[논문]스마트사회의 디지털융복합 이러닝 표준기술 프레임워크 개발

한태인

doi:10.14400/jdc.2018.16.11.159

스마트사회의 디지털융복합 이러닝 표준기술 프레임워크 개발
Development on e-Learning Standard Technology Frameworks of Digital Convergence for Smart Society 원문보기

디지털융복합연구 = Journal of digital convergence, v.16 no.11, 2018년, pp.159 - 166

초록
AI-Helper

제4차 산업혁명시대를 맞이하면서 정보통신기술 융복합과 지능정보기술은 스마트 사회 전반에 걸쳐 많은 영향을 끼칠 것으로 전망하고 있다. 하지만 우리나라에서는 학습, 교육 및 훈련을 위한 지능정보기술 표준화 기반이 빈약하여 스마트 사회에 발맞춰 창의적 미래인재 양성에 걸림돌이 되고 있다. 따라서 본 연구에서는 교육에서의 신기술 표준 도입이 절대적으로 필요하다고 판단하여, 전문가들의 의견을 토대로 과거, 현재 및 미래에 활용될 교육정보 표준기술의 방향을 제시하고자 하였다. 이를 위하여 해당 표준 기술에 대한 타당성과 객관성을 확보하고, 미래 기술을 예측하기 위하여 산 학 연 관 교육 및 정보통신기술 표준 전문가들에게 3차례의 델파이 및 6차례의 패널 토의를 하였다. 그 결과 지능정보사회를 대비한 교육기술 표준 요소 도출을 하였으며 중 장기 표준화 프레임워크를 제안하였다. 이는 디지털 지능정보 사회에서 이러닝의 미래 표준화 기술 정책에 기여할 것으로 보인다.

Abstract ▼ AI-Helper

The ICT convergence and intelligence information technology has many influences on the whole smart society in the $4^{th}$ industrial revolution era. However, preparations degree of our country is not high as for the intelligence information technology. It is not easy to adopt a new technology on education for cultivating the creative future human resources to match a pace with intelligent smart society. In addition, it is hard work to find and derive the appropriate technology for education because proper and effective proof includes much difficulties. Therefore, this study develop the e-learning standard technology framework through the derivation of educational standard technology element and the suggestion of medium and long term standardization framework for the intelligence information society.

주제어

표/그림 (15)

표 Table 1. The process of this study
표 Table 2. Standardization priority of contents development(1)
표 Table 3. Standardization priority of open market(1)
표 Table 4. Standardization priority of cloud service(1)
표 Table 5. Standardization priority of customized education(1)
표 Table 6. Standardization priority of contents development(2)
표 Table 7. Standardization priority of open market(2)
표 Table 8. Standardization priority of knowledge map(1)
표 Table 9. Standardization priority of cloud service(2)
표 Table 10. Standardization priority of customized education(2)
표 Table 11. Standardization priority of contents development(3)
표 Table 12. Standardization priority of open market(3)
표 Table 13. Standardization priority of knowledge map(2)
표 Table 14. Standardization priority of cloud service(3)
표 Table 15. Standardization priority of customized education(3)

AI 본문요약
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문제 정의

국내역량, 국외환경의 분석요인으로 시장성, 기술력, 표준화를 분석 요인으로 선정하고, 국제 표준 및 사실상 표준 단체의 교육기술 관련 표준화 동향을 분석하고자 하였다. 분석 대상으로는 IMS Global, ISO, W3C 등 관련 표준화 단체를 선정하였으며, IMS Global, W3C 등 표준화 단체 회원가입 후 진행정보를 수집하였다.
본 논문에서는 지능정보화사회를 대비한 이러닝 표준화 프레임워크를 개발하고자 현재의 이러닝 관련 기술 과 그 수준 그리고 향후 필요한 이러닝 관련 기술과 그 수준에 대해 논의하여 표준기술을 명료하게 구분하고자 하였다. 또한 정책이나, 사업 시행 시 표준을 적용 및 활용이 가능하도록 주요표준기술의 표준화 및 이용 방향에 대해 기술적용의 측면에서 상세히 제시하였다.
본 논문에서는 지능정보화사회를 대비한 이러닝 표준화 프레임워크를 개발하고자 현재의 이러닝 관련 기술 과 그 수준 그리고 향후 필요한 이러닝 관련 기술과 그 수준에 대해 논의하여 표준기술을 명료하게 구분하고자 하였다. 또한 정책이나, 사업 시행 시 표준을 적용 및 활용이 가능하도록 주요표준기술의 표준화 및 이용 방향에 대해 기술적용의 측면에서 상세히 제시하였다.

