본 연구는 인공지능에 대한 정부와 금융권의 정책 및 활용 사례를 연구하고, 금융권의 향후 정책 과제를 도출 하고자 한다. Gartner에 따르면 2022년 금융업을 이끌어가는 주목할 기술로 '생성형 AI', '자율시스템', '프라이버스 강화 컴퓨테이션(PEC)'을 선정하였다. 금융권은 인공지능, 빅데이터, 블록체인 등 신기술의 발전으로 금융 부분의 혁신을 촉진하고 있다. 코로나 팬데믹 이후 재택근무의 확산 등으로 인한 데이터의 공유, 개인정보 보호 등의 관심이 높아지면서 디지털 신기술에 대한 기업의 변화가 기대된다. 글로벌 금융권 회사들도 디지털 신기술을 활용하여 상품 개발이나 기존 업무의 관리 및 운영에 대한 프로세스 혁신을 도모하고자 IT 비용에 대한 지출을 확대하고 있다. 금융권은 디지털 신기술을 활용하여 자금세탁 방지, 업무 효율성 제고, 개인정보 보호 강화 등의 업무에 적용하고 있다. 산업 간 경계가 사라지는 빅블러의 시대에 새로운 진입자들의 도전에서 경쟁 우위를 선점하기 위해서는 금융권들이 신기술을 업무에 적극 활용해야 한다.
본 논문은 대학에서 결합형 개방형 혁신을 통해 교원 창업을 성공적으로 진행한 사례를 핵심역량이론관점에서 분석해 보았다. 먼저 교원창업의 현 실태를 조망하고, 생성형 AI 기술을 활용한 초실감 3D 가상인간 스타트업인 '오모션(주)'의 사례를 중심으로 서로 다른 전공의 결합형 개방형 혁신의 효과를 탐구하였다. 연구 방법으로는 오모션(주)의 공동창업자들과 기술사업화 담당자, 해당 분야의 전문가들을 대상으로 심층 인터뷰를 실시하였고 근거이론에 따라 이를 분석하였다. 분석에 있어, 본 논문은 핵심역량 이론에 적용하여, 다양한 학문 분야의 전문 지식과 기술이 융합되는 과정을 분석하였다. 이를 통해 본 논문에서는 기존의 단일 기술 중심의 연구 분야로 국한된 교원 창업의 한계를 넘어, 융복합을 통한 고도화와 부가가치 창출의 가능성을 탐색하고, 대학 창업 생태계에 실질적 시사점을 제공하여 교육 및 연구라는 대학의 기존 역할을 넘어서는 경제적 가치 창출 역할을 제시하고자 하였다. 두 교원의 연구를 결합하여 새로운 기술과 비즈니스 모델을 창출하였고, 교원창업으로서 성공적인 결합형 개방형 혁신이 되기 위해서 창업기업은 핵심역량이론 관점에서 (1)기업가적 역량 (2)기술역량 (3)네트워킹 역량을 보유해야 한다는 것을 확인하였다. 본 연구의 시사점은 오모션(주) 사례를 통해 교원 창업의 결합형 오픈이노베이션을 핵심역량이론 관점에서 긍정적인 영향을 미친다는 결과를 도출하였고, 대학에서 창업을 준비하는 구성원을 대상으로 창업의 방향을 제시하였다는 점에 의미를 두고자 한다.
