• 한국농림기상학회지
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• 제18권4호
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• pp.307-319
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• 2016

국가농림기상센터(NCAM)에서는 수요자 맞춤형 영농 영림을 지원하기 위하여 전용 수치모델링시스템인 지면대기모델링패키지(LAMP) 버전 1을 구축하였다. 이 패키지는 두 가지의 큰 축으로 구성되어 있다. 하나는 WRF 기상모델과 Noah-MP 지면모델의 결합시스템인 WRF/Noah-MP 시스템이고, 다른 하나는 Noah-MP 지면 모델의 오프라인 독립구동형 1차원 버전이다. 전자는 7일 이상의 중기 기상예측 자료를 1km 내외의 고해상도로 생산하는 일을 담당하고, 후자는 대표적인 농림생태계에 대하여 1년 지면모의 자료를 15분 간격으로 생산하는 일을 담당한다. 본 연구의 목적은 NCAM-LAMP의 두 구성 요소를 간단히 설명하고, 초기의 수치모의 성능을 평가하는데 있다. WRF/Noah-MP 결합시스템은 동아시아를 포함하는 어미격자 도메인에 최고 810m의 수평 해상도를 갖는 3개의 둥지격자로 구축되었으며, 가장 안쪽 도메인은 광릉 활엽수림 관측지와 침엽수림 관측지(GDK 및 GCK)를 포함한다. 이 결합시스템은 현재 미국 환경예측센터의 FNL 자료를 초기 및 경계자료로 이용하여 구동되며, 여러 개의 약 8일 모의 결과를 연결시켜 장기간에 대한 모의 자료를 생산하였다. 정량적 검증 변수는 WRF/Noah-MP 결합시스템의 2m 기온, 10m 바람, 2m 습도, 강수이며, 기상청 ASOS 관측 자료와 WRF/Noah-MP 결합시스템 모의 자료 사이의 차이를 이용하여 각 도메인에서 동적 식생 포함 유무에 따른 모의 오차를 계산하였다. 강수 모의의 정확도는 탐지확률(POD)과 공평위협점수(ETS)로 구성된 표를 이용하여 조사하였다. 오프라인 독립구동형 지면모델은 1년 기간에 대해 모의 결과를 생산하였으며, KoFlux 관측자료와 비교하여, 순복사 플럭스, 현열 플럭스, 잠열 플럭스 및 토양 수분 함량을 평가하였다. WRF/Noah-MP 결합시스템의 모의 결과에 따르면, 모든 도메인 중에서 도메인 4(810m 해상도)에서 2m 기온, 10m 바람 및 2m 습도에 대하여 가장 작은 RMSE를 보였다. 동적 식생을 포함시키면 모든 도메인에서 10m 바람의 모의 오차가 감소하게 되는 경향을 보였다. 도메인 2(7,290m 해상도)에서는 강수 모의 점수가 가장 높았으나, 동적 식생을 포함시킴에 따른 효과는 별로 없었다. 독립구동형 1차원 Noah-MP의 지면모의 결과는 복사 플럭스와 토양 수분의 패턴 및 크기를 포착하였으며, 엽면적지수의 모델 입력 부분을 보충하고, 모델 물리과정의 적절한 조합을 찾아내는 노력을 통해 개선될 수 있는 여지를 남겼다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.143-159
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• 2015

