case study to achieve the efficient goal of physical education of holistic growth.

식물 성장의 중요한 지표 중 하나인 증산은 식물 성장의 척도인 증산율을 측정하는 것은 식물 환경에 대한 물리적, 화학적 측정이 필요하기때문에 큰 노력이 요구된다. 식물의 생장에 가장 큰 영향 을 미치는 주변 환경적 요인들이 서로 상호 의존적이며, 식물의 생장 메커니즘은 수학적으로 고차 비 선형 함수이기 때문이다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 작물을 하나의 시스템으로 보 고, 딥러닝 알고리즘 중 하나인 MLP(Multi Layer Perception)를 이용하여 식물의 성장을 자연환경 요인의 비선형 효과에 의해 영향을 받는 고차원 및 비선형 복합 시스템 즉 미지의 블랙박스로 생각하 여 온도, 습도, 광량, 입면적을 입력 변수로 하고 증산량을 출력으로 하는 식물 증산 시스템을 모형화 하였다. 연구 결과 도출된 최적의 MLP 모델은 7개의 레이어와 각 레이어의 노드 수가 (9, 10, 8, 8, 10, 9, 8)일 때 증산 측정값 에러를 0.030으로 최소화하고, 결정 계수 (R2)은 0.97이다. 또한, 작물모 형에서 얻은 결과로부터 하나의 환경 요인의 결여로 인한 증산량의 변화가 다른 환경 요인 또는 다른 환경 요인의 조합으로 상쇄될 수 있는지 분석하였다. 온실 온도가 정상 수준에서 급격히 변경되어, 현 재 온도 조절이 불가능한 경우 습도를 낮추거나 조도의 설정값을 변경하면 동일한 R2값을 갖도록 모 델을 유지하는 방안을 제시하였다.

Increasing production one of the important indicators of plant growth requires a lot of effort because it requires physical and chemical measurements of the plant environment. This is because the surrounding environmental factors that have the greatest influence on plant growth are interdependent and the growth mechanism of plants is a mathematically high-order nonlinear function. To overcome these limitations this paper modeled the plant proliferation system by considering plant growth as a high-dimensional and nonlinear complex system or unknown black box affected by nonlinear effects of natural environmental factors using one deep learning algorithm Multi Layer Perceptron (MLP). This model uses temperature, humidity, amount of light, and elevation as input variables and outputs multiplication. The optimal MLP model derived from the study minimizes the multiplication measurement error when the number of nodes in seven layers and each layer is (9, 10, 8, 8, 10, 9, 8), and the coefficient of determination is R2 0.97. In addition, from the results obtained from the crop model, we investigated whether the change in production due to the lack of one environmental factor could be offset by a combination of other environmental factors or other environmental factors. If the temperature of the greenhouse is inevitably changed and the current temperature cannot be adjusted we suggested a way to maintain the model to have the same R2 value if the humidity is lowered or the set value of illumination is changed.

기존의 온라인 학습 커뮤니티 연구는 게시글과 댓글처럼 가시적으로 확인되는 활동을 중심으로 이루어져 왔다. 이러한 경우 직접 텍스트를 생산하지 않는 이용자의 참여가 충분히 포착되지 못할 수 있다. 본 연구는 온라인 한국어 학습 커뮤니티 r/Korean 이용자 358명의 설문자료를 분석하여 참여 유형의 분포와 타인 활동에 대한 관찰 선호, 참여 유형별 플랫폼 인식과 학습자 특성의 차이를 살펴보았다. 이용자가 자기 보고한 질문 성향과 지식 기여 성향을 5점 척도의 중간점을 기준으로 교차하여 질문･기여 저성향형, 질문중심형, 기여중심형, 질문･기여 병행형의 네 유형으로 구분하였다. 분석 결과, 질문･기여 저성향형이 전체의 71.5%로 가장 큰 비중을 차지하였다. 타인 활동에 대한 관찰 선호는 질문･기여 저성향형뿐 아니라 질문중심형과 기여중심형에서도 높게 나타나, 관찰이 질문이나 지식 기여와 함께 나타날 수 있음을 보여주었다. 질문중심형은 문제해결 유용성, 학습콘텐츠 평가, 학습 자신감 및 학습 요구 충족을 상대적으로 높게 평가하였다. 기여중심형은 한국어 학습 기간이 가장 길었으나 학습 요구 충족은 가장 낮았으며, 질문･기여 병행형은 상호작용 지원성을 가장 높게 평가하였다. 다항 로지스틱 회귀분석에서도 기여중심형과 질문･기여 병행형을 구분하는 일부 특성이 확인되었다. 이러한 결과는 온라인 언어 학습 커뮤니티에서의 참여를 가시적인 게시 활동만으로 이해하기보다 관찰, 질문 및 지식 기여가 서로 결합하여 나타날 수 있는 이용양상으로 파악할 필요가 있음을 보여준다. 따라서 온라인 한국어 학습 커뮤니티에서는 이용자의 참여 특성을 고려한 차별화된 교육적 지원이 필요하다.

Previous research on online learning communities has largely focused on observable activities such as posts and comments, potentially overlooking users who participate without directly producing text. The aim of this study was to analyze survey data from 358 users of Reddit’s r/Korean community to examine participation types, observational preferences, and differences in platform perceptions and learner characteristics. Based on self-reported questioning and knowledge-contribution tendencies, participants were classified into four types: low-questioning/low-contribution, question- oriented, contribution-oriented, and combined questioning-and-contribution users. The low-questioning/low-contribution group was the largest (71.5%). Observational preference was high not only in this group but also among question-oriented and contribution-oriented users, suggesting that it can coexist with questioning and knowledge contribution. Question-oriented users reported relatively higher problem-solving usefulness, learning-content effectiveness, learning confidence, and learning need fulfillment. Contribution-oriented users had the longest Korean learning experience but the lowest learning need fulfillment, whereas the combined type reported the highest interaction support. Multinomial logistic regression identified several characteristics associated with the contribution-oriented and combined types. Thus, participation in online language-learning communities should not be understood solely in terms of visible posting activity. Observation, questioning, and knowledge contribution may occur in combination, indicating the need for differentiated educational support based on users’ participation characteristics.