제안 방법

2차 델파이는 빈도분석 중 최빈값(Mode)을 파악하여 표준개발 우선순위 1,2,3을 가장 많이 선택한 전문가의 수로 개발의 표준 우선순위를 정하여, 응답은 전체 분야별 문항에 대해 전문가가 직접 순위를 적어 넣는 방식으로 1순위부터 3순위까지의 응답이 과반이상으로 유의미한 항목만을 도출하였다. 델파이 설문문항은 총 3차로 진행되었으며, 전문가그룹인터뷰와 협의회를 통해 내용타당도를 확보하였다.
본 연구를 위하여 먼저 선행 연구된 문헌을 통해 이러닝 관련 기술 영역, 요소를 모두 도출하였다. 도출된 요소들을 조직화 하여 델파이 1차 설문문항으로 구성하였다. 2차 델파이는 빈도분석 중 최빈값(Mode)을 파악하여 표준개발 우선순위 1,2,3을 가장 많이 선택한 전문가의 수로 개발의 표준 우선순위를 정하여, 응답은 전체 분야별 문항에 대해 전문가가 직접 순위를 적어 넣는 방식으로 1순위부터 3순위까지의 응답이 과반이상으로 유의미한 항목만을 도출하였다.
또한 기술기준의 프레임워크가 사용될 사업 분야를 정책 및 사업 실정 분석에 맞춰 콘텐츠 제작, 오픈 마켓, 지식 체계, 클라우드 서비스, 맞춤 학습의 총 다섯 개 세부 사업 분야로 구분하였으며, 현재 기술 수준 파악 및 중요도와 우선순위를 파악하여 새로운 표준 목록을 구성하였다.
본 연구를 위하여 먼저 선행 연구된 문헌을 통해 이러닝 관련 기술 영역, 요소를 모두 도출하였다. 도출된 요소들을 조직화 하여 델파이 1차 설문문항으로 구성하였다.
이러닝 표준화 프레임워크를 위한 요소를 도출하기 위하여 기존의 이러닝 와 관련하여 표준화 기술을 수행하고 있는 기관의 수행 및 연구내용을 살펴보았다. 첫째, 미국 국무부와 백악관의 ADL(Advanced Distributed Learning Initiative[5])은 미국 정부 프로그램으로 기술을 통해 유연한 학습과 평생학습의 실현을 지원하기 위해 설립되었으며 다양한 형태의 디지털 교육 자원의 지원을 통해 개인 요구에 맞춘 학습을 가능케 하고 있다.
이를 통해 기존의 프레임워크를 기술기준으로 변경 구분하여 현재 개발 중이거나 개발된 표준의 수준, 이러닝에 적용 기술이나 아직 표준논의가 없는 상태, 기술 적용이 초기수준이거나 미래의 기술인 상태의 표준기술로 구성하여 새로운 프레임워크를 도출하였다.
델파이 연구에서 일반적으로 패널들의 안정적인 합의를 위해서는 3차례 정도의 반복조사가 적합하다[13]. 이에 본 연구에서는 일차적으로 기존의 이러닝 관련 선행연구들을 분석하여 프레임워크을 갖추기 한 자료를 마련하였고, 이를 바탕으로 3차례 설문을 진행하였다. 전문가들로부터 회신된 설문지를 분석하여 의견을 수렴하는 과정을 거쳤고, 3차 조사 설문 회수율은 100%였다.
전문가그룹인터뷰를 위한 전문가 패널은 표준화 관계기관 전문가, 이러닝 기술 관련 전문가, 교육 관련 전문가로 대상을 선별하였으며, 6개 기관, 15개 학교, 9개 사업체에서 33명의 위원으로 구성하였다. 전문가그룹인터뷰는 연구 진행 단계에서 다양한 이해관계자들 간 전문가 의견을 수렴하여 실질적이고 전문적인 연구결과를 도출하고, 타당도 확보를 위한 것으로 6차례에 걸쳐 패널 토의를 진행하였다. 전문가협의회 토론의 주된 내용은 이러닝 표준 관련 프레임워크에 관한 의견수렴, 문헌조사대상에 대한 검토, 문헌조사 결과에 대한 수용여부의 검토, 교육현장에서의 표준의 수용 가능성 파악, 이러닝 정책에서 사업별로 요구되는 표준화 기술 요소, 미래 교육의 발전 방향과 기술 또는 표준의 수용여부 등 매우 광범위하게 논의되었다.