불확실한 환경변화에 대처하고 장기적 전략수립을 위해 기업에게 있어서 IT 트렌드에 대한 예측은 오랫동안 중요한 주제였다. IT 트렌드에 대한 예측을 기반으로 새로운 시대에 대한 인식을 하고 예산을 배정하여 빠르게 변화하는 기술의 추세에 대비할 수 있기 때문이다. 해마다 유수의 컨설팅업체들과 조사기관에서 차년도 IT 트렌드에 대해서 발표되고는 있지만, 이러한 예측이 실제로 차년도 비즈니스 현실세계에서 나타났는지에 대한 연구는 거의 없었다. 본 연구는 현존하는 빅데이터 기술을 활용하여 서울지역을 중심으로 지난 8개월동안(2013년 5월1일부터 2013년12월31까지) 정보통신산업진흥원과 한국정보화진흥원에서 2012년 말에 발표한 IT 트렌드 토픽이 언급된 21,589개의 트윗 데이터를 수집하여 분석하였다. 또한 2013년에 나라장터에 올라온 프로젝트들이 IT트렌드 토픽과 관련이 있는지 상관관계분석을 실시하였다. 연구결과, 빅데이터, 클라우드, HTML5, 스마트홈, 테블릿PC, UI/UX와 같은 IT토픽은 시간이 지날수록 매우 빈번하게 언급되어졌으며, 이 같은 토픽들은 2013년 나라장터 공고 프로젝트 데이터와도 매우 유의한 상관관계를 가지고 있는 것을 확인할 수 있었다. 이는 전년도(2012년)에 예측한 트렌드들이 차년도(2013년)에 실제로 트위터와 한국정부의 공공조달사업에 반영되어 나타나고 있는 것을 의미한다. 본 연구는 최신 빅데이터툴을 사용하여, 유수기관의 IT트렌드 예측이 실제로 트위터와 같은 소셜미디에서 생성되는 트윗데이터에서 얼마나 언급되어 나타나는지 추적했다는 점에서 중요한 의의가 있고, 이를 통해 트위터가 사회적 트랜드의 변화를 효율적으로 추적하기에 유용한 도구임을 확인하고자 할 수 있었다.

• 대한교통학회지
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• 제24권5호
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• pp.89-108
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• 2006

우리나라도 2000 년에 65세 이상 고령자 인구가 전인구의 7%에 도달하며서 소위 고령화 사회에 진입하게 되었고 앞으로 25년간 우리나라 고령자인구의 증가율은 세계적으로 유례없이 급속할 것으로 예상된다. 이러한 측면에서 최근 고령화 문제가 사회적인 이슈로 대두됨에 따라 교통시설물 계획 등에서 고령인구의 통행특성을 고려한 계획 및 설계가 필수적으로 요구되어지고 있다 하지만, 기존의 교통존 혐의 집계분석 방법론에서는 일반인과 고령자의 평균값을 사용함으로써 고령자의 통행 특성 및 사회경제적 특성을 고려하는데 한계를 가지고 있다. 따라서 본 연구는 일반인과 다른 고령자의 통행특성을 분석하기 위해 네스티드 로지모형을 이용하여 개인의 통행특성을 반영할 수 있는 비집계분석의 방법론으로 활동 스케줄링 모형을 구축하고 정립하였다. 본 연구에서의 분석결과 일반인과 비교해 고령자의 통행특성은 직장인과 비직장인 모두에서 출발시간과 수단 선택에서 큰 차이를 가지는 것으로 분석되었다 이러한 개인 통행특성의 차이를 간과한 기존의 교통존 중심의 집계분석 방법론으로 장래 수요 예측시에 큰 편이를 초래할 것으로 예상된다 따라서 본 연구는 개인통행특성을 고려하기 위해 활동기반모형의 필요성을 강조할 수 있는 좋은 선행과제가 될 것으로 기대한다 또한, 활동기반분석의 지속적인 연구 및 이에 대한 개발은 현재 대두되고 있는 도로사업 평가의 신뢰성, 향후교통시설물 계획 및 설계 평가에 중요 요소로 인식되는 교통량 예측 등에 대한 신뢰성 향상에 많은 기회를 할 것으로 판단된다

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_2호
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• pp.1165-1178
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• 2018

