본 논문은 세계적인 변화 흐름 속에서 '일상 경관'의 중요성이 부각된 배경을 탐구하고, 귀농·귀촌인 관점에서 일상 경관을 분석한 결과를 제시했다. 전라남도 '곡성군' 사례를 중심으로, 귀농·귀촌인이 작성한 '일기' 460건을 수집하여 '텍스트 마이닝'의 주요 기법인 '빈도수 분석', '토픽 모델링', '감성 분석' 등으로 분석했다. 명사형 형태소의 분석 결과를 인지적 측면에서, 형용사형 형태소의 분석 결과를 감성적 측면에서 해석했다. 특히 기존 감성 분석 방법의 한계를 극복하기 위해 '시맨틱 네트워크 분석'을 활용해 단어 네트워크 목록을 추출했고, 목록에서 감정을 나타내는 '형용사'와 공기 관계로 연결된 '명사'를 검토하여 감성의 대상과 내용을 확인했다. 이러한 방법은 기존 연구에서 찾아보기 어려운 차별화된 접근법이다. 연구 결과에서 나타난 흥미로운 사실은 해당 귀농·귀촌인이 '동네 산책길 꽃', '텃밭 수확', '동네 행사', '카페 공간' 등을 중요하게 인식한다는 것이다. 이들 모두는 시각적 요소를 갖춘 일상 경관이다. 현재 많은 농촌 마을은 주거 경관을 개선하고 사람들의 관심을 끌어모으기 위해서 지붕 색상을 하나로 통일하거나 담벼락에 벽화를 그리고 있다. 그러나 시각적 임팩트는 그러한 인위적인 조치로 생겨나지 않는다. 현재의 정책 및 제도에 대한 비판적 검토와 개선이 필요하다. 본 논문은 일기와 텍스트 마이닝을 활용하여 귀농·귀촌인 관점에서 일상 경관을 연구한 첫 사례로서 의미가 있다. 본 논문을 통해 일상 경관 관련 연구가 활성화되기를 기대한다.
최근 무선 센서 네트워크, 사물 인터넷, 소셜 네트워크 서비스와 같은 다양한 응용 분야에서 대용량 스트림 데이터가 실시간으로 생성되고 있으며, 효율적인 기법을 통해 처리 및 분석하여 유용한 정보를 찾아내고, 이를 의사 결정을 위해 사용할 수 있도록 하는 것은 중요한 이슈 중에 하나이다. 스트림 데이터는 끊임없이 빠른 속도로 생성되므로 최소한의 접근을 통해 처리해야 하며, 신속한 저전력 처리를 필요로 하는 자원이 제한된 환경에서 분석될 수 있도록 적합한 기법이 요구된다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 슬라이딩 윈도우 개념이 제안되어 연구되고 있다. 한편, 대용량 데이터로부터 의미 있는 정보를 찾아내기 위한 데이터 마이닝 기법 중에 하나인 패턴 마이닝은 중요 정보를 패턴 형태로 추출한다. 전통적인 빈발 패턴 마이닝은 이진 데이터베이스를 대상으로 하고 모든 아이템을 동일한 중요도로 고려함으로써 데이터 마이닝 분야에서 중요한 역할을 수행해 왔지만, 실제 데이터 특성을 반영하지 못하는 단점을 지닌다. 하이 유틸리티 패턴 마이닝은 비 이진 데이터베이스로부터 상대적인 아이템 중요도를 반영하여 더욱 의미 있는 정보를 찾아내기 위해 제안되었다. 정적 데이터를 대상으로 하는 하이 유틸리티 패턴 마이닝 기법은 그러나 스트림 데이터 처리에 적합하지 못하다. 제한된 환경에서 스트림 데이터의 특성을 반영하고 효율적으로 처리하여 중요한 정보를 찾아내기 위해 슬라이딩 윈도우 기반의 접근법이 제안되었다. 본 논문은 슬라이딩 윈도우 기반 하이 유틸리티 패턴 마이닝 기법들의 성능을 평가하고 분석하여 해당 기법들의 특성 및 발전 방향을 고찰한다.