대상 데이터

국내역량, 국외환경의 분석요인으로 시장성, 기술력, 표준화를 분석 요인으로 선정하고, 국제 표준 및 사실상 표준 단체의 교육기술 관련 표준화 동향을 분석하고자 하였다. 분석 대상으로는 IMS Global, ISO, W3C 등 관련 표준화 단체를 선정하였으며, IMS Global, W3C 등 표준화 단체 회원가입 후 진행정보를 수집하였다.
전문가그룹인터뷰를 위한 전문가 패널은 표준화 관계기관 전문가, 이러닝 기술 관련 전문가, 교육 관련 전문가로 대상을 선별하였으며, 6개 기관, 15개 학교, 9개 사업체에서 33명의 위원으로 구성하였다. 전문가그룹인터뷰는 연구 진행 단계에서 다양한 이해관계자들 간 전문가 의견을 수렴하여 실질적이고 전문적인 연구결과를 도출하고, 타당도 확보를 위한 것으로 6차례에 걸쳐 패널 토의를 진행하였다.

성능/효과

현재 개발 중이거나 개발된 표준의 수준에서 콘텐츠 제작 사업에 필요한 기술 표준의 우선순위는 Delivery Management에서는 Metadata, LMS/LCMS, Common Cartridge의 순으로 나타났으며, For Participant는 Learning Analytics, Participants Information, e-Portfolio의 순으로 나타났다. Network Technology의 경우 Mobile Network을 최우선 하는 것으로 나났으며, Visualizing Technology에서는 HTML5, e-Pub, Copy Right의 순이고, Learning Environment에서는 Mobile Learning에 대한 기술 표준을 가장 우선시 하는 것으로 나타났다.
콘텐츠 제작 사업에 필요한 기술 표준의 우선순위를 보면, Delivery Management 분야에서는 Deep Learning, Semantic Application, HCI(Human Computer Interaction)의 순으로 나타났다. Visualizing Technology 분야에서는 Affective Computing, Virtual Class S/W, Natural User Interface의 순으로 나타났으며, Learning Environment 분야에서는 Virtual Laboratory, Location Intelligence, Emotion-based Learning의 순으로 기술을 우선시 하는 것으로 나타났다.
기술적용이 초기 수준이거나 미래의 기술인 상태에서 콘텐츠 제작 사업에 필요한 기술 표준의 우선순의를 살펴보면, Delivery Management 분야에서는 AR/VR(Augmented and Virtual Reality), Mixed Reality, Robotics의 순으로 나타났다. Visualizing Technology 분야에서는 Electronic Publishing, Virtual Class S/W, Natural User Interface의 순이며, Learning Environment 분야에서는 Virtual Laboratory, Design Thinking, Emotion-based Learning의 순으로 기술을 우선시 하는 것으로 나타났다.
클라우드 서비스 사업에 필요한 기술 표준의 우선순위를 보면, Delivery Management 분야에서는 NEXTLMS을 최우선 하는 것으로 나타났으며, For Participant 분야는 Big Data를 최우선 하는 것으로 나타났다. Visualizing Technology 분야에서는 Micro-contents, Digital Textbook의 순이며, Learning Environment 분야에서는 Learning Analytics, Adaptive Learning, MOOCs의 순으로 기술을 우선시 하는 것으로 나타났다(Table 9 참조).
오픈 마켓에 필요한 기술 표준의 우선순위는 콘텐츠의 전달과 관리 분야에서는 Metadata, BYOD(Bring Your Own Device), Common Cartridge의 순으로 나타났으며, 참여자 분야에서는 Participants Information, aQTI(Question and Test Interoperability), e-Portfolio의 순이고, Network Technology 분야의 경우 Ubiquitous Network, Mobile Network의 순으로 나타났다. Visualizing Technology 분야에서는 Open Licensing, HTML5, e-Book의 순이며, Learning Environment 분야에서는 Mobile Learning에 대한 기술 표준을 가장 우선으로 중요시 하는 것으로 나타났다.
