간행물

한국인터넷정보학회> 인터넷정보학회논문지

인터넷정보학회논문지 update

Journal of Internet Computing and Services (JICS)

  • : 한국인터넷정보학회
  • : 공학분야  >  기타(공학)
  • : KCI등재
  • :
  • : 연속간행물
  • : 격월
  • : 1598-0170
  • : 2287-1136
  • :

수록정보
수록범위 : 1권1호(2000)~20권4호(2019) |수록논문 수 : 1,459
인터넷정보학회논문지
20권4호(2019년 08월) 수록논문
최근 권호 논문
| | | |

KCI등재

1블록체인 보안 이슈에 대한 분석과 해결 방안에 대한 연구

저자 : 노시완 ( Siwan Noh ) , 이경현 ( Kyung-hyune Rhee )

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 20권 4호 발행 연도 : 2019 페이지 : pp. 1-11 (11 pages)

다운로드

(기관인증 필요)

초록보기

블록체인 기반 접근제어 기술은 블론체인의 다양한 활용 사례 중 하나로 많은 분야에서 중개인 없이 사용자 간의 소유권 이전·관리를 투명하게 수행하고자 하는데 활용하고 있다. 퍼블릭 블록체인이 제공하는 투명성, 비가역성 그리고 분산의 특징은 기존의 접근제어 기술이 제공하지 못했던 새로운 장점을 제공할 수 있도록 도와준다. 하지만 현재 블록체인이 직면한 여러 보안 문제로 인해 기술의 안전성에 대한 문제점이 제기되고 있고 이를 기반으로 하는 다른 활용 사례에 대한 안전성 문제 역시 다뤄지고 있다. 본 논문에서는 블록체인 기반 접근제어 기술의 개요와 함께 직면한 여러 보안 문제 중 대표적인 문제에 대한 분석과 이를 해결하기 위한 솔루션들에 대해 분석한다. 더 나아가 트릴레마에 영향을 받지 않는 솔루션과 이를 기반으로 하는 접근제어 기술의 모델을 제시한다.


A Blockchain-based access control technology is one of the various use cases of blockchain and is used in many areas to transparently transfer and manage ownership of data between users without the trusted third party. The characteristics of transparency, Irreversibility, and decentralization provided by the public blockchain help to offer new benefits that existing access control technologies did not offer. However, various security issues facing the current blockchain are raising the issue of the safety of the technology. Therefore, in this paper, we analyze an overview of the blockchain-based access control technology and solutions of the security challenges faced. Moreover, we further present solutions that are not affected by the blockchain trilemma and models of access control technology based on them.

KCI등재

2iOS 어플리케이션의 잠재적 취약점 분석을 위한 LLDB 모듈 개발

저자 : 김민정 ( Min-jeong Kim ) , 류재철 ( Jae-cheol Ryou )

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 20권 4호 발행 연도 : 2019 페이지 : pp. 13-19 (7 pages)

다운로드

(기관인증 필요)

초록보기

애플의 어플리케이션 마켓인 App Store에 어플리케이션을 등록하기 위해서는 애플 검증 센터를 통해 엄격한 검증 과정을 통과해야 한다. 그렇기 때문에 스파이웨어 어플리케이션의 유입이 까다롭다. 하지만 정상적인 어플리케이션의 취약점을 통해서도 악성코드가 실행될 수 있다. 이러한 공격을 방지하기 위해서는 어플리케이션에서 발생할 수 있는 잠재적 취약점을 패치하기 위해 조기에 발견하고 분석하는 연구가 필요하다. 잠재적 취약점을 증명하기 위해서는 취약점의 근본 원인을 파악하고 악용 가능성을 분석해야 한다. iOS 어플리케이션을 분석하는 도구로는 개발 도구인 Xcode에 내장되어 있는 LLDB라는 이름의 디버거를 활용할 수 있다. LLDB에는 다양한 기능이 존재하며 이 기능들은 API로도 제공되어 Python에서도 사용이 가능하다. 따라서 본 논문에서 LLDB API를 활용하여 iOS 어플리케이션의 잠재적 취약점을 효율적으로 분석하는 방법에 대해 제안한다.


