Web2.0은 정치, 경제, 사회 등의 다양한 분야에서 큰 영향을 주었는데 교육 분야에서도 활발한 응용을 볼 수 있었다. Web2.0을 교육적으로 활용할 수 있는 다양한 사이트 중 Wikipedia는 Web2.0의 집단지성을 대표하는 것으로 유명하다. Wikipedia는 오픈소스백과사전으로서 누구나 편집이 가능하고 배타적인 저작권을 가지고 있지 않기 때문에 사용에 제약을 받지 않는다. 현재 267개의 언어로 서비스되고 있으며, 모든 언어를 합하면 1000만여 항목이 넘으며, 앞으로의 발전이 기대되는 온라인 사전이다. Wikipedia는 정보 검색, 정보생성, 위키문법이용 편집, 토론 등의 기본 기능과 사용자문서 관리, 문서역사, 바벨, 위키미디어 프로젝트 등의 응용 기능이 있으며, 집단지성과 즉시성, 발전가능성, 개방성, 대용량성 등의 교육적 장점을 갖고 있으나, 현재 한국 교육 현장에서는 활발히 이용되고 있지 않은 것이 현실이다. 이에 Wikipedia를 초등학교 교육 현장에 적용하는 다음의 6가지 활동을 제안한다. 첫째, 정보검색, 둘째 정보편집, 셋째 정보생성, 넷째 정보토론, 다섯째 학습 결과물의 정리, 여섯째 프로젝트 학습의 활동들을 적용할 수 있다. 브리태니커사전과 비교할 정도로 정확하다는 긍정적인 시각과 누구나 편집을 할 수 있기 때문에 문서훼손이 생겨 부정확하다는 부정적인 시각이 있다. 또한 한국 Wikipedia가 타국의 Wikipedia에 비해 부진한 이유를 찾는 논의에는 여러 해석이 있다. 이러한 논의에도 불구하고 Wikipedia에는 무궁한 발전 가능성이 있기 때문에 교육에 활용할 만한 가치가 있다고 판단된다.
이 글은 대한인쇄문화협회가 지난 6월 16일 개최한 '환경을 고려한 인쇄잉크의 생산과 이용' 이라는 주제의 세미나에서 발표된 내용을 옮긴 것이다. 인쇄잉크산업에 있어서 환경대책과 고품질화를 위한 연구, 그리고 구미지역에서 대두유를 이용해 개발한 인쇄잉크의 사용 현황과 기술적 추이에 대해 이해를 도울 것으로 기대한다.
윤리 도덕적인 실천의 문제에 있어서 토마스 아퀴나스의 사유는 '주지주의(지성주의)'라 불린다. 이는 다만 도덕적 실천에서 의지보다 지성이 앞서거나 중요하다는 것만을 의미하는 것이 아니라, 인식론적, 형이상학적으로 그리고 정신심리학적으로 중요한 의미를 내포하고 있다. 첫째는 '앎의 확실성에 관한 문제'로 '앎의 제1원리들'을 긍정하는 것을 의미한다. 토미즘에서는 이성의 영역에서뿐 아니라 실천의 영역에서도 마찬가지로 의심의 여지가 없는 확실한 앎들이 존재하는데, 그 자체로 분명한 이러한 앎들은 그 확실성으로 인하여 이후의 다른 모든 앎들의 확실성의 기초가 된다. 이러한 앎들을 알 수 있는 원리가 곧 앎의 제1원리인데, 이성과 양심이 그것이다. 따라서 토미즘의 '지성주의'는 곧 형이상학의 지반을 제공하는 근거가 된다. 이성의 경우 그 대상의 여부에 따라서 상위이성과 하위이성으로 구분되는데, 상위이성의 대상들은 인간의 자연적인 이성이 다룰 수 없는 '형이상학적인 대상'이다. 