본 연구는 제7차부터 2015개정 교육과정까지 식생활 영역의 교육과정별 변화를 살펴보기 위해 교육과정과 기술·가정 교과서 8권을 조사하여 분석하였다. 교과서 내 식생활 영역에 해당하는 그림, 그래프, 표, 사진에 있는 단어를 포함한 모든 텍스트를 파일로 전환하여 불용어를 제거하고 텍스트 마이닝 기법으로 상위 15개의 단어를 추출하였다. 이를 한눈에 파악할 수 있도록 워드클라우드(word cloud)와 언어네트워크 분석법으로 시각화하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 제7차부터 2015개정 교육과정까지 고등학교 '기술·가정' 교과서에서 식생활 영역의 비율은 평균 10.97%였고, 교육과정이 개정을 거듭함에 따라 식생활 영역이 차지하는 비중은 대폭 감소되었다. 고등학교 '기술·가정' 교과의 교육과정에 나타난 식생활영역의 내용체계는 1개의 소영역이 독립적으로 구성되어 있고 일부 내용이 가족생활영역에 포함되어 있었다. 언어네트워크를 종합적으로 살펴보면 초대, 한식·재료, 영양·섭취·아기를 중심으로 3개의 큰 묶음이 형성되어 연결되어 있었다. 결론적으로 제7차부터 2015개정 교육과정까지 고등학교 '기술·가정' 교과서의 식생활 영역의 비율은 계속 줄어들었고, 고등학교과정에서 식생활을 통한 소통과 사회적 의미를 강조하고 있음을 알 수 있었으며, 시대적 요구에 따라 교육과정별 내용변화가 크다는 것을 확인할 수 있었다.
기계학습 이미지 인식 기술의 발전에 따라 이를 악성코드 검출에 적용하는 방법이 연구되고 있다. 그 대표적인 접근법으로 악성코드 파일을 이미지로 변환하고 이를 CNN과 같은 딥러닝 네트워크에 학습시켜 악성코드 검출과 분류를 수행하는 연구가 진행되어 의미 있는 결과가 발표되고 있다. 본 연구에서는 기계학습을 사용한 악성코드 검출에 효과적인 이미지 생성방법을 제시하고자 한다. 이를 위하여 이미지 생성의 여러 선택 요소에 따른 악성코드 검출의 성능을 실험하고 분석하였으며, 그 결과를 반영하여 명령어 흐름의 특성을 좀 더 명확하게 나타낼 수 있는 선형적 이미지 생성방법을 제시하고 이 방법이 악성코드 검출의 정밀도를 높일 수 있음을 실험을 통하여 보였다.
산학협력이 강조되면서 최근 각 대학에 산학협력중점교수('산중교수')가 늘어나고 있으나, 이들의 경험과 그 의미에 대한 학술적인 탐색은 부족한 상태이다. 이에 본 연구에서는 '산중교수들의 시각'을 통해서 산중교수제도의 가능성과 한계를 탐색하고, 제도 개선을 위한 시사점을 제안하고자 하였다. 이를 위하여 LINC+ 사업에 참여하고 있는 수도권의 A 대학에 소속된 8명의 산중교수를 대상으로 2020년 2월~4월에 반구조화된 면담을 실시하였고, Colaizzi의 질적 자료 분석법을 적용하여 자료를 분석하였다. 분석 결과, 산중교수제도는 산업계에서 전문경력을 쌓은 퇴직자들에게 새로운 커리어를 모색하는 계기가 되고 있었고, 이들이 가진 장기간의 산업현장 경험, R&D 역량, 조직역량, 네트워크 등의 무형적인 자산은 '대학 혁신의 동력'이 되고 있었다. 그러나 '단기 성과 중심의 제도 운영'은 산중교수의 발전가능성을 제한하는 높은 장벽이 되고 있었다. 이러한 결과는 대학과 산중교수가 상호 윈윈(win-win) 할 수 있도록 산중교수제도의 전면적인 보완이 필요함을 시사한다.