이러닝에 적용 기술이지만 아직 표준논의가 없는 상태에서 콘텐츠 제작 사업에 필요한 기술 표준의 우선순위는 Delivery Management 분야에서는 TTS(Text to Sound, STT(Sound to Text), NEXT LMS, Speech Translation의 순으로 나타났으며, For Participant 분야는 Big Data을 최우선 하는 것으로 나타났다. Visualizing Technology에서는 Digital Textbook, Open Contents, Micro-contents의 순으로 나타났고, Learning Environment 분야에서는 Learning Analytics, Smart Learning, MOOCs, Adaptive Learning의 순으로 우선순위가 나타났다.
기술적용이 초기 수준이거나 미래의 기술인 상태에서 콘텐츠 제작 사업에 필요한 기술 표준의 우선순의를 살펴보면, Delivery Management 분야에서는 AR/VR(Augmented and Virtual Reality), Mixed Reality, Robotics의 순으로 나타났다. Visualizing Technology 분야에서는 Electronic Publishing, Virtual Class S/W, Natural User Interface의 순이며, Learning Environment 분야에서는 Virtual Laboratory, Design Thinking, Emotion-based Learning의 순으로 기술을 우선시 하는 것으로 나타났다.
맞춤 학습 사업에 필요한 기술 표준의 우선순위는 Delivery Management 분야에서는 Metadata, QTI, MS/LCMS의 순으로 나타났으며, For Participant 분야에서는 Learning Analytics, Participants Information, e-Portfolio의 순으로 나타났고, Network Technology 분야의 경우 Mobile Network, Location-based service, Ubiquitous network의 순으로 나타났다. Learning Environment 분야에서는 Mobile Learning에 대한 기술 표준을 가장 우선시 하는 것으로 나타났다.
맞춤 학습 사업에 필요한 기술 표준의 우선순위는 Delivery Management에서는 NEXT LMS, Speech Translation, TTS, STT의 순으로 나타났으며, For Participant는 Big Data를 최우선 하는 것으로 나타났다. Network Technology의 경우 Location Intelligence, Real-Time Communication Tools, Sensor network의 순으로 나탔으며, Visualizing Technology에서는 Micro-contents, Open Contents, Translation Tech의 순이고, Learning Environment에서는 Learning Analytics, Adaptive Learning, Smart Learning의 순으로 우선시 하는 것으로 나타났다(Table 10 참조).
오픈 마켓 사업에 필요한 기술 표준의 우선순위를 살펴보면, Delivery Management 분야에서는 Cloud Computing을 최우선 하는 것으로 나타났으며, For Participant 분야에서는 Big Data를 최우선 하는 것으로 나타났다. Visualizing Technology 분야에서는 Micro-contents, Open Contents, Digital Textbook의 순이며, Learning Environment 분야에서는 Learning Analytics, Adaptive Learning, Flipped Classroom의 순으로 나타났다(Table 7 참조).
오픈 마켓에 필요한 기술 표준의 우선순위는 콘텐츠의 전달과 관리 분야에서는 Metadata, BYOD(Bring Your Own Device), Common Cartridge의 순으로 나타났으며, 참여자 분야에서는 Participants Information, aQTI(Question and Test Interoperability), e-Portfolio의 순이고, Network Technology 분야의 경우 Ubiquitous Network, Mobile Network의 순으로 나타났다. Visualizing Technology 분야에서는 Open Licensing, HTML5, e-Book의 순이며, Learning Environment 분야에서는 Mobile Learning에 대한 기술 표준을 가장 우선으로 중요시 하는 것으로 나타났다.
이러닝에 적용 기술이지만 아직 표준논의가 없는 상태에서 콘텐츠 제작 사업에 필요한 기술 표준의 우선순위는 Delivery Management 분야에서는 TTS(Text to Sound, STT(Sound to Text), NEXT LMS, Speech Translation의 순으로 나타났으며, For Participant 분야는 Big Data을 최우선 하는 것으로 나타났다. Visualizing Technology에서는 Digital Textbook, Open Contents, Micro-contents의 순으로 나타났고, Learning Environment 분야에서는 Learning Analytics, Smart Learning, MOOCs, Adaptive Learning의 순으로 우선순위가 나타났다.
