• 만화애니메이션 연구
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• 통권37호
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• pp.393-411
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• 2014

2015년도 기능성게임 세계시장 규모는 약 9.6조 원으로 예상하고 있으며, 교육용 기능성 게임시장 규모는 전체 기능성게임시장 규모의 절반이 넘을 것으로 예측하고 있다. 국내에서는 90년대 말부터 교육업체를 중심으로 교육목적의 게임개발이 주를 이루었고, 2008년 문화체육관광부 주도로 사회 각계의 전문가들로 구성된 '기능성게임포럼'이 발족되면서 기능성게임의 잠재적 산업 발전을 위한 본격적인 정책 및 계획수립 작업이 진행되었으나, 기대만큼 크게 성과를 거두지는 못하였다. 2012년에 들어서면서 교육과학기술부가 2015년까지 디지털교과서 상용화 방침을 발표하여 교육목적의 기능성게임이 재조명 받기 시작하였고, 기능성게임 시장이 스마트 단말기의 보급 확산과 맞물려 더욱 활기를 띄기 시작하고 있다.1) 스마트 단말기의 보급이 확산되면서 온라인 중심의 기능성게임에서 스마트 단말기 또는 온라인과 스마트 단말기와의 연동 형태의 기능성게임으로의 개발이 중요한 화두로 떠오르고 있다. 기능성게임 시장의 절반 이상을 차지하고 있는 교육기능성 게임 시장 중 수출을 통한 해외 경쟁력을 갖추기 위한 분야는 수학분야로 수학교육을 위한 기능성게임 개발은 국내외적으로 게임 산업의 경쟁력을 높이기 좋은 분야이다. 또한 개인과 사회의 긍정적인 변화를 유도하기에 가능성이 높은 분야임에도 불구하고, 학생들과 부모들에게 호응을 얻지 못하고 있다. 왜냐하면 학생들은 게임으로 인식하지 않고 교육용 콘텐츠로 인식하여 기피하고, 부모들은 교육으로 인식하지 않고 게임으로 인식하고 있기 때문이다. 이러한 현상은 게임적인 요소와 교육적인 요소가 조화롭게 융합되지 못하고, 너무 교육에만 초점을 맞춰서 개발되거나, 게임적인 요소인 재미적요소만을 부각시켜 개발하였기 때문이다. 따라서 본 연구는 현 초등수학교과의 내용을 분석하여 현재 초등학생들이 즐겨하는 게임장르에 접목 시킬 수 있는 방법 및 내용을 찾아 초등학생들이 게임을 하면서 수학에 흥미를 느낄 있도록 효과적으로 초등수학을 접목시킨 기능게임 개발의 방향 제시를 목표로 하고 있으며, 기능성 게임 개발사와 수학교육 전문가 집단의 자문을 받아 초등학생들의 성향을 반영하고, 부모들의 요구 및 교육기관들의 요구를 반영하여 효과적인 수학교육을 위한 기능성 게임 개발에 대한 방향을 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.175-197
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• 2021

