최근 정보통신기술의 발전으로 스마트한 기술들이 확산되면서 이전과 다른 방법으로 소통하고 콘텐츠를 활용할 수 있게 되었다. 이러한 변화는 보다 다양한 학습방법을 가능하게 함으로써 교육산업에 큰 변화를 가져오고 있다. 한국은 e-러닝에 이어 스마트러닝 선도국으로 도약하기 위해 2011년 스마트교육 추진 정책 수립을 시작으로 공교육에 스마트러닝 도입을 적극 추진해왔다. 그러나 아직까지 스마트러닝의 추진 성과는 미미한 것으로 판단된다. 따라서 현 시점에서 공교육의 스마트러닝 추진 문제점을 파악하고 개선안을 마련할 필요가 있다. 본 연구는 스마트러닝이 공교육에 정착하기 위한 성공전략을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 공교육과 스마트러닝 환경을 종합적으로 검토하고, SWOT 분석과 AHP 기법을 통해 전략 요인과 우선순위를 도출하였다. 분석 결과, 국내 공교육 환경에 스마트러닝을 성공적으로 정착시키기 위해서는 약점을 보완하여 위협을 극복하는 WT전략에 초점을 맞춰야 하는 것으로 나타났다. 세부 요인으로는 미흡한 스마트러닝 관련 교사 연수 제도(W2), 제도차원 교육환경기반 및 추진역량(S4), 스마트러닝 추진에 대한 제한적 정부지원(T4) 순으로 나타났다. 특히 정부의 제도적 기반이 우선적으로 검토되어야 한다는 시사점이 도출되었다. 이 연구는 향후 스마트러닝 추진을 위한 정책과 지원제도 수립 과정에 전략적 가이드라인을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
울산단층의 구조와 위치는 한반도 동남부의 지각 진화 해석에 중요한 역할을 한다. 울산단층을 피복하고 있는 충적층의 두께와 충적층 하부의 단층 수반 파쇄대를 조사하고 가능하다면 주단층의 정확한 위치를 파악하기 위하여 굴절법 탄성파탐사와 쌍극자 전기비저항탐사를 수행하고 분석하였으며, 이들 결과와 함께 이 지역에서 독립적으로 수행된 타연구의 반사법 탄성파탐사 결과를 도입하여 종합적인 해석을 하였다. 전기비저항탐사에서 동천 동쪽에서의 탐사선에서는 단층으로 사료되는 비저항 이상대가 발견되지 않았으나, 동천 서족 탐사선에는 잘 발달된 연속적인 낮은 비저항이상대를 발견하였다. 이는 울산단층의 주단층은 동천이나 동천 서쪽에 위치하는 것을 시사한다. 동천 동쪽 탐사선에서 실시한 굴절법 탄성파탐사에서는 기반암과 충적층의 경계 및 지하수면으로 사료되는 두 굴절면을 발견하였으며, 충적층의 두께는 약 30 m정도로 해석되었다. 결과해석의 신뢰도를 높이기 위하여 본 조사와 별도로 실시된 반사법 탄성파 자료를 참고한 결과 반사법 탄성파 탐사에서 발견된 많은 단층대가 굴절법탐사나 비저항탐사에서는 나타나지 않았다. 낮은 비저항 이상은 파쇄대를 따른 함수량의 영향보다는 점토의 영향에 밀접한 관련이 있는 것으로 가정할 때 고원인은 설명되나, 굴절법탐사나 비저항탐사의 해상도와 관련이 있을 수 있다. 정확한 원인구명을 위해서는 정밀한 연구가 필요하다. 일반적으로 전기비저항 탐사는 단층위치 파악에 유용한 지구물리학적 탐사법으로 알려져 있으나 본 조사에서는 반사법 탄성파 탐사에 비해 그 효과가 뚜렷하지 못하였다. 쌍극자 전기비저항탐사에서 해상도를 유지하면서 가탐심도를 증가시키기 위해서는 전개수를 늘려야 한다. 그러나 배경잡음 때문에 한계점을 가지는데, 본 조사에서 측정치의 통계학적 성질을 볼 때 조사지역에서의 측정치가 전개수 16까지는 충분한 의미를 가짐을 알 수 있었다.