이러한 상위이성에 대한 긍정은 도덕적인 영역과 종교적인 영역에서의 인간의 '자율성'에 대한 근거를 제공하고 있는데, 그것은 자연적인 이성의 대상을 넘어서는 영역에서 조차 스스로의 추론을 통하여 확실한 앎을 도출할 수 있으며, 이에 따라 스스로의 선택을 통해 행위를 실행할 수 있기 때문이다. 마찬가지로 토마스 아퀴나스에게 있어서 선악판단의 제일원리로서의 양심은 상위이성과 하위이성 모두에게 적용될 수 있는 것이며, 따라서 직접적인 신의 계시에 의한 진리가 아닌 일체의 세상의 권위보다 앞서는 것으로, 올바른 양심에 의한 행위는 항상 진리와 선을 보증하고 있다. 이는 도덕적인 실천의 행위에 있어서 거의 절대적으로 자기행위의 주인이 될 수 있다는 '주체성'을 의미하는 것이다. 나아가 모든 것을 총체적으로 그리고 동시적으로 이해하는 능력을 의미하는 '의식'은 양심을 그 지반으로 하고 있다. 따라서 최소한 원리적으로 토미즘에 있어서 올바른 행위 혹은 도덕적인 행위는 우선적으로 올바른 앎에서 주어진다. 그렇기 때문에 토마스 아퀴나스의 사유에 있어서 진정한 앎(의식적인 앎)은 곧 실천적인 행위와 일치하고 있다고 말할 수 있거나 아니면 최소한 앎은 실천을 위한 결정적인 '동인'이라고 말할 수 있는 것이다. 이는 토미즘이 '지성주의'라는 그 정의를 가장 잘 설명해주는 것이 될 것이다.
최근 여러 기업들에 의해 시도되고 있는 개방형 혁신은 고객의 의견을 조직혁신에 활용하는 유용한 방법론으로 평가받고 있다. 그러나 이를 효과적으로 구현하여 실효를 거두기 위해서는 전략적인 접근이 필요하다. 본 연구에서는 온라인 커뮤니티를 활용한 개방형 혁신의 대표적인 성공사례로 알려진 스타벅스의 커뮤니티에 대한 사례연구를 통해 고객들의 집단 지성이 어떻게 해당 커뮤니티를 통해 개방형 혁신으로 구현되었는지 살펴보고 구축 성과와 함께 성공요인에 대해 논의하였다. 이를 토대로 개방형 혁신에 따르는 다양한 도전들을 분석하고 이에 대응하기 위하여 고객관리와의 연계, 오피니언 리더 활용, 공학적 기법 도입 등 효과적이고 효율적인 개방형 혁신 구현을 위한 방안을 제안하였다.
지식의 생성 주체로서 집단지성이 주목받고 있다. 집단지성으로 문제를 해결하기 위해서는 협업이 필요한데 협업을 위한 기본 조건은 정보의 공유이다. 이 연구에서는 4명의 과학영재 학생들을 대상으로 불일치 상황을 제시하고 이를 과학적으로 설명하도록 요구한 후 그들의 문제해결과정을 분석함으로써 과학영재들이 협업적 문제해결과정에서 무엇을 공유하는지를 알아보았다. 연구 결과, 과학영재들은 문제발견과정에서 전제와 문제를 공유하였고, 가설 생성과정에서는 문제해결의 목표와 이 목표에 도달할 수 있는 수단을 공유하여 가설을 생성하기 위한 조작자 인출에 이용하였다. 생성된 가설이 평가되는 과정에서는 해결방법의 평가기준으로서 제약조건과, 이를 이용한 평가의 결과를 공유하였다. 이는 집단이 생각의 공유를 통해 스스로 지식을 창출하고 자신들의 개념을 변화시켜 나가는 것을 의미한다. 이러한 문제해결과정을 통한 자발적인 개념변화는 영재교육에 시사점을 제공한다.
