nglaura/koreascience-summarization huggingface dataset:
의료분야에서 질환별 유병률 차이로 인한 데이터 수적 불균형은 흔하게 발생되는 문제로 인공지능 학습 성능을 저하시켜 개발의 어려움을 초래한다. 최근 이러한 데이터 수적 불균형문제를 해결하기 위한 한 방법으로 적대적 생성 신경망(GAN) 기술이 도입되었고 다양한 분야에 성공적으로 적용되어왔다. 그러나 수적 불균형에 의해 저하된 성능 문제를 해결하는데 있어서 기존 연구들의 영상 해상도가 아직 충분하지 않고 영상 내 구조가 전역적으로 일관성 있게 모델링 되지 않아 좋은 결과를 얻기 어렵다. 본 논문에서는, 흉부 X선 영상 데이터의 수적 불균형문제를 해결하기 위하여 고해상도 영상을 생성할 수 있는 주목 메커니즘 기반 멀티 스케일 조건부 적대적 생성 네트워크를 제안한다. 해당 네트워크는 질환제어 조건변수에 의해 하나의 네트워크만으로 다양한 질환 영상을 생성할 수 있어 각 클래스별로 학습을 하는 비효율성을 줄였고, 자기 주목 메커니즘을 통해 영상 내 장거리 종속성 문제를 해결하였다.

In the medical field, numerical imbalance of data due to differences in disease prevalence is a common problem. It reduces the performance of a artificial intelligence network, leading to difficulties in learning a network with good performance. Recently, generative adversarial network (GAN) technology has been introduced as a way to address this problem, and its ability has been demonstrated by successful applications in various fields. However, it is still difficult to achieve good results in solving problems with performance degraded by numerical imbalances because the image resolution of the previous studies is not yet good enough and the structure in the image is modeled locally. In this paper, we propose a multi-scale conditional generative adversarial network based on attention mechanism, which can produce high resolution images to solve the numerical imbalance problem of chest X-ray image data. The network was able to produce images for various diseases by controlling condition variables with only one network. It's efficient and effective in that the network don't need to be learned independently for all disease classes and solves the problem of long distance dependency in image generation with self-attention mechanism.

(게재일: 2020.01.30)
360도 영상은 일반 화각 영상과 다른 프레임 구조를 갖기 때문에 기존 영상 보안 이벤트 검출 알고리즘들을 360도 영상에 바로 적용 시 왜곡에 의한 성능 저하가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 360도 영상 공간에서 활성 뷰포트 기반 이벤트 검출 기법을 제안한다. 다중 객체 영역들을 포함하는 활성 뷰포트들을 생성하고, 뷰포트 내 객체 검출과 360도 영상 공간에서 객체 추적을 수행하며, 영역 기반의 보안 이벤트를 검출한다. 제안 방법은 360도 ERP 시퀀스들에 대해 성능이 평가되었고, 활성 뷰포트를 사용하지 않은 이벤트 검출 방법보다 30% 이상의 recall, 30% 이상의 false negative rate 성능 향상을 보였다.

Since 360-degree ERP frame structure has location-dependent distortion, existing video surveillance algorithms cannot be applied to 360-degree video. In this paper, an activated viewport based event detection method is proposed for 360-degree video. After extracting activated viewports enclosing object candidates, objects are finally detected in the viewports. These objects are tracked in 360-degree video space for region-based event detection. The proposed method is shown to improve the recall and the false negative rate more than 30% compared to the conventional method without activated viewports.

(게재일: 2020.09.30)
본 논문은 랜덤 무향 칼만 필터를 이용하여 키넥트 카메라 센서의 오차를 최소화하는 방법을 제안한다. RGB 값과 깊이(Depth) 정보를 제공하는 RGB+D 카메라는 센서의 오차로 인해 뻐대 검출 과정에서 성능 저하의 원인을 제공한다. 기존에는 다양한 필터링 기법을 이용하여 오차를 제거하였으나 비선형 잡음을 효과적으로 제거하는데 한계가 있었다. 이에 본 논문에서는 비선형 잡음 특성을 예측하고 업데이트하기 위해 랜덤 무향 칼만 필터를 적용하였으며 이를 바탕으로 뻐대 검출 성능을 높이고자 하였다. 실험 결과 제안한 방법은 기존의 방법에 비해 정량적 오차를 줄였으며 뼈대의 3D 검출 시 우수한 결과를 확인할 수 있었다.