현재 국내외 콘텐츠 산업은 미디어 플랫폼 형태의 진화와 함께 다변화되는 관객들의 기호에 맞춰 다양한 변화를 보여 왔으며 이러한 배경엔 컴퓨터와 네트워크의 발달이 함께 했다. 본 연구는 이러한 새로운 환경에서 탄생한 뉴미디어 플랫폼을 작품홍보를 위한 장으로 활용한 작품으로 스톱 모션 기법으로 제작된 2010 남아공 월드컵 주제가 <일어나라 대한민국>의 애니메이션 뮤직비디오 제작 사례를 분석하여, 이 작품에서 시도된 제작과 마케팅의 경제성을 살펴본다. 먼저, 총체적 비용 절감을 위해 <일어나라 대한민국>의 뮤직비디오는 일차적으로 제작과정의 단순화를 위해 하나의 퍼펫(puppet) 원형 모델을 여러 캐릭터에 중복 사용하여 모델 제작시간과 비용을 단축하였으며, 애니메이팅(animating)에 소요되는 시간을 단축하기위해 노래에 맞춰 환호하는 관객들의 동작을 반복되는 가사 "일어나라 대한민국"을 하나의 사이클로 완성해 같은 가사가 반복되는 부분마다 복사하여 사용하였다. 제작단계에서는 제작기간의 단축과 비용절감이라는 이슈 외에도 작품의 주 홍보매체인 UCC(User Created Contents)가 가지고 있는 바이럴 마케팅(viral marketing)의 효과를 기대하여 월드컵 시즌 상품으로 티셔츠를 제작 및 판매하기 위해 작품 내 캐릭터들의 의상이 디자인되었다. 이는 작품 내 캐릭터들의 의상이 매체를 통해 노출되고, 실제 인물들이 주는 친밀감이 티셔츠의 홍보와 연결되어 '크라잉 넛' 밴드의 팬을 주축으로 판매가 시도된 것이다. 결과적으로 판매 실적은 제작비를 충당할 만큼 충분치 못하였으나, 소규모 독립 애니메이션이 새로운 매체와의 결합으로 자생적 시스템을 갖출 수 있다는 가능성을 보여주었다는 점에서 이러한 시도는 주목할 만하다. 더욱이 새로운 미디어 환경에서 애니메이션 작품 내의 노출된 상품을 판매로 연결해 바이럴 마케팅(viral marketing)의 광고 효과를 적절히 활용하였다는 점에서도 국내 애니메이션제작 산업에서의 새로운 시도라 하겠다.
유전체 연구란 목적하는 유전체의 구조를 밝히고 가지고 있는 모든 유전자의 기능 및 진화과정을 망라하여 이해하고자 하는 것이다. 계통발생학상 애기장대와 연관되어 있는 Brassica rapa는 채소, 유지 및 사료로 이용되는 중요한 작물의 하나이다. Brassica rapa의 유전체 연구를 착수하는 데는 적합한 유전학적 재료 및 유전체 재료가 있어야 한다. 우리는 배추 (Brassica rapa spp. pekinensis)를 재료로 하여 표준 mapping 집단을 개발하여, 78계통으로 구성된 DH집단과 약 250 계통으로 구성된 RI집단을 개발하였다. 2가지 제한효소 (HintIII, BamHI)를 이용해 세균인공염색체 (BAC) library (KBrH, KBrB)를 만들었고, 이들은 각각 56,592개와 50,688개의 클론으로 구성되어 있다. 또한 배추의 각기 다른 부위를 이용하여 만든 22가지의 cDNA library를 이용하여 평균 575bp의 길이를 가지는 104,914개의 EST 분석을 실시 하였다. 세계적으로 'Multinational Brassica Genome Project (MBGP)' 조직이 구성되었고 배추의 전 염기서열 분석을 하기로 2003년 결정되었다. 그 첫 단계로 104,914개의 BAC 클론의 BAC-end 염기서열분석이 제안되어 2006년 9월 5개국 공동 프로젝트로 추진하여 완성하게 되었다. 이러한 BAC-end 염기서열분석의 결과는 유전자의 염기서열 해석, 및 풍부하게 존재하는 반복염기서열 DNA를 분석함으로써 배추의 유전체 구조를 이해할 수 있는 실마리를 주었다. BAC 클론의 전체 염기서열분석은, 비록 단편 내에 유전자의 결실이 변화무쌍하게 일어나지만 배추 DNA 단편이 유전체에서 광범위하게 삼중복으로 존재함을 나타냈다. 이러한 BAC-end 염기서열을 아기장대 염기서열에 비교하여 629개의 종자 BAC을 선정하게 되었고, 이들의 염기서열 분석을 완성하였다. MBGP에서는2단계로서 배추의 전 유전체 염기서열 분석을 추진하게 되었고, 유전자지도에 위치한 종자 BAC을 이용하여 인접한 BAC 클론을 찾아 염기서열 분석하는 BAC-to-BAC 방법을 추진하고 있으며 8개국에서 참여하여 현재 염기서열 분석을 추진 중 이다. 최근에 각 국에서는 생물정보학기법을 활용한 염기서열 분석 기반에 대하여 많은 토론이 진행되고 있다. 앞으로 다양한 유전체 정보가 축적됨에 따라 배추의 유전체 구조를 이해하고 농업적으로 적용하고자 하는데 기여를 할 것이다.
