• 한국가정과교육학회지
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• 제34권3호
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• pp.101-116
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• 2022

본 연구의 목적은 학습자 중심 교수방법인 문제기반학습(PBL)을 '소비자학' 교과목에 적용하는 것이다. '소비자학'을 수강하는 대학생 27명을 대상으로 경제개념 특강안과 재무컨설팅을 제안하는 2가지 PBL 문제를 개발하고 총 7주간 PBL 수업을 진행하였다. PBL 효과는 학습자들이 작성한 성찰일지, 자기평가지, 수업만족도를 활용하여 분석하였다. 학습자는 문제해결 과정에서 소비자학 교과목의 학습목표를 달성했으며, 팀원과의 협업과 소통 방식을 습득하는 경험을 하였다. 이러한 과정에서 자연스럽게 자기주도적 학습이 이루어졌으며, 문제해결능력이 향상된 것으로 나타났다. 또한 학습자는 학습과제이행, 적극적 상호작용, 자기주도적 학습수행 능력 등 PBL 수업에 임하는 스스로를 평균 4.68로 높이 평가했으며, PBL 수업에 대한 수업만족도도 평균 4.75로 매우 높게 나타났다. 이상의 결과는 교수자 및 예비교원에게 PBL 수업에 대한 유용한 정보로 제공될 것이며, 학습자중심 PBL 수업을 위한 자료로 활용될 것이다.

• 예술경영연구
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• 제57호
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• pp.33-58
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• 2021

본 연구는 구독경제가 현대 미술시장에 미치는 영향을 미술품의 창작, 소비, 분배의 측면에서 이해하는 것에 목적이 있다. 이를 위해 알렉산더(2010)의 보완된 문화 다이아몬드(Modified Cultural Diamond) 모델 이론을 바탕으로, (주)아트노믹스 갤러리 K의 사례연구를 수행했다. 본 논문은 다양한 이차자료의 문헌검토와 미술시장 전문가 및 소비자 10인과의 심층 면접을 통해 자료를 수집했다. 수집된 자료의 분석 결과, 구독경제는 미술품 창작 측면에서 소수의 시장 미술에 편중된 기존의 미술품 거래를 완화하여 창작자에게 다양한 작품의 창작을 유발하고 있다. 미술품의 구매에서 구독으로의 전환은 소비의 측면에서 소비자의 경제적 부담 감소로 인해 미술시장 진입의 장벽을 낮추는 것에 기여하고 있다. 분배의 측면에서, 본 논문은 소비자가 구독하는 작품을 선정하는 주체가 갤러리 K의 전문가임에 주목했다. 이에, 본 연구는 알렉산더(2010)가 강조한 분배체계의 여과효과가 새로운 형태의 경제 활동인 구독경제가 적용된 미술품 거래 체계에서도 유효함을 논하는 것에 학술적 의의가 있다.

• 한국산림과학회지
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• 제111권2호
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• pp.330-344
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• 2022

전 세계 산림 면적이 여전히 감소하고 있는 가운데 산림을 포함한 육상생태계의 보전은 지구 공동체가 함께 달성해야 할 지속가능발전목표 중 하나로 이를 달성하기 위한 국제사회의 적극적인 노력이 요구된다. 공적개발원조 사업의 대상국은 전통적으로 국가이익을 고려하여 결정되었으나 최근 글로벌 규범인 지속가능발전목표가 국내의 공적개발원조 전략에 내재화됨에 따라 산림 부문 ODA 대상국 탐색이 다각적으로 이루어질 필요가 있다. 본 연구에서는 산림 파괴가 심한 개도국을 대상으로 기후변화 대응, 생물다양성 보전, 사막화 방지 측면에서 국가의 경제·사회·환경 부문의 이행 준비 및 필요성을 분석하여 '그린 ODA'에 충족될 수 있는 협력 대상국을 제시하였다. 본 연구의 결과는 기존의 산림 협력이 중점적으로 이루어진 아시아 국가에서 나아가 남아메리카와 아프리카 국가로 산림 협력의 확대가 필요한 것으로 나타났다. 또한 식량·에너지·수자원·산불 등 산림 전용요인의 근본적인 해결을 위하여 녹색기술과의 융·복합을 추진하고 사업 활동과 재원, 참여자의 다각화를 통해 산림분야 양자 ODA를 확대하는 방안을 제시하였다. 본 연구는 산림 부문 양자 협력 대상국 범위를 확대하는데 있어 산림 파괴가 진행 중인 전 세계 국가를 대상으로 장기적인 전략 수립을 위한 기초 정보를 제공하는데 기여할 수 있다.