남극 빙붕의 붕괴 및 흐름속도의 변화는 빙상에 대한 지지력을 약화시킬 수 있어 해수면 상승에 잠재적인 원인이 될 수 있다. 이 연구에서는 2016년 4월 대규모 붕괴가 발생한 동남극 난센 빙붕에 대해 Landsat-7 Enhanced Thematic Mapper Plus(ETM+) 및 Landsat-8 Operational Land Imager(OLI) 영상을 이용하여 2000년부터 2017년까지의 연간 흐름속도 변화를 분석하였다. 흐름속도 산출을 위해 Landsat의 청색, 녹색, 적색, 근적외선, 전정색 및 첫 번째 주성분 영상 등 총 6개 영상에 orientation correlation 기법을 적용하고, 각각의 변위 산출 결과를 융합하는 다중분광 영상정합 기법을 사용하였다. Landsat 다중분광 영상정합은 난센 빙붕에서 전정색 단일 밴드 영상정합을 사용하는 경우보다 최소 14% 더 넓은 영역에 대해 신뢰할 수 있는 흐름속도를 산출하였고, Global Positioning System(GPS)로 관측된 흐름속도와 비교한 결과 ${\pm}2.1m\;a^{-1}$의 매우 작은 오차를 가지는 것으로 분석되었다. 난센 빙붕에서 2000-2017년 사이에 가장 급격한 흐름속도 증가를 나타낸 곳은 Drygalski 빙하설과 인접한 영역이었으며, 빙붕의 중앙 유선을 따라 측정된 흐름속도는 빙붕 전면(ice front)에 rift가 발달하기 전인 2010년까지 거의 변화가 없었다(${\sim}228m\;a^{-1}$). Rift가 발달하기 시작한 2011-2012년에 rift 상류에서 흐름속도의 가속화가 관측되었으나(${\sim}255m\;a^{-1}$), 이는 2010년에 비해 약 11% 빨라진 것에 불과하였다. 난센 빙붕의 rift가 완전히 발달한 2014년부터 rift 상류의 흐름속도는 다소 감소한 상태(${\sim}225m\;a^{-1}$)로 안정화 되었다. 이는 rift의 발달 및 빙붕 전면의 붕괴가 난센 빙붕의 흐름속도에 거의 영향을 주지 않았음을 의미한다.

• 지질공학
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• 제30권4호
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• pp.457-468
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• 2020

플랜트, 토목 및 건축 사업에서 말뚝(Pile) 설계 시 어려움을 겪는 주된 요인은 지반 특성의 불확실성이다. 특히 표준관입시험(Standard Penetration Test, SPT)을 통해 측정되는 N치를 얻는 것이 가장 중요한 자료이나 광범위한 모든 지역에서 구하는 것은 어려운 현실이다. 짧은 해외사업 입찰기간 내에 시추조사를 할 경우 인허가, 시간, 비용, 장비접근, 민원 등 많은 제약요건이 존재하여 전체적인 시추조사가 어렵다. 미시추 지점에서 지반 특성은 엔지니어의 경험적 판단에 의존하여 파악되고 있고, 이는 말뚝의 설계 및 물량산출 오류로 이어져서, 공기 지연 및 원가 증가의 원인이 되고 있다. 이를 극복하기 위해서, 한정된 최소한의 지반 실측 자료를 활용하여 미시추 지점에서도 N치를 예측 할 수 있는 기술이 요구되며, 본 연구에서는 AI기법 중 하나인 인공신경망을 적용하여 N치를 예측하는 연구를 수행하였다. 인공신경망은 제한된 양의 지반정보와 생물학적인 로직화 과정을 통하여 입력변수에 대한 보다 신뢰성 있는 결과를 제공하여 준다. 본 연구에서는 최소한의 시추자료의 지반정보를 입력항목으로 하여 다층퍼셉트론과 오류역전파 알고리즘에 의하여 학습된 패턴을 가지고 미시추 지점에서 N치를 예측하는데 그 목적을 두고 있다. 이를 위하여 2개 현장(필리핀, 인도네시아)에 AI기법 적용시 실측값과 예측값에 대한 적정성을 검토하였고, 그 결과 예측값에 대한 신뢰도가 높은 것으로 연구 검토되었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권8호
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• pp.629-641
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• 2021

