• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.67-75
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• 2021

저출산 고령화로 인한 입학자원의 감소와 교육의 질에 대처하기 위한 대학구조개혁 및 조정은 필요한 것으로 인식되고 있으며 이에 따른 국내 고등교육 시장에서 관심을 많이 받고있는 정책은 대학구조개혁이라고 할 수 있다. 국내 사립대학의 자원입력과 성과 관점에서 상대적 효율성을 분석하기 위하여 DEA 기법을 적용하여 사립대학 운영 효율성을 측정하고 평가결과를 2018년 대학기본 역량진단 실제 결과와 비교 분석함으로써 실용적 사용 가능성에 대해 확인한다. 연구분석에 사용되는 입력 및 산출변수는 대학알리미 공지자료를 이용하였다. 운영 효율성 분석결과, 25개 DMU 중에서 BCC 모델의 경우 48% (12개 대학)가 효율적인 것으로 나타났으며 자율개선대학이 아닌 역량강화 대학들 중(中) 일부가 효율적으로 운영되고 있는 것으로 나타났고 DEA 분석결과를 통하여 비효율적인 집단에 대한 개선방안을 찾아볼 수 있었다. 본 연구는 여러 입·출력요소를 동시에 고려하여 잉여, 부족값을 확인 할 수 있는 DEA-Additive 모델을 통해 사립대학의 상대적 효율성을 확인하고 개선방향을 제시하였다는 점에서 의의가 있다. 이를 통하여 각 대학 입·출력요소에 관한 제한된 자원을 효율적 활용을 적용하기 위한 노력에 도움이 될 것으로 기대한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.113-118
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• 2024

최근 들어 인공지능, 컴퓨터 그래픽기술이 진화하면서 영화,광고, 방송, 게임, SNS 등 여러매체를 통해 다양한 가상휴먼이 등장하고 있다. 특히, 가상인플루언서를 중심으로 한 광고 마케팅 시장에서 가상휴먼은 시간과 비용 측면에서 기업의 중요한 홍보수단으로 이미 중요성이 입증된 상태이다. 국내는 가상 인플루언서 시장의 태동기 단계로 대기업 및 스타트업 경계없이 가상인플루언서 관련 신규 서비스를 출시 준비를 하고자 하나, 그 개발 프로세스가 공개되어 있지 않아 많은 비용을 지불해야 하는 상황이다. 이런 기업의 요구사항과 애로사항을 해결하기 위해 본 논문에서는 실사기반의 가상휴먼을 제작하기 위한 포토그래메트리기반 페이셜 캡춰 시스템을 구현하고, 이를 활용한 가상휴먼 모델링 및 활용사례에 대하여 고찰한다. 페이셜 캡처 후 실제 애니메이션이 가능한 과정까지의 복잡한 CG 작업 단계를 간소화할 수 있는 언리얼엔진기반의 메타휴먼 모델링을 통해 비용과 품질면에서 최적의 워크플로우에 대해서도 고찰하고, 또한 인스타그램 등 SNS마케팅에 활용한 사례에 대해서도 소개한다. 언리얼엔진기반의 워크플로우를 통해 기존의 CG작업과의 비교를 통해 제안한 워크플로우의 성능을 입증한다.

• 한국과학교육학회지
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• 제40권6호
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• pp.595-609
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• 2020

