본 연구는 예비 과학교사들의 집단 글쓰기 활동을 통해 집단 글쓰기 과정의 3단계인 정보수집, 정보의 논리적 조직, 검토 단계에서 나타나는 하위요소를 파악하고자 하는데 목표를 두고 있다. 이를 위하여 과학교과 논리 및 논술을 수강하는 19명의 예비 과학교사들을 대상으로 집단 글쓰기 수업을 구성하여 그 과정을 탐색하였다. 집단 글쓰기는 예비 과학교사들로 하여금 과학과 관련된 사회적 쟁점들 중 하나를 선택하여 작성하도록 하였으며, 4~5명으로 형성된 집단을 구성하여 실행되었다. 집단 글쓰기 3단계의 하위요소 분석은 집단별 토의내용과 작성한 글을 대상으로 귀납적으로 분석하여 결과를 도출하였다. 연구결과, 예비 과학교사들의 집단 글쓰기 과정의 3단계에서 다음과 같은 하위 요소가 추출되었다. 정보수집 단계에서는 정보 공유, 정보이해, 정보판별의 하위요소가 추출되었으며, 정보의 논리적 조직 단계에서는 정보의 범주화, 분산, 정보의 균형화, 성찰이라는 하위요소가 분석되었다. 마지막으로 검토 단계에서는 글 형식 통일, 전체적 글의 흐름검토, 가독성 고려라는 하위요소가 추출되었다.
이 연구에서는 '계절별 낮과 밤의 길이'에 대한 초등 예비교사들의 인식을 규명하기 위하여 수도권 소재 교육대학교 4학년 재학생 30명이 글과 그림으로 설명한 내용을 분석하였다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 예비교사들이 글 설명에서 가장 많이 사용한 용어는 남중고도, 자전축, 공전 순으로 나타났으며, 글 설명보다 그림 설명에서 오개념이 많이 드러났다. 둘째, 글과 그림 설명을 종합하여 예비교사들의 인식을 분석함으로써 공전과 관련하여 자전축이 기울어져서 지구와 태양 사이의 거리가 가까워진다거나, 지구의 공전 궤도 반지름 변화에 의해 계절 변화가 생긴다는 등 과학적 오류를 포함하는 설명 유형을 확인하였다. 또한 지구의 자전과 관련하여 계절별 남중고도는 변화하나 태양이 뜨고 지는 위치는 변화하지 않는다는 등의 설명 유형도 나타났으며, 지구의 공전과 자전 모두와 관련하여 과학적 오류를 포함하는 사례도 일부 나타났다. 분석 결과를 바탕으로 과학 지식을 활용하여 특정 현상의 설명 체계를 구성해 보는 경험의 부족, 자연 현상에 대한 관찰 및 관측 경험의 부족, 인지적 갈등을 유발하는 다른 설명 체계에의 노출 부족 등의 문제를 논의하였다. 이상의 논의를 토대로 초등 교사 양성 프로그램의 과학 영역에서 예비교사들의 이해를 제고할 수 있는데 구체적이고 실질적인 도움이 될 수 있기를 기대한다.
이 글은 Music Information Retrieval(MIR) 기법을 사용하여 오디오 콘텐츠의 리듬 정보를 자동으로 분석하고 이를 시각화하는 방법에 대해 다룬다. 특히 MIR을 활용한 간단한 시각화(sound visualization) 어플리케이션을 소개함으로써 음악 정보 분석이 디자인, 시각 예술에서 다양하게 활용될 수 있음을 보이고자 한다. 음악적 정보를 시각 예술로 담아내려는 시도는 20세기 초 아방가르드 화가들에 의해 본격적으로 시작되었다. 80년대 이후에는 컴퓨터 기술의 급속한 발전으로 사운드와 이미지를 디지털 영역에서 쉽게 하나로 다룰 수 있게 되었고, 이에 따라 다양한 오디오 비주얼 예술작품들이 등장하였다. MIR은 오디오 콘텐츠로부터 음악적 정보를 분석하는 DSP(Digital Signal Processing) 기술로 최근 디지털 콘텐츠 시장의 확장과 더불어 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 웹이나 모바일에서는 이미 다양한 상용 어플리케이션이 적용되고 있는데 query-by-humming과 같은 음악 인식 어플리케이션이 대표적인 경우이다. 이 글에서는 onset 검출(onset detection)을 중심으로 음악적 리듬을 분석하는 알고리즘을 살펴보고 기본적인 조형원리에 따라 이를 시각화하는 어플리케이션의 예를 소개한다.
문서에서 저자의 의도와 주제, 그 안에 포함된 감성을 분석하는 것은 자연어 연구의 핵심적인 주제이다. 이와 유사하게 특정 글에 포함된 정치적 문화적 편향을 분석하는 것 역시 매우 의미 있는 연구주제이다. 우리는 최근 발생한 한 사건에 대하여 여러 신문사와 해당 신문사에서 생산한 기사를 중심으로 해당 글의 정치적 편향을 정량화 하는 방법을 제시한다. 그 방법은 선택된 주제어들의 문장 공간에서의 거리를 중심으로 그래프를 생성하고, 생성된 그래프의 기계학습을 통하여 편향과 특징을 분석하였다. 그리고 그 그래프들의 시간적 변화를 추적하여 특정 신문사에서 특정 사건에 대한 입장이 시간적으로 어떻게 변화하였는지를 동적으로 보여주는 그래프 애니메이션 시스템을 개발하였다. 실험을 위하여 최근 이슈에 대하여 12개의 신문사에서 약 2000여 개의 기사를 수집하였다. 그 결과, 약 82%의 정확도로 일반적으로 알려진 정치적 편향을 예측할 수 있었다. 또한, 학습 데이터에 쓰이지 않은 신문기사를 활용하여도 같은 정도의 정확도를 보임을 알 수 있었다. 우리는 이를 통하여 신문기사에서의 정치적 편향은 작성자나 신문사의 특성이 아니라 주제어들의 문장 공간에서의 거리 관계로 특성화할 수 있음을 보였다. 할 수 있다.
본 연구에서는 비정형적인 대용량의 텍스트 자료로부터 유의미한 정보를 추출하는 빅데이터 분석방법 중 텍스트 마이닝을 이용하여 시행 중인 정책과 제도에 대한 시민의견을 모니터링 할 수 있는지 확인하였다. '경기지역화폐'와 관련된 5,108건의 신문기사와 748건의 온라인 카페글을 수집하여 빈도분석, TF-IDF분석, 연관분석, 워드트리 시각화 분석을 수행하였다. 그 결과로 기사에서는 지역화폐의 도입 목적, 제공되는 혜택, 사용방법에 관련된 내용이 많았고 카페글에서는 지역화폐의 실사용과 관련된 내용 위주로 작성이 되어있음을 확인하였다. 또한 지역화폐 활성화를 위해서 뉴스는 정보전달자로서 지역화폐의 홍보에 관여하고 있었고 카페글은 지역화폐 사용자인 시민들의 의견으로 이루어져 사용과 관련된 실제적인 정보 교환의 장으로 기능하고 있었다. 지역화폐뿐만 아니라 다양한 정책과 제도에 관해서도 SNS와 텍스트 마이닝을 통해 시민들의 의견을 수렴하여 효과적으로 활성화시킬 수 있을 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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