정보기술의 빠른 진화, 빅데이터의 등장, 분석기법의 고도화 등으로 인해 다량의 데이터로부터 의미있는 정보를 추출하는 데이터마이닝을 다양한 영역에 활용하고자 하는 시도들이 활발히 진행되고 있다. 그 중의 한 분야가 농산물 유통영역인데, 농산물에 대한 지속적인 수요 증가와 전자경매의 활성화 등으로 수도권 농산물 도매시장에서만도 연간 수천만건 이상의 거래가 이루어 진다. 그러나 급속한 거래량 증가와 더불어 과거로부터 관행적으로 이루어지고 있는 부정거래도 함께 증가하고 있는데 거래참가자들 사이의 결탁에 의해 발생하는 농산물 도매시장의 부정거래는 점차 지능화되는 추세이며, 이들을 감지하고 적발하기가 매우 어려운 실정이다. 이로 인해 농산물 유통환경의 공정거래 질서는 침해되고 시장에 대한 신뢰는 훼손되곤 한다. 따라서 거래투명성을 제고하고 유통비리를 구조적으로 개선하기 위한 과학적이고 자동화된 부정탐지시스템의 필요성이 어느 때보다도 절실히 요구되는 상황이다. 본 연구에서는 데이터마이닝의 의사결정나무를 이용하여 실제 발생하지 않은 거래를 실물 없이 거래한 것처럼 조작하여 대금을 정산하는 행위인 허위거래를 탐지하는 모형을 제시하였다. 이를 위해 실제 농산물 도매시장의 데이터를 수집하였고, 데이터의 정제 및 표준화 등의 선행작업을 수행하였다. 또한 변수 간의 상관관계 및 분포도 분석 등을 통해 데이터의 특성을 파악한 후 예측모형을 구축하여 허위거래와 정상거래를 분류하는 패턴을 도출하였으며, 최종적으로 시험용 데이터를 이용하여 모형을 평가하는 단계를 거쳐 결과의 적합성을 확인하였다. 향후 데이터마이닝을 이용한 부정탐지 모형을 허위거래뿐만 아니라 낙찰부정, 경매조작 등과 같이 다양화되는 부정거래에 적용하게 되면 보다 지대한 효과를 거둘 수 있으리라 사료된다.
인간은 자연 빛에 적응하고 진화해왔으나 현재는 실내 생활의 비중이 높아짐에 따라 생체리듬 교란의 문제가 유발되었다. 이의 해결을 위해 일출~일몰간 다채롭게 변화하는 자연광의 색온도를 재현하는 조명이 연구되고 있다. 자연광 색온도의 재현을 위해서는 색온도가 다른 다수의 LED 광원을 사용하여 조명을 제작한 후 수백에서 수천 단계의 광원별 인가전류의 조합에 대한 광특성을 측정 및 수집하여 제어지표 DB를 구성하고 광특성 매칭 방법을 통해 조명을 제어하였다. 이러한 제어 방법은 인가전류의 조합 단계를 세밀하게 할수록 많은 시간 및 경제적 비용이 발생한다는 문제가 있다. 이에 본 논문에서는 LED 광원별 최소 분광분포로 보간 및 조합 연산을 수행하여 자연광 색온도를 재현하는 방법을 제안한다. 먼저 색온도가 다른 광원 채널로 구성되고 각 채널별 256단계의 인가전류 제어 기능을 구현한 LED 조명을 대상으로 채널별 5개의 최소 분광분포(Spectral Power Distribution, SPD)를 실측·수집한다. 이후 수집한 SPD를 대상으로 각 채널별 256단계의 SPD를 생성하는 보간 연산을 수행하고, 채널별 SPD의 조합 연산을 통해 LED 조명의 모든 제어 조합에 대한 SPD를 생성한다. 생성된 SPD를 통해 조도와 색온도를 산출하여 제어지표 DB를 구축한 후 매칭 기법을 통해 자연광의 색온도를 재현한다. 성능 평가에서는 실내 권장 조도 기준을 충족하면서도 평균 오차율 0.18%의 범위 내에서 자연광의 시간별 색온도를 제공하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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