• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제38권3호
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• pp.295-304
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• 2015

방사선과 1, 2, 3학년 학생들의 부모진로지지(정보적, 정서적, 경제적, 경험적)의 영향으로 진로자기조절 관계(계획 및 점검, 긍정적사고, 진로피드백, 진로환경조성), 진로정체감 관계(진로결정, 우유부단, 진로미결정)을 알아보고자 설문을 중심으로 분석한 결과 다음과 같은 상관관계가 있음을 알 수 있었다. 부모진로지지 중에 정서적지지는 계획 및 점검(r=.25, p<.001), 진로피드백(r=.54, p<.001), 긍정적사고(r=.46, p<.001)는 높은 상관을 보였고, 정보적지지도 진로환경조성(r=.22, p<.001), 계획 및 점검(r=.20, p<.001), 진로피드백(r=.24, p<.001), 긍정적사고(r=.26, p<.001)도 모두 높은 상관을 보였다. 경제적지지는 진로피드백(r=.33, p<.001), 긍정적사고(r=.34, p<.001)은 다소 높은 상관을 보였다. 경험적지지는 진로환경조성(r=.18, p<.001), 계획 및 점검(r=.25, p<.001), 진로피드백(r=.37, p<.001), 긍정적사고(r=.30, p<.001) 모두 높은 상관을 보였다. 부모진로지지 중에 정서적지지는 진로결정(r=.27, p<.001), 경제적지지 역시 진로결정(r=.18, p<.001), 경험적지지도 진로결정(r=.23, p<.001)에서만 다소 높은 상관을 보였다. 부모진로지지에 따른 학년간의 차이는 정서적지지(F=8.52, p<.001), 경제적지지(F=8.97, p<.001), 경험적지지(F=5.36, p<.05)에 유의한 차이가 나타났다. 진로자기조절에 따른 학년간의 차이는 진로피드백(F=8.48, p<.001), 긍정적사고(F=16.29, p<.001)에 유의한 차이가 나타났다. 진로정체감에 따른 학년간의 차이는 진로미결정(F=4.01, p<.05), 진로결정(F=11.72, p<.001)에 유의한 차이가 나타났다. 부모진로지지가 진로과업을 성장시키는 자녀나 청소년들에게 얼마나 많은 영향력을 발휘하는지에 대한 연구 결과가 나왔으며, 전문적인 후속 연구가 필요로 하며 부모님들이 자녀의 진로나 의사결정에 전적으로 참여하기보다는 지원하고 도울 수 있는 객관적인 입장으로 보살펴주는 부모의 역할이 매우 필요할 것으로 생각된다. 특히 방사선과 전체 학생들은 자신이 진로결정 시 가장 영향을 준 사람은 본인의 의사를 제외하면 부모님의 영향(30.1%)이 높은 결과가 나왔으며, 또한 전공 선택 시 가장 큰 동기는 취업전망이 좋을 것 같아서가 40%로 높은 결과가 나왔다. 이러한 결과들은 고등학교에서 대학 진학 진로결정시 자신의 흥미나 적성보다는 현실적인 문제인 취업전망이 좋은 부분에 많은 관심을 가지고 진로결정을 하였다는 결과로 보여 지고 있다. 또한 정보, 정서, 경제, 경험들의 부모진로지지가 자신의 진로목표 및 목표를 달성하기 위해 자신을 조절할 수 있게 영향을 주며 또한 진로결정에 많은 영향력을 주는 것을 알 수 있으나, 현재 방사선과 학생들의 진로선택은 흥미나 적성보다는 시대에 맞춘 취업 전망이 중요한 부분이고, 또한 대부분의 부모도 미래에 자녀가 안정된 직업을 얻었으면 하는 바람을 갖고 있다. 이러한 기대로 방사선과에 입학한 학생들이 비록 적성과 흥미가 맞지 않아서 대학생활이나 전공공부 하는데 어려움을 겪고 있는 학생들에게 잘 적응 할 수 있도록 부모진로지지 만큼이나 학생들의 학습지도나 정서지지가 필요하다고 생각한다.

• 대한공업교육학회지
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• 제42권2호
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• pp.108-122
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• 2017

