제4차 산업혁명, 포스트 코로나 시대로의 전환 등 사회적 혁신을 기반으로 모두를 위한 삶의 질을 제고할 수 있는 교육 패러다임의 전환이 필요한 시기이다. 이러한 시대 변화의 흐름을 파악하여 교육과정의 변화를 준비하여야 한다. 이에 본 연구는 4차 산업혁명, 포스트 코로나 시대로의 패러다임의 변화에 따른 미래 초·중등교육의 방향성이 논의되고 있는 시점에서, '미래교육환경의 변화에 따라 의생활교육은 어떤 혁신적 과제를 수행해야 하는가?'의 문제의식에서 출발하여 미래 교육환경의 변화의 특징과 의생활교육과정을 분석해보고, 이를 바탕으로 의생활교육과정의 방향을 탐색하는데 목적을 두었다. 이러한 연구목적을 수행하기 위해 제1차 교육과정에서부터 2015 개정 교육과정의 의생활교육과정 분석결과를 활용하였다. 결론적으로 미래 교육환경의 변화에 따른 의생활교육과정의 방향으로는 먼저 인재상으로 인공지능(AI)에 인간의 감성과 환경, 의생활문화를 더하는 융·복합교육인재양성, 소프트웨어 역량과 실천적 문제해결 역량을 연계하는 의생활교육, 인공지능(AI)을 활용한 패션 메이커교육과 가치 지향적인 의생활교육 등을 도출하였다. 본 연구를 통해 실제적 교육현장 적용인 의생활 교수·학습방법에 대한 후속연구가 진행되기를 기대한다.
최근 증가하고 있는 도로 위 적재 불량 화물차는 비정상적인 무게 중심으로 인해 물체 낙하, 도로 파손, 연쇄 추돌 등 교통 안전에 위해가 되고 한번 사고가 발생하면 큰 피해가 유발할 수 있다. 하지만 이러한 비정상적인 무게 중심은 적재 불량 차량 인식을 위한 주행 중 축중 시스템으로는 검출이 불가능하다는 한계점이 있다. 본 논문에서는 이러한 사회 문제를 야기하는 적재 불량 차량을 관리하기 위한 객체 인식 기반 AI 모델을 구축하고자 한다. 또한 AI-Hub에 공개된 약 40만장의 대형차, 소형차, 중형차 별 적재 불량 차량과 일반차량으로 구분 된 데이터 셋 중 종류별로 제공되는 CCTV, 블랙박스, 카메라 시점의 적재 불량 차량 데이터 셋을 분석하여 전처리를 통해 적재 불량 차량 검지 AI 모델의 성능을 향상시키는 방법을 제시한다. 이를 통해, 원시 데이터를 활용한 학습 성능 대비 약 23% 향상된 적재 불량 차량의 검출 성능을 나타냄을 보였다. 본 연구 결과를 통해 공개 빅데이터를 보다 효율적으로 활용하여, 객체 인식 기반 적재 불량 차량 탐지 모델 개발에 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 자기결정성 동기 유형 중 무동기, 외적동기, 내적동기 변화의 잠재프로파일에 따라 집단을 분류하고, 각 집단을 결정하는 영향요인을 확인하고자 하였다. 이를 위해, 한국교육종단연구(Korea Education Longitudinal Study, KELS) 패널자료를 활용하여 중2와 고2 두 시점 모두에서 자기결정성 동기 설문에 응답한 5,459명을 대상으로 자료를 수집하였다. 동기유형의 변화량을 알아보기 위해 SPSS 17.0을 이용하여 표준화된 잔차를 산출하였고, M-Plus를 사용하여 잠재프로파일분석(Latent Profile Analysis: LPA)으로 동기 변화량의 프로파일에 따른 잠재계층을 분류하였다. 분석결과, 동기변화의 잠재프로파일에 따라 분류된 집단은 '자기결정성 증가, 자기결정성유지, 자기결정성 발달 정체, 자기결정성 혼돈, 자기결정성 감소' 집단으로 총 다섯 가지 집단으로 나타났다. 또한, 다섯 개 집단의 특성을 알아본 결과, 부모의 통제.학업적 자기개념, 교사-학생관계, 시험불안, 회피 지향, 성별, 부 학력, 소득의 영향력이 각 집단의 특성을 설명할 수 있는 영향요인으로 확인되었다. 마지막으로, 본 연구의 결과들을 바탕으로 하여 청소년 상담 개입전략에 대한 함의와 본 연구의 제한점 및 후속연구에 대한 제안 등을 논의하였다.