In order to register an application with Apple's App Store, it must pass a rigorous verification process through the Apple verification center. That's why spyware applications are difficult to get into the App Store. However, malicious code can also be executed through normal application vulnerabilities. To prevent such attacks, research is needed to detect and analyze early to patch potential vulnerabilities in applications. To prove a potential vulnerability, it is necessary to identify the root cause of the vulnerability and analyze the exploitability. A tool for analyzing iOS applications is the debugger named LLDB, which is built into Xcode, the development tool. There are various functions in the LLDB, and these functions are also available as APIs and are also available in Python. Therefore, in this paper, we propose a method to efficiently analyze potential vulnerabilities of iOS application by using LLDB API.

KCI등재

3SVM-기반 제약 조건과 강화학습의 Q-learning을 이용한 변별력이 확실한 특징 패턴 선택

저자 : 김차영 ( Chayoung Kim )

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 20권 4호 발행 연도 : 2019 페이지 : pp. 21-27 (7 pages)

다운로드

(기관인증 필요)

초록보기

RNA 시퀀싱 데이터 (RNA-seq)에서 수집된 많은 양의 데이터에 변별력이 확실한 특징 패턴 선택이 유용하며, 차별성 있는 특징을 정의하는 것이 쉽지 않다. 이러한 이유는 빅데이터 자체의 특징으로써, 많은 양의 데이터에 중복이 포함되어 있기 때문이다. 해당 이슈 때문에, 컴퓨터를 사용하여 처리하는 분야에서 특징 선택은 랜덤 포레스트, K-Nearest, 및 서포트-벡터-머신 (SVM)과 같은 다양한 머신러닝 기법을 도입하여 해결하려고 노력한다. 해당 분야에서도 SVM-기반 제약을 사용하는 서포트-벡터-머신-재귀-특징-제거(SVM-RFE) 알고리즘은 많은 연구자들에 의해 꾸준히 연구 되어 왔다. 본 논문의 제안 방법은 RNA 시퀀싱 데이터에서 빅-데이터처리를 위해 SVM-RFE에 강화학습의 Q-learning을 접목하여, 중요도가 추가되는 벡터를 세밀하게 추출함으로써, 변별력이 확실한 특징선택 방법을 제안한다. NCBI-GEO와 같은 빅-데이터에서 공개된 일부의 리보솜 단백질 클러스터 데이터에 본 논문에서 제안된 알고리즘을 적용하고, 해당 알고리즘에 의해 나온 결과와 이전 공개된 SVM의 Welch' T를 적용한 알고리즘의 결과를 비교 평가하였다. 해당결과의 비교가 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 좀 더 나은 성능을 보여줌을 알 수 있다.


Selection of feature pattern gathered from the observation of the RNA sequencing data (RNA-seq) are not all equally informative for identification of differential expressions: some of them may be noisy, correlated or irrelevant because of redundancy in Big-Data sets. Variable selection of feature pattern aims at differential expressed gene set that is significantly relevant for a special task. This issues are complex and important in many domains, for example. In terms of a computational research field of machine learning, selection of feature pattern has been studied such as Random Forest, K-Nearest and Support Vector Machine (SVM). One of most the well-known machine learning algorithms is SVM, which is classical as well as original. The one of a member of SVM-criterion is Support Vector Machine-Recursive Feature Elimination (SVM-RFE), which have been utilized in our research work. We propose a novel algorithm of the SVM-RFE with Q-learning in reinforcement learning for better variable selection of feature pattern. By comparing our proposed algorithm with the well-known SVM-RFE combining Welch' T in published data, our result can show that the criterion from weight vector of SVM-RFE enhanced by Q-learning has been improved by an off-policy by a more exploratory scheme of Q-learning.