• 한국항해항만학회지
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• 제46권6호
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• pp.530-537
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• 2022

예선서비스는 항만 안전 확보를 위해 필수적인 서비스이다. 하지만, 상대적으로 낮은 예선시장 진입장벽으로 인해, 예선업체의 수는 증가하였으며, 이에 업체 간 과당경쟁 발생과 서비스의 질적 저하에 대한 우려가 높아지고 있다. 이를 해결하기 위해 예선업자에 대한 서비스 품질평가 제도 마련이 시급하지만, 아직까지 본격적인 시행은 요원한 상황이다. 본 연구의 목적은 예선서비스의 품질 향상과 함께 공공재적 성격을 강화하기 위한 수단으로 인식되는 예선서비스 평가 제도의 시행을 위해 실제적으로 적용이 가능한 예선서비스 품질평가 모형을 개발하는 것이다. 이를 위해 문헌 및 사례연구, 전문가 인터뷰 등을 통해 2개의 대분류와 8개의 중분류, 25개의 세부 평가지표로 구성된 평가모형을 개발하였으며, AHP 분석을 시행하여 평가 항목의 상대적인 중요도를 도출하고 배점의 근거를 마련하였다. 분석 결과, 경영평가보다는 이용자만족도의 가중치가 높은 것으로 나타났다. 또한, 경영평가의 세부지표별 가중치는 시설관리-경영관리-재무건전성 순으로 나타나 서비스에 직접적으로 활용하는 시설의 관리가 중요한 것으로 분석되었다. 이용자만족도는 안전성-정시성-서비스만족도-편리성-투명성 순으로 나타나 안전성 확보가 최우선이며, 예선서비스 제공을 위한 프로세스의 편리성과 투명성보다 안전성과 정시성 같은 서비스 본연의 품질 개선이 우선적으로 필요한 것으로 분석되었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.57-69
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• 2023

전세계적으로 인공지능(AI)을 활용한 디지털전환을 위해 국가적 역량을 집중하고 있는 상황에서 국내 AI 기업 육성이나 AI 산업생태계 환경조성은 더디기만 하다. 정부는 대내외적으로 힘든 경제상황을 타개하기 위해 거액의 공적자금을 투입하고 있으나 그 효과에 대한 체계적 연구는 미진하다. 이런 이유로 본 연구는 성향점수매칭(PSM)과 이중차분법(DID)을 활용하여 정부 인공지능 솔루션 바우처 지원 사업이 수혜기업의 경제적 성과에 미치는 정책효과를 살펴보고자 하였다. 실증분석을 위해 정보통신산업진흥원에서 공개한 AI 중소기업 정보 중 바우처 지원 이력이 있는 461개 기업을 대상으로 2019년 이후 매출 실적을 활용해 PSM-DID 분석을 수행하였다. 실험군과 대조군을 비교 분석한 결과 수혜기업은 정부지원 이후 자산증가, 임금, 연구개발비 등이 전반적으로 증가한 반면, 수익측면에서는 유의미한 기여도를 확인할 수 없었다. 이는 AI 바우처 정책사업이 단기적으로 기업 외형성장에 직접적인 기여를 하였으나 수익창출 여부는 중장기적 시간이 필요하다는 점을 시사한다.

• 기독교교육논총
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• 제69권
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• pp.193-220
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• 2022