이 연구에서는 코로나19 상황에서 온라인 과학 수업 콘텐츠 개발에 참여한 교사들의 경험과 온라인 과학 수업에 대한 인식, 그리고 교사들이 개발한 온라인 과학 수업 콘텐츠의 특징에 대해 분석하였다. 이를 위해 온라인 과학 수업 동영상을 직접 제작한 10명의 초등 교사를 대상으로 온라인 과학 수업 동영상의 제작 과정과 어려움, 온라인 과학 수업에 대한 인식에 대해 설문 조사 및 심층 면담하였으며, 연구 참여자들이 제작한 온라인 과학 수업 동영상을 분석하여 온라인 과학수업의 특징을 조사하였다. 그 결과 온라인 과학 수업 동영상은 교사가 수업 연구, 각본 작성, 수업 동영상 촬영 및 편집의 전 과정을 구상하고 수업 및 실험과정을 직접 촬영하는 형태로 제작되었거나 전자저작물이나 디지털교과서 등에 음성을 녹음하는 형태로 제작되었다. 연구 참여자들은 제작 시간 부족, 촬영과 편집의 어려움, 오개념 전달에 대한 우려, 기존 자료에 대한 저작권 해결 문제, 외부 공개에 대한 부담 등을 어려움으로 인식하였다. 온라인 과학 수업 동영상 콘텐츠를 제작한 경험이 있는 교사였지만 온라인 과학 수업의 장점에 관해 적극적으로 대답한 연구 참여자는 없었다. 다만 온라인 수업의 특징인 반복 학습의 가능, 수업 시간과 장소의 자유로움, 교사의 수업계획이나 통제의 용이, 시각적 매체 활용으로 수업에 대한 학생의 흥미 유발 등에서 면대면 수업보다 유리함이 있을 것으로 응답했다. 반면에 연구 참여자들은 온라인 과학 수업의 단점으로 학생들의 탐구기회가 줄어들고, 의사소통이나 상호작용이 부족해지는 것을 꼽았다. 특히 이러한 단점들은 온라인 과학 수업의 질 특히 탐구 수업을 어렵게 하는 데 큰 영향을 미칠 것으로 생각했다. 온라인 과학 수업이 면대면 수업을 완전히 대체할 수 없다는 부정적인 견해를 취하는 교사들도 있었지만 여러 교사가 콘텐츠 활용형 온라인 수업 방식을 보완하는 보조적 수업 활동이 제시된다면 온라인 과학 수업과 면대면 수업을 병행하는 방식은 가능할 것으로 인식하였다. 또한 온라인 과학 수업의 도입 단계나 정리 단계에서는 면대면 과학 수업의 과정과 유사하였지만, 탐구 단계와 개념 설명 단계에서는 면대면 과학 수업과 큰 차이를 보였다. 온라인 과학 수업에서는 학생들의 흥미 유발을 위한 여러 방법이 사용되기도 하였지만, 학생의 실험 참여를 유도하지 않는 시범 실험이나 실험결과를 획일적으로 정리하였고 교과서 본문 내용과 개념을 교사가 정리하고 설명함으로써 교사 주도 개념 설명식 수업의 형태를 띠었다.

• 인삼문화
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• 제5권
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• pp.32-51
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• 2023

홍삼이 19세기에 청나라로 대량 수출되면서 개성에 대규모로 홍삼 원료삼 재배 단지가 조성되었다. 개성 상인 간 특유의 민간주도형 대부 제도인 시변제(時邊制) 는 인삼 재배에 필요한 막대한 비용을 조달할 수 있게 하였다. 대한제국 황실은 1895년에 포삼규칙(包蔘規則)을 공포하였는데 이것이 홍삼 전매제의 효시이다. 1899년 일본인들에 의한 삼포 침탈이 심해지자 황실은 일본인들에 의한 인삼의 도난을 방지하기 위해 군대가 경비를 하고, 원료삼 수납대금의 50~90% 정도를 수확 전에 미리 지급하는 국가 주도형 배상금 선교제도(賠償金 先交制度)를 운영하였다. 1895년 종자 가격이 상승하자 일부 상인들이 중국과 일본의 저질 종자를 수입하고 판매하게 되었다. 이에 1920년 공포한 홍삼전매령에서는 정부 허가 없이 외국 종자 수입을 금지하게 되었다. 일제강점기 초기인 1906년~1910년의 인삼경작은 폐농 수준이 되어 1910년도 홍삼 원료 수삼 수납량은 불과 2,771근에 불과하였으나 1915~1919년과 1920~1934년까지 각 기간 중 연평균 수삼 수납량은 각각 약 11만 근, 15만 근 수준으로 크게 증가하였다. 이러한 홍삼 원료 수삼 생산량 증가는 1908년부터 실시된 수삼 배상가격 사전 공시, 신규면적 재배 비용 융자, 우수경작인 장려금 지급 등 다양한 삼업 육성정책에 기인한 것이다. 그러나 당시 일제의 궁극적 목표는 한인 삼포주의 육성이 아니라 홍삼 사업의 이익금으로 식민지 경영유지 비용을 마련하려 했던 것이다.