KCI등재

4스마트폰 카메라 기반 아동 교육용 산수 블록 인식 애플리케이션 개발

저자 : 박상아 ( Sang-a Park ) , 오지원 ( Ji-won Oh ) , 홍인식 ( In-sik Hong ) , 남윤영 ( Yunyoung Nam )

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 20권 4호 발행 연도 : 2019 페이지 : pp. 29-38 (10 pages)

다운로드

(기관인증 필요)

초록보기

현재 정보사회는 빠르게 격변하며 다양한 분야에서 혁신과 창의성을 요구하고 있으며 논리적 사고의 근간이 될 수 있는 수학의 중요성이 강조되고 있다. 본 논문의 목적은 아동들에게 수학 학습에 대한 동기와 흥미를 유발하기 위해 아동들이 손쉽게 사용할 수 있는 교구를 이용하여 수학영역의 논리적인 사고가 더욱 확장되고 자발적 학습이 일어날 수 있는 수학교육 애플리케이션을 개발하는 것이다. 본 논문에서는 스마트 기기와 블록을 이용하여 수학 교육 애플리케이션을 설계하고 구현하였다. 애플리케이션의 주 기능은 카메라를 이용한 촬영과 수식 계산 값 확인이다. 아동이 산수 교육용 블록을 이용해 수식을 만든 뒤 카메라를 이용하여 블록을 촬영하면 자신이 만든 수식의 계산 값을 직접 확인할 수 있다. 촬영한 이미지의 전 처리 과정과 텍스트 추출, 문자인식은 OpenCV 라이브러리와 Tesseract-OCR 라이브러리로 구현하였다.


Currently, information society is rapidly changing and demands innovation and creativity in various fields. Therefore, the importance of mathematics, which can be the basis of creativity and logic, is emphasized. The purpose of this paper is to develop a math education application that can further expand the logical thinking of mathematics and allow voluntary learning to occur through the use of readily available teaching aid for children to form motivation and interest in learning. This paper provides math education applications using a smartphone and blocks for children. The main function of the application is to shoot with the camera and show the calculated values. When a child uses a block to make a formula and shoots a block using a camera, you can directly see the calculated value of your formula. The preprocessing process, text extraction, and character recognition of the photographed images have been implemented using OpenCV libraries and Tesseract-OCR libraries.

KCI등재

5GPR 영상에서 딥러닝 기반 CNN을 이용한 배관 위치 추정 연구

저자 : 채지훈 ( Jihun Chae ) , 고형용 ( Hyoung-yong ) , 이병길 ( Ko Byoung-gil Lee ) , 김남기 ( Namgi Kim )

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 20권 4호 발행 연도 : 2019 페이지 : pp. 39-46 (8 pages)

다운로드

(기관인증 필요)

초록보기

최근에 지하공동이나 배관의 위치 파악 등의 필요에 의해 금속을 포함하여 다양한 재질의 지하 물체를 탐지하는 일이 중요해지고 있다. 이러한 이유로 지하 탐지 분야에서 GPR(Ground Penetrating Radar) 기술이 주목을 받고 있다. GPR은 지하에 묻혀 있는 물체의 위치를 찾기 위하여 레이더파를 조사하고 물체로부터 반사되는 반사파를 영상으로 표현한다. 그런데 레이더 신호는 지하에서 여러가지 물체에서 반사되어 나오는 특징이 물체마다 유사한 경우가 많기 때문에 GPR 영상을 해석하는 것은 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 영상 인식 분야에서 최근에 많이 활용되고 있는 딥러닝 기반의 CNN(Convolutional Neural Network)모델을 이용하여 임계값에 따른 GPR 영상에서의 배관 위치를 추정하고 그 실험 결과 임계값이 7 혹은 8 일 때 가장 확실하게 배관의 위치를 찾음을 증명하였다


In recently years, it has become important to detect underground objects of various marterials including metals, such as detecting the location of sink holes and pipe. For this reason, ground penetrating radar(GPR) technology is attracting attention in the field of underground detection. GPR irradiates the radar wave to find the position of the object buried underground and express the reflected wave from the object as image. However, it is not easy to interpret GPR images because the features reflected from various objects underground are similar to each other in GPR images. Therefore, in order to solve this problem, in this paper, to estimate the piping position in the GRP image according to the threshold value using the CNN (Convolutional Neural Network) model based on deep running, which is widely used in the field of image recognition, As a result of the experiment, it is proved that the pipe position is most reliably detected when the threshold value is 7 or 8.