현대사회의 식생활 행태는 영양보충제와 건강보조식품의 사용 증가 및 영양소의 과다 섭취 문제에 따른 새로운 식생활 구조 변화와 건강 및 질병 양상 관리를 위해서는 새로운 개념이 도입되고 적용되기 위하여 2005년 한국인을 위한 영양섭취기준을 설정하게 되었으며 현재 새로운 개념의 영양섭취기준은 우리의 올바른 영양건강상태 관리는 물론 합리적인 식생활 관리 분야에서 적용되고 있으며 이에 따른 다양한 관련 분야의 식품, 영양학 분야에서 활용이 되고 있다. 이에 본 연구에서는 한국인 영양섭취기준을 중심으로 변화된 식생활 영역의 내용을 알아보고 올바른 이해를 통하여 개정된 교육과정에 준한 새 교과서에 적용할 수 있도록 방향 제시를 함으로서 새 교과서의 식생활 영역에 있어 내용의 충실함과 질적 향상을 도모하고자 하는데 목적을 가지고 있다. 한국인 영양섭취기준은 지금까지 사용된 영양권장량보다 보다 다각적인 측면에서 기준을 제공하므로 실제 적용 현장에서도 이해하는 정도와 적용 가능 여부에 대하여 어려움이 있는 실정이다. 더욱이 중학생 수준에서의 적용 수준을 결정하는 것은 어려운 일이다. 더욱이 7차 교육과정에 비해 개정 교육과정은 식생활영역의 내용의 제시 위치 및 분량 그리고 구성 요소의 근거 등에 변화가 있어 훨씬 어렵게 접근되어져야 하는 부분이다. 이는 국가의 미래를 책임질 어린이와 청소년의 학교교육에서 인간에게 가장 기본적이고 중요한 생활을 실천하는 실천 교과인 본 가정 교과의 새로운 교육 과정에 적용을 위해서는 새롭게 도입된 영양섭취 기준에 관한 올바른 이해를 통하여 실제 생활에 적용하여 실천할 수 있도록 노력해야 할 것이다.
학령인구의 급격한 감소, 학생의 교육과정 선택권 확대 등과 같은 미래 교육환경 변화에 따라 과학교사의 전문성인 PCK에도 변화가 요청된다. 즉, 기존 합의-PCK를 구성하는 범주 및 과학 PCK의 특성은 고정된 것이 아니어서 새로운 범주와 특성이 추가될 수 있다. 본 연구의 목적은 비트겐슈타인의 가족유사성 접근을 통해 미래 교육환경 변화에 대처하기 위해 요구되는 과학 PCK의 잠재성의 영역을 '가족유사성 과학 PCK'의 형태로 탐구하려는 것이다. 이를 위해 3개의 초점집단을 대상으로 심층면담을 진행하였다. 초점집단 심층면담에서는 미래사회와 교육환경 변화로 인해 2030년-2045년의 가까운 미래 학교의 과학교사에게 요구되는 과학 PCK가 어떻게 달라질 것인지를 논의하였다. 심층면담을 토대로 질적 분석을 실시함과 동시에 기존 합의-PCK와 차별화되는 가족유사성-PCK의 특성을 분석하기 위해 심층면담 텍스트에 대한 언어네트워크(semantic network) 분석을 시행하였다. 연구결과에서 미래사회 교사의 역할기대가 변함에 따라 새롭게 요청되는 과학교사의 가족유사성-PCK의 특징을 PCK 구성 영역별로 살펴보았다. 미래학교 과학교사에게 요구되는 가족유사성-PCK에 대한 언어 네트워크 분석결과를 살펴보면, 가족유사성-PCK는 출발점에 해당하는 기존 합의-PCK로부터 그 외연이 확장되면서 새로운 PCK요소가 추가되는 것으로 나타났다. 가족유사성-PCK의 양태를 살펴보면, [인공지능-융복합지식-콘텐츠-디지털], [지역사회-네트워크-인적자원-관계], [기술-탐구-가상현실-연구], [자기주도학습-협업-공동체] 등이 뚜렷한 네트워크 군집을 형성하면서 미래학교의 과학교사의 전문성을 형성, 강화되고 있는 것으로 나타났다. 연구결과를 토대로 미래학교 과학교사 전문성의 변화 동향과 대처 방안을 결론으로 제안하였다.