• 기록학연구
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• 제16호
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• pp.303-339
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• 2007

'일제강점하 강제동원 피해'라 함은 만주사변 이후 태평양전쟁에 이르는 시기에 일제에 의하여 강제동원 되어 군인 군속 노무자 위안부 등의 생활을 강요당한 자가 입은 생명 신체 재산 등의 피해를 말한다. 강제동원 피해 역사를 복원하기 위한 노력이 피해당사자, 유족, 시민단체, 학계 등에서 이루어져왔고, 그 결과 2004년 3일 5일 ${\ll}$일제강점하 강제동원피해 진상규명등에 관한 특별법${\gg}$ (2007년 5월 17일 일부 개정)이 제정 공포되었다. 이를 근거로 2004년 11월 10일 국무총리 소속으로 일제강점하 강제동원피해진상규명위원회(이하 강제동원위원회)가 발족하였고, 2005년 2월 1일부터 일제강점하 강제동원 피해의 진상을 규명하여 역사적 진실을 밝히는 것을 목적으로 업무를 수행하고 있다. 주요 업무는 강제동원 피해신고접수 및 피해신고조사(피해자 및 유족 심사 결정), 진상조사신청접수 및 진상조사, 진상조사 및 피해판정 불능에 관한 사항, 피해판정에 따른 호적정정, 강제동원 관련 국내외 자료수집 분석 및 보고서 작성, 유해발굴 및 수습 봉환, 사료관 및 추도공간 조성사업 등이다. 강제동원위원회는 피해조사 및 진상조사 업무를 위해 다양한 기록을 발굴 수집해 오고 있다. 여타 피해의 역사가 그러하듯이 이미 공개되었거나 새롭게 발굴되는 기록은 강제동원의 다양한 역사상을 확인하기 어려울 만큼 그 양이나 질에 면에서 부족하다. 피해의 역사에서 피해당사자의 이야기는 기록의 부재를 메우기도 하고, 기록 이상의 근거적 가치를 갖기도 한다. 강제동원위원회는 피해생존자와의 구술면담을 통해 다수의 구술자료를 생산하였고 조사업무에 활용하며 체계적인 관리방법을 토대로 관리하고 대중적인 활용까지 꾀하고 있다. 강제동원위원회의 구술자료는 생산 당시부터 철저한 기획에 의해 이루어졌고, 생산단계부터 관리와 활용의 편의성을 염두에 두고 디지털매체의 생산을 유도했다. 또한 조사업무 과정에서 생산되는 구술자료의 한계를 극복하기 위해 수차례 면담자 교육을 실시하고, 면담자로 하여금 구술당시의 상황을 면담일지로 남기도록 했다. 강제동원위원회는 소장 기록을 관리하는 별도의 기록관리시스템을 갖고 있지 않다. 디지털 아카이브는 피해 진상 관리시스템과 전자결재시스템을 통해 생산되어 관리되지 않는 생산 수집 기증 기록을 등록 검색하는 역할을 한다. 구술자료는 디지털 아카이브에 등록이 되어, 실물과 중복 보존되고 있다. 구술자료는 등록과 동시에 분류, 기술행위가 이루어지고 구술자료의 관리 아이디인 등록번호, 분류번호, 비치번호 등을 부여받게 된다. 강제동원위원회는 구술자료의 적극적인 활용을 위하여 구술기록집의 발간을 지속적으로 해오고 있고, 영상물 등의 제작을 계획하고 있다. 강제동원위원회의 구술자료는 정부차원의 조사 업무 과정에서 생산된 것이라는 한계, 예산부족이나 기록관리시스템 등의 부재 등을 넘어서 한시조직으로서 가능한 적극적인 방법으로 생산 관리 활용되고 있다. 축적된 구술자료는 향후 특별법에 규정되어 있는 대로 사료관 등이 건립된다면 대중 이용자들을 위해 더 체계적으로 관리 활용될 것이다.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제12권5호_spc
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• pp.45-79
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• 2006