본 연구에서는 2차원 수치모형(Nays2DH)을 적용하여 금강에 건설된 세종보를 중심으로 보 개방 후에 홍수량 변화에 의한 하도의 지형변화 과정을 분석하였다. 이를 위해 부등류, 부정류(단일사상), 연속홍수사상을 수문특성을 반영한 흐름조건으로 수치모의를 수행하였다. 부등류 수치모의 조건은 유황에 따른 정상유량으로 상류단 경계조건을 가정하였다. 부정류와 연속홍수사상의 경우에는 실제 홍수사상들로부터 정규 수문곡선 (normalized hydrograph)을 산정 한 후, 시나리오에 따른 첨두유량으로 정규 수문곡선을 재구성하여 상류단 유량으로 가정하였다. 본 연구에서는 지형학적 변화를 정량적으로 평가하기 위해 하상기복지수(BRI)를 산정하여 시간에 따른 하상변동을 분석하였으며, 연구지역의 항공사진과 수치모의 결과를 정성적으로 비교하였다. 부등류 수치모의 결과, 각 유황별 유량이 증가하면 하폭 대 수심의 비는 감소하고, 사주의 이동속도는 증가하였다. 하상기복지수는 초기에는 증가하지만, 시간이 증가함에 따라 변화량이 작아졌다. 또한 유량이 증가하면 하상기 복지수가 증가했다. 부정류 수치모의 결과 사주의 이동속도는 유량의 변화에 따라 감소했다. 또한 첨두홍수에 대한 지형적 반응에서 시간지체(time lag)가 발생했다. 즉, 부정류에서는 하상고의 변화는 수리학적 조건에 대하여 위상지연(Phase lag) 이 나타났다. 연속홍수사상 발생에 의한 부정류 수치모의 결과에서는 각각 첨두홍수 발생에 따른 사주의 이동속도는 홍수발생이 반복됨에도 불구하고 급격하게 감소했다. 또한 부정류 수치모의 결과와 마찬가지로 위상지연이 나타났으며 사주의 이동속도는 지수적으로 감소하는 특성을 보였다. 하상기복지수는 시간경과에 따라 증가하였으나, 첨두홍수가 연속으로 발생하였음에도 불구하고 하상기복지수의 증가율은 완만하였다. 본 연구를 통해 하천의 수문특성을 반영한 지형변화 과정을 수치모의를 수행하여 분석하였으며, 이를 통해 흐름특성에 따른 하상변동의 정량적인 예측모의를 현장에 적용할 수 있는 방법을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_2호
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• pp.1723-1735
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• 2022

산사태는 가장 널리 퍼진 자연재해 중 하나로 인명 및 재산피해 뿐만 아니라 범 국가적 차원의 피해를 유발할 수 있기 때문에 효과적인 예측 및 예방이 필수적이다. 높은 정확도를 갖는 산사태 취약성도를 제작하려는 연구는 꾸준히 진행되고 있으며 다양한 모델이 산사태 취약성 분석에 적용되어 왔다. 빈도비 모델, logistic regression 모델, ensembles 모델, 인공신경망 등의 모델과 같이 픽셀기반 머신러닝 모델들이 주로 적용되어 왔고 최근 연구에서는 커널기반의 합성곱신경망 기법이 효과적이라는 사실과 함께 입력자료의 공간적 특성이 산사태 취약성 매핑의 정확도에 중요한 영향을 미친다는 사실이 알려졌다. 이러한 이유로 본 연구에서는 픽셀기반 deep neural network (DNN) 모델과 패치기반 convolutional neural network (CNN) 모델을 이용하여 산사태 취약성을 분석하는 것을 목적으로 한다. 연구지역은 산사태 발생 빈도가 높고 피해가 큰 인제, 강릉, 평창을 포함한 강원도 지역으로 설정하였고, 산사태 관련인자로는 경사도, 곡률, 하천강도지수, 지형습윤지수, 지형위치 지수, 임상경급, 임상영급, 암상, 토지이용, 유효토심, 토양모재, 선구조 밀도, 단층 밀도, 정규식생지수, 정규수분지수의 15개 데이터를 이용하였다. 데이터 전처리 과정을 통해 산사태관련인자를 공간데이터베이스로 구축하였으며 DNN, CNN 모델을 이용하여 산사태 취약성도를 작성하였다. 정량적인 지표를 통해 모델과 산사태 취약성도에 대한 검증을 진행하였으며 검증결과 패치기반의 CNN 모델에서 픽셀기반의 DNN 모델에 비해 3.4% 향상된 성능을 보였다. 본 연구의 결과는 산사태를 예측하는데 사용될 수 있고 토지 이용 정책 및 산사태 관리에 관한 정책 수립에 있어 기초자료 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_2호
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• pp.1691-1707
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• 2022