The purpose of this study was to investigate the effect of food habits on blood components level(blood glucose, uric acid, hemoglobin, some lipids levels) and health condition in Taejon. The study was conducted with 250 subjects (male 130, female120) who visited in a general hospital from May to June in 1997. Questionaires were used for food habits. The data were analyzed by using $x^2$-test, t-test, ANOVA and multiple range test. Results were summerized s follow : mean of Broca Index were 110.0 $\pm$13.7% in male, 110.6$\pm$16.6% in female. Mean values of systolic blood pressure and diastolic blood pressure were 130.9$\pm$17.6mmHg, 76.2$\pm$12.6mmHg, respectively. The systolic blood pressure was significantly higher in man than woman, Mean serum total cholesterol, LDL-cholesterol, and HDL-cholesterol and triglyceride levels were 202.8$\pm$40.2, 121.1$\pm$35.5, 50.3$\pm$12.9, 157.1$\pm$112.6mg/dl, respectively. Triglyceride level was significantly higher in man than woman. But HDL-cholesterol was significantly lower in man than woman. And also, the value of LPH and AI were higher in man. So Man has more risk of atherogenesis than woman. Mean values of blood sugar, uric acid and hemoglobin was 102.7$\pm$1.36mg/dl and 14.1$\pm$1.56g/dl were higher in man than woman except blood sugar. Food habit of woman were better than it of man. The levels of education and income did not affect to food habit score. The most problem of habits were intake of salty food and lack of exercise. The intake of nutrients were higher as food habit score was higher. Intakes of energy, Ca, vitamin A and vitamin $B^1$ were lower than RDA's of nutrients in bad food habit group. This result did not show that blood components level and health condition were significantly different by food habits. But Broca Index and triglyceride levels were higher in bad food habit group than other groups, but not statistically significant. By this result, it is more needed food habit education to man and young people. The education of food habits will include the real methods of weight control, low intake of salt and exercise to bad food habit group.
본 연구는 음악치료사의 직업전문성에 대한 인식수준을 알아보기 위해 시행되었다. 이를 위해 설문 참여에 동의한 음악치료사를 대상으로 전체 210부의 온라인 설문지를 배포한 후 98부를 회수하였고, 이 중 미완성된 응답을 제외한 78부의 설문지를 분석하였다. 설문 문항은 음악치료사의 기본 정보 10문항, 전문성 인식 27문항으로 전체 37문항으로 구성되었다. 설문 결과, 음악치료사들은 직업전문성에 대해 높은 인식 수준을 가지고 있는 반면, 직업전문성 하위영역 중 사회적 측면에서 상대적으로 점수가 낮은 결과가 나타났다. 직업전문성 인식 점수를 교육정도에 따른 집단 간 비교 시 유의한 차이가 없었으나, 직업전문성 인식 점수와 경력의 상관관계는 통계적으로 유의한 결과가 나타났다. 또한 음악치료사 전문성에 대한 자기평가는 대체적으로 높은 수준을 보였다. 마지막으로 음악치료사가 전문성과 관련하여 가장 중요하게 생각하는 것은 개인적 측면과 관련한 답변이 가장 많았다. 본 결과를 통해 음악치료사의 직업전문성 인식이 개인적 측면 외에도 조직적, 사회적 측면으로 확대될 필요가 있음을 보여주며, 이를 위한 지속적인 교육이 필요할 것으로 사료된다. 또한 교육과정 내에서 높은 수준의 음악치료 교육이 전문성에 대한 인식 수준에 영향을 미침을 보여준다. 결론적으로 본 연구에서 도출된 음악치료사들의 전문성 인식 결과를 통해 음악치료사의 지속적인 전문성 강화 방향과 전문성 관리를 위한 재교육의 필요성의 중요함을 알 수 있다.
