중국은 GM 면화, 페튜니아, 토마토, 피망, 포플러, 파파야 등의 상업화를 승인하여 그 재배면적도 1996년부터 전 세계에서 6위를 차지하고 있다. 특히 지난 2009년에 GM 벼와 GM 옥수수의 대규모 포장시험이 허가된 이후 밀과 함께 주곡 작물에 대한 연구가 활발하게 진척되고 있어 향후 중국에서 가장 먼저 GM 쌀의 상업화가 승인될 것이라 전망된다. 현재까지 상업화가 허가된 대부분의 GM 작물들은 중국에서 자체적으로 개발된 것으로 중국의 농업용 GMO 안전관리법령에 따라 소규모 포장시험, 중간규모 포장시험, 대규모 포장시험단계를 순서대로 허가를 얻어 수행한 실험결과를 바탕으로 안전하다는 결론에 도달하여 상업화를 위한 안전증명서를 발급받은 GM event이다. 법령에 의하면 외국에서 수입하고자 하는 농업용 GMO는 연구와 시험, 생산, 가공용 등 3가지 그룹으로 구분하고 상업용으로 수입되는 농업용 GMO 역시 3가지 포장시험 즉 소규모, 중간단계, 대규모 그리고 마지막 안전증명서를 발급받는 단계별 승인절차를 거쳐야 하는 것으로 조사되었으며 초기단계부터 신청서를 제출하여 승인을 얻어야 시험용 시료의 반입이 허용된다. 이러한 단계별 포장시험에 소요되는 기간이 최소한 각 단계별로 1 ~ 2년 이상 소요되어 외국에서 개발된 GM 작물이 중국에 반입되어 재배 등 상업화가 되기까지는 상당한 시간과 예산이 소요될 것으로 전망된다. 본 논문에서는 중국의 안전관리체계와 국내의 안전관리체계와 비교하여 크게 차이가 나는 단계별 포장시험의 구분체계, 허가절차 등을 세밀하게 검토하여 향후 국내에서 개발 중에 있는 global GM 작물의 실용화에 참고자료로 활용하도록 하였다.
최근, 슈퍼컴퓨터 시스템은 교육, 의료, 국방 등은 물론 계산과학 시뮬레이션까지 다양한 분야에서 활용되고 있다. 특히, 슈퍼컴퓨터, 클라우드 등 이종의 계산 자원을 연동하는 시뮬레이션 환경은 시간, 공간적 한계를 극복하는 차세대 연구 환경으로서 다양한 응용 분야에서 큰 각광을 받고 있다. 그러나 기존의 이종 슈퍼컴퓨팅 환경은 API(Application Programming Interface)의 부재로 터미널 접근을 통해 계산 작업을 수행하는 단조로운 형태를 띠고 있으며, 이는 이종 컴퓨팅 자원의 접근성 및 활용성을 저해하는 주요 요소이다. 이러한 문제점을 해결하고, 슈퍼컴퓨팅 서비스의 다양성을 확보하기 위해, 본 논문에서는 계산과학 시뮬레이션을 위한 웹 기반 HPC (High Performance Computing) 작업 관리 프레임워크의 설계 및 구현에 대해 기술한다. 제안한 프레임워크는 슈퍼컴퓨터, 클라우드, 그리드 등의 다양한 이기종 자원을 활용하여 시뮬레이션 계산 작업을 수행할 수 있도록 플러그-인 기반 표준 인터페이스 및 번들 플러그-인을 제공하며, 플러그-인 관리자를 통해 손쉽게 자원 확장이 가능하다. 또한 시뮬레이션 작업의 생성, 제출, 제어, 상태 모니터링 등의 전주기적인 작업 라이프사이클 관리를 위해 HTTP 표준 방식의 RESTful endpoints들을 제공한다.