본 논문에서는 FMCW 레이다 기반의 포인트 클라우드와 LSTM을 이용한 자동 핸드 제스처 영역 추출 및 인식 기법을 제안한다. 제안한 기법은 기존의 방식과 다른 다음과 같은 독창성이 있다. 첫 번째, 기존의 range-doppler 등의 2D 이미지를 입력 벡터로 하는 방식과 다르게 시계열 형태의 포인트 클라우드 입력 벡터는 레이다 전방에서 발생하는 시간에 따른 움직임을 좌표계 형태로 인식할 수 있는 직관적인 입력 데이터이다. 두 번째, 입력 벡터의 크기가 작기 때문에 인식에 쓰이는 딥러닝 모델도 가볍게 설계할 수 있다. 제안하는 기법의 수행 과정은 다음과 같다. FMCW 레이다로 측정된 거리, 속도, 각도 정보를 활용해 x, y, z 좌표 형식과 도플러 속도 정보를 포함한 포인트 클라우드를 활용한다. 제스처 영역은 속도 정보를 통해 얻어진 도플러 포인트를 이용하여 제스처의 시작과 끝 지점을 파악해 자동으로 핸드 제스처 영역을 추출하게 된다. 추출된 제스처 영역의 시점에 해당하는 시계열 형태의 포인트 클라우드는 최종적으로 본 논문에서 사용한 LSTM 딥러닝 모델의 학습 및 인식에 활용되게 된다. 제안하는 기법의 객관적인 신뢰성을 평가하기 위해 다른 딥러닝 모델들과 MAE를 산출하는 실험과 기존 기법들과 인식률을 산출하는 실험을 수행하여 비교하였다. 실험 결과, 시계열 형태의 포인트 클라우드 입력 벡터 + LSTM 딥러닝 모델의 MAE 값이 0.262, 인식률이 97.5%로 산출되었다. MAE는 낮을수록, 인식률은 높을수록 우수한 결과를 나타내므로 본 논문에서 제안한 기법의 효율성이 입증되었다.
이해관계자 요구와 지속가능금융 성장에 따라 ESG경영과 이를 반영한 ESG평가 대응이 중요해지고 있다. 중소기업 또한 공급망 관리와 금융거래에 영향을 주는 ESG평가 규범화 흐름에 대비해야 한다. 그러나 중소기업은 생존에 우선 집중할 수밖에 없어 ESG경영 도입에 제약이 따른다. 또한 중소기업의 ESG경영 당위성에 대한 연구가 부족하고 ESG 평가체계 및 평가등급의 변동성 또한 높아지고 있다. 이에 따라 선행연구 고찰과 함께 ESG 평가동향 및 실무지침서의 비판적 검토가 필요하다. 탐색적 연구 결과, 중소기업은 실행전략 차원에서 생존기반이 담보되는 여건 하에 ESG경영을 도입하고 ESG창업에 특화하는 노력이 필요하다. 또한 조직적 학습과 소프트웨어 관리로 ESG평가에 유리한 정보 축적과 함께 다양한 평가결과의 전략적 활용에 중점을 둘 필요가 있다. 본 연구의 시사점은 중소기업의 ESG평가에 있어 중소기업에 대한 분류기준과 ESG 평가등급과 장기 생존률과의 관계 연구 등 다양한 연구가 필요하다는 점이다. 정부정책 차원에서도 생존 가능성과 함께 업종과 규모별로 상이한 수준의 ESG경영 도입 및 ESG평가가 이루어지도록 중소기업 전용 ESG 평가제도의 검토가 필요한 시점이다.
