[종설] 2020년 FDA 승인 방사성 의약품

임태형(Taehyeong Lim),하현수(Hyunsoo Ha),변영주(Youngjoo Byun) 대한약학회 2021 약학회지 Vol.65 No.3

Radiopharmaceuticals are radioactive isotopes and labeled compounds used to diagnose and treat diseases. The global radiopharmaceutical market is expected to grow at an average annual rate of 12.4%, reaching $14,728 million by 2023. Four of the 53 new drugs approved by the US FDA in 2020 are radiopharmaceuticals. All four radiopharmaceuticals are radioisotopelabeled diagnostics used in positron emission tomography (PET) imaging. This review describes four FDA-approved radiopharmaceuticals, including incorporated radioisotopes, target proteins, modes of action, and clinical indications.

ChatGPT를 활용한 텍스트 데이터에서 키워드 추출: 수동방식과의 유사도 비교를 중심으로

임태형 ( Taehyeong Lim ),양은별 ( Eunbyul Yang ),기수현 ( Suhyun Ki ),김국현 ( Kukhyeon Kim ),정유선 ( Yuseon Jeong ),이선옥 ( Sunok Lee ),류지헌 ( Jeeheon Ryu ) 한국교육공학회 2023 교육공학연구 Vol.39 No.0

This study aimed to assess the similarity between human and ChatGPT methods in keyword extraction for text mining, focusing on short-length text data, specifically course titles in AI convergence education. A total of 442 course names from AI convergence education academic programs were previously manually analyzed and extracted in a prior study. The data included results of up to three keywords from each course name, extracted by three field experts. Utilizing the ChatGPT API, three keywords were extracted from these 442 course titles using both GPT-3.5 and GPT-4.0 models. Similarity among the manual method, GPT-3.5, and GPT-4.0 was gauged using the Jaccard Coefficient, considering coefficients greater than 0.50 indicative of similarity. In a three-way comparison, a similarity of approximately 0.69 was observed between GPT-3.5 and GPT-4.0, approximately 0.50 between the manual method and GPT-3.5, and approximately 0.48 between the manual method and GPT-4.0. Various characteristics in keyword extraction results between the manual and ChatGPT methods were reported. The significance of this study lies in revealing that, although the ChatGPT approach may not yet replace human manual methods for keyword extraction from short Korean texts, it demonstrates considerable potential.

전문교사 양성을 위한 교육대학원 AI융합교육 교육과정에 대한 의미연결망분석

임태형(Lim Taehyeong),양은별(Yang Eunbyul),류지헌(Ryu Jeeheon) 학습자중심교과교육학회 2020 학습자중심교과교육연구 Vol.20 No.21

이 연구의 목적은 교육부가 추진하고 있는 인공지능 전문교사 재교육 프로그램에 참여하고 있는 교육대학원의 교육과정을 분석함으로써 어떤 내용의 교과목이 편성되어 있는가를 확인하기 위한 것이다. 이 연구에서는 38개 교육대학원에 개설된 42개의 교육과정 중에서 교육과정을 공개한 18개 대학의 20개 프로그램을 분석했다. 20개 전공의 교과목 449개가 분석에 포함되었다. 교과목에서 추출한 핵심어 106개 사이의 의미연결망분석(semantic network analysis)을 실시하였다. 그리고 전체 교과목을 유사한 과목으로 통일시키기 위해 115개의 표준화교과목명을 도출한 후, 대학-교과목간 2모드 네트워크분석을 수행하였다. 연구결과, 핵심어간 의미연결망에서 중심성상위 핵심어는 ‘AI’, ‘융합교육’, ‘프로그래밍’, ‘데이터과학’, ‘교수설계’, ‘AI융합’, ‘AI교육’, ‘문제해결’이었다. 대학-교과목명간 2모드 네트워크에서 중심성 상위 교과목은 ‘AI교육용프로그래밍’, ‘AI융합교육개론’, ‘AI활용교육방법및교육공학’, ‘4차산업혁명과미래교육’이었다. 종합한 결과, AI융합교육과정의 핵심 교수 주제라고 판단되는 것은 ‘교육용프로그래밍’, ‘데이터과학’, ‘컴퓨팅사고력’, ‘문제해결’, ‘교수설계’, ‘수학교육’, ‘교육데이터’로 드러났다. 팩션분석에 따르면 15개 일반대학 중 9개 대학이 동일 팩션에 포함되어 있었고, 교육대학교의 세부전공들은 팩션으로 구분됨을 확인하였다. 추후 연구 방향으로 38개교 전수조사 및 대학교수진의 특성을 반영한 연구를 제안하였다. The purpose of this study is to analyze the curriculum of the artificial intelligence(AI) convergence education, the professional teacher re-education program offering master’s degree, promoted by the Ministry of Education and to identify what subjects are organized in the curriculum. Among the 42 programs, 449 subjects of 20 majors at 18 universities that disclosed their curriculum were included in the analysis. A semantic network analysis on key words extracted from a subject and a two-mode network analysis between university and subject were implemented. As a result of the study, the top key words in the semantic network among key words were ‘AI’, ‘convergence education’, ‘programming’, ‘data science’, ‘instructional design’, ‘AI convergence’, ‘AI education’, and ‘problem solving’. The top courses in the two-mode network between university and subject titles were ‘Programming for AI Education’, ‘Introduction to AI Convergence Education’, ‘Teaching Method and Technology using AI’, ‘4th Industrial Revolution and Future Education’. In conclusion, the core teaching topics of the AI convergence curriculum are ‘educational programming’, ‘data science’, ‘computational thinking’, ‘problem solving’, ‘instructional design’, ‘math education’, ‘educational data’. According to the faction analysis, it was confirmed that 9 of the 15 general universities were included in the same faction, and the detailed majors of the university of education were divided as factions.