KCI등재

6어지럼증 재활을 위한 증강현실 기반 보행훈련 콘텐츠

저자 : 마준 ( Jun Ma ) , 이성진 ( Sung Jin Lee ) , 성낙준 ( Nak-jun Sung ) , 민세동 ( Sedong Min ) , 홍민 ( Min Hong )

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 20권 4호 발행 연도 : 2019 페이지 : pp. 47-53 (7 pages)

다운로드

(기관인증 필요)

초록보기

일반적으로 어지럼증은 여러 가지 복합적인 원인에 의해서 발생하지만 그 중에서 신경계에 속하는 전정계통의 기능 장애에 의한 증상이 가장 환자에게 심한 증상으로 다가오며, 구역질과 구토를 동반하게 된다. 이러한 어지럼증에 대한 치료는 약물요법, 수술요법, 재활치료 등이 있으며, 약물요법이나 수술요법은 대체적으로 후유증의 위험 때문에 재활치료요법인 전정재활훈련을 많이 시행하고 있다. 전정재활훈련은 안구훈련, 자세안정훈련, 보행훈련 등이 있는데 그 중 보행훈련은 의사 또는 전문치료사의 감독하에 일정한 공간에서 진행되므로 시간적, 공간적 부담이 가중되어 환자들이 훈련을 진행기 불편한 단점을 가진다. 이를 해결하고자 본 논문에서는 증강현실 기술을 활용해 사용자가 직접 보행재활훈련을 진행 할 수 있는 보행훈련 콘텐츠를 구현하였다. 추후 어지럼증 환자를 대상으로 한 임상시험을 통해 의료 환경에서 사용 가능한 어지럼증 재활 콘텐츠로 활용 가능할 것으로 기대한다.


In general, dizziness is caused by various situations, but among them, symptoms due to dysfunction of the motor system belonging to the nervous system are the most severe, accompanied by nausea and vomiting. Treatment of these dizziness includes drug therapy, surgical therapy, and rehabilitation. Drug therapy and surgery are generally performed in vest rehabilitation training, which is a rehabilitation therapy because of the risk of aftereffects. The vestibular rehabilitation training includes eye training, posture stabilization training, and walking training. Among them, walking training is performed in a certain space under the supervision of a doctor or a professional therapist, so that the time and space burden is increased. In order to solve this problem, we implemented gait training contents which can be used for rehabilitation training by using the augmented reality technology. It is expected that it can be utilized as dizziness rehabilitative contents which can be used in medical environment through clinical tests for patients with dizziness.

KCI등재

7국방용 다중 영상분석 증강현실 알고리즘 선택기술

저자 : 유혁균 ( Heouk-kyun Yoo ) , 정종문 ( Jong-moon Chung )

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 20권 4호 발행 연도 : 2019 페이지 : pp. 55-61 (7 pages)

다운로드

(기관인증 필요)

초록보기

본 논문에서는 국방용으로 사용되는 다양한 센서들(EO/IR, SAR, GMTI, LiDAR)을 통해 전·평시 상황에서 영상을 획득하면 영상을 분석하여 증강현실(AR : Augmented Reality)로 표현할 수 있다. 증강현실로 영상을 처리하기 위해서는 다양한 알고리즘이 사용되는데 상황에 따라 어떠한 알고리즘을 선택해서 사용해야 할지 결정을 해야 한다. 대표적인 증강현실 알고리즘인 SIFT, SURF, ORB, BRISK의 성능비교(에러율, 처리시간, 정확도)를 통해 국방분야의 다양한 상황 하에서 어떠한 증강현실 알고리즘을 사용하는 것이 효과적인지 분석하고 제안한다.