초기의 웹 기술은 텍스트 위주의 정보를 브라우저를 통해 보여주는 것이었다. 하지만 웹 기술이 발전하면서 브라우저를 통해 대용량의 멀티미디어 데이터를 보여주는 것이 가능해졌다. 웹 기술이 센서 네트워크, 하드웨어 제어, 빅 데이터와 인공지능 서비스를 위한 데이터 수집 및 분석 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 대표적으로 사물인터넷의 인터페이스에 웹 브라우저를 탑재해 HTTP 통신으로 센서를 제어하고, 정보를 사용자에게 제공하는 사물 웹 플랫폼에 대한 표준이 마련되었다. 또한, 최근에는 웹 어셈블리의 개발로 웹 브라우저에서 실행할 수 없었던 3D 객체, 가상/증강 현실 콘텐츠를 C계열의 네이티브 언어를 통해 실행 가능해졌다. 기존 웹 애플리케이션의 성능을 평가하는 요소는 퍼포먼스, 네트워크 리소스, 보안 등의 요소들이 있었다. 하지만 웹 애플리케이션이 적용되는 분야가 다양해진 만큼 이 요소들에 대한 재해석과 검토가 필요한 시점이다. 이에 본 논문에서는 웹 애플리케이션의 성능을 평가하는 요소들에 대한 분석을 진행하고자 한다. 각 요소들에 대한 분석과 주요점, 보완되어야 하는 사항 등을 검토하여, 웹 기반 애플리케이션 개발의 한 지표를 정립하고자 한다.
본 연구의 목적은 NOS 관련 주제를 대상으로 컴퓨터가 얼마나 효율적이고 타당하게 학습할 수 있는지에 대하여 정성적으로 탐색하고자 한 연구이다. 이를 위해 NOS와 관련되는 문헌(논문초록 920편)을 중심으로 말뭉치를 구성하였으며, 최적화된 Word2Vec (CBOW, Skip-gram)모델의 인자를 확인하였다. 그리고 NOS의 4가지 영역(Inquiry, Thinking, Knowledge, STS)에 따라 단어수준 워드임베딩 모델 비교평가를 수행하였다. 연구 결과, 선행연구와 사전 성능 평가에 따라 CBOW 모델은 차원 200, 스레드 수 5, 최소빈도수 10, 반복횟수 100, 맥락범위 1로 결정되었으며, Skip-gram 모델은 차원수 200, 스레드 수 5, 최소빈도수 10, 반복횟수 200, 맥락범위 3으로 결정되었다. NOS의 4가지 영역에 적용하여 확인한 모델별 유사도가 높은 단어의 종류는 Skip-gram 모델이 Inquiry 영역에서 성능이 좋았다. Thinking 및 Knowledge 영역에서는 두 모델별 임베딩 성능 차이는 나타나지 않았으나, 각 모델별 유사도가 높은 단어의 경우 상호 영역 명을 공유하고 있어 제대로 된 학습을 하기 위해 다른 모델의 추가 적용이 필요해 보였다. STS 영역에서도 지나치게 문제 해결과 관련된 단어를 나열하면서 포괄적인 STS 요소를 탐색하기에 부족한 임베딩 성능을 지닌 것으로 평가되었다. 본 연구를 통해 NOS 관련 주제를 컴퓨터에게 학습시켜 과학교육에 활용할 수 있는 모델과 인공지능 활용에 대한 전반적인 시사점을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