메타버스 기반 전시 박람회에서 참관객의 만족도와 추천 의향에 미치는 영향

임태형(Taehyeong Lim),양은별(Eunbyul Yang),류지헌(Jeeheon Ryu) 한국디지털콘텐츠학회 2022 한국디지털콘텐츠학회논문지 Vol.23 No.3

The purpose of this study was to examine factors affecting satisfaction and intention to recommend in the metaverse-based expo. Sixty-six of the expo visitors surveyed ease of use, co-presence, social presence, satisfaction, and intention to recommend. The data were analyzed by correlation analysis and hierarchical regression analysis. First, All factors of affordance in metaverse-based expo had a significant effect on visitors satisfaction, and social presence is the most affect variable for satisfaction. Second, all of the three affordance factors had a significant effect on the intention to recommend, and the effect of ease of use was found to be the highest. In conclusion, considering affordance for the design of the metaverse environment was necessary to increase visitors satisfaction and intention to recommend.

메타버스를 활용한 고등학생 진로체험 프로그램 사용자 경험 분석

임태형(Taehyeong Lim),양은별(Eunbyul Yang),김국현(Kukhyeon Kim),류지헌(Jeeheon Ryu) 학습자중심교과교육학회 2021 학습자중심교과교육연구 Vol.21 No.15

목적 이 연구의 목적은 메타버스 플랫폼을 활용한 고등학생 진로교육 프로그램에 참여한 사용자의 경험을 분석한 것이다. 방법 메타버스 기반 고등학생 진로교육 프로그램은 2020년 10월 중 2회에 걸쳐 진행되었다. 광주 및 전남권역 10개 고등학교의 147명의 학생들이 원격으로 참여한 후, 온라인 설문조사를 실시하였다. 설문조사 응답 수는 55명(37%)이었다. 설문 내용은 사용자 경험의 8가지 영역에 대한 단일문항으로 구성되었으며, 리커트 5점 척도가 적용되었다. 결과 메타버스를 활용한 고등학생 진로체험은 상당히 흥미롭고 새로운 것으로 인식되었다. 또한 이러한 활동에 대한 학생들의 수요도 매우 높은 것으로 나타났다. 그렇지만 진로체험의 운영이라는 점에서는 미흡한 점이 적지 않았다. 메타버스를 활용한 진로체험 활성화를 위해서는 운영전략에 대한 연구가 필요하다. 결론 코로나로 인해 많은 진로체험이 제한된 상황에서 메타버스를 활용한 진로체험은 학생들에게 새로운 시도로 이해되었으며, 만족도가 높은 것으로 나타났다. 그러나 메타버스 환경에서 학습자의 활동을 촉진하기 위한 운영전략과 활용방법에 대한 추가연구가 필요하다. Objectives The purpose of this study was to examine the experiences of users who participated in the high school career education program using the metaverse platform. Methods The program was held twice in October 2020. After remote participation of 147 students from 10 high schools, an online survey was conducted. The number of survey responses was 55(37%). The questionnaire consisted of a single question of eight areas of user experience, and a Likert 5-point scale was applied. Results The result showed that very high satisfaction and interest were answered. However, the user experience was a relatively lower score on the platform. These results showed that it was not successful to manage the program. Conclusions First, the metaverse can be an effective method to encourage student active participation. Second, it is important to design proper strategies to meet the user’s needs. For further study, we need to identify proper management strategies.