최근 딥 러닝 기술의 발전으로 뉴스, 블로그 등 다양한 문서에 포함된 텍스트 분석에 딥 러닝 기술을 활용하는 연구가 활발하게 수행되고 있다. 다양한 텍스트 분석 응용 가운데, 텍스트 분류는 학계와 업계에서 가장 많이 활용되는 대표적인 기술이다. 텍스트 분류의 활용 예로는 정답 레이블이 하나만 존재하는 이진 클래스 분류와 다중 클래스 분류, 그리고 정답 레이블이 여러 개 존재하는 다중 레이블 분류 등이 있다. 특히, 다중 레이블 분류는 여러 개의 정답 레이블이 존재한다는 특성 때문에 일반적인 분류와는 상이한 학습 방법이 요구된다. 또한, 다중 레이블 분류 문제는 레이블과 클래스의 개수가 증가할수록 예측의 난이도가 상승한다는 측면에서 데이터 과학 분야의 난제로 여겨지고 있다. 따라서 이를 해결하기 위해 다수의 레이블을 압축한 후 압축된 레이블을 예측하고, 예측된 압축 레이블을 원래 레이블로 복원하는 레이블 임베딩이 많이 활용되고 있다. 대표적으로 딥 러닝 모델인 오토인코더 기반 레이블 임베딩이 이러한 목적으로 사용되고 있지만, 이러한 기법은 클래스의 수가 무수히 많은 고차원 레이블 공간을 저차원 잠재 레이블 공간으로 압축할 때 많은 정보 손실을 야기한다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 오토인코더의 인코더와 디코더 각각에 스킵 연결을 추가하여, 고차원 레이블 공간의 압축 과정에서 정보 손실을 최소화할 수 있는 레이블 임베딩 방법을 제안한다. 또한 학술연구정보서비스인 'RISS'에서 수집한 학술논문 4,675건에 대해 각 논문의 초록으로부터 해당 논문의 다중 키워드를 예측하는 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 기존의 일반 오토인코더 기반 레이블 임베딩 기법에 비해 정확도, 정밀도, 재현율, 그리고 F1 점수 등 모든 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 한국철학논집
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• 제25호
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• pp.71-71
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• 2009

본 연구는 초등학생들이 "어떻게 하면 바르고 선한 인성을 함양할 수 있을 것인가"에 대한 인성교육 프로그램을 고안하기 위한 이론적 토대를 제공하고자 한다. 이를 위해 본 연구는 "사회 정서적 학습 이론에 근거한 통합적 접근"에 근거를 두고, 학생의 인격형성에 직간접적 영향을 끼치는 매체인 학교와 가정, 지역공동체(사회)를 통합한 프로그램을 개발하여, 교육기관의 도덕교육과정과 주변환경의 잠재적 교육과정을 최대한 활용할 것이다. 또한, 다양한 사회정서적 능력 중에서도 본 논문은 연구의 중심 주제는 "사회인식(social-awareness) 및 대인관계 기술(relationship skills)"에 관한 부분을 특화하여, 동양윤리의 덕론을 활용하면서 인성교육의 통합적 방안을 제안하는 것이다. 따라서 "사회인식 및 대인관계 기술 함양"을 위하여 다음과 같이 동양윤리의 덕목들을 활용하였다. 사회적 역할 인식과 수행에서 합리적 태도를 선택하는 능력을 함양하기 위해서는 "이름을 바로잡는다(正名)"의 덕목을 활용하고, 내면의 도덕성 함양을 기초로 타인을 배려하는 능력을 기르기 위하여 "나의 마음을 충실히 하여 남에게까지 미루어 이해한다(충서(忠恕))"를 활용할 수 있다. 또, 타인과의 갈등상황에서 신중한 자기반성을 우선하는 덕목으로는 "자기에게 돌이켜 구한다(반구제기(反求諸己))"가 있고, 대인관계에서 감정표현을 순화하는 "얼굴빛을 온화하게 하는 것이 어렵다(색난(色難))"는 덕목은 타인의 처지와 성격을 이해하고 그에 맞게 대처하는 방법이다. 대인관계에서 유익하고 긍정적인 성과를 도모하는 대인관계 기술로 "선한 점을 가려내어 그것을 따르고 선하지 않은 점은 고친다(택기선자이종지(擇其善者而從之), 기부선자이개지(其不善者而改之))"는 구절을 활용할 수 있다. 지속적인 대인관계에서 정서적 유능성을 발휘하기 위하여 "오래 되어도 상대를 존중한다(구이경지(久而敬之))"를 활용하고자 하였다. 나아가, 본 논문에서는 정명과 반구저기를 활용하여, 가정과 학교, 지역공동체의 세 영역을 통합한 하나의 방안을 구성해보았다.