본 연구는 '미적 과학교육 연구'를 서지분석을 통해 그 동향을 파악한 후, 앞으로 이 분야의 연구에 대한 시사점을 제공하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 Clarivate Analytics에서 제공하는 Web of Science 웹데이터베이스의 검색기능을 활용하여 미적 과학교육 연구 100편을 추출하였으며, 이를 R 프로그램의 Bibliometrix 패키지를 이용하여 상세 서지분석을 실시하였다. 분석 결과, 1993년부터 2022년까지 평균적으로 논문의 수가 증가하는 추세였으며, 관련 논문이 출판되는 학술지는 지역적으로 균등히 분포되어 있는 양상을 보였다. 키워드 분석, 상위 인용수를 가지고 있는 논문, 저자 협력 네트워크, 문헌 공동 인용 네트워크 등을 통해 살펴본 결과, 과학교육에서 미적 측면은 과학교육에서 예술을 통합하여 미적 경험을 유도하는 범주, 과학의 미적 측면에서 '형태의 미'와 '정서적 반응'을 활용한 범주로 구분 지을 수 있었다. 본 연구를 통해 도출한 시사점은 다음과 같다. 첫째, 미래 과학교육에서 강조하는 행위주체성과 능동적 학습을 실현하기 위해 미적 과학교육 연구가 활발히 수행되어야 한다. 둘째, 과학의 '형태의 미'를 과학교육에 좀 더 활용하여 과학교육에 대한 새로운 접근법을 개발할 필요가 있다. 셋째, 과학의 미적 측면은 교사, 예비교사, 학생의 과학의 본성에 대한 인식을 변화시킬 수 있다. 넷째, 과학의 미적 측면에 대한 교사, 학생, 예비교사 등을 대상으로 한 광범위한 인식조사를 통해 과학교육에서 미적 측면을 활용하는데 있어 시사점을 도출하여야 한다. 본 연구는 미적 과학교육 연구의 전체적인 분석 자료를 제공했다는 점에서 의미가 있다.
본 연구에서는 집중형 센터를 가진 역물류네트워크(Reverse logistics network with centralized centers : RLNCC)를 효율적을 해결하기 위한 혼합형 유전알고리즘(Hybrid genetic algorithm : HGA) 접근법을 제안한다. 제안된 HGA에서는 유전알고리즘(Genetic algorithm : GA)이 주요한 알고리즘으로 사용되며, GA 실행을 위해 0 혹은 1의 값을 가질 수 있는 새로운 비트스트링 표현구조(Bit-string representation scheme), Gen and Chang(1997)이 제안한 확장샘플링공간에서의 우수해 선택전략(Elitist strategy in enlarged sampling space) 2점 교차변이 연산자(Two-point crossover operator), 랜덤 돌연변이 연산자(Random mutation operator)가 사용된다. 또한 HGA에서는 혼합형 개념 적용을 위해 Michalewicz(1994)가 제안한 반복적언덕오르기법(Iterative hill climbing method : IHCM)이 사용된다. IHCM은 지역적 탐색기법(Local search technique) 중의 하나로서 GA탐색과정에 의해 수렴된 탐색공간에 대해 정밀하게 탐색을 실시한다. RLNCC는 역물류 네트워크에서 수집센터(Collection center), 재제조센터(Remanufacturing center), 재분배센터(Redistribution center), 2차 시장(Secondary market)으로 구성되며, 이들 각 센터 및 2차 시장들 중에서 하나의 센터 및 2차 시장만 개설되는 형태를 가지고 있다. 이러한 형태의 RLNCC는 혼합정수계획법(Mixed integer programming : MIP)모델로 표현되며, MIP 모델은 수송비용, 고정비용, 제품처리비용의 총합을 최소화하는 목적함수를 가지고 있다. 수송비용은 각 센터와 2차 시장 간에 제품수송에서 발생하는 비용을 의미하며, 고정비용은 각 센터 및 2차 시장의 개설여부에 따라 결정된다. 예를 들어 만일 세 개의 수집센터(수집센터 1, 2, 3의 개설비용이 각각 10.5, 12.1, 8.9)가 고려되고, 이 중에서 수집센터 1이 개설되고, 나머지 수집센터 2, 3은 개설되지 않을 경우, 전체고정비용은 10.5가 된다. 제품처리비용은 고객으로부터 회수된 제품을 각 센터 및 2차 시장에서 처리할 경우에 발생되는 비용을 의미한다. 수치실험에서는 본 연구에서 제안된 HGA접근법과 Yun(2013)의 연구에서 제안한 GA접근법이 다양한 수행도 평가 척도에 의해 서로 비교, 분석된다. Yun(2013)이 제안한 GA는 HGA에서 사용되는 IHCM과 같은 지역적탐색기법을 가지지 않는 접근법이다. 이들 두 접근법에서 동일한 조건의 실험을 위해 총세대수 : 10,000, 집단의 크기 : 20, 교차변이 확률 : 0.5, 돌연변이 확률 : 0.1, IHCM을 위한 탐색범위 : 2.0이 사용되며, 탐색의 랜덤성을 제거하기 위해 총 20번의 반복실행이 이루어 졌다. 사례로 제시된 두 가지 형태의 RLNCC에 대해 GA와 HGA가 각각 실행되었으며, 그 실험결과는 본 연구에서 제안된 HGA가 기존의 접근법인 GA보다 더 우수하다는 것이 증명되었다. 다만 본 연구에서는 비교적 규모가 작은 RLNCC만을 고려하였기에 추후 연구에서는 보다 규모가 큰 RLNCC에 대해 비교분석이 이루어 져야 할 것이다.