This paper proposes a method to minimize the error of the Kinect camera sensor by using a random undirected Kalman filter. Kinect cameras, which provide RGB values and depth information, cause nonlinear errors in the sensor, causing problems in various applications such as skeleton detection. Conventional methods have tried to remove errors by using various filtering techniques. However, there is a limit to removing nonlinear noise effectively. Therefore, in this paper, a randomized unscented Kalman filter was applied to predict and update the nonlinear noise characteristics, we next tried to enhance a performance of skeleton detection. The experimental results confirmed that the proposed method is superior to the conventional method in quantitative results and reconstructed images on 3D space.

(게재일: 2020.09.30)
본 논문에서는 5G 이동통신망을 전송채널로 활용하는 휴대형 4K UHD(Ultra High Definition) 방송중계 장치의 프로토콜 구조를 제안하고 시제품을 구성하여 5G 이동통신망을 통한 방송중계 시험을 실시한다. 방송중계 시험을 통하여 4K UHD 인코더의 인코딩 시간은 최소 86.28ms 부터 최대 88.41ms 이며, 5G 이동통신망에서의 중계지연 시간은 평균 13.645ms, 지연변이는 17.49ms 이고 Glass-to-Glass 지연시간은 평균 289.90ms, 지연변이는 27.63ms로 측정됨을 확인한다. 개발된 시제품을 활용한 서을과 안성간의 중계 시험을 통해 5G 이동통신망을 통한 4K UHD 방송중계의 가능성을 확인한다.

In this paper, we propose a protocol structure of a portable 4K Ultra High Definition (UHD) broadcast relay device that utilizes a 5G mobile communication network as a transport channel, and construct a prototype to conduct a broadcast relay performance test through a 5G mobile communication network. The test shows that the encoding time of the 4K UHD encoder is from a minimum of 86.28ms to a maximum of 88.41ms, the relay delay time in the 5G mobile communication network is 13.645ms on average, the delay variation is 17.49ms, and the glass-to-glass delay time is 289.90 on average, the delay variation is 27.63ms. Using the developed prototype, a relay test between Seoul and Anseong is conducted, and the possibility of 4K UHD broadcasting through a 5G mobile communication network is confirmed.

(게재일: 2020.09.30)
심층 신경망은 영상 분류 그리고 음성 인식 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보여주었다. 그 중에서 데이터 증대를 통해 생성된 다양한 데이터는 신경망의 성능을 향상하게 시키는 데 중요한 역할을 했다. 일반적으로 데이터의 변형을 통한 증대는 신경망이 다채로운 예시를 접하고 더 일반적으로 학습되는 것을 가능하게 했다. 기존의 영상 분야에서는 신경망 성능 향상을 위해 새로운 증대 방법을 제시할 뿐만 아니라 데이터와 신경망의 구조에 따라 변화할 수 있는 최적의 데이터 증대 방법의 탐색 방법을 제안해왔다. 본 논문은 이에 영감을 받아 음향 분야에서 최적의 데이터 증대 방법을 탐색하는 것을 목표로 한다. 잡음 추가, 음의 높낮이 변경 혹은 재생 속도를 조절하는 등의 증대 방법들을 다양하게 조합하는 실험을 통해 경험적으로 어떤 증대 방법이 가장 효과적인지 탐색했다. 결과적으로 자연 음향 데이터 세트 (ESC-50)에 최적화된 데이터 증대 방법을 적용함으로써 분류 정확도를 향상하게 시킬 수 있었다.

Deep neural networks have shown remarkable performance in various areas, including image classification and speech recognition. The variety of data generated by augmentation plays an important role in improving the performance of the neural network. The transformation of data in the augmentation process makes it possible for neural networks to be learned more generally through more diverse forms. In the traditional field of image process, not only new augmentation methods have been proposed for improving the performance, but also exploring methods for an optimal augmentation policy that can be changed according to the dataset and structure of networks. Inspired by the prior work, this paper aims to explore to search for an optimal augmentation policy in the field of sound data. We carried out many experiments randomly combining various augmentation methods such as adding noise, pitch shift, or time stretch to empirically search which combination is most effective. As a result, by applying the optimal data augmentation policy we achieve the improved classification accuracy on the environmental sound classification dataset (ESC-50).