• 대한지구과학교육학회지
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• 제15권2호
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• pp.235-248
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• 2022

학령인구의 급격한 감소, 학생의 교육과정 선택권 확대 등과 같은 미래 교육환경 변화에 따라 과학교사의 전문성인 PCK에도 변화가 요청된다. 즉, 기존 합의-PCK를 구성하는 범주 및 과학 PCK의 특성은 고정된 것이 아니어서 새로운 범주와 특성이 추가될 수 있다. 본 연구의 목적은 비트겐슈타인의 가족유사성 접근을 통해 미래 교육환경 변화에 대처하기 위해 요구되는 과학 PCK의 잠재성의 영역을 '가족유사성 과학 PCK'의 형태로 탐구하려는 것이다. 이를 위해 3개의 초점집단을 대상으로 심층면담을 진행하였다. 초점집단 심층면담에서는 미래사회와 교육환경 변화로 인해 2030년-2045년의 가까운 미래 학교의 과학교사에게 요구되는 과학 PCK가 어떻게 달라질 것인지를 논의하였다. 심층면담을 토대로 질적 분석을 실시함과 동시에 기존 합의-PCK와 차별화되는 가족유사성-PCK의 특성을 분석하기 위해 심층면담 텍스트에 대한 언어네트워크(semantic network) 분석을 시행하였다. 연구결과에서 미래사회 교사의 역할기대가 변함에 따라 새롭게 요청되는 과학교사의 가족유사성-PCK의 특징을 PCK 구성 영역별로 살펴보았다. 미래학교 과학교사에게 요구되는 가족유사성-PCK에 대한 언어 네트워크 분석결과를 살펴보면, 가족유사성-PCK는 출발점에 해당하는 기존 합의-PCK로부터 그 외연이 확장되면서 새로운 PCK요소가 추가되는 것으로 나타났다. 가족유사성-PCK의 양태를 살펴보면, [인공지능-융복합지식-콘텐츠-디지털], [지역사회-네트워크-인적자원-관계], [기술-탐구-가상현실-연구], [자기주도학습-협업-공동체] 등이 뚜렷한 네트워크 군집을 형성하면서 미래학교의 과학교사의 전문성을 형성, 강화되고 있는 것으로 나타났다. 연구결과를 토대로 미래학교 과학교사 전문성의 변화 동향과 대처 방안을 결론으로 제안하였다.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.23-46
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• 2017

2000년대 이전부터 북미 유럽의 선진국을 중심으로 특정 기업이나 사업(프로젝트)에 관한 가치를 평가하는 사례는 있어 왔으나, 개별 기술(특허)의 경제적 가치를 산정하는 체계나 방법론은 국내를 중심으로 최근 들어 활성화되어 왔다. 이러한 기술가치평가 분야는 기술이전(거래), 현물출자, 사업타당성 분석, 투자유치, 세무/소송 등의 다양한 용도로 활용되고 있다. 물론 기술보증기금의 KTRS, 발명진흥회의 SMART 3.1과 같이, 평가대상기술에 대한 기술력(등급) 평가 혹은 특허등급평가를 정성적으로 수행하는 온라인 시스템은 존재해 왔으나, 대상기술의 정량적인 가치금액까지 산출해 주는 웹기반 지능형 기술가치평가 시스템은 한국과학기술정보연구원(KISTI)에 의해 유일하게 개발 및 공식 오픈되어 확산 활용되고 있다. 본 고에서는 KISTI에서 개발 운영중인 웹기반 'STAR-Value' 시스템을 중심으로, 탑재된 방법론 및 평가모델의 유형, 이를 지원하는 참조정보 및 데이터베이스(D/B)가 어떻게 연계 활용되는지를 소개한다. 특히 미래에 발생할 경제적 수익을 추정하여 현재가치화하는 소득접근법 기반의 대표 모델인 현금흐름할인(DCF) 모델과 특정 로열티율을 기반으로 로열티수입료의 현재가치를 기술료 대가로 산정하는 로열티절감모델을 포함한 6개 모델, 그리고 관련 지원정보(기술수명, 기업(업종)재무정보, 할인율, 산업기술요소 등)의 데이터 기반 연계 방식에 대해 살펴본다. STAR-Value 시스템은 평가대상기술에 대한 국제특허분류(IPC) 혹은 한국표준산업분류(KSIC) 등의 분류 정보로부터 기술순환주기(TCT) 지수, 유사업종(혹은 유사기업)의 매출액 성장률 및 수익성 데이터, 업종별 가중평균자본비용(WACC) 및 산업기술요소 지수 등 메타데이터값을 자동적으로 불러오고 여기에 조정요인을 반영하여 기술가치의 산출결과가 높은 신뢰성 및 객관성을 가지도록 한다. 나아가 대상기술의 잠재적 시장규모와 해당 사업화주체의 시장점유율에 대한 정보까지 보유 재무데이터 기반으로 참조값을 제시하거나 기존에 완료된 평가사례 축적 기반으로 업종별 유사 기술의 가치범위값을 제시해 준다면, 본 시스템이 보다 지능형으로 지원 모듈을 연계 활용하고 실시간으로 손쉽게 고(高)정확도의 기술가치범위를 제시해 줄 수 있을 것으로 기대된다. 본 고에서는 웹기반 STAR-Value 시스템이 참조데이터 기반으로 지능형 연계를 수행하도록 해주는 모형선택 가이드라인 지원기능, 기술가치범위 추론 지원기능, 유사기업 선정 기반의 시장점유율 산정 지원기능의 내부 로직 구성을 설명한다. 상기 지원기능을 통해 비전문가(또는 초보자) 수준에서 최적의 평가모형 선택, 기술가치 범위 추론, 유사기업 선택 및 시장점유율 산정에 대한 정보지원이 데이터 사이언스 및 기계학습 기반으로 수행될 수 있다. 본 연구는 기술가치평가 분야의 이론적 타당성을 평가실무에서 활용할 수 있는 평가모델 및 지원정보를 실제 탑재한 웹기반 시스템의 소개에 의미가 있으며, 추가적으로 보다 객관적이고 손쉬운 지능형 지원시스템의 활용성을 높임으로써, 앞으로 기술사업화의 제 분야에서 다양하게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제27권4호
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• pp.73-95
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• 2021