본 연구의 목적은 고등학교에서의 지구과학 I 이수 여부에 따른 대학교 신입생들의 '위기의 지구'에 대한 인지프레임을 비교하여 이것이 교육과정을 반영하고 있는지 확인하는 것이다. 이를 위해 정규 교육과정을 거쳐 고등학교를 졸업한 67명에게 위기의 지구에 대해 그림으로 표현하고 그에 대해 설명하도록 했으며, 그림으로부터 각각의 의미 단위를 추출하였다. 수집된 데이터는 언어네트워크 분석법을 통하여 단어 분석과 프레임 분석을 하고 이를 시각화 하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 이수 집단과 비이수 집단에서 모두 '위기의 지구'에 대한 인지프레임을 구성할 때, 지구환경을 구성하는 각 영역을 서로 연결시켰으며 상호 영향을 미치면서 변화하는 관계로 인식하고 있는 것으로 나타났다. 둘째, 두 집단 모두 위기의 지구에 대한 인지프레임을 구성할 때 인간 활동과 관련지어 인식하고 있으며 특히 이수 집단에서 인지프레임을 구성할 때 교육과정을 충분히 반영했다고 할 수 있다. 다만 대부분의 학생들이 '위기의 지구'에 대해 지구 외적인 현상보다는 지구 내부의 현상과 강하게 연결시키고 있으므로 지구 내부뿐만 아니라 전 우주적인 관점에서 인식할 수 있도록 하고, 위기의 지구 문제 해결에 대한 당위성을 이해할 수 있도록 학교 현장에서의 노력이 필요하다.
연구목적 우울증은 감정, 생장증상, 자살 사고 등 다양한 증상들이 혼재되어 있으나 암 환자에서개별 우울증상간의 연관성에 대해서는 잘 알려져 있지 않다. 본 연구에서는 암 진단군과 대조군에서의 우울증상 네트워크 구조의 차이를 밝히고자 했다. 방 법 제7기 국민건강영양조사 데이터를 활용하여 진행하였다. 599명의 암 진단군과 연령 성별을 맞춘 599명의 대조군을 선정하였다. 우울증 선별도구인 PHQ-9을 활용하여 우울증상을 평가하였고, 각 증상에 대해 Ising fit 모델을 활용하여 네트워크 구조를 도출하였다. 결 과 두 군에서 개별 PHQ-9의 점수 차이는 유의하지 않았고, 두 군 모두에서 집중력저하-정신운동성 변화, 흥미의감소-우울한 기분, 우울한기분-자살사고 간에 강한 연결성을 보였다. 그러나 무가치함의 중심연결성은 암 진단군에서 대조군에 비해 유의하게 높았다. 결 론 암 진단군에서 무가치함과 다른 우울증상들 간의 연결성이 강했음을 의미한다. 이러한 점은 암 환자의 우울증상에서 무가치함이 치료목표가 되는 중요한 증상이 될 수 있음을 시사한다.
