본 연구는 공간정보기술(예, GPS, 구글어스 등)을 활용한 수업자료를 자신들의 수업에 적용한 6명의 교사를 연구하였다. 활용된 수업자료는 공간정보기술에 대해 배우기보다는 공간정보기술을 활용해 과제를 해결하는 방식으로 구성되었으며, 학습자의 적극적인 참여와 촉진자로서의 교사의 역할을 강조한다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 학습자 중심의 교수 학습방법에 익숙한 교사일수록 수업자료를 채택하고 능숙하게 활용하였다. 반면, 교사 주도의 수업에 익숙한 교사들의 경우 종종 학생활동을 교사활동으로 변경하거나 학생들이 고민해야 할 부분들을 교사가 미리 알려주는 모습이 관찰되었다. 둘째, 전반적으로 학생들은 수업자료에 흥미와 관심을 보였으며, 특히 학업성취 수준이 낮고 평소에 무기력한 모습을 보였던 학생들에게서 뚜렷한 행동 및 태도의 변화가 관찰되었다. 셋째, 혁신에 대한 학교의 문화, 관리자의 특성, 교사들이 수업자료를 체험하는 방식, 수업지원 특성 등이 수업자료의 채택에 영향을 미치는 요인들로 파악되었다.
학습자의 사고에 대한 최근의 인지심리학적인 연구들은 사고가 보다 영역 특수적임을 강조한다. 보다 영역 특수적인 지리적 사고는 교과 내용인 지식과 역동적으로 상호작용하는 총체적인 인지 과정이므로, 지리적 사고력 함양은 교수-학습의 직접적인 목표로 체계화되어야 한다. 본질적으로 지리적 사고력은 교수-학습의 내용은 물론 그것을 어떻게 전개할 것인가에 관련되는 것이므로, 목표의 체계화는 지리적 기능의 상세화와 그것을 바탕으로 한 구체화의 과정으로 이루어져야 한다. 지리적 지식도 분명히 중요하지만 지리적 사고력 교육의 목적 달성에는 기능이 결정적이기 때문에, 본 연구는 지리적 사고력을 교수-학습 목표로 구체화할 수 있는 지리적 기능의 상세화를 모색하였다. 먼저, 고차적인 지리적 사고력과 상대적으로 저차적인 지리적 기능을 중심으로 지리적 사고 과정에 관련되는 개념을 정의하였다. 그리고 목표 지향적 탐구과정에서 고려되는 문제 해결 능력, 의사 결정 능력, 비판적 사고, 창의적 사고 등이 상보적으로 기능하는 복합적 사고 전략의 관점에서 지리적 기능을 상세화하였다.
본 연구는 국가주도형으로 조성된 대표적인 산업집적지인 구미 IT 클러스터의 내생적 발전 가능성을 탐색하기 위해서 2005년부터 추진되어 온 산업단지 혁신클러스터정책의 미니클러스터 사업에 대하여 심층 고찰한 것이다. 구미 IT 클러스터를 구성하고 있는 산 학 연 주체들로 구성된 미니클러스터들은 관 주도의 외생적 조직으로 형성되었으나, 점차 자생적 조직화 과정을 거치면서 자율적인 학습 커뮤니티 조직으로 진화되는 모습을 나타내고 있다. 이를 통해 국지적 학습과 지식 공유가 활성화될 수 있는 사회적 자본의 축적과 국지적 뿌리내림으로 참여기업들뿐만 아니라 지역 기업들의 경쟁력 강화에 기여한 것으로 평가된다. 이러한 성과는 정부주도형으로 형성된 외생적 산업집적지가 대 다수를 차지하고 있는 한국의 산업집적지 활성화 정책 수립에 있어서 중요한 시사점을 제공한다. 특히 본 연구 결과는 미니클러스터 사업과 같이 자생적인 학습 커뮤니티 조직이 활성화될 수 있는 소프트웨어 중심의 클러스터 사업이 일관성 있게 추진될 필요가 있음을 강조한다.
본 연구의 목적은 신지역지리에 근거하여 지역학습의 3대 주제를 설정하고, 진주 지역학습을 위해 공간설명 장소이해 환경가치판단의 내용을 살펴보는데 있다. 지역은 공간 장소 환경 인식의 표상이라는 전제하에, 진주지역의 입지와 공간, 사건과 장소, 발전과 환경가치에 관해 연구한 결과는 다음과 같다. 진주는 입지적 조건이 유리한 상업적 농업 산업 및 농공단지 바이오산업이 발달하고 있으나, 농촌투자, 공단이전, 경제 활성화의 과제를 안고 있다. 진주지역사회에서 발생한 역사적 사건 즉 진주성 전투, 농민항쟁, 형평운동, 교육적 갈등은 시대적 변화에 따라 계층화된 시민들의 통합과 분리의 과정이며, 그 모습은 장소에 다양한 기호와 경관으로 재현되었다. 진주시민들은 기업도시 유치가 지속가능한 발전을 보장할 것인가 하는 환경가치 판단에 직면하여 있다. 지식 문화 환경의 도시를 표방하는 진주의 지역성은 경제활동, 장소이해, 장소판촉, 시민운동을 통해 끊임없이 재생산되고 있다.