한반도와 중국 경계에 위치한 백두산의 칼데라호인 천지호는 계절에 따라 해빙과 결빙을 반복한다. 천지 아래에는 마그마 챔버가 존재하며 마그마 챔버의 변화에 의해 온천수의 온도 및 수압 변화와 같은 화산 전조현상이 발생한다. 이에 따라, 천지호 내에서 다른 부분보다 해빙이 빠르며 결빙기에도 늦게 얼며 물표면 온도가 높은 이상지역이 존재하게 된다. 해당 이상지역은 온천수 방출 지역으로, 이상지역의 얼음변화도 값을 통해 화산활동을 모니터링 할 수 있다. 그러나 지리적, 정치적 그리고 공간적 문제로 천지의 이상지역을 주기적으로 관측하기에는 한계가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 Landsat -5/-7/-8 광학위성영상으로부터 Modified U-Net 회귀모델을 이용하여 이상지역내의 얼음변화도를 정량적으로 관측하였다. 1985년 1월 22일부터 2020년 12월 8일까지 이상지역을 갖는 83장의 Landsat 영상의 Visible and Near Infrared (VNIR)대역을 활용하였다. 얼음 변화도를 정량적으로 관측을 위해 VNIR대역에서 수체와 얼음과의 상대적인 분광반사도를 활용하여 새로운 데이터를 만들었다. 가시광선대역과 근적외선 대역이 가지고 있는 정보를 최대한 유지하기 위해 2개의 인코더를 가진 U-Net에 적용하여 얼음변화도를 관측하였으며 Root Mean Square Error (RMSE) 140, 상관계수 0.9968의 높은 예측 성능을 보여주었다. 따라서 Modified U-Net을 활용하면 추후 Landsat 영상으로부터 얼음변화도 값을 높은 정확도로 관측하므로 백두산 화산활동을 모니터링하는 방법 중 하나로 사용될 수 있으며, 다른 화산 모니터링 기법과 더불어 활용한다면 더욱 정밀한 화산감시체계 구축이 가능할 것이다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제9권3호
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• pp.163-173
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• 2022