이에 본 연구에서는 일차적으로 기존의 이러닝 관련 선행연구들을 분석하여 프레임워크을 갖추기 한 자료를 마련하였고, 이를 바탕으로 3차례 설문을 진행하였다. 전문가들로부터 회신된 설문지를 분석하여 의견을 수렴하는 과정을 거쳤고, 3차 조사 설문 회수율은 100%였다.
지식 체계 사업에 필요한 기술 표준의 우선순위를 살펴보면, Delivery Management 분야에서는 Cloud Computing을 최우선 하는 것으로 나타났으며, For Participant 분야에서는 Big Data를 최우선 하는 것으로 나타났다. Visualizing Technology 분야에서는 Open Contents, Micro-contents, Digital Textbook의 순이며, Learning Environment 분야에서는 Learning Analytics, Adaptive Learning, Flipped Classroom의 순으로 표준기술 을 우선시 하는 것으로 나타났다(Table 8 참조).
지식 체계 사업에 필요한 기술 표준의 우선순위를 살펴보면, Visualizing Technology 분야에서는 Electronic Publishing이 최고의 우선순위로 나타났고, Learning Environment 분야에서는 Nano Degree, Digital Scholarship, Design Thinking의 기술 순으로 우선시 하는 것으로 나타났다(Table 13 참조).
콘텐츠 제작 사업에 필요한 기술 표준의 우선순위를 보면, Delivery Management 분야에서는 Deep Learning, Semantic Application, HCI(Human Computer Interaction)의 순으로 나타났다. Visualizing Technology 분야에서는 Affective Computing, Virtual Class S/W, Natural User Interface의 순으로 나타났으며, Learning Environment 분야에서는 Virtual Laboratory, Location Intelligence, Emotion-based Learning의 순으로 기술을 우선시 하는 것으로 나타났다.
클라우드 서비스 사업에 필요한 기술 표준의 우선순위를 보면, Delivery Management 분야에서는 NEXTLMS을 최우선 하는 것으로 나타났으며, For Participant 분야는 Big Data를 최우선 하는 것으로 나타났다. Visualizing Technology 분야에서는 Micro-contents, Digital Textbook의 순이며, Learning Environment 분야에서는 Learning Analytics, Adaptive Learning, MOOCs의 순으로 기술을 우선시 하는 것으로 나타났다(Table 9 참조).
클라우드 서비스 사업에 필요한 기술 표준의 우선순위를 살펴보면, Delivery Management 분야에서는 BYOD, LTI(Learning Technology Interoperability), IoT(Internet of Things)의 순으로 나타났으며, 학습에 참여하는 모든 사람을 위한 기술 분야에서는 Accessibility, Participants Information, Privacy의 순으로 나타났고, Network Technology 분야의 경우엔는 Mobile Network, Location-based service, Ubiquitous network 순으로 나타났다. Visualizing Technology 분야에서는 Copy Right, e-Book, Open Licensing의 순으로 표준기술 을 중요하게 생각하는 것으로 나타났다.
클라우드 서비스 사업에 필요한 기술 표준의 우선순위를 살펴보면, Delivery Management에서는 Deep Learning, Semantic Application의 순으로 나타났다. Learning Environment에서는 Digital Scholarship, Nano Degree, Design Thinking의 순으로 우선순위가 나타났다(Table 14 참조).
하지만 우리나라의 미래 준비정도에 대한 조사결과, ICT 인프라 구축, 정부의 높은 R&D 투자 비중, 최신기술에 친근한 국민성, 제조업 산업 기반 등 미래 준비도의 강점을 나타내었지만 획일적인 교육체계, 경직적이고 수직적인 규제체계, 고품질데이터 인프라 부족, 핵심기술 보유 스타트업에 대한 가치인정 미흡 등 약점으로 도출되었다.