이 연구에서는 대구 지역 중학교 2학년 165명이 작성한 자유 탐구 보고서를 주제 영역, 탐구 가설, 그리고 탐구 변인의 측면에서 분석하였다. 여름방학이 시작되기 전 2시간 동안 오리엔테이션을 진행하면서 탐구 과정에 대해 소개하고, 주제를 탐색하도록 하였다. 여름방학 동안 학생들은 주제 선정, 실험설계 및 수행, 자료 수집 및 분석, 결과 보고서 작성 등의 과정을 스스로 진행하였다. 여름방학 후, 결과보고서를 제출받으면서 학생들이 주제 선정에서 활용한 자료의 출처, 가설의 정의, 그리고 탐구 과정에서 가장 어려운 단계에 대한 인식도 조사하였다. 보고서의 주제 영역은 물리, 화학, 생물, 지구과학, 생활 영역으로, 보고서에 기술된 가설은 예측 가설과 설명 가설로 분류하였고 가설의 정의에 대한 학생들의 인식과 비교하였다. 탐구 주제, 탐구 가설, 실험 설계 부분에 제시된 탐구 변인을 분석하여 범주형, 연속형, 불확실 유형으로 분류하였다. 연구 결과, 주제 영역 중 화학 영역의 보고서가 가장 많았고, 다음으로 생물과 생활 영역이 많았다. 전체 165개 보고서 중 130개에 탐구 가설을 포함하고 있었는데, 이들 중 대부분은 예측 가설에 해당하였다. 보고서에 제시된 탐구 변인을 분석한 결과, 탐구 주제와 탐구 가설에 기술된 독립 변인과 종속 변인은 불확실 유형이 많았다. 그러나 실험 설계 부분에 기술된 변인들은 불확실 유형이 많이 줄어들었고, 범주형 변인이 증가하였다. 탐구 수행 과정에서 가장 어려운 단계에 대한 질문에 학생들은 주제 선정 단계를 가장 많이 선택하였다.
본 연구에서는 서울형 어린이집 공인인증을 통과한 보육시설의 종사자를 대상으로 서울형 어린이집 공인인증에 대한 인식을 알아보았다. 이를 위해 시설장 69명과 보육교사 240명, 총 309명을 대상으로 설문조사를 하였으며, 빈도분석, ${\chi}^2$ 검증을 이용하여 수집된 자료를 분석하였다. 그 결과 첫째, 시설장과 교사 모두 서울형 어린이집 공인인증 시행의 주요 목적은 보육서비스에 대한 효과적인 질관리 시스템 마련이며, 서울형 어린이집의 인증 대상으로 가장 적합한 시설은 민간보육시설이고 다음은 가정보육시설이라고 인식하는 것으로 나타났다. 서울형 어린이집 공인인증을 준비하는 것이 보육시설 평가인증에 비해 쉽다는 응답이 높았으며, 서울형 어린이집 공인인증을 통해 국 공립과 민간보육시설 사이의 선호도 차이가 해소될 것을 시설장과 교사 모두 기대하는 것으로 나타났다. 둘째, 서울형 어린이집의 운영체계에서 시설장은 맞춤보육서비스 평가 시 '계획서만 제출'하는 방식을, 교사는 '맞춤보육서비스 실시 후 평가'를 가장 원하는 것으로 나타났다. 안심보육서비스와 클린운영 영역에서는 시설장과 교사 모두 현재 제도에 대한 선호도가 높았다. 셋째, 서울형 어린이집 공인인증의 활성화를 위해 가장 필요한 것은 보육교사의 시간 외 수당에 대한 보완과 정부의 연속성 있는 보육정책이라는 응답이 높았다.
본 논문은 학생들이 현대 산업사회에서 요구하는 여러 가지 능력을 기르기 위하여 PBL을 교과목에 적용하였다. 공과대학에서 PBL 활용을 위하여 PBL 문제를 개발하여 수업에 적용하고 PBL 효과를 확인하였다. 연구대상은 '컴퓨터공학입문' 교과목을 수강한 H대학 1학년 학생 63명이었으며, PBL수업은 15주에 5개의 PBL 문제를 적용하였다. 학생들은 주어진 문제의 PBL 활동이 끝날 때마다 성찰일지를 작성하여 제출하였으며, 5번째 PBL 문제 활동이 끝난 후에 PBL 활동에 대한 강의 평가지를 작성하였다. 연구 결과는 학습내용에 대한 이해, 협동학습에 대한 이해, 실제적 경험, 창의문제해결력, 프리젠테이션 스킬, 의사소통능력, 자기주도적 학습 능력, 자신감과 같은 다양한 PBL의 효과를 경험한 것으로 나타났다. PBL 활동 과정에서 함께 모이는 어려움, 시간이 많이 소요되는 어려움이 도출되기도 하였다. 학생들은 이 PBL 학습 활동은 현대 산업 사회에서 요구하는 미래의 유능한 엔지니어로서의 전문성을 기를 수 있는 중요한 방법이라고 인식하고 있었다. 이는 창의적 문제해결력을 갖춘 전문 인재를 육성하고자 하는 공과 대학 교육의 궁극적인 교육 목표 달성에 큰 시사점을 준다.
