본 연구의 목적은 뛰어난 연구 성과를 이룩한 과학 인재들의 성장과 전문성 개발과정에 영향을 미친 주요 요인을 밝히는 것이다. 이러한 연구 목적을 달성하기 위해서,2007년 3월부터 9월까지 과학 분야에서 권위있는 상을 수상한 국내 과학자 31명을 대상으로 심층 면담을 통한 질적 사례연구를 수행하였다. 면담내용은 전관성 발달 단계별로 Csikszentmihalyi의 개인-영역-환경 상호작용(IDF) 모형의 이론적 틀에 맞추어 분석하였다. 우선 탐색기에서는 자기주도적 학습태도,다양한 관심 및 강점의 발견,학구적이며 자유로운 가정환경,의미 있는 만남이,입문기에서는 독립적인 성격특성,전공분야에 대한 지식습득, 대학에서의 학문적 갈증과 지적탐구가 과학인재의 전문성 발달에 중요한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 성장기에서는 과제집착력,몰입의 경험,관심분야 및 평생 연구주제의 발견,형식교육에서의 멘토와의 만남이,주도기에서는 우선 순위정하기,의사소통능력,창조적 연구 성과와 사명감,또 다른 재능과의 만남,평가 및 지원 체계가 영향을 미치는 주요 요인으로 나타났다. 결론에서는 면담 내용을 통해 나타나는 주요 요인의 의미를 해석하고,보다많은 과학 인재의 양성을 위해 필요한 교육적 시사점을 논의하였다.
최근 보다 혁신적인 모빌리티 산업의 패러다임을 변화시키기 위해 도심항공교통 (UAM; urban air mobility) 도입에 관한 논의가 전 세계적으로 활발히 진행되고 있다. 한국형 UAM의 성공을 위해 공역, 버티포트, 항법, 통신 등과 관련된 연구는 관련 연구기관 주도하에 활발히 이루어지고 있으나, UAM 운항사의 운항 관리 개념 정립, 통제절차 개념 수립 등에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. UAM의 상용화를 위해서는 복수의 UAM 운항자의 개별 시스템 개발의 기준이 될 수 있는 표준화된 운항 관리 개념 정립이 필요한 시점이다. 이에 본 논문에서는 UAM 특별법 미적용 사항을 살펴본 후 이로부터 운항사가 준비해야 할 사항과 기존 민항기 및 회전익 항공기의 관련 규정에 대해서 분석하고, 국내 저밀도 운항 관리 및 통제절차 개념 수립을 위한 적합한 방안을 제시하였다. 본 논문에서 제시한 초기 저밀도 환경에서의 UAM 운항 관리 및 통제절차 개념 수립 방안을 착안하여 추후 시범 운영 및 UAM 대중화에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
최근 5년 동안 건설업에서의 사고사망자가 급증하고 있는 실정에서, 이 연구는 안전인지 모델을 활용한 안전성 향상 방안을 탐구한다. 건설업에서의 고령 근로자 비중 상승 및 생산성 저하 등의 문제로 안전문제가 심각해지고 있는 가운데, 4차 산업혁명 기술을 활용한 안전성 향상의 필요성이 대두되고 있다. 연구에서는 건설업의 안전문제를 파악하기 위해 건설업 사망재해의 통계적 데이터를 분석하였고, 특히 소규모 건설현장을 중점으로 한 안전인지 모델을 개발하였다. 건설현장의 안전 등급 분석을 통해 안전위험을 정량화하고, 무선 통신 기술 중에서도 DWM1000 모듈을 적용하여 실시간 위치 측정 및 안전 수준 산출을 수행하였다. 또한, 안전 관리 시스템을 통해 각 근로자의 위험 수준을 측정하고, 이를 평균하여 전체 현장의 Safety Climate Index(SCLI)를 도출함으로써 일일, 주간, 월간 안전 분위기를 산출하였다. 이를 통해 안전 조치의 효과를 모니터링하고, 지속적인 개선 조치를 취할 수 있는 안전인지 모델을 제안하였다. 본 연구는 건설현장에서의 안전성을 높이고 사고 예방을 위한 체계적인 모델을 제시하여, 안전인지 모델을 통한 생산성 향상 및 안전성 강화에 기여할 것으로 기대된다.