연구 목적 : 2022년 11월 ChatGPT 출시 이후 교육 현장에서 생성형 AI에 대한 우려와 흥미가 교차하면서, 학습 방식과 교육 자료 개발에 새로운 혁신을 가져왔으나, 동시에 학생들의 사고력 및 의사소통 능력에 대한 우려를 낳았다. 기독교대학은 기독교적 세계관을 반영한 교육 도구로서 AI 활용을 명시한 반면, 일반 교육 기관은 정보의 편향성 및 지속적 필요성에 대한 윤리적 접근을 강조했다. 생성형AI가 제공하는 서비스 중 내용의 정확도를 충분히 검토하지 않은 사례가 빈번해지고 윤리관련 이슈가 언급되는 시점에 기독교 교육현장은 이를 가볍게 여길수 없는 중요한 문제가 되었다. 이에 본 연구는 교육기관과 기독교대학의 AI사용에 관하여 윤리가이드의 현황을 연구하고 구성요소를 찾아 기독교대학 AI활용가이드의 구성요소를 탐색하고 이를 교육 현장에 반영하고자 한다. 연구 내용 및 방법 : 국내외 50개 대학 및 교육 기관의 AI 활용 및 윤리 가이드라인을 분석하여, 기독교 대학과 일반 교육 기관의 가이드라인에서의 차이점을 탐색했다. 수집된 자료는 특징에 따라 분류하였고 개방 코딩을 통한 개념화를 하였으며 축 코팅을 통한 구성요소를 추출하였다. 분석된 자료는 최초 수집된 50개의 자료의 포함정도와 선행연구에 따라 채점식으로 구성요소의 중요도를 분석하여 최종 기독교대학의 AI활용가이드 구성요소를 개발하였다. 결론 및 제언 : 연구결과, 일반교육기관에서 6개의 AI활용가이드 구성요소를 확인하였고 AI윤리가이드는 7개의 구성요소를 확인하였다. 기독교대학에서는 7개의 구성요소를 AI활용가이드와 윤리가이드에서 각각 확인하였다. AI윤리가이드는 진실성, 윤리적 책임감, 정보보안, 표절위험, 다양성, 편향적, 저작권보호가 확인 되었다. 연구결과를 토대로 기독교 대학의 AI의 윤리적 사용, 새로운 교육 패러다임의 정의, 소외 계층 교육 지원 등에 대한 연구로 확장하여기독교 대학 내 AI 윤리가이드라인 개발의 중요성을 알리고 추가적인 사례 연구를 통해 교육 현장에 실질적 도움을 줄 수 있는 기반을 마련하고자 한다.
Massive multiplayer online role playing game (MMORPG)은 국내 게임에서 큰 비중을 차지하는 게임 장르이다. MMORPG에서 유저 이탈 예측은 중요한 과제 중 하나이다. 인게임 결제가 수익 비중이 높기에 유저 잔존율이 서비스 수명 및 수익과 깊이 연관되기 때문이다. 만약, 특정 유저의 이탈을 사전에 예측할 수 있다면 프로모션을 통해 해당 유저의 잔존을 유도할 수 있을 것이다. 따라서, 이탈 예측 문제에서는 예측의 정확도도 중요하지만 이탈의 징후를 얼마나 빠르게 파악할 수 있는지 또한 중요하다. 본 논문에서는 이탈 징후를 조기에 탐지하기 위하여, 유저별 잔존 확률을 일별로 예측하고 이 예측된 확률 값들을 활용하여 유저 이탈 징후를 조기에 파악하는 방법을 제안한다. 이를 위해, 국내 게임사의 유저 로그 데이터로 여러 모형을 학습하고 유저별 잔존 확률을 구하여 잔존 확률의 변화 패턴에 대한 분석을 통해 이탈 가능성이 높은 유저를 조기에 감지할 수 있는 경험적 규칙을 보인다. 최종적으로, 성능 평가 결과를 통해 기존에 접속일을 기반으로 한 규칙보다 제시한 규칙을 이용할 시 이탈 유저를 조기에 감지할 수 있음을 확인한다. 추가적으로, 유저가 이탈하기 전 시점에 게임 접속 중 유저 이탈을 예측하는 방법과 유저의 게임 스타일에 따른 프로모션 방안을 제시한다.