In this paper, if images are acquired in all-time situations through various sensors (EO/IR, SAR, GMTI, LiDAR) used for defense purposes, the images can be analyzed and expressed in augmented reality(AR). Various algorithms are used to process images with augmented reality, and depending on the situation, it is necessary to decide which algorithms to select and use. Through the performance comparison (error rate, processing time, accuracy) of SIFT, SURF, ORB, and BRISK, the representative augmented reality algorithm, it is analyzed and proposed which augmented reality algorithm is effective to use under various situations in the defense field.

KCI등재

8프로세스 거버넌스 메타모델과 프레임워크

저자 : 이정규 ( Junggyu Lee ) , 정승렬 ( Seung Ryul Jeong )

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 20권 4호 발행 연도 : 2019 페이지 : pp. 63-72 (10 pages)

다운로드

(기관인증 필요)

초록보기

기업 혹은 조직 거버넌스의 하위개념인 비즈니스 거버넌스와 IT 거버넌스는 학계에서 주요 연구과제가 되어 왔다. 그러나 비즈니스와 IT 도메인의 매개적 구조체로서 프로세스의 중요성에도 불구하고, 프로세스 거버넌스(PG)의 연구는 상대적으로 미흡하였다. PG는 비즈니스 전략을 IT시스템 구현과 연계하는 활동에 집중하며, 기업의 본원적 가치 창조 활동을 설명한다. 본 논문은 정치학, 사회학, 행정학에서의 기본적인 거버넌스 개념을 연구하고, 거버넌스 유형을 6개의 카테고리로 분류했다. 그리고 PG에 대한 일련의 메타모델을 제안한다. 예를 들면 전통적인 핸더슨과 벤카트라만의 SAM모델을 수정한 neo-SAM 모델, 조직 거버넌스 네트워크 모델, 조직 거버넌스 순차모델, 조직 거버넌스 메타모델, 프로세스 거버넌스 큐브 모델, COSO와 프로세스 거버넌스의 비교 모델, 마지막으로 프로세스 거버넌스 프레임워크 등이다. SAM모델과 neo-SAM 모델의 주요한 차이점은 비즈니스 거버넌스와 IT 거버넌스 사이에 프로세스 거버넌스 도메인을 포함한 것이다. 여러 개의 메타 모델 중에서, 프로세스 거버넌스 프레임워크가 핵심 개념 모델로서 이는 4개의 활동차원 - 전략연계, 권한강화, 직능향상, 자율조직 - 으로 구성된다. 연구자는 각 활동차원 별로 5개씩 총 20개의 변인을 설계했다. 4개의 활동차원 외에도 프로세스 거버넌스 사이클을 움직이는 6개의 순환 동력 - 탈규범력, 미시권력, 활력, 자기조직력, 규범력, 센스메이킹 - 이 있다. 4개의 활동차원과 6개의 동력으로 조직은 내외부의 환경 변화에 대한 프로세스 거버넌스의 융통성을 유지할 수 있다. 본 연구는 프로세스 거버넌스 역량 모델과 프로세스 거버넌스 변인을 제안하는 목적을 가진다. 업계환경은 기능 중심 조직관리에서 프로세스 중심 관점으로 변화하고 있다. 연구자가 제안하는 프로세스 거버넌스 프레임워크가 향후 프로세스 거버넌스 도메인의 연구 확산을 위한 맥락적 참조모델과 아울러 프로세스 거버넌스 측정도구의 개발을 위한 조작적 정의의 틀을 제공할 것이다.