본 연구는 전문대학 교수들이 전공과 학생들의 진로지도를 어떻게 경험하고 있는지 원인 및 현상, 맥락, 대처 등 관련한 주요한 구성요소를 발견하고, 패러다임 모형을 도출하여 그 경험을 구조적·심층적으로 이해하는 데 목적이 있다. 이를 위해 본 연구에서는 전문대학 전공과 교수 총 23명을 대상으로 포커스 그룹 인터뷰를 진행하였고, 이 결과를 근거이론 방법론(Srauss & Corbin, 1998)을 적용하여 분석하였다. 분석 결과, 17개의 범주와 31개의 하위범주가 도출되었다. 전문대학 교수의 학생진로지도에 있어서 중심현상은 크게 두 범주로 학생진로지도의 고충 경험과 학생들과의 상호작용에 대한 태도 변화였다. 중심현상 발생의 원인에 해당하는 인과적 조건으로는 교수의 진로지도 전문성 부족, 학생의 진로지도 범위 및 요구수준, 진로지도에 대한 학생들의 태도의 세 가지 범주가 있었다. 중심현상을 만들어내는 특수한 상황이나 조건에 해당하는 맥락적 조건으로는 학생진로지도의 필요성, 학생진로지도의 과도한 부담과 시간부족, 학교차원의 학생진로지도 관련 소통 부족, 학생진로지도의 시스템 네 가지가 있었다. 이 외에도 작용·상호작용, 중재적 조건, 결과 등을 밝혀냈다. 본 연구는 전문대학 교수들이 실제로 진로지도의 과정에서 어떠한 경험을 하고, 어떤 어려움을 겪으며, 어떤 대처를 통해 어떠한 결과에 이르는지의 과정을 확인하였다. 이를 바탕으로 향후 전문대학 교수의 학생진로지도가 어떠한 방향으로 나아가 하며 어떠한 도움이나 지원이 필요할 것인지 이해하는데 기여할 것으로 기대한다.
본 연구의 목적은 2022 개정 과학과 교육과정에 의한 통합과학 교과서를 개발하는 저자들이 교육과정을 이해하고 적용하는 과정에서 느낀 고민과 어려움을 분석하는 것이다. 이를 위하여 교육과정에 제시된 용어 및 서술어의 이해, 학습 내용의 구성, 탐구 및 활동, 학습내용의 수준과 범위 등으로 범주로 교과서 저자들의 의견 89개를 분석하였다. 분석 결과 교과서 저자들은 학습 내용의 수준과 범위를 정하는데 가장 많은 어려움을 나타내었다. 그리고 용어와 서술어의 중의적 표현과 모호함에 대해 많은 고민과 어려움을 나타내었다. 학습 내용의 구성 측면에서는 성취기준의 반복적 기술, 성취기준의 배열 순서가 학습의 흐름과 일치하지 않은 점과 관련한 어려움이 제시되었으며, 탐구 및 활동과 관련해서는 체험하거나 실제 구현하기 어려운 탐구 활동 제시, 학습량 적정화에 따른 활동 구성의 제약 등과 관련하여 교과서 집필의 어려움이 제시되었다. 국가적으로 양질의 교과서 개발은 양질의 과학 교육을 위해 필요하기 때문에, 교육과정 개발 주체와 교과서 저자와의 교육과정 이해를 위한 소통이 필요하며, 교과서 개발을 위한 지원 체제가 요구된다
자유 공간 광 통신 또는 레이저 전력 전송과 같은 장거리 레이저 빔 전파 연구의 핵심 요소 중 하나는 레이저 빔의 전송 효율이다. 본 논문에서는 레이저 에너지 전송의 효율을 개선하기 위해 레이저 빔의 공간적 분포를 변형하는 방법을 제안하였으며, 특히 수퍼 가우시안 빔을 대상으로 수치 해석을 진행해 그 유효성을 확인하였다. 