(게재일: 2020.11.30)
깊이 영상은 물체와의 거리 정보를 가지고 있다. 이는 3D 정보를 구성하는데 중요한 역할을 한다. 보통 같은 시점에서 얻은 컬러 영상과 깊이 영상을 함께 사용한다. 그런데 하드웨어 기술의 한계로 인해 깊이 영상은 쌍을 이루는 컬러 영상에 비해 낮은 해상도를 갖는다. 따라서 일반적으로 깊이 영상을 사용할 때 영상의 해상도를 컬러 영상의 해상도에 맞게 업샘플링을 진행한 후 사용한다. 본 논문에서는 깊이 영상의 해상도를 높이기 위해 화소 값을 개선시키는 일반적인 방법이 아닌 화소의 위치를 이동시키는 방법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 화소의 위치를 경계 주변에서 경계 중앙으로 이동시키며 이 과정을 여러 단계에 걸쳐 진행하여 블러된 영상을 복원한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 기존 방법들에 비해 정량적, 시각적 품질을 모두 개선시켰음을 알 수 있다.

Depth maps have distance information of objects. They play an important role in organizing 3D information. Color and depth images are often simultaneously obtained. However, depth images have lower resolution than color images due to limitation in hardware technology. Therefore, it is useful to upsample depth maps to have the same resolution as color images. In this paper, we propose a novel method to upsample depth map by shifting the pixel position instead of compensating pixel value. This approach moves the position of the pixel around the edge to the center of the edge, and this process is carried out in several steps to restore blurred depth map. The experimental results show that the proposed method improves both quantitative and visual quality compared to the existing methods.

(게재일: 2020.11.30)
객체 검출 알고리즘은 자율주행 시스템 구현을 위한 핵심 요소이다. 최근 심층 합성곱 신경망 (Deep Convolutional Neural Network) 기반의 영상 인식 기술이 발전함에 따라 심층 학습을 이용한 객체 검출 관련 연구들이 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 객체 검출에 가장 널리 사용되고 있는 Mask R-CNN의 경량화 모델을 제안하여 도로 내 다양한 객체들의 위치와 형태를 효율적으로 예측하는 방법을 제안한다. 또한, 주의 모듈(Attention Module)을 Mask R-CNN 내 각각 다른 역할을 수행하는 신경망 계층에 적용함으로써 특징 지도를 적응적으로 재교정(Re-calibration)하여 검출 성능을 향상시킨다. 실제 주행 영상에 대한 다양한 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 기존 방법 대비 크게 감소된 신경망 매개변수만을 이용하여 고성능 검출 성능을 유지함을 보인다.

Object detection plays a crucial role in a self-driving system. With the advances of image recognition based on deep convolutional neural networks, researches on object detection have been actively explored. In this paper, we proposed a lightweight model of the mask R-CNN, which has been most widely used for object detection, to efficiently predict location and shape of various objects on the road environment. Furthermore, feature maps are adaptively re-calibrated to improve the detection performance by applying an attention module to the neural network layer that plays different roles within the mask R-CNN. Various experimental results for real driving scenes demonstrate that the proposed method is able to maintain the high detection performance with significantly reduced network parameters.

(게재일: 2020.11.30)
본 연구의 목적은 장애 학생용 교과서에 수록된 매체의 특징을 정보처리모형을 기반으로 분석하고, 도서관 자료를 장애 학생의 수업 개선에 활용할 수 있는 방안을 모색하는 것이다. 이를 위하여 2015 개정 특수교육 기본교육과정 중학교 국어 교과서 심화 학습활동에 포함된 매체를 분석하였다. 분석 결과 장애 학생은 심화 학습활동을 수행하기 위하여 주로 시각을 통해서 정보를 수용하고 이해를 통해서 정보를 처리한 후에, 언어지능을 활용해서 결과를 산출하는 것으로 나타났다. 구체적으로는 삽화와 텍스트를 통해서 학습 내용을 수용하고, 추론과 설명 등 이해를 토대로 내용을 처리한 후에 쓰기와 말하기와 같은 언어 지능을 활용하여 결과를 산출한다. 이러한 분석 결과를 토대로 도서관 자료를 장애 학생의 국어 수업에 활용할 수 있는 현실적인 방안을 다음과 같이 제안하였다. 장애 학생의 독서 흥미 발달단계와 장서 맵핑을 활용한 다양한 투입 매체를 개발한다. 읽기-듣기를 활용하여 도서 자료를 제공한다. 심화 학습활동을 자기 주도적으로 해결할 수 있는 적절한 방법적 지식을 지도한다. 그리고 다양한 산출 활동을 도울 수 있는 글의 유형과 글쓰기 전략을 개발한다.