현실의 공간을 가상의 공간으로 구현하여 문제를 분석하고 예측하는 기술이 개발되면서, 복잡한 도시 내의 정밀한 공간정보를 취득하는 것이 중요해지고 있다. 본 연구는 복잡한 경관을 가진 도시지역을 대상으로 무인항공기를 통해 영상을 취득하고 고해상도 영상에 적합한 영상분류 기법인 객체기반 영상분석 기법과 의미론적 분할 기법을 적용하여 토지피복 분류를 수행하였다. 또한, 동일시기에 수집된 영상을 바탕으로 인공지능이 학습하지 않은 지역에 대해 각 인공지능 모형의 토지피복 분류 재현성을 확인하고자 하였다. 학습 지역을 대상으로 인공지능 모형을 학습하였을 때, 토지피복 분류 정확도가 OBIA-RF는 89.3%, OBIA-DNN은 85.0%, U-Net의 경우 95.3%로 분석되었다. 재현성을 평가하기 위해 검증 지역에 인공지능 모형을 적용하였을 때, OBIA-RF는 7%, OBIA-DNN은 2.1%, U-Net은 2.3%의 정확도가 감소하였다. 형태학적인 특성과 분광학적인 특성을 모두 고려한 U-Net이 토지피복 분류 정확도 및 재현성 평가에서 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 정밀한 공간정보가 중요해짐에 따라 기초자료 생성 방법으로써 도시환경 연구분야에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
도시현상의 해석을 위해 공간정보는 필수적이다. 위치정보가 부족한 도시정보를 공간정보로 변환하기 위한 공간정보화 방법론이 꾸준히 개발되어왔다. 정형화된 주소정보나 지명 등을 이용한 Geocoding이나 이미 위치정보가 있는 공간정보와의 공간결합, 참조데이터를 활용한 수작업 형태 등이 대표적이다. 그러나 아직도 행정기관에서 작성되는 수많은 문서정보들은 비정형화된 문서형태로 인해 공간정보화의 수요가 있음에도 그동안 깊이 있게 다루어지지 못하였다. 본 연구는 자연어 처리 모델인 BERT를 활용하여 도시계획과 관련된 공개문서의 공간정보화를 진행한다. 주소가 포함된 문장 요소를 문서로부터 추출하고, 이를 정형화된 데이터로 변환하는 과정을 중점적으로 다룬다. 18년 동안의 도시계획 고시공고문을 학습 데이터로 사용하여 BERT 모델을 학습시켰으며, 모델의 하이퍼파라미터를 직접 조정하여 성능을 향상시켰다. 모델 학습 후의 테스트 결과, 도시계획시설의 유형을 분류하는 모델은 96.6%, 주소 인식 모델은 98.5%, 주소 정제 모델은 93.1%의 정확도를 보였다. 결과 데이터를 GIS 상에 맵핑하였을 때, 특정 지점의 도시계획시설에 관한 변경 이력을 효과적으로 표출할 수 있었다. 본 연구로 도시계획 문서의 공간적 맥락에 대한 깊은 이해를 제공하며, 이를 통해 이해관계자들이 더욱 효과적인 의사결정을 할 수 있게 지원하기를 기대한다.
본 논문은 환경 변화에 대한 기업의 동태적 적응 메카니즘을 설명하는 대조적인 두 이론을 고찰하고, 두 이론 간에 보완적 연계의 필요성을 밝히는 것이 그 목적이다. 1980년대 까지 재구조화론은 기업의 성공과 적응을 설명하는 지배적인 접근이었다. 그러나 이 접근은 환경 변화에 대해 어떻게 기업이 적응하는지, 기업들 간의 적응의 성패가 왜 상이하게 나타나는지에 대해 설명하지 않는다. 즉 재구조화론은 기업의 학습과 적응에 대한 맥락 특수적인 해석 시각을 제공하지 못한다. 한편 1990년대 이후에 기업의 학습과 진화에 대한 학문적 관심은 기업의 동태적 경쟁력을 이끄는 기업 학습의 본질을 고찰하는 것에 초점이 두어져 왔다. 조직학습론은 조직 진화에 있어 지식, 학습 그리고 역량의 중요성을 강조한다. 하지만 이 접근 또한 급진적인 환경 변화에 대한 기업의 적응 메커니즘에 대해서는 효과적으로 설명하지 못하고 있다. 본 연구는 이러한 맥락에서 기업의 동태적 적응과 진화는 재구조화 과정과 점진적 및 급진적 학습 과정의 길함을 통해 나타나는 사실을 설명하고, 이를 토대로 기업의 진화와 적응을 효과적으로 설명하기 위해서는 두 이론을 보완적으로 연계한 통합적 이론 체계가 구축될 필요가 있음을 제안한다.
