• 문화기술의 융합
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• 제10권4호
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• pp.201-207
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• 2024

본 연구에서는 우리나라 언어재활사들의 쓰기담화 중재에 대한 교육이수 경험 및 지식 등을 포함하여 쓰기담화 중재에 대해 좀 더 전반적이고 심층적으로 현황을 파악하고 쓰기담화 중재에 대한 언어재활사의 인식과 요구를 살펴보고자 하였다. 언어재활사 110명이 응답한 설문을 통해 연구 결과를 도출하였다. 그 결과 대부분의 언어재활사들이 교과과정에서 쓰기담화 중재에 대해 학습하였음에도 불구하고 임상 현장에서의 쓰기담화 중재 적용법이 미흡하고 이 중재의 체계적이고 전문적인 지식 부족으로 인해 쓰기담화 중재에 대해 어려움을 느끼고 있다는 것을 알 수 있었다. 쓰기담화 중재 현황을 살펴보면 임상 현장에서 응답한 언어재활사 중 46.4%만이 쓰기담화 중재에 대한 경험이 있는 것으로 나타났다. 다시 말하면 응답자의 53.6%는 쓰기담화 중재에 대한 경험이 없는 것으로 분석되었다. 언어재활사의 쓰기담화 중재에 대한 인식 및 요구에 관한 결과, 76.4%의 언어재활사들이 쓰기담화 중재 부분이 언어치료의 중요한 영역이라고 생각한다고 답하였다. 이와 함께 담화 중재에 대한 교과과정이 필요하다고 응답한 응답자는 62.8%, 쓰기담화 중재의 지속적인 연구의 필요성에서도 90% 이상 필요하다고 하였으며, 교재 및 교구 개발에 대해서도 89.1% 필요하다고 생각하였다. 본 연구에서는 쓰기담화 중재의 언어재활사들의 경험 및 인식을 알아보았고 결과를 분석해 봄으로써 쓰기담화 중재와 관련된 교육 및 다양한 과정들이 어떻게 이루어져야 하는지에 대한 방향을 제시했다는 점에서 의의가 있다.

• 자원환경지질
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• 제53권5호
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• pp.609-617
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• 2020

4차 산업혁명(industry 4.0)으로 제시되는 지능정보사회 전환 정책 이후, 정부는 2020년 한국형 뉴딜 정책으로 디지털 뉴딜과 그린 뉴딜 정책을 발표하였다. 본 연구는 해당 정책을 분석하고 지질자원 분야 공공연구기관의 정부출연 R&D사업을 분석하였다. 해당 사업 중에서 유망기술 분야로 디지털 트윈, 환경 모니터링에 주목하여 유망기술·시장 분석을 실시하였다. 한국판 뉴딜 종합계획의 '데이터댐'과 관련하여 지질자원 기술 분야에서는 실감기술(AR/VR)을 적용한 디지털 지질자원 콘텐츠 개발, 공공데이터 구축·공유 시스템 개발이 가능하다. '1, 2, 3차 전산업으로 5G, AI 융합 확산'에 대응하여 스마트 마이닝, 디지털 오일 필드 등 ICT와 융합한 지질자원기술의 산업적용이 필요하다. '디지털 트윈'과 관련하여 정부는 도심지 등 주요지역 3D 지도 구축을 제시하고 있다. 지질자원 기술 분야에서는 안전한 국토/시설 관리를 위한 3차원 지도 및 사물인터넷(IoT) 시스템 개발이 가능하다. 그린 뉴딜 정책으로 정부는 자원순환을 포함한 녹색산업 기술개발, CCUS 통합실증, 전기차·수소차 보급 확대를 제시하였으며 한국지질자원연구원은 관련 연구사업 수행 및 국내 에너지 저장광물 개발 연구를 착수했다. 디지털 트윈 관련하여 논문 및 국제 시장분석기관에서 석유가스분야를 제시하고 있으며 광산자동화, 디지털 지도 측면에서도 많은 진전이 일어나고 있다. 디지털 트윈어스(Digital Twin Earth) 구축 또한 지질자원 분야의 유망 기술 분야이다. 디지털 트윈, 환경 모니터링 관련 지질자원 연구 분야는 데이터 분석, 시뮬레이션, 인공지능·기계학습, 사물인터넷(IoT)과 깊은 관련이 있으며, 관련 센서 및 컴퓨팅 소프트웨어/시스템 등 민간 회사와의 협업이 중요하다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권47호
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• pp.31-52
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• 2017

