• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.668-676
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• 2016

본 연구는 국내 중학교 건축 계획 시 참조점을 구하기 위해 관련 연구가 부족했던 일본의 중학교 건축을 대상으로 그 계획특성을 살펴보았다. 이를 위해 1990년대 이후 준공된 14개 학교들을 선별해 이들을 대상으로 교육 및 생활공간, 기타 주요 공간 등의 영역별 계획특성을 분석하였다. 분석대상 학교들의 계획특성을 정리하면 다음과 같다. 1) 분석대상 학교들은 학교 운영방식에 따라 교과교실형 학교와 특별교실형 학교로 크게 구분할 수 있는데 이에 따라 가장 기본적인 공간이 되는 교육 및 생활공간의 계획특성에서 차이가 나타난다. 2) 교과교실형 학교는 교과교실, 홈베이스, 미디어 스페이스, 교사공간 등의 요소로 교육 및 생활공간이 구성되며 홈베이스와 교과교실과의 인접여부에 따라 교실 부속형과 독립형의 두 가지 유형으로 크게 구분된다. 3) 특별교실형 학교는 학급교실과 다목적 공간으로 교육 및 생활공간이 구성되는데, 다목적 공간과 학급교실이 직접 연결되어 있는 유형과 분리되어 있는 두 가지 유형으로 구분된다. 4) 특별교실은 지역개방과 과목별 특성을 강조할 수 있는 계획특성이 나타나며 부속 공간들의 연계로 공간의 분화특성이 나타난다. 5) 도서실은 개별실이 아닌 컴퓨터실, 시청각실, 다목적 홀 등과 연계된 복합구성으로 계획되며 벽으로 구획하지 않고 개방적으로 구성하는 경향이 강하다. 6) 체육시설로는 옥내 체육관이 기본적으로 설치되며 이와 함께 무도장, 옥외 수영장 등의 설치 빈도가 높다. 이들은 체육수업뿐만 아니라 방과 후 활동을 지원하기 위해 설치된 측면도 크다. 7) 테라스, 발코니, 외부계단 등의 적극적인 계획을 통해 외부공간을 입체적으로 확보하고 있으며 이들이 다양한 기능을 가지도록 계획하고 있다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제36권6호
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• pp.434-445
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• 2009

내용 기반 영상 검색(content based image retrieval)은 영상 자체의 정보를 이용하여 유사 영상을 검색하는 기법이다. 하지만 멀티미디어 데이터는 텍스트 데이터와 달리 얻을 수 있는 데이터가 정확하지 않고 또한 시스템에서 표현되는 데이터의 저차원(low-level)의 표현법과 사용자가 인식하는 고차원(high-level)의 개념(concept)은 상당한 차이를 나타내게 된다. 즉 시스템 상에서 벡터들로 표현된 영상 데이터들이 벡터스페이스 상에서는 가깝지만 실제 사용자는 유사하지 않다고 인식하는 문제점이 발생한다. 이를 의미적 간극(semantic-gap) 문제라고 부른다. 이런 의미적 간극 문제로 인해 영상검색 결과는 좋지 않은 성능을 보이게 된다. 이를 해결하기 위해 사용자의 피드백 정보를 이용하여 질의를 수정하는 적합성 피드백 기법이 널리 사용되고 있다. 하지만 기존의 적합성 피드백은 사용자의 관심영역(region-of-interest, 이하 ROI)를 고려하지 않아 적합한(relevant) 영역의 모든 영역들이 새로운 질의 점을 계산하는 과정에서 사용된다. 시스템은 그 스스로 사용자 관심영역을 알지 못하기 때문에 적합성 피드백을 영상수준(image-level)으로 진행하기 때문이다. 이 논문에서는 복잡한 위성영상 영역 검색에서 관심영역을 사용자가 직접 선택하도록 유도하여 더욱 정확한 질의 점을 계산하여 정확도를 높이는 사용자 관심영역 적합성 피드백 방법을 제시한다. 또한 사용자가 선택하지 않은 부정확한 영상 정보를 이용하여 정확도를 향상시키는 프루닝 기법도 함께 제시한다. 실험을 통하여 사용자 관심영역 적합성 피드백의 우수성과 함께 제안한 프루닝 기법의 효율성도 함께 보여준다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제52권3호
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• pp.177-196
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• 2021