역량은 지식으로 전달되는 것이 아니기에 역량기반교육과정의 운영을 위해서는 실제적인 경험의 기회를 많이 제공하는 비교과 교육지원이 필요하다. 이에, 많은 대학들이 경제적, 인적, 물적 자원을 들여 비교과 교육과정을 운영하고 있지만, 설정된 목표와 같이 비교과 교육과정이 역량함양에 효과적인지, 어떤 프로그램을 통해서 어떤 역량이 함양될 수 있는지, 그리고 그 성과를 어떻게 확인할 수 있는가에 대해 의문이 제기된다. 이러한 이유로 제시된 기준에 따라 어떤 프로그램에 참여하여 그 목표를 달성하였을 때 그에 상응하는 크레딧을 부여하는 비교과 인증제를 시행함으로써 비교과의 성과를 관리하는 도구로 활용해오고 있다. 본 연구에서는 K 대학교의 비교과 인증에 사례를 분석함으로써 비교과 과정을 통한 역량 함양의 실효성을 확인하고자 하였다. 선행연구 분석을 통해 비교과 인증제를 달성한 학생들은 다양한 프로그램에 참여하면서 관련된 역량과 긍정적인 태도 함양, 전공 능력 향상, 관련 행정 부서에 대한 긍정적인 이미지 고취가 가능할 것이라는 유추할 수 있었다. 이를 확인하기 위하여 2020년 3월부터 2021년 2월까지 비교과 인증제를 달성한 학생들과 달성하지 못한 학생들의 핵심역량 검사, 학생상황진단, 교육만족도 결과를 비교하였으며, 우수 인증자 10명을 대상으로 인터뷰를 시행하여 분석하였다. 그 결과 다양한 프로그램에 고르게 참여하여 인증제를 달성한 경우 다양한 역량 함양과 지원 부서 및 전공 교육에 대한 만족감 향상이 확인된 것을 확인하였다. 이에 비교과 인증제를 운영하는 것이 교육 성과에 긍정적 영향을 미쳤다고 할 수 있다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제19권1호
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• pp.173-183
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• 2023

연구목적: 지게차에서 발생하는 산업재해를 감소시키기 위해서 재해 원인의 구체적 분석이 필요하다. 이 연구는 지게차에서 발생하는 사고유형별 재해사례를 분석하여 재해방지대책을 제시하고자 한다. 연구방법: 2021~2022년까지 지게차에서 발생한 중대 산업재해를 포함한 산업재해 분석을 위해 한국산업안전보건공단 재해 통계 자료를 활용하여 재해 분석을 하였다. 연구결과: 최근 2년간 사망 등 중대 재해자를 포함한 총재해자는 2,559명으로 2021년에 1,396명이었고, 2022년은 1,163명으로 파악하였다. 연간 재해자가 1,000명 이상 발생하는 중대한 산업재해 발생 장비의 규모별, 발생형태별 산업재해에 대해 재해 예방대책을 제시하였다. 결론: 지게차 재정지원사업 대상 근로자 수를 100인 미만으로 확대해야 할 필요가 있다. ｢산업안전보건기준에 관한 규칙｣ 제86조 제7항 탑승 제한에 관한 단서 조항을 수정할 필요가 있다. 전·후방 카메라를 의무적으로 설치할 필요가 있다. 주행연동 안전띠를 의무적으로 설치할 필요가 있다. 라인 빔을 의무적으로 설치할 필요가 있다. 지게차 특별안전보건 교육 대상을 지게차 1대 이상 보유하고 있는 사업장으로 확대해야 하며 교육시간을 매년 16시간으로 재지정해야 할 필요가 있다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권10호
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• pp.9-21
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• 2022

최근 소셜미디어의 사용 확대는 사회, 경제, 정치, 문화 등 여러 방면에서 이용자들의 의견을 실시간으로 표현할 수 있는 계기가 되었고, 기업에 관한 다양한 정보를 제공하는 플랫폼들이 많이 늘어났다. 그중에서 2008년 미국에서 시작된 글래스도어(Glassdoor.com)는 기업의 전현직 직원이 자신이 근무한 기업의 처우를 평가하고 기업의 성장성에 관한 전망을 제공하고 있다. 이러한 플랫폼은 취업 또는 이직하려는 구직자에 필요한 정보를 제공하는 효용성이 있다. 이 외에도 여러 연구에서 이러한 플랫폼을 통해 제공되는 기업의 정보가 투자자에게도 유용하다는 점이 밝혀지고 있다. 본 연구에서는 국내에서 글래스도어와 대표적으로 유사한 기능을 하는 플랫폼인 잡플래닛(Jobplanet)에서 제공되는 직원들의 기업성장 전망이 실재 기업성장을 예측하는 예측력이 있는지 파악하였다. 잡플래닛에서 제공되는 전망과 에프앤가이드에서 받은 기업의 재무지표 데이터를 취합하여 패널데이터로 구성한 뒤 고정효과 모형 회귀분석을 이용하여 분석하였다. 그 결과 긍정적인 전망을 받은 회사가 부정적인 전망을 받은 회사보다 고용증가율이 더 높은 것으로 나타났다. 전망이 중립인 경우에도 전망이 부정적인 회사보다 고용증가율이 더 높은 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.377-396
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• 2023