본 연구는 대학 수업에서 애니메이션관련 교육과정에 대해 NCS기반팀 티칭 교수학습사례를 제시하고 있다. NCS 교육은 스펙을 초월하고 채용시스템 정착과 국가직무능력표준 개발, 보급 등 실력과 능력이 존중받는 사회를 구현하기 위해 만들어졌다. 대학에서도 직무중심의 현장 전문인력 중심으로 대학 차원에서 직무특강 및 직무교육을 강화하고 있다. 특히, 애니메이션 분야는 새로운 기술이 급속도로 출현하고 있는 가운데 다양한 분야와의 융합형 인재를 요구하고 있다. 이러한 사회적 요구를 충족하기 위해서는 기존의 1인 1교과 수업방식에 한계가 있을 수 있으며 이를 해결하기 위해서는 직무별 세분화된 교수자의 다양한 참여가 필요하다. 즉, 학생들의 직무 교육 및 취업 창업의 문제를 전공교수 개인의 해결보다는 공동체적으로 해결하는데 목적이 있고 이를 위한 방안으로 팀 티칭을 제시하였다. 이를 통해 얻을 수 있는 기대효과로는 다음과 같다. 첫째, 애니메이션 분야가 갈수록 다양하고 융복합적으로 발전하는 추세에 따라 NCS직무와 관련된 능력단위 또는 능력단위 요소의 수행준거, 지식, 기술에 대한 전공 인력풀 활용으로 교수가 소속된 학과 이외의 타 학과 학생들과 매칭되어 보다 폭넓은 전문적 수업이 가능하다. 둘째, 대학 내부 전문가 교수를 적극적으로 활용하는 제도적 장치가 마련되어 자신의 소속 학과 이외의 타 학과에 부분적인 전문 역량 발휘가 가능하다. 이는 대학 내 교원역량강화 부문으로 연결된다. 셋째, 자신의 학과이외의 전문분야에 연관성 있는 전문교수의 협동수업을 통하여 보다 넓은 의미의 융합적이고 복합적인 대학만의 교육체계구축 할 수 있다. 마지막으로, 교내 교수인력풀의 전문특강과 멘토지원의 장점은 외부의 현장 전문가보다 학생의 다양한 이해와 요구를 수용할 수 있는 폭이 넓고, 학생에 대한 다각적인 지도가 책임교수와 이뤄질 수 있다. 학생이 필요로 하는 때 교내에서 쉽게 멘토를 만나 지도를 받기 때문에 시간적, 공간적 제약을 피할 수 있다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제32권2호
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• pp.141-157
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• 2020