본 연구의 목적은 사서교사 역량을 재정의하고, 역량 우선순위를 분석하여 사서교사 양성 및 재교육에 대한 시사점을 도출하는 데 있다. 본 연구를 위하여 사서교사 238명의 설문조사 데이터를 IPA, Borich 요구도, The Locus for Focus 모델을 활용하여 분석하였다. 연구 결과는 첫째, 사서교사들은 교사와 경영자 영역에 대해 중요도와 만족도를 높게 인식하고 있으나 정보 전문가, 협력적 리더 영역에 대해서는 낮게 인식하고 있었다. 둘째, 정보전문가 영역에서 교육환경 변화에 따른 데이터 사이언스, 코딩, 사물인터넷 영역에 대해 요구하고 있었다. 셋째, 교사 영역에서 정보윤리와 저작권 교육, 디지털 및 미디어 리터러시 교육 등에 대해 요구하고 있었다. 넷째, 경영자 영역에서 미래교육을 위한 시설 디자인, 온라인 및 오프라인 마케팅, 메이커스페이스 및 러닝커먼스 구축 등에 대해 요구하고 있었다. 다섯째, 협력적 리더 영역에서 도서관활용수업 및 도서관협력수업에 대한 실행 평가 역량, 교과 연계 정보자료 컬렉션 구축 역량 등을 요구하고 있었다. 여섯 번째, 이러한 연구 내용을 바탕으로 사서교사에게 요구되는 최우선 요구 역량을 각 직무 영역별로 제안하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.468-488
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• 2018

메이커 운동은 필요한 물건을 직접 만드는 사람들이 모여, 창의적 만들기를 통해 지식과 경험을 공유하는 사회와 문화의 움직임이다. 그러나 지난 10년간 메이커 운동이 빠르게 성장하면서, 어디까지를 메이커 운동으로 볼 것인지에 대한 공감대가 아직 부족하다. 앞으로의 발전 방향성을 모색하기 위해서는, 지금까지 메이커 운동이 어떻게 변화해 왔는지를 조망하는 것이 필요하다. 본 연구는 메이커 운동에 대한 이슈가 일반 미디어에서 어떻게 변화됐는지를 파악하기 위하여 언론 기사들을 텍스트 기반의 빅데이터 분석 방법론을 활용하여 분석한다. 특히 시간에 따른 관심의 변화를 다각도로 분석하기 위하여 키워드 네트워크 분석과 동적 토픽 모델을 통합적으로 적용한다. 키워드 네트워크는 메이커 운동의 발전을 분석하기 위하여 단어 수준에서 시기별 주요 키워드를 도출하고, 동적 토픽 모델은 메이커 운동이 아우르는 다양한 분야 관점에서 관심도의 변화를 단어와 토픽, 문서의 세 가지 수준에서 파악할 수 있도록 도와준다. 결과적으로 주요 토픽은 창업, 메이커스페이스, 메이커 교육 등이 식별되었고, 주요 키워드는 3D프린터와 기업에서 교육으로 변화된 것을 확인할 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권3호
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• pp.107-117
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• 2019

블로그, 소셜 미디어 등의 발달로 인해 점점 더 많은 사람들이 본인의 의견이나 감정을 표현하기 위해 온라인상에서 텍스트 문장을 작성한다. 그리고 이같은 온라인 텍스트 문장속에 숨겨져 있는 긍정 또는 부정등의 감성을 찾아내는 연구분야를 감성분석 이라고 한다. 그중에서도 이모션 마이닝은 사람들의 구체적인 이모션을 찾아내는데 초점을 맞춘 연구분야이다. 본 연구에서는 속성선택 방법과 단일 및 앙상블 분류기를 조합하여 효과적인 이모션 마이닝 예측모델을 제시하고자 한다. 이를 위해 두가지 대표적인 오픈 데이터인 Tweet와 SemEval2007 데이터를 이용하여 TF-IDF를 계산하고 백 오브 워즈(BOW: bag-of-words) 형태로 속성 셋을 구성하였다. 그리고 효과적인 이모션 마이닝이 될 수 있는 최적의 속성을 선택하기 위하여 상관관계 기반 속성선택(CFS), 정보획득 속성선택 (IG), 그리고 ReliefF 등 세가지 속성선택 방법을 적용하였다. 선택된 속성을 이용하여 아홉가지 분류기 모델로 이모션 마이닝의 정확도를 비교하였다. 실험 결과, Tweet 데이터는 의사결정나무(DT)가 CFS, IG, ReliefF에 의한 속성을 이용할 경우 정확도가 상승했고, 랜덤서브스페이스(RS)는 CFS, IG에 선택된 속성을 사용할 경우 정확도가 상승했다. SemEval2007 데이터는 ReliefF에 의해 선택된 속성으로 로지스틱 회귀분석(LR)을 적용하였을 때 정확도가 상승했고, 나이브 베이지안 네트워크(NBN)은 CFS, IG에 의한 속성을 사용할 경우 정확도가 상승하였다.