As a sub-concept of corporate or organization governance, business governance and IT governance have become major research topics in academia. However, despite the importance of process as a construct for mediating the domain between business and information technology, research on process governance is relatively inadequate. Process Governance focuses on activities that link business strategy with IT system implementation and explains the creation of corporate core values. The researcher studied the basic conceptual governance models of political science, sociology, public administration, and classified governance styles into six categories. The researcher focused on the series of metamodels. For examples, the traditional Strategy Alignment Model(SAM) by Henderson and Venkatraman which is replaced by the neo-SAM model, organizational governance network model, sequential organization governance model, organization governance meta model, process governance CUBE model, COSO and process governance CUBE comparison model, and finally Process Governance Framework and etc. The Major difference between SAM and neo-SAM model is Process Governance domain inserted between Business Governance and IT Governance. Among several metamodels, Process Governance framework, the core conceptual model consists of four activity dimensions: strategic aligning, human empowering, competency enhancing, and autonomous organizing. The researcher designed five variables for each activity dimensions, totally twenty variables. Besides four activity dimensions, there are six driving forces for Process Governance cycle: De-normalizing power, micro-power, vitalizing power, self-organizing power, normalizing power and sense-making. With four activity dimensions and six driving powers, an organization can maintain the flexibility of process governance cycle to cope with internal and external environmental changes. This study aims to propose the Process Governance competency model and Process Governance variables. The situation of the industry is changing from the function-oriented organization management to the process-oriented perspective. Process Governance framework proposed by the researcher will be the contextual reference models for the further diffusion of the research on Process Governance domain and the operational definition for the development of Process Governance measurement tools in detail.

KCI등재

9연구자의 논문 게재 이력을 고려한 저널 결정 요인별 중요도 학습 기반의 저널 추천 방법론

저자 : 손연빈 ( Yeonbin Son ) , 장태우 ( Tai-woo Chang ) , 최예림 ( Yerim Choi )

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 20권 4호 발행 연도 : 2019 페이지 : pp. 73-79 (7 pages)

다운로드

(기관인증 필요)

초록보기

연구자는 논문을 투고할 저널을 선택하는 과정에서 저널의 수가 방대하다는 점, 고려할 저널 결정 요인이 다양하다는 점에서 어려움을 겪는다. 이러한 어려움을 해소하기 위해 IRA(intelligent research assistant)의 한 종류로 연구자별로 논문 투고에 적합한 저널을 추천해주는 저널 추천 서비스를 활용할 수 있다. 하지만 현재 운영 중인 저널 추천 서비스의 경우 주제 유사도 및 수치적 필터링을 기반으로 저널 추천을 실행하고 있으며, 이 경우 연구자가 논문 데이터를 입력하지 않으면 주제 유사도를 고려할 수 없고, 수치적 필터링 기능도 연구자 스스로 결정 요인별 수치 범위를 명확하게 정하기에 어려움이 있다는 한계점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 연구자의 논문 게재 이력을 이용해 선호도 행렬을 형성하고, 이를 기반으로 저널 별 선호 점수를 고려한 저널 추천 방법론을 제안한다. 연구자는 다수의 저널 결정 요인에 대해 상이한 중요도를 가지고 있는데, 결정 요인 별 선호 민감도를 계산해 중요도를 학습한 뒤 이를 기반으로 모든 저널에 대한 선호 점수를 도출하여 저널을 추천한다는 점에서 의의가 있다. 실제 데이터를 이용하여 저널 추천실험을 수행했으며 제안 방법론의 우수한 성능을 확인하였다.


Selecting a proper journal to submit a research paper is a difficult task for researchers since there are many journals and various decision factors to consider during the decision process. For this reason, journal recommendation services are exist as a kind of intelligent research assistant which recommend potential journals. The existing services are executing a recommendation based on topic similarity and numerical filtering. However, it is impossible to calculate topic similarity when a researcher does not input paper data, and difficult to input clear numerical values for researchers. Therefore, the journal recommendation method which consider the importance of decision factors is proposed by constructing the preference matrix based on the paper publication history of a researcher. The proposed method was evaluated by using the actual publication history of researchers. The experiment results showed that the proposed method outperformed the compared methods.