기후변화로 인하여, 홍수, 사막화, 엘니뇨 등의 자연재해가 이전보다 더 발생하고 있다. 기후변화 적응은 전 세계적으로 기후변화 대응보다 중요해지고 있다. 기후변화 적응을 위한 이슈 중 하나가 물 순환이다. 각 국가에서는 물 순환을 활성화하기 위한 기술을 개발하고 있다. 특히, 저영향개발(LID, Low Impact Development)이라는 물을 확보하기 위한 정책이 각 국가별로 추진되고 있으며, 이에 따른 기술이 개발되고 있다. 국내에서도 2001년에 국토해양부는 수자원장기종합계획을 발표하고, 환경부에서는 2013년에 LID기술요소 가이드라인과 환경영향평가 시 적용 가능한 저영향개발 매뉴얼을 개발하는 등 LID기술을 개발하고 적용하기 위한 정책을 펼치고 있다. 이러한 LID기술 중 하나가 빗물 집수시스템이며, 이 빗물집수시스템은 주거지역에서 빗물을 배수하고, 집수하여 빗물을 이용하기 위해 적용되고 있다. 현재 적용되고 있는 빗물 집수시스템은 측구 집수시스템과 원형 집수시스템이 있으며, 최근에는 수로형 집수시스템이 적용되는 지역도 있다. 본 연구에서는 전과정 평가(LCA, Life Cycle Assessment)를 이용하여 빗물 집수시스템의 환경성을 평가하고자 한다. 현재, 국내에서는 녹색건축물인증, 탄소성적 표지인증, 환경성적 표지인증 등 LCA를 이용하여 환경성을 평가하고 있다. 특히, 본 연구에서는 기후변화 측면에서 LCA를 적용하여 이산화탄소배출량을 평가하고자 하였다. 본 연구의 범위는 빗물집수시스템 30m로 가정하였으며, 측구 집수시스템, 원형 집수시스템 및 수로형 집수시스템의 건설, 운영 및 유지관리, 해체 및 폐기단계의 전 과정이다. 각 빗물 집수시스템에 대해 각 단계별로 이산화탄소 배출량을 산정한 결과, 수로형 집수시스템은 $2.82\;ton\;CO_2\;eq./set$이며, 원형 집수시스템은 $27.65\;ton\;CO_2\;eq./set$, 측구 집수시스템은 $21.54\;ton\;CO_2\;eq./set$이 배출되었다. 이산화탄소배출량 측면에서는 수로형 집수시스템이 나머지 두집수시스템보다 87~90%가 저감되는 것으로 나타났다. 본 연구는 저영향개발에 대응하는 동시에 기후변화를 대응한다는 측면에서 빗물 집수시스템 정책에 활용되고, 설계시에도 반영될 수 있을 것으로 사료된다. 추가적으로 이산화탄소뿐 만 아니라, 다른 환경성을 평가하는 연구가 진행될 필요가 있다.
본 연구는 학습자 및 교수자의 학습 방법 및 교수방법을 선정하는데 있어서 집단 지성 알고리즘을 적용하여 콘텐츠 추천 시스템을 개발 하여 학습자 및 교수자가 효과적인 학습을 진행하는 것을 목적으로 하고 있다. 이를 위하여 최근 쇼핑몰이나 영화등에 적용되는 추천시스템을 교육에 적용하여 교수학습 주제를 선정시 학습자 수준, 학습환경, 학습자의 상태등에 따른 적절한 학습 방법 및 교수 방법을 제공하여 학습자는 본인에게 알맞은 학습 방법을 찾는데에 더 효율적이여 교수자는 교수학습과정을 설계하는데 시간을 절약할 수 있는 시스템을 개발하였다. 최종적으로 개발된 학습 콘텐츠 추천시스템에 대한 정확성 및 효용성은 교수자 및 학습자들의 지속정인 사용으로 데이터가 쌓인 후 사용자들의 평가를 통하여 검증이 필요 할 것이다.