이 연구 논문은 인류 문명사에서 금자탑을 이루는 제 1차 산업혁명을 이끌고 성공적으로 이룬 와트에 관하여 그의 교육환경과 배움의 자세를 문헌을 통하여 살펴보고, 산업혁명의 결과물인 '새로운 증기기관'의 연구 개발 과정과 환경 등을 통하여 산업혁명을 이끄는 기본적인 인적 물적 인프라를 알아보는 데에 있다. 이러한 과정에서 얻어지는 정보는, 우리의 현재 학교교육이 지향하고 있는 '창의성 개발'에 관한 지침을 얻을 수 있다고 본다. 또한 아직은 태동기에 있는 '4차 산업혁명'을 대비하는 데에도 온고지신의 차원에서 많은 시사점을 얻을 수 있었다. 이상의 내용을 종합하여 얻은 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 와트의 부모는 아들이 기계장치 등에 흥미를 가지고 있다는 것을 알고 이 분야의 타고난 재능을 살려주기 위하여 적극적으로 협조하였다. 둘째, 와트는 글라스고우 대학의 교수들과 인연을 맺고 자신의 관심분야를 스스로 개척하며, 자기주도 학습으로 지식을 흡수하였다. 이러한 학문에 관한 끊임없는 능동적인 자세는 그를 이 분야의 기술자 및 이론가로서 성장시켰다. 셋째, 18세기에 신분의 벽을 뛰어넘는 새로운 시대를 주도하는 Lunar society의 연구 환경 인프라는 와트에게 과학적 호기심과 자유로운 탐구 정신을 경험하게 한 협회이다. 자신의 과학기술지식을 발표하고, 서로 이에 대한 의견을 자유롭게 교환하며 집단적 사고방식을 바탕으로 문제-해결의 지식을 축적해 가는 시스템이 있다는 것은 현대의 R & D환경을 만들 때에도 유념하여야 할 사항이다. 넷째, 사업가 볼턴과 같이 기술을 이해하고 그 가치를 파악하는 능력이 구비된 '경영의 귀재'가 연구자들을 재정적으로 지원하는 시스템이 필요하다. 동시에 재정문제를 그다지 걱정하지 않고 기술 자체를 즐기고 연구하는 '기술의 달인' 와트와 같은 사람이 있어야 산업혁명은 잘 이루어질 수 있다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제17권2호
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• pp.197-219
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• 2005

본 연구는 실업계열 전문 과목 중에서 범계열적으로 선택 이수되고 있는 식품과 영양 과목의 성취기준 및 평가기준을 국가 교육과정에 근거하여 개발하고, 활용 가능한 예시 평가 도구를 개발하여 식품과 영양 과목 교육과정 운영의 내실화와 평가 기반 구축에 목적 두고 수행하였다. 주요 연구 결과로는 먼저 문헌 및 자료 분석을 통해 성취기준 및 평가기준의 개념과 필요성, 식품과 영양 과목의 성취기준 및 평가기준, 예시 평가도구 개발에 적용될 개발 절차와 제시 모형 등을 고찰하였다. 두 번째로는 식품과 영양 과목의 교육과정 및 교과서 내용 체계를 분석하여 성취기준 및 평가기준 개발을 위한 내용 요소를 6개 대영역, 32개 중영역, 70개의 내용 요소로 선정 구성하였다. 성취기준은 이 내용 요소에 기초를 두고 내용 특성과 학습자의 도달점 행동을 고려하여 총 89개로 세분화하여 개발하였다. 또한 평가기준은 각 성취기준을 기초로 성취수준과 활동 수준에 차이를 두어 상${\cdot}$중${\cdot}$하 3단계로 제시하였다. 셋째, 예시 평가도구는 개발한 성취기준과 평가기준의 구체적인 예로서 단위학교의 실정에 맞게 적절하게 변형하여 사용할 수 있는 참고 자료임을 전제로 개발하였으며 서술형, 보고서법, 실험${\cdot}$실습법, 포트폴리오, 단답형 등의 유형을 적용하여 총 100개 문항을 개발하였다. 끝으로 개발한 식품과 영양 과목의 성취기준 및 평가기준, 예시평가 도구를 단위학교 수준에서 효과적으로 활용할 수 있는 방안을 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.27-65
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• 2020

많은 정보통신기술 기업들은 자체적으로 개발한 인공지능 기술을 오픈소스로 공개하였다. 예를 들어, 구글의 TensorFlow, 페이스북의 PyTorch, 마이크로소프트의 CNTK 등 여러 기업들은 자신들의 인공지능 기술들을 공개하고 있다. 이처럼 대중에게 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 공개함으로써 개발자 커뮤니티와의 관계와 인공지능 생태계를 강화하고, 사용자들의 실험, 적용, 개선을 얻을 수 있다. 이에 따라 머신러닝 분야는 급속히 성장하고 있고, 개발자들 또한 여러가지 학습 알고리즘을 재생산하여 각 영역에 활용하고 있다. 하지만 오픈소스 소프트웨어에 대한 다양한 분석들이 이루어진 데 반해, 실제 산업현장에서 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 개발하거나 활용하는데 유용한 연구 결과는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 프레임워크 사례연구를 통해 해당 프레임워크의 도입 전략을 도출하고자 한다. 기술-조직-환경 프레임워크를 기반으로 기존의 오픈 소스 소프트웨어 도입과 관련된 연구들을 리뷰하고, 이를 바탕으로 두 기업의 성공 사례와 한 기업의 실패 사례를 포함한 총 3 가지 기업의 도입 사례 분석을 통해 딥러닝 프레임워크 도입을 위한 중요한 5가지 성공 요인을 도출하였다: 팀 내 개발자의 지식과 전문성, 하드웨어(GPU) 환경, 데이터 전사 협력 체계, 딥러닝 프레임워크 플랫폼, 딥러닝 프레임워크 도구 서비스. 그리고 도출한 성공 요인을 실현하기 위한 딥러닝 프레임워크의 단계적 도입 전략을 제안하였다: 프로젝트 문제 정의, 딥러닝 방법론이 적합한 기법인지 확인, 딥러닝 프레임워크가 적합한 도구인지 확인, 기업의 딥러닝 프레임워크 사용, 기업의 딥러닝 프레임워크 확산. 본 연구를 통해 각 산업과 사업의 니즈에 따라, 딥러닝 프레임워크를 개발하거나 활용하고자 하는 기업에게 전략적인 시사점을 제공할 수 있을 것이라 기대된다.