The purpose of this study is to analyze the characteristics of the media contained in textbooks for students with disabilities based on the information processing model, and to find ways to utilize library materials for class improvement for them. To this end, the media included in the in-depth learning activities of the Korean language textbooks of the 2015 revised special education basic curriculum were analyzed. As a result of the analysis, it was found that students with disabilities received information mainly through vision, process information through understanding, and use language intelligence to produce results. Specifically, they accepts learning contents through illustrations and texts, processes the contents based on understanding such as reasoning and explanation, and then uses linguistic intelligence such as writing and speaking to produce results. Based on the results of this analysis, a practical method to utilize library materials in the Korean language class of students with disabilities was proposed as follows. Developing a variety of input mediums based on reading stages and collection mapping for students with disabilities. Providing book materials through reading and listening. Teaching appropriate methodological knowledge to self-directly solve advanced learning activities. In addition, developing types of writing and writing strategies that can help various production activities.

(게재일: 2020.09.30)
본 연구는 시각장애인들의 독서보조기기를 이용한 정보접근에서 발생하는 한계와 문제점 등을 확인하고, 이를 기반으로 독서보조기기를 이용한 대체자료 이용 활성화 방안을 제안하는데 주된 목적을 두고 있다. 이를 위해 시각장애인 성인을 대상으로 설문조사를 수행하였으며, 설문 분석 결과를 통해 독서보조기기의 이용을 활성화하는데 있어서의 제한요인을 여섯 가지 측면으로 도출하였다. 도출한 제한요인을 중심으로 독서보조기기 이용 활성화를 위한 방안을 정책적, 운영적 측면으로 구분하여 제안하였다. 정책적 측면에서는 저가의 독서보조기기 개발, 독서보조기기 지원 정책에 대한 인지도 제고, 독서보조기기 적용성 향상을 위한 웹 표준 지침 준수 방안을 제안하였으며, 운영적 측면에서는 시각 이외에 청각 활용 기능의 보강, 독서보조기기 활용 관련 정보서비스 확충, 독서보조기기의 휴대성 강화 등을 제안하였다.

The main purpose of this research is to identify limitations and problems in access to information using reading aids devices for the visually impaired and to suggest ways to activate the use of alternative materials using reading aids devices. A survey was conducted on adults with visual impairment in order to identify the factors of limitation in using reading aids devices. The analysis resulted in six aspects of limiting factors in activating the use of reading aids devices. The approaches for activating the use of reading aids devices were proposed by dividing them into policy and operational aspects, focusing on the limiting factors derived. Policy aspects suggested developing low-cost reading aids devices, increasing awareness of the devices, and complying with Web standard guidelines for improving the applicability of the devices, while operational aspects suggested reinforcing hearing-use functions, expanding information services related to reading aids devices, and enhancing portability of the devices.

(게재일: 2020.09.30)
이 연구는 호주의 한국학 자료에 관한 연구자들의 요구에 대해 논의한다. 연구는 한국학 연구자의 연구 분야, 연구 자료 수집 방법, 선호하는 자료 유형 및 호주의 학술 도서관에서 제공하는 서비스 사용에 대한 설문 조사 및 인터뷰를 통해 수행되었다. 자료 접근성은 연구자들의 주요 관심사였으며, 대학도서관에서 한국학 자료에 쉽게 접근 할 수 있는 방법, 예를 들어 한국학 주제 전문 사서의 필요성이 제기되었다. 또한 이 연구는 한국학 연구자들과 한국학 장서가 없는 대학의 사서들이 호주 한국학의 최근 연구 동향을 이해하는 데 도움이 될 것이다.

This study discusses the needs and demands of researchers regarding Korean Studies resources in Australia. Research was conducted through surveys and interviews on Korean Studies researchers' research areas, ways of acquiring research resources, preferred resource format types and use of services provided by academic libraries in Australia. Accessibility was the main issue that the researchers were concerned with and the methods to facilitate easy access to Korean Studies resources at academic libraries were raised, such as the necessity for a subject librarian in Korean Studies. In addition, the study findings will help Korean Studies researchers as well as librarians at universities without Korean Studies collections to understand the current research trends in Korean Studies in Australia.