교사의 성별 및 학교급에 따른 인공지능 교수효능감 차이

임태형(Taehyeong Lim),양은별(Eunbyul Yang),류지헌(Jeeheon Ryu) 한국컴퓨터교육학회 2022 컴퓨터교육학회 논문지 Vol.25 No.1

가상현실 수업시뮬레이션에서 정서 판단을 위한 EEG 기반의 심층신경망 모형개발

임성민 ( Sungmin Lim ),양은별 ( Eunbyul Yang ),임태형 ( Taehyeong Lim ),류지헌 ( Jeeheon Ryu ) 한국교육정보미디어학회(구 한국교육정보방송학회) 2021 교육정보미디어연구 Vol.27 No.1

이 연구의 목적은 가상현실 수업시뮬레이션에서 학습자의 정서적 상호작용을 촉진하기 위한 심층신경망 기반의 정서 판단모형을 개발하는 것이다. 이를 위해 공개된 EEG(electroencephalogram) 데이터인 AMIGOS(A dataset for Multimodal research of affect, personality traits and mood on Individuals and GrOupS) 데이터세트를 활용하여 심층신경망(deep neural network) 기반의 정서 판단모형을 개발했다. 정서 상태 분류에는 PAD(Pleasure-arousal-dominance) 정서모형을 적용하였다. 10개의 은닉층과 각 378개의 노드로 구성된 모형을 설계하고, 374만개의 훈련용 데이터를 활용하여 각각 정확도가 96.23%(즐거움), 96.98% (각성), 96.47%(통제감)인 심층신경망 모형을 개발하였다. 12명의 실험참가자가 가상현실 수업시뮬레이션을 경험하는 과정에서 Emotiv EPOC+를 활용하여 EEG 데이터를 수집하였다. 수집된 데이터를 개발한 정서 판단모형에 적용하여 학습자의 정서 상태를 판단하고, 시계열 그래프와 3차원 산포도로 시각화하여 학습자의 정서 상태를 분류하였다. 연구결과에 따르면, 실험참가자들의 정서 차원은 두 가지 정서 상태, 못마땅함(unsatisfied)과 어찌할 바 모름(helpless)으로 수렴됨을 확인할 수 있었다. 이는 심층 신경망으로 구현한 정서 판단모형을 통해 학습자의 EEG데이터를 기반으로 정서판단이 가능할 수 있음을 의미한다. 이를 통해 가상현실 시뮬레이션 환경에서 정서적 상호작용을 촉진하는 학습설계 방안에 대해 논의하였다. The purpose of this study was to develop a deep neural network model for emotion model to identify the possibility of promoting the emotional interaction of users in virtual reality simulation. A deep neural network-based emotional model was developed using the open-source electroencephalogram (EEG) data, AMIGOS (A dataset for Multimodal research of affect, personality traits and mood on Individuals and GrOupS) dataset. The Pleasure-Arousal-Dominance (PAD) temperament model was employed to classify the users’ emotional state. The prediction model was designed to consist of 10 hidden layers and 378 nodes each, and the accuracy was 96.23% (pleasure), 96.98% (arousal), and 96.47% (dominance) using 3,740,000 training data. In this experiment, twelve adults experienced a virtual reality teaching simulation and their EEG data were collected using Emotiv EPOC+. The EEG data was applied to the developed prediction model to decide the users’ emotional state. The participants’ emotional state was classified by visualizing a time series graph and a 3D scatter plot. Results showed that the users’ emotional state converged into two categories, unsatisfied and helpless. It indicates that it is possible to judge users’ emotional state through the prediction model. Learning design strategies that promotes emotional interaction in a virtual reality simulation were discussed.