필자와 공동연구자들(2002)이 선행연구에서 개발한 주관안녕척도를 사용하여 한국문화에서 주관안녕에 영향을 미치는 변인들을 알아낸 연구 결과들을 개관하고, 국내외 연구들과 비교하여 시사점을 논의하고, 장래 연구할 과제들도 제안하였다. 먼저 주관안녕에 영향을 미치는 선행요인들로 ① 개인차와 인구통계 변인들, ② 개인과정 요인들, ③ 대인과정 요인들 및 ④ 한국문화의 요인으로 사회규범에 따른 행동을 다룬 연구 결과들을 개관했다. 또한 노인을 대상으로 주관안녕이 동시점에서 신체건강의 예측에 기여하는 수준과 아울러 1년 이상이 경과한 시점에서 종단적으로 신체건강이나 생사에 어떤 영향을 미치는지도 알아냈다. 본 논문은 한국문화에서 필자와 공동연구자들이 수행한 실증연구의 결과들과 연결시켜서 주관안녕을 연구하는데 따르는 이론, 방법 및 과제들을 구체적으로 논의함으로써 장차 문화비교 연구와 아울러 국내 연구에 시사점들을 제시한데 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.83-102
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• 2021

2020년 8월 정부는 한국판 뉴딜을 뒷받침하기 위한 공공기관의 역할 강화방안으로서 각 공공기관별 역량을 바탕으로 5대 분야에 걸쳐 총 20가지 과제를 선정하였다. 빅데이터(Big Data), 인공지능 등을 활용하여 대국민 서비스를 제고하고 공공기관이 보유한 양질의 데이터를 개방하는 등의 다양한 정책을 통해 한국판 뉴딜(New Deal)의 성과를 조기에 창출하고 이를 극대화하기 위한 다양한 노력을 기울이고 있다. 그중에서 한국무역보험공사(KSURE)는 정책금융 공공기관으로 국내 수출기업들을 지원하기 위해 여러 제도를 운영하고 있는데 아직까지는 본 기관이 가지고 있는 빅데이터를 적극적으로 활용하지 못하고 있는 실정이다. 본 연구는 한국무역보험공사의 수출신용보증 사고 발생을 사전에 예측하고자 공사가 보유한 내부 데이터에 기계학습 모형을 적용하였고 해당 모형 간에 예측성과를 비교하였다. 예측 모형으로는 로지스틱(Logit) 회귀모형, 랜덤 포레스트(Random Forest), XGBoost, LightGBM, 심층신경망을 사용하였고, 평가 기준으로는 전체 표본의 예측 정확도 이외에도 표본별 사고 확률을 구간으로 나누어 높은 확률로 예측된 표본과 낮은 확률로 예측된 경우의 정확도를 서로 비교하였다. 각 모형별 전체 표본의 예측 정확도는 70% 내외로 나타났고 개별 표본을 사고 확률 구간별로 세부 분석한 결과 양 극단의 확률구간(0~20%, 80~100%)에서 90~100%의 예측 정확도를 보여 모형의 현실적 활용 가능성을 보여주었다. 제2종 오류의 중요성 및 전체적 예측 정확도를 종합적으로 고려할 경우, XGBoost와 심층신경망이 가장 우수한 모형으로 평가되었다. 랜덤포레스트와 LightGBM은 그 다음으로 우수하며, 로지스틱 회귀모형은 가장 낮은 성과를 보였다. 본 연구는 한국무역보험공사의 빅데이터를 기계학습모형으로 분석해 업무의 효율성을 높이는 사례로서 향후 기계학습 등을 활용하여 실무 현장에서 빅데이터 분석 및 활용이 활발해지기를 기대한다.