이 연구는 우리나라의 초등학교 및 중등학교에서 전개되고 있는 학교 인구교육을 전반적으로 검토하기 위해 국가수준의 총론 및 각론 수준의 교육과정 문서에 대한 내용분석을 실시하였고, 그 결과에 터하여 학교 인구교육의 미래 방향을 도출하는데 연구의 목적을 두었다. 그 결과, 2007 개정 교육과정과 2009 개정 교육과정에는 총론 교육과정의 '범교과학습주제'로 저출산·고령사회 대응의 인구교육 내용이 반영되어 있었으나, 현행의 2015 개정 교육과정에는 반영되어 있지 않았다. 각론 교육과정 분석의 결과(제7차 교육과정에서 제안한 '국민공통기본교육과정'에 해당하는 10개의 공통 교과 교육과정 문서 분석함), 중등의 기술·가정교과의 가정과 교육과정, 그리고 초등 및 중등의 사회과 교육과정에서만 교과의 성격이나 목표, 또는 내용요소나 성취기준에 저출산·고령사회 대응의 인구교육 내용이 반영되어 있었다. 교육과정 분석 결과를 바탕으로 다음의 5가지 학교 인구교육의 방향을 도출하였다. 첫째, 학교 인구교육의 목적은 출산에 개입하는 것이 아님을 분명하게 확인하며, '저출생·초고령사회 대응'의 양성평등한 용어를 적용한다. 둘째, 인구교육을 교과의 목표와 내용요소, 그리고 성취기준으로 직접 다루는 교과에 인구교육의 주도교과로서 사명을 부여한다. 셋째, 융합학문적 특성의 인구교육을 융합교육의 적극적 소재로 활용한다. 넷째, 선택중심의 교육과정이 적용되는 고등학교에서는 인구교육의 주요 내용을 다루는 주도교과의 선택을 정책적으로 지원해준다. 다섯째, 교원의 인구 인식을 향상시키기 위한 교사교육을 강화한다. 민주시민의 역량은 사회의 기본적 집단인 가족의 사회화를 통해 출발한다는 점을 고려하면, 삶을 기반으로 하는 가정과교육에서 인구교육을 주도하여 삶, 즉 생활과 연계된 실천적 인구교육으로 학교 사회에 인구교육이 확대되는 데 기여할 수 있을 것이다. 이처럼 학교 인구교육의 주도교과로서의 사명을 가정과교육에 맡겨서 이를 잘 수행해 내도록 하기 위해서는, 우리나라의 전체 교육과정에서 가정과교육의 이수를 강화시키는 교육정책이 뒷받침되어야 할 것이다.

• 한국과학교육학회지
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• 제35권3호
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• pp.403-417
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• 2015

본 연구의 목적은 통합교육의 효과와 관련된 국내 연구결과에 대한 메타분석을 통하여 연구 변인에 따른 효과크기를 비교하고, 이를 통해 추후 통합교육 연구와 관련된 시사점을 도출하는 것이다. 이를 위하여 2012년부터 최근 3년간 통합교육의 효과를 분석한 161편의 논문으로부터 총 236개의 효과크기를 산출하고, 연구의 종속변인인 창의성, 문제해결력, 학업성취도, 과학탐구능력, 창의적 인성, 과학적 태도, 흥미와 연구의 중재변인인 학습자 특성, 집단크기, 수업 운영방식, 중심교과, 출판유형(학술지/석사학위논문/박사학위논문)에 따라 효과크기에 어떤 차이가 있는지를 분석하였다. 연구결과 통합교육의 전체 효과크기는 0.88(U3=81.06%)로 Cohen(1988)의 해석준거에 따르면 큰 효과크기를 나타냈다. 종속변인에 따른 효과크기를 분석한 결과, 과학적 태도의 효과크기가 가장 큰 것으로 나타났으나 모든 종속변인이 중간크기 이상의 효과크기를 갖는 것으로 분석되었다. 학교급 별 효과크기 분석에서는 유치원을 대상으로 한 연구의 효과 크기가 가장 큰 것으로 나타났으며 일반학생과 영재학생의 구분에서는 영재학생을 대상으로 한 연구의 효과크기가 더 큰 것으로 나타났다. 집단크기 별 효과크기는 30명 이하의 소집단을 대상으로 한 연구가 가장 컸으며, 정규교과 시간보다 방과 후 활동을 비롯한 교과 외 시간에 시행한 연구의 효과크기가 더 큰 것으로 분석되었다. 통합교육 설계의 중심이 되는 교과 별로 효과크기를 분석한 결과, 예체능 교과의 효과크기가 가장 컸으나 모든 교과에서 중간 크기 이상의 효과크기가 나타났다. 마지막으로 출판 유형에 따른 효과크기의 차이를 분석한 결과 박사학위 논문의 효과크기가 가장 컸으며 학술지 논문과 석사학위 논문의 효과크기는 비슷한 것으로 나타났다. 본 연구에서 얻은 결과를 바탕으로 추후 통합교육 관련 연구를 위한 시사점을 제안하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권6_4호
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• pp.1319-1326
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• 2019