(게재일: 2020.09.30)
무선 통신 기술이 적용된 다양한 IoT 디바이스들을 제어하는 SW는 오류없이 동작해야 한다. IoT 디바이스들이 널리 보급되기 위해서는 이러한 SW를 설계하는 엔지니어들의 기술력이 향상되어야 한다. 단일 디바이스의 입출력 SW를 설계하는 것과 비교할 때, 송신기와 수신기 간의 다양한 입출력 관계를 명확하게 정의하는 SW Flowchart 설계 및 Java SW 프로그래밍 과정은 복잡도가 높다. 본 논문에서는 무선 통신 기반의 IoT 디바이스들을 제어하기 위한 SW Flowchart 설계 방법을 제안하였다. 이 과정에서 전체 제어 알고리즘이 문제 분할 과정을 거쳐 구현되는 것을 설명한다. 그리고, 설계된 SW Flowchart를 교육용 IoT 디바이스인 마이크로비트를 이용하여, Java SW로 프로그래밍하는 교육 방법을 제안하였다. 본 교육방법을 적용한 강좌에서 학생들의 만족도 평가 결과를 분석하여, 마이크로비트를 활용한 IoT 디바이스 제어 SW 교육방법의 유효성을 분석하였다.

SW which controls IoT devices using wireless communication technology must operate without errors. In order for IoT devices to be widely used, the technical skills of engineers who design such software must be improved. Compared to designing the input / output SW of a single device, the SW Flowchart design and Java SW programming process that clearly define various input / output relations between the transmitter and the receiver are complicated. In this paper, we proposed a SW Flowchart design method for controlling IoT devices based on wireless communication. In this process, it is explained that the entire control algorithm is implemented through a problem division process. In addition, we proposed an educational method for programming the designed SW Flowchart into Java SW using Microbits, which are educational IoT devices. In the course to which this education method was applied, the results of satisfaction evaluation of students were analyzed, and the effectiveness of the IoT device control SW education method using Microbits was analyzed.

(게재일: 2020.06.01)
최근 공교육, 사교육, 평생교육, 직업훈련교육 분야에서 지식전달 위주의 주입식 교육방식에서 학습자들이 능동적으로 지식에 대처할 수 있는 자기주도학습에 대해 중요성이 대두되고 있으며, 이는 사회변화에 따라 요구되는 인재상으로 스스로 자아개념, 자신감, 창의성을 발견하고 계발시키는 학습 방법으로 더욱 중요해지고 있다. 하지만 자기주도적 학습에 대한 개념 및 전략 등 다양한 이론적 지식들이 존재하고 있지만, 실제 자기주도학습 운영계획 또는 학습 분야에 따라 학습자가 원하는 학문 분야의 콘텐츠를 손쉽게 제공받는 시스템에 대해 부족한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 학습자가 자기주도적 학습을 위한 다양한 학습 콘텐츠를 제공받기 위해 정보를 획득하고 의미를 정제하여 범주화 할 수 있는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 온라인상에서 학습자가 습득하려고 하는 학문 분야의 다양한 콘텐츠를 제공하는 시스템을 설계하고 활용하는 방안에 대한 연구를 수행하였다.

Recently, the importance of self-directed learning has emerged in the fields of public education, private education, lifelong education, and vocational training education, in which learners can actively cope with knowledge in an infusion-oriented way. However, there are various theoretical knowledge such as concepts and strategies for self-directed learning, but the situation is insufficient for a system where learners can easily receive content in the academic field they want, depending on the actual self-directed learning operation plan or learning area. Therefore, since it is important to provide various learning content in this paper, we utilize text mining techniques to obtain appropriate information and refine and categorize the meaning. On-line, they want to study a system that provides a variety of content in the academic field that learners are trying to acquire.

(게재일: 2020.06.01)
효과적인 학습자 중심 교육을 위해서는 학습자가 학습 과정에서 학습에 몰입, 집중하여 학습에 적극적으로 참여하고 학습을 진행해 나가는 힘이 필수적이다. 본 연구에서는 이를 학습 구동력이라고 정의하고 4가지 구성 요소(흥미도, 역동성, 자기효능감, 학업성취에 대한 기대감)를 제시하였다. 학습 구동력 정의의 타당성, 구성 요소 도출의 적정성을 검증하기 위해 플립러닝을 다년간 체계적으로 적용해 온 K대학교의 플립러닝 수업 설계 및 운영 체계를 제시하였고, 그 체계에서 도출된 플립러닝 강좌 운영 결과 및 교수자 의견을 검토, 분석하였다. 그리고 학습 구동력을 고려한 플립러닝 수업 설계를 위한 교수설계 지침을 제시하였다.