본 논문에서는 지리 정보로부터 3차원 지형 정보로 복원하는 알고리즘을 제안한다. 자연스러운 3차원 지형의 표현을 위해 기존의 복원 알고리즘들은 삼각형 패치 기법이나 랜덤 프랙탈 중간점 변위기법들을 이용하여 복원하였다. 이와 같이 가우시안 분포를 사용한 랜덤 프랙탈 중간점 변위 방법으로 복원한 결과는 좌우대칭인 이미지에 대해서는 자연스럽게 표현되지만, 자연에 내재된 비대칭인 지형의 모습을 표현하기에는 어려움이 있었다. 좌우비대칭인 지형을 좀 더 자연스럽게 표현하기 위해 기존의 랜덤 프랙탈 중간점 변위 방법에 신경회로망을 이용하여 복원하는 알고리즘을 제안한다. 신경회로망의 학습결과를 3차원 지형 복원에 이용함으로써 비정형적인 데이터가 갖는 통계적 특성을 활용한다. 제시된 알고리즘의 우수성은 복원된 결과의 근사도 평가로 보인다. 또한, 신경회로망 학습 결과를 이용하여 산악지형과 평탄지형에 대하여 실험하고 실험 결과 산악지형에 대한 적용 예가 더 효과적임을 보인다.
국가 및 지역혁신체제에서 기업은 지식의 창출과 확산을 위한 중심적 행위자 역할을 담당한다. 따라서 혁신시스템이 효과적으로 기능하기 위해서는 시스템내의 기업들이 기업내의 조직학습과 더불어 타기업 및 관련기관과의 상호작용을 통해 혁신을 창출하는 학습조직이 되어야만 한다. 지금까지 혁신체제론의 연구들은 신업부문별, 지역별 및 국가별 수준에서 혁신 성과에 영향을 미치는 제도적 조건을 규명하는데 초점을 두어 왔다 그러나 이러한 연구들은 혁신체제의 중심 주체가 되는 기업조직의 학습 관행 및 조직 루틴이 지역혁신체제의 성과에 미치는 영향을 대해서는 상대적으로 소홀히 취급하고 있다. 본 연구는 이러한 문제점을 보완하기 위한 시도의 일환으로써 기업이 혁신을 달성하기 위해서 조직적 역량을 어떻게 구축하고 학습하는지에 대해 고찰하는 것을 목적으로 한다. 이것은 개별 기업의 혁신성과 경쟁력을 파악하는데 있어서 뿐만 아니라 국가 및 지역 혁신체제의 잠재성을 평가하는데 있어서도 매우 중요하다고 할 수 있다. 결론적으로, 기업들은 특정 지역혁신체제에 구속되기보다는 기업의 경계 안팎에 존재하는 다양한 혁신의 원천을 탐색하고 조직적으로 체화시키기 위한 노력들을 추구한다. 그러나 이러한 기업조직의 활동 관행이 지역혁신체제의 잠재성을 저하시키는 요인이라고 보기는 어렵다. 오히려 특정 지역혁신체제 내 기업들이 외부의 지식에 접근하고 그것을 조직적으로 체화하는 사회적 학습과정을 통해서 지역혁신시스템은 제도적 고착 효과를 탈피할 수 있고 혁신체제 전반의 혁신 잠재성을 향상시킬 수 있다.
사회과 지역학습은 교육과정의 지역화에 부응하고 사회과의 축소판이자 영역 통합의 실험장이라는 점에서 중요한 교육적 의미를 갖는다. 우리나라의 사회과 지역학습은 초등사회과를 중심으로 발전해 왔으나, 현재 보급된 지역교과서는 전국적으로 획일적인 목차구성을 보이는 소극적 의미의 지역화에 머물고 있다. 본 연구에서는 중등학교의 지역학습이 초등사회과의 지역학습과 연계된다는 측면에서, 특히 교사-학생이 주도하는 보다 적극적 의미의 지역화를 지향해야 한다고 주장한다. 이를 위해 지역적 적합화를 위한 이론적 과정을 검토한 후, 서로 다른 지역적 성격을 가진 두 지역을 사례로 하여 지역적 적합화 과정을 비교, 검토하였다. 그리하여, 각 지역의 경관과 지역관련 담론, 생태 환경 특성이 스트랜드의 지역별 비중 조절에 고려되어야 한다는 점과, 이것을 바탕으로 주제 추출의 지역적 적합화 및 내용조직이 진행되어야 한다는 점을 보여주었다. 이러한 이론적 배경을 근거로 이 글의 후반부에서는 지역적으로 차별화된 주제 및 내용조직의 실제를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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