한국항공우주연구원은 지속적으로 증가하는 공공분야의 위성영상 수요에 대응하기 위해 정부 위성정보활용협의체를 운영하고 있으며, 사용자 편의성 증진 및 위성영상 활용 활성화를 위해 매년 한반도 모자이크 영상을 제작하여 제공하는 등 다양한 지원사업을 수행하고 있다. 특히 한반도 모자이크 영상의 활용도를 높이고 사용자가 손쉽게 분류 영상을 현업에 활용할 수 있도록 모자이크 영상을 분류 및 갱신하는 방안을 모색하고 자 하였다. 그러나 한반도 모자이크 영상은 영상 융합 및 컬러 밸런싱 등을 적용하기 때문에 분광정보, 즉 색상왜곡이 발생하고 R, G, B 밴드만 보유하고 있다는 한계점이 있기 때문에 모자이크 영상으로 만들어낸 분류 결과가 현업에서 활용될 수 있는 수준인지 확인 및 검증이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 모자이크 영상으로 분류를 수행했을 때 그 결과물의 신뢰도를 KOMPSAT-3 영상과 비교하여 확인해보고자 하였다. 연구 결과, KOMPSAT-3 영상의 분류 정확도는 약 81~86%(전체 정확도 약 85%)로 나타난 반면, 모자이크 영상분류 결과의 정확도는 약 69~72%(전체 정확도 약 72%)로 다소 낮게 나타났다. 이러한 현상은 모자이크 영상을 생성하는 과정에서 영상 융합과 모자이크 과정을 거치며 본래의 분광정보가 왜곡되었을 뿐만 아니라, 컬러밴드인 R, G, B 세 가지의 밴드만 제공함에 따라 NDVI나 NDWI 정보를 실제 모자이크 영상이 아닌 KOMPSAT-3 영상에서 추출하였기 때문으로 해석된다. 비록 현재로서는 모자이크 영상으로 토지피복분류를 수행하여 사용자에게 배포하기에는 무리가 있을 것으로 판단되나, 추후 모자이크 영상을 제작할 때 분광정보 왜곡을 최소화할 수 있는 방법을 모색하고 R, G, B 밴드뿐만 아니라 NIR 밴드도 함께 제공하거나 모자이크 영상에 적합한 영상분류 기술을 개발할 필요가 있을 것으로 생각된다. 또한 지형특성별 분류결과 비교분석과 관심객체별 기계학습 등을 통한 영상분류 방법을 개발하는 등 관련 연구를 지속한다면, 추후 분광정보가 제한된 영상들도 활용도가 높아질 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_3호
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• pp.1053-1066
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• 2020

이산화황(SO₂)은 대기 중 화학 반응을 통해 2차 대기오염물질을 생성하는 전구체로, 주로 산업활동이나 주거 및 교통 활동 등을 통해 배출된다. 장기간 노출 시 호흡기 질환이나 심혈관 질환 등을 유발하여 인체 건강에 부정적인 영향을 미칠 수 있기 때문에 이에 대한 지속적인 모니터링이 필요하다. 우리나라에서는 SO₂에 대해 관측소 기반의 모니터링이 수행되고 있으나 이는 공간적으로 연속적인 정보를 제공하는 데에 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 위성자료와 수치모델 자료를 융합하여 일별 13시를 타겟으로 하는 1 km의 고해상도로 공간적으로 연속적인 SO₂ 지상농도를 산출하였다. 2015년 1월부터 2019년 4월까지의 기간 동안 남한 지역에 대하여 스태킹 앙상블 기법을 이용하여 SO₂ 지상농도 추정 모델을 개발하였다. 스태킹 앙상블 기법이란 여러가지 기계학습 기법을 두 단계로 쌓는 방식으로 융합하여 단일 모델 대비 더 향상된 성능을 도출하는 방법이다. 본 연구에서는 베이스 모델로는 RF (Random Forest)와 XGB (eXtreme Gradient BOOSTing) 기법이, 메타 모델로는 MLR (Multiple Linear Regression) 기법이 사용되었다. 구축된 모델의 교차검증 결과 메타 모델은 상관계수(R) = 0.69와 root-mean-squared-error(RMSE) = 0.0032 ppm의 결과를 보였으며 이는 베이스 모델의 평균 대비 약 25% 향상된 안정성을 보였다. 또한 모델 구축에 사용되지 않은 기간에 대한 예측 검증을 수행하여 모델의 일반화 가능성을 평가하였다. 구축된 모델을 이용하여 남한 지역의 SO₂ 지상농도 공간분포를 분석한 결과 일반적인 계절성과 배출원의 변화를 잘 반영하는 패턴을 보임을 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권spc1호
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• pp.1095-1105
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• 2021