송신기의 광학 시스템에 의해 결정된 회절 한계 반지름 이내로 수신되는 전력의 양을 기준으로, 2차 수퍼 가우시안 레이저 빔이 1 km 거리를 전파할 때 단일 채널과 다중 채널에서 모두 전송 효율이 개선되는 것을 확인하였다. 또한 1 km 전파거리를 전제로 기본 가우시안 빔과 2차 수퍼 가우시안 빔을 사용하는 상황을 비교하였을 때, 전송 효율 개선률이 단일 채널 레이저에서 1.2% 이상, 3채널 및 7채널에서는 각각 4,2% 및 4.6% 이상이라는 결과를 얻었다. 레이저 빔의 전파거리가 750 m에서 1,250 m 사이인 경우, 2차 수퍼 가우시안 빔의 전송효율 개선률은 단일, 3채널, 7채널일 때 각각 1.2%, 4.1%, 4.0% 이상으로 전송 효율의 우위가 유지되었다.
본 연구의 목적은 시대적 요구와 대학교육의 목적 및 인재상에 부합하는 패션디자인 및 머천다이징 전공역량을 도출하는데 있다. 이를 위하여 자료에 대한 내용분석과 전문가 심층면접을 진행하였다. 첫째, 자료의 내용분석은 국내외 패션 관련 전공학교의 홈페이지에 공개된 학과소개, 교육목표, 인재상, 교육과정 등의 내용은 물론, 국가직무능력표준(National Competency Standards, NCS)과 미국 의류학회(International Textile Apparel Association, ITAA)의 고등교육프로그램 Meta-goal의 내용을 키워드 중심으로 코딩한 후 여섯 개의 핵심역량을 추출하였다. 둘째, 전문가 심층면접은 국내외 의류업체와 학계에 종사 중인 경력 23년에서 31년 사이의 전문가 6인을 대상으로 진행하였다. 면접 내용은 녹화하여 전사한 후 핵심어를 도출하였으며, 산출한 코딩 결과의 적절성을 확보하자 연구원 간 교차점검을 실시하였다. 분석결과 도출된 전공역량은 다음과 같다: 공감소통, 사회적 책임, 전문가적 사고, 창의융합적 사고, 글로벌, 도전적 리더. 이를 바탕으로 시대적 요구에 부합하는 역량 설정과 이를 달성하기 위한 교육과정 수립은 환류 체계 구축을 위한 중요한 시도로 향후 교육과정의 개발 및 실행, 학생들의 전공역량 수준 향상이 이루어지는 선순환 구조를 위한 후속 연구 진행이 필요하다.
본 연구의 목적은 청소년들이 관계형성역량을 키울 수 있도록 가정과교육의 방향을 탐색하고 구체적인 시사점을 제공하는 것이다. 이를 위해 한국의 인성교육과 영국의 관계교육 교육과정의 내용을 분석하였고, 결과는 다음과 같다. 한국의 인성교육은 책임, 존중, 배려, 소통 등의 인성교육 가치 덕목을 공교육 전반에서 교육하고 있다. 인성교육의 가치 덕목은 가정교과의 관계형성 역량 함양을 위한 학습 내용 요소와 상당 부분 일치하고 있다. 영국의 초, 중등 단계의 관계교육은 한국의 중학교 가정과교육의 건강한 관계를 이해하고 유지하기 위한 목표와 학습 내용이 유사하였다. 그러나 안전한 관계, 다른 사람과의 경계 설정, 성교육 내용 포괄성, 성교육 거부권, 평등권에 근거한 교육 내용 등에 있어서는 차이가 있었다. 이러한 결과를 토대로 가정과교육에서 관계형성역량 향상을 위해 관계에 대한 교육의 개념 정의와 체계적인 교육 내용 구성이 개발되어야 하며, 학생의 태도와 변화를 끌어내고 내면화할 수 있는 교수·학습 방법의 개발과 학습 프로그램 개발 연구도 필요하다는 결론을 얻었다. 그리고 추가·보완할 교육 내용과 고려할 점에 대한 시사점을 얻었다.