한국전력산업의 탈규제화의 영향으로 각 개별 발전회사들은 자사의 이익을 최대화하기 위한발전계획 수립에 큰 관심을 가지게 되었다. 발전계획은 주어진 연료제약 하에 발전수익과 유지보수비용을 고려하여 시간대별 발전기의 기동, 정지 및 발전출력을 결정하는 문제로서Profit-Based Unit Commitment (PBUC) 문제로 알려져 있다. PBUC 문제는 문제 자체의 복잡성과 비선형 제약식의 특성으로 인하여 과거 연구는 대부분 비선형 제약식 처리를 위한 Lagrangian Relaxation (LR) 기반 휴리스틱 접근법에 초점이 맞추어져 왔다. 하지만, 실제현업 적용에 있어 계산시간이 많이 소요되고 알고리즘의 구현에 많은 기간이 소요되어 실용성은 낮은 것으로 보고되었다. 특히 연료도입 및 저장제약을 고려하기 위한 1년 단위 장기 발전계획 수립은 문제의 범위가 더욱 넓어짐으로 인하여 복잡성이 매우 크게 증가하고, 이에 따라 기존 접근법에 한계가 있어 왔다. 이에 본 연구에서는 국내가스발전소의 사례를 중심으로 발전패턴개념의 도입 및 다양한 발전패턴 생성을 통한 Explicit Column Generation 기반 최적화 접근법을 제안한다. 발전패턴은 Column Generation 접근법의 각 Column에 해당하는 각주별 발전기 기동정지계획을 의미한다. 즉, 미리 유효한 발전패턴의 Pool을 최대한 확보한 후 Explicit Column Generation Formulation을 통하여 주별 최적의 발전패턴을 찾아내는 알고리즘으로 구성이 된다. 본 알고리즘은 실제 가스발전소의 장기 발전계획 수립과정에 적용되어 효과적으로 운용되고 있으며 연간 수십억원의 추가적인 이익을 실현할 것으로 분석되었다. 본 알고리즘을 확장 적용할 경우 PBUC 문제 해결을 위한 새로운 해법으로도 그 효용성이 클 것으로 예상된다.자료이기 때문에 통계적 활용의 범위가 방대하다. 특히 개인, 가구, 사업체 등 사회 활동의 주체들이 어떻게 변화하는지를 추적할 수 있는 자료를 생산함으로써 다양한 인과적 통계분석을 할 수 있다. 행정자료를 활용한 인구센서스의 이러한 특징은 국가의 교육정책, 노동정책, 복지정책 등 다양한 정책을 정확한 자료를 근거로 수립할 수 있는 기반을 제공한다(Gaasemyr, 1999). 이와 더불어 행정자료 기반의 인구센서스는 비용이 적게 드는 장점이 있다. 예를 들어 덴마크나 핀란드에서는 조사로 자료를 생산하던 때의 1/20 정도 비용으로 행정자료로 인구센서스의 모든 자료를 생산하고 있다. 특히, 최근 모든 행정자료들이 정보통신기술에 의해 데이터베이스 형태로 바뀌고, 인터넷을 근간으로 한 컴퓨터네트워크가 발달함에 따라 각 부처별로 행정을 위해 축적한 자료를 정보통신기술로 연계${cdot}$통합하면 막대한 조사비용을 들이지 않더라도 인구센서스자료를 적은 비용으로 생산할 수 있는 근간이 마련되었다. 이렇듯 행정자료 기반의 인구센서스가 많은 장점을 가졌지만, 그렇다고 모든 국가가 당장 행정자료로 인구센서스를 대체할 수 있는 것은 아니다. 행정자료로 인구센서스통계를 생산하기 위해서는 각 행정부서별로 사용하는 행정자료들을 연계${cdot}$통합할 수 있도록 국가사회전반에 걸쳐 행정 체제가 갖추어져야 하기 때문이다. 특히 모든 국민 개개인에 관한 기본정보, 개인들이 거주하며 생활하는 단위인 개별 주거단위에 관한 정보가 행정부에 등록되어 있고, 잘 정비되어 있어야 하며, 정보의 형태 또한 서로 연계가 가능하도록 표준화되어있어야 한다. 이와 더불어, 현재 인구센서스에서 표본조사를 통해 부가적으로 생산하는 경제활동통계를 생산하기 위해서는 개인이 속한 사업체를 파악할 수 있도록 모든 사업체가 등록되어
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[게시일 2004년 10월 1일]
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