이 연구는 프랑스학 교육 분야에서 디지털 학습지원 매체가 실제적으로 어떻게 적용되고 있는지 활용 현황을 파악하고 시사점을 도출하여 향후 연구 방향을 모색하는 데 목적을 두었다. 이를 위해 프랑스학 교육 분야에서의 학습 과정별 디지털 매체가 어떻게 활용되었는지 검토하였으며, 최근 대두되고 있는 챗GPT의 활용은 외국어와 교육분야까지 확장하여 학습에 직접적 적용 현황을 확인하였다. 이상의 문헌 검토 결과, 첫째, 프랑스학 교육 분야에서는 디지털 학습지원 매체의 적용은 다소 제한적이었다. 주로 '온라인 수업 매체', '수업 전 학습', '효율적 학습 및 상호작용' 그리고 '자기주도적 학습'의 과정에 디지털 학습지원 매체를 선별적으로 활용하고 있는 것으로 나타났다. 특히 교수·학습 과정에서 '효율적 학습 및 상호작용'을 위하여 다양한 디지털 학습지원 매체가 활용되는 현황을 확인할 수 있었다. 둘째, 챗GPT의 경우, 프랑스학 교육 분야에서는 아직 연구가 진행되지 않은 것으로 나타났으며, 타 교육 분야에서 학습 과정의 실제적 적용에 관한 매우 소수의 연구가 진행되고 있었다. 챗GPT는 교수·학습자료의 개발과 학습 전 과정 및 평가, 그리고 학습자의 자기주도적 학습 측면 등 활용범위가 매우 넓고 학습자들의 긍정적 효과가 보고되었지만, 정보의 질, 출처 및 신뢰도 등의 측면에서는 윤리적 문제점도 함께 보고되고 있었다. 따라서 향후 국내 프랑스학 교육 분야에서는 이를 바탕으로 대학의 교수·학습 상황에 적합한 교육적 적용 및 그 효과 검증 그리고 디지털 학습지원 매체와 범 학문적 융합의 방향으로 이루어져야 할 필요가 있다.
본 연구에서는 오픈소스 소프트웨어와 인공지능 문서 분류 모델인 한국어 Sentence-BERT로 고등학교 1학년 통합과학 질문-답변 챗봇을 제작하고 2023학년도 1년 동안 독립형 서버에서 운영했다. 챗봇은 Sentence-BERT 모델로 학생의 질문과 가장 유사한 질문-답변 쌍 6개를 찾아 캐러셀 형태로 출력한다. 질문-답변 데이터셋은 인터넷에 공개된 자료를 수집하여 초기 버전을 구축하였고, 챗봇을 1년 동안 운영하면서 학생의 의견과 사용성을 고려하여 자료를 정제하고 새로운 질문-답변 쌍을 추가했다. 2023학년도 말에는 총 30,819개의 데이터셋을 챗봇에 통합하였다. 학생은 챗봇을 1년 동안 총 3,457건 이용했다. 챗봇 사용 기록을 빈도분석 및 시계열 분석한 결과 학생은 수업 중 교사가 챗봇 사용을 유도할 때 챗봇을 이용했고 평소에는 방과 후에 자습하면서 챗봇을 활용했다. 학생은 챗봇에 한 번 접속하여 평균적으로 2.1~2.2회 정도 질문했고, 주로 사용한 기기는 휴대폰이었다. 학생이 챗봇에 입력한 용어를 추출하고자 한국어 형태소 분석기로 명사와 용언을 추출하여 텍스트 마이닝을 진행한 결과 학생은 과학 질문 외에도 시험 범위 등의 학교생활과 관련된 용어를 자주 입력했다. 학생이 챗봇에 자주 물어본 주제를 추출하고자 Sentence-BERT 기반의 BERTopic으로 학생의 질문을 두 차례 범주화하여 토픽 모델링을 진행했다. 전체 질문 중 88%가 35가지 주제로 수렴되었고, 학생이 챗봇에 주로 물어보는 주제를 추출할 수 있었다. 학년말에 학생을 대상으로 한 설문에서 챗봇이 캐러셀 형태로 결과를 출력하는 형태가 학습에 효과적이었고, 통합과학 학습과 학습 목적 이외의 궁금증이나 학교생활과 관련된 물음에 답해주는 역할을 수행했음을 확인할 수 있었다. 본 연구는 공교육 현장에서 학생이 실제로 활용하기에 적합한 챗봇을 개발하여 학생이 장기간에 걸쳐 챗봇을 사용하는 과정에서 얻은 데이터를 분석함으로써 학생의 요구를 충족할 수 있는 챗봇의 교육적 활용 가능성을 확인했다는 점에 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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