본 연구는 학생이 학습과정(learning process)에 능동적으로 참여하여, 능력을 향상하며, 자신감을 갖고 학생성공(student success)이라는 궁극적인 목표에 도달하는 것을 목표로 한 기초수학 특히 이산수학 강좌의 운영사례를 다룬다. 이를 위해 첫째, 본 연구진에 의해 개발/제작된 강의록과 사이버실습실을 미리 제공하였다. 둘째, 이를 바탕으로 학생들이 학습관리 시스템(learning management system)을 통해 예습, 복습, 질문, 답변, 토론을 충분히 할 수 있도록 하였으며, 팀별로 기말 프로젝트에 참여하게 하였다. 셋째, 한 학기 동안의 모든 학습과정을 보고서로 작성하여 제출, 발표하고 이를 바탕으로 한 평가를 하였다. 이러한 강의 모델을 통해 학생들은 자신의 학습과정 및 문제해결과정을 서술하고 발표하면서 비판적인 사고 능력을 자연스럽게 갖추는 과정을 경험하고 공유한다. 본 연구는 기존의 연구와 달리 교수자가 많은 시간을 들이지 않고도, 그리고 여러 지원 또는 우수한 조교가 돕지 않아도 교수 스스로 개인별, 수준별, 맞춤형, 창의적 이산수학 교육이 가능하다는 것을 보여주는 모델을 만든 것으로 이를 공유한다.
본 연구는 수학학습 멘토링 활동이 예비수학교사들의 수학교수지식에 미치는 영향에 대해 알아보기 위하여 M대학교 수학교육과 학생 6명을 연구 대상자로 선정하였다. 예비수학교사들은 농촌지역 중학생과 주 2회 2시간씩 15주 동안 1:1로 수학학습 멘토링을 진행하였으며, 매주 학습사항 및 정서관찰을 기록한 멘토일지를 과제로 제출하였다. 예비수학교사들의 멘토일지, 성찰일지와 면담 내용을 바탕으로 수학학습 멘토링 활동이 예비수학교사들의 수학교수지식과 학생에 대한 이해 및 자아성찰에 미치는 영향을 분석한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 수학학습 멘토링은 예비수학교사들에게 이론적인 수학교육학의 내용을 학교현장에서 적용할 수 있는 기회를 제공함으로써 이론적인 지식을 실천적 지식으로 발현하게 하였다. 둘째, 수학학습 멘토링은 예비수학교사들에게 학생을 이해하는 방법과 이해하는 능력을 갖추는데 도움을 주었고, 학습자로서의 자신의 태도 및 자세에 대해 반성하게 하는 기회를 제공하였다. 셋째, 수학학습 멘토링은 예비수학교사들에게 수업에 대한 반성의 기회를 제공함으로써 교수 활동을 신장하는데 도움을 주었다. 넷째, 수학학습 멘토링은 예비수학교사들의 교직에 대한 신념과 교직관의 변화에 긍정적인 영향을 주었다.