대학교수 대상 수업컨설팅이 교수행동의 중요도와 실천도에 미치는 효과

오선아(Oh Suna),임태형(Lim Taehyeong) 학습자중심교과교육학회 2020 학습자중심교과교육연구 Vol.20 No.1

This study analyzed the effects of instructional consulting on the difference between perceived importance and actual behavior regarding instructor’s instructional behavior. The participants of the study was 82 instructors at G University as a case of the study. Data collection was implemented by an online survey of about two weeks from September 1 to 15, 2018. The results of the study were: first, 72.3% of the participants indicated that instructional consulting was effective or very effective for improving their instruction. Second, regarding the difference between the perceived importance and actual behavior of instructional behavior, all four areas -class preparation, instructional design, motivation, passion for class- were significantly different: perceived importance were higher than actual behavior. Third, there was no significantly difference in the perceived importance of instructional behavior according to the participation of instructional consulting. However, there was a significantly difference between participants in the instructional behaviors: instructional consulting participation group showed a larger degree of actual behavior in three behavior items: 1) the application of the new teaching method, 2) the review of previous class in the class introduction, and 3) the implementation of the learner-oriented class. The results of this study suggested that the teaching community-oriented instructional consulting will be conducted in the future. 본 연구는 광역시 소재 G대학교의 교수 82명을 대상으로 수업컨설팅의 효과와 수업컨설팅이 교수행동에 미친 중요성 인식과 실천도에의 차이점을 분석했다. 자료수집은 2018년 9월 1일부터 15일까지 약 2주 동안 온라인 설문을 통해 실시했다. 첫째, 수업컨설팅이 수업개선에 효과적이었는가에 대해 교수들은 72.3%가 효과적이거나 매우 효과적이라고 응답했다. 둘째, 교수행동의 중요도와 실천도 간의 차이에 있어서는 ‘수업준비’, ‘수업구조화’, ‘동기유발, ’수업에의 열정‘ 의 모든 영역에서 중요도가 실천도보다 높은 점수를 보였고 이는 통계적으로 유의미한 차이였다. 셋째, 수업컨설팅 참여여부에 따른 교수행동의 중요도는 통계적인 유의한 차이가 없었지만, 교수행동의 실천도에 있어서는 수업컨설팅 참여집단과 비참여 집단 간에 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 수업컨설팅에 참여한 교수들은 참여하지 않은 교수들보다 ‘새로운 교수방법의 적용’, ‘수업도입에서 전 시간 학습내용 리뷰’, ‘학습자 참여수업실시’에서 더 높은 실천도 평균을 보였다. 본 연구결과는 향후 대학에서의 새로운 수업컨설팅의 모델이 될 수 있는 교수공동체 중심의 수업컨설팅 도입을 시사점으로 제공하였다.

치과임상용 가상현실 시뮬레이션에서 사용자의 숙련도 수준이 과제부하와 사용용이성에 미치는 영향

정무석(Museok Jeong),임태형(Taehyeong Lim),류지헌(Jeeheon Ryu) 한국콘텐츠학회 2021 한국콘텐츠학회논문지 Vol.21 No.8

이 연구는 치의학 교육을 위한 부정교합 진찰용 가상현실 시뮬레이션의 적용 효과를 검증하기 위한 것이다. 부정교합 진단을 위해서는 치아모형을 사실적인 수준으로 만들어야 하며 이렇게 개발된 치아모형을 손으로 쥐고 상세하게 관찰할 수 있어야 한다. 이 연구에서는 치의학 가상현실 시뮬레이션을 만들기 위한 4단계 모델링 절차를 적용했다. 또한 이렇게 개발된 가상현실 시뮬레이션이 학습자의 숙달수준에 따라서 어떻게 지각되는가를 확인하기 위해서 HMD를 착용하고 진단을 하도록 했다. 이 연구에는 치의학전문대학원 재학생 3학년(29명), 4학년(29명), 치의학 전공의(28명)이 참여했으며, 두 가지 증례에 대한 진단활동을 통해서 과제부하와 사용용이성을 측정했다. 과제부하에 대한 검증에서 3학년이 전공의보다 더 많은 정신적 요구량과 당혹감을 지각하고 있었다. 이 결과는 시뮬레이션을 사용할 때 숙달수준에 따라서 지각하는 과제부하가 달라지고 있음을 보여주는 것이다. 반면에 사용용이성(구강모형의 조작, 오류수정, 오류인식)에서 4학년이 전공의보다 더 높은 용이성 지각을 보여줬다. 이 연구를 통하여 전문 훈련용 가상현실 시뮬레이션의 개발을 위한 함의점을 논의하였다. This study aimed to investigate the effects of the virtual reality simulation for malocclusion examination for dental education. A 4-step modeling procedure was applied to develop a tooth model with a realistic level in order to be held and observed in detail. Eighty-six participants used HMDs to examine the developed virtual dental simulation to identify their perception according to expertise levels. The independent variable, expertise group, included three levels: 29 juniors, 29 seniors, and 28 dentists, respectively. The dependent variables, that were task-load and usability, were measured through two cases. Results showed that the junior group perceived a higher level of mental demands and embarrassment than the dentist group. It indicated that the perceived task load varies according to the expertise levels in the simulation task. However, the senior group perceived a higher level of ease of use than the dentist group. This study presented the implications for the development of virtual reality simulation in detail.

텍스트 중심의 읽기자료에서 화면배치유형과 동기 메시지가 인지부하에 미치는 영향

류지헌 ( Jeeheon Ryu ),임태형 ( Taehyeong Lim ) 한국교육공학회 2010 교육공학연구 Vol.26 No.3