기후변화에 따른 집중호우, 태풍 등의 발생빈도의 증가로 인하여 댐 운영의 고도화가 요구되고 있다. 일반적으로 댐 운영의 경우 강우예측, 강우-유출, 홍수추적 등 다양한 수리수문학적 요소들을 반영하여 수행되나 기 계획된 특정 규칙에 기반한 댐 운영 모형의 경우, 때때로 개별 모듈들의 불확실성과 복합적인 인자들로 인하여 댐의 방류량을 능동적으로 제어하는데 제약이 있을 수 있다. 본 연구는 남강댐 직하류 홍수피해 예방을 위하여 댐의 방류량 결정 등 효율적인 댐 운영을 지원하기 위해 딥러닝 기반 LSTM (Long Short-Term Memory) 모형을 구축하고, 선행시간별 댐직하류 수위예측 정확도를 분석하는 것을 목적으로 한다. LSTM 모형의 입력자료는 댐 운영에 사용되는 기초자료 및 하류 장대동 수위관측소의 수위 자료를 시 단위로 2009년부터 2021년 7월까지 수집하였다. 2009년부터 2018년 자료는 모형의 학습과 검증 및 2019년부터 2021년 7월 자료는 선행시간을 7개(1 h, 3 h, 6 h, 9 h, 12 h, 18 h, 24 h)로 구분하여 관측 수위와 예측 수위를 비교·분석하였다. 그 결과, 선행시간 1시간의 예측결과는 평균적으로 MAE가 0.01 m, RMSE가 0.015 m, NSE가 0.99 로 관측 수위에 매우 근접한 예측 결과를 나타내었다. 또한, 선행시간이 길어질수록 예측 정확도는 근소하게 감소하였지만, 관측 수위의 시간적 패턴을 유사하게 안정적으로 예측하는 것으로 분석되었다. 따라서 수리수문학적 비선형의 복잡한 자료간의 특징을 자동으로 추출하여 예측 자료를 생산하는 LSTM 모형은 댐 방류량 의사결정에 있어 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.57-78
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• 2023