현행 5G 특화망 이용절차는 신청, 심사, 이용, 이용 점검의 단계를 거치며 주파수 할당 전 절차로 신청, 심사단계, 주파수 할당 후 절차로 이용, 이용점검 단계로 구분할 수 있다. 5G 특화망 신청을 위해서는 여러 종류의 서류 제출이 필요하며, 서류 심사 과정과 5G 특화망 주파수 이용을 위한 무선국 검사로 인해 5G 특화망 신청 사업자가 실질적으로 특화망을 사용하기까지의 절차가 복잡하고, 상당한 시간이 소요된다. 본 논문에서는 현행 프로세스보다 신속하고, 간소화된 5G 특화망 주파수 할당을 위해 블록체인 플랫폼을 사용한 5G 특화망 주파수 할당 프로세스를 제안하였다. 블록체인 플랫폼과 NFT(Non-Fungible Token) 활용을 통해 주파수 할당 과정에서 필요한 데이터의 신뢰성과 무결성을 확보하였고, 주파수 이용 정보의 보안 유지와 신뢰 가능한 5G 특화망 주파수 할당 프로세스를 구축하였다. 또한 사람의 개입을 최소화하는 RPA 시스템을 적용하여 5G 특화망 할당 과정에서의 공정성을 확보하였다. 마지막으로 모의실험을 통하여 이더리움 블록체인 기반의 5G 특화망 주파수 할당 프로세스를 수행하였다.
세계적 추세에서 볼 때, 환자의 존엄사에 대한 논의는 연명의료중단의 문제에서 점차 조력사망의 허용 여부와 그 요건에 대한 문제로 진행되고 있다. 미국의 여러 주와 캐나다, 벨기에, 네덜란드 등 서구유럽 국가에서는 의사의 조력을 통하여 사망시기를 앞당기는 치료를 제도화하였다. 프랑스에서는 오랜 시간 동안의 문제 제기와 검토 끝에, 다른 유럽 국가에 비해서는 완만한 속도로 관련 법제에 대한 논의가 이루어지고 있다. 프랑스에서는 20세기 후반부터 존엄사에 대한 사회적 논의와 입법적 시도가 활발히 이루어져 왔다. 2005년의 레오네티 법에 의해 환자의 의사에 반하는 무의미한 치료의 지속이 금지되었고 2016년 클레이-레오네티 법 이후 환자에게 강도 높고 지속적인 진정제를 사망시까지 투여하는 것을 합법화하였다. 그러나 이웃하는 다수의 유럽국가와 달리 프랑스에서는 사망 시기 자체를 앞당기는 처치는 환자가 원한다고 하여도 여전히 금지되고 있다. 임종기의 환자가 의사의 조력을 받아 고통 없이 사망에 이르는 것을 허용할 것인가에 대한 실존적이고 보편적인 질문이 최근 중요한 문제로 부각되면서 다수의 국회의원들이 조력사망을 합법화하는 내용의 법률안을 제출하였다. 이 논문에서는 프랑스에서 존엄한 죽음에 대한 환자의 권리(droit de mourir dans la dignité)와 관련하여 전개된 입법과정을 살펴보고 최근 조력사망의 합법화를 시도하는 프랑스의 법률안들을 우리 연명의료결정법 개정안과 비교·검토하고자 한다.
본 논문에서는 산업안전보건법에 따라 유해·위험 설비 사업자가 제출하여 공정안전관리 전담기관으로부터 승인받은 공정안전보고서의 데이터를 기반으로 사업장 안전성 향상을 위한 인공지능 통합 공정안전관리(PSM) 시스템 설계를 위한 가이드라인을 제안하였다. 제안된 가이드라인으로 구성되는 시스템은 단일사업장 또는 다수의 사업장을 운영하는 사업자와 공정안전관리 전담기관에 각각 구축하며, 데이터 수집·전처리, 확장 및 분할, 레이블링, 학습 데이터 셋구축 등의 주요 구성 요소와 단계로 구성하였다. 각 공정에서 발생하는 공정 운영 데이터 및 변경 허가 승인 데이터의 수집이 가능하며, 사업장 운영에서 발생하는 모든 데이터의 분석을 통해 잠재적인 고장 예측 및 유지보수 계획을 수립하여, 공정 운전 상황에서의 의사 결정 지원이 가능하다. 또한, 정확하고 신뢰할 수 있는 학습 데이터, 특화된 데이터 셋을 이용하여 시간 및 비용 절감, 인적 오류를 포함한 다양한 위험 요소 감지와 예측, 지속적인 모델 개선 등에 유용성과 효과를 갖으며, 이를 통해 작업장 안전성 향상 및 사고 예방이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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