기후변화는 종의 생물계절 및 지리적 분포 변화에 많은 영향을 미치는 핵심 요인으로 생태 분야에서는 취약성 평가를 위해 생물의 생리적 특성과 가장 관련이 높은 생태기후지수 (BioClimatic predictor, 이하 BioClim)를 사용하고 있다. 그러나, Shared Socio-economic Pathways (SSPs) 시나리오에 대한 GCM별 미래 기간 기후평균값 이외에 BioClim 값들은 제공되지 않고 있다. 본 연구는 농촌진흥청에서 생산한 1 km 해상도의 SSPs 시나리오 상세화 자료를 이용하여 국내 여건에 적합한 BioClim 자료를 생산하고, 해당 자료를 기반으로 종 분포모형을 적용하여 주로 남부 및 경상북도, 강원도 및 습한 지역에서 생육 환경이 적합한 고로쇠나무의 기준년대 (1981 - 2010년) 및 미래년도 (2011 - 2100년)에 대해 30년 단위로 적합 서식지 분포를 예측했다. 전국자연환경조사자료를 통해 총 819개 지점에서 고로쇠나무 출현 자료를 수집했다. MaxEnt 모형의 성능을 높이기 위해 모형의 매개 변수 (LQH-1.5)를 최적화하고 상세화된 Biolicm 7개 지수와 지형지수 5개를 MaxEnt 모델에 적용했다. 국내 고로쇠나무 분포는 배수, 연 강수량 (Bio12), 경사가 크게 기여하는 것으로 나타났다. 적습하고 비옥한 토양을 선호하는 생육 특성이 반영된 결과로 기후 요인의 영향은 크지 않았다. 이에 따라 기준년도에 고로쇠나무의 높은 수준 적합 서식지는 우리나라 면적의 3.41%, 근미래 (2011 - 2040년) 및 먼미래 (2071 - 2100년)에서 SSP1-2.6은 0.01%, 0.02%를 차지하여 점차 감소하였으나, SSP5-8.5에서는 각각 0.01%, 0.72%로 오히려 기준년도 대비 근미래에는 감소되다가 먼미래로 갈수록 점차 증가하는 경향을 보였다. 본 연구는 기후변화에 보다 적응이 수월한 식생의 미래 분포 양상을 확인한 연구로 기후변화 적응 종이 미래 산림 복원 등에 활용 가능한 기초 연구로 의의가 있다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.193-202
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• 2019

4차 산업시대에 대학무용학과의 커리큘럼은 무엇을 변화시켜야 하는가에 초점을 둔 연구이다. 이는 무용학과의 교육과정이 미래 직업 창출과 무관하지 않음으로 4차 산업과 연관 지어 무용전공자의 미래 직업을 전망해 본다면 지금 대학 무용학과 커리큘럼으로는 미래 직업을 창출하기 힘들다는 생각에 따른 것이다. 따라서 서울에 소재하고 있는 5개 대학의 무용학과 커리큘럼을 비교 분석해 보았으며 그 후 4차 산업혁명시대에 적응하고 새로운 기술의 개념이 포함된 무용교육을 하려면 무엇을 어떻게 배워야 할 것인가 하는 무용학과 커리큘럼에 대해 5개의 교과목을 제시하였다. 첫째, 무용과 통합교육이다. 이는 창의성과 과학교육을 통합한 교육으로 STEAM(Science-Technology-Engineering-Art-Methematics)이라는 대 주제를 중심으로 아이디어와 창의성을 향상시키고 나아가 예술적 감수성 등을 키울 수 있는 교과이다. 둘째, 빅데이터 분석 및 빅데이터로 미래를 전망해 보는 교과로 이는 무용의 전반적인 것에 대한 대중들의 의견이나 평가, 감정 등을 분석함으로써 무용공연이나 무용전공자의 진로방향, 직업창출 등에서 유용하게 활용할 수 있는 학문이다. 셋째, 영상교육으로 영상은 현 시대의 대표적 표현매체로 오늘날 대부분의 예술표현영역을 영상이 차지함을 볼 때 영상을 통한 무용은 기존의 무용작품을 새로운 형태의 작품으로 창조적으로 변형시킬 수 있으며 학문적으로나 공연예술로서 무용의 영역을 넓힐 수 있다. 넷째, VR과 AR은 스마트 미디어시대의 중요한 기술로 미래 무용학이 공연이든 교육이든 산업이든 간에 시대의 흐름에 맞춰 디지털식 방법을 갖춰야 한다면 VR이나 AR에 대한 학습을 할 필요가 있다. 다섯째, 4차 산업혁명과 무용예술교과는 4차 산업혁명시대의 변화를 미리 예견하고 무용교과의 변화, 발전 모색 등을 교육하는 교과로 필요하다.