This study is intend to define learning driving force for learner-centered education and to derive it's components(IDEA : degree of Interest, Dynamics of learning process, degree of self-Effectiveness, expectation level of Academic achievement). To validate the concept of driving force, we analyzed the instructional design techniques, operating procedures, result reports, professor's comments of flipped learning courses which were conducted systematically in K-university during last 4years. As a result, I suggest the directives and guidances required for effective flipped learning based on driving force.

(게재일: 2020.12.01)
본 연구는 프로젝트 학습에 참여한 대학생들을 대상으로 숙달접근목표지향성, 교수지원, 문제해결, 협업능력, 과목만족도간 구조적 관계를 규명하고자 하였다. 연구의 목적을 달성하기 위해 2019년 6월과 12월 두 차례에 걸쳐 설문조사를 실시하였고, 총 283부의 응답 결과를 분석에 활용하였다. 연구 결과, 숙달접근목표지향성과 교수지원이 문제해결, 과목만족도에 정(+)의 영향을 미치고, 교수지원은 협업능력에 정(+)의 영향을 미치며, 문제해결이 협업능력과 과목만족도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 또한 문제해결은 숙달접근목표지향성과 교수지원이 협업능력과 과목만족도에 미치는 영향을 매개하는 것으로 나타났다. 그러나 숙달접근목표지향성과 협업능력 간의 경로는 통계적으로 유의하게 나타나지 않았다. 이와 같은 연구 결과를 바탕으로 학문적·실무적 시사점을 제언하였다.

This study aims to identify the structural relationship between mastery-approach goal orientation, instructor support, problem solving, collaborative skills, and course satisfaction among students who participated in project-based learning. To achieve the purpose of this research, researchers have conducted surveys between June and December in 2019. A total of 283 cases were selected for analysis. According to the study, mastery-approach goal orientation and instructor support have positive effects on problem solving and course satisfaction. Instructor support has positive effects on collaboration skills, and problem solving has positive effects on collaboration skills and course satisfaction. Also, the mediating effect of problem solving in the relationship among mastery-approach goal orientation, instructor support, collaboration skills, and course satisfaction was found to be statistically significant. However, the path between mastery-approach goal orientation and collaboration skills was not statistically significant. Based on these findings, academic and practical implications were suggested.

(게재일: 2020.12.01)
본 논문에서는 비전공자들을 위한 교양과목으로 적용할 수 있는 기초 데이터과학 실습 커리큘럼을 제안하고, 엑셀(스프레드시트) 데이터 분석 도구를 활용한 교육 방법을 제안하였다. 데이터 수집, 데이터 가공 및 데이터 분석을 위한 도구에는 엑셀, R, 파이썬, SQL(Structured Query Language) 등이 있다. R, 파이썬 및 SQL은 데이터 과학을 실습하는 데 있어, 프로그래밍 언어와 자료구조를 이해해야 한다. 반면에, 엑셀 도구는 비전공자들에게도 친숙한 데이터 분석도구로서, 프로그래밍 언어에 대한 학습 부담이 없다. 그리고 기초적인 데이터과학 실습을 엑셀로 진행하면, 데이터과학 이론을 습득하는 데 집중할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 한 학기 분량의 기초 데이터과학 실습 커리큘럼과 주별 엑셀 실습 내용을 제안하였다. 그리고, 교육 내용 실체를 실증하기위해, 엑셀 데이터분석 도구를 활용하여, 선형 회귀 분석(Linear Regression Analysis) 예제들을 제시하였다.

In this paper, to design a basic data science practice curriculum as a liberal arts subject for non-majors, we proposed an educational method using an Excel(spreadsheet) data analysis tool. Tools for data collection, data processing, and data analysis include Excel, R, Python, and Structured Query Language (SQL). When it comes to practicing data science, R, Python and SQL need to understand programming languages and data structures together. On the other hand, the Excel tool is a data analysis tool familiar to the general public, and it does not have the burden of learning a programming language. And if you practice basic data science practice with Excel, you have the advantage of being able to concentrate on acquiring data science content. In this paper, a basic data science practice curriculum for one semester and weekly Excel practice contents were proposed. And, to demonstrate the substance of the educational content, examples of Linear Regression Analysis were presented using Excel data analysis tools.