후속연구

도출된 표준기술들은 개발의 우선도 및 중요성을 입증하는 증거자료로 활용이 가능할 것으로 판단되며, 만들어진 표준 프레임워크의 관리, 유지, 보수의 방법에 대한 적극적이고 체계적인 고민이 필요하다. 더 나아가 이에 따른 향후 연구의 방향으로는 표준을 가장 근접하게소비하는 학부모, 학생 교사들 즉 표준에 대해 어려움을 느끼는 일반사용자들이 실제 학습에 사용가능하도록 시나리오를 연구할 필요가 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	우리나라의 미래 준비정도에서 어떤 약점들이 있는가?	이를 대비하여 정부는 「지능정보화사회 중장기 종합대책」(2016)을 발표하고, 관계부처(10개 부처참여) 및 민간전문가가 참여하는 ‘지능정보사회 민관합동 추진협의회’를 구성하여 운영하고 있다[1]. 하지만 우리나라의 미래 준비정도에 대한 조사결과, ICT 인프라 구축, 정부의 높은 R&D 투자 비중, 최신기술에 친근한 국민성, 제조업 산업 기반 등 미래 준비도의 강점을 나타내었지만 획일적인 교육체계, 경직적이고 수직적인 규제체계, 고품질데이터 인프라 부족, 핵심기술 보유 스타트업에 대한 가치인정 미흡 등 약점으로 도출되었다. 이러한 강점과 약점 등을 고려하여 ‘지능정보기술’사회를 위한 핵심 성공 요인을 제안하였으며, 이 중 ‘노동시장 개혁 및 창의인재 교육 확대’란 영역으로 직무능력 중심의 인사 등 노동시장의 유연화 필요성과 지능정보기술 및 산업 선도를 위한 글로벌 핵심인재 확보 및 SW교육 융합교육 등을 통한 국민의 창의력 지능정보기술 이해력 제고의 필요성1)을 강조하였다[2].
	우리나라는 ICT 융합기술과 지능정보기술의 전망을 어떻게 보고 있는가?	우리나라는 제4차 산업혁명시대를 파악하면서 ICT 융합기술과 지능정보기술은 기존의 기술·산업 중심의 정보화를 넘어 교육, 고용, 복지 등 사회정책까지 포괄한 사회 전반에 걸쳐 많은 영향을 미칠 것으로 전망하고 있다. 이를 대비하여 정부는 「지능정보화사회 중장기 종합대책」(2016)을 발표하고, 관계부처(10개 부처참여) 및 민간전문가가 참여하는 ‘지능정보사회 민관합동 추진협의회’를 구성하여 운영하고 있다[1].
	우리나라의 미래 준비정도의 강점과 약점 들을 고려하여 어떤 것들을 강조하였는가?	하지만 우리나라의 미래 준비정도에 대한 조사결과, ICT 인프라 구축, 정부의 높은 R&D 투자 비중, 최신기술에 친근한 국민성, 제조업 산업 기반 등 미래 준비도의 강점을 나타내었지만 획일적인 교육체계, 경직적이고 수직적인 규제체계, 고품질데이터 인프라 부족, 핵심기술 보유 스타트업에 대한 가치인정 미흡 등 약점으로 도출되었다. 이러한 강점과 약점 등을 고려하여 ‘지능정보기술’사회를 위한 핵심 성공 요인을 제안하였으며, 이 중 ‘노동시장 개혁 및 창의인재 교육 확대’란 영역으로 직무능력 중심의 인사 등 노동시장의 유연화 필요성과 지능정보기술 및 산업 선도를 위한 글로벌 핵심인재 확보 및 SW교육 융합교육 등을 통한 국민의 창의력 지능정보기술 이해력 제고의 필요성1)을 강조하였다[2].

참고문헌 (16)

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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