교량등은 교량 아래의 수역 가운데 가항수역과 항로상 교각의 존재를 알리기 위해 교량이나 교각에 설치하는 등화로써 항로표지 중 광파표지의 일종이다. 국내에는 주요 하천과 해상에 중대형 교량이 산재해 있으며 선박이 운항하는 교량에는 반드시 교량등을 설치하고 1개월 혹은 수개월 단위의 주기적 점검을 시행하도록 하고 있다. 하지만, 현재 대부분의 교량등은 교량 난간 외부에 고정식 지지대 혹은 수동 회전식 지지대 형태로 설치되고 있어 점검 시 낙상사고 등의 위험성으로 인명사고 우려가 매우 높으며 교통량이 많은 교량에서는 교통통제 민원으로 인해 신속한 작업을 요하기도 한다. 이에 본 연구에서는 안전하고 신속한 교량등의 점검을 위한 방안을 마련하고자 교량등 설치 유형에 따른 맞춤형 자동 교량등 지지대 개념을 제시하였다. 또한 유무선 통신 기술을 이용한 교량등과 자동 교량등 지지대의 감시 및 제어 통합관리 프로그램과 연계시켜 교량등 시스템의 완전 자동화를 추구하고자 하였다. 이러한 연구결과는 향후 교량등이 설치되는 신규 교량과 개보수 교량의 설계 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
많은 정보통신기술 기업들은 자체적으로 개발한 인공지능 기술을 오픈소스로 공개하였다. 예를 들어, 구글의 TensorFlow, 페이스북의 PyTorch, 마이크로소프트의 CNTK 등 여러 기업들은 자신들의 인공지능 기술들을 공개하고 있다. 이처럼 대중에게 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 공개함으로써 개발자 커뮤니티와의 관계와 인공지능 생태계를 강화하고, 사용자들의 실험, 적용, 개선을 얻을 수 있다. 이에 따라 머신러닝 분야는 급속히 성장하고 있고, 개발자들 또한 여러가지 학습 알고리즘을 재생산하여 각 영역에 활용하고 있다. 하지만 오픈소스 소프트웨어에 대한 다양한 분석들이 이루어진 데 반해, 실제 산업현장에서 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 개발하거나 활용하는데 유용한 연구 결과는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 프레임워크 사례연구를 통해 해당 프레임워크의 도입 전략을 도출하고자 한다. 기술-조직-환경 프레임워크를 기반으로 기존의 오픈 소스 소프트웨어 도입과 관련된 연구들을 리뷰하고, 이를 바탕으로 두 기업의 성공 사례와 한 기업의 실패 사례를 포함한 총 3 가지 기업의 도입 사례 분석을 통해 딥러닝 프레임워크 도입을 위한 중요한 5가지 성공 요인을 도출하였다: 팀 내 개발자의 지식과 전문성, 하드웨어(GPU) 환경, 데이터 전사 협력 체계, 딥러닝 프레임워크 플랫폼, 딥러닝 프레임워크 도구 서비스. 그리고 도출한 성공 요인을 실현하기 위한 딥러닝 프레임워크의 단계적 도입 전략을 제안하였다: 프로젝트 문제 정의, 딥러닝 방법론이 적합한 기법인지 확인, 딥러닝 프레임워크가 적합한 도구인지 확인, 기업의 딥러닝 프레임워크 사용, 기업의 딥러닝 프레임워크 확산. 본 연구를 통해 각 산업과 사업의 니즈에 따라, 딥러닝 프레임워크를 개발하거나 활용하고자 하는 기업에게 전략적인 시사점을 제공할 수 있을 것이라 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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