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3D펜을 활용한 과학기술교육프로그램에 대한 참여의도와 영향 요인 간 구조 관계 분석
노진아(Jin-Ah Noh),최유현(Yu-Hyun Choi) 한국실과교육학회 2018 한국실과교육학회지 Vol.31 No.3
이 연구의 목적은 기술수용모형(TAM)의 관점에서 학습자의 3D펜을 활용한 과학기술학습 참여의도에 영향을 미치는 관련 요인들의 관계성을 규명하여 실증적으로 분석하는데 그 목적이 있다. 이 연구를 위하여 기술적 사고(문제해결, 조작성향), 교사 만족도, 유용성, 용이성, 태도(흥미, 몰입), 참여의도를 연구변인으로 설정하였다. 그리고 3D펜을 활용한 과학기술교육프로그램 수업에 참여한 166명을 대상으로 설문자료를 수집하였다. 연구모형과 가설을 설정하고 이를 검증한 결과를 살펴보면 교사만족도는 유용성과 용이성에 영향을 미치고 지각된 행동통제는 용이성에 영향을 미쳤다. 그리고 TAM의 모형과 같이 용이성은 유용성에 영향을 미쳤고, 유용성과 용이성은 태도에 영향을 미치고, 태도는 참여의도에 영향을 미쳤다. 따라서 학습의 용이성을 높이기 위해서는 교사의 역할, 학습자의 학습할 수 있다는 자신감이 중요함을 알 수 있었다. 그리고 학습자가 학습에 접근하는 것이 쉽다고 느끼고, 학습의 유용함을 느낄수록 학습에 대한 긍정적인 태도가 형성되어 참여도가 높아짐을 알 수 있었다. The purpose of this study is to analyze empirically the relationship between factors influencing intentions to participate in science and technology learning by learners’ using 3D pen from the viewpoint of the technology acceptance theory model (TAM). For this study, technical thinking(problem solving, manipulation orientation), teacher satisfaction, usefulness, ease of use, attitude(interest, immersion) and intention were set as research variables. The questionnaire data were collected from 166 students who participated in science and technology education program using 3D pen. The research design and hypotheses were established and the results were verified. Satisfaction with teachers affected usability and ease, and perceived behavioral control had an effect on ease. As with the TAM model, ease affects usability, usability and ease affect attitudes, and attitudes influence intention. Therefore, it was found that the role of the instructor and confidence that learners can learn are important for learners to accept learning easily. In addition, the learners acceptance of the contents easily, and the more they felt the usefulness of the learning, the more positive attitudes toward learning they held and the higher their participation was.
태양광 발전량 예측을 위한 기계학습 모델 및 동향에 관한 연구
이수민(Su-Min Lee),노진아(Jin-Ah Noh),강석주(Seok-Ju Kang),박정욱(Jung-Wook Park) 대한전기학회 2021 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2021 No.10
전 세계 각국에서 탄소중립 정책을 위해 태양광 풍력 등 재생에너지 비중이 확대되면서 에너지 공급과잉으로 인한 출력삭감, 대규모 순환 정전사태 등 에너지 수급 불균형 사례들이 빈번히 발생하고 있다. 또한 중앙집중형 이었던 기존의 전력망에서 분산형으로 점차 변화함에 따라 전체 전력 수요를 한눈에 파악하기 위해 가상발전소의 도입이 확대될 것이다. 미래 전력시스템에서 가상발전소의 역할이 중요해지면서 안정적으로 전력을 공급하기 위해 재생에너지 발전량에 대한 정확한 예측이 더욱이 필요하다. 특히 태양광은 외부 요인에 따른 불확실성으로 인해 변동성이 크기 때문에 이를 예측하기 위한 연구가 활발하게 이루어졌다. 본 논문에서는 태양광 예측을 위한 기계학습 모델 및 최근 동향에 대해 살펴본다.