기후위기가 심각해지는 현 시점에 서식처 보호 및 복원과 생물다양성 보전 등 도시공원의 생태적 기능의 중요성이 증가하고 있다. 생태공원은 「도시공원 및 녹지 등에 관한 법률」과 「자연공원법」이 정한 공원의 유형에 해당하지 않아 전국적으로 조성되는 수많은 생태공원의 법적 근거 역시 다양하고 관리주체도 상이하여 체계적으로 지정·관리되지 못하고 있는 현실이다. 도시공원 패러다임의 생태적 전환과 국토 생태계의 총체적, 통합적 관리를 위한 자연공원 체계의 개선을 위해 생태공원의 법적 지위를 명확히 하는 것은 중요하다. 이를 위해 관련 법령을 분석하여 문제점과 법제적 개선 방향을 도출하였다. 첫째, 국토교통부와 환경부 법률의 연계성이 떨어지고 이원화된 공원 체계 속에 생태공원의 법적 지위는 모호한 것으로 나타나, 공원 관련 법제의 개정을 통해 생태공원을 명확히 규정해야 한다. 둘째, 생태공원은 생태계의 보호와 복원, 생물다양성의 보전과 증진, 자연관찰과 생태학습 및 여가활동의 균형을 도모하며 생태적 방법으로 조성·관리되는 지속가능한 공원으로 정의할 수 있으며 지속적인 논의를 통해 다듬어가야 할 것이다. 셋째, 공원 관련 행정 협력 체계에서 국가와 지방자치단체의 역할을 체계화하고 거버넌스 구축을 통해 새로운 공원조성·관리 모형을 수립해야한다. 넷째, 생태공원 서식처의 특성은 개별법의 영향을 받으므로 시설 중복결정의 가능성을 열어둘 필요가 있다. 다섯째, 생태공원의 목표, 원칙, 시설물의 조성 기준을 갖추도록 세부 지침과 표준 조례가 필요하다. 여섯째, 법률의 개정과 더불어 지자체의 조례 역시 구체화되어야 한다. 이 연구는 생태공원을 제도적으로 명확히 규정해야 한다는 문제의식을 기반으로 현재 생태공원과 관련된 다양한 법적 현실을 추적한 문헌 연구이다. 다양한 이해관계자들의 의견을 실증적으로 반영하지 못한 한계를 가지나, 이러한 법적 고찰은 생태공원 조성 기반을 체계화하여 도시의 생태계를 보전하며 시민들에게 자연체험과 학습의 기회를 제공할 수 있는 정책 방향을 제시하는데 기여할 수 있다.
기술의 발전과 융합이 빠르게 이루어지고 있는 오늘날 유망기술을 어떻게 파악하여, 다양한 후보군들 중에서 최적의 R&D 대상을 어떻게 선정할 것인가에 대한 문제는 주요한 경영의사결정문제 중 하나로 부상하고 있다. 본 연구에서는 이러한 R&D 기술 선정 의사결정을 지원할 수 있는 새로운 지능형 의사결정지원시스템을 제안한다. 본 연구의 의사결정지원시스템은 크게 3가지 모듈로 구성되는데, 우선 첫 번째 모듈인 '기술가치 평가' 모듈에서는 기업이 관심을 갖고 있는 분야의 특허들을 분석하여 유망기술 파악에 요구되는 다양한 차원의 기술가치 평가지수 값들을 산출하는 작업이 이루어진다. 이를 통해, 현재 시점에서의 각 기술의 가치가 다양한 차원에서 평가가 이루어지고 나면, 두 번째 모듈인 '미래기술가치 예측' 모듈에서 이들의 시간 흐름에 따른 변화를 학습한 인공지능 모형을 토대로 각 후보기술들이 미래 시점에 어떤 가치지수값을 갖게 될 것인지 예측값을 산출하게 된다. 마지막 세 번째 모듈인 '최적 R&D 대상기술 선정 지원' 모듈에서는 앞서 두 번째 모듈에서 산출된 각 차원별 예상 가치지수값들을 적절히 가중합하여 기술의 종합적인 미래가치 예측값을 산출하여 의사결정자에게 제공하는 기능을 수행한다. 이를 통해 의사결정자가 자사에 적합한 최적의 R&D 대상기술을 선정할 수 있도록 하였다. 본 연구에서는 제안된 시스템의 적용 가능성을 검증하기 위해, 10년치 특허데이터에 인공신경망 기법을 적용하여 실제 기술가치 예측모형을 구축해 보고, 그 효과를 살펴본다.