KCI등재

10문제해결력 향상을 위한 비전공자 소프트웨어 기초교육 내용 분석 - 국내 SW중심대학 중심으로 -

저자 : 장은실 ( Eunsill Jang ) , 김재현 ( Jaehyoun Kim )

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 20권 4호 발행 연도 : 2019 페이지 : pp. 81-90 (10 pages)

다운로드

(기관인증 필요)

초록보기

정부는 2015년부터 소프트웨어 중심대학 지원 사업을 통하여 미래 인재에 요구되는 소프트웨어 역량 강화에 힘쓰고 있다. 소프트웨어 중심대학으로 선정된 대학에서는 각기 다른 전공지식과 소프트웨어 소양을 겸비한 융합형 인재 양성을 위하여 대학 내 인문, 사회, 공학, 자연과학, 예체능 등 모든 계열에 소프트웨어 기초교육을 실시하고 있다. 본 논문에서는 20개 소프트웨어 중심대학에서 실시하고 있는 비전공자 대상의 소프트웨어 기초교육의 내용을 분석하였다. 분석 결과, 비전공자 학생들에게 실시하고 있는 소프트웨어 기초교육의 대부분은 미래사회에 필요한 컴퓨팅 사고력 중심의 문제해결력 향상과 컴퓨터과학에 기반을 둔 융합 능력 향상 목적으로 실시하고 있었다. 전공별 특성을 반영한 교육 내용과 프로그래밍의 난이도 조정을 위해 블록 기반 교육용 프로그래밍 언어와 텍스트 기반 고급 프로그래밍 언어를 활용하고 있다. 문제해결을 위한 교수·학습 방법으로는 문제 중심 학습(Problem based Learning), 프로젝트 중심 학습(Project Based Learning)과 토의·토론법을 많이 사용하고 있는 것으로 분석되었다. 향 후 이 논문이 비전 공자 소프트웨어 기초교육의 체계적 방향 설정에 도움이 되었으면 한다.


Since 2015, the government has been striving to strengthen the software capabilities required for future talent through software-oriented university in Korea. In the university selected as a software-oriented university, basic software education is given to all departments such as humanities, social science, engineering, natural science, arts and the sports within the university in order to foster convergent human resources with different knowledge and software literacy. In this paper, we analyze the contents of basic software education for twenty universities selected as software-oriented universities. As a result of analysis, most of the basic software education which is carried out to the students of the non-majors students was aimed at improvement of problem solving ability centered on computational thinking for future society and improvement of convergence ability based on computer science. It uses block-based educational programming language and text-based advanced programming language to adjust the difficulty of programming contents and contents reflecting characteristics of each major. Problem-based learning, project-based learning, and discussion method were used as the teaching and learning methods for problem solving. In the future, this paper will help to establish the systematic direction for basic software education of non-majors students.

12
권호별 보기
가장 많이 인용된 논문

(자료제공: 네이버학술정보)

가장 많이 인용된 논문
| | | |
1연안해역에서 석유오염물질의 세균학적 분해에 관한 연구

(2006)홍길동 외 1명심리학41회 피인용

다운로드

2미국의 비트코인 규제

(2006)홍길동심리학41회 피인용

다운로드

가장 많이 참고한 논문

(자료제공: 네이버학술정보)

가장 많이 참고한 논문

다운로드

2미국의 비트코인 규제

(2006)홍길동41회 피인용

다운로드

해당 간행물 관심 구독기관

연세대학교 서울여자대학교 고려대학교 숭실대학교 이화여자대학교
 130
 27
 23
 19
 19
  • 1 연세대학교 (130건)
  • 2 서울여자대학교 (27건)
  • 3 고려대학교 (23건)
  • 4 숭실대학교 (19건)
  • 5 이화여자대학교 (19건)
  • 6 한양대학교 (17건)
  • 7 성균관대학교 (14건)
  • 8 경희대학교 (14건)
  • 9 한국외국어대학교 (13건)
  • 10 한국방송통신대학교 (11건)

내가 찾은 최근 검색어

최근 열람 자료

맞춤 논문

보관함

내 보관함
공유한 보관함

1:1문의

닫기