본 연구의 목적은 예비교사들의 집단지성을 활용한 글쓰기활동을 통해 과학지식 형성과정을 탐색하는 것이다. 이를 위하여 과학논리논술 전공수업을 수강하는 29명의 대학생들을 대상으로 적정기술이라는 과학주제를 제시하여 이에 대한 지식의 형성과정을 탐색하였다. 이 활동은 학생들의 자유로운 참여와 쌍방향 커뮤니케이션을 위해 온라인상에서 진행되었으며, 모든 학생들이 충분히 자신의 의견을 표현하고, 다른 학생들의 정보를 판단할 수 있도록 한 달이라는 기간 동안 실시되었다. 참여방식은 한 학생이 관련 정보를 제시하면 다음 학생은 기존정보를 읽고 자신이 원하는 정보를 조합 및 수정하여 제시하는 것으로 실시되었으며 참여횟수는 제한하지 않았다. 또한 질문지를 제시하여 참여자가 해당 글을 수정하거나 정보를 추가한 이유를 기술하도록 하였다. 연구결과 학생들은 크게 4단계의 과정을 통해 집단적 과학지식을 형성해 나가는 것으로 나타났다. 첫 번째 단계는 정보가 팽창하는 단계이며, 두 번째 단계는 가치정보가 축적되기 시작하는 단계이다. 세 번째 단계는 논리 비판적 사고단계이며, 마지막으로 퇴고단계를 거쳐 예비교사들이 개인의 지성을 더해 과학지식을 형성해 나갔다. 본 연구의 결과를 통해 집단에 의해서 구성되는 지식은 어떠한 과정을 통해 형성되어 가는지 확인할 수 있었으며, 그 과정 안에서 일어나는 다양한 참여형태 및 사고활동을 탐색할 수 있었다. 이러한 연구결과를 토대로, 향후 집단지성을 활용한 다양한 수업개발을 통해 학생들의 논리력과 비판적 사고력을 신장할 수 있을 것이라 기대된다.
본 연구의 목적은 현재 국내에서도 스마트워크가 확산되고 있는 바, 스마트워크의 도입이 직무성과에 어떠한 영향을 미치는지를 분석하고자 한다. 스마트워크를 도입하여 사용하고 있는 국내 대기업, 중소기업에 근무하는 직원들을 대상으로 다수의 설문지를 통한 실증분석 즉 빈도, 요인, 신뢰도 분석을 실시하였고, 통계분석의 도구인 PROCESS Macro를 사용하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 스마트워크 도입기업의 IT자원은 직무성과에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 스마트워크 도입기업의 IT자원은 집단지성과 독립적으로는 직무성과에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 셋째, 집단지성 중 개방과 협업이 IT자원과 업무개선 간을 매개하고, 집단지성 중 참여, 개방 및 협업이 IT자원과 업무협조 간을 매개하는 것으로 나타났다. 향후에는 동일 산업군내에서 스마트워크 도입 기업과 미도입 기업간 재무성과를 비교하거나 동일 기업 내에서 스마트워크 도입 전후의 재무성과를 동태적으로 비교하는 정량적인 분석이 필요하다.
본 논문에서는 SCHMM에 적용된 관찰 확률 최대화에 의한 화자 적응 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 SCHMM의 관찰 확률 밀도들이 새로운 화자의 음성 특징을 잘 표현하지 못하는 경우 인식 성능이 저하되는 것을 막기 위하여, 적응 데이터의 각 특징 벡터들이 최대의 관찰 확률을 가질 수 있도록 관찰 확률 밀도를 결정하는 평균 벡터 μ와 분산 행렬 Σ를 기울기 탐색(gradient search) 알고리즘에 의해 반복적으로 적응시켜 주는 방법이다. SCHMM의 상태 천이 확률 A와 혼합 밀도 계수 C는 관찰 확률 밀도 적응 과정 을 거친 후, 적응 데이터로부터 구한 확률과 기존 확률의 가중 평균을 취하는 과정을 반복 하여 적응시켜 주었다. 제안된 화자 적응 알고리즘을 사용하여 단독음 인식 실험을 수행한 결과, 화자 적응을 수행하지 않았을 때와 비교하여 화자 독립 시스템에서는 평균 9.8%, 남 성 화자 종속 시스템에서는 평균 46.0%, 여성 화자 종속 시스템에서는 평균 52.7%의 인식 률 향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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