암호화폐시장이 지속해서 성장함에 따라 하나의 새로운 금융시장으로 발전하였다. 이러한 암호화폐시장에 관한 투자전략 연구의 필요성 또한 대두되고 있다. 본 연구에서는 단기매매전략과 딥러닝을 결합한 암호화폐 투자 방법론에 대해 실증분석을 진행하였다. 투자 대상의 암호화폐를 이더리움으로 설정하고, 과거 데이터를 기반으로 최적의 파라미터를 찾아 이를 활용하여 실험 모델의 투자 성과를 분석하였다. 실험 모델은 변동성돌파전략, LSTM(Long Short Term Memory)모델, 이동평균 교차 전략, 그리고 단일 모델들을 결합한 결합 모델이다. 변동성돌파전략은 일 단위로 변동성이 크게 상승할 때 매수하고 당일 종가에 매도하는 단기매매전략이며, LSTM모델은 시계열 데이터에 적합한 딥러닝 모델인 LSTM을 활용하여 얻은 예측 종가를 이용한 매매방법이다. 이동평균 교차 전략은 단기 이동평균선이 교차할 때 매매를 결정하는 방법이다. 결합 모델은 변동성돌파전략의 매수 조건과 변동성돌파전략의 목표 매수가보다 LSTM의 예측 종가가 큰 경우 매수하는 조건이 동시에 만족하면 매수하는 규칙이다. 결합 모델은 변동성돌파전략과 LSTM모델의 파생 변수를 활용해 매수 조건에 AND와 OR를 사용하여 만든 매매 규칙이다. 실험 결과, 단일 모델보다 결합 모델에서 투자 성과가 우수함을 확인하였다. 특히, 데일리 트레이딩과 매수 후 보유의 누적수익률은 -50%이하인 것에 비해 결합 모델은 +11.35%의 높은 누적수익률을 달성하여 하락이 지속되던 투자 기간에도 기술적으로 방어하며 수익을 낼 수 있음을 확인하였다. 본 연구는 기존의 딥러닝기반 암호화폐 가격 예측에서 나아가 변동성이 큰 암호화폐시장에서 딥러닝과 단기매매전략을 결합하여 투자 성과를 개선하였다는 점에서 학술적 의의가 있으며, 실제 투자 시 적용 가능성을 보여주었다는 점에서 실무적 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.125-144
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• 2023

최근 ChatGPT 등 거대언어모델(Large Language Models)의 활용은 대화형상거래, 모바일금융 서비스 등 다양한 분야에서 사용이 증가하고 있다. 그러나 주로 기존 문서를 학습하여 만들어진 거대언어모델은 문서에 내재된 인간의 다양한 편향까지도 학습할 수 있다. 그럼에도 불구하고 거대언어모델에 편향과 차별의 양상에 대한 비교연구는 거의 이루어지지 않았다. 이에 본 연구의 목적은 거대언어모델안에 9가지 차별(Age, Disability status, Gender identity, Nationality, Physical appearance, Race ethnicity, Religion, Socio-economic status, Sexual orientation)의 존재유무 또는 그 정도를 점검하고 발전 방안을 제안하는 것이다. 이를 위해 차별 양상을 특정하기 위한 도구인 BBQ (Bias Benchmark for QA)를 활용하여 ChatGPT, GPT-3, Bing Chat 등 세가지 거대언어모델을 대상으로 비교하였다. 평가 결과 거대언어모델에 적지 않은 차별적 답변이 관찰되었으며, 그 양상은 거대언어모델에 따라 차이가 있었다. 특히 성차별, 인종차별, 경제적 불평등 등 전통적인 인공지능 윤리 이슈가 아닌 노인차별, 장애인차별에서 문제점이 노출되어, 인공지능 윤리의 새로운 관점을 찾을 수 있었다. 비교 결과를 기반으로 추후 거대언어모델의 보완 및 발전 방안에 대해 기술하였다.