2019년 11월 중국 우한시에서 발병한 코로나19는 2020년 중국을 넘어 세계로 퍼져나가 2020년 3월에는 전 세계적으로 확산되었다. 코로나19와 같이 전염성이 강한 바이러스는 예방과 확진시 적극적인 치료도 중요하지만 우선 전파 속도가 빠른 바이러스인 점을 감안할 때, 확진 사실을 재빠르게 파악하여 전파를 차단하는 것이 더욱 중요하다. 그러나 감염여부를 확인하기 위한 PCR검사는 비용과 시간이 많이 소요되고, 자가키트검사 또한 접근성은 쉽지만 매번 수시로 받기에는 키트의 가격이 부담이 될 수밖에 없는 실정이다. 이러한 상황에서 기침 소리를 기반으로 코로나19 양성 여부를 판단할 수 있게 된다면 누구나 쉽게 언제, 어디서든 확진 여부를 체크할 수 있어 신속성과 경제성 측면에서 큰 장점을 가질 수 있을 것이다. 따라서 본 연구는 기침 소리를 기반으로 코로나19 확진 여부를 식별할 수 있는 분류 모델을 개발하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해, 본 연구에서는 먼저 MFCC, Mel-Spectrogram, Spectral contrast, Spectrogram 등을 통해 기침 소리를 벡터화 하였다. 이 때, 기침 소리의 품질을 위해 SNR을 통해 잡음이 많은 데이터는 삭제하였고, chunk를 통해 음성 파일에서 기침 소리만 추출하였다. 이후, 추출된 기침 소리의 feature를 이용하여 코로나 양성과 음성을 분류하기 위한 모델을 구축하였으며, XGBoost, LightGBM, FCNN 알고리즘을 통해 모델 학습을 수행하고 각 알고리즘별 성능을 비교하였다. 또한, 기침 소리를 다차원 벡터로 변환한 경우와, 이미지로 변환한 경우에 대해 모델 성능에 대한 비교 실험을 수행하였다. 실험 결과, 건강상태에 대한 기본정보와 기침 소리를 MFCC, Mel-Spectogram, Spectral contrast, 그리고 Spectrogram을 통해 다차원 벡터로 변환한 feature를 모두 활용한 LightGBM 모델이 0.74의 가장 높은 정확도를 보였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제39권6호
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• pp.777-790
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• 2019

본 연구는 초등학교 STEAM 수업에서 스마트테크놀로지 적용해 본 교사들의 경험과 그 이유, 적용하면서 느끼는 어려움과 필요한 지원에 대해 조사하기 위하여, STEAM 수업 경험이 다수 있으며 STEAM 교육에 대한 전문적 소양을 갖춘 6명의 초등 교사를 대상으로 반 구조화된 심층면담을 실시하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 연구참여자들은 STEAM 수업에서 다양한 유형의 스마트테크놀로지를 활용하였는데, 특히 체험형과 상호작용지원형 스마트테크놀로지를 가장 많이 사용하였다. 또한 STEAM 학습 준거 중에서는 '창의적 설계'과정에서 스마트테크놀로지를 가장 많이 적용하였다. 둘째, 연구참여자들은 학생의 흥미 유발이나 적극적 참여, 간접체험의 기회 제공, 첨단 기술에 대한 학생의 관심 증대를 이유로 스마트테크놀로지를 STEAM 수업에서 사용하였으며, 미래사회 대비, 스마트테크놀로지 활용의 용이성, STEAM 학습 준거에 부합하는 수업을 구성하기 위하여 사용하기도 하였다. 셋째, STEAM 수업에서 스마트테크놀로지를 적용할 때 적합한 스마트테크놀로지를 찾고, 확보하고, 사용하는 것에 어려움을 겪었다. 또한 교과 융합을 위한 교육과정 재구성 과정에서 어려움을 겪었다. 수업을 하면서 스마트테크놀로지 활용으로 인한 수업시간 부족, 활동과제의 수준 상향으로 인한 어려움, 테크놀로지 기반 환경의 제한적 구축으로 인한 어려움을 겪었으며, 스마트테크놀로지가 갑자기 오작동하여 수업을 진행하지 못하는 어려움을 겪었다. 수업이 끝난 후에는 스마트테크놀로지의 사후 관리에 어려움을 겪었으며, 평가와 기록, 주변의 부정적 인식으로 인한 어려움을 겪었다. 넷째, 연구참여자들은 STEAM 수업에서 스마트테크놀로지 활용을 활성화하기 위해서는 스마트테크놀로지 적용이 가능한 STEAM 교육 가이드라인 제시, '창의적 설계'가 가능한 교육용자료 개발 및 보급, 교육과정 내용 축소, 연수, 스마트테크놀로지 기기확보 및 Wi-Fi 구축, STEAM 수업에 스마트테크놀로지를 활용하는 교사 동아리 및 커뮤니티 지원과 교사를 위한 정서적 지원 분위기 조성이 필요하다고 하였다.