본 연구는 Node2vec 그래프 임베딩 방법과 Light GBM 링크 예측을 활용해 우리나라 식음료 산업의 미개척 수출 후보국가를 탐색한다. Node2vec은 네트워크의 공통 이웃 개수 등을 기반으로 하는 기존의 링크 예측 방법에 비해 상대적으로 취약하다고 알려져 있던 네트워크의 구조적 등위성 표현의 한계를 개선한 방법이다. 따라서 해당 방법은 네트워크의 커뮤니티 탐지와 구조적 등위성 모두에서 우수한 성능을 나타내는 것으로 알려져 있다. 이에 본 연구는 이상의 방법을 우리나라 식음료 산업의 국제 무역거래 정보에 적용했다. 이를 통해 해당 산업의 글로벌 가치사슬 관계에서 우리나라의 광범위한 마진 다각화 효과를 창출하는데 기여하고자 한다. 본 연구의 결과를 통해 도출된 최적의 예측 모델은 0.95의 정밀도와 0.79의 재현율을 기록하며 0.86의 F1 score를 기록해 우수한 성능을 나타냈다. 이상의 모델을 통해 도출한 우리나라의 잠재적 수출 후보국가들의 결과는 추가 조사를 통해 대부분 적절하게 나타난 것을 알 수 있었다. 이상의 내용을 종합하여 본 연구는 Node2vec과 Light GBM을 응용한 링크 예측 방법의 실무적 활용성에 대해 시사할 수 있었다. 그리고 모델을 학습하며 링크 예측을 보다 잘 수행할 수 있는 가중치 업데이트 전략에 대해서도 유용한 시사점을 도출할 수 있었다. 한편, 본 연구는 그래프 임베딩 기반의 링크 예측 관련 연구에서 아직까지 많이 수행된 적 없는 무역거래에 이를 적용했기에 정책적 활용성도 갖고 있다. 본 연구의 결과는 최근 미중 무역갈등이나 일본 수출 규제 등과 같은 글로벌 가치사슬의 변화에 대한 빠른 대응을 지원하며 정책적 의사결정을 위한 도구로써 충분한 유용성이 있다고 생각한다.