국립중앙박물관 소장 <무라사키노 자일 놀이(紫野子日遊圖)·오이강 유람도 병풍(大井川遊覽圖屛風)>(이하 국박본으로 지칭)은 일본 교토 궁정의 화사(畫事)를 전담한 직책인 에도코로아즈카리(繪所預)였던 도사 미쓰요시(土佐光芳, 1700~1772)의 묵서와 인장을 지닌 김병풍(金屛風) 한 쌍이다. 이 병풍은 국립중앙박물관이 2018년 미국 뉴욕에서 구입한 것으로, 판매자에 따르면 20세기 초 어느 시점에 일본에서 미국으로 건너왔으나 그 자세한 시점은 불명이라고 한다. 여섯 면의 두 폭 한 쌍으로 이루어진 이 병풍은 오른쪽 병풍에 새해 정월 자일(子日)에 야외로 나가 어린 소나무 묘목을 채집하는 궁중 행사인 '자일 놀이(子日遊)'의 장면을, 왼쪽 병풍에 교토 오이강(大井川)에 한시(漢詩), 와카(和歌), 관현(管弦)을 의미하는 세 척의 배를 띄워 유람했다는 '세 척의 배(三船の才)' 고사 장면을 그렸다. 이 작품은 훗코야마토에(復古やまと繪) 장르를 대표하는 화가인 우키타 잇케이(浮田一蕙, 1795~1859)가 고메이 천황(孝明天皇, 1831~1867)의 명으로 제작한 교토 센뉴사(泉涌寺) 소장 <무라사키노 자일 놀이(紫野子日遊圖)·오이강 유람도 병풍(大井川遊覽圖屛風)>(이하 센뉴사본으로 지칭)과 화제와 도상이 일치한다. 단독 작품으로 제작된 사례는 다수 찾을 수 있는 '자일 놀이'와 '오이강 유람' 화제가 서로 짝을 이루어 한 작품으로 제작된 작례는 현재까지 국박본과 센뉴사본뿐이다. 부케덴소(武家傳奏) 히로하시 가네타네(廣橋兼胤, 1715~1781)의 일기인 『히로하시가네타네코부고요닛키(廣橋兼胤公武御用日記)』에 따르면 1760년, 미쓰요시는 1709년(보영도(寶永度))에 건축된 교토 고쇼(御所)의 전각인 쓰네고텐(常御殿) 내부의 낡은 후스마에(襖繪)를 새 것으로 교체하는 임무를 맡았다. 미쓰요시는 이때 국박본의 주제와 도상을 구상할 기본 자료를 얻었다고 생각된다. 당시 쓰네고텐 내부에는 가노파 화가가 그린 '봄날의 야외 행차(春日野行幸)'와 '오이강을 떠다니는 세 척의 배(大井川逍遙三艘)'라는 화제의 후스마에가 연속되어 배치되어 있었다. 미쓰요시는 1760년 쓰네고텐 후스마에 교체 작업을 통해 '오이강 유람' 화제의 도상을 학습하고 '자일 놀이'와 '오이강 유람' 화제를 서로 짝을 지어 한 쌍의 병풍으로 제작한다는 구상을 하게 된 것으로 보인다. 새해 정월 첫 자일에 어린 소나무를 채집하는 행위는 장수(長壽)를 기원하는 길상적인 의미를 가진다. 오이강에 각각 한시, 와카, 관현을 의미하는 세 척의 배를 띄워 유람했다는 '세 척의 배' 고사는 교토 궁정의 필수 교양인 한시, 와카, 관현의 삼재에 모두 능통한 인재를 뜻한다. 이처럼 길한 주제의 병풍이 소용되는 자리로는 천황의 즉위식을 제일 먼저 고려할 수 있다. 본 논문에서는 교토 궁정 관련 화사를 전담했던 도사 미쓰요시가 천황 즉위식이나 연중행사 등 궁정 의례에서 사용할 목적으로 국박본을 제작했을 가능성을 제시해보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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