(게재일: 2020.12.01)
데이터베이스 설계 교과목에서 팀 프로젝트는 학생들의 데이터베이스 설계 역량을 계발하기 위해 매우 중요한 과정이며, 팀 프로젝트를 원활히 수행하기 위해서는 팀원들 간의 협업과 팀워크 못지 않게 학생-교수 간의 활발한 상호작용이 매우 중요하다. 하지만 2020학년도 1학기에 갑자기 전면 비대면 수업을 하게 되면서, 데이터베이스를 구축하는 팀 프로젝트가 큰 비중을 차지하는 이 수업을 효과적으로 운영할 수 있을 지 의문이었다. 하지만 줌과 같은 실시간 화상 매체를 이용한 상호작용과 온라인 교육지원시스템(LMS)에서 지원하는 토론, 퀴즈, 질의응답 등의 기능을 적극적으로 활용하고, 온라인 발표와 상호 평가 등을 통해서 팀 프로젝트를 원활히 진행할 수 있었다. 본 논문에서는 비대면으로 공학 팀 프로젝트를 운영한 경험을 공유하고, 세 차례 실시한 설문을 기초로 이 수업의 개선 방향과 비대면 수업을 전반적으로 개선할 수 있는 여러 가지 방안을 제안하였다.

In the database design course, the team project is a very important process to develop students' database design competencies. In order to carry out team projects smoothly, active interaction between students and the professor as well as collaboration among team members are very important. However, a full uncontacted class was suddenly decides in the first semester of 2020, it was questionable whether it would be possible to effectively manage this course, where team projects to construct database take up a big portion. However team projects were able to proceed without major problems through interaction using real-time video media such as zoom, and discussions, quizzes, and Q&A supported by the online education support system (LMS), and online presentations, mutual evaluations, and so on. This paper shares the experience of managing engineering team projects in uncontacted classes and based on three surveys introduces desirable improving directions of this instruction and some suggestions to improve uncontacted classes overall.

(게재일: 2020.12.01)
대부분 대학들은 학생들의 비교과 활동을 독려하기 위해 비교과 활동내역을 점수로 환산하여 장학금을 지급하는 마일리지 제도를 운영하고 있다. 본 연구는 대학이 학생들에게 전략적으로 제공하고 있는 마일리지 제도에 대한 학생 경험의 이해를 목적으로 한다. 이를 위해 마일리지 제도가 정착된 대학의 학생 16명을 선정하여 심층면접을 실시하고, 면접 자료를 합의적 질적 연구방법으로 분석하였다. 연구결과의 타당성 확보를 위해 감수자에게 연구를 통해 도출된 전체 영역 및 범주의 적절성에 대한 의견을 받았으며, 최종적으로 '마일리지 제도에 참여하게 된 동기', '마일리지 제도에 참여하는 과정에서의 경험', '마일리지 제도에 참여한 이후 경험의 영향'의 3개 영역과 18개 범주를 도출하였다. 본 연구는 대학 마일리지 제도에 대한 학생 경험에 초점을 맞추고, 이를 통해 현행 마일리지 제도에 대한 검토와 향후 대학이 마일리지 제도에 대해 접근할 다양한 시사점을 제안했다는데 그 의의가 있다.

Most universities operate a mileage scheme that grants scholarships by converting students' extra-curricular activities into scores to encourage extra-curricular activities. This study seeks to understand the student experience of this mileage scheme, which universities are strategically providing to their students. For the purpose of the study, 16 students from universities where the mileage scheme is established were selected for in-depth interviews and the interview data was analyzed through consensual qualitative research methods. To secure the validity of research results, feedback was received from a reviewer regarding the appropriacy of areas and categories derived from the study. Ultimately, 3 areas of 'motivation behind participating in the mileage scheme', 'experience in the process of participating in the mileage scheme', 'impact of the experience after participating in the mileage scheme', and 18 categories were derived. This study is meaningful in that it focuses on the student experience of the university mileage scheme to present a review of the current university mileage scheme and suggest various implications for universities to consider when approaching the mileage scheme in the future.

(게재일: 2020.12.01)