• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제63권2호
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• pp.255-272
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• 2024

본 연구의 주요 목적은 인공지능 사고를 함양할 수 있는 수학 융합 수업을 설계하고 이를 적용함으로써 나타나는 초등학생들의 인공지능 사고를 분석하는 것이다. 이를 위해 미국의 AI4K12 Initiative가 개발한 인공지능 빅 아이디어의 학습목표(Learning Objective) 및 지속적 이해(Enduring Understanding)와 2015 개정 초등학교 수학과 교육과정 성취기준을 연계하여 인공지능 사고 함양을 위한 수학 융합 수업을 설계 및 실시하였다. 수학적 내용 수업 2개, 수학적 과정 수업 2개로, 수학적 내용 수업은 인공지능 빅 아이디어의 Perception-Processing, Learning-Nature of Learning과 연계하였으며 수학적 과정 수업은 Representation & Reasoning-Search, Representation & Reasoning-Reasoning과 연계하였다. 설계한 수업 중 Learning-Nature of Learning을 제외한 세 개의 수업을 대상 학년에 맞추어 K 초등학교 5학년 두 학급, 6학년 한 학급에 적용하였다. 수업 중 학생 담화 및 활동지, 수업 관찰 자료를 수집하였으며, 이를 컴퓨팅 사고 분류 체계를 기반으로 인공지능 사고 구성 요소를 추가하여 구성한 인공지능 사고 분석틀을 사용하여 분석하였다. 연구 결과, 인공지능 빅 아이디어가 인공지능 사고 함양을 위한 수학 융합 수업 설계 시 준거로서 기능할 수 있고 이를 통해 초등학생들에게도 인공지능 교육이 가능함을 확인할 수 있었다. 수학 융합 수업은 학생들의 다양한 인공지능 사고를 촉진할 수 있었는데, 구체적으로 수업 과정에서 데이터, 모델링과 시뮬레이션, 컴퓨팅 문제해결, 인공지능 사고 요소가 다양하게 나타난 것에 비해 시스템 사고 요소가 나타나는 빈도수는 상대적으로 적었다. 또한 입체도형 및 공간감각 등의 수학적 내용 요소와 수학 교과역량에 해당하는 수학적 과정 요소의 성취를 보여주었다. 요컨대 인공지능 빅 아이디어를 기반으로 한 수학 융합 수업은 초등학생들의 인공지능 개념 및 원리 이해와 수학적 내용 요소의 이해 및 과정 요소의 강화에 도움이 된다고 할 수 있다. 더욱이 학생들은 수업 중 기존 문제해결 방법의 구조적 일관성을 유지한 채 이를 새로운 문제해결로 확장하는 모습을 보여주었는데, 이러한 반응을 통해 인공지능 사고의 전이 가능성을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과에 기초하여, 대상 학년과 빅 아이디어의 하위 요소를 확장함으로써 초등학생들의 다양한 인공지능 사고 요소를 함양하려는 수학 수업 설계를 통한 교수학적 노력 및 지속적인 연구가 필요하다.

• Journal of Acupuncture Research
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• 제29권1호
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• pp.139-150
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• 2012