We conducted a comprehensive review on the previous research on r-Learning. By reviewing 843 previous studies about r-Learning published from 2004 to 2015, this study investigated 1) the trend of research on r-Learning over time, 2) the characteristics of targeted students in r-Learning, 3) the educational activities implemented for r-Learning, and 4) the types of educational robots used for r-Learning. The study found that the research on r-Learning has rapidly and steadily increased and the types of educational activities and educational robots has been diversified. Relying on the findings of this review, this study suggests 1) ensuring growth in both the quality and the quantity of research on r-Learning, 2) broadening the target student population of r-Learning beyond the age-limited boundaries, 3) enhancing educational activities of r-Learning, and 4) recognizing the necessity for systematic and clear concepts of types of educational robots.

R-Learning is en educational system that makes use of robot functions, contents and IT convergence. R-Learning system was used in 1,843 kindergartens(2.147 EA) as of October, 2013. To accelerate the universalization of R-Learning, the related laws and system should be reviewed to seek workable reform measures. The purpose of this study was to examine an act on the development of the e-learning industry and the promotion of e-learning and an intelligent robot act in an effort to offer an overview of the legal system related to R-Learning. Besides, the regulations of the copyright law and the personal information protection law that were associated with R-Learning were reviewed to expedite the vitalization of R-Learning.

The purpose of this study was to examine the concept of r-learning in an effort to ensure the efficient utilization of r-learning in Korean early childhood education institutions. A Delphi survey was applied to 20 early childhood professionals including teachers, directors, professors, and graduate students who have experience in the robot learning. In this study, data were collected, read, and commented upon participants three times to arrive at a consensus regarding the nature of robot learning and the requirements for its successful implementation in early childhood institution. The findings of the study were as follows: As for the concept of r-learning in an early childhood education institution, that means to further the learning of preschoolers by introducing robots in early childhood education and to facilitate the process teaching and learning by assisting the teaching of teachers. So far, there isn't yet any consensus on the concept of r-learning, and this study is expected to suggest some of the right directions for r-learning in early childhood education institutions in our country by analyzing the concept of r-learning on the basis of the opinions of the experts in early childhood education.

Deep learning is a rapidly growing technology repeating epoch-making development in the field of voice/text/image cognition. Its basic principle is to systematize information and let users find the pattern for themselves through the neural network using lots of layers. Technological core is anticipation by classification. This thesis uses SNS and webpage scrapping data and GIS data for consumer needs. Data will then be extracted by accurate classification for the purpose of spatial information data with deep learning algorithm. It is necessary to call shapefiles to R, improve the accessibility to data, and cross one data set to other data set areas. This thesis intends to analyze data of various environments with data analysis tool, R, and design the process combining data of spatial information and visualizing it based on deep learning algorithm

We studied learners' perceptions and learning styles of project research activities in the chemical field conducted by 54 science high school students. In a survey of students' perceptions of task research, positive responses were found in "internal motivation," "cooperation," "task solving," and "tenacity and immersion," and statistically significant differences were found in "self-directedness," "cooperation," and "tenacity and immersion" by year. The 'lower' group responded most positively in the 'cooperation' category, and the 'higher' group responded most positively in the 'task solving' category. As a result of investigating the learning styles of the students who conducted the task research, it was found in the order of assimilator, converger, accommodator, and diverger. The assimilators showed the characteristic of systematically and scientifically approaching the problem. Convergers were found to have excellent problem-solving and decision-making ability, are practical, and have experimental-based thinking characteristics. In this study, the characteristics of science high school students showed well in the results of the learning style performed.

본 연구의 목적은 로봇 활용 수업의 가능성과 한계에 대한 유아교사들의 인식을 분석하여 로봇 활용 수업에 대한 교수방법과 로봇 활용 수업의 활성화 방안을 모색하는 데 있다. 연구대상은 로봇을 사용하여 수업을 해본 경험이 있는 유아교사 6인을 대상으로 하였으며 반구조화된 심층면담과 교사의 저널쓰기를 통해 자료수집 및 분석을 하였다. 연구결과 교사들은 로봇 활용 수업의 가능성으로 매력적인 교수매체, 보조교사의 역할, 또래와 교사의 관계증진 도구, 교사의 교수방법에 대한 자신감 부여로 인식하였다. 반면에 로봇 활용 수업의 한계로 로봇과 로봇 수업에 대한 이해가 필요, 기능적인 한계로 인해 로봇 활용 수업 회피, 로봇 콘텐츠의 질적문제, 소수의 유아에서 다수의 유아로 수업할 수 있는 환경 시스템 구축이 필요하다고 인식하고 있는 것으로 나타났다.

The purpose of this study was to analyze Early Childhood Teachers’ awareness of Robot Learning. The Subjects were 6 Early Childhood Teachers who experienced to use Robot in their teaching and learning. The data was analyzed through semi-structured in-depth interview and teachers’ journals. The results showed possibilities and limitations of R-learning. As possibilities of R-learning, it was found that robot is am attractive teaching materials. In addition, it was found that robot might be an assistant teacher. Third, robot helps children improving their social development. Fourth, teachers might get confident while using robots in their teaching and learning. However, there were limitations of R-learning. First, teachers need to understand what R-learning means. Second, there are some functional problems of R-learning. Third, there are lack of qualitative contents of R-learning. Finally, robots need to be general to every children.