1. 형상의학(形象醫學)에서는 사람을 얼굴형태에 따라 정(精) 기(氣) 신(神) 혈(血)과로 이목구비(耳目口鼻)의 기능에 따라 어(魚) 조(鳥) 주(走) 갑류(甲類)로 분류하며, 이러한 분류에 따른 장부(臟腑)의 특성을 사암침(舍巖鍼) 운용에 활용하면 임상에서 활용도가 높다. 2. 어류(魚類)는 수(水)의 기운(氣運)이 많아 수체(水體)라고도 하며 신장(腎臟)이 발달하여 신장(腎臟)과 관련된 병이 오기 쉽다. 그 본치(本治)가 보정보기(補精補氣)이며 주로 신정격(腎正格)을 운용하고 신양허쇠(腎陽虛衰)인 경우 신열격(腎熱格), 신음허(腎陰虛)인 경우 신한격(腎寒格)을 쓰며 정혈(精血)의 휴손(虧損)이 심한 경우 간정격(肝正格)도 운용할 수 있다. 3. 조류(鳥類)는 화(火)의 기운(氣運)을 많이 받아 화체(火體)라고도 하며 심장(心臟)이 발달하여 심장병(心臟病) 신경성 질환이 잘 온다. 그 본치(本治)가 자음강화(滋陰降火)며 심장(心臟)의 음혈(陰血)을 보(補)하고 화(火)를 내리는 심한격(心寒格)을 위주로 하여, 심화(心火)를 사(瀉)하면서 음혈(陰血)을 보해주고 신지(神志)를 안정시키는 심승격(心勝格), 심기(心氣)가 부족한 경우 심정학(心正格), 심담(心膽)이 모두 허(虛)한 경우 담정격(膽正格)을 운용할 수 있다. 4. 주류(走類)의 목(木)의 기운(氣運)이 많아 목체(木體)라고도 하며 간(肝)이 발달(發達)하여 간(肝)과 관련된 병(病)이 잘 온다. 그 본치(本治)가 청열사습(靑熱瀉濕), 자혈양근(滋血養筋)이므로 간정격(肝正格)을 주로 운용하고, 간화(肝火)가 동(動)하거나 간실증(肝實證)이 나타난 경우 간한격(肝寒格)이나 간승격(肝勝格)을, 간기(肝氣)가 항진(亢進)으로 인해 비기(脾氣)가 허(虛)해져 있는 경우 비정격(脾正格)을, 습열이 너무 성(盛)한 경우 대장정격(大場正格)을 운용할 수 있다. 5. 갑류(甲類)는 금(金)의 기운(氣運)이 많아 금체(金體)라고도 하며 폐(肺)가 발달하여 폐(肺)와 관련된 병이 잘 온다. 그 본치(本治)가 해울소담(解鬱消痰)이므로 폐정격(肺正格)을 통해 보폐순기(補肺順氣)하며 울증(鬱症)이 심한 경우 폐승격(肺勝格)으로 통해 소담(消痰)시켜주고 기울방(氣鬱方)으로 해울(解鬱)하기도 한다. 6. 정과(精科)는 그 특성상 정(精)의 누설(漏泄)에 의한 증상 및 정부족(精不足), 양허증상(陽虛證狀)과 정(精)의 과도한 응집(凝集)에 의한 습열(濕熱)이 기본 병리이며 기본처방은 신기(腎氣)를 강화하는 신정격(腎正格)을 중심으로 하여, 신열격(腎熱格) 신한격(腎寒格) 등을 변증에 따라 운용하며 습열(濕熱)이 성한 경우 대장정격(大腸正格) 비승격(脾勝格) 등 습열(濕熱)을 다스리는 처방과 비정격(脾正格), 습담방(濕痰方) 등 습담(濕痰)을 다스리는 처방이 운용될 수 있다. 7. 기과(氣科)의 기본 병리(病理)는 기울(氣鬱), 기체(氣滯)에 의한 구기(九氣), 칠기(七氣), 중기(中氣), 매핵기(梅核氣), 불면증(不眠症) 등 신경성 질환이 많고 특히 여자의 경우 손발과 하복부가 차고 대소변이 안좋으며 징가(癥痂), 현벽(痃癖) 등의 질환이 많다. 또한 지나친 발산(發散)으로 인하여 기허증(氣虛證)이 나타나기도 한다. 따라서 기본처방은 기울방(氣鬱方), 담음방(痰飮方), 담현방(痰眩方), 기수방(氣嗽方), 폐승격(肺勝格), 삼초정격(三焦正格) 등이며, 기허증(氣虛證)이 나타나는 경우 폐정격(肺正格)을 사용할 수 있다. 8. 신과(神科)의 기본병리는 칠정울결(七情鬱結)이나 담화(痰火), 화성음허(火盛陰虛)이며 대표적인 증상은 경계(驚悸), 정충(怔忡), 건망(健忘), 불면(不眠), 전간(癲癎), 전광(癲狂) 등이다. 따라서 기본처방은 심한격(心寒格), 심승격(心勝格), 심정격(心正格), 담정격(膽正格), 비한격(脾寒格)을 중심으로 열담방(熱痰方), 군화방(君火方), 상화방(相火方), 화울방(火鬱方) 등을 사용할 수 있다. 9. 혈과(血科)의 기본병리는 어혈(瘀血) 및 출혈이며 대표적인 증상은 구규출혈(九竅出血)과 어혈(瘀血), 혈허증(血虛證)이다. 따라서 기본처방은 간정격(肝正格), 손혈방(損血方), 심한격(心寒格) 비한격(脾寒格) 심비한격(心脾寒格), 소장정격(小腸正格), 소장한격(小腸寒格), 어혈방(瘀血方), 뉵혈방(衄血方) 등을 사용할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.53-77
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• 2012

본 연구는 경향신문, 한겨레, 동아일보 세 개의 신문기사가 가지고 있는 내용 및 논조에 어떠한 차이가 있는지를 객관적인 데이터를 통해 제시하고자 시행되었다. 본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 신문기사의 키워드 단순빈도 분석과 Clustering, Classification 결과를 분석하여 제시하였으며, 경제, 문화 국제, 사회, 정치 및 사설 분야에서의 신문사 간 차이점을 분석하고자 하였다. 신문기사의 문단을 분석단위로 하여 각 신문사의 특성을 파악하였고, 키워드 네트워크로 키워드들 간의 관계를 시각화하여 신문사별 특성을 객관적으로 볼 수 있도록 제시하였다. 신문기사의 수집은 신문기사 데이터베이스 시스템인 KINDS에서 2008년부터 2012년까지 해당 주제로 주제어 검색을 하여 총 3,026개의 수집을 하였다. 수집된 신문기사들은 불용어 제거와 형태소 분석을 위해 Java로 구현된 Lucene Korean 모듈을 이용하여 자연어 처리를 하였다. 신문기사의 내용 및 논조를 파악하기 위해 경향신문, 한겨레, 동아일보가 정해진 기간 내에 일어난 특정 사건에 대해 언급하는 단어의 빈도 상위 10위를 제시하여 분석하였고, 키워드들 간 코사인 유사도를 분석하여 네트워크 지도를 만들었으며 단어들의 네트워크를 통해 Clustering 결과를 분석하였다. 신문사들마다의 논조를 확인하기 위해 Supervised Learning 기법을 활용하여 각각의 논조에 대해 분류하였으며, 마지막으로는 분류 성능 평가를 위해 정확률과 재현률, F-value를 측정하여 제시하였다. 본 연구를 통해 문화 전반, 경제 전반, 정치분야의 통합진보당 이슈에 대한 신문기사들에 전반적인 내용과 논조에 차이를 보이고 있음을 알 수 있었고, 사회분야의 4대강 사업에 대한 긍정-부정 논조에 차이가 있음을 발견할 수 있었다. 본 연구는 지금까지 연구되어왔던 한글 신문기사의 코딩 및 담화분석 방법에서 벗어나, 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 다량의 데이터를 분석하였음에 의미가 있다. 향후 지속적인 연구를 통해 분류 성능을 보다 높인다면, 사람들이 뉴스를 접할 때 그 뉴스의 특정 논조 성향에 대해 우선적으로 파악하여 객관성을 유지한 채 정보에 접근할 수 있도록 도와주는 신뢰성 있는 툴을 만들 수 있을 것이라 기대한다.